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吴尤本周主要致力于优化和完善多个前端组件#xff0c;提升用户界面的视觉反馈和交互体验 。
1. 文件类型图标多样化
问题描述#xff1a;原系统中文件列表缺乏对不同文件类型的明确视觉区分 。解决方案#xff1a;通过getFileIcon函数#xff0c;根据文…吴尤的开发进展
吴尤本周主要致力于优化和完善多个前端组件提升用户界面的视觉反馈和交互体验 。
1. 文件类型图标多样化
问题描述原系统中文件列表缺乏对不同文件类型的明确视觉区分 。解决方案通过getFileIcon函数根据文件扩展名动态显示不同的Element UI图标。例如音频文件使用耳机图标PDF文件使用文档图标Word文档使用特定文档图标等 。进一步增加了对视频、图片、压缩文件、代码文件等多种类型的图标适配增强了文件类型的视觉识别度 。技术点JavaScript (split, toLowerCase, switch语句)Element UI图标库文件扩展名判断 。
2. 思考中状态指示器
问题描述AI生成回复时简单的加载动画无法提供明确的AI状态信息 。解决方案在AI消息加载时若AI正在思考则显示“思考中…”并配有蓝色旋转加载动画若AI进入特定工具调用阶段如mcp类型则显示“工具调用中…” 。通过解析AI返回的thoughts字段中的actionType来判断是否为mcp调用并设置相应状态 。技术点Vue.js条件渲染 (v-if)CSS动画AI消息体解析 。
3. 可折叠边栏实现
问题描述需要优化屏幕空间利用提升聊天区域的可视面积 。解决方案为边栏容器添加collapsed类通过CSS的width属性和transition动画效果实现平滑的折叠与展开。使用JavaScript的toggleSidebar方法切换边栏的isSidebarCollapsed状态并更新按钮图标 。技术点HTML结构调整CSS (width, transition)JavaScript事件处理动态类绑定 。
4. 音频波形可视化
问题描述增强录音功能的交互体验提供实时的音频反馈 。解决方案使用Web Audio API (AudioContext, createAnalyser) 获取音频数据通过requestAnimationFrame在Canvas上动态绘制从右向左推进的音频波形。计算音频数据的平均振幅并将其添加到历史记录中绘制垂直线条表示波形 。技术点Web Audio API (AudioContext, AnalyserNode, getByteTimeDomainData), HTML5 Canvas API (getContext, fillRect, beginPath, moveTo, lineTo, stroke), requestAnimationFrame, this.$nextTick 。
5. 骨架屏和过渡效果
问题描述优化数据加载体验避免用户等待时的空白或卡顿感 。解决方案在进行异步数据请求如fetchValuationData前显示骨架屏 (this.showSkeleton true)数据获取成功或失败后隐藏骨架屏 (this.showSkeleton false)并确保在$nextTick中更新数据和初始化图表以保证DOM更新后再执行相关操作 。技术点Vue.js响应式数据 (showSkeleton)异步请求 (axios)this.$nextTick错误处理 。
6. 其他组件Bug修复
问题描述存在shiftenter按键冲突、换对话评估重置、删除界面重置、新建话题刷新缓存、录音缓存等bug 。解决方案针对上述问题进行了修复完善了相关组件的功能完整性 。技术点具体问题具体分析涉及事件处理、状态管理、缓存逻辑等 。
吴浩明的开发进展
吴浩明本周主要完成了题库系统后端功能的开发与优化包括数据爬取、查询逻辑优化、缓存机制实现等 。
1. LeetCode题库数据爬取与优化
任务概述丰富系统题库资源优化查询效率 。实现过程 LeetCode题库数据爬取完成了LeetCode平台4000题目的数据爬取包括题目描述、难度、标签等信息并定义了ProblemDTO作为数据传输对象 。题库查询逻辑优化重构了题库查询逻辑支持按难度、分类等多维度精准查询并引入PageHelper进行物理分页避免一次性加载大量数据 。 技术点数据爬取Java数据对象 (DTO)MyBatisPageHelper分页插件多条件查询 。
2. Redis缓存实现
任务概述提高系统响应速度减轻数据库压力 。实现过程 缓存策略设计设计了基于Redis的多级缓存机制定义了多种缓存键前缀如CACHE_PROBLEM_PREFIX, CACHE_PROBLEMS_ALL和过期时间 。缓存查询与更新机制实现了“先查缓存缓存未命中再查数据库”的模式。例如在selectProblemById和selectProblemsWithPagination方法中先尝试从Redis获取数据若未命中则查询数据库并将结果存入缓存 。缓存刷新机制实现了refreshCache方法用于在数据更新时主动删除相关缓存键确保数据一致性 。 技术点RedisSpring Data Redis (redisTemplate), 缓存策略Cache-Aside Pattern缓存键设计缓存过期与刷新 。
3. 分页查询优化
任务概述优化前端加载体验支持按需查询 。实现过程 按需查询实现开发了多个查询接口如通用的getProblemList支持按难度、分类等条件进行分页查询。在Service层调用优化后的分页查询方法Controller层手动构建PageInfo对象并返回给前端 。分类查询接口实现了专门的按分类查询接口 (getProblemsByCategory) 。难度查询接口实现了专门的按难度查询接口 (getProblemsByDifficulty) 。 技术点Spring Boot RESTful API (GetMapping, RequestParam, PathVariable), PageInfo对象构建, 接口设计 。
4. 统计功能实现
任务概述为用户提供刷题进度和难度分布等统计信息 。实现过程实现了getStatistics方法从数据库查询题目统计数据如各难度题目总数、已解决数、平均通过率计算总体统计信息并缓存结果到Redis 。技术点数据库聚合查询数据处理Redis缓存 。
5. 题目与面试官回调交互
任务概述实现评测结果实时反馈给面试官的功能 。实现过程完成了题目评测结果与AI评测结果的回调交互机制使得系统能将用户代码的评测结果和AI分析实时返回给面试官 。技术点系统间交互回调机制 。
王博凡的开发进展
王博凡本周开发了“MCP动作记录系统”用于记录AI在执行MCP相关操作时的行为并向用户提供实时反馈提升用户体验 。
1. MCP动作记录系统
问题描述AI通过MCP工具修改或查询系统数据时用户缺乏对这些后台行为的感知和反馈 。解决方案设计并实现了一个MCP动作记录系统。 系统架构包括前端用户交互、轮询获取记录、UI更新、后端处理MCP操作、数据存入Redis、提供查询API、Redis临时存储MCP动作记录、AI服务调用外部API并触发记录存储。后端实现 MCP动作数据存储AI服务如调用DashScope后获取信息后将MCP动作数据如action: push, problemId等以JSON格式存储到Redis中键名包含chatId并设置3分钟过期时间 。MCP动作查询接口后端提供/api/chat/getActions接口前端通过chatId查询相关动作记录。查询后从Redis中删除已获取的记录避免重复处理 。 前端实现 AI聊天结束后的动作处理当AI聊天结束如轮询完成事件polling-completed触发后调用方法查询MCP动作记录 。查询和处理MCP动作记录前端通过axios请求后端API获取动作记录。根据返回的动作类型如push、update_valuation执行相应操作如页面跳转 (this.$refs.chatArea.handleActionPush(actionObj.problemId)) 或更新评估数据 (handleValuationUpdate) 。 技术点 后端Node.js (推测根据server.tool语法和zod) / Java Spring (根据GetMapping)Redis (存储、过期)REST API设计JSON 。前端Vue.js (推测根据this.$emit, this.$refs, this.$message), axios异步请求轮询机制事件处理条件逻辑判断 。
李一铭的开发进展
李一铭本周主要解决了Vditor编辑器图片上传后无法正常显示的问题通过将图片上传至阿里云OSS进行存储和访问 。
1. Vditor编辑器图片上传功能优化
问题描述Vditor编辑器上传图片后返回的是后端相对路径导致前端无法直接显示图片 。解决方案 定位问题API通过浏览器开发者工具找到Vditor图片上传对应的后端API为/file/batch 。分析原后端逻辑UploadController.java中的batchFileUpload方法原逻辑为接收MultipartFile[]计算MD5去重检查数据库中是否已存在相同MD5的文件若无则保存到本地服务器并将本地路径存入数据库的file_url和file_path字段 。添加OSS上传方法在OSSUpload.java中新增uploadFileToOSS(MultipartFile file, String folder)方法该方法接收MultipartFile对象和目标文件夹路径生成唯一文件名将文件上传到阿里云OSS并返回可公开访问的URL 。修改batchFileUpload方法逻辑 在处理每个multipartFile时保留MD5校验和数据库去重逻辑 。如果文件不存在或MD5不同则调用新添加的ossUpload.uploadFileToOSS()方法将文件上传到OSS获取返回的OSS URL 。将这个OSS URL存入数据库的file_url字段同时本地服务器可能仍保存一份文件savePath或仅用于临时处理 。更新successMap使其返回OSS URL给前端 。 技术点Vditor编辑器Spring Boot (PostMapping, MultipartFile, Transactional)阿里云OSS SDK集成Java IO (ByteArrayInputStream)文件MD5计算 (DigestUtils)数据库交互 (forestFileService)配置文件读取 (Utils.getProperty) 。
孙旭的开发进展
孙旭本周致力于为AI面试官智能推荐算法题的功能准备结构化数据目标是让AI能根据面试上下文和用户表现推荐合适的题目而非随机选择 。
1. 为AI推荐算法题准备结构化数据
问题描述AI面试官在出最后一道算法题时随机性较大缺乏针对性。提示词工程效果不佳需要通过微调提升AI出题的智能性和真实感 。解决方案 思路准备设计能够反映“对话内容-题目推荐”关系的结构化文档。输入特征包括对话中提及的技术关键词、用户回答质量评估、用户对算法的熟悉程度输出为题目代码。核心思路是维护一个考察向量根据面试过程动态更新最后匹配合适的题目 。数据来源初期尝试从Hugging Face、Kaggle、牛客网、LeetCode等公开数据源获取但发现不适用或处理困难。最终决定基于项目自有数据库的题库包含tags, difficulty等属性创建结构化数据 。创建结构化数据 (XLSX) 提取唯一标签使用SQL查询 (SELECT DISTINCT jt.tag FROM oj_problem, JSON_TABLE(...)) 提取数据库中所有题目tags字段JSON数组中的唯一标签作为XLSX文件的列标题特征。提取其他属性使用SQL查询 (SELECT difficulty FROM oj_problem ORDER BY id ASC) 提取如difficulty等属性并填充到XLSX相应列 。标签向量化处理 (One-Hot Encoding) 将每个题目的tags (如 [递归, 链表]) 导出为CSV 。在WPS/Excel中对导出的CSV进行预处理去除特殊符号按逗号分列 。编写Python脚本 (使用pandas库)读取预处理后的标签数据和包含所有唯一标签作为列的XLSX模板。脚本遍历每个题目每一行根据其拥有的标签在XLSX模板对应题目的行中将相应标签列的值置为1其余为0 。 数据应用方案 初始化一个与标签数量相同的“考察向量”所有元素为1表示都需要考察。面试中讨论到某个知识点后将考察向量中对应标签的元素置为0 。推荐题目时计算考察向量与每个题目标签向量的点积选择匹配度最高的题目 。 技术点SQL包括用于在MySQL中解析JSON数组的JSON_TABLECSV导出/导入WPS/Excel用于数据预处理删除符号、按列分割Pythonpandas库用于自动化数据转换和创建结构化的XLSX文件独热编码AI微调概念特征工程
总结
本周团队成员在各自的开发任务上均取得了重要进展
前端体验优化吴尤通过多样化文件图标、增加AI思考状态指示器、实现可折叠边栏、音频波形可视化及骨架屏等显著增强了系统的视觉反馈和交互流畅度 。后端性能与功能强化吴浩明完成了大量题库数据的爬取与管理通过优化查询逻辑、引入Redis多级缓存及完善分页查询大幅提升了题库模块的性能和响应速度并实现了统计与回调功能 。AI交互反馈增强王博凡开发的MCP动作记录系统使得AI的后台操作能够被记录并反馈给用户弥补了用户感知空白提升了系统的透明度和用户体验 。核心功能完善李一铭解决了Vditor编辑器图片上传至阿里云OSS的问题确保了用户生成内容中图片的正确存储和显示 。AI智能化提升准备孙旭通过深入分析和巧妙的数据处理成功为AI面试官的算法题推荐功能构建了关键的结构化数据集为后续AI微调和智能化提升奠定了坚实基础 。
