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SoftwareDevHelper - 软件开发学习助手

基于 HelloAgents 框架的智能软件开发学习助手，能够记忆用户水平、出题、测试代码并打分。

📝 项目简介

SoftwareDevHelper 是一个专为软件开发初学者设计的智能学习助手。它能够：

• 记忆和评估用户的编程水平。
• 根据用户水平自动出题或从网上搜索真实案例。
• 提供开发过程中的智能建议。
• 用户上传项目压缩包后，自动编写测试样例并进行测试。
• 对用户的代码进行打分并记录学习轨迹。

本项目包含完整的前后端实现，前端使用 HTML+JavaScript，后端使用 Python (FastAPI) 和 HelloAgents 框架。

✨ 核心功能

• 用户水平记忆与评估：记录用户的做题历史和水平信息（支持前端侧边栏实时查看与修改，跨会话共享）。
• 智能出题系统：根据用户当前水平，动态生成编程题目或搜索实际案例。
• 开发建议助手：在开发过程中提供代码审查和优化建议。
• 自动化测试与打分：接收用户上传的项目压缩包，自动解压、编写稳健的测试用例（支持子目录模块动态导入，避免了暴力全量导入导致触发 Python antigravity 彩蛋的问题）、执行测试并给出评分。
• 完整的前后端交互：提供友好的 Web 界面供用户交互。
• 多会话管理：支持创建多个独立会话，聊天记录持久化存储在后端。支持在会话列表中悬停并优雅地删除历史会话。后端实现了稳健的上下文恢复机制，确保在服务重启或刷新页面后，智能体依然能准确记住之前的对话内容。
• 工具调用可视化：在聊天界面中实时渲染智能体调用工具的过程，清晰展示输入参数和执行结果。

🛠️ 技术栈

• 智能体框架：HelloAgents (SimpleAgent, ToolRegistry 等)
• 后端框架：FastAPI, Uvicorn
• 前端技术：HTML5, CSS3, Vanilla JavaScript
• 大语言模型：预留接口支持多种 LLM (如 Qwen 等)
• 其他工具：Python zipfile (处理压缩包), pytest 或内置 unittest (自动化测试)

🚀 快速开始

环境要求

• Python 3.10+
• 推荐使用 Conda 环境

安装依赖

pip install -r requirements.txt

配置 API 密钥

创建 .env 文件并填入相关配置：

cp .env.example .env

.env 文件内容示例：

LLM_API_KEY=your_api_key_here
LLM_BASE_URL=https://api-inference.modelscope.cn/v1/
LLM_MODEL_ID=Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct

运行项目

1. 激活虚拟环境（如果你使用的是 conda）：

   conda activate hello-agent-homework
   

2. 进入项目目录并配置路径：

   cd Co-creation-projects/angelen-SoftwareDevHelper
   export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:$(pwd)
   

3. 启动 FastAPI 后端服务：

   uvicorn src.main:app --reload
   

4. 体验项目： 打开浏览器，访问 http://127.0.0.1:8000 即可开始与助手对话。

💡 常见启动问题与注意事项：

• 修改了 .env 文件？ uvicorn 的 --reload 参数默认只会监听 .py 代码文件的变化。如果你修改了 API Key 或模型配置，请在终端按 Ctrl + C 停止服务，然后重新运行启动命令。
• 提示端口被占用？ 如果启动时遇到 [Errno 48] Address already in use，说明 8000 端口被占用。你可以指定新端口启动：uvicorn src.main:app --reload --port 8001，或者在终端执行 lsof -ti :8000 | xargs kill -9 杀掉占用该端口的进程。

🎯 项目亮点

• 个性化学习：通过记忆机制实现因材施教。
• 全链路自动化：从出题到代码测试打分，实现闭环。
• 前后端分离：清晰的架构设计，易于扩展和维护。

👤 作者

• GitHub: @angelen
• 项目链接: SoftwareDevHelper

🙏 致谢

感谢 Datawhale 社区和 Hello-Agents 项目！