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# 交互广场重新设计
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## 1. 概述与目标
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将现有的论坛（交互广场）从传统的帖子/回复模式，重构为三个AI驱动的智能板块：
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1. **AI学习板块** - 模型分析用户活动，学习客观知识并加入知识图谱，向用户汇报学习成果
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2. **AI建议板块** - 基于用户习惯和数据，提供个性化建议
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3. **AI交互板块** - 用户发起学习主题，或AI主动探索补充知识
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## 2. 设计风格
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沿用项目现有的深色赛博朋克/终端风格：
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- 背景：`var(--bg-void)` 深空黑
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- 强调色：紫色 `#a855f7` (用于交互广场专属色调)
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- 卡片背景：`var(--bg-card)`
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- 边框：`1px solid var(--border-dim)`，hover时发光
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- 字体：等宽字体 `var(--font-mono)`，标题用 `var(--font-display)`
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## 3. 页面结构
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ // INTERACTIVE PLAZA [页面标题] │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ │
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│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ [MODEL LEARNING] AI学习板块 │ │
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│ │ AI分析你的活动，学习知识并汇报 │ │
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│ ├─────────────────────────────────────────────────────┤ │
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│ │ • 今日学习摘要 │ │
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│ │ • 学习历史时间线 │ │
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│ │ • 知识图谱更新统计 │ │
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│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │
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│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ [SUGGESTIONS] AI建议板块 │ │
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│ │ 基于你的习惯提供个性化建议 │ │
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│ ├─────────────────────────────────────────────────────┤ │
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│ │ • 知识补充建议 │ │
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│ │ • 效率优化建议 │ │
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│ │ • 技能深耕建议 │ │
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│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │
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│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ [INTERACTIVE] AI交互学习板块 │ │
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│ │ 用户发起学习主题，AI主动探索 │ │
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│ ├─────────────────────────────────────────────────────┤ │
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│ │ • 用户发起的学习主题 │ │
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│ │ • AI主动学习的内容 │ │
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│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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## 4. 功能详情
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### 4.1 AI学习板块 (MODEL LEARNING)
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**数据来源：**
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- 对话记录（`messages` 表，Message模型）- 分析对话内容提取概念
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- 看板任务（`tasks` 表，Task模型）- 识别技术栈和工作流程
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- 知识库（`documents`, `kg_nodes` 表）- 补充知识缺口
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**学习流程：**
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```
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定时任务触发 → 分析近期活动 → 提取概念/术语/事实
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→ 存入知识图谱(KGNode) → 生成学习报告 → 存入learning_records表
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```
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**数据库扩展：**
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```python
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# 新增 learning_records 表
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# 继承 app.models.base.BaseModel，自动获得 id, created_at, updated_at
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from app.models.base import BaseModel
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class LearningRecord(BaseModel):
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__tablename__ = "learning_records"
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user_id = Column(String(36), ForeignKey("users.id"), nullable=False, index=True)
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learning_type = Column(String(50), nullable=False) # concept, technology, workflow
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topic = Column(String(500), nullable=False) # 学习主题
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summary = Column(Text, nullable=False) # AI生成的学习摘要
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source = Column(String(50), nullable=False) # conversation, kanban, knowledge
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source_ids = Column(JSON, nullable=True) # 来源ID列表，如 {conversation_ids: [...], task_ids: [...]}
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kg_nodes_created = Column(JSON, nullable=True) # 创建的KGNode ID列表
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```
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**KGNode实体类型扩展：**
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- `learned_concept` - 从对话中学到的概念
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- `technology` - 识别出的技术栈
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- `workflow` - 从看板任务中提取的工作流程
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**前端展示：**
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1. **今日学习摘要卡片**
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- AI生成的自然语言总结
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- 示例："今日学习了依赖注入和异步编程两个概念，它们都来自你关于FastAPI的讨论"
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- 显示来源标签：对话/看板/知识库
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2. **学习历史时间线**
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- 垂直时间线布局
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- 每条记录显示：时间、主题、摘要
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- 点击展开查看详情
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3. **知识图谱更新统计**
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- 今日新增节点数
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- 今日新建关系数
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- 迷你柱状图显示各类别占比（可复用 MiniBarChart）
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### 4.2 AI建议板块 (SUGGESTIONS)
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**建议类型：**
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1. **知识补充建议 (knowledge)**
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- 检测知识图谱薄弱领域
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- 基于用户提问推断知识缺口
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- 示例："你的知识图谱在'微服务架构'领域较为薄弱，建议深入学习"
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2. **效率优化建议 (efficiency)**
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- 分析用户使用模式
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- 推荐最佳实践
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- 示例："你通常在下午工作效率最高，建议将复杂任务安排在这个时段"
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3. **技能深耕建议 (skill)**
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- 基于高频话题
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- 推荐深入学习方向
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- 示例："你最近频繁讨论API设计，建议学习REST最佳实践和GraphQL"
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**数据库扩展：**
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```python
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# 新增 suggestions 表
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from app.models.base import BaseModel
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class Suggestion(BaseModel):
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__tablename__ = "suggestions"
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user_id = Column(String(36), ForeignKey("users.id"), nullable=False, index=True)
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suggestion_type = Column(String(50), nullable=False) # knowledge, efficiency, skill
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title = Column(String(500), nullable=False) # 建议标题
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content = Column(Text, nullable=False) # 建议内容
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source_data = Column(JSON, nullable=True) # 分析依据，如 {knowledge_gaps: [...], usage_patterns: {...}}
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is_read = Column(Boolean, default=False) # 是否已读
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is_dismissed = Column(Boolean, default=False) # 是否忽略
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```
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**前端展示：**
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- 卡片列表布局
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- 每个建议显示：图标、类型标签、标题、内容
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- 右侧显示建议来源分析
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- 提供"查看详情"和"忽略"按钮
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### 4.3 AI交互板块 (INTERACTIVE)
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**用户发起学习：**
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1. 用户输入想学习的主题
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2. AI分析主题，搜索知识库
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3. 如有需要，AI主动抓取外部资源
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4. 生成学习报告
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5. 自动存入知识图谱
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6. 在交互板块展示
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**数据库扩展：**
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```python
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# 新增 interactive_topics 表
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from app.models.base import BaseModel
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class InteractiveTopic(BaseModel):
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__tablename__ = "interactive_topics"
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user_id = Column(String(36), ForeignKey("users.id"), nullable=False, index=True)
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topic = Column(String(500), nullable=False) # 学习主题
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status = Column(String(50), nullable=False) # pending, learning, completed, failed
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result = Column(Text, nullable=True) # 学习结果/报告
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kg_nodes_created = Column(JSON, nullable=True) # 创建的KGNode ID列表
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source = Column(String(50), nullable=False) # user_initiated, ai_proactive
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completed_at = Column(DateTime, nullable=True)
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```
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**AI主动学习：**
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1. AI分析用户历史提问
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2. 发现知识缺口或关联主题
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3. 主动学习并生成报告
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4. 在交互板块标记为"AI主动"
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**前端展示：**
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- 两个子区块：用户发起 / AI主动
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- 输入框："让AI学习 [主题]"
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- 正在进行的学习任务显示进度
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- 已完成的学习显示结果摘要
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## 5. API 设计
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### 5.1 后端接口
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```
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GET /api/forum/learning/summary
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- 获取今日学习摘要
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- 返回: { summary, records[], stats{ nodes_created, edges_created } }
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GET /api/forum/learning/history?page=1&limit=20
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- 获取学习历史
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- 返回: { records[], total }
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GET /api/forum/suggestions
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- 获取所有建议
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- 返回: { suggestions[] }
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GET /api/forum/suggestions/{id}
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- 获取单个建议详情
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- 返回: Suggestion
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PATCH /api/forum/suggestions/{id}/read
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- 标记建议为已读
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DELETE /api/forum/suggestions/{id}/dismiss
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- 忽略/删除建议
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GET /api/forum/interactive/topics
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- 获取交互主题列表
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- 返回: { user_initiated[], ai_proactive[] }
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POST /api/forum/interactive/learn
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- 用户发起学习
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- Body: { topic: string }
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- 返回: { topic_id, status }
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GET /api/forum/interactive/topics/{id}
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||
- 获取学习主题详情/结果
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```
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### 5.2 前端API
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```typescript
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// TypeScript 类型定义
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interface LearningSummary {
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summary: string
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||
records: LearningRecord[]
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stats: {
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nodes_created: number
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||
edges_created: number
|
||
}
|
||
}
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||
interface LearningRecord {
|
||
id: string
|
||
learning_type: 'concept' | 'technology' | 'workflow'
|
||
topic: string
|
||
summary: string
|
||
source: string
|
||
source_ids?: { conversation_ids?: string[]; task_ids?: string[] }
|
||
kg_nodes_created?: string[]
|
||
created_at: string
|
||
}
|
||
|
||
interface Suggestion {
|
||
id: string
|
||
suggestion_type: 'knowledge' | 'efficiency' | 'skill'
|
||
title: string
|
||
content: string
|
||
source_data?: Record<string, any>
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||
is_read: boolean
|
||
is_dismissed: boolean
|
||
created_at: string
|
||
}
|
||
|
||
interface InteractiveTopic {
|
||
id: string
|
||
topic: string
|
||
status: 'pending' | 'learning' | 'completed' | 'failed'
|
||
result?: string
|
||
kg_nodes_created?: string[]
|
||
source: 'user_initiated' | 'ai_proactive'
|
||
created_at: string
|
||
completed_at?: string
|
||
}
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||
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// API 方法
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const forumApi = {
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// learning
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fetchLearningSummary(): Promise<LearningSummary>,
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||
fetchLearningHistory(params: { page: number, limit: number }): Promise<{ records: LearningRecord[], total: number }>,
|
||
|
||
// suggestions
|
||
fetchSuggestions(): Promise<Suggestion[]>,
|
||
getSuggestion(id: string): Promise<Suggestion>,
|
||
markSuggestionRead(id: string): Promise<void>,
|
||
dismissSuggestion(id: string): Promise<void>,
|
||
|
||
// interactive
|
||
fetchInteractiveTopics(): Promise<{ user_initiated: InteractiveTopic[], ai_proactive: InteractiveTopic[] }>,
|
||
initiateLearning(topic: string): Promise<InteractiveTopic>,
|
||
getTopicDetail(id: string): Promise<InteractiveTopic>,
|
||
}
|
||
```
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## 6. 组件结构
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```
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frontend/src/views/ForumView.vue # 主页面，三板块布局
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frontend/src/components/forum/
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├── LearningSection.vue # AI学习板块
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│ ├── LearningSummaryCard.vue # 今日摘要卡片
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│ ├── LearningTimeline.vue # 学习历史时间线
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│ └── LearningStats.vue # 图谱更新统计（复用MiniBarChart）
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├── SuggestionSection.vue # AI建议板块
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│ ├── SuggestionCard.vue # 建议卡片
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||
│ └── SuggestionList.vue # 建议列表
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└── InteractiveSection.vue # AI交互板块
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├── LearningInput.vue # 学习主题输入框
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├── UserInitiatedList.vue # 用户发起列表
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└── AIProactiveList.vue # AI主动列表
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# 新增通用组件
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frontend/src/components/forum/MiniDonutChart.vue # 环形图（用于知识类别占比）
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```
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## 7. 服务层
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### 7.1 LearningService
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```python
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from app.core.llm import get_llm_client
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class LearningService:
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def __init__(self, db: AsyncSession):
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||
self.llm = get_llm_client()
|
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||
async def generate_daily_summary(user_id: str) -> str:
|
||
"""分析用户今日活动，生成学习摘要"""
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# 使用 LLM 分析提取的概念，生成自然语言摘要
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concepts = await self.extract_concepts(...)
|
||
prompt = f"根据以下学习内容生成简短摘要：{concepts}"
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||
return await self.llm.chat(prompt)
|
||
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||
async def extract_concepts_from_conversations(user_id: str, since: datetime) -> list[dict]:
|
||
"""从对话中提取概念"""
|
||
|
||
async def identify_technologies_from_kanban(user_id: str) -> list[dict]:
|
||
"""从看板任务中识别技术栈"""
|
||
|
||
async def create_kg_nodes(user_id: str, learnings: list[dict]) -> list[str]:
|
||
"""创建知识图谱节点"""
|
||
|
||
async def record_learning(...) -> LearningRecord:
|
||
"""记录学习成果"""
|
||
```
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### 7.2 SuggestionService
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||
```python
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||
class SuggestionService:
|
||
def __init__(self, db: AsyncSession):
|
||
self.llm = get_llm_client()
|
||
|
||
async def generate_suggestions(user_id: str) -> list[Suggestion]:
|
||
"""生成个性化建议"""
|
||
# 分析知识缺口、使用模式、技能机会
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||
gaps = await self.analyze_knowledge_gaps(user_id)
|
||
patterns = await self.analyze_usage_patterns(user_id)
|
||
skills = await self.analyze_skill_opportunities(user_id)
|
||
|
||
# 使用 LLM 生成建议
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||
prompt = f"基于以下分析生成建议：知识缺口{gaps}，使用模式{patterns}，技能机会{skills}"
|
||
return await self.llm.chat(prompt)
|
||
|
||
async def analyze_knowledge_gaps(user_id: str) -> list[dict]:
|
||
"""分析知识图谱缺口"""
|
||
|
||
async def analyze_usage_patterns(user_id: str) -> dict:
|
||
"""分析使用模式"""
|
||
|
||
async def identify_skill_opportunities(user_id: str) -> list[dict]:
|
||
"""识别技能提升机会"""
|
||
```
|
||
|
||
### 7.3 InteractiveService
|
||
|
||
```python
|
||
class InteractiveService:
|
||
def __init__(self, db: AsyncSession):
|
||
self.llm = get_llm_client()
|
||
|
||
async def initiate_learning(user_id: str, topic: str) -> InteractiveTopic:
|
||
"""用户发起学习"""
|
||
|
||
async def execute_learning(topic_id: str) -> dict:
|
||
"""执行学习任务：
|
||
1. 搜索知识库相关节点
|
||
2. 使用 LLM 深入学习主题
|
||
3. 生成学习报告
|
||
4. 创建 KGNode
|
||
5. 更新 topic 状态
|
||
"""
|
||
topic = await self.get_topic(topic_id)
|
||
content = await self.research_topic(topic.topic)
|
||
report = await self.generate_learning_report(topic, content)
|
||
await self.create_kg_nodes_from_report(report)
|
||
await self.update_topic_status(topic_id, 'completed', report)
|
||
|
||
async def generate_learning_report(self, topic: InteractiveTopic, content: str) -> str:
|
||
"""使用 LLM 生成结构化学习报告"""
|
||
```
|
||
|
||
## 8. 定时任务
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每日凌晨生成学习报告：
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- 分析昨日用户活动
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- 提取新概念和技术栈
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- 更新知识图谱
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- 生成学习摘要存入数据库
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||
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||
**集成方式：** 使用项目现有的 `scheduler_service.py`
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||
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||
```python
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# 在 scheduler_service.py 的 start_scheduler() 中添加
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||
from app.services.learning_service import LearningService
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||
|
||
async def daily_learning_job():
|
||
"""每日凌晨0:30生成学习报告"""
|
||
from app.database import get_db_session
|
||
|
||
async for db in get_db_session():
|
||
service = LearningService(db)
|
||
users = await get_all_active_users(db)
|
||
for user in users:
|
||
await service.generate_and_record_daily_learning(user.id)
|
||
break
|
||
|
||
# 在 start_scheduler() 中注册
|
||
scheduler.add_job(daily_learning_job, "cron", hour=0, minute=30, id="daily_learning")
|
||
```
|
||
|
||
## 9. 错误处理
|
||
|
||
| 场景 | 处理 |
|
||
|------|------|
|
||
| 无活动数据 | 显示"今日暂无学习成果"，不生成空记录 |
|
||
| 知识图谱更新失败 | 回滚学习记录，标记为失败状态 |
|
||
| AI生成失败 | 记录原始数据，标记需要重试 |
|
||
| 用户发起学习主题为空 | 前端验证拦截，不发送请求 |
|
||
|
||
## 10. 访问控制
|
||
|
||
所有板块需要用户登录后访问：
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||
- 未登录用户显示"请先登录"提示
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||
- 不发送无效API请求
|
||
- 保持页面结构完整
|
||
|
||
## 11. 技术实现
|
||
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||
**前端：**
|
||
- Vue 3 + TypeScript
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||
- 复用现有组件样式（StatsView.vue模式）
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- CSS实现迷你图表
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||
- lucide-vue-next图标
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||
|
||
**后端：**
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- FastAPI + SQLAlchemy
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||
- 复用现有数据库连接
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- 新增三个Service类
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||
- 复用现有认证机制
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**数据流：**
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||
```
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||
用户活动 → LearningService分析 → KGNode创建 → LearningRecord存储
|
||
↓
|
||
AI生成摘要 → 前端展示
|
||
```
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