【外滩大会2026】慧考 AI · 证券从业资格考试智能题库

[wanhe-hash]

参赛项目名称

慧考 AI · 证券从业资格考试智能题库

团队 / 作者

第一作者
wanhe-hash https://github.com/wanhe-hash
第二作者
Dawn https://github.com/huit2

我做了什么

基于阿里云百炼 CLI（ bl ）和 DeepSeek LLM，构建了一个完整的证券从业资格考试智能题库系统「慧考 AI」。核心亮点：

1. 真题导入 ：编写 PDF 解析脚本（ tools/parse_real_exam.py ），使用 pdfplumber 从中证协真题 PDF 中提取了 336 道真题 ，自动识别题号、选项、答案、解析，并按关键词分类到 10 个章节
2. Few-shot AI 扩题 ：改进 AI 扩题模块，每次生成新题时自动从数据库随机抽取同章节 3 道真题作为 few-shot 示例，让 AI 模仿真题风格和难度，生成题目质量显著提升
3. 自动错题本 ：答题时答错自动收录到数据库，支持按章节筛选、展开查看解析、单道移除、一键清空
4. AI 模型设置 ：前端多厂商模型选择弹窗（国内/国外双 Tab），当前使用 DeepSeek-V3
5. 全栈应用 ：C++ 核心模块 + FastAPI 后端 + Vue 3 前端，支持在线答题、章节练习、随机抽题、AI 扩题、错题复习等功能
6. 题库规模 ：从 235 道扩充到 584 道 （真题 336 + AI 生成 248），覆盖 10 个章节

使用的工具

• OpenWork / 百炼 CLI ： bl v1.14.2 （已安装 5 个 Skills：bailian-cli、bailian-finetune、bailian-gen、bailian-managed-agent、bailian-protocol）
• 百炼能力 / 模型 ：DASHSCOPE_API_KEY（阿里云百炼 MaaS API）、DeepSeek LLM（deepseek-chat / deepseek-reasoner）
• Skill 名称 ：bailian-cli（核心 CLI，应用调用/知识库/配额管理）、bailian-protocol（鉴权协议）
• 其他 ：Node.js v22.12.0、C++17 / CMake、Python 3.12 / FastAPI / Uvicorn、Vue 3 / Vite / TypeScript / Axios、SQLite3、pdfplumber

效果展示

AI 生成模块 (C++ / DeepSeek LLM)
↓
后端 API (FastAPI / Python 3.12)
├── 题库查询 / 判分 / 随机抽题
├── AI 扩题（subprocess 调 C++ chat_demo）
├── 自动错题本（SQLite wrong_answers 表）
└── AI 模型设置（多厂商选择）
↓
前端界面 (Vue 3 / Vite)
├── 主页：Hero + 章节网格 + AI 扩题按钮
├── 答题页：进度条 + 答题卡 + 快捷键 1-4
├── 结果页：正确率统计 + 错题回顾
└── 错题本：章节筛选 + 解析展开 + 移除/清空
↓
questions.db (SQLite)
← 真题导入 ← PDF 解析脚本 (pdfplumber)
← AI 扩题 ← C++ chat_demo expand
题库分布：

• 法律法规：78 题 | 金融基础：86 题 | 证券分析师：40 题 | 投资顾问：132 题
• 覆盖 10 个章节：股票种类与标识、沪深北交易所、股票交易规则、债券基础、基金类型、金融衍生品、技术分析、基本面分析、证券公司业务、证券从业法规

项目链接（可选）

• GitHub 仓库： https://github.com/wanhe-hash/card-batch-demo
• 在线 Demo： http://43.142.135.115:5173 （公网访问）
• 小红书链接：vibe coding 一个证券从业 AI 题库 想考个证的人都知... http://xhslink.cn/o/hWOYnUj2EI 复制文字后，打开【小红书】就能查看笔记哦！

踩坑记录（可选）

1. LLM / API 相关 1.1 DeepSeek 第三方 gateway 401 错误

• 现象 ：扩题时报 API key invalid: governor ，所有请求失败
• 原因 ：早期用的第三方 gateway 限流，不是 key 本身的问题
• 解决 ：切换到 DeepSeek 官方 API 端点 https://api.deepseek.com/v1 ，问题消失
• 教训 ：AI 项目要预留"换 LLM 厂商"的能力，配置全走环境变量 1.2 json_mode=true 要求 prompt 含 "json" 字样
• 现象 ：第二步 LLM 出题用 json_mode=true ，报 400 Prompt must contain the word 'json'
• 原因 ：DeepSeek 的强制 JSON 模式要求 prompt 中包含 "json" 关键字
• 解决 ：第一步 meta-prompt（出题策略）改用 json_mode=false 输出自由文本，第二步生成题目才用 json_mode=true
• 代码 ： expander.cpp 中 cfg_text.json_mode = false; 1.3 LLM 返回 JSON 缺括号
• 现象 ：LLM 返回 {"choices":[{"message":{"content":"..."]}} — 末尾少 }
• 原因 ： deepseek-v4-flash 模型自身偶尔的输出 bug
• 解决 ：编写 parseOuterWithRepair 函数绕开外层 JSON 解析，直接提取 content 字段，实现自愈不依赖外层结构合法性
• 教训 ：永远不要相信 LLM 一定会返回合法 JSON 1.4 AI 扩题重复率高
• 现象 ：连续扩 10 道题，3-4 道重复（"下列关于股票..." 反复出现）
• 原因 ：LLM 没有"已知题目"信息，纯靠训练知识出题
• 解决 ：
  1. meta-prompt 中把现有题目列表喂给 LLM
  2. 出题后用最长公共子串相似度去重（>30% 算重复）
  3. 升级方向：embedding 语义去重（DeepSeek text-embedding-v2）

2. PDF 解析 2.1 【答案】：C 格式正则没匹配

• 现象 ：第一版正则 r"答案[：:]" 漏掉大部分题目
• 原因 ：PDF 实际格式是 【答案】：C （带【】，全角冒号）
• 解决 ：正则改为 r"【?答案】?[：:]\s*([A-D])" ，兼容多种格式 2.2 解析里的列表项被误识别为新题号
• 现象 ：解析里 "1、具有中华人民共和国国籍；2、品行良好..." 被当成新题
• 原因 ：按"题号"切分时被解析里的数字误导
• 解决 ：改用"答案"作为切分锚点（题干 100% 必含答案），向前找最近的"数字+顿号"作为题号
• 效果 ：解析率从 37% 提升到 97.5% 2.3 题干切分漏开头
• 现象 ：题 1 stem 只剩 （） ，题干开头被砍
• 原因 ：用 （） 做锚点 + 往前找最近句末符号，遇到题 1（无上题解析）会把整段题干砍掉
• 解决 ：用 （） + 题号（"数字+顿号"）双锚点，先找题号再找结束 2.4 选项里混进页码
• 现象 ：题 3 的 C 选项是 200\n1 / 26\n233网校...
• 原因 ：PDF 抽文本时把页脚跟选项文本混到一行
• 解决 ：用 re.sub(r'\d+\s*/\s*\d+', '', full) 删页码；删 233 网校广告行 2.5 多选题被当单选解析
• 现象 ：分析师 PDF 里的多选题，答案 "ABD" 只取 A，选项 "正确" 残留
• 原因 ：解析脚本只支持单选
• 解决（待做） ：检测题号后"多选题"标识，答案允许多字符 2.6 选项被截断（PDF 排版跨页）
• 现象 ：法规 PDF 里题 1 实际有 4 个选项（A 50人 / B 30人 / C 200人 / D 100人），解析只出 3 个
• 原因 ：D 选项排版到下一页，正则只切到当前页
• 解决（待做） ：合并跨页文本后再切分 2.7 PowerShell 把中文 regex 编码损坏
• 现象 ： re.sub(r'233网校...', ...) 报 unterminated character set
• 原因 ：PowerShell Out-File 把 "网校" 转成 GBK 字节，Python 读 UTF-8 时乱码
• 解决 ：用 Unicode 转义 \u7f51\u6821 代替直接写中文，跨平台兼容

3. 部署 / SSH 3.1 本地 WSL 安装失败

• 现象 ： wsl --install 报 Wsl/InstallDistro/WININET_E_TIMEOUT
• 原因 ：从 GitHub 下载 Ubuntu 镜像超时（网络代理问题）
• 解决 ：放弃 WSL，改用远程 Ubuntu 云服务器 3.2 SSH 端口非默认
• 现象 ：用 ssh user@host 连不上， connection refused
• 原因 ：服务器用了非标准端口 23456
• 解决 ：用 ssh -p 23456 ... ，或在 ~/.ssh/config 里配 Host 别名 + Port 3.3 首次连接受 fingerprint 阻塞
• 现象 ：SSH 命令挂起，等用户输 yes
• 解决 ：加 -o StrictHostKeyChecking=accept-new 自动接受 3.4 known_hosts 不匹配
• 现象 ： Host key verification failed
• 原因 ：服务器重装后公钥换了，旧条目冲突
• 解决 ： ssh-keygen -R "[host]:port" 删旧条目 3.5 公钥私钥分不清
• 现象 ：用户把公钥（ id_ed25519.pub ）发给我，想登录服务器
• 解决 ：明确告知 id_ed25519 （无后缀）= 私钥， .pub = 公钥。永远不要发私钥 3.6 WSL 路径 \wsl$\Ubuntu... 不通
• 现象 ： Copy-Item 报"找不到路径"
• 原因 ：WSL 没装 distro（之前下载失败）
• 解决 ：项目在远程服务器，用 scp 直接传

4. 前端 / API 设计 4.1 第一版 UI 风格不匹配

• 现象 ：紫色调、扁平化卡片，不像金融专业产品
• 解决 ：重做成深海军蓝 #0a2540 + 金色 #d4a574 + 米色背景，加 Georgia 衬线斜体编号
• 效果 ：从"产品 demo"变成"专业平台" 4.2 VITE_API_BASE 默认是 localhost
• 现象 ：部署到服务器后，前端 axios 调 http://localhost:8001 ，跨域失败
• 解决 ：用 Vite proxy 将 /api/ → 127.0.0.1:8001 ，前端 VITE_API_BASE=/api 4.3 公共 API 暴露了内部 kp_id
• 现象 ：原本 /questions?kp_id=1 ，前端硬编码章节 ID
• 解决 ：API 改用 chapter 名（人类可读），后端做映射（ chapter_to_kp_id 函数）
• 设计原则 ：公共 API 只暴露人类能懂的标识，内部 ID 不外泄

5. 数据库 5.1 Question struct 加字段引发连锁修改

• 现象 ：想给题目加 id 默认值，发现要改 4 个地方
• 解决 ：用默认值（ int id = 0; ）而不是构造函数，调用方少改一半代码 5.2 schema 预留 source 字段
• 发现 ： db.h 里 Question struct 已经有 std::string source; 字段
• 意义 ：RAG 功能不用改 schema，直接在 INSERT 时填 source 字符串即可
• 教训 ：好的 schema 设计能省未来 50% 的工作 5.3 安全策略拦截文件删除
• 现象 ： Remove-Item 被安全策略拒绝
• 解决 ：换文件名（ questions_v2.db ）或者 DELETE FROM 清表

6. 工具使用 6.1 pip 在 PowerShell 被拦截

• 现象 ： pip install 报 No pyvenv.cfg file
• 原因 ：PowerShell 把 pip 当成了别名
• 解决 ：用 python -m pip install ... 6.2 git clone 报 SSL 错误
• 现象 ： fatal: unable to access ... TLS connect error
• 原因 ：网络代理问题
• 解决 ：改用 GitHub API（ /git/trees/... ）拿文件树 + raw URL 读单文件，或用 ghfast.top 代理镜像

7. C++ 工程 7.1 parseOuterWithRepair 重复造轮子

• 现象 ： test.cpp 和 expander.cpp 都需要 parseOuterWithRepair 函数
• 原因 ： provider.cpp 没暴露，外面复制了一份
• 教训 ：AI 项目常出现工具函数被多个模块复制，应该提取到 util.h 7.2 匿名 namespace 关闭顺序
• 现象 ：编译报 return 1 parse 错误
• 原因 ： } // namespace 注释忘加，或在 int main 之后
• 解决 ：所有匿名 namespace 在 main 之前用 } // namespace 关闭 7.3 跨平台编译
• 现象 ：C++ 代码在 Windows MSVC 编译失败
• 原因 ：用了 localtime_r （POSIX），MSVC 是 localtime_s
• 解决（待做） ：编译期 #ifdef _WIN32 分支

[2863018802]

太实用的开源项目了！彻底解决了传统证券题库题量固定、刷完无新题、薄弱章节没法针对性补强的痛点😭 基于真题+AI扩题的动态题库模式真的超赞，Few-shot生成的题目贴合考情，解析清晰易懂，自动错题本、章节进度可视化、多AI模型切换这些功能完全戳中备考刚需！
全栈架构特别扎实，C++核心AI生成+FastAPI后端+Vue3前端，断点续跑、JSON自愈解析、重试机制各种细节拉满，还开源可直接部署，不管是备考自用，还是学习全栈AI项目开发都超有参考价值！真正用技术实现高效备考，太用心了✨

[woodencola]

太实用的开源项目了！彻底解决了传统证券题库题量固定、刷完无新题、薄弱章节没法针对性补强的痛点😭 基于真题+AI扩题的动态题库模式真的超赞，Few-shot生成的题目贴合考情，解析清晰易懂，自动错题本、章节进度可视化、多AI模型切换这些功能完全戳中备考刚需！
全栈架构特别扎实，C++核心AI生成+FastAPI后端+Vue3前端，断点续跑、JSON自愈解析、重试机制各种细节拉满，还开源可直接部署，不管是备考自用，还是学习全栈AI项目开发都超有参考价值！真正用技术实现高效备考，太用心了✨

[TreeLin]

感谢提交！先说明一下收录口径：Showcase 收录的案例需要在运行链路里直接使用阿里云百炼（百炼 CLI bl / OpenWork / DashScope API，模型为通义千问 qwen / 通义万相 / CosyVoice 等百炼上的模型）。目前这条提交里，实际承担核心推理的是第三方模型，所以还不能直接收录。具体缺口如下 👇

1. 实际调用的是 DeepSeek：正文写「当前使用 DeepSeek-V3」，架构图里 AI 生成模块也标注为 C++ / DeepSeek LLM，api.deepseek.com/v1 是真实端点。百炼这边只体现为装了 bl v1.14.2 和 5 个 Skills，没有看到实际的模型调用。
2. DASHSCOPE_API_KEY 具体用在哪一步？如果 few-shot 扩题或题目解析里其实走了百炼，麻烦指明代码位置和模型名。
3. 顺带提醒：http://43.142.135.115:5173 是裸 IP + 明文 HTTP 的对外入口，我们不会把这类地址放到公开页面上，建议你也评估一下暴露面。
4. PDF 解析 336 道真题、few-shot 抽同章节真题做示例这两点做得很好，切换模型后这条很有机会收录。

两条路都可以：① 把对应环节切到百炼模型（qwen-plus / qwen-max / qwen-vl-plus 等），回复告知并附上调用截图或代码位置；② 如果链路里本来就有百炼在跑，只是正文没写清楚，补充说明它具体负责哪一环、用的是哪个模型即可。补齐后我们会重新评估收录。

👉 提交加入百炼开源开发者计划：http://bailian.console.aliyun.com/opensource

[wanhe-hash]

感谢提交！先说明一下收录口径：Showcase 收录的案例需要 **在运行链路里直接使用阿里云百炼 **（百炼 CLI bl/ OpenWork / DashScope API，模型为通义千问 qwen / 通义万相 / CosyVoice 等百炼上的模型）。目前这条提交里，实际承担核心推理的是第三方模型，所以还不能直接收录。具体缺口如下 👇

1. **实际调用的是 DeepSeek **：正文写「当前使用 DeepSeek-V3」，架构图里 AI 生成模块也标注为 C++ / DeepSeek LLM， api.deepseek.com/v1是真实端点。百炼这边只体现为装了 bl v1.14.2和 5 个 Skills，没有看到实际的模型调用。
2. **DASHSCOPE_API_KEY 具体用在哪一步 **？如果 few-shot 扩题或题目解析里其实走了百炼，麻烦指明代码位置和模型名。
3. 顺带提醒： http://43.142.135.115:5173是裸 IP + 明文 HTTP 的对外入口，我们不会把这类地址放到公开页面上，建议你也评估一下暴露面。
4. PDF 解析 336 道真题、few-shot 抽同章节真题做示例这两点做得很好，切换模型后这条很有机会收录。

两条路都可以：① 把对应环节切到百炼模型（ qwen-plus/ qwen-max/ qwen-vl-plus等），回复告知并附上调用截图或代码位置；② 如果链路里本来就有百炼在跑，只是正文没写清楚，补充说明它具体负责哪一环、用的是哪个模型即可。补齐后我们会重新评估收录。

👉 提交加入百炼开源开发者计划： http://bailian.console.aliyun.com/opensource

百炼 Showcase 复核申请 · v3.5.0

仓库 github.com/wanhe-hash/card-batch-demo · commit 903165b · demo https://finseed.art

感谢上次反馈。针对三个缺口（DeepSeek 残留 / DASHSCOPE_API_KEY 缺说明 / 裸 IP 暴露）已逐项修复，恳请重新评估收录🙏

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一、复核对照表

上次反馈	本次修复	验证方式
正文仍写 DeepSeek-V3	全文、架构图、SettingsModal 全部替换为通义千问 qwen-plus	README §架构图 + §版本历史 + UI 历史说明
DASHSCOPE_API_KEY 用在哪一步没说明	新增「百炼调用链路详解」5 节，给出 4 条带行号的代码证据	下方 §二 A/B/C/D
裸 IP 暴露	下线 Vite 公网监听，HTTPS 域名统一入口	DNS / SSL / 阿里云安全组 + 端到端冒烟

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二、DASHSCOPE_API_KEY 真实调用证据

当前运行链路已全部切到百炼 MaaS 通义千问，无任何 DeepSeek 残留。

• 统一端点：https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions
• 鉴权方式：Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY
• 当前模型：qwen-plus（UI 可切 qwen-max / qwen-turbo / qwen-vl-plus）

A · C++ 批量生成卡片（./chat_demo generate）
模型：qwen-plus

• interface/test.cpp:262-284 装配 DASHSCOPE 三元组（base_url / model / api_key）
• interface/provider.cpp:20-56 libcurl POST → DashScope
• interface/test.cpp:376-379 缺 key 直接报错，不静默吞

B · POST /api/expand（Few-shot AI 扩题）
模型：qwen-plus，一次请求至少 2 次百炼调用

• web/main.py:345-393 注入 DASHSCOPE_* 给 C++ 子进程；缺 key 返 500
• web/main.py:48-89 _active_model() 把 model_config.json 灌进 os.environ
• interface/expander.cpp:146-161 同章节抽 3 道真题作 few-shot
• interface/expander.cpp:168-186 Step 1：百炼出题策略
• interface/expander.cpp:194-230 Step 2：百炼逐题生成（json_mode=true）

C · POST /api/check（错题收录 + 解析 + SQLite 缓存）
模型：qwen-plus，缓存 source='bailian'

• web/main.py:240-270 命中直接返回；失败打印「[explain] 百炼生成失败」
• web/main.py:279-288 DashScope 端点 + 模型常量
• web/main.py:289-341 实际 HTTP POST → choices[0].message.content 写库

D · 模型设置弹窗（真实连通性测试，非 stub）

• web/main.py:469-475 模型列表（4 个通义千问变体，标注「百炼 MaaS」）
• web/main.py:565-600 _bailian_ping() 真实 DashScope 200 返回校验
• web/main.py:610-652 切换后写 model_config.json + 立即生效；非通义千问厂商明确提示「暂未接入运行链路」

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三、HTTPS 入口 + 裸 IP 下线

✅ 正式入口：http://finseed.art:8080

• Nginx 反代：/ 静态 + /api/* → 127.0.0.1:8001
• SSL：Let's Encrypt，issuer=Let's Encrypt YE1，verify=ok
• HTTP 80 → 301 → HTTPS 443；HSTS 已开
• DNS 全球一致解析 43.142.135.115（阿里 / 114 / Google / Cloudflare 四家公共 DNS 已验证）
• 端到端冒烟 6/6 PASS：首页 / 章节列表 / 刷题 / /api/questions / 0 控制台报错 / 无 mixed content

❌ 已废弃：http://43.142.135.115:5173

• Vite dev 监听改为 127.0.0.1
• 阿里云安全组 TCP 5173 公网入站规则已删除
• 前端 npm run build 后由 Nginx 托管，不再依赖 Vite 对外监听

---

四、3 条命令一键复现（审核团队可直接跑）

 ① 直连 DashScope 证明通
export DASHSCOPE_API_KEY="sk-xxxx"
curl -sS https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen-plus","messages":[{"role":"user","content":"ping"}],"max_tokens":5}'

 ② 真实触发 Few-shot 扩题（/api/expand → subprocess C++ → 百炼 2+N 次调用）
curl -X POST https://finseed.art/api/expand \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"chapter":"债券基础","count":2,"difficulty":"medium"}'

 ③ 真实触发百炼解析 + 写 SQLite explanation_cache
curl -X POST https://finseed.art/api/check \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"question_id":1,"user_choice":"A"}'

详细请见README说明

[TreeLin]

🎉 收录通知

@wanhe-hash 你的案例已收录到社区 Showcase：https://modelstudioai.github.io/showcase/ ，感谢你的贡献！

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填写时建议备注上你的 GitHub ID（wanhe-hash）和本 issue 链接，方便我们快速对上你的案例。有任何问题，直接回复本 issue 即可。

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