# ability-map-sample

**Repository Path**: kazzz/ability-map-sample

## Basic Information

- **Project Name**: ability-map-sample
- **Description**: 职业教育课程能力图谱可视化系统
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-04-12
- **Last Updated**: 2026-04-12

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 职业教育课程能力图谱可视化系统

基于 Vue 3 + AntV X6 + FastAPI 的五级能力图谱可视化系统，支持思维导图式展示、节点拖拽交互、自动排版、岗课赛证关联可视化、AI 生成能力图谱、模板复用等功能。

## 功能概览

- **五级树形图谱** — 项目 → 任务 → 流程 → 技能点 → 知识点，严格层级约束
- **画布交互** — 节点拖拽创建 / 移动、自动排版、缩放平移、对齐线、撤销重做、小地图导航
- **岗课赛证关联** — 为节点绑定岗位、课程、大赛、证书，可视化展示关联关系
- **AI 生成** — 输入课程信息，调用大模型自动生成完整五级图谱
- **模板复用** — 保存图谱为模板，一键复用生成新图谱
- **数据导出** — 支持 Excel / PDF / PNG 导出

## 技术栈

| 层级 | 技术 |
|------|------|
| 前端 | Vue 3.5 · TypeScript · Vite 8 · AntV X6 · Element Plus · Pinia |
| 后端 | Python 3.11 · FastAPI · SQLAlchemy 2.0 (async) · SQLite · Pydantic 2 |
| 部署 | Docker · Docker Compose · Nginx (可选) |

## 项目结构

```
ability-map-poc/
├── backend/                # FastAPI 后端
│   ├── app/
│   │   ├── models/         # SQLAlchemy 模型
│   │   ├── routers/        # API 路由
│   │   ├── schemas/        # Pydantic 校验模型
│   │   ├── database.py     # 数据库配置与自动迁移
│   │   └── main.py         # 应用入口
│   ├── database/           # SQLite 数据库文件
│   ├── .env.example        # 环境变量示例
│   └── requirements.txt
├── frontend/               # Vue 3 前端
│   ├── src/
│   │   ├── components/     # 画布 / 布局 / 面板 / 通用组件
│   │   ├── stores/         # Pinia 状态管理
│   │   ├── api/            # API 接口封装
│   │   ├── utils/          # 布局算法 / 样式工具
│   │   ├── types/          # TypeScript 类型定义
│   │   └── configs/        # 快捷键 / 画布 / 样式配置
│   └── package.json
├── Dockerfile              # 多阶段构建镜像
├── docker-compose.yml
└── startup.bat             # Windows 一键启动
```

## 快速开始

### 一键启动（Windows 开发）

双击 `startup.bat`，自动检查环境、启动前后端、打开浏览器。

### 手动启动

```bash
# 后端
cd backend
pip install -r requirements.txt
python -m uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

# 前端
cd frontend
npm install
npm run dev
```

访问 http://localhost:5173 ，默认账号 `admin` / `admin`

### Docker 部署

```bash
docker compose up -d --build
```

生产环境访问 http://localhost:27777

## AI 功能配置

在 `backend/` 目录创建 `.env` 文件：

```
LLM_API_KEY=your-api-key
LLM_API_BASE=https://api.deepseek.com/v1
LLM_MODEL=deepseek-chat
```

支持所有 OpenAI 兼容接口（通义千问、DeepSeek、智谱 AI 等），详见 `backend/.env.example`。

## API 文档

启动后端后访问 http://localhost:8000/docs 查看完整 Swagger 文档。

## 许可证

[MIT](LICENSE)