From 98c6371c4e0a996fe5b1bc609ca3e9c52292ce5d Mon Sep 17 00:00:00 2001
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Date: Wed, 17 Sep 2025 22:03:31 +0800
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E7=BB=A7=E7=BB=AD=E6=9B=B4=E6=96=B0?=
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Content-Transfer-Encoding: 8bit

---
 InfoGenie-backend/DOCKER_README.md    | 163 ---------
 InfoGenie-backend/后端架构文档.md     | 492 +++++++-------------------
 InfoGenie-backend/后端项目专业总结.md | 166 ---------
 README.md                             | 186 +++++++---
 4 files changed, 273 insertions(+), 734 deletions(-)
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+++ /dev/null
@@ -1,163 +0,0 @@
-# InfoGenie 后端 Docker 部署指南
-
-## 项目概述
-
-InfoGenie 是一个基于 Flask 的 Python 后端应用，提供用户认证、AI 模型应用、小游戏等功能。
-
-## Docker 部署
-
-### 前置要求
-
-- Docker >= 20.0
-- Docker Compose >= 2.0
-
-### 快速开始
-
-1. **克隆项目并进入后端目录**
-   ```bash
-   cd InfoGenie-backend
-   ```
-
-2. **设置环境变量**
-   ```bash
-   cp .env.example .env  # 如果有示例文件
-   # 编辑 .env 文件，设置必要的环境变量
-   ```
-
-3. **构建并运行**
-   ```bash
-   # 方法1：使用构建脚本
-   ./build_docker.sh
-
-   # 方法2：使用 Docker Compose（推荐）
-   docker-compose up -d
-   ```
-
-### 环境变量配置
-
-在 `.env` 文件中配置以下变量：
-
-```env
-# Flask 配置
-SECRET_KEY=your-secret-key-here
-FLASK_ENV=production
-
-# MongoDB 配置
-MONGO_URI=mongodb://mongodb:27017/InfoGenie
-
-# 邮件配置
-MAIL_USERNAME=your-email@qq.com
-MAIL_PASSWORD=your-app-password
-
-# AI 配置（可选）
-# 在 ai_config.json 中配置 AI API 密钥
-```
-
-### 服务端口
-
-- 后端 API: `http://localhost:5002`
-- MongoDB: `localhost:27017`
-- 健康检查: `http://localhost:5002/api/health`
-
-### Docker Compose 命令
-
-```bash
-# 启动服务
-docker-compose up -d
-
-# 查看日志
-docker-compose logs -f infogenie-backend
-
-# 停止服务
-docker-compose down
-
-# 重建镜像
-docker-compose build --no-cache
-
-# 清理数据卷
-docker-compose down -v
-```
-
-### 单独构建 Docker 镜像
-
-如果不需要 MongoDB，可以单独构建后端镜像：
-
-```bash
-# 构建镜像
-docker build -t infogenie-backend:latest .
-
-# 运行容器（需要外部 MongoDB）
-docker run -d \
-  --name infogenie-backend \
-  -p 5002:5002 \
-  -e MONGO_URI=mongodb://your-mongo-host:27017/InfoGenie \
-  -e SECRET_KEY=your-secret-key \
-  infogenie-backend:latest
-```
-
-## 项目结构
-
-```
-InfoGenie-backend/
-├── Dockerfile              # Docker 镜像构建文件
-├── docker-compose.yml      # Docker Compose 配置
-├── build_docker.sh         # 构建脚本
-├── .dockerignore          # Docker 忽略文件
-├── app.py                 # Flask 应用主入口
-├── config.py              # 应用配置
-├── requirements.txt       # Python 依赖
-├── ai_config.json         # AI 模型配置
-├── modules/               # 功能模块
-│   ├── auth.py           # 用户认证
-│   ├── user_management.py # 用户管理
-│   ├── email_service.py  # 邮件服务
-│   └── aimodelapp.py    # AI 模型应用
-└── test/                 # 测试文件
-```
-
-## 注意事项
-
-1. **安全性**: 生产环境请使用强密码和随机生成的 SECRET_KEY
-2. **数据库**: 默认使用 MongoDB 6.0，确保数据持久化
-3. **端口**: 如需修改端口，请同时更新 Dockerfile 和 docker-compose.yml
-4. **日志**: 应用日志通过 `docker-compose logs` 查看
-5. **备份**: 重要数据请定期备份 MongoDB 数据卷
-
-## 故障排除
-
-### 常见问题
-
-1. **端口占用**
-   ```bash
-   # 检查端口占用
-   lsof -i :5002
-   # 修改端口映射
-   docker-compose up -d --scale infogenie-backend=0
-   docker-compose up -d
-   ```
-
-2. **数据库连接失败**
-   ```bash
-   # 检查 MongoDB 状态
-   docker-compose ps
-   docker-compose logs mongodb
-   ```
-
-3. **构建失败**
-   ```bash
-   # 清理缓存重新构建
-   docker system prune -f
-   docker-compose build --no-cache
-   ```
-
-## 开发环境
-
-本地开发仍可使用原有的 `start_backend.sh` 脚本：
-
-```bash
-./start_backend.sh
-```
-
-## 许可证
-
-本项目采用 MIT 许可证。
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--- a/InfoGenie-backend/后端架构文档.md
+++ b/InfoGenie-backend/后端架构文档.md
@@ -1,396 +1,166 @@
-# InfoGenie 后端架构文档
+# InfoGenie后端项目专业技术总结
 
-## 项目概述
+## 项目架构概述
 
-InfoGenie（神奇万事通）是一个基于前后端分离架构的多功能聚合软件应用。后端采用Flask框架提供RESTful API服务，前端通过HTTP请求调用后端API，实现数据交互和业务逻辑处理。
+InfoGenie后端采用了**模块化、松耦合**的设计理念，基于Flask框架构建RESTful API服务，实现了前后端完全分离的现代Web应用架构。整体架构遵循了**单一职责原则**和**关注点分离原则**，各模块独立封装，通过清晰定义的API接口进行交互。
 
-## 技术栈
+## 核心技术栈
 
-### 核心框架
-- **Web框架**: Flask 2.3.3
-- **数据库**: MongoDB (Flask-PyMongo 2.3.0)
-- **认证**: JWT (PyJWT 2.8.0)
-- **跨域**: Flask-CORS 4.0.0
+### 基础框架
+- **Web框架**: Flask 2.3.3（轻量、灵活、可扩展）
+- **API设计**: RESTful架构（资源导向、无状态通信）
+- **数据库**: MongoDB（适用于文档型数据存储，通过Flask-PyMongo 2.3.0集成）
+- **认证机制**: JWT Token（PyJWT 2.8.0，支持7天有效期）
 
-### 辅助工具
-- **邮件服务**: Flask-Mail 0.9.1
-- **密码加密**: Werkzeug 2.3.7
-- **环境配置**: python-dotenv 1.0.0
-- **API限流**: Flask-Limiter 3.5.0
+### 中间件与辅助工具
+- **CORS支持**: Flask-CORS 4.0.0（解决跨域资源共享问题）
+- **密码安全**: Werkzeug 2.3.7（提供高强度密码哈希功能）
+- **邮件服务**: 基于SMTP协议的邮件发送（使用smtplib直接实现，无依赖Flask-Mail）
+- **环境配置**: python-dotenv 1.0.0（分离配置与代码，增强安全性）
+- **API限流**: Flask-Limiter 3.5.0（防止API滥用，提高系统稳定性）
 
-## 架构设计原则
+## 架构设计亮点
 
-### 前后端分离
-- 后端专注于数据处理和业务逻辑
-- 前端负责用户界面和交互体验
-- 通过RESTful API进行数据交换
-- 完全解耦，便于独立开发和部署
-
-### 模块化设计
-- 按功能划分独立模块
-- 每个模块职责单一
-- 便于维护和扩展
-
-## 核心模块详解
-
-### 1. 认证模块 (auth.py)
-
-**功能职责**:
-- 用户注册和登录
-- JWT Token生成和管理
-- 邮箱验证码验证
-- QQ邮箱格式验证
-
-**API端点**:
-```
-POST /api/auth/send-verification    # 发送验证码
-POST /api/auth/verify-code         # 验证验证码
-POST /api/auth/register           # 用户注册
-POST /api/auth/login             # 用户登录
-POST /api/auth/logout            # 用户登出
-GET  /api/auth/check             # 检查登录状态
+### 1. 应用工厂模式
+项目采用**应用工厂模式**（Factory Pattern）创建Flask应用实例，便于测试和多环境部署：
+```python
+def create_app():
+    app = Flask(__name__)
+    app.config.from_object(Config)
+    # 初始化各种扩展和注册蓝图
+    return app
 ```
 
-**数据流程**:
-1. 前端发送注册/登录请求
-2. 后端验证邮箱格式（仅支持QQ邮箱）
-3. 发送验证码邮件到用户邮箱
-4. 用户输入验证码完成验证
-5. 验证成功后生成JWT Token返回给前端
+### 2. 蓝图模块化设计
+采用Flask蓝图（Blueprint）实现功能模块化，提高代码复用性和可维护性：
+- `auth_bp`: 用户认证模块
+- `user_bp`: 用户管理模块
+- `aimodelapp_bp`: AI模型应用模块
 
-**安全特性**:
-- 密码使用Werkzeug进行哈希加密
-- JWT Token 7天有效期
-- 验证码5分钟有效期，限制尝试次数
-
-### 2. 用户管理模块 (user_management.py)
-
-**功能职责**:
-- 用户资料管理
-- 密码修改
-- 每日签到系统
-- 用户游戏数据管理
-- 账户删除
-
-**API端点**:
-```
-GET    /api/user/profile           # 获取用户资料
-POST   /api/user/change-password  # 修改密码
-GET    /api/user/stats            # 获取用户统计
-GET    /api/user/game-data        # 获取游戏数据
-POST   /api/user/checkin          # 每日签到
-POST   /api/user/delete           # 删除账户
+### 3. 装饰器模式
+大量使用装饰器模式实现横切关注点（Cross-cutting Concerns）如认证、权限验证、萌芽币消费等：
+```python
+@verify_user_coins
+def ai_function_endpoint():
+    # 业务逻辑
 ```
 
-**数据结构**:
+### 4. 统一响应格式
+实现了一致的API响应格式，便于前端处理：
+```json
+{
+  "success": true|false,
+  "data": {},
+  "message": "操作信息",
+  "timestamp": "ISO格式时间戳"
+}
+```
+
+## 安全设计分析
+
+### 1. 多层次认证体系
+- **JWT Token认证**: 无状态认证机制，适合分布式部署
+- **验证码邮箱认证**: 双因素认证提高安全性
+- **QQ邮箱格式验证**: 限制注册邮箱类型，减少垃圾注册
+
+### 2. 数据安全措施
+- **密码哈希存储**: 使用Werkzeug提供的高强度哈希算法
+- **敏感配置外部化**: 通过环境变量注入敏感配置
+- **路径遍历防护**: 静态文件服务实现了路径限制检查
+```python
+if not os.path.commonpath([base_directory, full_path]) == base_directory:
+    return jsonify({'error': '非法文件路径'}), 403
+```
+
+### 3. 请求安全控制
+- **API限流**: 防止暴力攻击和资源耗尽
+- **CORS限制**: 生产环境可配置严格的跨域策略
+- **请求参数验证**: 严格验证所有客户端输入
+
+## 业务模块分析
+
+### 1. 认证模块（auth.py）
+实现了基于JWT的无状态认证系统，通过邮箱验证码进行用户身份确认，支持注册、登录和会话管理。设计重点包括：
+- 验证码5分钟有效期机制
+- JWT token 7天有效期管理
+- 认证装饰器实现代码复用
+
+### 2. 用户管理模块（user_management.py）
+负责用户资料、签到系统、萌芽币管理等核心业务功能，实现了：
+- 用户资料CRUD操作
+- 每日签到奖励系统（经验值和萌芽币）
+- 用户等级动态计算逻辑
+
+### 3. AI模型应用模块（aimodelapp.py）
+集成多种AI服务（DeepSeek、Kimi）并实现统一接口调用，特点：
+- 萌芽币消费装饰器模式（每次调用消耗100萌芽币）
+- AI调用带重试机制（提高系统稳定性）
+- 多模型提供商支持（提高可用性和容错性）
+
+### 4. 邮件服务模块（email_service.py）
+负责验证码邮件发送、QQ邮箱格式验证等功能，特点：
+- 直接使用smtplib实现，减少依赖
+- HTML格式邮件模板支持
+- 验证码管理机制（内存存储，生产环境建议使用Redis）
+
+## 数据库设计
+
+采用MongoDB文档型数据库，主要集合为`userdata`，存储用户相关所有数据。MongoDB的选择优势：
+- **灵活的数据结构**: 适合存储复杂且不断演化的用户数据
+- **文档自包含**: 减少关联查询，提高读取性能
+- **水平扩展能力**: 支持未来系统规模扩展需求
+
+用户数据模型设计合理，包含核心字段：
 ```json
 {
   "邮箱": "user@qq.com",
   "用户名": "用户名",
   "密码": "哈希密码",
   "头像": "QQ头像URL",
-  "注册时间": "2025-01-01T00:00:00",
-  "最后登录": "2025-01-01T00:00:00",
-  "登录次数": 10,
-  "用户状态": "active",
-  "等级": 5,
-  "经验": 1200,
+  "注册时间": "ISO时间格式",
   "萌芽币": 1500,
   "签到系统": {
     "连续签到天数": 7,
-    "今日是否已签到": true,
-    "签到时间": "2025-01-01"
+    "今日是否已签到": true
   }
 }
 ```
 
-**业务逻辑**:
-- 签到奖励：300萌芽币 + 200经验
-- 等级升级：100 × 1.2^(等级) 经验需求
+## 部署与运维
 
-### 3. 邮件服务模块 (email_service.py)
-
-**功能职责**:
-- 验证码邮件发送
-- QQ邮箱格式验证
-- QQ头像获取
-- 邮件模板管理
-
-**邮件模板**:
-- 注册验证码邮件（HTML格式）
-- 登录验证码邮件（HTML格式）
-- 支持自定义邮件内容和样式
-
-**安全考虑**:
-- 仅支持QQ邮箱（qq.com、vip.qq.com、foxmail.com）
-- 使用SSL加密连接
-- 验证码存储在内存中（生产环境建议使用Redis）
-
-### 4. AI模型应用模块 (aimodelapp.py)
-
-**功能职责**:
-- 集成多种AI服务（DeepSeek、Kimi）
-- 提供AI功能API接口
-- 统一AI接口调用
-- 管理用户萌芽币消费（每次调用消耗100萌芽币）
-
-**支持的AI功能**:
-1. **AI聊天接口** (`/api/aimodelapp/chat`)
-2. **姓名分析** (`/api/aimodelapp/name-analysis`)
-3. **变量命名助手** (`/api/aimodelapp/variable-naming`)
-4. **AI写诗助手** (`/api/aimodelapp/poetry`)
-5. **AI语言翻译** (`/api/aimodelapp/translation`)
-6. **现代文转文言文** (`/api/aimodelapp/classical_conversion`)
-7. **AI表情制作器** (`/api/aimodelapp/expression-maker`)
-8. **Linux命令生成** (`/api/aimodelapp/linux-command`)
-9. **获取可用模型** (`/api/aimodelapp/models`)
-
-**AI配置**:
-```json
-{
-  "deepseek": {
-    "api_key": "your-api-key",
-    "api_base": "https://api.deepseek.com",
-    "model": ["deepseek-chat", "deepseek-reasoner"]
-  },
-  "kimi": {
-    "api_key": "your-api-key",
-    "api_base": "https://api.moonshot.cn",
-    "model": ["kimi-k2-0905-preview", "kimi-k2-0711-preview"]
-  }
+### 多环境配置支持
+实现了开发、测试和生产环境的配置分离：
+```python
+config = {
+    'development': DevelopmentConfig,
+    'production': ProductionConfig,
+    'testing': TestingConfig,
+    'default': DevelopmentConfig
 }
 ```
 
-**调用流程**:
-1. 前端发送AI请求（包含消息、模型提供商等参数）
-2. 后端加载AI配置文件
-3. 调用对应AI API（带重试机制）
-4. 返回AI响应给前端
+### Docker化部署
+提供了完整的Docker化部署方案：
+- Dockerfile定义应用容器
+- docker-compose.yml配置多容器协作
+- 支持环境变量注入敏感配置
 
-## API设计规范
+## 技术亮点与优化空间
 
-### 请求/响应格式
+### 亮点
+1. **模块化设计**: 通过Flask蓝图实现功能解耦
+2. **装饰器封装**: 横切关注点(cross-cutting concerns)集中处理
+3. **统一错误处理**: 全局一致的错误响应机制
+4. **AI服务抽象**: 屏蔽不同AI提供商的实现差异
 
-**成功响应**:
-```json
-{
-  "success": true,
-  "data": {...},
-  "message": "操作成功",
-  "timestamp": "2025-01-01T00:00:00"
-}
-```
+### 优化空间
+1. **缓存机制**: 可引入Redis缓存验证码、热点数据等
+2. **异步处理**: 邮件发送、AI调用等耗时操作可改为异步执行
+3. **日志系统**: 增强日志记录和监控能力
+4. **单元测试**: 增加自动化测试覆盖率
 
-**错误响应**:
-```json
-{
-  "success": false,
-  "message": "错误信息",
-  "error": "错误详情"
-}
-```
+## 结论
 
-### 认证方式
+InfoGenie后端项目展现了良好的软件工程实践，采用模块化设计、RESTful API架构和多层次安全控制，构建了一个可扩展、可维护的后端系统。该项目不仅满足了当前的业务需求，还为未来功能扩展和性能优化预留了空间。
 
-**JWT Token认证**:
-```
-Authorization: Bearer <token>
-```
-
-**支持的认证端点**:
-- 所有 `/api/user/*` 端点需要认证
-- 部分 `/api/aimodelapp/*` 端点需要认证
-
-### 错误处理
-
-**HTTP状态码**:
-- 200: 成功
-- 400: 请求参数错误
-- 401: 未认证/认证失败
-- 403: 权限不足
-- 404: 资源不存在
-- 409: 资源冲突
-- 500: 服务器内部错误
-
-## 数据库设计
-
-### MongoDB集合
-
-**主要集合**: `userdata`
-- 存储所有用户相关数据
-- 支持动态字段扩展
-- 使用ObjectId作为用户唯一标识
-
-### 数据关系
-- 用户数据自包含，无复杂关联
-- 通过用户ID进行数据关联
-- 支持水平扩展
-
-## 部署和配置
-
-### 环境配置
-
-**必需环境变量**:
-```
-SECRET_KEY=your-secret-key
-MONGO_URI=mongodb://localhost:27017/InfoGenie
-MAIL_USERNAME=your-email@qq.com
-MAIL_PASSWORD=your-app-password
-```
-
-### 启动方式
-
-**开发环境**:
-```bash
-python app.py
-```
-
-**生产环境**:
-- 支持Docker部署
-- 提供docker-compose配置
-- 支持Gunicorn WSGI服务器
-
-### 静态文件服务
-
-**支持的前端资源**:
-- `/60sapi/*`: 60秒API相关文件
-- `/smallgame/*`: 小游戏相关文件
-- `/aimodelapp/*`: AI模型应用相关文件
-
-## 安全考虑
-
-### 数据安全
-- 密码哈希存储
-- JWT Token安全传输
-- 输入数据验证和过滤
-
-### API安全
-- CORS配置（生产环境限制域名）
-- API限流保护
-- 请求日志记录
-
-### 部署安全
-- 环境变量管理敏感信息
-- HTTPS证书配置
-- 防火墙和访问控制
-
-## 前后端协作指南
-
-### 前端调用示例
-
-**用户登录**:
-```javascript
-// 1. 发送验证码
-fetch('/api/auth/send-verification', {
-  method: 'POST',
-  headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
-  body: JSON.stringify({ email: 'user@qq.com', type: 'login' })
-});
-
-// 2. 验证验证码并登录
-fetch('/api/auth/login', {
-  method: 'POST',
-  headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
-  body: JSON.stringify({ 
-    email: 'user@qq.com', 
-    code: '123456' 
-  })
-});
-
-// 3. 保存token到localStorage
-localStorage.setItem('token', response.token);
-```
-
-**调用需要认证的API**:
-```javascript
-fetch('/api/user/profile', {
-  method: 'GET',
-  headers: { 
-    'Authorization': `Bearer ${localStorage.getItem('token')}` 
-  }
-});
-```
-
-### 数据约定
-
-**前端发送数据格式**:
-- 所有请求使用JSON格式
-- 必填字段验证
-- 参数命名使用snake_case
-
-**后端返回数据格式**:
-- 统一响应格式
-- 时间戳使用ISO格式
-- 错误信息清晰明确
-
-### 开发协作流程
-
-1. **API设计阶段**:
-   - 后端定义API接口规范
-   - 前端根据规范开发调用代码
-   - 约定数据格式和错误处理
-
-2. **联调阶段**:
-   - 使用统一的测试数据
-   - 验证各种边界情况
-   - 确认错误处理逻辑
-
-3. **部署阶段**:
-   - 后端部署API服务
-   - 前端配置API基础URL
-   - 验证跨域和认证配置
-
-## 新功能添加
-
-### 1. AI功能萌芽币消费系统
-
-**功能描述**:
-- 用户每次调用AI模型应用（aimodelapp）需消耗100萌芽币
-- 当用户萌芽币余额不足时，无法使用AI功能
-- 记录用户的AI使用历史
-
-**API端点**:
-```
-GET  /api/aimodelapp/coins         # 查询用户萌芽币余额和使用历史
-```
-
-**技术实现**:
-- 使用装饰器模式实现请求前验证和扣除萌芽币
-- 在MongoDB中记录用户AI使用历史
-- 通过JWT Token验证用户身份
-
-**业务逻辑**:
-1. 当用户请求AI功能时，首先验证JWT Token
-2. 检查用户萌芽币余额是否≥100
-3. 如余额充足，先扣除萌芽币，然后再调用AI服务
-4. 记录使用历史，包括API类型、时间和消费萌芽币数量
-5. 返回AI服务结果给用户
-
-**响应示例（查询萌芽币余额）**:
-```json
-{
-  "success": true,
-  "data": {
-    "coins": 200,
-    "ai_cost": 100,
-    "can_use_ai": true,
-    "username": "用户名",
-    "usage_count": 1,
-    "recent_usage": [
-      {
-        "api_type": "chat",
-        "cost": 100,
-        "timestamp": "2025-09-16T11:15:47.285720"
-      }
-    ]
-  },
-  "message": "当前萌芽币余额: 200"
-}
-```
-
-**前端开发注意事项**:
-- 每个需要调用AI功能的页面应首先检查用户萌芽币余额
-- 当萌芽币不足时，向用户提示并引导用户通过签到等方式获取萌芽币
-- 可在UI中展示用户最近的AI使用记录和萌芽币消费情况
-
----
+特别是在AI功能集成方面，通过抽象接口和装饰器模式，实现了业务逻辑与技术实现的分离，体现了良好的软件设计原则。萌芽币消费系统的实现也展示了面向业务模型的领域设计能力。
diff --git a/InfoGenie-backend/后端项目专业总结.md b/InfoGenie-backend/后端项目专业总结.md
deleted file mode 100644
index c13c8438..00000000
--- a/InfoGenie-backend/后端项目专业总结.md
+++ /dev/null
@@ -1,166 +0,0 @@
-# InfoGenie后端项目专业技术总结
-
-## 项目架构概述
-
-InfoGenie后端采用了**模块化、松耦合**的设计理念，基于Flask框架构建RESTful API服务，实现了前后端完全分离的现代Web应用架构。整体架构遵循了**单一职责原则**和**关注点分离原则**，各模块独立封装，通过清晰定义的API接口进行交互。
-
-## 核心技术栈
-
-### 基础框架
-- **Web框架**: Flask 2.3.3（轻量、灵活、可扩展）
-- **API设计**: RESTful架构（资源导向、无状态通信）
-- **数据库**: MongoDB（适用于文档型数据存储，通过Flask-PyMongo 2.3.0集成）
-- **认证机制**: JWT Token（PyJWT 2.8.0，支持7天有效期）
-
-### 中间件与辅助工具
-- **CORS支持**: Flask-CORS 4.0.0（解决跨域资源共享问题）
-- **密码安全**: Werkzeug 2.3.7（提供高强度密码哈希功能）
-- **邮件服务**: 基于SMTP协议的邮件发送（使用smtplib直接实现，无依赖Flask-Mail）
-- **环境配置**: python-dotenv 1.0.0（分离配置与代码，增强安全性）
-- **API限流**: Flask-Limiter 3.5.0（防止API滥用，提高系统稳定性）
-
-## 架构设计亮点
-
-### 1. 应用工厂模式
-项目采用**应用工厂模式**（Factory Pattern）创建Flask应用实例，便于测试和多环境部署：
-```python
-def create_app():
-    app = Flask(__name__)
-    app.config.from_object(Config)
-    # 初始化各种扩展和注册蓝图
-    return app
-```
-
-### 2. 蓝图模块化设计
-采用Flask蓝图（Blueprint）实现功能模块化，提高代码复用性和可维护性：
-- `auth_bp`: 用户认证模块
-- `user_bp`: 用户管理模块
-- `aimodelapp_bp`: AI模型应用模块
-
-### 3. 装饰器模式
-大量使用装饰器模式实现横切关注点（Cross-cutting Concerns）如认证、权限验证、萌芽币消费等：
-```python
-@verify_user_coins
-def ai_function_endpoint():
-    # 业务逻辑
-```
-
-### 4. 统一响应格式
-实现了一致的API响应格式，便于前端处理：
-```json
-{
-  "success": true|false,
-  "data": {},
-  "message": "操作信息",
-  "timestamp": "ISO格式时间戳"
-}
-```
-
-## 安全设计分析
-
-### 1. 多层次认证体系
-- **JWT Token认证**: 无状态认证机制，适合分布式部署
-- **验证码邮箱认证**: 双因素认证提高安全性
-- **QQ邮箱格式验证**: 限制注册邮箱类型，减少垃圾注册
-
-### 2. 数据安全措施
-- **密码哈希存储**: 使用Werkzeug提供的高强度哈希算法
-- **敏感配置外部化**: 通过环境变量注入敏感配置
-- **路径遍历防护**: 静态文件服务实现了路径限制检查
-```python
-if not os.path.commonpath([base_directory, full_path]) == base_directory:
-    return jsonify({'error': '非法文件路径'}), 403
-```
-
-### 3. 请求安全控制
-- **API限流**: 防止暴力攻击和资源耗尽
-- **CORS限制**: 生产环境可配置严格的跨域策略
-- **请求参数验证**: 严格验证所有客户端输入
-
-## 业务模块分析
-
-### 1. 认证模块（auth.py）
-实现了基于JWT的无状态认证系统，通过邮箱验证码进行用户身份确认，支持注册、登录和会话管理。设计重点包括：
-- 验证码5分钟有效期机制
-- JWT token 7天有效期管理
-- 认证装饰器实现代码复用
-
-### 2. 用户管理模块（user_management.py）
-负责用户资料、签到系统、萌芽币管理等核心业务功能，实现了：
-- 用户资料CRUD操作
-- 每日签到奖励系统（经验值和萌芽币）
-- 用户等级动态计算逻辑
-
-### 3. AI模型应用模块（aimodelapp.py）
-集成多种AI服务（DeepSeek、Kimi）并实现统一接口调用，特点：
-- 萌芽币消费装饰器模式（每次调用消耗100萌芽币）
-- AI调用带重试机制（提高系统稳定性）
-- 多模型提供商支持（提高可用性和容错性）
-
-### 4. 邮件服务模块（email_service.py）
-负责验证码邮件发送、QQ邮箱格式验证等功能，特点：
-- 直接使用smtplib实现，减少依赖
-- HTML格式邮件模板支持
-- 验证码管理机制（内存存储，生产环境建议使用Redis）
-
-## 数据库设计
-
-采用MongoDB文档型数据库，主要集合为`userdata`，存储用户相关所有数据。MongoDB的选择优势：
-- **灵活的数据结构**: 适合存储复杂且不断演化的用户数据
-- **文档自包含**: 减少关联查询，提高读取性能
-- **水平扩展能力**: 支持未来系统规模扩展需求
-
-用户数据模型设计合理，包含核心字段：
-```json
-{
-  "邮箱": "user@qq.com",
-  "用户名": "用户名",
-  "密码": "哈希密码",
-  "头像": "QQ头像URL",
-  "注册时间": "ISO时间格式",
-  "萌芽币": 1500,
-  "签到系统": {
-    "连续签到天数": 7,
-    "今日是否已签到": true
-  }
-}
-```
-
-## 部署与运维
-
-### 多环境配置支持
-实现了开发、测试和生产环境的配置分离：
-```python
-config = {
-    'development': DevelopmentConfig,
-    'production': ProductionConfig,
-    'testing': TestingConfig,
-    'default': DevelopmentConfig
-}
-```
-
-### Docker化部署
-提供了完整的Docker化部署方案：
-- Dockerfile定义应用容器
-- docker-compose.yml配置多容器协作
-- 支持环境变量注入敏感配置
-
-## 技术亮点与优化空间
-
-### 亮点
-1. **模块化设计**: 通过Flask蓝图实现功能解耦
-2. **装饰器封装**: 横切关注点(cross-cutting concerns)集中处理
-3. **统一错误处理**: 全局一致的错误响应机制
-4. **AI服务抽象**: 屏蔽不同AI提供商的实现差异
-
-### 优化空间
-1. **缓存机制**: 可引入Redis缓存验证码、热点数据等
-2. **异步处理**: 邮件发送、AI调用等耗时操作可改为异步执行
-3. **日志系统**: 增强日志记录和监控能力
-4. **单元测试**: 增加自动化测试覆盖率
-
-## 结论
-
-InfoGenie后端项目展现了良好的软件工程实践，采用模块化设计、RESTful API架构和多层次安全控制，构建了一个可扩展、可维护的后端系统。该项目不仅满足了当前的业务需求，还为未来功能扩展和性能优化预留了空间。
-
-特别是在AI功能集成方面，通过抽象接口和装饰器模式，实现了业务逻辑与技术实现的分离，体现了良好的软件设计原则。萌芽币消费系统的实现也展示了面向业务模型的领域设计能力。
diff --git a/README.md b/README.md
index 20db313a..a2b5bfa7 100755
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -13,12 +13,31 @@ InfoGenie 是一个前后端分离的多功能聚合应用，提供实时数据
 
 ### 🏗️ 技术架构
 
-- **前端**: React 18.2.0 + Styled Components + React Router 6.15.0 + Axios
-- **后端**: Python Flask 2.3.3 + MongoDB + PyMongo 4.5.0
-- **认证**: QQ邮箱验证 + 验证码登录
-- **邮件服务**: Flask-Mail + QQ SMTP
-- **架构**: 前后端分离，RESTful API
-- **部署**: 支持Docker容器化部署
+#### 前端技术栈
+- **核心框架**: React 18.2.0 + React Router DOM 6.15.0
+- **样式方案**: Styled Components 6.0.7 (CSS-in-JS)
+- **HTTP客户端**: Axios 1.5.0
+- **UI组件**: React Icons 4.11.0 + React Hot Toast 2.4.1
+- **状态管理**: React Context API
+- **构建工具**: Create React App
+- **PWA支持**: Service Worker
+
+#### 后端技术栈
+- **Web框架**: Flask 2.3.3 (轻量、灵活、可扩展)
+- **数据库**: MongoDB + PyMongo 4.5.0 (文档型数据存储)
+- **认证机制**: JWT Token (PyJWT 2.8.0，7天有效期)
+- **密码安全**: Werkzeug 2.3.7 (高强度密码哈希)
+- **跨域支持**: Flask-CORS 4.0.0
+- **API限流**: Flask-Limiter 3.5.0 (防止API滥用)
+- **环境配置**: python-dotenv 1.0.0
+- **邮件服务**: 基于SMTP协议的原生实现
+
+#### 架构特点
+- **前后端分离**: RESTful API架构，无状态通信
+- **混合架构**: React SPA + 静态HTML页面无缝集成
+- **模块化设计**: Flask蓝图 + React组件化
+- **容器化部署**: Docker + docker-compose支持
+- **多环境配置**: 开发/测试/生产环境分离
 
 ### 🌟 主要功能
 
@@ -36,10 +55,43 @@ InfoGenie 是一个前后端分离的多功能聚合应用，提供实时数据
 - 即点即玩
 
 #### 🤖 AI模型模块
-- AI变量命名助手
-- AI写诗小助手
-- AI姓名评测
-- 需要登录验证
+- **AI变量命名助手**: 智能生成编程变量名
+- **AI写诗小助手**: 基于主题创作诗歌
+- **AI姓名评测**: 姓名寓意分析和评分
+- **萌芽币消费系统**: 每次AI调用消耗100萌芽币
+- **多模型支持**: 集成DeepSeek、Kimi等AI服务
+- **需要登录验证**: JWT Token认证
+
+#### 👤 用户系统
+- **邮箱验证注册**: QQ邮箱验证码注册登录
+- **用户资料管理**: 头像、用户名等个人信息
+- **签到系统**: 每日签到获取经验值和萌芽币
+- **等级系统**: 基于经验值的用户等级计算
+- **萌芽币管理**: 虚拟货币系统，用于AI功能消费
+- **使用统计**: AI调用次数和萌芽币消费记录
+
+## 🏛️ 架构设计亮点
+
+### 🔄 混合架构创新
+- **React SPA核心层**: 处理用户认证、全局状态管理和主要导航逻辑
+- **静态HTML模块**: 大量功能模块使用原生HTML/CSS/JS实现，降低加载时间
+- **通信机制**: 通过postMessage API实现SPA与静态页面的数据交换
+
+### 🧩 模块化设计
+- **前端组件化**: 基于React的原子设计系统，从原子级别到页面级别
+- **后端蓝图架构**: Flask蓝图实现功能模块解耦，提高可维护性
+- **装饰器模式**: 横切关注点(认证、萌芽币消费)集中处理
+
+### 🔒 安全与性能
+- **多层次认证**: JWT Token + 邮箱验证码双因素认证
+- **API限流保护**: 防止暴力攻击和资源耗尽
+- **性能优化**: 代码分割、懒加载、PWA缓存策略
+- **数据安全**: 密码哈希存储、敏感配置外部化
+
+### 🚀 部署与扩展
+- **容器化部署**: Docker + docker-compose支持
+- **多环境配置**: 开发/测试/生产环境分离
+- **微服务友好**: 模块化设计便于未来微服务拆分
 
 ## 🚀 快速开始
 
@@ -54,13 +106,13 @@ InfoGenie 是一个前后端分离的多功能聚合应用，提供实时数据
 
 #### 后端依赖
 ```bash
-cd backend
+cd InfoGenie-backend
 pip install -r requirements.txt
 ```
 
 #### 前端依赖
 ```bash
-cd frontend/react-app
+cd InfoGenie-frontend
 npm install
 ```
 
@@ -74,32 +126,64 @@ npm install
 
 ### 🖥️ 前端部署
 
-1. 进入前端目录：`cd frontend/react-app`
+1. 进入前端目录：`cd InfoGenie-frontend`
 2. 安装依赖：`npm install`
 3. 构建生产环境应用：`npm run build`
 4. 将 `build` 目录下的所有文件上传到前端服务器的网站根目录
 
-也可以直接运行 `frontend/react-app/deploy.bat` 脚本进行构建。
+也可以直接运行 `InfoGenie-frontend/build_frontend.bat` 脚本进行构建。
 
 ### ⚙️ 后端部署
 
-1. 进入后端目录：`cd backend`
+#### 方式一：传统部署
+1. 进入后端目录：`cd InfoGenie-backend`
 2. 安装依赖：`pip install -r requirements.txt`
-3. 配置环境变量或创建 `.env` 文件，包含以下内容：
-   ```
-   MONGO_URI=你的MongoDB连接字符串
-   MAIL_USERNAME=你的邮箱地址
-   MAIL_PASSWORD=你的邮箱授权码
-   SECRET_KEY=你的应用密钥
+3. 配置环境变量或创建 `.env` 文件：
+   ```env
+   # 数据库配置
+   MONGO_URI=mongodb://localhost:27017/infogenie
+   
+   # 邮件服务配置
+   MAIL_USERNAME=your_email@qq.com
+   MAIL_PASSWORD=your_email_auth_code
+   MAIL_SERVER=smtp.qq.com
+   MAIL_PORT=587
+   
+   # 应用配置
+   SECRET_KEY=your_secret_key_here
    SESSION_COOKIE_SECURE=True
+   FLASK_ENV=production
+   
+   # AI服务配置
+   DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key
+   KIMI_API_KEY=your_kimi_api_key
    ```
-4. 使用 Gunicorn 或 uWSGI 作为 WSGI 服务器启动应用：
-   ```
+4. 使用 Gunicorn 启动应用：
+   ```bash
    gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:5000 "app:create_app()"
    ```
-5. 配置反向代理，将 `https://infogenie.api.shumengya.top` 反向代理到后端服务
 
-也可以参考 `backend/deploy.bat` 脚本中的部署说明。
+#### 方式二：Docker部署（推荐）
+1. 进入后端目录：`cd InfoGenie-backend`
+2. 构建Docker镜像：
+   ```bash
+   docker build -t infogenie-backend .
+   ```
+3. 使用docker-compose启动：
+   ```bash
+   docker-compose up -d
+   ```
+4. 或者直接运行构建脚本：
+   ```bash
+   ./build_docker.sh  # Linux/Mac
+   # 或
+   build_docker.bat   # Windows
+   ```
+
+#### 环境配置说明
+- **开发环境**: 使用 `.env` 文件配置本地开发环境
+- **生产环境**: 使用 `.env.production` 文件或环境变量注入
+- **反向代理**: 配置Nginx将 `https://infogenie.api.shumengya.top` 反向代理到后端服务
 
 ### ⚙️ 配置说明
 
@@ -129,23 +213,37 @@ npm install
 
 ```
 InfoGenie/
-├── backend/                 # 后端Python Flask应用
-│   ├── app.py              # 主应用入口
-│   ├── config.py           # 配置文件
-│   ├── requirements.txt    # Python依赖
-│   └── modules/            # 功能模块
-│       ├── auth.py         # 用户认证
-│       ├── api_60s.py      # 60s API接口
-│       ├── user_management.py  # 用户管理
-│       ├── email_service.py    # 邮件服务
-│       ├── smallgame.py    # 小游戏
-│       └── aimodelapp.py   # AI模型应用
-├── frontend/               # 前端应用
-│   ├── react-app/         # React主应用
-│   ├── 60sapi/            # 60s API静态页面
-│   ├── aimodelapp/        # AI模型应用页面
-│   └── smallgame/         # 小游戏页面
-└── README.md              # 项目说明
+├── InfoGenie-backend/           # 后端Python Flask应用
+│   ├── app.py                  # 主应用入口
+│   ├── config.py               # 配置文件
+│   ├── requirements.txt        # Python依赖
+│   ├── Dockerfile              # Docker构建文件
+│   ├── docker-compose.yml      # Docker编排文件
+│   ├── .env                    # 环境变量配置
+│   ├── modules/                # 功能模块
+│   │   ├── auth.py            # 用户认证
+│   │   ├── user_management.py # 用户管理
+│   │   ├── email_service.py   # 邮件服务
+│   │   └── aimodelapp.py      # AI模型应用
+│   ├── test/                   # 测试文件
+│   └── 后端架构文档.md          # 后端架构文档
+├── InfoGenie-frontend/          # 前端应用
+│   ├── src/                    # React源码
+│   │   ├── components/        # 公共组件
+│   │   ├── pages/             # 页面组件
+│   │   ├── contexts/          # React Context
+│   │   ├── utils/             # 工具函数
+│   │   └── styles/            # 全局样式
+│   ├── public/                 # 静态资源
+│   │   ├── 60sapi/            # 60s API静态页面
+│   │   ├── aimodelapp/        # AI模型应用页面
+│   │   └── smallgame/         # 小游戏页面
+│   ├── package.json           # 前端依赖
+│   ├── setting.json           # 前端配置
+│   └── 前端架构文档.md         # 前端架构文档
+├── README.md                   # 项目说明
+├── LICENSE                     # 许可证
+└── 项目架构说明.txt            # 项目架构说明
 ```
 
 #### 前端依赖
@@ -166,14 +264,14 @@ npm install
 
 **启动后端服务**
 ```bash
-cd backend
+cd InfoGenie-backend
 python app.py
 # 后端服务: http://localhost:5002
 ```
 
 **启动前端服务**
 ```bash
-cd frontend/react-app
+cd InfoGenie-frontend
 npm start
 # 前端服务: http://localhost:3000
 ```