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LuciusWan/BitGain-BackEnd

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BitGain - 碎时拾光

智能碎片时间管理与AI推荐系统

项目简介

「BitGain - 碎时拾光」是一个基于Spring Boot 3.x + Vue3的前后端分离项目，专注于碎片时间管理、AI智能推荐和自动报告推送。核心理念是"从用户日程中主动挖掘价值"，通过分析用户空闲时间，推荐个性化的提升活动，帮助用户充分利用每一分钟的碎片时间。

队伍名称: 塔司霆豪取灵码杯
团队成员: 万丰阁、郝品越、孟金辉
参赛赛题: 赛题3 - 智享生活
开发时间: 2025年8月

核心概念

碎时拾光的含义

  • 碎时: 指日常生活中的碎片化时间，如通勤间隙、会议间隔、等待时间等
  • 拾光: 寓意"拾取光阴"，将零散的时间片段收集起来，转化为有价值的学习和提升机会
  • 核心价值: 不是简单的时间记录，而是主动发现和推荐适合当前时间段的提升活动

主要功能

1. 智能时间管理

  • 固定任务管理: 支持创建、编辑、删除日常固定任务，包含任务状态跟踪（待开始/已完成/已放弃）
  • 今日目标设定: 用户可设定每日目标，系统自动跟踪完成情况
  • 碎片时间识别: 自动分析用户日程，识别可利用的空闲时段
  • 时间冲突检测: 智能检测任务时间冲突，避免日程重叠

2. AI智能推荐引擎 ⭐ 核心亮点

  • 智能日程生成: AI深度分析用户职业背景、技能标签、个人目标和当前日程安排，自动生成个性化的碎片时间利用方案
  • 多维度匹配算法: 综合考虑用户空闲时间长度、当前技能水平、职业发展方向和学习偏好，精准推荐最适合的提升活动
  • 实时流式推荐: 采用SSE（Server-Sent Events）技术，AI实时分析并流式推送推荐内容，用户可即时查看生成过程
  • 智能推荐确认: 用户可选择接受或拒绝AI推荐的任务，系统持续学习用户偏好，不断优化推荐精度
  • 动态时长适配: 根据用户实际可用时间（5分钟、15分钟、30分钟等），智能匹配相应难度和类型的学习任务

3. 数据分析与智能报告 ⭐ 核心亮点

  • AI驱动的日报生成: 每日20:00系统自动触发，AI分析用户当日任务完成情况、时间利用效率和目标达成度
  • 个性化报告内容: AI根据用户的完成率、时间分布、效率指标等数据，生成专属的分析报告和改进建议
  • 准时邮件推送: 定时任务精确在每晚8点执行，将包含数据可视化图表的HTML格式日报发送到用户邮箱
  • 智能分析维度: 深度分析任务完成率、碎片时间利用率、目标达成情况、学习效率趋势等多个维度
  • 持续优化建议: AI基于历史数据和完成情况，为用户提供个性化的时间管理和学习计划优化建议

4. 用户体验优化

  • JWT认证: 安全的用户认证机制，支持token自动续期
  • RESTful API: 标准化的API设计，支持前后端分离架构
  • Swagger文档: 完整的API文档，便于开发和测试
  • 个性化设置: 支持用户自定义职业信息、技能标签和邮件订阅偏好

技术架构

后端技术栈

  • 核心框架: Spring Boot 3.5.4 + Java 17
  • 数据库: MySQL 8.0 (utf8mb4字符集)
  • ORM框架: MyBatis 3.0.5
  • AI集成: Spring AI 1.0.1 + OpenAI模型
  • 安全认证: Spring Security + JWT (jjwt 0.11.5)
  • 邮件服务: Spring Boot Mail + SMTP
  • 定时任务: Spring Schedule (Cron表达式)
  • API文档: SpringDoc OpenAPI 3.0 (Swagger)
  • 数据验证: Spring Boot Validation
  • JSON处理: Gson 2.10.1

前端技术栈

  • 框架: Vue 3.x + Composition API
  • 构建工具: Vite
  • UI组件库: Element Plus
  • 状态管理: Pinia
  • HTTP客户端: Axios
  • 图表库: ECharts

核心架构特点

  • 前后端分离: RESTful API设计，JWT无状态认证
  • 分层架构: Controller → Service → Mapper 三层架构
  • 模块化设计: 用户管理、任务管理、AI推荐、报告推送四大核心模块
  • 流式处理: SSE技术实现AI推荐的实时流式响应
  • 定时任务: 基于Spring Schedule的智能报告推送
  • 安全设计: BCrypt密码加密 + JWT令牌认证

快速开始

环境要求

  • Java: 17+
  • Node.js: 16+
  • MySQL: 8.0+
  • Maven: 3.6+

后端部署

  1. 克隆后端代码

    git clone https://github.com/LuciusWan/BitGain-BackEnd.git
cd BitGain-BackEnd

  2. 配置数据库

    • 创建MySQL数据库 fragment_time_db
    • 执行 建表语句Sqls.sql 创建表结构
    • 可选：执行 测试用户数据.sql 导入测试数据

  3. 配置应用 编辑 src/main/resources/application.yml：

    spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/fragment_time_db?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai
    username: your_username
    password: your_password
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
  
  mail:
    host: smtp.163.com  # 或其他SMTP服务器
    port: 587
    username: your_email@163.com
    password: your_smtp_password
    properties:
      mail:
        smtp:
          auth: true
          starttls:
            enable: true

# AI配置
spring:
  ai:
    openai:
      api-key: your_openai_api_key
      base-url: https://api.openai.com

# JWT配置
bitgain:
  jwt:
    secret-key: your_jwt_secret_key
    ttl: 86400000  # 24小时

  4. 编译和启动

    # 编译项目
mvn clean compile

# 启动应用
mvn spring-boot:run

    应用启动后访问：

前端部署

  1. 克隆前端代码

    git clone https://github.com/LuciusWan/BitGain-FrontEnd.git
cd BitGain-FrontEnd

  2. 安装依赖

    npm install

  3. 配置API地址

    // .env.production
VITE_API_BASE_URL=http://your-backend-url:8081

  4. 启动开发服务器

    npm run dev

    前端应用访问：http://localhost:3000

  5. 构建生产版本

    npm run build

在线体验

🌐 网站地址: http://39.104.77.78/

体验账号

  • 用户名: 123456
  • 密码: 123456

主要功能演示

  1. 智能推荐: 登录后体验基于AI的实时流式推荐
  2. 任务管理: 创建固定任务和今日目标，体验状态跟踪
  3. AI推荐确认: 体验推荐任务的接受/拒绝机制
  4. 智能日报: 查看每日自动生成的个性化报告
  5. 邮件推送: 订阅日报，体验定时邮件推送功能

项目亮点

代码仓库

API文档

核心接口概览

用户认证模块

  • POST /user/register - 用户注册（用户名、密码、手机号）
  • POST /user/login - 用户登录（返回JWT token）
  • GET /user/info - 获取当前用户信息（需要JWT认证）
  • PUT /user/update - 更新用户信息（职业、技能标签等）

任务管理模块

  • GET /fixed-task/list - 获取用户固定任务列表
  • POST /fixed-task - 创建固定任务（支持时间冲突检测）
  • PUT /fixed-task - 更新固定任务状态
  • DELETE /fixed-task/{id} - 删除固定任务
  • GET /today-goal/list - 获取今日目标列表
  • POST /today-goal - 创建今日目标

AI推荐模块

  • GET /bitgain-design/recommend - 获取AI推荐（SSE流式响应）
  • POST /bitgain-design/confirm - 确认推荐任务（接受/拒绝）

报告推送模块

  • 定时任务自动生成日报（每日20:00）
  • 邮件推送个性化报告

完整API文档

  • 在线文档: Swagger UI
  • 详细说明: 查看项目根目录下的 apidoc.md 文件

贡献指南

开发规范

  1. 代码风格: 遵循项目既定的代码规范，使用4空格缩进
  2. 命名规范: 类名使用PascalCase，方法和变量使用camelCase
  3. 注释要求: 所有public方法必须添加JavaDoc注释
  4. 测试覆盖: 新增功能需要编写对应的单元测试
  5. 数据库: 遵循软删除原则，使用deleted字段标记

技术要求

  • 后端: Spring Boot 3.x + MyBatis + MySQL
  • 前端: Vue 3.x + Element Plus + Pinia
  • AI集成: Spring AI框架 + OpenAI模型
  • 认证: JWT + Spring Security

提交流程

  1. Fork 项目到个人仓库
  2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/新功能名称)
  3. 完成开发并测试
  4. 提交更改 (git commit -m 'feat: 添加新功能描述')
  5. 推送到分支 (git push origin feature/新功能名称)
  6. 创建 Pull Request

问题反馈

如果您在使用过程中遇到问题，请通过以下方式联系我们：

  • GitHub Issues: 提交bug报告或功能建议
  • 邮箱联系: 18099488938@163.com
  • 项目文档: 查看 exception.md 了解常见问题解决方案

数据库设计

核心数据表

  • user: 用户基本信息、职业技能、邮件订阅设置
  • fixed_task: 固定任务管理，支持状态跟踪（pending/completed/abandoned）
  • today_goal: 每日目标设定和完成情况
  • recommend_activity: AI推荐活动库，包含分类、难度、适用职业等
  • fragment_task: 碎片任务执行记录

设计特点

  • 软删除: 所有表使用deleted字段实现软删除
  • 时间戳: 统一的create_time和update_time字段
  • 字符集: utf8mb4字符集，支持emoji和特殊字符
  • 索引优化: 针对查询频繁的字段建立合适的索引

系统监控

智能定时任务系统 ⭐ 技术亮点

  • 精准定时执行: 使用Spring Boot @Scheduled注解，Cron表达式 0 0 20 * * ? 确保每日20:00准时触发
  • AI驱动日报生成: 定时任务自动调用AI接口，分析用户当日数据，生成个性化报告内容
  • 异步邮件推送: 采用Spring异步机制，避免邮件发送阻塞主线程，支持批量用户并发处理
  • 智能失败重试: @Retryable注解实现邮件发送失败自动重试（最多3次），确保推送成功率
  • 实时数据统计: 动态计算任务完成率、碎片时间利用效率、目标达成度等关键指标

日志记录

  • 操作日志: 记录用户关键操作和系统状态
  • 错误日志: 详细的异常堆栈信息，便于问题排查
  • 性能监控: 接口响应时间和数据库查询性能

联系我们

开发团队

  • 团队名称: 塔司霆豪取灵码杯
  • 项目负责人: Lucius
  • 开发时间: 2025年8月

联系方式

  • 技术支持: 18099488938@163.com
  • 项目反馈: 通过GitHub Issues提交
  • 商务合作: 请发送邮件详细说明合作意向

感谢您对BitGain项目的关注和支持！ 🚀

如果这个项目对您有帮助，请给我们一个 ⭐ Star，这将是对我们最大的鼓励！

About

碎时拾光-智能碎片时间管理与AI推荐系统

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