作者:程序员鱼皮
本项目为鱼皮全程直播开发的项目!提供完整视频教程 + 文字教程 + 答疑服务,帮你提升项目能力,给简历增加亮点!
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这是一套以 AI 开发实战 + 全栈技术 为核心的项目教程,基于 Spring Boot 3 + LangChain4j + Vue 3 开发的程序员技术练兵场平台,通过 AI 智能生成关卡、薪资动态评估、拖拽式答题等创新功能,帮助程序员朋友们提升技术广度和薪资水平!
1)AI 智能生成关卡:基于用户当前薪资和学习方向,AI 动态生成真实企业场景的技术挑战,支持前端、Java后端、Python后端、软件测试、AI算法、网络运维等多个技术方向。
2)薪资动态评估:根据答题表现实时调整用户薪资,提供精准的技术水平评估和职业发展建议。
3)拖拽式答题:拖拽交互设计,让答题过程更加直观有趣,支持多选技术方案组合。
4)智能结果报告:AI 生成详细的闯关报告,包括分数评价、薪资调整、投递建议、技术解析、架构图、流程图、学习建议和面试题推荐。
5)历史记录追踪:完整记录挑战历史和成长轨迹,支持薪资变化可视化展示。
1)技术热点:AI + 编程是当前最火的赛道,掌握 AI 应用开发技能极具市场价值。
2)实用性强:真实企业场景的技术挑战,帮助程序员快速提升技术广度和面试能力。
3)技术先进:集成最新的 LangChain4j 框架和通义千问大模型,掌握前沿 AI 开发技术。
4)求职利器:项目涵盖多个技术栈,是简历上的亮点项目。
本项目紧跟 AI 时代、选题新颖、技术丰富。区别于传统的增删改查项目,带你实战 AI 智能体开发、前后端全栈技术、创新交互设计等企业级应用场景,大幅提升求职竞争力!
从这个项目中你可以学到:
- 如何利用 AI Vibe Coding 开发包含完整前后端的项目?
- 如何基于 LangChain4j 构建 AI 应用,实现智能关卡生成?
- 如何集成通义千问大模型,实现复杂的 AI 对话和内容生成?
- 如何设计提示词工程,让 AI 生成高质量的技术内容?
- 如何使用 Mermaid 生成系统架构图和流程图?
- 如何集成面试题搜索工具,提供个性化学习建议?
鱼皮的原创项目以 实战 为主,用 全程直播 的方式 从 0 到 1 带做,从需求分析、技术选型、项目设计、项目初始化、Demo 编写、前后端开发实现、项目优化、部署上线等,每个环节我都 从理论到实践 给大家讲的明明白白、每个细节都不放过!
比起看网上的教程学习,鱼皮项目系列的优势:从学知识 => 实践项目 => 复习笔记 => 项目答疑 => 简历写法 => 面试题解的一条龙服务
编程导航已有 20 +套项目教程! 每个项目的学习重点不同,几乎全都是前端 + 后端的 全栈项目 。
详细请见:https://codefather.cn/course(在该页面右侧有教程推荐和学习建议)
往期项目介绍视频:https://bilibili.com/video/BV1YvmbYbEgS
后端技术:
- Spring Boot 3.5.5 - 现代化 Java 框架
- LangChain4j - AI 应用开发框架
- 通义千问 - 阿里云大语言模型
- MyBatis Plus - 数据库 ORM 框架
- MySQL - 关系型数据库
- Redis - 缓存和会话存储
- Knife4j - API 接口文档
前端技术:
- Vue 3 - 渐进式 JavaScript 框架
- Element Plus - Vue 3 组件库
- Vue Router - 路由管理
- Pinia - 状态管理
- Axios - HTTP 客户端
- Vite - 前端构建工具
AI 相关:
- LangChain4j Community Dashscope - 通义千问集成
- 提示词工程 - 优化 AI 输出质量
- Tool Calling - AI 工具调用机制
graph TD
A[用户登录] --> B[选择学习方向]
B --> C[AI生成关卡]
C --> D[拖拽式答题]
D --> E[AI分析结果]
E --> F[生成详细报告]
F --> G[更新薪资评估]
G --> H[记录历史]
H --> I[推荐学习资源]
- JDK 21+
- Node.js 16+
- MySQL 8.0+
- Redis 6.0+
- Maven 3.8+
1)克隆项目
git clone https://github.com/liyupi/coder-test.git
cd coder-test
2)配置数据库
# 创建数据库
mysql -u root -p
CREATE DATABASE coder_test;
# 导入数据库表结构
mysql -u root -p coder_test < database/create_tables.sql
3)配置 AI 服务
# 编辑配置文件,填入通义千问 API Key
vim src/main/resources/application.yml
4)启动后端服务
mvn spring-boot:run
1)进入前端目录
cd coder-test-frontend
2)安装依赖
npm install
3)启动开发服务器
npm run dev
4)访问应用
http://localhost:5173
启动后端服务后,访问 Knife4j 接口文档:
http://localhost:8080/doc.html
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