你说的都队——α冲刺Day6

你说的都队 2025-11-03 23:49:19

项目	内容
这个作业属于哪个课程	202501 福大-软件工程实践-w 班
这个作业要求在哪里	站立式会议+α 冲刺
这个作业的目标	第六篇冲刺随笔

1.成员每日总结

1.1 朱奕韬

项目进展：
封装前端接口api，与后端对接

Git 情况：

在这里插入图片描述

遇到的困难：
请求api时出错：向后端请求数据时没有反应

在这里插入图片描述

心得体会：
（1）明确契约优先：前端严格按接口文档实现（路径、参数名、必填项）。这次将举报、搜索、上传都对齐文档后，联调问题明显减少。
（2）参数完整性很关键：像 page_size/page_num 这类必填分页参数，建议在调用链的“入口”统一兜底（Vuex action 默认值 + 视图层显式传入），避免遗漏。
（3）兼容性与健壮性：上传兼容 FormData 与普通对象；tags 兼容数组与逗号分隔字符串；这样能平衡调用便捷与后端约束。
（4）命名与一致性：将 content 统一改为文档要求的 reason，避免“看起来能用但后端判定为空”的隐性错误。
（5）小步快跑：先修正 API，再在视图与 store 增补默认参数，配合最少改动验证，通过无 lint 报错快速闭环。
（6）建议后续：为资源搜索加一个轻量参数校验/日志输出（缺关键参数时 warn），以及在 UI 上暴露分页控制，减少“后端必填但前端不可调”的困惑。

1.2 林柏林

项目进展：
(1)完善注册，登出，登录功能的用户交互。
(2)当请求失败时弹出具体提示

Git 情况：

遇到的困难：
问题 1：当用户输入未注册邮箱时，后端返回"查询用户失败"，但前端显示的是默认的"请求参数错误"，用户体验不佳。
解决方法：修改了 Vuex store 中 login action 的错误处理逻辑，优化了错误信息的解析和显示，确保能正确展示后端返回的具体错误信息。
问题 2：在点击注册按钮进入注册页面后，登录表单的错误提示信息仍然残留显示。
解决方法：实现了独立的错误状态管理，在切换表单视图时自动清除相应的错误信息，确保界面显示的一致性。

心得体会：
前后端协作中，响应格式的一致性与变化处理是关键环节。用户交互的优化是一个持续过程，需要不断根据反馈进行迭代完善。

1.3 徐江山

项目进展：
（1）全局消息改为根实例监听，统一使用 $root.$emit('message') 。
（2）Vuex 点赞/取消点赞 actions 与 mutations，失败回滚。
（3）接入课程与资源评论点赞 API 方法，串联后端

Git 情况：

在这里插入图片描述

遇到的困难：
(1) 响应式更新问题
评论对象的 liked/likes 嵌套更新在 Vue 2 下需用 Vue.set 或替换对象。
(2) 全局消息不显示
视图用 $root.$emit('message') ，App.vue 初始用 this.$on 导致未接收事件。

心得体会：
全局事件总线要监听根实例（ $root.$on ），统一消息出口更可靠、可复用Vue 2 的响应式边界需重视，更新嵌套字段优先 Vue.set 或整对象替换。
Vue 2 的响应式边界需重视，更新嵌套字段优先 Vue.set 或整对象替换。

1.4 林腾岳

项目进展：
（1）修改部分表名以实现数据库正确查询
（2）实现剩下的 API,重构部分代码以便于维护
（3）添加资源相关 thtift 定义及服务接口
（4）新增课程模块的 thrift 接口定义

Git 情况：

遇到的困难：
一切顺利

心得体会：
和队友沟通技术方案时，画个简单的草图或流程图，比说十分钟都管用。可视化是打破理解偏差的利器。

1.5 严晨峰

项目进展：
解决一些冲突、以及一些结构不一致问题

Git 情况：

遇到的困难：
一切顺利

心得体会：
遇到一个棘手的 Bug 时，最有效的办法往往不是一直死磕，而是先休息一下，换个思路。灵感常常在不经意间出现。

1.6 郑积超

项目进展：
测试 API，修复部分功能

Git 情况：

遇到的困难：
一切顺利

心得体会：
只埋头写代码容易陷入细节，偶尔抬头看路很重要。AI 能快速帮我们了解技术趋势，但最终的判断和选择必须基于我们项目的实际情况。

1.7 林嘉乐

项目进展：
帮助会议记录、编写冲刺博客

遇到的困难：
一切顺利

心得体会：
团队协作中，清晰的约定和工具比技术本身更重要。

1.8 陶斯予

项目进展：
使用 AI 作为测试技术员帮助测试

遇到的困难：
一切顺利

心得体会：
有了明确的目标，团队协作更加高效

2.项目燃尽图

3.站立式会议照片

4.AI 技术员的工作情况

项目	内容
今日角色	质量守护者
主要贡献	在项目收尾阶段，需要系统性地检查代码中的潜在质量和性能问题。使用 AI 静态分析工具对代码库进行扫描，指令为"重点检测资源泄漏、并发安全问题和 SQL 注入风险"。AI 生成详细报告并定位到 3 处关键问题。在部署前修复了所有高风险问题，避免了生产环境可能出现的严重故障。

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