Hermes CI FixandHermes AI
e1a9b25afa
- nginx 安全加固 (CSP, HSTS, 缓存策略) - 共享 style.css - 138个页面全部接入 Co-authored-by: Hermes AI <agent@hermes>
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博海网络科技 · 博海学习网
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项目设计与规划文档 v1.0
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编制：数字员工团队（架构师）
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日期：2026-05-21
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一、项目背景
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公司业务以IT服务（电脑维修、打印机维修、网络工程）为基础，需要培养内部
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博海学习网团队。结合记忆曲线理论，持续学习、巩固知识、快速提升技能。
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核心痛点：
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1. 技术知识更新速度快，学习内容零散不成体系
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2. 学完就忘，缺乏科学的复习机制（艾宾浩斯记忆曲线）
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3. 缺少实战练手环境，理论与实践脱节
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4. 学习进度无法量化追踪
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二、项目定位
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【对内】公司内部工程师技能提升平台
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【对外】未来可扩展为面向公众的IT技术学习平台
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**核心理念**：学 → 练 → 测 → 复 → 战
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学习新知识 → 动手练习 → 测试检验 → 科学复习 → 实战应用
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三、技术架构
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沿用现有技术栈，与售后维修系统保持一致：
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│ 前端：Vue3 + Element Plus │
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│ （管理后台风格，一套代码多端适配） │
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└──────────────────┬─────────────────────────┘
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│ HTTP/JSON
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┌──────────────────▼─────────────────────────┐
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│ 后端：Python FastAPI + SQLAlchemy │
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│ RESTful API + WebSocket(代码沙箱) │
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└──────────────────┬─────────────────────────┘
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│
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┌──────────────────▼─────────────────────────┐
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│ 数据库：SQLite (初期) → MySQL │
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└────────────────────────────────────────────┘
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**辅助能力**：
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- DeepSeek API：AI生成课程内容、编程题、代码评审
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- 企微消息推送：学习提醒、复习提醒、进度通知
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四、核心功能模块
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│ 博海学习网 │
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│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
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│ │ ①课程 │ │ ②练习 │ │ ③测验 │ │ ④复习 │ │
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│ │ 学习中心 │ │ 实战沙箱 │ │ 考试中心 │ │ 记忆曲线 │ │
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│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
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│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
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│ │ ⑤进度 │ │ ⑥AI助手 │ │ ⑦管理员 │ │
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│ │ 看板 │ │ 智能问答 │ │ 后台管理 │ │
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│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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4.1 课程学习中心
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• 课程分类：前端（Vue/React/小程序）、后端（Python/FastAPI）、
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数据库（MySQL/SQLite）、DevOps（Docker/Nginx/Linux）
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• 课程形式：Markdown富文本文章（含代码块高亮）
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• 来源：① DeepSeek AI生成课程 ② 各网站最新产品说明书整理
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③ 内部经验沉淀文档
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• 功能：阅读进度保存、书签标记、文章收藏
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• 每篇文章支持「标签」体系，如 #Python #FastAPI #入门 #进阶
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4.2 练习实战沙箱
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• 代码沙箱：基于 Docker 的在线代码运行环境
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- 前端沙箱：Vue/React 代码编辑 + 实时预览
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- 后端沙箱：Python 代码执行 + 输出显示
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- 数据库沙箱：在线 SQL 查询练习
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• 类型：代码填空题、代码改错题、自由编码题
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• 提交后自动对比预期输出或调用 AI 做代码评审
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4.3 测验考试中心
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• 题目类型：单选题、多选题、简答题
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• 题目来源：AI 自动生成 + 管理员人工审核
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• 每学完一个章节触发「章节测验」
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• 自动计分、错题本收录、答案解析
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4.4 记忆曲线复习系统（核心亮点）
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基于艾宾浩斯遗忘曲线，每个知识点/课程设置复习时间轴：
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→ 第1次复习：学习后 30 分钟
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→ 第2次复习：学习后 12 小时
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→ 第3次复习：学习后 1 天
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→ 第4次复习：学习后 3 天
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→ 第5次复习：学习后 7 天
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→ 第6次复习：学习后 15 天
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→ 第7次复习：学习后 30 天
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• 后台自动计算下次复习时间
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• 登录时首页展示「今日待复习(N)」提醒
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• 企微消息推送复习提醒（可选）
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• 复习方式：快速回顾 + 1-2道关联测验题
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• 复习记录追踪，可视化「掌握度」指标
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4.5 学习进度看板
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• 个人学习总览：已学课程、已完成练习、正确率趋势
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• 技能树可视化：前端/后端/数据库/DevOps 四大能力雷达图
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• 每日学习时长统计
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• 连续学习天数（打卡记录）
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• 排行榜（内部竞争激励）
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4.6 AI智能助手
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• 对接 DeepSeek API
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• 功能：
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- 根据关键词自动生成教程内容
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- 代码答疑（选中代码块，AI解释/优化建议）
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- 学习路径推荐（根据已完成内容推荐下一步学什么）
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- 错题解析
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4.7 管理员后台
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• 课程管理：CRUD文章、设置分类、标签管理
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• 题库管理：增删改查试题、批量导入
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• 用户管理：学习记录查询、学习进度统计
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• 内容审核：AI生成内容审核发布
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• 数据统计：平台整体学习数据、课程热度排行
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五、数据库设计（核心表结构）
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│ 用户表 users │ ← 复用企微用户体系
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├─────────────────────┤
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│ id, name, wecom_id │
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│ role(admin/user) │
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│ created_at │
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└─────────┬───────────┘
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│
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┌─────────▼───────────┐ ┌─────────────────────────┐
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│ 课程表 courses │ │ 分类表 categories │
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├─────────────────────┤ ├─────────────────────────┤
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│ id, title, content │◄─────│ id, name, parent_id │
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│ category_id(FK) │ │ sort_order │
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│ tags, difficulty │ └─────────────────────────┘
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│ source(AI/manual) │
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│ status(draft/publish)│
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│ view_count │
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│ created_at, updated_at│
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└─────────┬───────────┘
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│
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┌─────────▼───────────┐ ┌─────────────────────────┐
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│ 学习记录表 │ │ 复习计划表 │
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│ learning_records │ │ review_plans │
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├─────────────────────┤ ├─────────────────────────┤
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│ id, user_id(FK) │ │ id, user_id(FK) │
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│ course_id(FK) │ │ course_id(FK) │
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│ progress(0-100) │ │ review_stage(1-7) │
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│ last_study_at │ │ next_review_at │
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│ completed(boolean) │ │ last_reviewed_at │
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│ created_at │ │ mastery(0-100) │
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└─────────────────────┘ └─────────────────────────┘
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┌─────────────────────┐ ┌─────────────────────────┐
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│ 题库表 questions │ │ 测验记录表 │
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├─────────────────────┤ │ quiz_records │
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│ id, course_id(FK) │ ├─────────────────────────┤
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│ type(single/multi/ │ │ id, user_id(FK) │
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│ short_answer) │ │ question_id(FK) │
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│ content(题目内容) │ │ user_answer(text) │
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│ options(JSON,选择题) │ │ is_correct(boolean) │
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│ answer(text) │ │ score(int) │
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│ explanation(解析) │ │ reviewed(boolean) │
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│ difficulty │ │ created_at │
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│ created_at │ └─────────────────────────┘
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└─────────────────────┘
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┌─────────────────────┐
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│ 代码练习表 │
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│ code_exercises │
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├─────────────────────┤
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│ id, course_id(FK) │
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│ title, description │
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│ template_code(text) │
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│ language(py/js/sql) │
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│ expected_output │
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│ test_cases(JSON) │
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│ user_submissions │
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│ └── user_id, code, │
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│ result, passed │
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│ created_at │
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└─────────────────────┘
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六、记忆曲线算法设计
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复习阶段与间隔时间对照表：
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Stage | 间隔时间 | 复习内容
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1 | 30 分钟 | 快速回顾核心知识点
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2 | 12 小时 | 阅读原文关键段落
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3 | 1 天 | 做2-3道关联选择题
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4 | 3 天 | 简答题记忆碎片
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5 | 7 天 | 综合应用题
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6 | 15 天 | 完整复习+项目实战
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7 | 30 天 | 体系梳理+知识图谱
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掌握度计算公式（简化版）：
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mastery = min(100, initial_mastery + sum_review_bonus)
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每次复习加分：
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- Stage 1-2: +10 分
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- Stage 3-4: +15 分
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- Stage 5-6: +20 分
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- Stage 7: +25 分
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初始掌握度 = min(60, 测验正确率 * 60)
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每漏复习一次回退 5 分（惩罚机制）
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七、内容来源策略
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7.1 DeepSeek AI 生成（主要渠道）
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• 管理员指定关键词或主题 → AI 生成课程框架 → 人工审核 → 发布
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• AI 自动生成关联测验题（选择题+简答题）
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• 代码练习题目 + 测试用例 AI 生成
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7.2 产品说明书整理（辅助渠道）
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• 各技术产品最新官方文档整理（FastAPI、Vue3、Docker等）
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• 按「新功能速递」「版本迁移指南」「最佳实践」等分类
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• 可爬取官网文档，AI自动摘要和结构化
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7.3 内部经验沉淀
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• 工程师实际踩坑记录 → 转化为「实战经验」文章
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• 公司项目中用到的技术方案复盘
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八、部署方案
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• 子域名：learn.sxbh.ltd（暂定，需DNS添加A记录）
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• 后端端口：8001（与 repair 系统8000端口错开）
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• 部署方式：systemd 管理 FastAPI 进程
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• 访问：https://learn.sxbh.ltd → nginx → 127.0.0.1:8001
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• 数据备份：每日自动备份 SQLite 数据库到 /root/backups/
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nginx 配置示例：
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```
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server {
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listen 443 ssl http2;
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server_name learn.sxbh.ltd;
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ssl_certificate /etc/letsencrypt/live/sxbh.ltd/fullchain.pem;
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ssl_certificate_key /etc/letsencrypt/live/sxbh.ltd/privkey.pem;
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client_max_body_size 50m;
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location / {
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proxy_pass http://127.0.0.1:8001;
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proxy_set_header Host $host;
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proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
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||
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
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proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
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}
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}
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```
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九、开发计划（三阶段）
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┌──── 第一阶段：框架搭建 + 核心功能（预计 5 天）────┐
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│ Day 1: 项目初始化（后端+前端脚手架、数据库建表） │
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│ Day 2: 课程学习中心（CRUD + 文章浏览 + 阅读进度） │
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│ Day 3: 测验系统（题库管理 + 答题 + 自动评分） │
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│ Day 4: 记忆曲线复习系统（算法 + 复习提醒 + 进度） │
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│ Day 5: 部署上线（nginx配置 + 子域名 + 数据填充） │
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└─────────────────────────────────────────────────────┘
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┌──── 第二阶段：完善功能（预计 5 天）──────────────────┐
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│ Day 6-7: 代码沙箱（Docker在线运行环境） │
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│ Day 8: 学习看板 + 技能雷达图 + 排行榜 │
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│ Day 9: AI智能助手（DeepSeek对接） │
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│ Day 10: 管理员后台完善 + 企微消息推送 │
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└─────────────────────────────────────────────────────┘
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┌──── 第三阶段：数据填充 + 持续优化──────────────────┐
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│ 持续用 AI 生成课程内容 │
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│ 整理各技术产品最新说明书入库 │
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│ 用户反馈优化迭代 │
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│ 未来考虑：扩展为对外公开平台 │
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└─────────────────────────────────────────────────────┘
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十、项目目录结构
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/root/fullstack-learn/
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├── backend/ # FastAPI 后端
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│ ├── app/
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│ │ ├── api/ # API 路由
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│ │ │ ├── __init__.py
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│ │ │ ├── courses.py # 课程相关
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│ │ │ ├── quizzes.py # 测验相关
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│ │ │ ├── reviews.py # 复习相关
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│ │ │ ├── sandbox.py # 代码沙箱
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│ │ │ ├── progress.py # 学习进度
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│ │ │ ├── ai_assist.py # AI 助手
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│ │ │ └── admin.py # 管理后台
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│ │ ├── models/ # SQLAlchemy 模型
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│ │ │ ├── __init__.py
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│ │ │ ├── user.py
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│ │ │ ├── course.py
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│ │ │ ├── quiz.py
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│ │ │ ├── review.py
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│ │ │ └── exercise.py
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│ │ ├── __init__.py
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│ │ ├── main.py # 主应用入口
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│ │ ├── database.py # 数据库配置
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│ │ ├── schemas.py # Pydantic 模型
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│ │ └── utils/
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│ │ ├── __init__.py
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│ │ ├── memory_curve.py # 记忆曲线算法
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│ │ └── ai_client.py # DeepSeek API 客户端
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│ ├── requirements.txt
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│ ├── pyproject.toml
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│ └── run.py
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├── frontend/ # Vue3 前端
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│ ├── src/
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│ │ ├── views/
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│ │ │ ├── Courses.vue # 课程列表
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│ │ │ ├── CourseDetail.vue # 课程详情/学习
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│ │ │ ├── Quiz.vue # 测验
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│ │ │ ├── Review.vue # 复习中心
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│ │ │ ├── Sandbox.vue # 代码沙箱
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│ │ │ ├── Dashboard.vue # 学习看板
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│ │ │ └── Admin*.vue # 管理后台
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│ │ └── ...
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│ ├── package.json
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│ └── vite.config.ts
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├── PROJECT_DESIGN.md # 本设计文档
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├── docker-compose.yml # 可选 Docker 部署
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└── README.md
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十一、需要注意的风险与事项
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1. 代码沙箱安全：Docker 容器必须隔离，防止恶意代码逃逸
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→ 方案：限制 CPU/内存，禁用网络，超时自动销毁
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2. 内容版权：爬取其他网站文档注意遵守 robots.txt 和版权声明
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→ 方案：优先AI原创生成，引用来源注明出处
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3. AI生成质量：DeepSeek 生成的内容需要人工审核后再发布
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→ 方案：所有课程默认 draft 状态，审核后才 publish
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4. 数据备份：学习记录是用户核心资产
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→ 方案：每日定时备份数据库
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5. 记忆曲线不要太烦人：复习提醒频率要合理
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→ 方案：可配置复习提醒方式（不提醒/每日/仅站内）
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附：记忆曲线算法核心伪代码
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```python
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def calculate_next_review(current_stage: int, completed: bool) -> dict:
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"""计算下一次复习时间"""
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intervals = {
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0: timedelta(minutes=30), # 学完后30分钟
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1: timedelta(hours=12), # 第1次复习后12小时
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||
2: timedelta(days=1), # 第2次复习后1天
|
||
3: timedelta(days=3), # 第3次复习后3天
|
||
4: timedelta(days=7), # 第4次复习后7天
|
||
5: timedelta(days=15), # 第5次复习后15天
|
||
6: timedelta(days=30), # 第6次复习后30天
|
||
}
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||
if current_stage >= 6:
|
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return {"is_completed": True, "mastery": 100}
|
||
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||
next_stage = current_stage + 1
|
||
next_review = datetime.now() + intervals[current_stage]
|
||
return {
|
||
"next_stage": next_stage,
|
||
"next_review_at": next_review,
|
||
"bonus_score": [10, 10, 15, 15, 20, 20, 25][current_stage]
|
||
}
|
||
```
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================================================================================
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文档结束 · 博海网络科技数字员工团队
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