Hunt the right repo for your course
面向高校课程作业的 GitHub 仓库智能检索系统
GitHub 原生搜索不理解 "南开大学 并行程序设计 lab2" 的语义关系。CourseHunt 通过课程知识库、学校识别、作业特征分析和用户画像，帮你精准定位同校课程仓库。
- 课程知识库：内置南开大学 2024 培养方案核心课程，支持中英文别名、课程代码
- 查询理解：自动识别学校、课程、作业类型、作业编号
- 多路召回：生成多种搜索策略，提高召回率
- RRF 融合：多路结果融合排序，避免单一查询主导
- 用户画像：通过作者其他仓库推断学校背景
- 可解释推荐：展示推荐理由和命中证据
- Fork 本仓库
- 访问 share.streamlit.io
- 选择 fork 的仓库，设置主文件为
app.py - 在 Secrets 中添加环境变量：
GITHUB_TOKEN = "your_github_token"
EMBEDDING_BASE_URL = "https://api.siliconflow.cn/v1"
EMBEDDING_API_KEY = "your_embedding_key"
EMBEDDING_MODEL = "BAAI/bge-m3"
OPENAI_API_KEY = "your_openai_key"
OPENAI_BASE_URL = "https://openrouter.ai/api/v1"
OPENAI_MODEL = "openai/gpt-oss-120b:free"
ENABLE_LLM_QUERY_EXPANSION = "true"# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 填入 API keys
# 运行
streamlit run app.py用户输入查询
↓
查询理解 (学校/课程/作业识别)
↓
查询扩展 (知识库 + 可选 LLM)
↓
多路召回 (GitHub API)
↓
RRF 融合 + 证据抽取
↓
混合排序 (动态权重)
↓
可解释推荐结果
当前重点维护南开大学计算机专业课程：
| 课程 | 课程代码 |
|---|---|
| 数据结构 | COSC0007 |
| 离散数学 | COSC0050 |
| 算法导论 | COSC0016 |
| 并行程序设计 | COSC0025 |
| 操作系统 | COSC0009 |
| 编译系统原理 | COSC0017 |
| 数据库系统 | COSC0013 |
| 计算机网络 | COSC0010 |
| 软件工程 | COSC0048 |
| 信息检索系统原理 | COSC0032 |
| 机器学习及应用 | COSC0028 |
| 深度学习及应用 | COSC0054 |
课程来源：南开大学计算机学院 2024 培养方案
- 前端：Streamlit
- 搜索：GitHub REST API
- 排序：RRF + 多维度加权
- 缓存：SQLite + 内存缓存
- LLM：OpenRouter (可选)
MIT