2501_CS_SE_FZU
晴空ClearSky——α冲刺总结
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我也要 关注 + 加入社区| 这个作业属于哪个课程 | 2501_CS_SE_FZU |
|---|---|
| 团队名称 | 晴空ClearSky |
| 这个作业要求在哪里 | 团队作业——站立式会议+α冲刺-CSDN社区 |
| 这个作业的目标 | 明确团队代码规范、制定α冲刺任务与计划 |
| 其他参考文献 | 阿里巴巴java开发手册 |
目录
- 一、冲刺任务与计划
- 初始计划分工
- 项目预期计划
- 第1天
- 第2天
- 第3天
- 第4天
- 第5天
- 第6天
- 二、项目现实进展
- 移动端（供学生用户使用的前端）
- Web端（供系统管理员、咨询师后台使用）
- 后端（为移动端与Web端提供服务）
- 项目燃尽图
- 存在问题
- 成员心得与实际工作内容、贡献度
- 三、对下阶段的展望
- 四、AI技术员分析
一、冲刺任务与计划
初始计划分工
| 成员 | 任务 |
|---|---|
| 102300432 | 后端开发、撰写冲刺计划、总结博客 |
| 102300107 | 协助测试、制作PPT等、AI测试员 |
| 102300121 | 撰写6天冲刺博客、AI设计师 |
| 102300312 | 后端开发、AI程序员 |
| 102300207 | 移动应用前端开发 |
| 102300211 | Web后台管理前端主界面开发 |
| 102300408 | Web后台管理前端功能辅助开发 |
| 102300434 | 软件测试 |
项目预期计划
第1天
- 团队会议确认需求细节、技术方案评审、开发环境统一（JDK、IDE、Flutter SDK、Node.js等）。
- JDK-21，IDE：IntelliJ IDEA
- 后端：创建Spring Boot项目，配置MyBatis、MySQL连接、依赖管理。
- 前端：初始化Flutter和Vue项目结构，配置路由和基础组件。
第2天
- 核心任务：用户认证模块、数据库表结构实现。
- 后端：实现登录注册API（9位数字用户名验证、密码强度校验）。
- 前端：Flutter实现登录注册界面、Vue实现管理员、咨询师登录界面。
- 数据库：完成用户表等核心表结构创建与索引优化。
第3天
- 上午：AI心理对话模块开发
- 后端：集成大模型API，实现严重心理问题检测算法（关键词识别、情绪分析）。
- 前端：Flutter实现AI对话界面、消息展示。
- 下午：线下咨询预约模块开发
- 后端：咨询师管理API、可预约时段管理、预约申请逻辑。
- 前端：Flutter实现咨询师列表、预约界面。
第4天
- 上午：心理测评与资源库模块
- 后端：测评题库管理、测评逻辑、自动报告生成。资源库分类API（文章、视频、音乐）。
- 前端：Flutter实现测评流程、资源展示界面，Vue实现管理员仪表盘、数据表格、审核界面。
- 下午：心理社区互动模块
- 后端：博文发布/审核/管理API、点赞评论功能。
- 前端：Flutter实现社区界面、博文编辑功能。
第5天
- 核心任务：管理员后台开发完善
- 后端：在线用户监控、会话管理、博文审核API。
- 测试所有模块接口连通性、修复关键bug。
第6天
- 全面测试与文档整理 功能测试、用户体验测试、部署文档编写。
二、项目现实进展
移动端（供学生用户使用的前端）
Web端（供系统管理员、咨询师后台使用）
Web端可预览链接
管理员测试用户名admin
咨询师测试用户名consultant
密码均为123456
后端（为移动端与Web端提供服务）
项目燃尽图
存在问题
后端开发人员不足，全体成员都没有后端开发经验。接口实现虽已全部完成，目前通过测试的仅有登录、注册接口，其余接口未经测试，功能是否正常运行处于未知状态。
后端尚未部署到云服务器，前端对接时需要部署后端到本地，环境配置存在困难，导致前端等后端，后端又开发不动，出现项目进度延期。
团队成员前期协作不足，多数成员对于项目需求不明晰。
测试人员测试数据编制覆盖面不足，均未系统学习过测试流程，测试进度缓慢。
成员心得与实际工作内容、贡献度
| 学号 | 实际工作内容 | 收获与心得体会 | 贡献度 |
|---|---|---|---|
| 102300107 | 辅助测试，编写测试数据。 | 本次测试工作让我对质量保障有了更深的体会。挑战主要来自两方面：一是数据库表设计存在缺陷，导致设计用户表、AI对话表的关联测试用例时非常棘手，大数据量下的边界场景极易出错；二是测试环境配置繁琐，且AI生成的测试数据常不够完善，需耗费大量时间人工补充校验。为应对这些问题，我深入学习了如何编写更完善的单元测试和数据库测试用例，从底层开始构建质量防线。我认识到，测试不仅是发现bug，更是对前期设计的检验与推动。一个健壮的系统，必须从设计之初就考虑可测试性。这次经历极大地锻炼了我从全局视角排查问题、优化流程的能力。 | 6% |
| 102300121 | 使用AI工具参与设计环节,设计数据库,编写每日冲刺博客。 | 设计数据库时需从全局视角考虑数据结构、关系和约束。通过实践，学会了用ER图和数据字典梳理业务逻辑，避免因设计缺陷导致后期重构。制定命名规范、约束规则，减少了团队协作中的歧义和错误。在测试中，通过执行测试用例、提交缺陷报告，深刻理解到“测试不是找茬，而是预防问题”。数据库设计需紧贴业务需求，避免过度设计或遗漏场景。灵活的设计可能提升开发速度，但会牺牲查询效率。需根据优先级选择方案。不同项目阶段需采用不同测试策略。 | 10% |
| 102300207 | 完成供学生用户使用的移动端构建。 | 本阶段我主要负责客户端前端开发，完成了主要页面的搭建和交互优化。在不断完善界面细节的过程中，更加熟悉了Flutter的组件使用与状态管理。目前已开始进行与后端的接口对接工作，虽然还在调试阶段，但对整体数据流程有了更直观的理解，也积累了实战经验。 | 17% |
| 102300211 | 完成Web后台管理登录、注册、主界面的实现。 | 团队沟通和协作能力的提升，得到了web开发的经验并熟悉了vue框架。心得体会：在进行大项目时团队的沟通往往才是决定效率的最大因素 | 16% |
| 102300312 | 配置后端环境，检查项目结构。 | 在本次项目开发中，我深刻认识到明确任务需求与整体规划是高效开发的前提。初期因模块要求不明确，进展受阻，这让我体会到清晰的目标导向至关重要。面对复杂的Spring Boot后端模块构建与调试，我意识到在动手前需对项目有整体把握，这能有效降低后续的调试难度。同时，我也在实践中学习了AI编程工具的应用，发现其能显著减小重复性工作量，但核心的审核与复杂逻辑梳理仍需人工主导，这锻炼了我人机协作解决问题的能力。通过协助后端与测试工作，我的全局视角和团队协作能力得到了提升。 | 6% |
| 102300408 | 完善Web后台管理具体的功能界面。 | 作为心理咨询平台项目的前端开发者，我负责将静态的HTML页面转化为能与后端API动态交互的功能性界面，这段开发历程不仅提升了我的技术能力，更让我对用户体验与心理健康服务的结合有了深刻理解。首先是要做好错误处理。其次是数据格式的转换。 | 14% |
| 102300432 | 开发完整后端，构建各个接口与实现，根据测试人员反馈bug修正。撰写代码规范与α冲刺计划博客，撰写α冲刺总结博客 | 本次α冲刺中，我初步学习了Spring Boot框架。学会了在Java语言环境下借助第三方封装库进行AI接入 ，可以简化大量配置时间。同时，我学习到了一开始前后端就要商议形成完善的接口文档，如果边开发边改动接口，会给前后端开发带来诸多不便。同时对于后端各个接口，应该实现一个测试一个。全部实现完再统一测试时，如果没有较完善的异常处理信息，很难定位bug原因。同时对于不同人员，更多的沟通交流可以很大程度上减少自行摸索的时间。 | 17% |
| 102300434 | 对前后端进行测试。 | 学习了关于使用PostMan和Apifox进行接口测试的基本方法。进行单元测试和接口测试时需要考虑程序的所有分支；手动测试效率较低，可以适当地进行自动化测试。 | 14% |
三、对下阶段的展望
在α冲刺完成的基础上，我们将对核心功能进行细节打磨，提升稳定性和性能。
对界面进行视觉升级，提升美观度和易用性优化布局、调整色彩搭配、增加动画效果等。
简化操作流程，减少用户操作步骤，提升用户操作效率。我们还将优化代码结构，减少冗余代码，提升系统响应速度。例如，对数据库查询进行优化，减少查询时间。
在下一阶段中，我们将增加测试用例，提升测试覆盖率。
对核心功能进行单元测试、系统测试，确保功能正确性。更进一步使用自动化测试工具，减少人工操作，提升测试效率。
- 优先进行前后端对接联调测试，若多数接口存在问题且数据库设计不合理的情况下，考虑整个后端重写。
四、AI技术员分析
在设计阶段,AI极大地提升了我们的设计效率和质量。在UI设计方面,我们使用AI工具，快速生成多种设计原型。我们只需输入基本的设计要求,如风格、色彩偏好等,AI就能在短时间内提供多个设计方案供选择.这不仅节省了大量的时间和精力，还为我们提供了更多的创意灵感。
在代码开发过程中，AI辅助编程工具成为我们开发的得力助手。这些工具能为我们自动生成代码片段、提供代码补全建议，并检测代码中的潜在错误。例如，当开发人员输入部分代码时，AI工具可以根据上下文和编程规范，自动补全剩余的代码，大大提高了编码效率。同时，AI代码审查工具能够实时检测代码中的语法错误、逻辑漏洞和安全风险，帮助开发人员及时发现问题并进行修复，确保代码质量。
在测试阶段中，AI在自动化测试方面发挥了重要作用,我们使用AI自动生成测试用例,这不仅提高了测试的覆盖率和准确性，还减少了人工测试的工作量和时间成本。
在下一阶段中,我们将更好的利用AI,使用AI工具为我们生成更为完善的测试数据,确保提前发现项目的缺陷与不足,并且我们还将使用AI分析我们代码中的冗余部分,提出简化代码的建议。
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