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- 新增志愿证明材料识别功能，支持自动识别材料并回填关键信息 - 在志愿时长编辑页面添加材料识别按钮及识别结果展示 - 新增志愿服务证明模块，支持查询、生成及下载年度志愿服务证明PDF - 志愿时长列表及审核详情中新增“服务地点”字段显示 - 志愿时长导入功能支持“服务地点”字段，完善导入表头与数据映射 - 志愿时长详情、审核流程等界面优化，增加识别材料公章状态及流程节点提示 - 志愿时长待审核项支持用户撤回操作，撤回后记录被删除需重新录入 - 社团年度报告相关接口新增，实现社团年度报告生成及分页查询 - 调整相关样式与界面布局，提升用户体验与信息展示完整性
2.7 KiB
2.7 KiB
AI 学情分析接口契约（前端已接入，后端待实现）
青马学员档案里的「AI 学情分析」入口复用现有 AI 流式链路（utils/ai-stream.ts），
后端需要新增一个与 activityOutlineGen / manuscriptGen 同构的端点。
1. 端点
| 用途 | 方法 | 路径 |
|---|---|---|
| 流式分析（页面实际调用） | POST | /api/ai/qmgcStudentAnalysis/stream |
| 一次性返回（调试/他端） | POST | /api/ai/qmgcStudentAnalysis |
响应格式与现有 AI 链路一致：
/stream返回text/event-stream，每帧一个data:行，帧内容为 JSON；- 正文帧：
{ "answer": "<markdown 片段>" }，也兼容{ "notice": "<片段>" }； - 心跳/占位帧：
{ "loading": "true" }，前端忽略； - 结束帧：
{ "answer": "__END__" }； - 失败时可用
{ "answer": "<片段>", "reset": "true" }覆盖已推内容， 末帧status: "failed"，前端会显示统一失败文案。
2. 入参
{
"studentId": 123,
"focus": "thought | difficulty | advice | undefined",
"context": {
"studentName": "张三",
"studentNo": "20230001",
"collegeName": "第一临床医学院",
"className": "临床医学 2023 级 1 班",
"batch": "2026 年第 1 期",
"stage": "study",
"totalScore": 86,
"materialCount": 5,
"scoredMaterialCount": 4,
"taskDoneCount": 6,
"taskTotal": 8,
"materialTexts": ["【学习心得】……"],
"taskTexts": ["完成线上团课（已完成）"],
"scoreTexts": ["理论/课堂表现：90 分"]
}
}
context 是前端已加载数据的摘要，后端实现了按 studentId 自行取数后可以忽略它；
保留它是为了后端聚合尚未覆盖某类数据时，AI 仍能拿到培养材料正文。
focus 为空表示综合维度；调度到 Dify 时可映射成不同的提示词变量。
3. 数据口径
第一期可用的输入只有青马域已有数据：
gxmu_qmgc_material：培养材料标题与正文、评分与评语；- 学员任务分配记录：任务标题、完成状态；
gxmu_qmgc_score：考核维度、评分项、得分与评语。
系统目前没有考勤、签到、课堂互动类数据。 需求原文提到的「课堂互动数据」
在采集入口落地前不参与分析，前端弹窗里已明确向教师提示这一点。后续若新增采集，
在 context 中补充对应摘要字段即可，无需改动流式协议。
4. 历史记录
如果要把分析结果写入 ai_chat_list，chat_type 需要新增一个取值
（如 student_analysis），并同步前端 utils/ai-chat-type.ts 的类型与中文名；
本次前端改动未接入历史记录，属于可选增强。