LLM结合探索CodeArts团队实战总结

提交须知

1.产品开发截止时间：2026.11.4 23:50

2.以CodeArts提交记录为准，超过时间的提交默认无效

3.如果的确修复了严重问题，需要特殊声明使用超时提交的版本

4.如果声明使用超时提交的版本，会有一定的扣分，请在博客中说明改进情况及反思

5.博客作业截止时间：2026.11.5 08:50

题目背景

会议背景：

2026中国计算机大会（CNCC 2026）是由中国计算机学会主办的计算领域年度盛会，于2026年10月21日至24日在成都中国西部国际博览城、天府国际会议中心举办。本届大会以“数聚驱动·智算未来”为主题，设有大会论坛、167个专题论坛（大会论坛和专题论坛是两类“分论坛”，可使用同一种数据结构）等学术交流活动。自2003年创办以来，CNCC已成功举办二十二届。

用户故事：

• 普通参会者小张：

  小张一心科研，兴趣广泛，此时一个会议正在如火如荼筹备中，小张想要参加这个会议的某些论坛，于是他想选择一些想参加的分论坛后，就能够只关注这些选择的论坛的各种信息，以免错过什么重要通知。

• 会议主席：

  会议主席比较关注会议的参会情况。作为会议主席，如果此次参会的人数多，当然是对该会议的一种肯定！

• 分论坛主席：

  专注某个领域的大佬，当然也非常看重本论坛的关注度！每天打开网站就是看又收获了多少参会者，来决定今天吃什么馅的饺子。还会时不时亲自发布一些关于本论坛的”重大利好“。

• 秘书：

  老工具人了，需要给分论坛主席收集参会者信息，并负责传达分论坛主席的意志。

基础功能

1. 会议网站展示会议议程和分论坛信息，包括分论坛议题、主席、召开时间、地点和简介等；

2. 普通参会者注册时需选择参加的分论坛，可以选择参加一个或多个分论坛；登录后能查看个人报名情况，并支持修改、取消报名；

3. 会议主席、分论坛主席登录系统后，能了解会议、分论坛的参会人数（分会人数是注册了某个分论坛的用户总数，大会参与人数是至少注册一个分论坛的用户总数）；秘书可以获取全部参会者信息；分论坛主席、秘书负责发布分论坛相关消息通知；

4. 普通参会者注册通过并登录系统后，将收到所选择参加分论坛的信息推送。

LLM智能功能

结合CNCC会议场景，开发基于大语言模型的智能分论坛推荐功能。

1. 用户能够通过自然语言描述自己的研究方向、兴趣或参会需求，例如：“我对大语言模型和软件工程感兴趣，希望参加相关论坛。”

2. 系统结合已有分论坛信息，利用LLM推荐相关分论坛，并说明推荐理由；

3. 推荐结果应与系统中实际存在的论坛对应，能够查看论坛详情，并支持用户直接选择报名；

4. 对LLM返回的异常结果进行必要处理，包括不存在的论坛、无关推荐以及API调用失败等情况；

附加功能

• 加入多语言支持，至少支持中文简体，中文繁体，英语，德语，日语，法语，阿拉伯语中的五种 （同学自己选五种）。

  提示：

  可能大家会想到用这样的方式来做：

  “if (Chinese) show Chinese menu text;

  else if (Japanese) show Japanese menu text.

  如果再来更多语言呢？

  不断地加 if else? 这样程序的可扩展和可维护性会非常差。

  我们的基本的要求是： 把语言相关的资源放到资源包， 然后有统一的接口调用。 比如提供：

  LoadMenuItem（id, language）
  

  这样程序员负责逻辑，更新代码库， 懂外语的负责翻译并更新资源包。 这才是工程。

• 根据参会者选择的分论坛，生成个人参会日程，自动检测时间冲突的分论坛，提示用户；用户可调整日程。

  考虑以下问题：

  • 如何判断两个分论坛的时间是否重叠？如果一个论坛恰好在另一个论坛结束时开始，算不算冲突？

  • 当用户新增、取消或调整分论坛时，如何及时更新日程和冲突提示？

  • 如果会议主办方临时修改了论坛时间，用户的个人日程是否需要重新检查？

程序要求

• 实现完整GUI界面

• 实现基础功能和LLM智能功能，有余力时实现附加功能

• 记录AI Coding过程，选取真实案例加以说明

• 将你的项目部署在服务器上，如果不能完成这一步，项目部署部分不得分，并且请在周日早上十点来实验室现场演示你的程序

• CNCC 2026相关数据可通过官网和公开数据获取，也可以使用附录提供的数据包。

作业形式

• 事先设计好模块函数分工

• 多人协同工作，每个人都需要编码，要求每个人的commit次数≥3

• 队长在CodeArts新建仓库，将仓库加入到自己团队的仓库中，截止时间前将相关程序和文档上传至仓库

• 团队博客发表一篇随笔，随笔的第一部分及评分如下（20’）：

  • 项目CodeArts地址以及项目部署的在线地址

  • 组员职责分工（2‘）【覆盖课程目标6】

  • CodeArts 的提交日志截图，统计各组员的commit次数（6’）【覆盖课程目标6】

  • 程序运行截图（2‘）【覆盖课程目标5】

  • 遇到的困难及解决方法（8’）【覆盖课程目标5】

  • • 组员1

    • ..

    • 组员2

    • ...

  • 评估每位组员的贡献比例，总分100（如果没有评估，全组平均后，组长得分减 50%，每名组员的贡献分必须有区别）

  • PSP表格（每名组员一个表格，发布在团队博客中）（2‘）【覆盖课程目标5】

• 随笔的第二部分如下（8‘）：

  • 团队选题展示过程中，老师和同学提出了一些问题。有没有哪个问题你们想重新回答？（2‘）【覆盖课程目标4】

  • 在上次团队选题之后，你们组有什么新的思考和想法？有什么具体的行动，列出具体行动（6'）【覆盖课程目标6】

• 项目的评分如下（72‘）：

  • GUI界面（10’）【覆盖课程目标3】

  • 基础功能实现（20‘）【覆盖课程目标2】

  • LLM功能实现（8‘）【覆盖课程目标4】

  • AI Coding过程（14’）

    • 选取有代表性的开发任务，提供关键Prompt、AI输出摘要及必要的迭代记录，附上相关截图，说明如何引导AI完成任务，以及采纳、修改或拒绝建议的理由。(8')【覆盖课程目标5】

    • 对AI生成的代码或技术方案进行检查与验证，展示测试、错误排查或优化过程，说明是否采纳和判断的依据。(6')【覆盖课程目标4】

  • 数据库设计（10‘）【覆盖课程目标3】

  • 用户体验，操作的方便、快捷性（4‘）【覆盖课程目标4】

  • 在服务器上部署项目（6’）【覆盖课程目标6】

• 附加功能得分（20’）

  • 根据实现程度评分，每个附加功能上限10’

  • 得分按附加分计算（总分=随笔第一部分得分+随笔第二部分得分+MIN（项目得分+附加得分,72））

附录

CNCC 2026数据包