POST /api/requirements/create/ 上传作业要求 → 后台 AI 分析需要检测哪些维度:
- 稳定度(压力测试: 基准并发 → 加压两阶段, 错误率/崩溃率)
- 功能点完善度(AI 逐项核查作业要求中的功能点)
- AI 检测(必备项: 代码审查、风险与达标分析)
- 性能、安全(可按作业要求启用)
POST /api/requirements/{id}/submissions/ 提交项目包(tar/tar.gz/zip)
GET /api/submissions/{id}/report/ 获取检测报告
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

技术栈

Python 3.13 + Django + Django REST Framework
uv 依赖管理
AI 检测走可配置的 LLM API(OpenAI 兼容接口),凭证置于 .env
SQLite 存储(可换 Postgres)

快速开始

uv sync                          # 安装依赖
cp .env.example .env             # 填入 LLM_BASE_URL / LLM_API_KEY / LLM_MODEL
uv run python manage.py migrate
uv run python manage.py createsuperuser   # admin 后台
uv run python manage.py runserver

API 使用示例

# 1. 登录拿 token
curl -X POST http://127.0.0.1:8000/api/auth/token/ \
  -d "username=admin&password=xxx"
# → {"token": "..."}

# 2. 上传作业要求(后台 AI 分析检测维度)
curl -X POST http://127.0.0.1:8000/api/requirements/create/ \
  -H "Authorization: Token <token>" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"title":"作业1","content":"实现 web 服务, 稳定度要求 99%, 首页返回 ok"}'

# 3. 提交项目包
curl -X POST http://127.0.0.1:8000/api/requirements/1/submissions/ \
  -H "Authorization: Token <token>" \
  -F "name=张三" -F "file=@myproject.tar"

# 4. 轮询报告
curl http://127.0.0.1:8000/api/submissions/1/report/ \
  -H "Authorization: Token <token>"

报告结构:

{
  "language": "python",
  "stability": {"enabled": true, "pass": true, "base_error_rate": 0.0,
                 "rampup_crash_rate": 0.0, "total_requests": 18704, "details": {}},
  "performance": {"enabled": true, "requirements": "..."},
  "security": {"enabled": false},
  "functional": {"enabled": true, "points": ["首页可访问"]},
  "ai_inspection": {"summary": "...", "issues": [{"point": "...", "status": "pass|fail|warn", "detail": "..."}]},
  "overall": {"passed_checks": 2, "decided_checks": 2, "checks": [...]}
}

测试

uv run python manage.py test --settings=test_settings   # 单元 + 端到端
uv run python smoke_test.py /path/to/project.tar       # 真实压测冒烟

配置项(.env)

变量	说明	默认
`LLM_BASE_URL`	LLM 接口地址(OpenAI 兼容)	-
`LLM_API_KEY`	LLM API Key	-
`LLM_MODEL`	模型名	-
`STABILITY_BASE_DURATION`	基准压测时长(秒)	30
`STABILITY_RAMPUP_DURATION`	加压阶段时长(秒)	60
`STABILITY_CONCURRENCY`	基准并发数	20
`MAX_UPLOAD_SIZE_MB`	上传上限	200

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)。