本周我组的任务是推进聊天功能、院校推荐、管理员端以及AI对话助手端等多个核心模块的开发与完善。聊天功能、院校推荐模块在上一周部分接口的基础上形成了完整闭环；管理员端和AI对话助手端则完成了数据库表设计、接口定义及消息队列通信架构的搭建。

一、项目总体进展

1.架构设计和项目统筹（负责人：邵木凡）：完成管理员端以及AI对话助手端的相关架构的设计，包含相关的数据库表的数据，相关接口的设计和接口文档的撰写。

2.AI模块开发（负责人：邢越）：在完成消息队列集成、AI对话与内容审核等核心模块的基础上，聚焦院校推荐和网页全局AI小助手两个功能的开发。

3.后端模块开发（负责人：王浩）：在上一周已实现部分聊天功能接口的基础上，进一步实现了其余聊天功能，优化实现逻辑，整理完善已有代码，并完成本地测试。

4.前端开发（负责人：王睿）：根据后端接口和用户需求，设计具有模块化设计和用户良好体验的院校推荐和AI智能匹配前端页面。

二、各模块详细进展

1. 聊天功能模块

聊天功能整体架构为：前端通过HTTP（JWT Token认证）请求MessageController，控制器调用IMessageService接口，由MessageServiceImpl完成核心业务逻辑。数据层涉及MySQL中的message、message_list、friend三张表，以及Redis缓存和WebSocket实时推送。所有接口经过JwtTokenUserInterceptor拦截，从请求头Authorization中解析JWT，将userId存入BaseContext（ThreadLocal），后续所有方法通过BaseContext.getCurrentId()获取当前用户。

本周完成的核心功能包括：

（1）发送消息：完整的好友校验→构建Message对象→写入数据库→清除Redis缓存→更新会话列表→WebSocket双路推送流程

（2）获取会话列表和聊天记录：优先读Redis缓存，未命中则查MySQL分页查询，组装MessageVO（含发送者姓名/头像、错题卡片信息），标记已读后写入缓存（TTL 30分钟），支持按用户名模糊过滤和最近时间上限过滤

（3）撤回消息：校验发送者身份与3分钟时限后更新isRetract字段，清除缓存并推送撤回通知

（4）好友请求、反馈与解除好友：完整的发送请求、接受/拒绝、查看好友请求列表功能，双向校验后物理删除好友关系

（5）WebSocket推送体系：通过type字段区分新消息通知、会话列表更新、消息撤回、已读状态更新、好友请求/反馈五种推送类型。

（6）Redis缓存策略：发送消息、撤回消息、标记已读时均清除双方缓存；获取聊天记录时优先读缓存，未命中则查DB后写入。

2. 院校推荐模块

院校推荐的核心问题不是技术选型，而是「推什么」。最初考虑过向量检索（FAISS），将院校描述文本做embedding后语义匹配——实测发现FAISS返回的是文档片段，同一所学校的多个段落都可能命中，推荐列表里重复出现同一学校，且有些片段只描述某个专业，脱离了院校整体。最终放弃向量检索，改为基于结构化数据的多维度评分方案，院校信息全量存入MySQL，推荐时直接查库过滤和评分，每所院校只出现一次，结果可解释、可调优。

数据层设计： AI端在school_data.py中定义了三张表的建表逻辑（school、school_recruit等），服务启动时自动建表，保证部署环境一致性。院校种子数据在SCHOOL_SEEDS列表中预置了50+所院校，从C9到双非全覆盖，写入时使用INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE做幂等处理，重复运行不产生脏数据。

MCP多通道数据抓取： 实现了MCPSchoolCrawler，采用多通道降级策略自动抓取和补全院校数据。数据源优先级从高到低依次为：官网直接爬取→研招网API→第三方教育平台API（预留）→数据库历史缓存兜底。每个通道失败不阻断流程，自动降级到下一个。官网爬取的主要难点是各学校网站结构差异大，采用正则表达式从纯文本中提取电话、邮箱、地址等信息。

3. 管理员端与AI对话助手模块

数据库表设计： 设计了AI_audit表，作为管理员端是否开启AI审核的开关。

管理员端接口设计： 通过AdminController实现了用户管理（封禁/解封）、内容审核（AI助审与手动审核）、内容搜索（用户/帖子/评论）、帖子详情查看及仪表盘数据预览等全链路功能。其中AI助审通过消息队列将评论或帖子发送给AI，AI返回结果后修改数据库中的status字段。

AI对话模块： DialogController通过消息队列实现与AI服务的异步通信，只需将输入的文本通过消息队列发给AI端，再从AI端获取数据。

接口文档： 采用Markdown形式撰写接口文档，分发给具体开发人员。

三、技术亮点与总结

本周团队在多个维度取得了实质性进展：

1. 聊天功能形成完整闭环：从消息发送、缓存读写、会话管理到WebSocket实时推送，形成了完整的即时通讯能力，代码已通过本地测试。
2. 架构决策体现工程思维：院校推荐模块从向量检索方案果断转向结构化数据方案，体现了对实际问题的深入思考——不是盲目追逐技术热点，而是选择最适合业务场景的解决方案。
3. 多通道降级策略保证鲁棒性：MCP多通道数据抓取的设计，通过逐级降级保障了数据获取的可靠性。
4. 异步通信架构日趋完善：管理员端的AI助审和AI对话模块均通过消息队列实现异步通信，保证了系统的响应性能和可扩展性。
5. 团队协作规范化：所有接口定义已整理为Markdown文档并分发至开发团队，为前后端联调奠定了良好基础。

下周团队将继续推进各模块的联调测试与功能完善，向项目最终交付稳步迈进。