基于 AI 大模型的智能成长助手，提供知识问答、刷题练习、日记记录、成长周报、学习计划、习惯打卡等一站式个人成长管理功能。

trace/
├── src/main/java/com/trace/
│   ├── agent/              # AI Agent 层（见核心模块）
│   ├── config/             # Spring 配置（JWT / Redis / MinIO / RabbitMQ）
│   ├── constant/           # 全局常量（Redis Key / Token / 业务常量）
│   ├── controller/         # REST 控制器
│   ├── dto/                # 请求/响应 DTO
│   ├── entity/             # 数据库实体
│   ├── enums/              # 枚举
│   ├── exception/          # 全局异常处理
│   ├── mapper/             # MyBatis-Plus Mapper
│   ├── scheduler/          # 定时任务（记忆整合）
│   ├── security/           # 安全模块（JWT 过滤器 / Token 工具 / Security 配置）
│   └── service/
│       └── impl/           # 业务实现（含 RabbitMQ Consumer）
├── src/main/resources/
│   ├── agent/prompts/      # AI 提示词模板
│   ├── db/migration/       # Flyway 数据库迁移脚本 (V1~V21)
│   ├── mapper/             # MyBatis XML Mapper
│   ├── templates/          # PDF 模板 (Thymeleaf HTML)
│   └── application.yml     # 主配置
├── frontend/
│   └── src/
│       ├── api/            # Axios 实例 + 拦截器（无感刷新）
│       ├── components/     # 公共组件（MarkdownRenderer / SideNav / ChatMessage）
│       ├── router/         # 路由配置 + 守卫
│       ├── stores/         # Pinia 状态（auth）
│       ├── styles/         # 全局 SCSS 样式
│       └── views/          # 页面视图
│           └── practice/   # 刷题子页面
│           └── diary/      # 日记子页面
├── docker-compose.yml      # 开发环境基础设施
└── pom.xml                 # Maven 依赖

JWT 双 Token 机制，配合 Redis 实现无感刷新：

登录 → accessToken (30min) + refreshToken (7d)
     → refreshToken 存入 Redis (Key: trace:refresh:{userId})
请求 → accessToken 过期 → 返回 401 (code:40101)
     → 前端拦截器自动用 refreshToken 换取新 accessToken
     → 重放原请求（用户无感知）
登出 → 删除 Redis 中的 refreshToken
     → accessToken 自然过期

关键文件：

• security/JwtUtil.java — 生成 / 解析 / 校验 Token
• security/JwtAuthenticationFilter.java — 拦截请求，区分过期 (40101) 与无效 (40100)
• security/SecurityConfig.java — Spring Security 无状态配置 + CORS
• service/TokenService.java — Redis 中 refreshToken 的增删查
• controller/AuthController.java — 注册 / 登录 / 刷新 / 登出 / 个人资料

支持三种模式的 SSE 流式对话：

处理流程：

1. 用户发送消息 → QueryRewriteAgent 改写查询
2. 检索相关记忆（pgvector 向量搜索）和近期对话
3. 构建 System Prompt → 调用 DashScope LLM (qwen-plus)
4. SSE 流式返回，前端 MarkdownRenderer 实时渲染

三层记忆架构：

异步提取流程：

• 用户对话达到阈值 → RabbitMQ 投递消息 → MemoryExtractConsumer 消费
• 调用 LLM 从对话中提取关键记忆 → pgvector 向量化存储
• 定时任务 (MemoryConsolidationScheduler) 定期整合相似记忆

智能刷题系统：

• 题库管理：支持自定义题库，题型包含单选 / 多选 / 填空 / 简答
• AI 判题：用户提交答案 → RabbitMQ 异步投递 → PracticeJudgmentConsumer 调用 LLM 判分
• SSE 实时反馈：判题结果通过 SSE 实时推送到前端
• 练习记录：历史记录查看，含 AI 评语和正确率统计
• 分页滚动：支持上滑加载更多历史记录

AI 驱动的个性化学习计划：

• 用户输入目标 → RabbitMQ 投递 → PlanGenerationConsumer
• AI 生成结构化学习计划（阶段 / 任务 / 时间线）
• SSE 进度跟踪：前端通过 EventSource 实时展示生成进度
• 支持计划查看、进度更新

成长数据可视化：

• 热力图：12 周打卡记录 (ECharts Heatmap)
• 趋势图：30 天综合评分趋势
• 评分算法：打卡 (40%) + 刷题 (30%) + 计划执行 (20%) + 日记 (10%)
• 每日评分封顶 100 分

• 日记的增删改查
• 支持 Markdown 编辑和渲染
• AI 辅助写作（可扩展）

• 根据本周活动自动生成周报
• PDF 导出：Thymeleaf 模板 → HTML → Flying Saucer → PDF
• PDF 上传至 MinIO 对象存储

• 每日心情 / 学习 / 运动多维度打卡
• 与仪表盘热力图联动

• 文档上传与管理
• pgvector 向量化索引
• 为 RAG 模式提供检索数据源

PostgreSQL + pgvector 扩展，Flyway 管理迁移（21 个版本脚本）。

核心表：

RabbitMQ 异步处理耗时任务：

Redis 用于：短期对话缓存 / 分布式锁 / refreshToken 存储 / AI 任务取消信号。

docker-compose up -d

启动 PostgreSQL、Redis、RabbitMQ、MinIO。

export DASHSCOPE_API_KEY=your-api-key
export DB_USERNAME=postgres
export DB_PASSWORD=123456
export MINIO_ACCESS_KEY=admin
export MINIO_SECRET_KEY=qwer1234
export RABBITMQ_USER=trace
export RABBITMQ_PASS=123456

mvn spring-boot:run

后端默认运行在 http://localhost:8080，Flyway 自动建表。

cd frontend
npm install
npm run dev

前端默认运行在 http://localhost:5173，Vite 自动代理 /api 到后端。

• 前端：http://localhost:5173
• API 文档：http://localhost:8080/doc.html

MIT