企业业务数字化 · 已开发 / 历史交付
南枫课程系统
从分散课程交付到可管理的学习平台
围绕课程内容发布、学员授权、HLS 媒体资源和运营后台的真实需求，使用 AI Coding 对已有课程系统持续迭代，并结合真实数据库、浏览器测试和 VPS 环境验证。
业务背景
团队面向成年人提供视频教育内容。部分课程在第三方平台的适配与发布存在不确定性；网盘交付要求学员跨多个入口找文件；媒体资源、课程目录与访问权限也分散在不同工具中。项目采用已有课程平台为基础持续改造，而不是从零生成一个演示站。
核心痛点
- 课程上传、资源管理和学员学习入口分散，内容运营成本高。
- 普通分享链接难以和平台内的学员权限统一管理，退款后的授权撤销需要可控入口。
- 员工操作涉及课程、账号、授权、媒体，后台必须有清楚的模块和权限边界。
我的职责
业务需求梳理、任务拆解、AI Coding 协作、测试验收与部署推进
解决方案
- 将课程、章节、课时与视频资源组织为可发布的课程目录。
- 建立学员账户及课程授权、撤销机制，学员登录后可按授权学习。
- 继续完善 HLS 文件夹上传、媒体扫描导入、员工角色权限及后台管理体验。
- 将开发安排成分阶段任务，每次先限定修改范围、数据库保护要求和验收标准。
AI 协作方式
我提出真实业务问题、限定风险和验收口径；ChatGPT 协助梳理方案与排查路径；Codex 阅读既有仓库与 API 后实施局部改动，并使用真实 MySQL、API 反馈、Playwright 与截图复核提供证据。
实施过程
- 审查既有 Node.js / Express + MySQL 课程系统与原有后台。
- 围绕课程树、课程排序与发布、学员管理等工作区分阶段迭代。
- 处理 HLS 目录、R2 对象 Key、资源引用和访问控制问题。
- 在隔离测试环境开展 API、数据库与浏览器验证，按阶段推进部署。
资料记载的成果
- 已有运营后台和学员端的实际项目记录与脱敏页面截图。
- 课程/章节/课时管理、授权、撤销与员工权限等功能在历史交付资料中有明确记录。
- 历史排障报告记录修复 76 条视频绑定，核对 4,779 个 HLS 引用；这些是历史任务口径，本次未复测最新线上播放效果。
- 已形成业务问题→AI 工程任务→测试证据→部署交付的协作实践。
技术栈
Node.js、Express、MySQL、HLS、Cloudflare R2、Nginx、Docker、Playwright、Git、ChatGPT、Codex
图集
相关附件
南枫课程系统 · AI Coding 商业落地报告
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真实性说明
南枫项目报告 11 页、5 张脱敏后台截图及历史 Git/测试描述可支持相关陈述；最新生产版本、学员真实学习数据、成本效率提升未在本次检查。
历史任务数字仅代表当时记录，不代表当前系统运行结果。