docs: complete API docs and configuration reference
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智能项目交付检测平台(面向程序部作业/项目提交场景)。
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与传统 OJ 不同,本平台接收成员提交的**完整项目**,基于**作业要求**由 AI 解析出需要检测的维度,并对项目进行多维度检测,产出结构化报告。
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与传统 OJ 不同,本平台接收成员提交的**完整项目包**,基于**作业要求**由 AI 解析出需要检测的维度,并对项目执行多维度检测,产出结构化报告。
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## 功能
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- 上传作业要求,平台后台 AI 分析需要检测哪些维度:
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- 稳定度(稳定性指标要求)
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- 压力测试(并发/负载)
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- 功能点完善度
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- AI 检测(必备项)
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- 其他由作业要求决定的自定义检查
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- 提交项目后自动执行检测,生成报告
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- 对外提供 API 接口
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- `POST /api/requirements/create/` 上传作业要求 → 后台 AI 分析需要检测哪些维度:
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- **稳定度**(压力测试: 基准并发 → 加压两阶段, 错误率/崩溃率)
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- **功能点完善度**(AI 逐项核查作业要求中的功能点)
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- **AI 检测**(必备项: 代码审查、风险与达标分析)
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- 性能、安全(可按作业要求启用)
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- `POST /api/requirements/{id}/submissions/` 提交项目包(tar/tar.gz/zip)
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- `GET /api/submissions/{id}/report/` 获取检测报告
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- 平台会自动识别项目语言(Python/Django/Node 等),启动服务并执行真实压测
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## 技术栈
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- Python + Django(REST API)
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- uv 依赖管理
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- AI 检测通过可配置的 LLM API(OpenAI 兼容接口),凭证置于 `.env`
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- Python 3.13 + Django + Django REST Framework
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- **uv** 依赖管理
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- AI 检测走可配置的 LLM API(OpenAI 兼容接口),凭证置于 `.env`
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- SQLite 存储(可换 Postgres)
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## 快速开始
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```bash
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uv sync
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cp .env.example .env # 填入 LLM_API_KEY 等
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uv sync # 安装依赖
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cp .env.example .env # 填入 LLM_BASE_URL / LLM_API_KEY / LLM_MODEL
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uv run python manage.py migrate
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uv run python manage.py createsuperuser # admin 后台
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uv run python manage.py runserver
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```
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## API(示例)
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## API 使用示例
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- `POST /api/requirements/` 上传作业要求
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- `POST /api/submissions/` 提交项目
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- `GET /api/submissions/{id}/report/` 获取检测报告
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```bash
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# 1. 登录拿 token
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curl -X POST http://127.0.0.1:8000/api/auth/token/ \
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-d "username=admin&password=xxx"
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# → {"token": "..."}
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## 状态
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# 2. 上传作业要求(后台 AI 分析检测维度)
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curl -X POST http://127.0.0.1:8000/api/requirements/create/ \
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-H "Authorization: Token <token>" -H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"title":"作业1","content":"实现 web 服务, 稳定度要求 99%, 首页返回 ok"}'
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开发中。
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# 3. 提交项目包
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curl -X POST http://127.0.0.1:8000/api/requirements/1/submissions/ \
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-H "Authorization: Token <token>" \
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-F "name=张三" -F "file=@myproject.tar"
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# 4. 轮询报告
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curl http://127.0.0.1:8000/api/submissions/1/report/ \
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-H "Authorization: Token <token>"
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```
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报告结构:
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```json
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{
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"language": "python",
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"stability": {"enabled": true, "pass": true, "base_error_rate": 0.0,
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"rampup_crash_rate": 0.0, "total_requests": 18704, "details": {}},
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"performance": {"enabled": true, "requirements": "..."},
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"security": {"enabled": false},
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"functional": {"enabled": true, "points": ["首页可访问"]},
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||||
"ai_inspection": {"summary": "...", "issues": [{"point": "...", "status": "pass|fail|warn", "detail": "..."}]},
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"overall": {"passed_checks": 2, "decided_checks": 2, "checks": [...]}
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}
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```
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## 测试
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```bash
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uv run python manage.py test --settings=test_settings # 单元 + 端到端
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uv run python smoke_test.py /path/to/project.tar # 真实压测冒烟
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```
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## 配置项(.env)
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| 变量 | 说明 | 默认 |
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|---|---|---|
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| `LLM_BASE_URL` | LLM 接口地址(OpenAI 兼容) | - |
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| `LLM_API_KEY` | LLM API Key | - |
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| `LLM_MODEL` | 模型名 | - |
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| `STABILITY_BASE_DURATION` | 基准压测时长(秒) | 30 |
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| `STABILITY_RAMPUP_DURATION` | 加压阶段时长(秒) | 60 |
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| `STABILITY_CONCURRENCY` | 基准并发数 | 20 |
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| `MAX_UPLOAD_SIZE_MB` | 上传上限 | 200 |
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未配置 LLM 时,AI 分析降级为默认检测计划(仍会执行稳定度压测)。
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