修复: AR-3 审批 reason 查项目名拼对象名(用户再反馈 P0)

build_approval_reason 改 async + 接收 db,对 delete/restore/purge/update/bind/create_task 的 id/project_id 查 ProjectRepo.get_by_id 拼「项目名」(id=x)(原只拼裸 id,用户反馈'只返回 ID 不知道是什么数据')
新增 resolve_project_label helper;process_tool_calls 调用改 await
来源 aichat审查报告 第二章 + 用户 2026-06-14 再反馈;cargo 0 err
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# DevFlow 业务系统设计
> 创建: 2026-06-10 | 状态: 设计中 | 基于: 功能审查结论
---
## 一、产品定位
| 维度 | 定义 |
|------|------|
| **一句话** | AI 原生的产研操作系统,从想法到上线的全流程编排 |
| **目标用户** | 个人开发者优先,后续扩展到小团队 |
| **核心价值** | 全流程编排 — 想法池 → 项目 → 任务 → 工作流 → 发布AI 贯穿每个环节 |
| **差异化** | 想法第一公民 + AI 全程参与 + 本地优先(零运维) |
---
## 二、用户旅程设计
### 2.1 核心旅程
```
💡 想法池 📂 项目 🔀 任务 🚀 发布
─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
捕捉想法 ──→ AI评估评分 ──→ 晋升立项 ──→ 创建任务 ──→ 绑定分支 ──→ 执行工作流 ──→ 合并发布
│ │ │ │ │
└── 淘汰/归档 └── 多任务 └── DAG └── AI辅助 └── 自动化
并行推进 自动执行 冲突解决 发布流程
```
### 2.2 五个阶段详细设计
#### 阶段一:💡 想法池 (Idea Pool)
**用户场景**:开发者日常产生大量想法(看到新技术、遇到痛点、产生产品灵感),需要一个地方快速捕捉、评估、筛选。
| 操作 | 描述 | AI 参与 |
|------|------|---------|
| **捕捉** | 文本输入、快捷键快速记录、剪贴板导入 | 无 |
| **评估** | AI 分析可行性、市场潜力、技术难度 | ⭐ 核心场景LLM 评估报告 |
| **评分** | 多维打分 (可行性/影响力/紧迫性) | AI 给出建议分 |
| **关联** | 相似想法自动发现,可合并 | AI 语义相似度 |
| **晋升** | 高分想法晋升为项目 | AI 生成项目初始化建议 |
| **淘汰** | 低分想法归档或删除 | 无 |
**状态机**
```
Draft → Evaluating → Scored → Approved → Promoted
→ Rejected → Archived
```
**关键问题**
- ✅ 想法是独立于项目的第一公民,不需要先有项目
- ✅ AI 评估是核心差异化功能
- ⚠️ 评分维度需要与实际对齐当前有3套不同的维度定义
#### 阶段二:📂 项目 (Project)
**用户场景**:从想法晋升或手动创建项目,管理项目全生命周期。
| 操作 | 描述 | AI 参与 |
|------|------|---------|
| **创建** | 从想法晋升 或 手动创建 | AI 生成项目描述/技术栈建议 |
| **阶段管理** | 5阶段管线想法→需求→编码→测试→发布 | 阶段推进时 AI 检查前置条件 |
| **上下文** | 项目代码结构、依赖、规范 | AI 自动分析项目结构 |
| **暂停/恢复** | 项目可暂停后恢复 | 无 |
**状态机**
```
Planning → InProgress → Testing → Releasing → Completed
→ Paused → InProgress (恢复)
→ Cancelled
```
**阶段管线**current_stage独立于 status
```
Idea → Requirement → Coding → Testing → Release
```
**关键问题**
- ⚠️ 当前 `status`(项目生命周期)和 `current_stage`(当前阶段)是两个维度,前端混用了
- ⚠️ 数据库 projects 表缺少 `current_stage``repo_path``priority``tags` 字段
#### 阶段三:🔀 任务 (Task)
**用户场景**:项目内创建多个并行任务,每个任务绑定一个 Git 分支,独立工作流。
| 操作 | 描述 | AI 参与 |
|------|------|---------|
| **创建任务** | 标题+描述,自动创建分支 | AI 从需求拆解任务 |
| **绑定分支** | 每个任务一个独立分支 | 自动生成分支名 |
| **执行工作流** | 触发 DAG 工作流(编码→测试→审查) | AI 参与每个节点 |
| **审查** | 代码审查、质量检查 | AI 自动审查 |
| **合并** | 合并到主分支,冲突解决 | AI 辅助冲突解决 |
**状态机**
```
Todo → InProgress → InReview → Testing → Done
→ Blocked → InProgress (解除阻塞)
→ Cancelled
```
**关键问题**
- ⚠️ 缺少 `branches` 表,分支信息无法持久化
- ⚠️ 任务到工作流的关联 (`workflow_def_id`) 缺失
- ⚠️ 前端 TaskStatus 有 4 套不同的值
#### 阶段四:⚙️ 工作流 (Workflow)
**用户场景**DAG 驱动的工作流自动执行,支持条件分支、并行、人工审批。
| 组件 | 描述 |
|------|------|
| **DAG 定义** | 可序列化的节点+边定义,持久化到 SQLite |
| **节点类型** | Script / AI / Docker / Git / HTTP / Human / Notify / Subflow |
| **执行器** | 按拓扑层并行执行,支持暂停/恢复 |
| **事件总线** | 实时推送节点状态到前端 |
| **NodeRegistry** | 根据类型字符串动态创建节点实例 |
**工作流执行生命周期**
```
Pending → Running → Completed
→ Paused → Running (恢复)
→ Failed → Running (重试)
→ Cancelled
```
**关键问题**
- ✅ DAG 拓扑排序算法正确
- ✅ DagDef/NodeRegistry 已实现
- ⚠️ Executor 同层节点尚未并行化
- ⚠️ 条件分支引擎未实现
- ⚠️ HumanNode人工审批暂停/恢复未连通
#### 阶段五:🚀 发布 (Release)
**用户场景**:选择多个已完成任务,编排发布流程。
| 操作 | 描述 | AI 参与 |
|------|------|---------|
| **选择任务** | 选择要发布的 Done 状态任务 | 无 |
| **创建发布** | 合并分支到 release 分支 | AI 生成 changelog |
| **集成测试** | 运行完整测试工作流 | 自动 |
| **发布** | 部署 + 健康检查 | 自动 |
| **回滚** | 发布失败回滚 | AI 分析失败原因 |
**状态机**
```
Planning → Integrating → Testing → Ready → Published
→ RolledBack
→ Cancelled
```
**关键问题**
- ⚠️ 前端完全缺少发布入口
- ⚠️ releases 表缺少 `branch_name``workflow_def_id`
---
## 三、跨领域功能设计
### 3.1 标注系统 (Annotation)
**设计理念**:任何内容(代码/文档/需求/测试报告)都可插入标注,统一收集后交给 AI 批量处理。
| 标记 | 含义 | AI 处理方式 |
|------|------|-----------|
| FIXME | 需要修复 | AI 定位问题并生成修复建议 |
| TODO | 待办 | AI 拆解为任务 |
| QUESTION | 疑问 | AI 尝试回答 |
| RISK | 风险 | AI 评估风险等级 |
| DECISION | 决策 | 自动记录到决策日志 |
| OPTIMIZE | 优化 | AI 给出优化方案 |
**批量处理流程**
```
收集所有 Open 标注 → 按类型分组 → AI 逐条处理 → 标记为 Resolved
```
### 3.2 决策留痕 (Decision Journal)
**设计理念**:所有关键决策自动或半自动记录,全程可追溯。
**自动记录的决策场景**
- 想法评估结果(为什么批准/拒绝)
- 功能标记为"不做"时(为什么不做)
- AI 选择了方案 A 而非方案 B 时
- 代码审查中发现风险时的处理决策
- 发布前的检查点决策
### 3.3 经验进化 (Evolution)
**设计理念**:开发过程自动沉淀知识,越用越聪明。
| 知识类型 | 来源 | 复用场景 |
|---------|------|---------|
| 审查规则 | 代码审查结论 | 后续审查自动应用 |
| Prompt 模板 | 成功的 AI 对话 | 类似场景复用 |
| 踩坑经验 | 错误修复过程 | 遇到类似问题时提醒 |
| 架构模式 | 项目结构分析 | 新项目初始化建议 |
### 3.4 AI 编排
**多模型策略**
```
任务类型 → ModelRouter → 最优模型
代码生成 → Claude/GPT-4
代码审查 → Claude (长上下文)
文档生成 → GLM/DeepSeek (性价比)
快速问答 → DeepSeek (低成本)
```
**Agent 协作模式**Phase 2+
```
Planner Agent → 拆解任务
Coder Agent → 编码实现
Reviewer Agent → 代码审查
Fixer Agent → 修复问题
```
---
## 四、数据模型设计(按阶段)
### Phase 1 最小表集(当前 + 补全)
| 表 | 用途 | 状态 |
|----|------|------|
| ideas | 想法池 | ✅ 已有,需补字段 |
| projects | 项目管理 | ✅ 已有,需补字段 |
| tasks | 任务管理 | ✅ 已有,需补字段 |
| releases | 发布管理 | ✅ 已有,需补字段 |
| workflow_defs | 工作流定义 | ❌ 缺失 |
| workflow_executions | 工作流执行 | ✅ 已有,需补字段 |
| node_executions | 节点执行记录 | ✅ 已有 |
| branches | 分支管理 | ❌ 缺失 |
### Phase 2 扩展表
| 表 | 用途 |
|----|------|
| ai_providers | AI 模型配置 |
| connections | 连接配置 |
| artifacts | 产出物 |
### Phase 3+ 完整表
| 表 | 用途 |
|----|------|
| annotations | 标注系统 |
| decisions | 决策留痕 |
| features | 需求功能清单 |
| test_cases | 测试用例 |
| test_runs | 测试执行记录 |
| knowledge | 经验知识库 |
| merge_requests | 合并请求 |
---
## 五、关键设计决策
### D1: 想法是第一公民
- 想法池独立于项目,可以独立运转
- 想法不需要关联项目即可被评估和打分
- 晋升是单向操作(想法→项目),但保留追溯
### D2: 多任务/分支并行
- 同一项目内多个任务同时开发
- 每个任务绑定独立 Git 分支
- 任务间互不干扰,完成后合并
### D3: 引擎不绑定业务
- DAG 引擎纯粹做编排,不知道"想法"/"项目"等概念
- 阶段是 DAG 模板,可自定义
- 节点通过 Node trait 扩展
### D4: 本地优先
- SQLite 嵌入,不依赖云服务
- 所有数据存储在本地
- 零运维,安装即用
### D5: AI 贯穿全程
- 不是"加了 AI 功能",而是"AI 是系统的一部分"
- 每个阶段都有 AI 参与
- AI 输出作为决策依据,最终决策权在人
### D6: 决策必留痕
- 所有关键决策自动记录
- 决策可追溯到具体上下文(哪个想法、哪个功能、哪次审查)
- 未来可回溯"为什么这么做"
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## 六、审查发现的设计问题与决策
| # | 问题 | 设计决策 | 优先级 |
|---|------|---------|--------|
| 1 | 状态枚举三套不一致 | **以 types.rs 为准**ARCHITECTURE.md 和 SQL 同步 | Phase 1 |
| 2 | projects 缺 status vs stage | **status 和 current_stage 分开**status 管生命周期stage 管进度 | Phase 1 |
| 3 | ideas.promoted_to 缺失 | **V2 补字段**,晋升时回写 | Phase 1 |
| 4 | branches 表不存在 | **V2 新增表**,分支管理需要持久化 | Phase 1 |
| 5 | workflow_executions 缺 project_id | **V2 补字段**,执行记录必须关联业务 | Phase 1 |
| 6 | DAG 不可序列化 | **DagDef/Dag 分离**(已完成) | Phase 1 |
| 7 | Executor 串行 | **同层并行化**(待实现) | Phase 1 |
| 8 | 前端 id 类型不对 | **统一为 string (UUID)** | Phase 1 |
| 9 | Store 未接入 View | **先建 API 层再接 Store** | Phase 1 |
| 10 | 标注/决策表缺失 | Phase 3 再建表,当前 UI 标注 "Coming Soon" | Phase 3 |
| 11 | 需求-测试追溯 | Phase 4 再建表 | Phase 4 |
| 12 | 经验进化 | Phase 5 实现 | Phase 5 |
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## 七、MVP 验证场景
**Phase 1 目标**:跑通"创建想法 → 晋升项目 → 创建任务 → 执行 3 节点工作流 → 查看结果"
```
1. 用户在想法池输入"做一个 Markdown 编辑器"
2. AI 评估可行性,给出评分和建议
3. 用户点击"晋升为项目"
4. 系统创建项目,进入编码阶段
5. 用户创建任务"实现基础编辑功能"
6. 系统创建分支 task/abc123
7. 用户点击"运行工作流"
8. DAG 执行: [Shell: 环境检查] → [Shell: 运行测试] → [Shell: 构建产物]
9. 前端实时展示执行日志
10. 执行完成,结果持久化到 SQLite
11. 用户刷新页面,数据仍在
```
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## 八、已确认的设计决策
### Q1: 想法评分维度 ✅ 已确认
**决策**:采用 C 方案 — 可行性/影响力/紧迫性 + 综合分 (3+1 维)
-`evaluator.rs` 已实现的 `EvalDimension` 对齐
- `IdeaScores { feasibility, impact, urgency, overall }` 保留
### Q2: 发布模块 Phase 1 范围 ✅ 已确认
**决策**Phase 1 简化 — 只做 Release 记录 + 手动标记任务
- releases 表保留,支持 CRUD
- 不做自动化发布流程(合并→测试→部署)
- 前端在 ProjectDetail 中添加简单 Release 面板
### Q3: AI 评估 Phase 1 范围 ✅ 已确认
**决策**Phase 1 用固定算法评分,延后接入 AI
- `ScoringEngine` 当前返回固定 5.0,改为基于启发式规则的简单算法
- Phase 2 接入 LLM 后替换为 AI 评分