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DevFlow/docs/07-项目管理/Phase2计划-2026-06-12.md

9.1 KiB
Raw Blame History

Phase 2 开发计划

本地优先开发流程验证 - 2026-06-11 至 2026-09-11

🎯 阶段目标

核心目标

  • 验证核心价值链：任务→分支→工作流→合并的完整流程
  • 自用验证 3 个月：每天使用，记录真实场景
  • 聚焦差异化：对抗式评估作为核心卖点

成功标准

  • 自己每天都在用
  • 解决实际问题
  • 流程顺畅无卡点

📋 任务清单

Phase 2.1: 核心链路验证 (2周)

  • 验证任务创建和分支管理
  • 验证工作流执行和日志
  • 验证 Git 集成
  • 验证 AI Chat 功能

实际状态（2026-06-15 核对源码）：✅ 全完成。4 项均落地（任务/分支、工作流执行+日志、Git 集成、AI Chat 单链 ReAct）。

Phase 2.2: 想法池完善 (3周)

  • 基础 CRUD 功能
  • 简单评分系统
  • 标签和分类
  • 搜索和过滤

实际状态（2026-06-15 核对源码）：✅ 全完成。

  • CRUD：list_ideas/create_idea/update_idea/delete_idea/promote_idea（src-tauri/src/commands/idea.rs）+ Ideas.vue
  • 评分：crates/df-ideas/src/scoring.rs::ScoringEngine::compute_default（可行性/影响力/紧急度/综合 0-10），前端雷达图
  • 标签：Ideas.vue::parseTags + tag-list 渲染
  • 搜索/过滤：searchQuery + filters（all/hot/pending/promoted）+ filteredIdeas computed

Phase 2.3: 对抗式评估 (4周)

  • 正方观点生成
  • 反方观点生成
  • 分析师综合分析
  • 评估报告生成

实际状态（2026-06-15 核对源码）：🔄 部分完成（启发式，未接 LLM）。

  • 三路结构已实现：正方 generate_positive_argument / 反方 generate_negative_argument / 分析师 analyst_analysis / 报告 evaluate_idea 回写（crates/df-ideas/src/adversarial.rs）
  • 但当前为基于评分与内容信号的启发式实现（adversarial.rs:3 注释 + :4 TODO），正反方/分析师均由规则模板生成，固定风险模板与具体想法无关（:206）
  • 未接 LLM：adversarial.rs:4 TODO 待接 df-ai::LlmProvider 让论点由 LLM 生成、启发式降级为 fallback

Phase 2.4: 工作流增强 (3周)

  • 自定义工作流编辑器
  • 更多节点类型
  • 条件分支支持
  • 并行执行优化

实际状态（2026-06-15 核对源码）：🔄 仅并行完成，其余未做。

  • ✅ 并行执行优化：crates/df-workflow/src/executor.rs 已有 topological_layers 分层 + futures::future::join_all 同层并行，测试 test_same_layer_runs_in_parallel
  • ⏳ 条件分支支持：crates/df-workflow/src/conditions.rs::ConditionEngine::evaluate 仍只认 true/false 字面量，JSON Path / 数值比较 / contains / and-or-not 全为 TODO（默认值已由 true 改为 false 保守拒绝，与本文件 B 路线描述的"默认 Ok(true) 致边全通"不一致，以源码为准）
  • ⏳ 更多节点类型：仅 ai_node / human_node / script_node 三种生产节点（crates/df-nodes/src/），无新增节点类型
  • ⏳ 自定义工作流编辑器：src/views/ 无工作流编辑器视图（仅有 Projects/Tasks/Ideas 等），未实现

🔄 优先级排序

P0 - 必须完成

  1. 核心链路验证：确保基本流程可用
  2. 自用记录：每天使用日志
  3. 对抗式评估 MVP：基础三路论证

P1 - 重要功能

  1. 想法池基础功能：记录和管理想法
  2. 工作流自定义：支持简单自定义
  3. UI/UX 优化：提升用户体验

P2 - 可选增强

  1. 团队协作：多用户支持
  2. 数据导出：备份和分享
  3. 插件系统：扩展功能

🗂️ 知识库（Tier 1 已完成，Sprint 15）

2026-06-13 完成。

已落地：

  • candidate→published→archived 状态机 + 人工门控（AI 只产 candidate）
  • AI 自动提炼（对话完成后 spawn，min_messages≥4 守卫）
  • LIKE 关键词检索 + system prompt 注入（auto_inject 开关）
  • 手动录入（Knowledge.vue）+ 审核收件箱（按 confidence 排序）
  • Phase 5.5：向量 embedding + 混合检索（Settings 开关，默认关，openai_compat embed）
  • 11 个 IPC Command，设计对齐 MCP 语义

Tier 2 待做：

  • ai_node prompt 注入（节点级知识上下文）
  • 工作流 NodeFailed→pitfall 自动沉淀
  • 决策记录→architecture_pattern（前置 traceability 持久化）
  • MCP Shell 封装（外部工具 Claude Code/CodeX/Cursor 访问）

详见 知识库模块文档。

🧠 决策能力升级（B 路线）

2026-06-12 记录。单独立项，A 路线（UX 快赢）完成并验证后启动。

现状：AI Chat 为单链 ReAct —— run_agentic_loop（src-tauri/src/commands/ai.rs）最多 10 轮，串行执行工具调用，无规划、无协作、无条件分支、无自纠。仅风险门控（Low 自动 / Medium+High 审批）做得较完整。

目标链路：用户意图 → LLM 规划子任务 → coordinator 拆 DAG → executor 分层并行执行 → conditions 按 AI 输出做条件路由 → reflection 自纠。

需求点：

  1. Planning（任务规划）：意图 → LLM 先规划子任务 DAG，再执行
  2. Coordinator（多 agent 协作）：填 crates/df-ai/src/coordinator.rs::AgentCoordinator::run()（当前全 TODO，返回硬编码 "TODO: Agent 协作结果"）
  3. Conditions（条件分支）：填 crates/df-workflow/src/conditions.rs::ConditionEngine::evaluate()（当前只认 true/false 字面量，缺 JSON Path / 比较 / contains / and-or-not，默认 Ok(true) 致 DAG 边全通）
  4. 分层并行接入：executor.rs 已有 topological_layers + join_all（测试 test_same_layer_runs_in_parallel），但仅喂静态 DAG，agentic loop 未接入
  5. Reflection（自纠）：缺失，需执行后自检 / 重试机制

启动前置：重读 coordinator.rs / conditions.rs 确认仍为空壳（期间可能有变动）。

🧩 aichat 后续需求点（路线总览）

2026-06-12 记录。汇总 aichat「决策能力 / 技能联想」两类后续需求，与上方 B 路线互补，便于排期。

A/B 路线拆分

  • A 线 — UX 快赢（进行中/部分已完成）：对话管理（时间分组 + 归档折叠 + 重启恢复对话/窗口）、技能指令注入等体验改进，低成本快速落地。
  • B 线 — 决策能力补强（单独立项）：当前 AI 会话是单链 ReAct，coordinator / conditions 等为空壳，无规划式智能。需补多步规划、条件分支、任务分解等决策能力（详见上方「🧠 决策能力升级（B 路线）」）。

决策能力现状（待 B 线解决）

  • 单链 ReAct：LLM 流式生成 → 工具调用 → 结果回传 → 循环（最多 MAX_AGENT_ITERATIONS=10 轮）。
  • 缺：无前置规划、无条件编排、无多路径裁决。能力天花板受限于单轮 tool-use 循环。
  • 佐证：run_agentic_loop（src-tauri/src/commands/ai.rs）串行执行工具，coordinator.rs::run() 返回硬编码 TODO，conditions.rs::evaluate() 默认 Ok(true) 致 DAG 边全通。

技能 / 联想需求

  • 目标：输入 / 时联想本机 Claude 技能（skills / commands / plugins 三类）并选用。
  • 现状：
    • 后端：扫描三类来源（~/.claude/skills/*/SKILL.md + ~/.claude/commands/*.md + ~/.claude/plugins/marketplaces/**/skills/*/SKILL.md）+ SKILL.md 全文注入 system prompt 已实现（ai_list_skills / read_skill_content）。
    • 前端：/ 联想浮层 UI 已初步，待完善匹配排序与参数提示。
  • 定位：与 B 路线（决策能力）独立，属技能注入体系；可作为独立小需求排期，工作量中（后端扫文件 + IPC、前端联想浮层）。
  • 后续可扩展：Codex（~/.codex/vendor_imports/skills）frontmatter 与 Claude 一致，可统一解析纳入；openclaw 属 agent 选择层、不纳入。

📊 关键指标

使用指标

  • 日活用户：至少自己每天使用
  • 任务完成率：> 80% 任务按计划完成
  • 工作流成功率：> 90% 自动执行成功

质量指标

  • 响应时间：< 1s（本地操作）
  • 错误率：< 5%
  • 用户满意度：自用评分 > 4/5

🚀 交付物

阶段性成果

  1. 第1个月：核心功能可用，开始自用
  2. 第2个月：想法池 + 对抗评估完善
  3. 第3个月：工作流增强，评估是否对外

最终交付

  • 可用的 DevFlow 应用
  • 3 个月使用报告
  • 产品定位调整建议

🎯 风险与应对

主要风险

  1. 自用动力不足

    • 应对：设置使用提醒
    • 应对：建立使用习惯

  2. 功能过于复杂

    • 应对：保持极简原则
    • 应对：砍掉非核心功能

  3. 技术债务累积

    • 应对：定期重构
    • 应对：单元测试覆盖

成功退出条件

如果满足以下条件，可以开始考虑对外发布：

  • 连续 3 个月每天使用
  • 核心功能无重大 Bug
  • 对抗式评估效果显著
  • 明确的产品差异化

回顾: Phase 1 已完成基础架构，Phase 2 专注于验证价值

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