Phase 62 — 技术学习引擎系统设计
版本: v3.0.0 创建日期: 2026-02-28 状态: ✅ 已实现 (v3.0.0)
一、模块概述
Phase 62 引入技术学习引擎,实现AI自主学习技术栈、最佳实践和反模式检测,为自主开发提供知识基础。
1.1 核心功能
- 技术栈分析: 代码扫描、依赖分析、技术识别
- 最佳实践学习: 模式识别、优秀代码提取
- 反模式检测: 代码异味、架构问题检测
- 知识图谱: 技术概念关系图谱构建
- 持续学习: 增量学习、知识更新
二、核心模块设计
2.1 Tech Learning Engine
文件: desktop-app-vue/src/main/ai-engine/autonomous/tech-learning-engine.js
技术类型:
javascript
const TECH_TYPES = {
LANGUAGE: "language", // 编程语言
FRAMEWORK: "framework", // 框架
LIBRARY: "library", // 库
DATABASE: "database", // 数据库
TOOL: "tool", // 工具
PATTERN: "pattern", // 设计模式
};实践等级:
javascript
const PRACTICE_LEVELS = {
BEGINNER: "beginner", // 初级
INTERMEDIATE: "intermediate", // 中级
ADVANCED: "advanced", // 高级
EXPERT: "expert", // 专家级
};反模式类型:
javascript
const ANTI_PATTERNS = {
GOD_OBJECT: "god_object", // 上帝对象
SPAGHETTI_CODE: "spaghetti_code", // 意大利面代码
TIGHT_COUPLING: "tight_coupling", // 紧耦合
PREMATURE_OPTIMIZATION: "premature_optimization", // 过早优化
MAGIC_NUMBERS: "magic_numbers", // 魔法数字
LONG_METHOD: "long_method", // 过长方法
};API方法:
javascript
class TechLearningEngine {
constructor(db, config) {}
// 分析技术栈
async analyzeTechStack(projectPath) {}
// 获取学习的实践
async getLearnedPractices(techType, level) {}
// 检测反模式
async detectAntiPatterns(filePath) {}
// 获取学习建议
async getRecommendations(currentSkills) {}
// 更新知识库
async updateKnowledge(source, practices) {}
// 构建知识图谱
async buildKnowledgeGraph() {}
// 提取代码模式
async extractPatterns(codeSnippets) {}
}三、技术栈分析流程
1. 代码扫描
├── 识别文件类型
├── 解析导入语句
└── 提取依赖关系
2. 依赖分析
├── 解析 package.json
├── 解析 requirements.txt
└── 识别版本约束
3. 技术识别
├── 编程语言检测
├── 框架识别
└── 工具链识别
4. 档案生成
└── 生成技术栈档案四、数据库设计
sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS tech_stack_profiles (
profile_id TEXT PRIMARY KEY,
project_path TEXT NOT NULL,
tech_stack TEXT NOT NULL, -- JSON: 技术栈列表
dependencies TEXT, -- JSON: 依赖树
languages TEXT, -- JSON: 语言分布
frameworks TEXT, -- JSON: 框架列表
analysis_timestamp INTEGER NOT NULL,
created_at INTEGER NOT NULL,
updated_at INTEGER NOT NULL
);
CREATE TABLE IF NOT EXISTS learned_practices (
practice_id TEXT PRIMARY KEY,
tech_type TEXT NOT NULL,
pattern_type TEXT NOT NULL,
level TEXT NOT NULL,
code_example TEXT NOT NULL,
description TEXT,
usage_count INTEGER DEFAULT 0,
score REAL DEFAULT 0.0,
source TEXT,
learned_at INTEGER NOT NULL,
updated_at INTEGER NOT NULL
);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_learned_practices_tech_type
ON learned_practices(tech_type);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_learned_practices_level
ON learned_practices(level);五、Context Engineering 集成
步骤 4.13: 技术栈上下文注入
javascript
// context-engineering.js
setTechLearningEngine(engine) {
this._techLearningEngine = engine;
}
async _buildTechStackContext() {
if (!this._techLearningEngine) return '';
const profile = await this._techLearningEngine.analyzeTechStack(process.cwd());
const practices = await this._techLearningEngine.getLearnedPractices();
return `
## 技术栈信息
当前项目使用以下技术栈:
${JSON.stringify(profile.tech_stack, null, 2)}
## 学习的最佳实践
${practices.map(p => `- ${p.pattern_type}: ${p.description}`).join('\n')}
`;
}六、IPC 接口 (5个)
javascript
const CHANNELS = [
"tech-learning:analyze-tech-stack",
"tech-learning:get-learned-practices",
"tech-learning:detect-anti-patterns",
"tech-learning:get-recommendations",
"tech-learning:update-knowledge",
];七、学习策略
7.1 主动学习
- 从开源项目中学习优秀模式
- 从代码审查中提取最佳实践
- 从错误修复中学习反模式
7.2 增量学习
- 定期更新知识库
- 逐步提高实践等级
- 持续优化模式识别
7.3 迁移学习
- 跨项目知识迁移
- 跨语言模式迁移
- 跨框架经验迁移
八、配置管理
javascript
techLearning: {
enabled: true,
analysis: {
autoScan: true,
scanInterval: 86400000, // 每天扫描一次
excludePaths: ['node_modules', 'dist', '.git'],
},
patternRecognition: {
minCodeQuality: 0.7,
minUsageCount: 3,
},
knowledgeUpdate: {
autoUpdate: true,
updateInterval: 604800000, // 每周更新一次
sources: ['github', 'stackoverflow', 'official_docs'],
},
}九、v3.0.0 里程碑意义
Phase 62 标志着 v3.0.0 自主AI版本的开始:
- 🤖 L2级自主开发能力
- 📚 自主技术学习
- 🧠 知识图谱构建
- 🎯 持续改进机制
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