本项目旨在构建一个基于大模型的可解释英语写作评估与反馈系统，通过融合LLMRAG与机制，实现对雅思英语作文的多维度评估、可解释反馈与个性化学习指导。第六周的第一个主要任务是项目初期讨论方向与确定。在此任务中我确定了。

本次 Windows 原生环境配置已全部完成，基础工具、数据库、前后端依赖、OCR 运行时、环境变量均按规范部署，系统可正常启动、全功能可验收，达成项目准备阶段环境里程碑目标。

后端接口返回评分 JSON → Pinia 存储数据 → 页面组件读取数据 + 工具函数处理数据 → 卡片布局 + 循环渲染分项 → 可视化组件展示分数。实现，搭配 SVG/ECharts 做分数可视化，属于典型。，新增评分维度无需改动视图代码，扩展性强。分项评分是一组同结构数据，使用 Vue。，逻辑清晰、便于调试和后期迭代。

【代码】山东大学软件学院项目实训-基于大模型的可解释英语写作评估与反馈系统（六）

交互层面：统一管理图表鼠标事件、生命周期，减少内存泄漏，交互行为标准化；响应式层面：从底层图表组件→页面布局→全局样式三层保障，全终端自动适配，无需单独写多套图表页面；可维护性：新增图表仅需复用 BaseEChart 或 SVG 组件，无需重复实现 resize、交互逻辑。

测试交付 核心模块测试结果 1. 作文提交（Loading 状态） 测试点：空内容拦截、提交加载锁、防重复请求、请求失败兜底结果：loading 全局状态同步，防抖拦截生效，无重复请求，异常提示正常，测试通过 2. 总分 + 分项卡片评分 UI 测试点：JSON 数据渲染、自适应卡片网格、分数仪表盘变色、空数据骨架屏结果：卡片自动适配屏幕列数，分数计算展示准确，视觉样式统一，边界场景无页面崩溃，测

交互层面：统一管理图表鼠标事件、生命周期，减少内存泄漏，交互行为标准化；响应式层面：从底层图表组件→页面布局→全局样式三层保障，全终端自动适配，无需单独写多套图表页面；可维护性：新增图表仅需复用 BaseEChart 或 SVG 组件，无需重复实现 resize、交互逻辑。

后端接口返回评分 JSON → Pinia 存储数据 → 页面组件读取数据 + 工具函数处理数据 → 卡片布局 + 循环渲染分项 → 可视化组件展示分数。实现，搭配 SVG/ECharts 做分数可视化，属于典型。，新增评分维度无需改动视图代码，扩展性强。分项评分是一组同结构数据，使用 Vue。，逻辑清晰、便于调试和后期迭代。