AI 八股训练器 v0.5.1 · 后端分层与稳定性维护

AI 八股训练器 v0.5.1 · 后端分层与稳定性维护

Windows 安装包 · 便携 ZIP

本版将 Python 后端按 desktop、application、domain、infrastructure 分层，统一应用实例与装配入口，明确学习、项目监听、模型配置和内容维护的状态与并发边界。

• 修复配置隔离、生成与题库切换、清理与作答、退出等待等边界，保留现有 Electron 命令协议、配置和 SQLite 数据格式。
• 删除旧首次使用向导、独立模型配置窗口及未使用字段/入口；模型配置继续使用七页工作台内的当前页面。
• 合并项目路径归一化，迁移有效模型和窗口验收，更新打包收集与架构检查。
• 修复新版测试工具下兼容依赖恢复的问题，并补充实例一致性回归。
• 项目目录、学习记录、模型配置及 Windows 凭据在覆盖升级时保留。

安装与升级

正常退出旧程序，运行 BaguTrainer-0.5.1-windows-x64-Setup.exe，沿用原安装目录。不要先完整卸载，完整卸载会清除个人数据和本机凭据。便携用户完整解压新版 ZIP 到新目录，保留全部运行资源。

下载附件的同名 .sha256 可核对完整性。程序面向 Windows x64，无需安装 Python 或 Node.js；产物未签名。

验证范围

本轮源码单元测试在 pytest 9.2 下 324 项通过、31 项跳过，源码发布验收 836 项通过；未使用导入、前端类型检查/构建、4 项 Node 策略测试及 19 项源码 Electron 桌面冒烟通过。首次完整 GUI 验收曾出现两项可见性断言失败，定向、连续序列与完整复跑均通过，保留原始记录。发布核心路径与新增兼容回归另有 123 项通过。

本版构建使用当前提交，正式附件中的 BUILD_MANIFEST.json、INSTALLER_MANIFEST.json、PRIVACY_AUDIT.json 和 RELEASE_VALIDATION.json 记录冻结程序、安装器解包、隐私审计及实际发布验证结果。模型功能使用本地模拟接口与合成数据验收，未执行真实个人模型账号的付费调用。单机升级结果不能代表全部 Windows 环境。

源码结构见 后端架构，清理范围见 清理记录。

实际 v0.5.0 → v0.5.1 覆盖升级已完成：安装器正常退出，个人文件保持一致，学习库完整性通过；安装后的 EXE 通过 19 项合成桌面验收，原配置启动及后端响应通过。最终提交的 GitHub CI 全部通过。

AI 八股训练器 v0.5.0 · Electron 桌面版

AI 八股训练器 v0.5.0 · Electron 桌面版

桌面界面迁移为 Electron + React + TypeScript + Vite，Python 继续负责代码监听、知识点匹配、AI 出题审核和 SQLite 学习记录。

使用体验

• 七页工作台统一导航，练习使用唯一的独立答题窗口；新题到达不切换当前页面。
• 支持 Markdown、代码高亮和复制代码，长题干与选项可以独立滚动，操作栏保持可用。
• 切页保留表单草稿；关闭答题窗口只隐藏，重新进入可恢复未提交选择。
• 提交与切题互斥，作答结果按题号回写；历史记录支持筛选、查看解析和重新练习。
• 后台扫描和模型请求与学习记录写入分开执行；退出等待已接收的作答写入。

保留数据的升级

正常退出旧版，直接运行本版 Setup，使用原安装位置覆盖升级。配置、题库、学习记录继续保存在 %LOCALAPPDATA%\BaguTrainer；自定义学习库和 Windows 凭据不因覆盖安装而清除。

不要先卸载。 完整卸载会清除受管数据和本机凭据，不属于保留数据的升级流程。便携版用户完整解压到新目录，保留 _internal、resources 和辅助 EXE；无需安装 Python 或 Node.js。

验证与边界

• TypeScript 检查、生产构建、桌面接口限制、学习闭环、管道退出落库和安装包规则回归通过。
• 源码和打包后 EXE 已使用隔离合成数据验证：七页导航、草稿恢复、答题、重复提交保护、历史与重练、中文路径及首次使用。
• 安装器从同一程序目录构建，并解包逐文件核对 SHA-256；这些检查不等于已经覆盖所有 Windows 安装、登录自启动和卸载环境。
• 新桌面运行库增加程序体积。未宣称模型速度或内存占用优于 Tk 版。
• 产物未签名。模型连接与出题使用用户配置的接口，可能产生服务商费用。

附件提供 Setup、便携 ZIP、SHA-256 与不含个人数据的构建/验证元信息。

AI 八股训练器 v0.4.5 · 待答题保留修复

AI 八股训练器 v0.4.5 · Windows x64 正式版

下载安装版 Setup.exe · 安装版 SHA-256

便携 ZIP · 便携版 SHA-256。GitHub 自动附带的 Source code ZIP 不是可运行的桌面应用。

本次修复

• 修复未答题经过一小时或隔夜重启后从练习列表消失的问题。默认关闭时间过期；用户显式配置正数 quiz_ttl_seconds 时仍启用该期限。
• 旧版尚处于待答状态的快照可继续作答；重启加载、清理、提交、历史统计和重练去重采用相同有效期策略。
• 已退役题目不会被批量复活，AI 关联性审核、项目范围及来源删除约束继续生效。内存队列容量规则不变。

已有用户升级

正常退出旧版，直接运行新 Setup 覆盖安装，保留本机配置、题库、学习记录和 Windows 凭据。不要先卸载；完整卸载会清除受管理数据及本机应用凭据。

便携用户退出应用后完整解压新版，保留 _internal。安装版和便携版默认共用 %LOCALAPPDATA%\BaguTrainer。

已在旧版被标记过期的快照不会自动恢复；需要结合个人备份核对后有针对性恢复，避免复活失效来源或不合格题目。

校验与验证范围

构建提交：4240aaf · 完整构建记录

• 完整单元测试 265 项通过，31 项可选历史语料测试跳过；包含隔夜、重启、旧版待答题及重练去重回归。
• 发布回归 855 项全部通过，0 失败、0 跳过；验证报告随附件提供。
• 冻结程序验收，以及最终生产 Setup 的首次安装、v0.4.4 到 v0.4.5 覆盖升级、同版修复、清理失败重试、完整卸载和重装场景均通过。
• 隐私扫描和安装包摘要核对通过。模型链路使用模拟服务，凭据验收使用一次性账户中的合成值；未调用用户真实模型或读取个人凭据。
• 未宣称完成独立干净实机、原生多屏 DPI、真实服务商或系统重启登录验收；应用包尚未代码签名。

Setup SHA-256：457adf7497c8b6237348f82eb57534bc1c8c9c374576cf6953c4d37fd42da5dc

ZIP SHA-256：606a2f70e7f249deb1425ce9347633f2e7db63501720b9771fb0e9c21f673272

BaguTrainer v0.4.4 · Windows x64

AI 八股训练器 v0.4.4 · Windows x64 正式版

下载安装版 Setup.exe · 安装版 SHA-256

另提供 便携 ZIP · 便携版 SHA-256。请下载 Assets 中的应用包；GitHub 自动附带的 Source code ZIP 不是可运行的桌面应用。

本次更新

• 独立答题窗口：在练习中心明确进入题目后作答；隐藏、恢复和切页保留草稿，支持键盘选择、提交和下一题。正文支持选择复制，作答前不展示解析。
• 监听项目页显示实际应用范围、基线建立、监听、暂停和目录故障状态；配置保存与后台应用分别反馈，迟到结果不会覆盖新请求。
• 练习操作与后台扫描、模型生成分离；切题和提交不等待模型网络请求，重复提交和生成预留继续去重。
• 更新完整桌面验收及题库跨进程生命周期驱动，修正测试中的首次布局计时、相同时间戳排序和 Tk 场景隔离问题。

已有用户升级

正常退出旧版，直接运行新 Setup 覆盖安装，保留本机配置、题库、学习记录和 Windows 凭据。

不要先卸载。主动完整卸载会清除受管数据和本机凭据。

便携用户退出应用后完整解压新版，保留 _internal。默认仍使用 %LOCALAPPDATA%\BaguTrainer，安装版和便携版共用此用户数据目录。

首次使用

1. 安装并启动应用，在侧栏的题库管理页选择来源并构建。完整第三方题库不随应用包分发。
2. 在模型配置页填写接口地址、模型名和 API Key，主动测试连接后保存。模型请求可能产生服务商费用。
3. 在监听项目页添加代码目录并保存应用。建立基线后，后续改动匹配知识点且生成成功时进入练习中心；明确进入某题，在独立答题窗口作答。

无需安装 Python、Git 或配置 MCP。详细说明见项目 README。

校验与验证范围

构建提交：93de523 · 完整构建记录

• 发布回归 855 项全部通过，0 失败、0 跳过；脱敏 JUnit 和验证报告随附件提供。
• 完整冻结验收及最终生产 Setup 的首次安装、v0.4.3 到 v0.4.4 覆盖升级、同版修复、清理失败重试、完整卸载和重装场景均通过。
• 模型链路使用本地模拟 HTTP；原生 Windows 凭据仅使用一次性云端账户中的合成测试值，不调用真实用户模型或读取真实用户凭据。
• 隐私扫描及 Setup/ZIP 来源、逐文件摘要核对通过。未宣称完成独立干净实机、原生多屏 DPI、真实服务商或系统重启登录验收；应用包尚未代码签名。

Setup SHA-256：262666620289d89eed8c162c4238b0a7f1e360f3716a423dd28d765180dd67a0

ZIP SHA-256：07181fb6783aa16de61ce57dea845987a5fe51aa0bb7e662f1aa7eb188ddf71f

AI 八股训练器 v0.4.3 · 题目质量问题静默跳过

AI 八股训练器 v0.4.3

下载 Windows x64 安装版 · 安装版 SHA-256

便携 ZIP · 便携版 SHA-256

本次更新

• 来源正文不足、题目或引用不合格、AI 关联审核未通过时，静默跳过该题，继续正常监听。
• 质量跳过后清除该项目的旧失败提示，结束出题进度；不产生待答题或自动重试，不反复调用模型。
• 网络、超时、接口、模型配置及未知异常仍提示安全的错误原因，保留手动重试。
• 同一次生成的合格题继续交付；多项目监听时，质量跳过不会隐藏其他项目的服务故障，暂停状态也会保留。
• 出题事实依据、引用和独立审核标准保持不变；诊断仍使用脱敏日志，不记录原始模型响应。

安装与升级

Windows x64 用户下载上方 Setup.exe，运行安装向导即可，无需安装 Python 或 Git。

已有用户先正常退出训练器，再运行新版 Setup 覆盖安装。升级保留配置、题库、学习记录和本机凭据。不要先完整卸载：主动完整卸载会清除受管数据和凭据。

启动后直接进入正式工作台，首次使用在侧栏“题库管理”“模型配置”“监听项目”完成准备。完整第三方题库不随程序分发；模型测试和出题可能产生服务商费用。

便携用户完整解压 ZIP，保留 BaguTrainer.exe 旁的 _internal 和 BaguCleanup.exe；不要把 GitHub 自动提供的 Source code ZIP 当作桌面安装包。

验证

构建提交：d9473d8。

安装版和便携版来自同一干净提交，随附件提供校验文件、发布测试、冻结验收、安装生命周期及隐私审计报告。自动模型测试使用本机模拟接口，不调用真实模型。

验证范围以附件报告为准；GitHub Windows runner 的隔离验证不等同于所有干净系统和真实模型准确率验证。此版本尚未代码签名。

BaguTrainer v0.4.2 · 失效项目自动清理

AI 八股训练器 v0.4.2 · Windows x64

本版新增失效监听路径自动清理，并改进工作台准备状态和题库管理提示。

下载

• Windows 安装包 Setup.exe
• 便携 ZIP

安装版用户正常退出训练器后运行新 Setup，在原位置升级即可保留配置、题库、答题记录及 Windows 凭据。请不要先卸载。便携版用户退出程序后替换完整程序目录。

本次更新

• 启动、重新检查以及运行期间约每 30 秒，自动从监听列表移除已不存在或已变成文件的本地项目路径，并列出清理结果。
• 保留项目文件、学习记录和有效项目的监听基线。权限不足、临时 I/O 故障、断开的磁盘及网络共享路径不会自动移除。
• 全部监听项目失效后，提示添加有效项目，不会改为监听安装目录。
• 修复工作台恢复配置提示遮挡准备检查结果的问题。
• 修复题库删除确认按钮在非活动窗口中可能未进入可视区域的问题。
• 修复小屏幕、200% 缩放下消息区滚动条反复显隐可能导致切页卡住的问题。
• 修复卸载清理因文件占用失败后，再次尝试可能被维护锁身份变化阻断的问题。
• 纳入当前引擎会话封装、明确构建产物选择、配置并发保存和安装升级验收改进。

使用说明

首次启动后，在“题库管理”选择来源并构建；在“模型配置”填写接口、模型和 API Key，测试成功后保存；在“监听项目”添加代码目录并保存应用。API Key 缺失仍需单独配置，自动清理路径不会自动补齐模型凭据。

安装包与便携包共享 %LOCALAPPDATA%\BaguTrainer 中的个人数据。发布附件提供 SHA-256、源码来源清单及验证报告；模型链路测试使用本地模拟接口，不调用真实模型。应用尚未代码签名。

验证

852 项发布测试全部通过，零跳过；独立冻结 EXE 验收、真实旧版升级、同版修复、清理失败重试、完整卸载与重装，以及最终隐私审计均通过。

构建提交：94848de。完整发布验收。

BaguTrainer v0.4.1 · 来源中文名称更新

来源仓库中文名称更新。

• 15 个内置来源均新增中文名称，保留原始仓库标识。
• 题库管理、首次配置、清单重新加载与失败详情同步显示中文名称。
• 自定义旧清单没有中文名称时，继续显示仓库标识。

改动已合入 main，合并提交为 e4e03bff8e40eef9200c389fb71ce3641046b83a。安装包从功能提交 f8e2d03805cd26137c0a8c1676489dd008678ed4 的干净源码构建，source_dirty=false；合并额外保留了 main 的一项测试，程序代码与此安装包一致。原 v0.4.0 发布及附件保留。

下载附件中的 BaguTrainer-0.4.1-windows-x64-Setup.exe 升级安装；便携用户下载完整 ZIP 并保留 _internal。升级前正常退出训练器，直接覆盖安装以保留数据。不要先完整卸载：主动完整卸载会清除受管题库、学习记录、配置及本机凭据。

验证：93 项相关源码回归、5 项实际 EXE 回归通过；main 新增的确认按钮可见性测试补跑通过。生产 ZIP 的 CRC/逐文件摘要、Setup 解包摘要和源码/产物隐私扫描通过，7 个上传附件均已核对 GitHub 服务端 SHA-256。附件提供校验值、安装器清单及构建时生成的验证摘要。

验证范围：本轮未重跑完整发布门禁、独立冻结业务验收及 0.4.1 的隔离安装/卸载生命周期。程序未签名，真实模型及持久凭据操作未测。转为正式发布不扩大上述验证范围。

Setup SHA-256：c966249d7facaec27285863a13a73194d2d6d7f247badd058082494c1a069c5a

ZIP SHA-256：488c5c6f768d07c770aca6eeafd3427972e85461c2873bd8d893814ea2e47e88

BaguTrainer v0.4.0 - Windows x64 verification

BaguTrainer 0.4.0 安装版与便携版验证草稿

本次按用户要求同步当前全部源码改动及现有安装包，保持草稿与预发行状态，未正式发布。

升级请正常退出旧程序后直接覆盖安装。0.4.0 的主动完整卸载会清除受管题库、学习记录、配置和本机凭据；不要先完整卸载再升级。

改动

• 新用户、旧用户、缺配置用户均进入同一个正式主窗口，保留七项侧栏。
• 支持来源全部本地版本与关联题目、作答、快照的删除，包含恢复、冲突保护和失败重试。
• 增加 BaguCleanup.exe；安装版与便携版支持经过确认的完整卸载。升级和修复安装保留数据。
• 保留并同步下载状态、来源缓存和对应测试、构建与使用文档。

源码与产物关系

同步提交：548c4edec295cde02e27e7f982897eb8c9752bad。程序构建源码指纹：c2dfb4773aea04c0a548bb90c5e18f511bcc40f4c6498ecc7492e696e76c1544。
现有产物构建于未提交工作区，原始清单仍如实记录基线提交 656c5dfe14f4d6ee53de00f11466eb8a8a6347ef 和 source_dirty=true；本次没有改写清单或重新打包冒充新提交产物。
SOURCE_BINDING.json 已逐文件核对本次提交：104 个构建输入字节相同，仅验收脚本有 CRLF→LF 规范化，无其他差异。

产物与验证

• 安装版：BaguTrainer-0.4.0-windows-x64-Setup.exe，SHA-256 36aacfee180fbb957d911ddd01c07bc17eb76c5132018e30783af9e23d0245ec。
• 便携版：BaguTrainer-0.4.0-windows-x64.zip，SHA-256 ed1d2d32324d4e6e246876e1a0ee9242417f2e77afc253b4997d032f6d82ef6c。
• 便携版必须完整解压，保留 _internal、BaguCleanup.exe 和清单；首次使用仍需自己的题库、模型配置及监听项目。
• 既有发布回归汇总 746 通过；165 个单元测试通过、31 个外部历史题库基准跳过；17 个数据功能验收通过。本次同步不重复执行测试。
• 汇总包含最初运行中其余 741 项，以及修正包目标后的同 5 项测试；原始失败未删除，原因和报告列表见 TEST_PROVENANCE.json。
• 实际 EXE 的三种启动状态及清理工具预览/取消已验证；Setup 已解包逐文件核对，最终生产安装、升级、完整卸载、重装尚未在隔离系统实测。
• 本包未签名，真实模型、真实持久凭据清理、系统重启等仍未覆盖，不能据本次上传宣称正式发布就绪。

旧 0.3.1 草稿及已发布版本保持原样。附件不含个人配置、API Key、真实学习数据或原始本机日志。

BaguTrainer v0.3.0 · Windows x64

AI 八股训练器 v0.3.0 · Windows x64

下载安装版 Setup.exe（推荐） · 安装版 SHA-256

另一个下载选项：便携 ZIP · 便携版 SHA-256

Windows x64 正式版。普通用户建议下载安装版 Setup.exe；便携 ZIP 为另一个下载选项。
下方 Assets 同时提供 SHA-256 和验收报告。不要下载 GitHub 自动附带的 Source code ZIP 来代替应用。

首次使用

1. 双击 Setup.exe，按中文向导为当前用户安装，默认无需管理员权限。
   默认程序目录为 %LOCALAPPDATA%\Programs\BaguTrainer；桌面快捷方式可选。
   安装完成后从开始菜单启动。不需要安装 Python、Git 或配置 MCP。
   若选择便携版，完整解压 ZIP 后双击 BaguTrainer.exe，保留旁边的 _internal。
2. 在中文向导中选择题库来源，下载指定版本并等待构建成功；完整第三方题库不随程序分发。
   下载失败时检查网络或代理后点击重试，取消或失败不会覆盖旧题库。
3. 填写模型基础地址、模型名和 API Key，主动测试连接，成功后保存。
   Key 存入 Windows 凭据管理器；模型接口和首次下载需要网络。
4. 选择监听项目，进入主窗口。建立监听基线后修改代码，稳定约 15 秒且匹配知识点时更新练习中心待答提醒；
   在练习中心作答后显示判分和解析，学习记录自动保存。未匹配或模型不可用时允许没有题目。

配置、题库、日志和学习库都在 %LOCALAPPDATA%\BaguTrainer\，安装版与便携版共用。
升级安装版前正常退出训练器，再运行新 Setup；卸载默认保留个人数据和 Windows 凭据。
便携版退出后替换完整程序目录，移动程序后重新启用登录自启动。
旧源码旁的数据使用向导“迁移旧数据…”显式复制，旧数据保留，目标已有数据时拒绝覆盖。

校验与验证范围

ZIP SHA-256：6237b9ef0e20da6f17865f767147386958231a631b29b7f05e5899e4a18b82c8

Setup SHA-256：02b3fd7f3ce8da0c64a16d9df7b8726c812fde4ebbef9fcc7f46f36dd8668e22

构建提交：3642869889ce9a94b695451a3c91ffd7c3f691d0。本次自动测试：458 项通过，0 项跳过。报告随附件提供。
模型链路自动化使用本地模拟 HTTP 接口，不调用真实模型或真实 Key。
安装门禁包括隔离夹具的跨版本升级/入口归属，以及最终 Setup 在临时 runner 上的
安装、快捷方式、同版覆盖、已安装 EXE 冻结验收、数据保留和卸载；脱敏报告随附件提供。
GitHub Windows runner 自带开发工具，禁用 PATH 的测试不等同于全新系统上卸载 Python/Git。
干净 Windows 实机验收、真实来源网络可用性、系统重启登录和未覆盖项以
验证记录 为准；此包尚未代码签名。

本轮发布前验收交付

最终候选的 458 项发布测试、冻结验收、两组安装生命周期夹具、最终 Setup 安装卸载及隐私扫描均通过。交付报告见下方 Assets 的 DELIVERY_REPORT.md，独立复核证明随附。

原生高 DPI、完整安装向导逐页视觉等项目仍未覆盖；另有一次未复现的便携启动超时，根因未确认，详见交付报告。发布前已核对认证草稿附件摘要。交付报告为发布前快照，其中草稿状态及公开下载待验收的描述对应报告生成时点；正式发布状态以本页为准。

发布后已从无认证公开下载入口重新下载 Setup、ZIP 和各自 SHA-256 文件，四个请求均为 HTTP 200，摘要与验收产物一致。详见 Assets 的 PUBLISH_VERIFICATION.json。

BaguTrainer v0.2.0 · Windows x64

AI 八股训练器 v0.2.0 · Windows x64 便携版

直接下载 Windows x64 ZIP · 下载 SHA-256 校验文件

Windows x64 正式版。下载上方应用 ZIP，完整解压后运行 BaguTrainer.exe。

源码已合并至主分支；不要用自动生成的 Source code ZIP 代替应用。

首次使用

1. 将整个 ZIP 解压到本地目录，双击 BaguTrainer.exe；保留 EXE 旁的 _internal。
   不需要安装 Python、Git 或配置 MCP。
2. 在中文向导中选择题库来源，下载指定版本并等待构建成功；完整第三方题库不随程序分发。
   下载失败时检查网络或代理后点击重试，取消或失败不会覆盖旧题库。
3. 填写模型基础地址、模型名和 API Key，主动测试连接，成功后保存。
   Key 存入 Windows 凭据管理器；模型接口和首次下载需要网络。
4. 选择监听项目，进入主窗口。建立监听基线后修改代码，稳定约 15 秒且匹配知识点时更新练习中心待答提醒；
   在练习中心作答后显示判分和解析，学习记录自动保存。未匹配或模型不可用时允许没有题目。

配置、题库、日志和学习库都在 %LOCALAPPDATA%\BaguTrainer\。退出后用新版本的完整程序目录
替换旧程序，保留用户数据即可恢复学习记录；移动程序后重新启用登录自启动。
旧源码旁的数据使用向导“迁移旧数据…”显式复制，旧数据保留，目标已有数据时拒绝覆盖。

校验与验证范围

ZIP SHA-256：90cd49002ecebf2137fe07ad7622e7254af35dcd7edae0ace2f100899d56d945

构建提交：5e305e56c03896305845238e8514f281a0de0b21。本次自动测试：340 项通过，0 项跳过。报告随附件提供。
模型链路自动化使用本地模拟 HTTP 接口，不调用真实模型或真实 Key。
GitHub Windows runner 自带开发工具，禁用 PATH 的测试不等同于全新系统上卸载 Python/Git。
干净 Windows 实机验收、真实来源网络可用性、系统重启登录和未覆盖项以
验证记录 为准；此包尚未代码签名。

云端完整验证：Windows 发布检查通过。