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# 红山智能开发助手 - 详细开发计划
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## 📋 项目概览
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**项目名称**: 红山智能开发助手 (Red Mountain Intelligent Development Assistant)
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**项目周期**: 约 12-16 周
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**技术栈**: Tauri + React + TypeScript + Python FastAPI
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**目标**: 构建一款专为红山开源平台打造的智能开发辅助工具
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## 🎯 核心目标
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1. **智能问答助手** - 提供红山平台相关的智能问答支持
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2. **代码仓库分析** - 类似 DeepWiki，自动生成文档和可视化
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3. **质量分析** - 基于大模型的代码质量和缺陷检测
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4. **平台集成** - 深度集成红山开源平台 API
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## 📅 详细开发计划
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### 第一阶段：基础框架搭建 ✅ (1-2 周)
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**状态**: 已完成
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#### 任务清单
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- [x] **前端框架搭建**
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- [x] 初始化 Vite + React + TypeScript 项目
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- [x] 配置 Tauri 桌面应用框架
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- [x] 集成 Tailwind CSS
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- [x] 配置 React Router 路由系统
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- [x] 设置 TypeScript 严格模式
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- [x] **UI 界面设计**
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- [x] 设计侧边栏导航组件
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- [x] 创建主要页面布局（首页、问答、分析、质量、设置）
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- [x] 实现响应式设计
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- [x] 添加暗色主题支持
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- [x] **后端 API 框架**
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- [x] 初始化 FastAPI 项目结构
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- [x] 配置 CORS 跨域支持
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- [x] 设计 API 端点结构
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- [x] 实现健康检查接口
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- [x] **配置管理系统**
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- [x] 环境变量配置
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- [x] API 密钥管理
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- [x] 多模型提供商支持配置
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#### 交付物
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- ✅ 可运行的前端界面 Demo
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- ✅ 基础后端 API 框架
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- ✅ 项目文档和 README
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### 第二阶段：核心功能实现 (2-4 周)
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**状态**: 开发中
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#### 2.1 RAG 智能问答系统 (1.5 周)
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**目标**: 实现基于 RAG 的智能问答功能
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##### 任务清单
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- [ ] **RAG 核心模块**
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- [ ] 参考 DeepWiki 的 `rag.py` 实现
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- [ ] 集成 adalflow 框架
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- [ ] 实现向量嵌入生成
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- [ ] 配置 FAISS 向量数据库
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- [ ] 实现文档检索功能
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- [ ] **对话管理**
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- [ ] 实现对话历史管理
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- [ ] 支持上下文记忆
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- [ ] 实现多轮对话
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- [ ] 添加对话导出功能
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- [ ] **LLM 集成**
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- [ ] 集成 OpenAI GPT 模型
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- [ ] 集成 Google Gemini 模型
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- [ ] 支持 Azure OpenAI
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- [ ] 支持 Ollama 本地模型
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- [ ] 实现模型切换功能
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- [ ] **前后端联调**
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- [ ] 实现 WebSocket 流式输出
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- [ ] 优化响应速度
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- [ ] 添加错误处理
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- [ ] 实现加载状态显示
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##### 技术要点
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```python
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# 参考 DeepWiki 的 RAG 实现
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class RAG:
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def __init__(self, provider, model):
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self.embedder = get_embedder()
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self.retriever = FAISSRetriever()
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self.generator = Generator()
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def call(self, query: str):
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# 1. 检索相关文档
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docs = self.retriever(query)
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# 2. 生成回答
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answer = self.generator(query, docs)
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return answer
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```
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##### 验收标准
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- 能够正常进行多轮对话
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- 支持至少 2 种 LLM 提供商
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- 流式输出延迟 < 2 秒
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- 回答质量符合预期
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#### 2.2 代码仓库分析功能 (1.5 周)
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**目标**: 实现类似 DeepWiki 的代码仓库分析
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##### 任务清单
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- [ ] **仓库处理模块**
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- [ ] 参考 DeepWiki 的 `data_pipeline.py`
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- [ ] 实现 Git 仓库克隆
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- [ ] 支持 GitHub/GitLab/Bitbucket
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- [ ] 支持私有仓库（Token 认证）
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- [ ] 实现文件过滤和排除
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- [ ] **代码解析**
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- [ ] 实现代码文件读取
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- [ ] Token 计数和限制
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- [ ] 代码分块处理
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- [ ] 生成代码嵌入向量
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- [ ] **文档生成**
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- [ ] 分析代码结构
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- [ ] 生成项目概述
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- [ ] 生成 API 文档
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- [ ] 生成架构说明
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- [ ] **可视化**
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- [ ] 集成 Mermaid 图表
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- [ ] 生成架构图
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- [ ] 生成数据流图
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- [ ] 生成依赖关系图
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- [ ] **前端展示**
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- [ ] 仓库信息展示
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- [ ] 文档树形导航
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- [ ] Markdown 渲染
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- [ ] 图表交互
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##### 技术架构
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```
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Repository Input
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↓
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Clone Repository (Git)
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↓
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Read & Filter Files
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↓
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Text Splitting
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↓
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Generate Embeddings
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↓
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Store in Vector DB
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↓
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AI Analysis & Doc Generation
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↓
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Render in UI
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```
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##### 验收标准
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- 能够分析公开和私有仓库
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- 支持 3 种代码托管平台
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- 生成的文档结构清晰
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- 图表渲染正确
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#### 2.3 数据持久化 (0.5 周)
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**目标**: 实现数据的本地存储
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##### 任务清单
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- [ ] **本地数据库**
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- [ ] 实现 LocalDB 封装
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- [ ] 向量数据持久化
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- [ ] 对话历史存储
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- [ ] 分析结果缓存
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- [ ] **数据管理**
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- [ ] 实现数据清理
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- [ ] 实现数据导出
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- [ ] 实现数据迁移
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##### 验收标准
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- 数据能够正确持久化
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- 重启后数据不丢失
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- 支持数据清理和导出
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### 第三阶段：红山平台集成 (2-3 周)
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**状态**: 规划中
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#### 3.1 平台 API 集成 (1 周)
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**目标**: 与红山开源平台 API 深度集成
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##### 任务清单
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- [ ] **API 客户端开发**
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- [ ] 实现红山平台 API 客户端
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- [ ] 支持用户认证
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- [ ] 实现项目信息获取
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- [ ] 实现代码仓库访问
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- [ ] **权限管理**
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- [ ] 实现 OAuth2 认证
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- [ ] Token 管理
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- [ ] 权限验证
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##### 技术要点
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```python
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class RedMountainClient:
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def __init__(self, api_key):
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self.base_url = "https://api.redmountain.com"
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self.api_key = api_key
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def get_projects(self, user_id):
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# 获取用户项目列表
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pass
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def get_repository(self, repo_id):
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# 获取仓库信息
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pass
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```
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##### 验收标准
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- 能够正常访问平台 API
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- 认证流程完整
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- 错误处理完善
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#### 3.2 项目管理功能 (1-2 周)
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**目标**: 提供红山平台项目的管理功能
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##### 任务清单
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- [ ] **项目列表**
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- [ ] 显示用户项目列表
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- [ ] 支持项目搜索
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- [ ] 支持项目筛选
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- [ ] 项目详情查看
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- [ ] **快速操作**
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- [ ] 一键分析项目代码
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- [ ] 快速生成项目文档
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- [ ] 项目质量报告
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- [ ] 问题追踪集成
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- [ ] **UI 设计**
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- [ ] 设计项目管理页面
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- [ ] 实现项目卡片组件
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- [ ] 添加操作按钮
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- [ ] 状态指示器
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##### 验收标准
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- 项目列表正确显示
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- 操作响应及时
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- UI 友好易用
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### 第四阶段：质量检测系统 (3-4 周)
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**状态**: 规划中
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#### 4.1 代码质量分析 (1.5 周)
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**目标**: 基于 AI 的代码质量评估
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##### 任务清单
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- [ ] **静态分析**
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- [ ] 集成 Pylint/ESLint
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- [ ] 代码复杂度分析
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- [ ] 代码风格检查
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- [ ] 重复代码检测
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- [ ] **AI 质量评估**
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- [ ] 使用 LLM 分析代码
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- [ ] 评估代码可读性
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- [ ] 评估代码可维护性
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- [ ] 生成改进建议
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- [ ] **质量指标**
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- [ ] 定义质量评分标准
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- [ ] 计算综合质量分
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- [ ] 生成质量报告
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##### Prompt 设计
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```python
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quality_analysis_prompt = """
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分析以下代码的质量，从以下维度评估：
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1. 代码可读性（1-10分）
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2. 代码复杂度（1-10分）
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3. 最佳实践遵循度（1-10分）
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4. 潜在问题
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|
5. 改进建议
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代码：
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{code}
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"""
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```
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##### 验收标准
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|
- 能够分析多种编程语言
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- 评估结果准确合理
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- 建议具有实用性
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#### 4.2 缺陷检测 (1 周)
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**目标**: 智能识别代码中的潜在缺陷
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##### 任务清单
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- [ ] **缺陷检测引擎**
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- [ ] 空指针检测
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- [ ] 资源泄漏检测
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- [ ] 并发问题检测
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- [ ] 逻辑错误检测
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- [ ] **AI 辅助检测**
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- [ ] 使用 LLM 发现隐藏缺陷
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- [ ] 分析异常处理
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- [ ] 检测边界条件问题
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##### 验收标准
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- 能够检测常见缺陷类型
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- 误报率 < 20%
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- 提供修复建议
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#### 4.3 安全漏洞扫描 (1 周)
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**目标**: 检测常见的安全漏洞
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##### 任务清单
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- [ ] **安全扫描**
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- [ ] SQL 注入检测
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- [ ] XSS 漏洞检测
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|
- [ ] CSRF 漏洞检测
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|
- [ ] 敏感信息泄露检测
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- [ ] **依赖安全**
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- [ ] 检查依赖版本
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- [ ] 识别已知漏洞
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- [ ] 建议安全版本
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##### 验收标准
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|
- 能够检测主要安全漏洞
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- 提供安全等级评估
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- 给出修复方案
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#### 4.4 报告生成 (0.5 周)
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**目标**: 生成详细的质量分析报告
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##### 任务清单
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- [ ] **报告模板**
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- [ ] 设计报告结构
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- [ ] 实现 PDF 导出
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- [ ] 实现 Markdown 导出
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|
- [ ] 实现 HTML 导出
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|
- [ ] **数据可视化**
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|
- [ ] 质量趋势图
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|
- [ ] 问题分布图
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|
- [ ] 对比分析图
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|
##### 验收标准
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|
- 报告内容完整
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|
- 格式美观专业
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- 支持多种导出格式
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### 第五阶段：优化和发布 (1-2 周)
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**状态**: 规划中
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#### 5.1 性能优化 (0.5 周)
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##### 任务清单
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- [ ] **前端优化**
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- [ ] 代码分割
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- [ ] 懒加载
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- [ ] 缓存优化
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- [ ] 打包优化
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- [ ] **后端优化**
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- [ ] API 响应优化
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- [ ] 数据库查询优化
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- [ ] 并发处理
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- [ ] 缓存策略
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##### 性能目标
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- 首屏加载 < 2 秒
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- API 响应 < 1 秒
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- 内存占用 < 500MB
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#### 5.2 用户体验改进 (0.5 周)
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##### 任务清单
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- [ ] **交互优化**
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- [ ] 添加加载动画
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- [ ] 优化错误提示
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- [ ] 添加操作引导
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- [ ] 快捷键支持
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- [ ] **界面美化**
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|
- [ ] 统一视觉风格
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|
- [ ] 优化配色方案
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- [ ] 添加图标和插画
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##### 验收标准
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- 用户操作流畅
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- 反馈及时明确
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- 界面美观统一
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#### 5.3 测试和质量保证 (0.5 周)
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##### 任务清单
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- [ ] **单元测试**
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- [ ] 前端组件测试
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- [ ] 后端 API 测试
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- [ ] 核心功能测试
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- [ ] **集成测试**
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|
- [ ] 端到端测试
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|
- [ ] 用户场景测试
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- [ ] **性能测试**
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|
- [ ] 压力测试
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|
- [ ] 负载测试
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##### 测试目标
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- 代码覆盖率 > 70%
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- 核心功能无严重 Bug
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- 性能指标达标
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#### 5.4 文档和发布 (0.5 周)
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##### 任务清单
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- [ ] **文档编写**
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- [ ] 用户手册
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- [ ] 开发文档
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- [ ] API 文档
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- [ ] 部署文档
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- [ ] **发布准备**
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- [ ] 打包桌面应用
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- [ ] 准备安装包
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- [ ] 编写更新日志
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- [ ] 准备宣传材料
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##### 交付物
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- 正式版本 v1.0.0
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- 完整文档
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- 安装包（Windows/macOS/Linux）
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## 🛠️ 技术实现细节
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### 前端架构设计
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```typescript
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// 状态管理 (Zustand)
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interface AppState {
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|
settings: Settings;
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|
|
conversations: Conversation[];
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|||
|
|
repositories: Repository[];
|
|||
|
|
updateSettings: (settings: Settings) => void;
|
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|
|
addConversation: (conv: Conversation) => void;
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|
|
}
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|||
|
|
|
|||
|
|
// API 客户端
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|||
|
|
class ApiClient {
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|||
|
|
async chat(message: string): Promise<ChatResponse> {}
|
|||
|
|
async analyzeRepo(repo: RepoRequest): Promise<Analysis> {}
|
|||
|
|
async checkQuality(repo: string): Promise<QualityReport> {}
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
```
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|
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|
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|
|
### 后端架构设计
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```python
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# FastAPI 路由结构
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/api/
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/chat/
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POST / # 发送消息
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GET /history # 获取历史
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/repo/
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POST /analyze # 分析仓库
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GET /status # 获取状态
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/quality/
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POST /analyze # 质量分析
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POST /detect # 缺陷检测
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POST /security # 安全扫描
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```
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## 📊 项目里程碑
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| 阶段 | 目标 | 完成时间 | 状态 |
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|------|------|----------|------|
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| 第一阶段 | 基础框架搭建 | 第 2 周 | ✅ 已完成 |
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| 第二阶段 | 核心功能实现 | 第 6 周 | 🔄 进行中 |
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|
| 第三阶段 | 平台集成 | 第 9 周 | 📅 计划中 |
|
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|
| 第四阶段 | 质量检测 | 第 13 周 | 📅 计划中 |
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| 第五阶段 | 优化发布 | 第 15 周 | 📅 计划中 |
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## 🎓 技术学习资源
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### DeepWiki 参考
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- 重点学习文件：
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- `api/rag.py` - RAG 实现
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- `api/data_pipeline.py` - 数据处理
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- `api/config.py` - 配置管理
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- `src/components/WikiTreeView.tsx` - 文档展示
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|
### 推荐阅读
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|
- [adalflow 文档](https://github.com/SylphAI-Inc/AdalFlow)
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|
- [FAISS 向量检索](https://github.com/facebookresearch/faiss)
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|
|
- [Tauri 文档](https://tauri.app/)
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|
- [FastAPI 文档](https://fastapi.tiangolo.com/)
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## 🤝 团队协作
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### 角色分工
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- **前端开发**: React/TypeScript 界面实现
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- **后端开发**: Python API 和 AI 集成
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- **Rust 开发**: Tauri 桌面应用功能
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- **AI 工程师**: RAG 和模型调优
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- **测试工程师**: 质量保证和测试
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### 开发流程
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1. **Sprint 规划** - 每两周一个迭代
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2. **每日站会** - 同步进度和问题
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3. **代码审查** - PR 合并前必须审查
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4. **持续集成** - 自动化测试和构建
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## 📈 成功指标
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### 功能指标
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- ✅ 支持 3+ 种 LLM 提供商
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- ✅ 支持 3 种代码托管平台
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- 🎯 问答准确率 > 85%
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- 🎯 代码分析覆盖率 > 90%
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- 🎯 质量检测准确率 > 80%
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### 性能指标
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- 🎯 首屏加载 < 2s
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- 🎯 API 响应 < 1s
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- 🎯 内存占用 < 500MB
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- 🎯 应用启动 < 3s
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### 用户体验指标
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- 🎯 界面美观度 > 8/10
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- 🎯 易用性评分 > 8/10
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- 🎯 功能完整度 > 90%
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## 🐛 已知问题和风险
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### 技术风险
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1. **LLM API 限制**
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- 风险：API 调用限制和成本
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- 缓解：实现本地模型支持（Ollama）
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2. **大仓库处理**
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- 风险：超大仓库分析超时
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- 缓解：实现增量分析和缓存
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3. **跨平台兼容性**
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- 风险：不同系统表现不一致
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|
- 缓解：充分测试各平台
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### 项目风险
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1. **时间压力**
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- 缓解：合理排期，预留缓冲
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2. **需求变更**
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- 缓解：敏捷开发，快速响应
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## 📞 联系和支持
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- **项目管理**: [项目管理工具链接]
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- **技术讨论**: [讨论区链接]
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- **问题反馈**: [Issues 链接]
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<p>让我们一起打造优秀的智能开发助手！🚀</p>
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