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