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Way to Engineer

AI 辅助编程学习平台 — 多 Agent 协作，交互式代码练习

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简介

Way to Engineer 是一个 AI 驱动的编程学习平台。用户通过与多个 AI Agent 对话来学习编程，每个 Agent 扮演不同角色，覆盖从概念讲解到代码审查的完整学习闭环。

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特性预览

🤖 多 Agent 智能对话

自动路由到最合适的 AI 角色——编程导师讲解概念、调试助手分析错误、审查员评估代码质量、架构师设计方案、学习教练规划路径。对话中可嵌入交互式测验和代码练习，边学边练。

📚 结构化学习路径

支持前端、后端、全栈三条学习路径，每节课包含概念讲解、代码示例和练习测验。完成课程后自动解锁下一课，学习进度和提交记录持久化保存。

⚙️ 灵活配置

运行时切换 LLM 配置（API Base URL、Model ID、API Key），无需重启服务。同时支持暗色主题和中英文界面切换。

更多功能

• 交互式代码运行 — 聊天中的代码块可一键执行，右侧 Monaco 编辑器提供完整的编码环境
• 练习反馈 — 写完练习代码后可提交给 AI 审查，获得教学性反馈
• 水平评估 — AI 生成测验题目，评估用户当前水平并推荐学习起点
• 游戏化 — XP 经验值、连续学习天数、徽章系统

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技术栈

层	技术
前端	Vue 3 + TypeScript + Vite
后端	FastAPI + Python 3.10+
AI 框架	hello-agents（轻量 LLM Agent 封装）
代码编辑器	Monaco Editor
持久化	JSON 文件存储
代码执行	子进程沙箱（subprocess + 安全过滤）

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快速开始

前置要求

• Python 3.10+
• Node.js 18+
• 一个 LLM API Key（默认支持 DeepSeek，也可配置其他 OpenAI 兼容接口）

1. 克隆并配置后端

git clone <repo-url>
cd Way_to_Engineer/backend
python -m venv venv
source venv/bin/activate   # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env       # 编辑 .env 填入 API Key

2. 启动后端

python run.py

后端运行在 http://localhost:8000。

3. 启动前端

新开一个终端：

cd frontend
npm install
npm run dev

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

4. 开始使用

浏览器访问 http://localhost:5173，输入用户名即可开始。

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项目结构

Way_to_Engineer/
├── backend/
│   ├── app/
│   │   ├── agents/           # AI Agent（导师 / 调试 / 审查 / 架构 / 教练）
│   │   ├── api/routes/       # API 路由
│   │   ├── models/           # 数据模型
│   │   ├── services/         # 业务服务
│   │   └── config.py         # 配置管理
│   ├── data/                 # 用户数据（不纳入版本控制）
│   └── requirements.txt
├── frontend/
│   ├── src/
│   │   ├── components/       # 组件（CodeEditor / QuizWidget 等）
│   │   ├── views/            # 页面
│   │   ├── stores/           # Pinia 状态管理
│   │   └── locales/          # 中英文国际化
│   └── package.json
├── image/                    # 项目截图
└── README.md

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配置说明

环境变量（.env）

变量	说明	默认值
DEEPSEEK_API_KEY	DeepSeek API 密钥	—
DEEPSEEK_MODEL_ID	模型名称	deepseek-chat
DEEPSEEK_BASE_URL	API 地址	https://api.deepseek.com/v1
LLM_TIMEOUT	LLM 请求超时（秒）	60
HOST	后端监听地址	0.0.0.0
PORT	后端端口	8000

运行时 LLM 配置

登录后在导航栏点击齿轮图标 ⚙️，可在页面中直接修改 LLM 配置（Base URL / Model ID / API Key），修改后即时生效，无需重启服务。页面配置优先于 .env 文件。

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API 概览

方法	路径	说明
POST	/api/chat/	发送聊天消息，自动路由到对应 Agent
POST	/api/code/execute	执行代码
POST	/api/code/submit	提交练习代码获取 AI 反馈
GET/POST	/api/settings/llm	获取 / 更新 LLM 配置
POST	/api/auth/login	用户名登录 / 注册
GET	/api/learning/paths	获取学习路径列表
GET	/api/gamification/profile	获取游戏化档案

完整 API 文档在服务启动后访问 http://localhost:8000/docs（Swagger UI）。

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License

MIT