全栈开发+跨端架构+AI：滴滴开源项目XIAOJUSURVEY入驻北大软微课堂

滴滴技术

于 2025-05-29 20:06:15 发布

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文章标签：架构人工智能开源

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DiDi_Tech/article/details/148358646

项目简介：

XIAOJUSURVEY是一套轻量、安全的开源调研系统，提供面向个人和企业的一站式产品级解决方案，用于构建各类问卷、考试、测评和复杂表单，快速满足各类线上调研场景。自 2024 年正式开源以来，XIAOJUSURVEY各项核心指标稳步提升，曾多次登上 GitHub Trending，持续吸引开发者关注。项目陆续获得技术社区与内容平台关注推荐，如滴滴技术号、Top技术公众号、 X（原 Twitter）等，体现出良好的生态活跃度与行业影响力。

项目仓库：https://github.com/didi/xiaoju-survey

项目官网：https://xiaojusurvey.didi.cn/

聚焦“共建共享·回馈开源”校企协同创新实践

2025 年春季学期，XIAOJUSURVEY入驻北京大学软件与微电子学院（以下简称：北大软微）《开源软件开发基础及实践课》，全面开启开源课程教学与校企共建的新阶段。

课程延续“共建共享，回馈开源”的开源理念，以更系统、更深入的教学内容和协同机制展开教学升级，为参与学生提供一次完整的从工程理解到开源共建的实战式学习体验。

滴滴开源助力教学升级:从“能看懂”到“能贡献”

本轮课程共吸引 11 位硕士生参与（报录比达 73.3%），目前课程整体进度已完成约 85%，全部集中授课内容已顺利结束，剩余 3 次课将聚焦于开源实战任务推进与最终成果总结。

教学内容继续从理论出发，逐步深入源码解析；本年更进一步，构建起涵盖“全栈开发 + 跨端架构 + AI 应用实践”的一体化技术体系。课程中，同学们不仅学习到了真实企业级开源项目的设计模式与实现逻辑，还将以模块为单位认领开源大作业，在项目导师指导下参与实际功能的共建提交，迈出“首次贡献”的关键一步。

全栈开发

XIAOJUSURVEY 的全栈开发内容涵盖了前端、后端、部署三大主线，是一个真实可跑、结构清晰的企业级平台。课程从 Vue、TypeScript、Node、NestJS 等技术出发，逐步展开对企业级问卷系统在功能实现、架构演进和模块协作层面的深入理解。

学生不仅学习到了低代码引擎、组件化设计、权限系统、服务端 API、数据建模等，还通过回收站、Excel 导入、权限控制等作业任务，深入参与到问卷系统核心模块的功能开发和架构设计中。

课程强调通过源码理解与实战开发结合的方式，让学生全面理解企业项目中前后端的协作关系、项目拆分与接口协同逻辑，并亲自将功能从设计方案落地为可提交的 Pull Request。

更多内容可看：《设计原理》

跨端架构

XIAOJUSURVEY 拥有多端问卷投放架构，支持 Web、React Native，核心以统一的问卷 Schema 和组件协议驱动问卷逻辑与渲染。

在课程中，学生不仅理解了题型协议、容器协议与渲染生命周期的机制，也通过跨端 SDK 适配实践任务，亲自参与 React Native 端问卷 SDK 的逻辑实现与功能增强。

课程内容围绕问卷投放路径、SDK 初始化配置、逻辑校验与数据同步展开，引导学生在多平台之间思考一致性渲染与差异性兼容问题。同时，通过题目“跨端 SDK 优化”，学生不仅实现了逻辑跳转和组件展示行为，还对组件协议的灵活性、平台适配机制进行了深入实践。

更多内容可看：多端SDK设计

AI应用实践

课程在引导学生掌握传统全栈技术体系的基础上，也同步引入了LLM 应用的探索实践。

XIAOJUSURVEY 已初步具备以 Prompt 驱动问卷结构生成的能力，学生通过课程了解大模型在问卷生成场景中的价值定位、对话设计方法、API 接入方式，并在作业“AI 生成问卷”中构建出从"用户输入 → Prompt 构建 → 模型调用 → 问卷结构生成"的完整链路。同时引导学生关注实际场景中问卷语义理解、字段抽象与 DSL 映射的挑战。

在这个过程中，AI 不再只是代码补全工具，而逐渐成为问卷业务设计的“结构生成参与者”，学生的参与也推动了项目在提示词标准化、模型调用流程与生成逻辑分离等方面的实际完善。这一模块不仅拓展了课程边界，也为学生打开了 AI 研发落地的实际入口。