用 Codebuddy Code CLI 快速开发中小学数学测试系统

导语

随着“双减政策”和教育信息化的推进，数字化学习平台和在线评测系统越来越重要。对于中小学数学而言，一个能够智能组卷、自动判分、生成学习建议的系统，不仅能减轻教师负担，也能帮助学生有针对性地提升学习效果。

在开发这样一个系统时，我选择了 Codebuddy Code CLI 作为辅助工具。它是一款轻量的 AI 开发助手，支持命令行操作，能快速生成代码、搭建框架，并提供智能问答和修复建议。本文将结合一个中小学数学测试系统的开发过程，分享我使用 Codebuddy Code CLI 的体验和心得。
@CodeBuddy 官方账号

1 Codebuddy Code CLI 简介

Codebuddy Code 是一款智能编程助手，深度集成到终端和 IDE 中，通过自然语言交互，帮助开发者更高效地编程。

它的核心优势包括：

• 快速上手 ：安装简单，开箱即用。

 # 全局安装npm install -g @tencent-ai/codebuddy-code# 在任意项目目录下运行codebuddy

首次使用需要进行身份认证，按照提示登录即可。

• 智能交互 ：用中文或英文描述需求，AI 自动生成或优化代码。

• 代码辅助 ：支持生成代码、重构、调试和修复错误。

• 项目理解 ：能分析项目结构和依赖关系，提供上下文相关的建议。

• 多语言支持 ：覆盖 JavaScript、TypeScript、Python、Java、Go 等主流语言。

• 无缝集成 ：既能在终端运行，也能在 VS Code、WebStorm 等 IDE 中使用。

• 自动化任务 ：生成测试、文档、注释，并能优化 Git 工作流。

一句话总结： Codebuddy Code CLI 上手快、功能强大，是开发者的随身智能助手。从CLI到码宇宙，只差1句描述！

2 使用 Codebuddy Code CLI 开发系统的流程

用 Codebuddy Code CLI 开发“中小学数学智能测试系统”的过程，和我们熟悉的开发流程差不多，也需要需求分析、写代码、测试、部署这几个步骤。最大的不同在于，大部分具体工作都由 AI 完成了，开发人员主要负责提想法和做决定。

2.1 提出需求，确定框架

开发者先提出大概想做什么，比如“做一个中小学数学智能测试系统”。

Codebuddy Code CLI 会把这个想法细化成一份具体的功能列表，比如“用户管理”、“题库管理”、“自动组卷”等，然后让开发者来确认。同时，它会提供几种常用的技术方案（比如前端用 Vue 还是 React，后端用 Java 还是 Python），让开发者选择自己熟悉的就行。

2.2 AI 生成代码

开发者选好技术方案后，AI 工具会自动搭建好整个项目框架，并生成基础功能的可运行代码。这样一来，开发者拿到的直接就是一个能跑起来的程序雏形，而不是一堆需要从零开始配置的文件。

2.3 调试和修改

开发者可以直接运行这个程序，看看实际效果。如果发现问题，或者想增加新功能，不用自己深入去改代码。直接用大白话告诉 AI 工具需要修改的地方，比如“给考试加上倒计时功能”或者“把登录按钮的颜色改一下”。AI 会自动去修改代码，改完后开发者再看效果，反复这个过程直到满意为止。

2.4 安装部署

所有功能都完善、问题都解决后，系统就可以安装部署了。在这个阶段，AI 也可以提供帮助，让最后的上线过程变得更简单。

2.5 所用命令示例

• 我想做一个中学数学测试系统，用户登录后，可以选择年级，知识点或者阶段，然后自动生成试题，可以在线做，也可以下载打印，在线做完提交之后，能够直接给出答案，并根据做题情况给出建议。按照上面的要求给出设计大纲。
• “按年级与知识点生成试卷，题型顺序：选择→填空→解答，题目不重复”
• “为每个知识点补足≥20道题，题干需符合该知识点主题” -
• “学习建议按知识点正确率生成：薄弱<50%、需巩固<80%、优势≥80%”
• “选择题前端统一使用单选组件；无options从题干解析A-D选项”
• “PDF仅包含试卷内容，不包含页面按钮/操作区”

总的来说，这个过程就是开发者“动脑”和“动口”，AI 工具负责“动手”，大大提高了开发效率。

3 中小学数学评测系统介绍

3.1 项目概述

中小学数学评测系统是一款面向学生与教师的智能学习与测评平台。系统支持按照年级和知识点进行智能组卷，帮助教师快速生成符合教学需求的试卷。学生可在线完成试题并即时提交判分，系统会根据答题情况，自动生成按知识点维度的学习建议，精准定位薄弱环节。首页提供简要的功能介绍与快捷入口，方便用户快速上手。支持试卷打印与PDF导出。

系统代码地址：https://gitee.com/yezi5463/mathtest

3.2 技术栈

• 前端 ：Vue 3、TypeScript、Element Plus、Vite、MathJax、html2canvas、jsPDF
• 后端 ：FastAPI、SQLAlchemy、Alembic、MySQL
• 其他 ：Pydantic、Axios

3.3 开发规范

• 代码风格 ：前端 TypeScript/ESLint，后端 PEP8；禁止提交密钥；组件/服务职责单一。
• 接口规范 ：RESTful，后端 schemas 与前端 types 保持一致（蛇形命名，如 grade_id）。
• 安全规范 ：不记录敏感信息；数据库连接通过 backend/.env 配置。

3.4 项目结构

math-test-system/
├── frontend/
│   ├── src/views/DashboardView.vue          首页
│   ├── src/views/MathTestView.vue           组卷页面
│   ├── src/components/TestPaper.vue         试卷组件
│   ├── src/components/TestResult.vue        结果组件
│   ├── src/api/mathTest.ts                  前端接口
│   └── ...
│
├── backend/
│   ├── app/
│   │   ├── api/api_v1/endpoints/math_test.py   路由
│   │   ├── services/question_service.py        组卷与评测逻辑
│   │   ├── models/                             ORM 模型
│   │   ├── schemas/                            Pydantic 模型
│   │   └── main.py                             FastAPI 入口
│   ├── scripts/init_data.py                    初始化数据
│   ├── debug_db.py                             数据库调试
│   ├── debug_service.py                        服务调试
│   └── alembic/                                数据库迁移
│
└── database/├── grades├── knowledge_points├── questions├── test_papers├── test_paper_questions├── users└── test_attempts

3.5 安装与部署

（1）前端

cd frontend
npm install
npm run dev       本地开发
npm run build     打包
npm run preview   预览构建结果

（2）后端

cd backend
pip install -r requirements.txt
alembic upgrade head           初始化数据库
uvicorn app.main:app --reload  启动后端服务

（3）初始化数据

python backend/scripts/init_data.py

（4）调试脚本

python backend/debug_db.py
python backend/debug_service.py

（5）生产环境部署

• 前端 ：打包后部署在 Nginx。
• 后端 ：推荐使用 Gunicorn + Uvicorn 部署。
• 数据库 ：MySQL 独立服务，连接信息写在 .env 文件中。

4 系统效果展示

最终系统具备以下功能：

• 智能组卷 ：支持按年级、知识点等维度灵活配置，自动生成匹配的试卷内容；

• 在线答题与自动判分 ：学生可在线完成试卷，系统即时评判客观题，快速给出分数；

• 错题记录与学习建议 ：自动收录错题，并基于答题情况生成个性化学习建议，助力针对性提升；

• 试卷导出为PDF ：支持将试卷一键导出为PDF格式，便于打印或离线使用。

例如，学生登录系统后，可选择“六年级分数计算专题”，系统将自动生成一份适配的练习试卷；完成答题并提交后，系统不仅即时判分，还会自动生成专属错题集与学习建议，实现学情可视化与复习引导。

5 传统开发与Codebuddy code cli开发对比

传统开发模式通常需要前端、后端和题库/测试人员各自分工协作，完成一个中小学数学评测系统 MVP 版本大约需要 2~2.5 个月。借助 Codebuddy Code CLI + AI 辅助开发，单人即可完成全栈开发，AI 自动生成前端组件、接口、ORM 模型等，大幅减少重复劳动，开发周期可缩短至 2~3 周。

人员与效率对比表

项目维度	传统开发模式	AI 辅助开发模式（Codebuddy CLI）
核心人员	3人（前端 1 + 后端 1 + 题库/测试 1）	1人全栈开发
开发周期	2~2.5 个月	2~3 周
人员分工	前端负责页面与交互，后端负责接口与逻辑，题库/测试人员辅助	单人负责架构设计与逻辑，AI生成前端组件、接口、ORM模型等
工作效率	受沟通与协作影响，重复工作多	高效，低价值重复工作由AI完成
适用场景	大型团队、多阶段迭代	中小型项目、快速MVP验证

6 开发心得

使用 CodeBuddy Code CLI 开发中小学数学智能测试系统让我受益匪浅。这款 AI 命令行工具以自然语言驱动，简化了传统编程的复杂性，让我能聚焦核心思路。以下是我的几点心得。

首先，选择合适的 AI 模型至关重要。CodeBuddy 支持多种模型，不同模型性能差异明显。最初使用 deepseek模型时，我陷入循环调试困境：修复题目生成模块的逻辑错误后，数据格式问题又出现，反复修改效率低下。切换到 GPT-5 后，代码生成更稳定，问题显著减少。建议开发者初期测试多种模型，动态调整以提升效率。

其次，需求描述需精准。AI 依赖清晰输入，若表述模糊，输出常偏离预期。例如，我要求生成高中数学试卷，AI 却输出小学加减法题目。反馈“题型不对”时，AI 误解为题目格式，调整后仍不达标。后来我改为“基于高中知识点如二次方程生成题目”，AI 才生成符合预期的复杂试卷。建议采用分层描述，先概述需求，再细化“知识点”“难度”等关键词，及时验证输出以减少迭代。

此外，CodeBuddy 的迭代友好性让我印象深刻，其实时反馈和补丁生成使调试如对话般顺畅。这款工具让我感受到 AI 编程的潜力，它解放了重复劳动，让开发者专注创新。但要发挥其价值，需优化模型选择和精准描述，这不仅是技术问题，更是思维转变。

总结

CodeBuddy Code CLI 的最大价值在于它重新定义了开发者的角色——我不再是埋头编写每一行代码的执行者，而是成为专注于系统设计和需求引导的架构师。在开发数学测试系统时，无论是用户管理、试题生成还是自动评分模块，我只需通过自然语言描述功能意图，AI 就能快速生成代码框架并提供技术建议，这使开发效率提升约70%，并让我能灵活应对需求变更。

这一过程也推动了我的思维转变：从“如何实现代码”转向“如何清晰表达需求”。例如，通过比较不同模型效果和优化指令精度（如明确“高中数学知识点”），我学会了更结构化的表达方式，逐步从技术执行者转变为AI的引导者。

CodeBuddy 不仅是一款工具，更是一位智能协作者，为教育信息化开发打开新可能。未来，期待它在语义理解和本地化支持方面进一步强化，助力快速构建更贴合教学场景的智能应用。这也启示我们，AI时代的开发者应主动拥抱角色转型，善用工具释放创造力，共同推动教育数字化进程。

参考资料

1 国际官网：https://www.codebuddy.ai/cli

2 产品文档： https://cnb.cool/codebuddy/codebuddy-code

3 中小学数学测试系统gitee地址 https://gitee.com/yezi5463/mathtest