项目管理模块 ⭐核心模块
本文档是 系统设计主文档 的子文档，详细描述项目管理核心模块的设计。
2.4.1 功能描述
项目管理模块是整个系统最核心、对用户最有直接价值的模块,它将AI能力转化为实际的生产力工具。用户通过自然语言对话的方式下达指令,AI助手帮助完成各种文件处理和创作任务,所有项目文件统一管理,实现真正的AI辅助工作流。
核心价值:
- 对话式工作流: 用户只需用自然语言描述需求,无需掌握复杂软件
- 全能文件处理: 支持网页、文档、数据、演示、视频等几乎所有常见文件类型
- 项目化管理: 每个项目独立文件夹,清晰的文件组织和版本控制
- 知识库集成: 项目可引用知识库内容,知识库也可从项目中学习
- 协作与分享: 项目可以通过社交模块分享,也可作为商品在交易市场出售
2.4.2 架构设计
项目管理系统
├── 项目生命周期管理层
│ ├── 项目创建
│ │ ├── 项目类型选择 (预设模板)
│ │ ├── 项目信息设置 (名称、描述、目标)
│ │ ├── 文件夹结构初始化
│ │ └── Git仓库初始化 (版本控制)
│ │
│ ├── 项目组织
│ │ ├── 项目分类管理
│ │ │ ├── Web开发 (网站、Web应用)
│ │ │ ├── 文档处理 (Word、PDF、Markdown)
│ │ │ ├── 数据分析 (Excel、CSV、数据库)
│ │ │ ├── 报告撰写 (研究报告、工作总结)
│ │ │ ├── 演示文稿 (PPT、Keynote)
│ │ │ ├── 视频制作 (剪辑、字幕、特效)
│ │ │ ├── 图像设计 (平面设计、UI设计)
│ │ │ ├── 代码开发 (软件项目)
│ │ │ └── 混合项目 (多类型组合)
│ │ │
│ │ ├── 标签系统 (自定义标签、智能分类)
│ │ ├── 收藏夹 (快速访问常用项目)
│ │ └── 归档管理 (完成项目归档)
│ │
│ └── 项目监控
│ ├── 进度追踪 (任务完成度)
│ ├── 文件变更监控 (Git diff)
│ ├── 资源使用统计 (存储、AI tokens)
│ └── 协作者活动记录
│
├── 对话式指令处理层 (核心引擎)
│ ├── 自然语言理解 (NLU)
│ │ ├── 意图识别
│ │ │ ├── 创建任务 ("帮我制作一个产品介绍网页")
│ │ │ ├── 编辑任务 ("把标题改成蓝色")
│ │ │ ├── 查询任务 ("这个项目有哪些文件?")
│ │ │ ├── 分析任务 ("分析这份销售数据的趋势")
│ │ │ └── 导出任务 ("生成PDF版本")
│ │ │
│ │ ├── 实体抽取
│ │ │ ├── 文件名、路径
│ │ │ ├── 操作对象 (段落、图片、表格)
│ │ │ ├── 样式参数 (颜色、字体、尺寸)
│ │ │ └── 数据引用 (知识库条目、外部资源)
│ │ │
│ │ └── 上下文管理
│ │ ├── 对话历史记忆 (多轮对话)
│ │ ├── 项目上下文 (当前文件、已完成任务)
│ │ └── 用户偏好学习 (常用风格、习惯)
│ │
│ ├── 任务规划
│ │ ├── 任务拆解 (复杂任务 → 子任务)
│ │ ├── 依赖关系分析 (任务执行顺序)
│ │ ├── 资源评估 (需要的工具、API、模型)
│ │ └── 执行计划生成 (步骤列表)
│ │
│ ├── 工具调用
│ │ ├── Function Calling (LLM原生工具调用)
│ │ ├── 工具库管理
│ │ │ ├── 文件操作工具 (读、写、删、移动)
│ │ │ ├── 格式转换工具 (Word↔PDF, CSV↔Excel)
│ │ │ ├── 代码执行工具 (Python、JavaScript沙箱)
│ │ │ ├── 外部API工具 (Web搜索、图像生成)
│ │ │ └── 自定义工具 (用户编写的脚本)
│ │ │
│ │ └── 工具链编排 (多工具协作)
│ │
│ └── 结果验证与反馈
│ ├── 输出质量检查 (格式、内容完整性)
│ ├── 用户确认机制 (敏感操作前确认)
│ ├── 错误处理与重试
│ └── 学习与优化 (从用户反馈改进)
│
├── 文件处理引擎层
│ ├── Web开发引擎
│ │ ├── HTML生成 (语义化、响应式)
│ │ ├── CSS样式 (现代框架: Tailwind, Bootstrap)
│ │ ├── JavaScript交互 (Vue、React组件)
│ │ ├── 静态站点生成 (Jekyll, Hugo)
│ │ ├── 本地预览服务器
│ │ └── 部署辅助 (GitHub Pages, Vercel)
│ │
│ ├── 文档处理引擎
│ │ ├── Word文档
│ │ │ ├── python-docx (创建、编辑)
│ │ │ ├── 样式模板库 (商务、学术、报告)
│ │ │ ├── 智能排版 (章节、目录、页码)
│ │ │ └── 内容增强 (AI润色、扩写)
│ │ │
│ │ ├── PDF文档
│ │ │ ├── 生成 (ReportLab, WeasyPrint)
│ │ │ ├── 编辑 (PyPDF2, pdfrw)
│ │ │ ├── 解析 (pdfplumber, OCR)
│ │ │ └── 表单填充 (自动填表)
│ │ │
│ │ ├── Markdown
│ │ │ ├── 渲染 (GitHub风格、自定义主题)
│ │ │ ├── 导出 (HTML、PDF、Word)
│ │ │ └── 图表支持 (Mermaid, PlantUML)
│ │ │
│ │ └── 富文本编辑
│ │ ├── 所见即所得编辑器
│ │ ├── 协同编辑 (OT算法)
│ │ └── 版本对比 (diff可视化)
│ │
│ ├── 数据处理引擎
│ │ ├── Excel/CSV
│ │ │ ├── pandas (数据分析)
│ │ │ ├── openpyxl (Excel读写)
│ │ │ ├── 数据清洗 (去重、填充、转换)
│ │ │ └── 公式计算 (复杂业务逻辑)
│ │ │
│ │ ├── 数据分析
│ │ │ ├── 统计分析 (描述性、推断性)
│ │ │ ├── 可视化 (matplotlib, plotly)
│ │ │ ├── 机器学习 (scikit-learn)
│ │ │ └── AI数据洞察 (趋势分析、异常检测)
│ │ │
│ │ ├── 数据库操作
│ │ │ ├── SQL查询生成 (自然语言→SQL)
│ │ │ ├── SQLite本地库
│ │ │ └── 远程数据库连接 (MySQL, PostgreSQL)
│ │ │
│ │ └── 报表生成
│ │ ├── 交互式仪表盘 (Streamlit, Dash)
│ │ ├── 定时报表 (自动化任务)
│ │ └── 多维数据分析 (OLAP)
│ │
│ ├── 演示文稿引擎
│ │ ├── PPT生成
│ │ │ ├── python-pptx (创建、编辑)
│ │ │ ├── 模板库 (商务、教育、创意)
│ │ │ ├── AI内容生成 (大纲→完整PPT)
│ │ │ └── 智能排版 (布局、对齐、配色)
│ │ │
│ │ ├── 多媒体集成
│ │ │ ├── 图片处理 (压缩、裁剪)
│ │ │ ├── 图表嵌入 (数据可视化)
│ │ │ └── 视频嵌入
│ │ │
│ │ └── 演讲辅助
│ │ ├── 演讲稿生成
│ │ ├── 动画效果
│ │ └── 导出格式 (PDF、视频)
│ │
│ ├── 视频处理引擎
│ │ ├── 视频剪辑
│ │ │ ├── moviepy (Python视频编辑)
│ │ │ ├── FFmpeg (格式转换、压缩)
│ │ │ ├── 剪辑操作 (剪切、合并、调速)
│ │ │ └── 滤镜特效
│ │ │
│ │ ├── 字幕处理
│ │ │ ├── AI语音识别 (Whisper)
│ │ │ ├── 字幕生成 (SRT、ASS)
│ │ │ ├── 字幕翻译
│ │ │ └── 字幕烧录
│ │ │
│ │ ├── AI增强
│ │ │ ├── 视频摘要 (关键帧提取)
│ │ │ ├── 场景分割
│ │ │ ├── 人脸识别与追踪
│ │ │ └── 自动配乐 (AI音乐生成)
│ │ │
│ │ └── 导出与发布
│ │ ├── 多分辨率导出
│ │ ├── 平台优化 (抖音、B站)
│ │ └── 直接上传 (API集成)
│ │
│ ├── 图像设计引擎
│ │ ├── AI绘图
│ │ │ ├── Stable Diffusion (文生图)
│ │ │ ├── ControlNet (精确控制)
│ │ │ ├── 图像编辑 (局部重绘)
│ │ │ └── 风格转换
│ │ │
│ │ ├── 平面设计
│ │ │ ├── 自动布局 (海报、名片)
│ │ │ ├── 图标生成
│ │ │ ├── 配色方案 (AI推荐)
│ │ │ └── 矢量图形 (SVG)
│ │ │
│ │ └── 图片处理
│ │ ├── Pillow (基础操作)
│ │ ├── 背景移除
│ │ ├── 图像增强 (超分辨率)
│ │ └── 批量处理
│ │
│ └── 代码开发引擎
│ ├── 代码生成
│ │ ├── 多语言支持 (Python、JS、Java、Go等)
│ │ ├── 框架代码 (Flask、Express、Spring)
│ │ ├── 单元测试生成
│ │ └── 文档注释生成
│ │
│ ├── 代码辅助
│ │ ├── 代码补全 (基于上下文)
│ │ ├── Bug修复建议
│ │ ├── 代码重构
│ │ └── 性能优化建议
│ │
│ └── 项目脚手架
│ ├── 快速初始化 (create-react-app风格)
│ ├── 依赖管理 (自动安装)
│ ├── 配置文件生成
│ └── Git初始化与提交
│
├── 项目存储层
│ ├── 文件系统组织
│ │ ├── 根目录结构
│ │ │ ├── projects/ (与knowledge/同级)
│ │ │ │ ├── <project_id_1>/
│ │ │ │ │ ├── .project.json (项目元数据)
│ │ │ │ │ ├── .git/ (版本控制)
│ │ │ │ │ ├── sources/ (源文件)
│ │ │ │ │ ├── outputs/ (生成的文件)
│ │ │ │ │ ├── assets/ (资源文件: 图片、视频)
│ │ │ │ │ ├── data/ (数据文件)
│ │ │ │ │ ├── docs/ (文档)
│ │ │ │ │ └── README.md (项目说明)
│ │ │ │ └── <project_id_2>/
│ │ │ │
│ │ │ └── knowledge/ (知识库目录)
│ │ │
│ │ ├── 项目模板库
│ │ │ ├── templates/
│ │ │ │ ├── web/
│ │ │ │ ├── document/
│ │ │ │ ├── data-analysis/
│ │ │ │ ├── presentation/
│ │ │ │ └── custom/
│ │ │ └── 模板变量替换
│ │ │
│ │ └── 备份策略
│ │ ├── 自动快照 (每次重大变更)
│ │ ├── 增量备份 (rsync)
│ │ └── 云端同步 (可选)
│ │
│ ├── 元数据数据库 (SQLCipher)
│ │ ├── 项目表
│ │ ├── 文件表
│ │ ├── 任务表
│ │ ├── 对话历史表
│ │ └── 项目协作者表
│ │
│ └── 版本控制
│ ├── Git集成
│ │ ├── 自动提交 (每次AI修改)
│ │ ├── 提交信息自动生成 (AI总结变更)
│ │ ├── 分支管理 (功能分支)
│ │ └── 版本回溯 (时间旅行)
│ │
│ └── 冲突解决
│ ├── 多设备同步冲突
│ ├── AI辅助合并
│ └── 用户选择策略
│
├── AI协作层
│ ├── 多模型协同
│ │ ├── 思维模型 (LLM)
│ │ │ ├── 任务理解与规划 (GPT-4、Claude)
│ │ │ ├── 内容生成 (文字创作)
│ │ │ └── 代码生成 (Codex、StarCoder)
│ │ │
│ │ ├── 专用模型
│ │ │ ├── 图像生成 (DALL-E、Midjourney、SD)
│ │ │ ├── 语音识别 (Whisper)
│ │ │ ├── 语音合成 (TTS)
│ │ │ ├── 视频理解 (VideoLLM)
│ │ │ └── OCR (PaddleOCR, Tesseract)
│ │ │
│ │ └── 嵌入模型
│ │ ├── 文本向量化 (用于知识检索)
│ │ ├── 图像向量化 (相似图搜索)
│ │ └── 跨模态检索 (CLIP)
│ │
│ ├── 提示词工程
│ │ ├── 系统提示词库
│ │ │ ├── 角色定义 (Web开发专家、数据分析师)
│ │ │ ├── 输出格式约束 (JSON、Markdown)
│ │ │ └── 质量要求 (专业、简洁、详细)
│ │ │
│ │ ├── 动态提示词组装
│ │ │ ├── 项目上下文注入
│ │ │ ├── 用户偏好注入
│ │ │ ├── 知识库检索结果注入 (RAG)
│ │ │ └── Few-shot示例选择
│ │ │
│ │ └── 提示词优化
│ │ ├── A/B测试
│ │ ├── 自动优化 (基于效果反馈)
│ │ └── 用户自定义提示词
│ │
│ ├── 知识库集成 (与2.1模块联动)
│ │ ├── 项目引用知识
│ │ │ ├── 对话中@知识条目
│ │ │ ├── 自动检索相关知识 (RAG)
│ │ │ ├── 知识作为项目模板
│ │ │ └── 知识作为Few-shot示例
│ │ │
│ │ └── 知识从项目学习
│ │ ├── 项目对话自动保存为知识
│ │ ├── 优秀输出标记为知识
│ │ ├── 项目文件导入知识库
│ │ └── 经验总结 (项目复盘→知识条目)
│ │
│ └── Agent工作流
│ ├── ReAct (推理-行动循环)
│ ├── 自主任务分解
│ ├── 工具使用学习
│ └── 自我反思与改进
│
└── 模块集成层
├── 与知识库模块集成 (2.1)
│ ├── 知识检索增强 (项目AI使用知识库)
│ ├── 知识沉淀 (项目经验→知识库)
│ ├── 模板共享 (项目模板存储在知识库)
│ └── 统一向量检索
│
├── 与社交模块集成 (2.2)
│ ├── 项目分享
│ │ ├── 项目展示页生成 (预览、截图)
│ │ ├── 分享到动态 (带链接)
│ │ ├── 协作邀请 (多人编辑)
│ │ └── 开源项目发布
│ │
│ └── 协作功能
│ ├── 好友协作 (实时编辑)
│ ├── 权限管理 (查看/编辑/管理)
│ ├── 变更通知 (推送更新)
│ └── 评论与反馈
│
├── 与交易模块集成 (2.3)
│ ├── 项目作为商品
│ │ ├── 项目打包 (源文件+文档)
│ │ ├── 项目定价 (按类型、复杂度)
│ │ ├── 演示预览 (买家可查看部分内容)
│ │ └── 版权保护 (水印、许可证)
│ │
│ ├── 项目交付
│ │ ├── 智能合约托管
│ │ ├── 分阶段交付 (里程碑)
│ │ ├── 修改意见管理
│ │ └── 最终验收
│ │
│ └── 服务市场
│ ├── 项目定制服务 (接单)
│ ├── AI辅助报价
│ ├── 进度跟踪
│ └── 自动交付
│
└── 扩展能力
├── 插件系统
│ ├── 第三方工具集成 (Figma、Notion)
│ ├── 自定义处理器
│ └── API扩展
│
└── 自动化工作流
├── 定时任务 (每日报表)
├── 触发器 (数据变化→更新报告)
└── 批处理 (批量文件转换)2.4.3 核心流程
项目创建流程:
1. 用户发起创建项目请求
- 方式1: 对话式 ("帮我创建一个产品介绍网站项目")
- 方式2: 选择模板 (预设项目类型)
- 方式3: 空白项目 (完全自定义)
2. AI助手收集项目信息
- 智能提问: "这个网站的目标用户是谁?"
- 提取关键参数: 项目类型、规模、需求
- 推荐模板: "根据您的需求,建议使用'单页应用'模板"
3. 创建项目结构
- 生成唯一项目ID: proj_<timestamp>_<uuid>
- 创建文件夹: projects/proj_xxx/
- 初始化目录结构: sources/, outputs/, assets/, data/, docs/
- 创建.project.json元数据文件
- Git初始化: git init && git add . && git commit -m "Initial commit"
4. 写入数据库
- 插入projects表
- 创建初始任务记录
- 建立对话会话
5. 应用项目模板 (如果选择了模板)
- 复制模板文件到项目目录
- 变量替换 (项目名称、作者等)
- AI生成初始README.md
6. 开始首次对话
- 系统消息: "项目已创建,您想从哪里开始?"
- 用户下达第一个任务对话式任务执行流程 (核心工作流):
用户输入: "帮我制作一个产品介绍网页,产品是智能手表,主要卖点是续航长、健康监测、时尚外观"
1. 自然语言理解 (NLU)
├── 意图识别: "创建网页"
├── 实体抽取:
│ ├── 文件类型: HTML网页
│ ├── 内容主题: 产品介绍
│ ├── 产品名称: 智能手表
│ └── 卖点: [续航长, 健康监测, 时尚外观]
└── 上下文检查: 当前项目类型、已有文件
2. 任务规划
├── AI分解任务:
│ ├── 子任务1: 设计网页结构 (header, features, CTA)
│ ├── 子任务2: 编写HTML框架
│ ├── 子任务3: 编写CSS样式 (响应式)
│ ├── 子任务4: 添加JavaScript交互 (可选)
│ └── 子任务5: 生成预览
│
├── 依赖分析: 子任务1 → 2 → 3 → 4 → 5
└── 资源评估: 需要LLM(代码生成)、文件写入工具、预览服务器
3. 知识检索 (RAG)
├── 向量搜索知识库: "产品介绍网页示例"
├── 检索历史项目: 相似的成功案例
└── 获取用户偏好: 之前使用的CSS框架、配色方案
4. 内容生成
├── 调用LLM生成HTML
│ ├── System Prompt: "你是专业的Web开发专家,擅长创建现代、响应式的产品介绍页面..."
│ ├── 用户需求注入: "智能手表,卖点: 续航、健康、时尚"
│ ├── RAG上下文: [知识库中的优秀案例]
│ └── 输出约束: "只输出完整的HTML代码,使用Tailwind CSS"
│
├── 生成CSS (如果需要自定义)
└── 生成JavaScript (交互逻辑)
5. 文件操作
├── 写入文件:
│ ├── projects/proj_xxx/sources/index.html
│ ├── projects/proj_xxx/sources/styles.css (如果有)
│ └── projects/proj_xxx/sources/script.js (如果有)
│
├── 更新数据库:
│ ├── 插入project_files表
│ └── 更新project_tasks表 (状态: completed)
│
└── Git自动提交:
├── git add sources/
└── git commit -m "AI: 创建智能手表产品介绍网页"
6. 预览与展示
├── 启动本地HTTP服务器 (http://localhost:8080)
├── 生成预览截图 (headless browser)
├── 返回结果给用户:
│ ├── 文件路径: /projects/proj_xxx/sources/index.html
│ ├── 预览链接: http://localhost:8080/index.html
│ ├── 截图预览: [缩略图]
│ └── AI说明: "我已经创建了一个响应式的产品介绍页面,包含了您提到的三个卖点..."
│
└── 等待用户反馈
7. 迭代优化 (如果用户提出修改)
用户: "把标题改成蓝色,字体加大"
├── 理解修改意图: 样式调整
├── 读取现有文件: index.html
├── AI生成修改后的代码 (只修改相关部分)
├── 写回文件
├── Git提交: "AI: 调整标题样式 - 蓝色,加大字体"
└── 刷新预览,返回结果
8. 任务完成确认
用户: "很好,就这样吧"
├── 更新任务状态: completed
├── 生成项目输出:
│ └── 复制到outputs/目录 (可交付版本)
├── 询问是否保存经验到知识库:
│ └── "是否将这次对话保存为'制作产品介绍网页'的经验?"
└── 等待下一个任务跨文件类型任务流程 (复杂示例):
用户: "分析data文件夹中的销售数据,生成Excel报表和PPT演示文稿"
1. 任务拆解
├── 子任务1: 读取并分析sales.csv
├── 子任务2: 生成数据洞察 (趋势、异常、建议)
├── 子任务3: 创建Excel报表 (格式化、图表)
├── 子任务4: 生成PPT (可视化、关键发现)
└── 依赖关系: 1 → 2 → (3 & 4 并行)
2. 数据分析阶段
├── 使用pandas读取CSV
├── 执行分析代码 (在沙箱中):
│ ├── df.describe() - 描述性统计
│ ├── 趋势分析 - 月度增长率
│ ├── 异常检测 - 销售突降
│ └── 相关性分析 - 产品类别与销售额
│
└── AI生成洞察报告:
"11月销售额同比增长23%,主要由产品A驱动(占比45%)。
但12月出现15%下滑,建议调查原因..."
3. Excel报表生成
├── 使用openpyxl创建工作簿
├── AI设计表格结构:
│ ├── Sheet1: 原始数据
│ ├── Sheet2: 汇总统计
│ ├── Sheet3: 月度趋势
│ └── Sheet4: 产品排名
│
├── 插入图表 (柱状图、折线图、饼图)
├── 应用样式模板 (表头蓝色、数据区域斑马纹)
└── 保存: outputs/sales_report.xlsx
4. PPT演示生成
├── 使用python-pptx创建演示
├── AI生成大纲:
│ ├── 封面: "2024年销售数据分析"
│ ├── 第2页: 整体概览 (总销售额、增长率)
│ ├── 第3页: 趋势分析 (折线图)
│ ├── 第4页: 产品分布 (饼图)
│ ├── 第5页: 关键发现 (3-5个bullet points)
│ └── 第6页: 行动建议
│
├── 应用商务模板 (配色、字体)
├── 嵌入图表 (从Excel导出或重新生成)
└── 保存: outputs/sales_presentation.pptx
5. 结果汇总
├── 显示文件列表:
│ ├── ✓ outputs/sales_report.xlsx
│ └── ✓ outputs/sales_presentation.pptx
│
├── AI总结:
│ "我已完成销售数据分析,生成了详细的Excel报表和演示文稿。
│ 主要发现: [3个关键点]。
│ 建议: [2个行动建议]"
│
└── 提供下载/打开选项项目协作流程 (与社交模块集成):
1. 项目所有者发起分享
├── 选择分享对象: 好友、群组、公开
├── 设置权限:
│ ├── 查看: 只读,可查看文件和对话历史
│ ├── 评论: 可添加批注和建议
│ ├── 编辑: 可修改文件
│ └── 管理: 可邀请他人、修改设置
│
└── 生成分享链接/二维码
2. 协作者加入
├── 扫码或点击链接
├── 验证DID身份
├── 同步项目文件到本地
│ ├── Git clone (如果有权限)
│ └── 只读缓存 (如果仅查看)
│
└── 加入项目聊天室
3. 协同工作
├── 实时编辑:
│ ├── WebSocket同步
│ ├── OT算法处理冲突
│ ├── 显示其他人的光标位置
│ └── 变更实时广播
│
├── AI协作:
│ ├── 每个协作者可对话AI
│ ├── AI理解多人上下文
│ └── AI提醒冲突 ("Bob正在编辑同一文件")
│
└── 版本控制:
├── 每人的修改自动提交
├── 提交信息包含作者DID
└── 冲突时AI辅助合并
4. 项目交付 (如果是交易)
├── 买家提出修改意见 (留言板)
├── 卖家AI辅助修改
├── 分阶段验收 (里程碑)
├── 最终交付:
│ ├── 打包项目文件
│ ├── 生成交付文档
│ └── 智能合约释放款项
│
└── 评价与归档项目商品化流程 (与交易模块集成):
1. 打包为商品
├── 项目准备:
│ ├── 清理临时文件
│ ├── 检查敏感信息 (API密钥等)
│ ├── 生成完整文档 (README、使用说明)
│ └── AI生成演示视频/截图
│
├── 商品信息:
│ ├── AI生成标题和描述
│ ├── 自动分类 (Web、文档、数据等)
│ ├── 标签提取 (技术栈、适用场景)
│ └── 定价建议 (基于项目复杂度)
│
└── 发布到交易市场
2. 买家浏览与购买
├── 在市场搜索项目
├── 查看项目演示:
│ ├── 预览部分代码 (前50行)
│ ├── 在线Demo (如果是Web项目)
│ ├── 截图/视频
│ └── AI生成的技术说明
│
├── 购买决策:
│ ├── AI分析适用性 ("这个项目适合您吗?")
│ ├── 查看卖家信誉
│ └── 讨价还价 (AI协商助手)
│
└── 签署智能合约并支付
3. 交付与验收
├── 自动交付:
│ ├── 完整源代码
│ ├── 配置说明
│ ├── 部署指南
│ └── AI客服 (解答部署问题)
│
├── 买家验收:
│ ├── AI辅助测试
│ ├── 提出问题或修改需求
│ └── 确认或发起争议
│
└── 完成交易:
├── 释放款项给卖家
├── 双方评价
└── 项目归档2.4.4 数据模型
项目管理数据库表结构:
sql
-- 项目表
CREATE TABLE projects (
id TEXT PRIMARY KEY, -- proj_<timestamp>_<uuid>
name TEXT NOT NULL,
description TEXT,
type TEXT NOT NULL, -- 'web', 'document', 'data_analysis', 'presentation', 'video', 'image', 'code', 'mixed'
category TEXT, -- 二级分类,例如: 'react_app', 'sales_report', 'product_demo'
owner_did TEXT NOT NULL, -- 项目所有者DID
folder_path TEXT NOT NULL, -- 项目文件夹路径: projects/proj_xxx/
template_id TEXT, -- 如果从模板创建,记录模板ID
status TEXT DEFAULT 'active', -- 'active', 'archived', 'deleted'
visibility TEXT DEFAULT 'private', -- 'private', 'shared', 'public'
-- 统计信息
file_count INTEGER DEFAULT 0,
task_count INTEGER DEFAULT 0,
completed_task_count INTEGER DEFAULT 0,
total_ai_tokens INTEGER DEFAULT 0, -- 消耗的AI tokens
-- 时间戳
created_at INTEGER NOT NULL,
updated_at INTEGER NOT NULL,
last_activity_at INTEGER NOT NULL,
-- Git信息
git_repo_path TEXT, -- Git仓库路径
latest_commit_hash TEXT,
-- 标签与分类
tags TEXT, -- JSON数组: ['responsive', 'tailwind', 'dark-mode']
-- 项目设置 (JSON)
settings TEXT, -- {"auto_commit": true, "ai_model": "gpt-4", "language": "zh-CN"}
FOREIGN KEY (owner_did) REFERENCES identities(did)
);
-- 项目文件表
CREATE TABLE project_files (
id TEXT PRIMARY KEY,
project_id TEXT NOT NULL,
file_name TEXT NOT NULL,
file_path TEXT NOT NULL, -- 相对于项目根目录的路径: sources/index.html
file_type TEXT NOT NULL, -- 'html', 'css', 'js', 'py', 'xlsx', 'docx', 'pdf', 'mp4'等
file_size INTEGER, -- 字节
file_hash TEXT, -- SHA-256哈希值 (内容校验)
-- 文件来源
source TEXT NOT NULL, -- 'ai_generated', 'user_uploaded', 'imported', 'template'
generator_model TEXT, -- 如果是AI生成,记录模型: 'gpt-4', 'claude-3'
-- 文件关系
parent_file_id TEXT, -- 如果是从另一文件衍生 (例如PDF从Word导出)
related_task_id TEXT, -- 关联的任务ID
-- 版本信息
version INTEGER DEFAULT 1, -- 文件版本号
git_commit_hash TEXT, -- 对应的Git提交
-- 文件元数据 (JSON)
metadata TEXT, -- {"width": 1920, "height": 1080, "duration": 120} (视频)
-- {"word_count": 3500, "page_count": 12} (文档)
created_at INTEGER NOT NULL,
updated_at INTEGER NOT NULL,
FOREIGN KEY (project_id) REFERENCES projects(id),
FOREIGN KEY (related_task_id) REFERENCES project_tasks(id),
FOREIGN KEY (parent_file_id) REFERENCES project_files(id)
);
-- 项目任务表 (记录AI执行的所有任务)
CREATE TABLE project_tasks (
id TEXT PRIMARY KEY,
project_id TEXT NOT NULL,
-- 任务描述
title TEXT NOT NULL, -- AI自动生成的任务标题
user_instruction TEXT NOT NULL, -- 用户原始指令: "帮我制作一个网页"
-- 任务分类
task_type TEXT NOT NULL, -- 'create', 'edit', 'analyze', 'convert', 'query'
target_file_type TEXT, -- 目标文件类型: 'html', 'docx', 'pptx'
-- 任务状态
status TEXT DEFAULT 'pending',
-- 'pending', 'planning', 'executing', 'completed', 'failed', 'cancelled'
-- 任务执行信息
execution_plan TEXT, -- JSON: 任务拆解和执行计划
executed_steps TEXT, -- JSON数组: 已执行的步骤记录
error_message TEXT, -- 如果失败,记录错误信息
-- AI使用情况
ai_model TEXT, -- 使用的主模型: 'gpt-4', 'claude-3-sonnet'
prompt_tokens INTEGER DEFAULT 0,
completion_tokens INTEGER DEFAULT 0,
total_tokens INTEGER DEFAULT 0,
-- 输出结果
output_file_ids TEXT, -- JSON数组: 生成的文件ID列表
output_summary TEXT, -- AI生成的结果总结
-- 用户反馈
user_rating INTEGER, -- 1-5星评分
user_feedback TEXT, -- 用户评价
-- 时间信息
created_at INTEGER NOT NULL,
started_at INTEGER,
completed_at INTEGER,
duration_seconds INTEGER, -- 执行耗时
FOREIGN KEY (project_id) REFERENCES projects(id)
);
-- 项目对话历史表
CREATE TABLE project_conversations (
id TEXT PRIMARY KEY,
project_id TEXT NOT NULL,
task_id TEXT, -- 关联的任务 (如果是任务相关的对话)
-- 对话角色
role TEXT NOT NULL, -- 'user', 'assistant', 'system', 'tool'
-- 消息内容
content TEXT NOT NULL, -- 消息文本
content_type TEXT DEFAULT 'text', -- 'text', 'image', 'file', 'code'
attachments TEXT, -- JSON数组: 附件 (图片、文件路径)
-- AI相关 (如果是assistant消息)
model TEXT, -- 使用的模型
tokens INTEGER, -- token消耗
function_calls TEXT, -- JSON: 工具调用记录
-- 消息元数据
is_pinned INTEGER DEFAULT 0, -- 是否置顶 (重要消息)
parent_message_id TEXT, -- 引用的消息ID (回复、编辑)
created_at INTEGER NOT NULL,
FOREIGN KEY (project_id) REFERENCES projects(id),
FOREIGN KEY (task_id) REFERENCES project_tasks(id),
FOREIGN KEY (parent_message_id) REFERENCES project_conversations(id)
);
-- 项目协作者表
CREATE TABLE project_collaborators (
id TEXT PRIMARY KEY,
project_id TEXT NOT NULL,
collaborator_did TEXT NOT NULL,
-- 权限控制
role TEXT NOT NULL, -- 'owner', 'editor', 'commenter', 'viewer'
permissions TEXT, -- JSON: 详细权限 {"can_edit": true, "can_invite": false, "can_delete": false}
-- 协作状态
status TEXT DEFAULT 'active', -- 'invited', 'active', 'removed'
-- 邀请信息
invited_by_did TEXT, -- 邀请人DID
invited_at INTEGER,
accepted_at INTEGER,
-- 活动统计
last_active_at INTEGER,
edit_count INTEGER DEFAULT 0,
comment_count INTEGER DEFAULT 0,
FOREIGN KEY (project_id) REFERENCES projects(id),
FOREIGN KEY (collaborator_did) REFERENCES contacts(did),
FOREIGN KEY (invited_by_did) REFERENCES contacts(did)
);
-- 项目评论/批注表 (协作功能)
CREATE TABLE project_comments (
id TEXT PRIMARY KEY,
project_id TEXT NOT NULL,
file_id TEXT, -- 如果是针对特定文件的评论
commenter_did TEXT NOT NULL,
-- 评论内容
content TEXT NOT NULL,
comment_type TEXT DEFAULT 'general', -- 'general', 'suggestion', 'question', 'approval'
-- 评论位置 (如果是文档批注)
position_data TEXT, -- JSON: {"line": 42, "column": 10} 或 {"page": 3, "x": 100, "y": 200}
-- 评论状态
status TEXT DEFAULT 'open', -- 'open', 'resolved', 'dismissed'
resolved_by_did TEXT,
resolved_at INTEGER,
-- 回复关系
parent_comment_id TEXT, -- 评论的评论 (嵌套)
created_at INTEGER NOT NULL,
updated_at INTEGER NOT NULL,
FOREIGN KEY (project_id) REFERENCES projects(id),
FOREIGN KEY (file_id) REFERENCES project_files(id),
FOREIGN KEY (commenter_did) REFERENCES contacts(did),
FOREIGN KEY (resolved_by_did) REFERENCES contacts(did),
FOREIGN KEY (parent_comment_id) REFERENCES project_comments(id)
);
-- 项目模板表
CREATE TABLE project_templates (
id TEXT PRIMARY KEY,
name TEXT NOT NULL,
description TEXT,
category TEXT NOT NULL, -- 'web', 'document', 'data_analysis'等
-- 模板文件
template_path TEXT NOT NULL, -- 模板文件夹路径
thumbnail_path TEXT, -- 模板缩略图
-- 模板变量
variables TEXT, -- JSON数组: 需要用户提供的变量 [{"name": "project_name", "type": "text", "required": true}]
-- 模板来源
source TEXT DEFAULT 'builtin', -- 'builtin', 'user_created', 'community'
creator_did TEXT, -- 如果是用户创建的模板
-- 模板受欢迎度
use_count INTEGER DEFAULT 0,
rating REAL DEFAULT 0.0,
-- 标签与分类
tags TEXT, -- JSON数组
created_at INTEGER NOT NULL,
updated_at INTEGER NOT NULL,
FOREIGN KEY (creator_did) REFERENCES contacts(did)
);
-- 项目市场商品表 (与交易模块关联)
CREATE TABLE project_marketplace_listings (
id TEXT PRIMARY KEY,
project_id TEXT NOT NULL,
seller_did TEXT NOT NULL,
-- 商品信息
title TEXT NOT NULL, -- 可能与项目名称不同
description TEXT NOT NULL, -- AI优化后的商品描述
category TEXT NOT NULL,
-- 定价
price REAL NOT NULL,
currency TEXT DEFAULT 'CNY',
license_type TEXT NOT NULL, -- 'single_use', 'multi_use', 'open_source', 'commercial'
-- 商品内容
included_files TEXT, -- JSON数组: 包含的文件列表
demo_url TEXT, -- 演示地址 (如果是Web项目)
preview_images TEXT, -- JSON数组: 预览图片路径
-- 销售状态
status TEXT DEFAULT 'active', -- 'draft', 'active', 'sold_out', 'delisted'
-- 销售统计
view_count INTEGER DEFAULT 0,
purchase_count INTEGER DEFAULT 0,
total_revenue REAL DEFAULT 0.0,
created_at INTEGER NOT NULL,
updated_at INTEGER NOT NULL,
FOREIGN KEY (project_id) REFERENCES projects(id),
FOREIGN KEY (seller_did) REFERENCES contacts(did)
);
-- 项目知识关联表 (与知识库模块集成)
CREATE TABLE project_knowledge_links (
id TEXT PRIMARY KEY,
project_id TEXT NOT NULL,
knowledge_id TEXT NOT NULL, -- 关联的知识条目ID
-- 关联类型
link_type TEXT NOT NULL, -- 'reference', 'template', 'learned_from', 'example'
-- 关联上下文
context TEXT, -- 描述这个知识是如何使用的: "作为网页布局参考"
task_id TEXT, -- 在哪个任务中使用了这个知识
created_at INTEGER NOT NULL,
FOREIGN KEY (project_id) REFERENCES projects(id),
FOREIGN KEY (knowledge_id) REFERENCES knowledge_items(id),
FOREIGN KEY (task_id) REFERENCES project_tasks(id)
);
-- 项目自动化规则表 (工作流自动化)
CREATE TABLE project_automation_rules (
id TEXT PRIMARY KEY,
project_id TEXT NOT NULL,
name TEXT NOT NULL,
description TEXT,
-- 触发条件
trigger_type TEXT NOT NULL, -- 'schedule', 'file_change', 'task_complete', 'manual'
trigger_config TEXT NOT NULL, -- JSON: {"cron": "0 9 * * *"} 或 {"file_pattern": "data/*.csv"}
-- 执行动作
action_type TEXT NOT NULL, -- 'run_task', 'generate_report', 'send_notification', 'git_commit'
action_config TEXT NOT NULL, -- JSON: 动作参数
-- 状态
is_enabled INTEGER DEFAULT 1,
last_run_at INTEGER,
next_run_at INTEGER,
created_at INTEGER NOT NULL,
FOREIGN KEY (project_id) REFERENCES projects(id)
);.project.json 文件结构 (每个项目文件夹中):
json
{
"id": "proj_20250115_a3f4e2d1",
"name": "智能手表产品介绍网站",
"type": "web",
"category": "landing_page",
"version": "1.2.0",
"created_at": 1705305600,
"updated_at": 1705392000,
"owner": {
"did": "did:chainlesschain:abc123",
"name": "张三"
},
"description": "为智能手表设计的现代响应式产品介绍页面,突出续航、健康监测和时尚设计三大卖点。",
"structure": {
"sources": "源代码文件",
"outputs": "可交付的输出文件",
"assets": "图片、视频等资源",
"data": "数据文件",
"docs": "文档说明"
},
"tech_stack": ["HTML5", "Tailwind CSS", "Vanilla JavaScript"],
"ai_models_used": [
{
"model": "gpt-4",
"purpose": "代码生成",
"total_tokens": 15234
},
{
"model": "dall-e-3",
"purpose": "生成产品图片",
"images_generated": 3
}
],
"git": {
"initialized": true,
"remote": null,
"branch": "main",
"latest_commit": "f4a3e2d"
},
"settings": {
"auto_commit": true,
"default_ai_model": "gpt-4",
"language": "zh-CN",
"code_style": "prettier"
},
"collaborators": [],
"tags": ["responsive", "product-page", "tailwind", "dark-mode"],
"statistics": {
"file_count": 5,
"total_size_bytes": 245760,
"task_count": 8,
"completed_tasks": 8,
"conversation_messages": 23
}
}2.4.5 技术选型
| 组件 | PC端 | 移动端 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 对话引擎 | |||
| NLU模型 | GPT-4 / Claude-3 | MiniCPM-2B (本地) | 意图识别和实体抽取 |
| Function Calling | OpenAI Functions | 自定义解析 | 工具调用机制 |
| 文件处理库 | |||
| Web开发 | - | - | |
| HTML/CSS | Jinja2模板 | 同左 | 模板渲染 |
| JavaScript | - | - | 直接生成 |
| 预览服务器 | Python http.server | 同左 | 本地预览 |
| 文档处理 | - | - | |
| Word | python-docx | python-docx | 创建和编辑 |
| ReportLab, WeasyPrint | 同左 (精简版) | 生成PDF | |
| PDF解析 | pdfplumber | 同左 | 提取文本和表格 |
| Markdown | markdown-it-py | 同左 | 渲染和转换 |
| 数据处理 | - | - | |
| Excel/CSV | pandas + openpyxl | 同左 (精简) | 数据分析和操作 |
| 可视化 | matplotlib + plotly | matplotlib-lite | 图表生成 |
| 统计分析 | scipy + statsmodels | 基础统计 | 科学计算 |
| 演示文稿 | - | - | |
| PPT | python-pptx | 同左 | 创建和编辑 |
| 视频处理 | - | - | |
| 视频编辑 | moviepy | 不支持 (移动端限制) | 剪辑和合成 |
| 格式转换 | FFmpeg | FFmpeg-lite | 格式转换 |
| 字幕 | pysrt | 同左 | 字幕解析 |
| 语音识别 | Whisper (本地) | Whisper-tiny (本地) | 语音转文字 |
| 图像处理 | - | - | |
| 基础处理 | Pillow | Pillow | 裁剪、调整 |
| AI绘图 | Stable Diffusion (本地) | 调用云端API | 文生图 |
| 背景移除 | rembg | 同左 | AI抠图 |
| 代码开发 | - | - | |
| 代码生成 | Codex / StarCoder | 同左 (云端) | 多语言代码生成 |
| 代码分析 | Tree-sitter | 同左 | 语法解析 |
| 代码格式化 | Black, Prettier | 同左 | 代码美化 |
| 存储 | |||
| 数据库 | SQLCipher | SQLCipher | 加密数据库 |
| 文件系统 | 本地目录 | 本地目录 | 项目文件夹 |
| 版本控制 | libgit2 / GitPython | JGit / libgit2 | Git操作 |
| AI基础设施 | |||
| LLM | Ollama (本地) | MLC LLM (本地) | 模型推理 |
| Embedding | bge-large-zh-v1.5 | bge-small-zh-v1.5 | 向量化 |
| RAG | LangChain | LangChain-lite | 检索增强 |
| Agent框架 | AutoGPT / BabyAGI | 简化版 | 自主任务执行 |
2.4.6 AI辅助功能详解
1. 智能任务拆解
当用户提出复杂需求时,AI自动拆解为可执行的子任务:
python
# AI Prompt示例
system_prompt = """你是一个项目管理助手,擅长将用户的需求拆解为清晰的执行步骤。
用户需求: {user_request}
项目类型: {project_type}
现有文件: {existing_files}
请输出JSON格式的任务计划:
{{
"task_title": "任务标题",
"subtasks": [
{{
"step": 1,
"description": "子任务描述",
"tool": "需要使用的工具",
"estimated_tokens": 1000,
"dependencies": []
}}
]
}}
"""
# 示例输出
{
"task_title": "创建销售数据分析报告",
"subtasks": [
{
"step": 1,
"description": "读取并解析sales.csv文件",
"tool": "pandas",
"estimated_tokens": 500,
"dependencies": []
},
{
"step": 2,
"description": "执行统计分析和趋势计算",
"tool": "python_code_executor",
"estimated_tokens": 2000,
"dependencies": [1]
},
{
"step": 3,
"description": "生成可视化图表",
"tool": "matplotlib",
"estimated_tokens": 1500,
"dependencies": [2]
},
{
"step": 4,
"description": "创建Excel报表并插入图表",
"tool": "openpyxl",
"estimated_tokens": 2500,
"dependencies": [2, 3]
},
{
"step": 5,
"description": "生成PPT演示文稿",
"tool": "python-pptx",
"estimated_tokens": 3000,
"dependencies": [2, 3]
}
]
}2. RAG增强的项目AI
项目AI可以检索知识库中的相关内容来增强回答:
python
def project_ai_chat(user_query, project_context):
# 1. 检索项目相关知识
project_knowledge = vector_search(
query=user_query,
filters={
"tags": project_context["tags"],
"type": project_context["type"]
},
top_k=5
)
# 2. 检索项目历史成功案例
similar_projects = search_projects(
criteria={
"type": project_context["type"],
"status": "completed",
"rating": ">= 4"
},
limit=3
)
# 3. 组装提示词
prompt = f"""
项目背景:
- 名称: {project_context['name']}
- 类型: {project_context['type']}
- 已有文件: {project_context['files']}
- 当前任务: {project_context['current_task']}
相关知识库内容:
{format_knowledge(project_knowledge)}
参考案例:
{format_projects(similar_projects)}
用户需求: {user_query}
请根据项目背景、知识库和成功案例,给出专业的建议和实施方案。
"""
# 4. 调用LLM
response = llm.complete(prompt)
return response3. 代码生成与质量保证
AI生成代码后,自动进行质量检查:
python
def generate_and_validate_code(task_description, file_type, project_context):
# 1. 生成代码
code = ai_generate_code(
task=task_description,
language=file_type,
style_guide=project_context["code_style"],
examples=retrieve_code_examples(file_type)
)
# 2. 语法检查
syntax_valid, syntax_errors = check_syntax(code, file_type)
if not syntax_valid:
# 重新生成或修复
code = ai_fix_code(code, syntax_errors)
# 3. 代码质量检查
quality_issues = lint_code(code, file_type) # pylint, eslint等
if quality_issues:
code = ai_improve_code(code, quality_issues)
# 4. 安全检查
security_issues = security_scan(code)
if security_issues:
code = ai_fix_security(code, security_issues)
# 5. 生成注释和文档
code_with_docs = ai_add_documentation(code)
return code_with_docs4. 智能文件转换
AI理解用户意图,自动选择合适的转换方式:
python
# 用户: "把这个Excel表格转成漂亮的PDF报表"
def智能转换(source_file, target_format, user_preferences):
# 1. 分析源文件
file_analysis = analyze_file(source_file)
# Excel文件,包含3个sheet,有数据和图表
# 2. AI决策转换策略
strategy = ai_decide_conversion_strategy(
source=file_analysis,
target=target_format,
preferences=user_preferences # "漂亮" → 专业模板、配色
)
# 策略: 使用商务模板,每个sheet一页,保留图表,添加页眉页脚
# 3. 执行转换
pdf = create_pdf_from_excel(
source_file,
template=strategy["template"],
layout=strategy["layout"],
styling=strategy["styling"]
)
# 4. AI优化输出
optimized_pdf = ai_optimize_pdf(pdf)
# 调整图表大小、对齐、配色
return optimized_pdf5. 项目总结与知识沉淀
项目完成后,AI自动生成总结并沉淀为知识:
python
def project_completion_summary(project_id):
# 1. 收集项目数据
project = get_project(project_id)
tasks = get_project_tasks(project_id)
conversations = get_project_conversations(project_id)
files = get_project_files(project_id)
# 2. AI生成项目总结
summary = ai_generate_summary(f"""
分析以下项目数据,生成结构化总结:
项目信息: {project}
任务列表: {tasks}
对话记录: {conversations}
生成文件: {files}
请输出:
1. 项目概述 (1段)
2. 关键成果 (3-5点)
3. 技术亮点 (使用的技术和工具)
4. 经验教训 (做得好的和可改进的)
5. 可复用资源 (模板、代码片段)
""")
# 3. 提取可复用知识
reusable_knowledge = []
# 3.1 优秀代码片段
for file in files:
if file.user_rating >= 4: # 用户评分高
snippet = {
"type": "code_snippet",
"title": f"{file.file_type}代码示例: {file.description}",
"content": file.content,
"tags": file.tags
}
reusable_knowledge.append(snippet)
# 3.2 成功的对话模式
successful_tasks = [t for t in tasks if t.status == 'completed' and t.user_rating >= 4]
for task in successful_tasks:
pattern = {
"type": "conversation_pattern",
"title": f"如何{task.title}",
"user_query": task.user_instruction,
"ai_approach": task.execution_plan,
"result": task.output_summary
}
reusable_knowledge.append(pattern)
# 3.3 项目模板
if project.rating >= 4: # 整体评分高
template = {
"type": "project_template",
"title": f"{project.type}项目模板: {project.name}",
"structure": project.folder_structure,
"files": extract_template_files(project),
"description": summary["project_overview"]
}
reusable_knowledge.append(template)
# 4. 保存到知识库
for knowledge in reusable_knowledge:
save_to_knowledge_base(knowledge)
# 5. 生成README.md
readme = ai_generate_readme(summary, project)
save_file(f"{project.folder_path}/README.md", readme)
return summary2.4.7 与其他模块的关联设计
与知识库模块 (2.1) 的深度集成:
项目 ←→ 知识库 双向流动
向右流动 (项目使用知识):
1. RAG检索: 项目AI对话时自动检索知识库
2. 模板引用: 从知识库加载项目模板
3. 示例学习: Few-shot示例来自知识库成功案例
4. 代码复用: 引用知识库中的代码片段
向左流动 (项目沉淀知识):
1. 对话保存: 有价值的对话自动保存为知识条目
2. 文件导入: 项目文件导入知识库 (带元数据)
3. 经验总结: 项目完成后生成总结文档→知识库
4. 模板贡献: 优秀项目转为模板供未来复用
技术实现:
- 共享向量数据库: 知识和项目对话都向量化
- 统一检索接口: search(query, sources=['knowledge', 'projects'])
- 交叉引用: project_knowledge_links表关联
- 自动标签: 项目和知识共享标签体系与社交模块 (2.2) 的集成:
项目协作与分享
1. 项目分享到社交网络:
- 发布项目动态 (附带预览图、Demo链接)
- 展示项目成果 (自动生成精美展示页)
- 开源项目发布 (Git仓库链接)
- 寻求反馈 (邀请好友评论)
2. 多人协作:
- DID身份验证: 协作者通过DID加入
- P2P文件同步: 实时同步项目文件
- 端到端加密: 私密项目内容加密
- 冲突解决: AI辅助合并冲突
3. 社区驱动:
- 项目模板市场: 分享和下载模板
- 最佳实践: 社区投票选出优秀项目
- 协作网络: 基于项目建立协作关系
技术实现:
- WebRTC: 实时协同编辑
- OT算法: 操作转换处理并发编辑
- Git分支: 每个协作者独立分支
- 消息推送: 项目更新通知与交易模块 (2.3) 的集成:
项目商品化与服务交易
1. 项目作为数字商品:
- 自动定价: AI根据复杂度、质量评估价格
- 商品描述: AI生成吸引人的商品页面
- 演示生成: 自动生成Demo视频/截图
- 许可证管理: 支持多种许可类型
2. 项目定制服务:
- 需求匹配: 买家需求 ↔ 卖家能力
- AI辅助报价: 分析需求复杂度给出报价建议
- 里程碑交付: 项目按阶段交付和付款
- 自动验收: AI检查交付物是否符合要求
3. 智能合约托管:
- 款项锁定: 买家付款到智能合约
- 条件释放: 验收通过后自动支付卖家
- 争议仲裁: AI辅助判断交付质量
- 退款机制: 未完成项目自动退款
技术实现:
- 项目打包: 自动排除敏感文件、压缩
- 水印嵌入: 防止盗版 (代码注释、图片水印)
- 使用统计: 追踪买家使用情况 (可选)
- 信誉系统: 项目评分影响卖家信誉统一架构视图:
┌─────────────────────────────────┐
│ 项目管理模块 (核心) │
└─────────────────────────────────┘
▲ │ ▼
┌────────────────────┼─┼─┼────────────────────┐
│ │ │ │ │
┌─────▼─────┐ ┌─────▼─▼─▼─────┐ ┌─────▼─────┐
│知识库模块 │ │ AI引擎层 │ │ 社交模块 │
│ │◄─────►│ - LLM │◄─────►│ │
│- 知识检索 │ │ - Embedding │ │- 协作 │
│- 模板存储 │ │ - RAG │ │- 分享 │
│- 经验沉淀 │ │ - Agent │ │- 评论 │
└───────────┘ └────────────────┘ └───────────┘
│ ▲ │ ▼ │
└────────────────────┼─┼─┼────────────────────┘
│ │ │
┌──────▼─▼─▼──────┐
│ 交易模块 │
│ │
│- 项目商品化 │
│- 定制服务 │
│- 智能合约托管 │
└──────────────────┘实现状态 (v0.20.0)
完成度: 100% ✅
核心功能:
- 对话式项目创建
- AI代码/文档生成
- 智能任务拆解
- 文件版本控制
- Git集成
实现位置: desktop-app-vue/src/main/ 相关模块