轻量、现代化的 AI-Native 测评与考试平台。本项目不仅是一个全栈开源产品，更是一次前端工程师通过 AI 赋能跨越边界，独立交付全套企业级 SaaS 系统的深度工程化实践。
系统涵盖：B 端 SaaS 管理大屏（多租户隔离/智能组卷/AI智能出题助手）+ C 端移动端沉浸式考场（uni-app 跨端/防泄题报告/智能阅卷）+ FastAPI 核心后端。
- GitHub 源码: https://github.com/JasonOracle/tiku
- Gitee 镜像: https://gitee.com/jason-oracle/tiku
- English Docs: README.en.md
- 🎨 v1.5 C 端全景快照指南: docs/v1.5_c_showcase.md
- 🖥️ v1.4 B 端全景快照指南: docs/v1.4_showcase.md
- 📖 零成本云端部署教程: docs/deploy-free-cloud.md
本系统的 C端与 B端已全面部署至云端 (Cloudflare Pages + Vercel Serverless + TiDB Cloud)，无需任何本地配置，点击即可体验：
| 端 / 服务 | 访问入口 (公网直连) | 测试账号 / 密码 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 📱 C 端移动端 (考生版) | https://tiku-toc-new.pages.dev | 13900000001 / 123456 |
Cloudflare 托管，uni-app 跨端原生重塑 |
| 💻 B 端管理台 (机构版) | https://tiku-tob.pages.dev/dashboard | 13800000012 / 123456 |
皓石集团企业管理员 (SaaS 租户隔离) |
| ⚡ FastAPI 云端接口 | https://tiku-tob.pages.dev/docs.html | — | Cloudflare 托管静态 Swagger，国内公网直连秒开（备用直连：Vercel Docs） |
graph TD
subgraph 客户端 (Client Layer)
C[C端移动端 <br> uni-app / Vue3]
B[B端管理台 <br> Vue3 / Element Plus]
end
subgraph 统一网关层
Nginx[Nginx 反向代理 <br> JWT 双域鉴权隔离]
end
subgraph 核心服务层 (Backend Layer)
FastAPI[FastAPI 核心业务 <br> 考试状态机 / 多租户管理]
end
subgraph AI引擎与底座 (AI & Data)
LLM[大模型 API <br> 对话式出题 / 自动阅卷]
RAG[知识库 RAG <br> 私有文档切片溯源]
TiDB[(TiDB Cloud 分布式库)]
end
C <--> Nginx
B <--> Nginx
Nginx <--> FastAPI
FastAPI <--> LLM
FastAPI <--> RAG
FastAPI <--> TiDB
本项目重点突破了在线考核系统的三大工程痛点：
作为项目的核心策划者，我清晰界定了 AI 的能力边界，没有盲目追求底层算法，而是将重点放在**“AI 与前端大屏的工程化结合”**：
- AI 对话式智能命题与组卷：突破传统表单录入，我设计并实现了基于 LLM 的对话交互界面。通过严谨的结构化 Prompt 契约，支持根据岗位、知识点自动批量生成单选、多选、填空甚至整套试卷，大幅降低教务人员制卷成本。
- AI 风险操控卡片 (Action Cards)：为了让大模型输出处于绝对可控的业务边界内，我构思了交互式的“操作卡片”机制。AI 并不直接越权写入题库，而是渲染一张包含题目详情的“拟态预审卡片”，由管理员最终审核（采纳/抛弃），实现了高确定性的系统级风险管控。
- AI 长期记忆与状态持久化：针对复杂的出题场景，我打通了 AI 会话状态与大屏工作流，将多轮对话记录与操作卡片数据（
action_card_data）深度持久化到 TiDB，赋予了智能助手长期记忆与连贯上下文的能力，确保 AI 随时能够回溯之前的修改意图。
- C端原生级去抽象重构：v1.5 版本放弃了厚重的多层嵌套黑盒抽象，基于
uni-app(Vue 3.5 + Vite) 进行了跨端原生重构。所有题型（单选、多选、双大胶囊判断、填空、简答）采用直白平铺的扁平化渲染方案，彻底杜绝了移动端白屏与计算错位。 - SaaS 级多租户逻辑隔离：在 Vue3/Pinia 与 FastAPI 配合下，实现了真正的多租户环境。无论是企业合规考核（如皓石集团）还是教育培训（如星雅教育），均能在同一个平台上实现完美的数据物理与逻辑隔离。
- Apple 钛金微光风设计语言：系统全面推行
#fbfbfd冷钛白通透底盘与双色温漫反射呼吸微光，兼顾极客感与高级审美。
- DOM 级物理防泄题：针对在线考试的“抓包”和“审查元素”作弊痛点，我在前端及服务端实施了双端拦截。在试卷未核验状态（
pending_verification）下，服务端直接剔除答案节点并阻断解析下发，前端 DOM 物理层面毫无痕迹。 - 强力时钟同步与状态机锁：
- 考试倒计时完全锚定服务端开考时间戳，无视客户端本地时钟篡改。
- 试卷遵循
draft → published → archived强状态机单向流转。试卷一旦锁定上架，即冻结所有题库修改动作，杜绝“考试中途篡改题目”。
完整高清指南 👉 v1.5 C端全景功能快照与视觉规范指南
| 暮光微光登录 (Login) | 任务大厅首页 (Home) | 在线沉浸考场 (Exam) |
|---|---|---|
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| 我的测评进度 (Records) | 成绩复盘报告 (Report) | 个人中心与错题 (Profile) |
|---|---|---|
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完整高清指南 👉 v1.4 系统功能快照与架构指南
| 数据看板 (Dashboard) | 题目资产管理 (Questions) |
|---|---|
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| AI 智能助手与操控卡片 (AI Assistant) | 试卷考核中心 (Exams) |
|---|---|
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tiku/
├── backend/ # FastAPI 核心（状态机、多租户鉴权、AI引擎网关）
├── tob/ # B端管理后台（Vue 3.5 + Element Plus + Pinia + Vite）
├── toc-new/ # [v1.5 最新交付] C端跨端全新工程（uni-app + Vue 3.5 + TS）
├── docs/ # 系统对外版本展示与部署指南中心
├── history/ # 历史版本开发需求与方案归档
├── scripts/ # 自动化测试与快照工程引擎 (Playwright)
├── nginx.conf # 统一网关路由（反代后端、B端、C端）
└── docker-compose.yml # Docker 一键编排容器栈
# 启动 MySQL 8.0、FastAPI 后端与 Nginx 网关
docker compose up -d
# 若更新了前端静态资源或后端配置，重载 Nginx
docker exec tiku_nginx nginx -s reload# 1. 启动后端 (FastAPI)
cd backend && python -m venv venv
venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn app.main:app --reload --port 8000
# 2. 启动 B 端后台 (Vue 3 + Vite)
cd ../tob && pnpm install && pnpm dev
# 3. 启动 C 端考生端 (uni-app + Vite)
cd ../toc-new && pnpm install && pnpm dev:h5作为一个具有前端开发背景的工程师，在当前充满挑战的行业周期中，本项目是我对 AI-Driven Development (AI 驱动开发) 的一次深度探索。
在整个研发周期中，我不仅独立负责了从 H5 到 uni-app 的前端跨端重构，深入攻克了移动端渲染性能与复杂的多租户状态管理（Pinia），更担任了该项目的“架构师与 Orchestrator”。我清晰地划定了业务需求与 AI 能力的工程边界，借助大模型跨越了后端与数据库的语言壁垒，从 0 到 1 成功搭建了 FastAPI 核心服务与 TiDB 分布式底座的全栈闭环。
这个项目使我坚信：现代开发者的核心护城河，已不再是拘泥于单一语言的语法细节，而是对复杂系统的全局掌控力、清晰的业务边界感，以及将 AI 转化为实际工程生产力的落地执行能力。这也是我一以贯之的开发哲学，并一直保持着对新技术的极度渴望与持续学习。
本项目采用规范严谨的敏捷递进开发范式，每一个版本均具备清晰的阶段定位、物理成果物与可追溯的死生快照：
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│ v1.0 MVP │──>│ v1.1 治理 │──>│v1.2 AI阅卷│──>│v1.3 RAG命题│──>│v1.4 SaaS化│──>│v1.5 钛金微光│
│基础客观题 │ │锁定/数据防│ │填空简答AI │ │私有文库溯源│ │多租户/卡片│ │Uni-app重塑│
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已归档(v1.0) 已归档(v1.1) 已归档(v1.2) 已归档(v1.3) 已归档(v1.4) 已交付(v1.5)
- v1.0 (MVP 基础闭环)：打通客观题录入、组卷、答题与秒级算分全链路。
- v1.1 (数据治理与试卷锁定)：引入“已上架锁定”防篡改机制及删除阻断保护。
- v1.2 (AI-Native 能力跃升)：引入大模型主观题预批改阅卷与租户限额审计。
- v1.3 (RAG 命题与状态机)：私有文档向量检索高亮溯源，确立
draft → published → archived状态机。 - v1.4 (SaaS 架构与智能 Agent)：真正多租户逻辑隔离落地，引入 AI 批量出题操作卡片。
- v1.5 (C 端跨端原生重塑)：Apple 钛金微光风设计语言，基于
uni-app去除黑盒嵌套，实现 DOM 级防泄题拦截。
agent.md— 最高优先级！ 确立工程最高行为准则。progress.md— 项目实时事实来源、当前任务清单与踩坑指南。product.md— 最新产品需求规格说明书 (PRD)。tech-spec.md— 架构设计与技术规范白皮书。api-contract.md— 双端 API 契约与防泄题接口规范。