{"repo":"qijun1900/MiaowTest","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/qijun1900/MiaowTest","clone":"git clone https://github.com/qijun1900/MiaowTest.git","description":"🐱 题喵喵 — AI 驱动的跨平台刷题系统。支持多题型练习、AI 智能对话、学习工具、学习统计，基于 Uni-app + Vue3 + Express + MongoDB + LangChain，一套代码覆盖微信小程序 / H5 / App。","language":"Vue","stars":64,"topics":["ai-agent","expressjs","mongodb","uniapp","vue3","application"],"license":"MIT","category":"ai-agents","readme_excerpt":"题喵喵 (MiaowTest) 基于 Uni-app + Vue3 + Express + MongoDB + LangChain 的跨平台智能刷题与学习系统 小程序扫码体验(平台限制AI相关功能未展示) 项目概览 题喵喵是一个面向学习与训练场景的跨平台智能刷题系统，基于 Uni-app + Vue3 + Express + MongoDB + LangChain 构建，采用前后端分离架构，一套代码覆盖微信小程序、H5、App 等多端。 项目由三大子系统组成： 子系统 技术栈 定位 -------- -------- ------ 用户端 Uni-app + Vue3 + Pinia + uView Plus 面向学员的移动端，支持刷题、AI 对话、错题沉淀、学习统计 、多种学习工具 管理端 Vue3 + Vite + Element Plus + Pinia 面向管理者的 Web 后台，支持题库管理、Agent 配置、数据看板 ,知识库检索与管理 后端服务 Express + Mongoose + JWT + LangChain 统一 API 入口，承载鉴权、业务编排、AI 推理、文件存储等核心能力 核心亮点： AI 深度集成 — 基于 LangChain 构建多轮对话链与推理链，支持流式输出（SSE / WebSocket / 分块传输自适应）、深度思考过程展示、会话标题自动生成，并预留 RAG、Agent 工具调用等扩展能力。 - 服务端部署补充：见 Express-node/CLOUD DEPLOY.md 文档导航 - 核心能力 - LLM/AI 架构 - 外观系统架构 - 技术架构 - 仓库结构 - 快速开始 - 运行与构建脚本 - 环境变量说明 - 部署指南 - 平台支持矩阵 - 安全与运维建议 - 开发计划 - 贡献指南 核心能力 用户端 (Uni-app) 模块 功能 ------ ------ AI 对话 (Mio) 基于 LangChain 的多轮 AI 对话，支持流式输出（SSE / WebSocket / 小程序分块传输自适应） 深度思考 接入 DeepSeek等推理模型，实时展示思考过程与最终答案的分离渲染 会话管理 会话创建、重命名、删除、收藏、搜索（标题 + 消息预览模糊匹配） 消息分页 历史消息分页加载，支持骨架屏与竞态防护 刷题与练习 选择题、填空题、判断题、简答题等题型能力 学习资产 收藏、错题、词库等可持续复习链路 学习工具 计时器、TODO、错题本、笔记本等训练辅助模块 账号体系 登录态管理（邮箱和微信小程序一键登录）、个人信息与学习数据展示 外观系统 多主题预设（极光蓝 / Claude 暖橙）× 深浅模式（跟随系统 / 浅色 / 深色）× 四档字号（小 / 标准 / 大 / 特大），全局一键切换，偏好持久化 自定义导航 CustomNavBar（页面顶部）+ CustomTabBar（底部 Tab），支持主题 token 自适应配色 管理端 (Vue3) 模块 功能 ------ ------ Agent 管理 AI Agent 定义的 CRUD，配置系统提示词、默认模型、能力标签 题库管理 题目 CRUD、AI 批量一键导入与分类管理 AI 题目分析 调用 DashScope 百炼应用自动分析题目质量与知识点 用户管理 账号信息、学习记录、行为统计 数据看板 图表化展示活跃度、使用趋势等指标 资源管理 设立静态资源管理中心 后端服务 (Express) 模块 功能 ------ ------ LLM ","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/qijun1900","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/qijun1900/MiaowTest/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}