月下调试人———团队展示

月下调试人 2025-09-27 00:15:01

这个作业属于哪个课程	软件工程实践-W班
这个作业要求在哪里	软件工程实践团队作业——团队组建与实践选题
这个作业的目标	阐述团队选题——智能化学生获奖信息管理系统的意义以及愿景
其他参考文献	《构建之法》中的团队绩效考核、团队成员投入程度的相关内容

一、团队信息

1.团队名字

月下调试人

2.学员风采

①

学号	102300424
姓名	曾诗皓
性格	慵懒，细致，活泼开朗
擅长的技术	数据库相关技术
兴趣爱好	编程，阅读
希望担任的软工角色	居中协调沟通，创意设计，具体代码等编写皆可
slogan	梦境总有照进现实的一天

②

学号	102300427
姓名	黄俊平
性格	沉默，谦逊，理智
擅长的技术	So-vits-svc(SoftVC VITS Singing Voice Conversion)
兴趣爱好	AI翻唱，训练AI模型，打游戏
希望担任的软工角色	文档负责人
slogan	Luna say maybe

③

学号	102300428
姓名	何振坤
性格	infj
擅长的技术	了解软件测试流程，对前端开发方面有一定了解
兴趣爱好	旅游，摄影
希望担任的软工角色	前端
slogan	Just ship it.

④

学号	102300431
姓名	张宝仁
性格	目标驱动，专注
擅长的技术	SpringBoot ,SpringSecurity,MySQL,Mybatis ,Redis
兴趣爱好	Steam,法环
希望担任的软工角色	后端
slogan	Blowing in the wind

⑤

学号	102300435
姓名	王盛明
性格	普通
擅长的技术	专注于逻辑构建与效率优化的算法设计全流程工作
兴趣爱好	研究算法
希望担任的软工角色	前端
slogan	111

⑥

学号	132302136
姓名	韩冰晨
性格	intj
擅长的技术	借助智能工具提升开发效率的AI编程实践，AI训练
兴趣爱好	健身，爬山
希望担任的软工角色	PM
slogan	福大命大

⑦

学号	092300303
姓名	池博洋
性格	沉默不语
擅长的技术	设计分析
兴趣爱好	炼金，爬塔，斗恶龙
希望担任的软工角色	测试，前端
slogan	即使等待着我的是残酷的现实，我仍会继续挣扎

3. NABCD表述

NEED
① 对于辅导员/学校:
a.效率低下，耗时耗力: 辅导员需要手动收集、整理、核对海量学生奖状图片，并逐一录入信息、计算分数，工作量巨大且重复性高。
b.容易出错，难以追溯: 人工录入和计算容易出现笔误或遗漏，导致分数统计不准确。纸质或零散的电子文件难以统一管理和后期追溯审计。
c.标准不一，统计困难: 不同奖状名称可能略有差异，人工判断归类标准不一，导致统计口径难以统一，影响最终评优评奖的公平性。
② 对于学生:
a.提交流程繁琐: 学生需要将奖状通过邮件、微信等多种非正式渠道发送给辅导员，流程不清晰，提交状态未知。
b.反馈周期长: 提交后无法及时得知自己的奖状是否被认可、分数是否已录入，缺乏透明度。
c.信息不互通: 无法方便地查看自己已提交并被认可的所有获奖记录和累计分数。
③ 市场需求: 高校对于学生综合素质评价、评奖评优的需求是刚性的。一个能够自动化、标准化、智能化管理学生获奖情况的系统，是解决上述痛点的迫切需要，能显著提升学生管理工作的现代化水平。

APPROACH
我们旨在打造一个“AI驱动+人工校验”的智能化学生获奖信息管理系统。
① 便捷的提交通道:
提供一个简洁明了的Web界面，学生可一键批量上传奖状图片。
② 稳健的异步处理架构:
a.图片上传至的阿里云对象存储服务器，实现数据与应用分离。
b.通过Rocketmq消息队列接收并缓存处理任务，后端服务器异步消费任务，避免高峰期系统阻塞，提升用户体验。
③ 智能的AI识别流水线:
a.预处理 (CLIP模型): 首先调用CLIP模型判断图片是否为“证书”或“奖状”，过滤无效图片。
b.文字提取 (OCR): 对有效图片调用OCR接口，精准提取奖状上的所有文字信息。
c.信息结构化 (可选): 通过NLP技术（如正则表达式）从文字中自动提取姓名、奖项名称、日期等关键字段。
④ 精准的奖项匹配与计分:
a.核心数据存储在MySQL中，包括教务处认可的奖项标准库（名称、类别、分数）。
b.将MySQL中的奖项数据同步到Elasticsearch (ES) 搜索引擎。
c.利用ES强大的模糊搜索功能，将OCR识别出的奖项名称与标准库进行匹配，允许1-2个字的误差，并进行查重处理。
d.匹配成功后，自动为学生累加对应分数。
⑤ 完善的人工审核闭环:
a.为管理员提供专属后台。
b.异常处理: 对于AI无法识别或未匹配到的奖状，自动进入“人工审核”列表。
c.结果审计: 管理员可随时查看并复核所有已自动处理的奖状，确保真实性和准确性。
d.动态配置: 管理员可在线增删改查奖项类别、标准和分数，使系统保持灵活性。

BENEFIT
①对辅导员/学校:
a.效率提升90%以上: 从数天的人工统计缩短到几小时的机器自动处理和人工审核。
b.准确性大幅提高: 机器识别和标准化匹配避免了人工录入错误，保证了计分的准确与公平。
c.数据化管理: 所有获奖数据结构化存储，便于随时查询、统计、生成报表和永久存档。
d.释放人力: 让辅导员从繁琐的事务性工作中解放出来，专注于更有价值的学生思想教育和沟通工作。
②对学生:
a.提交便捷: 统一的上传入口，操作简单，体验流畅。
b.即时反馈: 可以实时查看提交奖状的处理状态（处理中、已通过、待审核）和累计分数。
c.清晰透明: 自己的所有获奖记录一目了然，增强了参与感和获得感。

COMPETITORS
①传统方式 (Excel/线下收集):
a.现状: 这是目前最普遍的方式。
b.劣势: 效率极低、易出错、管理混乱。我们的系统在效率、准确性和数据管理上具有压倒性优势。
②通用在线表单 (如金山文档、腾讯问卷):
a.现状: 部分老师会使用在线表单收集信息，学生手动填写奖项名称并上传附件。
b.劣势: 仍然需要人工核对图片与填写内容是否一致，无法自动识别、匹配和计分。我们的系统核心优势在于智能化处理，实现了从图片到分数的端到端自动化。
③大型教务系统/学工系统 (SIS) 的内置模块:
a.现状: 某些大型系统可能包含类似功能，但通常设计陈旧，流程僵化。
b.劣势: 用户体验差，功能不灵活（如不支持模糊匹配），且不专注于解决这一特定场景的痛点。我们的系统作为小而美的垂直解决方案，在易用性、智能化程度和灵活性上更胜一筹。
我们的核心竞争力:深度整合AI的自动化处理能力 + 专为奖状审核场景设计的“人机协同”工作流。

DELIVERY
①初期试点 (MVP):
a.选择一个学院或一个年级作为试点单位，与辅导员和学生代表紧密合作，快速迭代产品，打磨核心功能。
b.收集真实使用场景下的反馈，完善AI模型的识别率和匹配算法的准确度。
②校内推广:
a.树立标杆: 将试点单位的成功案例（如节省了多少工时、统计准确率达到多少）进行展示。
b.官方合作: 与学校的学生工作处或教务处合作，将该系统作为官方指定的奖项提交通道。
c.用户培训: 制作简单易懂的用户手册和教学视频，分别面向学生和管理员，降低使用门槛。
③长期发展 (SaaS服务):
当产品在校内成熟后，可考虑将其打包成SaaS（软件即服务）产品，推广到其他高校，解决行业内的普遍痛点。

4.团队愿景

我们团队的愿景是致力于打造一个自动化、标准化、智能化的学生获奖信息管理平台。我们深刻理解当前在奖项收集过程中存在的效率低下、重复劳动等痛点，希望通过技术手段彻底改变这一现状。该系统将实现奖项信息的一键录入与智能核验，大大减少人工干预，有效避免信息错漏与重复提交。对于辅导员而言，平台将提供清晰的数据看板与统计分析功能，让获奖情况一目了然；对于同学们，统一的线上入口让操作流程极大简化，体验更加流畅便捷。我们相信，通过数据化、系统化的管理，不仅能显著提升信息处理的准确性与工作效率，更能将师生从繁琐的事务性工作中解放出来，真正实现“数据多跑路，师生少跑腿”，推动学生管理工作向数字化、智能化转型升级。

二、选题描述

一款基于AI识别与智能匹配的奖状管理系统，帮助学校高效、准确、透明地完成学生奖项的收集与统计。

三、团队绩效考核方案

目标：
1.公平性与导向性：此制度确保了写博客和设计制度的人不会被边缘化。他们的工作被提升到与写代码同等重要的“价值创造”高度，引导团队重视全面贡献。
2. 灵活性：通用框架适用于任何角色，新角色加入时只需明确其“本职工作”的具体内容即可。
3. 避免“唯代码论”：鼓励开发者也要具备文档能力和流程思维，鼓励文档者理解技术，打造跨职能的复合型团队。

原则：
量化任务+主观评价+团队互评。

考核维度与权重：

维度	权重	考核方式	说明
任务完成度	60%	PM记录	是否按时完成分配的任务(如前后端开发)
代码/文档质量	20%	技术负责人评审	代码规范性、文档清晰度(如Git提交记录)
团队协作	10%	团队互评	会议参与度、帮助队友解决问题
额外贡献	10%	PM提名	主动承担额外任务或者提出建设性建议

具体评分规则：

任务完成度：
按时完成且无重大缺陷：10分
延迟1天：8分；
延迟≥2天以及未完成：0分（需补做，补做后按6分计算）
代码/文档质量：
符合规范、注释清晰：10分
需少量修改：7分；需重构：4分
团队协作：
每次会议出席+发言：+2分/次
帮助队友解决问题：+3分/次
额外贡献：
发现并修复Bug：+5分
撰写技术文档：+3分
提供建设性意见：+4分