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- 从服务器拉取完整代码 - 按框架规范整理项目结构 - 配置 Drone CI 测试环境部署 - 包含后端(FastAPI)、前端(Vue3)、管理端 技术栈: Vue3 + TypeScript + FastAPI + MySQL
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# Ai 考陪练系统 (Ai EDU)
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## 1. 项目背景与愿景
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### 1.1 项目背景
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本项目诞生于瑞小美轻医美连锁机构的实际运营痛点。在当前竞争激烈的轻医美行业，新产品、新技术的迭代速度极快，对从业人员（尤其是销售顾问和美容师）的专业能力和销售技巧提出了前所未有的高要求。然而，传统的培训模式普遍存在以下问题：
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* **效率低下**：线下集中培训成本高、组织难，员工难以全身心投入。
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* **效果不佳**：培训内容“一锅烩”，无法满足不同岗位、不同能力水平员工的个性化需求。
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* **转化困难**：员工“听得懂、考得过”，但在真实服务场景中“不会用、不敢说”，知识向技能的转化率低。
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* **经验流失**：金牌咨询师的优秀销售经验和话术属于个人“黑匣子”，难以被系统性地复制和传承，导致团队整体能力参差不齐。
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在此背景下，我们利用在 Coze、Dify、N8n 等 AI 工作流平台上积累的实践经验，旨在将这些零散的功能点整合、升级，构建一个系统化、智能化、闭环的“Ai 考陪练系统”。
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### 1.2 项目愿景
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我们致力于打造一个革命性的员工能力提升平台，实现以下愿景：
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* **对内**：为瑞小美构建一套可规模化、持续进化的培训体系。通过 AI 技术，将金牌咨询师的能力复制给每一位员工，让一个新手在三周内快速成长为具备60分水平的“准高手”，从而系统性地提升整个团队的专业服务能力和销售业绩，构筑企业核心的人才竞争壁垒。
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* **对外**：系统的设计理念和技术架构将具备高度的可扩展性。未来，我们希望将这套系统推广至更广泛的行业领域，为所有面临类似人才培养挑战的企业（如金融、保险、教育、零售等）提供一套高效、智能的解决方案，赋能各行各业的组织能力升级。
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## 2. 核心价值与解决的痛点
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本系统旨在解决传统培训模式的核心痛点，并创造独特的商业价值。
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| 核心痛点 | 传统解决方案 | “Ai 考陪练系统”解决方案 | 核心价值 |
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| :------------------------- | :--------------------------------------- | :-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------- |
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| **培训效果难以量化** | 课后考试（易作弊）、主管观察（主观性强） | **动态考核 + 陪练评分 + 工牌联动**：AI 生成千人千卷，杜绝作弊；AI 陪练提供多维度、标准化的能力评分；与实际工作表现（工牌评分）挂钩。 | **效果可量化、可追踪** |
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| **知识向技能转化难** | Role-Play 角色扮演（场景单一、流于形式） | **AI 模拟客户陪练**：模拟多种性格、需求的客户，提供高度仿真的对话场景，让员工在“实战”中反复练习，并将理论知识转化为肌肉记忆。 | **加速知识到技能的转化** |
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| **金牌经验无法复制** | 师傅带徒弟（效率低、意愿差、标准不一） | **金牌话术智能提炼与复制**：通过对话审计，AI 自动从高绩效员工的对话中学习、提炼成功话术，并将其融入陪练系统，赋能给所有员工。 | **规模化复制核心人才** |
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| **培训内容缺乏个性** | 统一授课（无法兼顾不同角色和水平） | **AI 智能分发课程**：根据不同岗位（医生、咨询师、美容师等）的知识需求，AI 自动将一份培训材料拆解、重组成针对性的学习课程。 | **实现千人千面的个性化学习** |
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| **能力短板发现滞后** | 业绩不达标后才发现问题 | **数据驱动的自动化能力提升闭环**：通过工牌评分等数据，系统自动识别员工的能力短板，并主动推送相关的学习和陪练任务，形成“发现问题-解决问题”的自动化闭环。 | **变被动培训为主动提升** |
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## 3. 核心 AI 工作流
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本系统的智能化高度依赖于一系列精心设计的 AI 工作流（Workflows），这些工作流在后台无缝协作，为用户提供流畅、智能的体验。
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### 3.1 内容智能化
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* **知识拆解 (Dify)**：管理员上传课程文件（如 PDF、Word）后，Dify 工作流会自动启动，对文档进行深度分析、拆解、提炼，形成结构化的知识点，写入数据库，为后续的动态考试和课程问答提供数据基础。
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* **音频课程生成 (Coze)**：管理员上传课程文件后，系统会自动将文件的 URL 传递给 Coze 工作流。该工作流负责将核心知识点转化为自然流畅的音频讲解，生成 MP3 文件并存入服务器，并将 mp3 的 url 记录到数据库，为学员提供“播课”选项。
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### 3.2 智能化考核与陪练
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* **动态个性化考试 (Dify)**：当学员选择“动态考核”时，Dify 工作流会根据该课程的知识点，动态生成一份独一无二的、最具针对性的考卷，并会记录学员的错题记录，并对错题进行重考。
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* **AI 模拟客户陪练 (Coze)**：学员点击“专项陪练”后，Coze 工作流启动，基于课程内容生成一个高度仿真的模拟客户。AI 将扮演不同性格、不同需求的客户，通过语音与学员进行实战对话，并实时评估其表现。
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### 3.3 智能化学习与成长
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* **与课程对话 (Coze)**：学员在学习过程中，可以随时启动“与课程对话”功能。Coze 工作流会加载当前课程的全部知识点，生成一个课程专属问答 Bot，让学员可以通过聊天的方式进行提问、探讨，加深理解。
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* **能力评估 (Dify & 智能工牌 API)**：学员首页的“能力雷达图”由一个 Dify 工作流动态生成。该工作流定期或在用户手动触发时，通过 API 读取该学员“智能工牌”设备在日常工作中产生的客户对话录音，进行语音识别和语义分析，从多个维度评估其能力，并返回具体的“弱项标签”。
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* **个性化课程推荐 (Dify)**：当“能力评估”工作流返回“弱项标签”后，会触发另一个 Dify 工作流。该工作流会自动在课程库中检索与这些标签最匹配的课程，并将其作为推荐课程自动分配给该学员，形成“发现短板 -> 智能推送 -> 针对学习”的自动化能力提升闭环。
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## 4. 核心理念：课程即一切
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我们系统的设计哲学是“课程即考试，课程即陪练”，打破了传统培训中“学、练、考”分离的模式。管理员的核心任务只是创建课程并上传相关的培训资料，后续的一切都由强大的 AI 工作流在后台自动完成，为学员提供一个无缝、智能、高效的学习闭环。
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* **资料上传与知识转化**：管理员可以上传多种格式的培训资料（如视频、音频、PPT、PDF、Word文档等）。知识拆解 (Dify)工作流会自动将这些非结构化的资料进行深度解析，提炼并拆分成结构化的“知识点”，存入数据库。
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* **岗位化内容生成**：针对不同岗位的特性（如医生、护士、咨询师、客服、管理），AI 音频课程生成 (Coze)工作流会自动对知识点进行筛选和重组，并生成不同版本的音频课程（播课），实现内容的精准推送。
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* **自动化考核**：课程资料上传完毕，考试功能便自动生效。学员点击动态考试，动态个性化考试 (Dify)工作流会从课程关联的数据库中随机抽取知识点生成题目，为每个学员生成个性化的考卷。学员的错题记录会被系统保存，用于后续的巩固学习。
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* **无缝化陪练**：专项陪练功能同样与课程知识点深度绑定，无需额外设置。学员可以在完成课程学习后，立即进入与该课程内容相关的模拟场景进行实战演练。同时，系统也提供了独立的陪练中心，学员可以自由选择不同的场景进行专项提升。
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* **智能问答**：“与课程对话”功能让学员可以随时就课程内容向 AI 助教提问，获得即时解答。这背后的知识库同样完全来源于课程的知识点。
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总而言之，我们通过 AI 工作流将复杂的后台处理逻辑自动化，实现了"一次上传，处处可用"的智能体验。管理员只需专注于提供高质量的课程内容，而学员则能获得一个集学习、练习、考试、答疑于一体的高度整合的学习环境。
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现在系统中有以下账户：
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| 角色 | 用户名 | 密码 | 权限说明 |
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| 超级管理员 | superadmin | Superadmin123! | 系统最高权限，可管理所有功能 |
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| 系统管理员 | admin | Admin123! | 可管理除"系统管理"模块外的全部功能（管理员仪表盘、用户管理、岗位管理、系统日志） |
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| 测试学员 | testuser | TestPass123! | 可学习课程、参加考试和训练 |
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## 5. 技术规范
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### 5.1 文件管理规范
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#### 文件存储架构
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- **基础存储路径**: `{项目根目录}/kaopeilian-backend/uploads/`
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- **课程资料路径**: `uploads/courses/{course_id}/{filename}`
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- **文件命名规则**: `{YYYYMMDDHHmmss}_{8位哈希}.{扩展名}`
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- 示例: `20250922213126_e21775bc.pdf`
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- 规则说明: 时间戳确保唯一性，哈希值防止文件名冲突
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#### 文件上传功能
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- **通用上传接口**: `POST /api/v1/upload/file`
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- 支持分类存储，通过 `file_type` 参数指定
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- **课程资料专用接口**: `POST /api/v1/upload/course/{course_id}/materials`
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- 自动创建课程专属目录
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- 验证课程存在性
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- **支持的文件格式（以此为准）**: TXT、Markdown、MDX、PDF、HTML、Excel、Word、CSV、VTT、Properties
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- **文件大小限制**: 单个文件最大 15MB
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- **访问路径**: `http://localhost:8000/static/uploads/{相对路径}`
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#### 文件删除机制
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1. **删除课程资料时**:
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- 执行数据库软删除（设置 `is_deleted=true`）
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- 同步删除物理文件
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- 删除操作在 `course_service.delete_course_material` 中实现
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- 文件删除失败仅记录日志，确保业务流程不受影响
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2. **删除课程时**:
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- 执行课程软删除
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- 递归删除整个课程文件夹 (`uploads/courses/{course_id}/`)
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- 使用 `shutil.rmtree` 确保完全清理
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- 删除操作在 `course_service.delete_course` 中实现
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- 文件夹删除失败仅记录日志，确保业务流程不受影响
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#### 技术实现要点
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- **配置管理**: 在 `app/core/config.py` 中定义 `UPLOAD_PATH` 属性
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- **静态文件服务**: 在 `app/main.py` 中使用 FastAPI 的 `StaticFiles` 挂载
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- **上传模块**: 独立的 `app/api/v1/upload.py` 模块处理所有上传相关逻辑
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- **事务一致性**: 确保数据库事务提交后再执行物理文件操作
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- **错误处理**: 文件操作异常不影响主业务流程，通过日志记录追踪
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### 5.2 相关文档
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- 详细的联调经验: `考培练系统规划/全链路联调/联调经验汇总.md`
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- 团队开发规范: `考培练系统规划/全链路联调/规范与约定-团队基线.md`
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- 后端技术文档: `kaopeilian-backend/README.md`
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