🎓 BMAD — 研究型学位申请智能助手

Tauri v2 + React 19 + FastAPI 全栈桌面应用

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📖 简介

BMAD 是一款面向研究型学位（硕士/博士）申请者的桌面 AI 助手。通过多阶段智能分析，帮助申请人高效完成从简历解析、院校筛选、导师匹配到套磁信生成的完整申请流程。

六阶段工作流

阶段	名称	功能
1	画像设置	PDF 简历 AI 解析，自动提取教育背景、研究经历、技能标签、研究方向
2	院校录入	全球大学排名数据浏览（QS / ARWU / THE / USNews），CSV 批量导入院校导师
3	初筛匹配	基于研究方向的快速匹配，筛选候选院校与导师
4	论文分析	GitHub / arXiv 论文检索，AI 深度分析导师研究内容
5	深度匹配	多维度综合评分（方向契合度、学术背景、技能匹配）
6	套磁信	AI 个性化生成中英文套磁信，支持编辑导出

核心特性

• 🤖 LLM 驱动 — DeepSeek / OpenAI 兼容接口，本地 API 密钥配置
• 📄 简历解析 — PDF 上传自动提取姓名、邮箱、教育经历、技能、研究方向标签
• 🌍 全球排名 — 内置 QS、ARWU、THE、USNews、软科中国 5 大排名（8,600+ 院校）
• 📚 论文检索 — 关键词发现 + GitHub/arXiv 论文匹配
• 🎯 智能匹配 — 三级匹配引擎（P1 快速初筛 → P2 综合评分 → P3 深度分析）
• ✉️ 套磁信 — 个性化生成，中英双语，支持编辑与导出
• 🖥️ 本地优先 — 所有数据存储本地，支持隐私模式

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🛠️ 技术栈

桌面外壳

• Tauri v2 — Rust 桌面框架，轻量级 WebView 容器
• Cargo — Rust 包管理器

前端

• React 19 — UI 框架
• TypeScript — 类型安全
• Tailwind CSS v4 — 原子化 CSS
• Zustand — 状态管理
• Lucide React — 图标库
• Recharts — 数据可视化

后端

• FastAPI — Python 异步 API 框架
• SQLAlchemy 2.0 — ORM (aiosqlite 异步驱动)
• Alembic — 数据库迁移
• httpx — 异步 HTTP 客户端
• PyMuPDF / PyPDF2 — PDF 解析
• python-docx — Word 文档处理

LLM 集成

• DeepSeek (deepseek-chat) 默认
• 支持任意 OpenAI 兼容 API
• UI 内热配置，无需重启

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🚀 快速开始

前提条件

• Python 3.11+
• Node.js 20+
• Rust (如需 Tauri 桌面打包)

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/Howie131/Taoci.git
cd Taoci

2. 后端

cd backend
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate      # Windows
# source .venv/bin/activate  # macOS/Linux

pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env         # 编辑 .env 填入 LLM API 密钥
alembic upgrade head
python -m uvicorn main:app --port 8400

3. 前端

cd frontend
npm install
npx vite --port 1420

4. 一键启动 (Windows)

双击 start.bat，自动启动后端 + 前端并打开浏览器。

访问地址

• 前端界面：http://localhost:1420
• 后端 API：http://localhost:8400
• API 文档：http://localhost:8400/docs

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📁 项目结构

├── backend/
│   ├── api/            # FastAPI 路由层
│   ├── core/           # 配置、数据库、模型、Schema
│   ├── data/           # 静态数据（国家代码等）
│   ├── engines/        # AI 引擎（解析/匹配/分析/生成）
│   ├── gateway/        # LLM 网关、认证
│   ├── services/       # 业务逻辑层
│   └── alembic/        # 数据库迁移
├── frontend/
│   ├── src/
│   │   ├── api/        # API 客户端
│   │   ├── components/ # UI 组件
│   │   ├── data/       # 静态数据
│   │   └── stores/     # Zustand 状态管理
│   └── src-tauri/      # Tauri 桌面配置
├── start.bat           # 一键启动脚本 (Windows)
└── start.sh            # 一键启动脚本 (macOS/Linux)

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⚙️ 环境变量

复制 backend/.env.example 为 backend/.env：

DEV_MODE=true
DATABASE_URL=sqlite+aiosqlite:///app.db
LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
LLM_API_KEY=sk-your-key-here
LLM_MODEL=deepseek-chat

也可在应用内的 LLM API 设置 界面直接配置，无需手动编辑 .env。

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🏗️ 打包为桌面应用

cd frontend
npm run build              # 构建前端静态文件
cd src-tauri
cargo tauri build          # 打包为 exe / dmg / AppImage

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📝 License

MIT