CLMS 教学业务管理系统
Learning Business Management System

项目概述
CLMS(Course & Lesson Management System),是一套纯自研的国际教学管理系统。随着学生与课程增加,原有管理逐渐暴露:上课时间记错、金额算错、月度统计耗时、学生状态分散、请假与补课复杂、价格规则难维护,国际时区与夏令时进一步抬高排课复杂度。
市场上没有完全贴合的产品,于是我们自行构建:把分散在各处的教学与经营规则,沉淀为统一的领域模型。
业务挑战
系统要持续回答:今天谁上课?上了多少节?应收多少?谁何时开始?谁请假?谁需补课?谁需跟进?本月统计如何?
现成工具(表格、通用 SaaS、教务系统)都无法把这些规则统一在一个可验证的模型里。
解决方案
我以领域建模为核心,建立 Course → Class → Student → Enrollment → Lesson 的主干(Lesson 为标准化对象,连接教学记录、排课、请假、补课与计费)。
收费支持月付(固定月费,不因单次请假改变当月规则)与按课时(按实际教学课时计费);价格规则支持学生间不同价、保留历史价、按自然月生效不追溯;请假与补课区分教师侧与学生侧;多币种(主要印尼盾 IDR,同时支持美元 USD、澳大利亚元 AUD、人民币 CNY、马来西亚林吉特 MYR、泰铢 THB 等;系统支持「一学生一货币、汇率按日期、保存历史汇率」)。
领域主干
架构分层

实施路径
我负责需求分析、业务规则梳理、领域建模、产品设计、架构判断、AI 辅助实现与测试验证。
AI 是工程实现的杠杆而非产品决策者——准确地说,是 AI-assisted Engineering:理解问题、设计方案、利用 AI 实现、人工判断、持续迭代。
核心能力
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Business Discovery
从真实业务中识别值得产品化的规则。
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Domain Modeling
把模糊业务规则变成可测试的领域模型。
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Product Thinking
在业务目标、复杂度与成本之间建立合理边界。
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SaaS Architecture
围绕可演进的业务模型设计系统分层。
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AI-assisted Engineering
用 AI 提高工程效率,关键决策仍由人判断。
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Financial Precision
计费、汇率与历史价的精确建模与测试。
交付成果
一个由真实业务驱动、从业务规则一路落到产品与工程实现的 SaaS 产品探索:业务建模与核心规则已在实际场景中落地,课程、计费、请假、补课与统计形成可运行的闭环。
项目小结
这个项目让我更确信:复杂业务的价值往往不在代码量,而在于能否把真实规则变成可验证的模型。
技术栈
Domain Layer
Service Layer
Repository Layer
HTTP / UI Layer
工程说明
业务规则与 UI / HTTP 层解耦,为未来 SQLite → PostgreSQL、单用户 → 多角色扩展预留空间。