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这个作业的目标 | 完成团队的Github主页创建、编写个人简介 |
学号 | 102301126 |
团队logo
HachimiONanbayLyudou
Software Engineering Group HachimiONanbayLyudou, Fuzhou University, 2025
团队介绍:
“名为生活的大风车,我要和你大战三百回合”
设计灵感
这个骑着猫的骑士Logo设计灵感,结合了软件工程团队的核心特质与艺术趣味。
- 骑士象征团队守护代码世界的使命感,猫代表技术的灵活性与独特性,两者结合体现软件工程师对技术的掌控力和创新精神。
- 电路板与二进制元素强调技术的逻辑性与复杂性,整体设计在趣味性与技术性间取得平衡,彰显团队用技术力量解决复杂问题、守护技术可靠性的决心。
生成过程
我们使用Gemini 2.5,将猫咪骑士的图片交给AI,并告诉AI根据该图片和计算机软件工程元素生成团队LOGO
Contributors
FanR 💻 | Severj 💻 | QingFeng 💻 | ZhiWei 💻 | REREREGO 💻 | nbdxwbl 💻 | MonaranBai 💻 |
102301540 💻 | aoffw 💻 | blacksheep1118 💻 | ybdw666666 💻 | richhhh151 💻 |
个人主页
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自我评估
一、技能树与技术偏好
- 已具备
- Python 后端:Flask/FastAPI、RESTful API 设计、SQLAlchemy、Alembic 迁移、JWT/Session 登录、简单任务调度与定时任务。
- 前端:Vue 2/3、Vite、组件化与状态管理(可用 Pinia/Vuex)、基础 UI 框架使用、前后端联调与接口对接。
- 数据库与运维基础:MySQL 表结构设计、索引与简单查询优化;Git 基础流程;Windows 下本地开发与简单部署。
- 兴趣方向
- 全栈电商/内容平台类项目(商品、订单、支付、优惠券、积分等业务抽象)。
- 后端工程化与可观测性(日志、监控、告警),以及自动化测试与CI/CD。
- 前端性能优化与可维护性(组件拆分、状态管理、类型化)。
- 待提升
- TypeScript 深度与大中型前端工程化实践。
- 后端高并发、缓存/队列(Redis/消息队列)、事务与一致性、数据库调优。
- 架构设计与领域建模、测试覆盖率与质量保障(pytest、集成测试)。
- 安全与合规(鉴权、限流、SQL注入/XSS/CSRF 防护),容器化与基础部署(Docker/Nginx)。
二、已完成与计划代码量
- 当前累计代码量(个人估计):约 8k–15k 行(含前后端与脚本,测试代码较少)。
- 本学期目标代码量:约 12k–20k 行
- 其中测试代码与脚手架/运维脚本占比提升至 20%+。
- 至少完成 1–2 个端到端可运行的小型项目或 3–5 个可复用模块。
三、课程收获预期
- 系统性掌握从需求到上线全流程:需求拆解、数据库与API设计、编码规范、日志监控、灰度与回滚。
- 数据库与性能:事务与隔离级别、索引/执行计划分析、缓存策略与热点处理。
- 工程质量:单元/集成/端到端测试体系、代码评审、持续集成与持续交付。
- 前端进阶:TypeScript 化、组件通信与状态管理、性能优化与可维护性。
- 安全实践:鉴权授权模型、常见Web漏洞防护、合规与隐私保护。
四、个人背景补充
- 已熟悉 Python 与 Vue,能够独立完成基础前端开发与简易全栈联调。
- 做过一些有意思的项目(如小型电商/内容管理/数据可视化等),对业务落地与用户体验有实践体会。
软件工程课程学习指南(简明版)
1. 课程目标(学习产出)
- 能从“需求→设计→实现→测试→部署→运维”的端到端闭环完成一个小型全栈项目。
- 建立工程化能力:版本管理、代码评审、自动化测试、持续集成与交付、安全与日志监控。
- 交付完整文档与可运行系统:SRS、API 说明、架构设计、测试与运维手册。
- 代码量目标:本学期新增 10k–15k 行,其中测试/脚本占比≥20%。
2. 先修与开发环境
- 技术栈:Python(Flask/FastAPI)、Vue 3 + Vite、MySQL + SQLAlchemy/Alembic。
- 工具:VS Code、Git/GitHub、Postman/Insomnia、pytest、GitHub Actions(或本地 CI)、Docker(可选)。
- 平台:Windows 本地开发(集成终端、任务面板、测试面板)。
3. 学期项目与里程碑
- 项目建议:小型电商/内容平台(商品/文章、用户、订单/评论、优惠/积分等),贴近业务场景。
- M1 需求完备(第3周):用例、用户故事、范围与约束、产品原型。
- M2 架构与数据库设计(第5周):系统上下文、模块划分、ER 图与迁移方案、API 契约。
- M3 可运行纵切(第8周):注册登录+核心业务最小闭环+基础测试。
- M4 工程化完善(第12周):CI、覆盖率、日志监控、错误告警、安全基线。
- M5 收尾交付(第16周):性能/安全加固、文档与答辩材料。
4. 学习路径与周程建议(16 周)
1-2 周:需求工程与原型、Git 工作流、代码规范(PEP8、commit 约定)。
3-4 周:领域建模、数据库与迁移、REST API 设计(鉴权、分页、幂等)。
5-6 周:前端组件化与状态管理(Pinia/Vuex)、接口联调、Mock 策略。
7-8 周:单元/集成测试(pytest+coverage)、测试金字塔与数据构造。
9-10 周:CI/CD(GitHub Actions)、质量门禁(lint/test/coverage)、分支策略。
11-12 周:安全与合规(鉴权、CSRF/XSS/SQL 注入、速率限制、日志脱敏)。
13-14 周:性能与可观测性(指标、追踪、慢查询、缓存策略)。
15-16 周:发布与运维(配置分离、灰度/回滚、问题复盘)、文档与答辩。
5. 工程实践硬性要求
- 每次变更需走 PR + Code Review;引入 Lint、格式化与 pre-commit 钩子。
- 测试覆盖率基线≥60%,关键模块≥80%;接口提供最小 e2e 用例。
- 自动化:CI 中必须执行 lint/测试/构建;主分支保持可部署。
- 文档即代码:OpenAPI/ADR(架构决策记录)/迁移日志同步更新。
6. 评价与度量
- 功能完成度与稳定性(40%):需求达成、错误率、恢复力。
- 工程质量(35%):测试覆盖、CI 通过率、静态检查、复杂度与可维护性。
- 文档与过程(15%):SRS/设计/测试/运维文档、迭代记录、燃尽图。
- 表达与答辩(10%):方案阐述、数据可靠性与风险意识。
7. 推荐资料
- 经典:Clean Architecture、Domain-Driven Design 精要版。
- 实用:API 设计指南、Testing Python/pytest 实战、Web 安全基础。
- 文档模板:IEEE SRS、OpenAPI、ADR 模板。
8. 风险与对策
- 需求蔓延:冻结范围,采用 MoSCoW 优先级管理。
- 进度滞后:周会同步、看板拉动、里程碑拆分与验收。
- 质量下滑:CI 门禁、缺陷分级、回滚与事后复盘机制。