API在社交媒體中的應用
| 層級 | 技術選型 | 說明 |
|---|---|---|
| 前端 | Next.js 14 + Tailwind CSS | 支持 SSR，SEO 友好 |
| 實時信令 | LiveKit Cloud | 200 ms 延遲全球節點 |
| 推理引擎 | GPT-OSS-20b（本地） | 單卡 16 GB VRAM 即可 |
| 業務 API | FastAPI + PostgreSQL | 自帶 Swagger 文檔 |
| 激勵鏈 | Polygon zkEVM | 學分鑄造成 SBT（Soulbound Token） |
| CI/CD | GitHub Actions | 推送到倉庫即自動部署 |
# 1. 克隆官方示例倉庫
git clone https://github.com/openai/gpt-oss-examples gpt-oss-edu
cd gpt-oss-edu
# 2. 啟動所有服務
docker compose up -d
# 3. 初始化數據庫 & 模型
docker exec -it backend python scripts/init_db.py
docker exec -it backend huggingface-cli download Skywork/MindLink-72B-0801| 容器 | 本地端口 | 用戶名/密碼 |
|---|---|---|
| frontend | http://localhost:3000 |
– |
| backend | http://localhost:8000 |
docs / docs |
| LiveKit | http://localhost:7880 |
devkey / secret |
import httpx
r = httpx.post(
"https://api.livekit.io/v1/room",
headers={"Authorization": "Bearer $LIVEKIT_KEY"},
json={"name": "python-101-2025-08-24"}
)
room = r.json()["sid"]
print("?? 直播間 SID:", room)| 功能 | 輸入 | 輸出 | 平均耗時 |
|---|---|---|---|
| 字幕生成 | 音頻流切片 | 中英雙語字幕 | 300 ms |
| 章節摘要 | 10 min 字幕 | 3 行 Markdown 摘要 | 1.2 s |
| FAQ 生成 | 學員問題彈幕 | 推薦回答 | 800 ms |
| 行為 | 激勵 | 鏈上記錄 |
|---|---|---|
| 彈幕提問 | 1 GEM | Polygon tx |
| 回答被采納 | 10 GEM + 徽章 NFT | SBT |
| 完成練習 | 學分（1 ECTS） | 學分銀行 |
POST /api/v1/interaction
Content-Type: application/json
{
"user_id": "0x123...abc",
"type": "answer_accepted",
"room_sid": "python-101-2025-08-24",
"metadata": {"question_id": 42}
}返回：
{
"tx_hash": "0xabcd...1234",
"reward": 10,
"badge_uri": "ipfs://QmZxY..."
}| 維度 | 權重 | 數據來源 |
|---|---|---|
| 直播出勤 | 20 % | LiveKit 日志 |
| 互動頻次 | 15 % | 社區合約事件 |
| 練習得分 | 35 % | FastAPI 自動判卷 |
| 期末項目 | 30 % | GitHub PR + AI Review |
| 并發 | CPU 峰值 | GPU 峰值 | 內存 | 月成本（USD） |
|---|---|---|---|---|
| 500 直播間 | 32 vCPU | RTX A6000 48 GB | 128 GB | 1,200 |
| 2,000 直播間 | 96 vCPU | 2×RTX A6000 | 256 GB | 3,800 |
| 5,000 直播間 | 256 vCPU | 4×A100 80 GB | 512 GB | 8,500 |
數據來源：阿里云
優化技巧
gpt-oss-edu/
├── .github/workflows/deploy.yml
├── docker-compose.yml
├── infra/
│ ├── terraform/ # 多云部署
│ └── k8s/ # Helm Charts
└── docs/
├── swagger.json
└── postman.json| Step | 耗時 | 關鍵動作 |
|---|---|---|
| Code checkout | 4 s | actions/checkout@v4 |
| Docker build | 120 s | cache-from type=gha |
| Terraform plan | 30 s | multi-region |
| Slack notify | 2 s | job-status → #deploy |
文章探討職業教育“直播化+社區化”的趨勢，指出傳統模式存在數據割裂和學分沉淀不足。基于 GPT-OSS 開源 API，實現了直播智能摘要、社區互動激勵、微認證與學分銀行等功能，并可對接 HR SaaS。文中還提供了部署流程與性能優化方案，為職業教育的數字化與可信化升級提供了可行路徑。
