CoderHub 是一个面向开发/学习者的智能技术博客交流社区平台。不仅提供了体系化的技术博客阅读/发布功能，和项目/教程学习模块，更整合了目前热门的 AI Agent 能力，让开发者在阅读和学习过程中，能通过智能助手实时调取平台内的知识库，实现“所见即所得”的互动式学习体验。

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在构建 CoderHub 的过程中，我们并没有盲目追求框架的数量，而是更看重组件间的协同效率与对 AI 场景的支持。

• 后端驱动：基于 Java 17 与 Spring Boot 3.2.5 构建，利用其成熟的生态处理高并发请求。持久化层选用 MyBatis 配合 MySQL，而 Redis 则承担了分布式缓存与高频数据暂存的任务。
• AI Agent 内核：这是项目的核心灵魂。我们采用了最新的 LangChain4j (0.35.0) 框架，它不仅能对接主流大模型，更重要的是其提供的 Tool Calling 机制，使得 AI 能够动态调用后端定义的搜索工具，精准检索本地数据库中的文章与教程。
• 现代前端交互：前端基于 Vue 3 + Vite 体系，引入 Pinia 进行全局状态管理。为了支撑 AI 的流式响应输出逻辑，我们深度定制了聊天组件，配合 marked 与 highlight.js 实现了丝滑的 Markdown 渲染。
• 云原生存储集成：针对技术文档的多样性，项目打通了 Aliyun OSS 与 MinIO。这种双重选择让我们既能在公有云上获得高性能的视频流化体验，也能在本地环境中进行低成本的开发测试。

项目的设计初衷是“高效、体系化、智能化”，功能模块也紧紧围绕这三个关键词展开。

1. 智能化技术助理 (Hub-AI) 不同于普通的对话机器人，CoderHub 的 AI 助手拥有“全局视野”（也就是RAG检索功能）。例如当你问它“如何学习微服务”时，它会自动在平台内检索相关的实战项目和技术教程，并将精准的链接与摘要直接推送到对话流中。

2. 体系化教程 (Systematic Tutorial) 平台教程模块不仅支持零散的文章发布，更侧重于组织具备逻辑顺序的“章节式教程”。每个教程都支持挂载视频课时与 PDF 附件。借助内置的多媒体播放器与 PDF 阅读器，用户无需跳转三方平台即可完成闭环学习。

3. 开发者动态与博客 支持全量的 Markdown 写作体验。为了极致的性能，我们采用了“元数据入库、正文存对象存储”的方案，显著降低了长文本对数据库带来的压力。

4. 自动化管理后台 为管理员账户提供了一站式的仪表盘监控，包括内容的审核统计、用户活跃度分析以及 AI 工具调用的实时日志追踪。方便后台宏观调控，并带有ChromaDB联通测试/相似度查询测试接口方便管理员智能监控。

目前仓库代码已完成 v1.0.3 版本的核心功能合并，系统整体运行稳定。

• 基础设施更新：完成 Docker 容器化重构，支持环境变量脱敏配置。
• CI/CD 集成：集成 GitHub Actions，实现代码推送自动部署。
• 开发阶段 (当前重点)：优化 RAG 检索的准确率与 Top-K 召回策略；管理端图表统计增强，降低AI幻觉，增强智能体交互能力，计划引入代码相关Agent功能。

🔔 新增消息通知功能

本次更新引入了完整的消息通知系统，采用 RabbitMQ 消息队列实现异步解耦的生产者-消费者架构：

• 消息类型支持：

  • 社区消息：点赞通知、评论通知、关注通知
  • 系统消息：文章审核通过通知、系统警告通知

• 技术实现：

  • 引入 RabbitMQ 作为消息中间件，采用 Topic Exchange 实现灵活路由
  • 生产者：在点赞/评论/关注/审核等业务操作完成后异步发送消息事件
  • 消费者：监听队列消费消息，构建通知内容并持久化入库
  • 使用 Jackson JSON 序列化，避免 Java 序列化安全限制

• 前端交互：

  • 导航栏新增消息铃铛图标，实时显示未读消息数量角标
  • 点击弹出悬浮通知列表，支持社区/系统消息分类切换
  • 支持单条消息标记已读（已读即删除）和一键清空功能
  • 30秒轮询机制保持消息实时性

• 基础设施：

  • RabbitMQ 已集成至 docker-compose.yml，支持本地 Docker 一键启动
  • 新增 RABBITMQ_USER / RABBITMQ_PASSWORD 环境变量配置
  • 兼容现有 CI/CD 流程，生产环境通过 Docker 网络内部通信

• 完成 Docker 容器化重构
• 集成 GitHub Actions CI/CD
• RAG 检索优化与管理端增强

如果你希望在本地运行 CoderHub，请确保你的本地已配置以下环境：

• Java: JDK 17+
• Node.js: v20.x 或更高
• Docker Desktop: 用于一键启动中间件（MySQL, Redis, MinIO, ChromaDB,RabbitMQ）
• AI 模型: 准备通义千问 (DashScope) 或 OpenAI 的 API Key

项目采用 "代码与配置分离" 方案，所有敏感信息（密码、密钥）均不存放在代码库中。

1. 在项目根目录创建 .env 文件（已加入 .gitignore）。
2. 参考项目根目录下的环境变量配置要求，填入你的真实 DB_PASSWORD、OSS_AK、AI_KEY、RABBITMQ_USER、RABBITMQ_PASSWORD 等。

在根目录下运行以下命令，即可一键拉起与生产环境 100% 一致的基础设施：

docker-compose up -d mysql redis minio chroma rabbitmq

1. 在 IDEA 的启动配置中指定 Active profiles: dev。
2. 在 Environment variables 中加载 .env 里的变量（或使用 EnvFile 插件）。
3. 运行 CoderHubApplication。

cd coderhub_frontend
npm install
npm run dev

本项目已实现标准化的 Docker 容器化部署，并支持基于 GitHub Actions 的 CICD 流程。

• 环境变量驱动：服务器端只需维护一份独立的 .env 文件，镜像构建时会自动注入配置。
• 一键发布：通过修改后的 docker-compose.yml，宿主机不再需要安装任何基础软件。
• 部署命令：

  docker-compose up -d --build

• 演示地址：http://8.140.19.7/

非常欢迎任何形式的 Contrubution！如果你在本地部署时候发现了任何Bug 或者有更好的功能建议，欢迎提出 Issue 或联系作者。

• 学校: WHU-CS
• 作者: Ea1XonCodeHou
• 邮箱: 975292748@qq.com

本项目基于 MIT License 开源。