冰鉴InsightNews——CodeArts团队实战总结

冰鉴InsightNews 2025-11-12 23:43:09
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软工实践——CodeArts团队实战总结
这个作业的目标CodeArts团队实战总结

目录

  • 1. 项目地址
  • 2. 功能需求建模分析
  • 2.1 用例分析
  • 2.2 类图分析
  • 3. 功能设计与实现
  • 3.1 体系结构设计
  • 3.2 接口设计
  • 3.3 关键模块设计 - 异步LLM咨询
  • 3.4 关键模块设计
  • 3.5 用户体验设计
  • 4. CodeArts 提交日志
  • 5. 程序运行环境（助教指南）
  • 5.1 运行依赖
  • 5.2 运行步骤
  • 6. 功能实现思路描述
  • 6.1 核心架构：异步咨询
  • 6.2 认证与安全
  • 6.3 附加功能1：积分系统
  • 6.4 附加功能2：管理员模块
  • 6.5 附加功能3：压力测试
  • 7. 程序截图说明
  • 8. 组员职责分工
  • 9. 合作中遇到的困难及解决方法
  • 组员 A (102300316蒋嘉会 - 前端)
  • 组员 B (102300203郭昀琪 - 后端 User/DB)
  • 组员 C (102300134曾威 - 后端 LLM/Consult)
  • 组员 D (102300433袁昊 - PM/DevOps/QA)
  • 9. PSP 表格
  • 组员 A (102300316蒋嘉会)
  • 组员 B (102300203郭昀琪)
  • 组员 C (102300134曾威)
  • 组员 D (102300433袁昊)
  • 10. 组员贡献比例

我们开发了一个基于大语言模型（LLM）的购车意向咨询系统。系统能根据用户的个性化需求（如预算、偏好、使用场景等），智能生成购车建议和车型分析。本项目采用前后端分离架构，前端使用 Vue.js，后端使用 Spring Boot，并通过 Docker Compose 进行容器化编排部署。

1. 项目地址

2. 功能需求建模分析

2.1 用例分析

我们对系统的参与者（Actor）和用例（Use Case）进行了分析，主要参与者包括：普通用户、管理员 以及 外部LLM服务。

  • 普通用户： 系统的主要使用者，可以进行注册、登录、管理个人资料、发起购车咨询、查看历史记录、对结果进行反馈（点赞/点踩）并获取积分、删除自己的咨询记录。
  • 管理员： 系统的维护者，拥有查看所有用户、封禁/解封用户、调整用户积分、查看所有咨询、删除任意咨询以及查看热门话题分析报告的权限。

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2.2 类图分析

系统的后端核心模型围绕 User、Consultation 和 ConsultationRequest 三个实体展开。

  • 模型 (Model):

    • User : 存储用户信息、BCrypt加密的密码、角色（user/admin）和积分。
    • Consultation : 咨询的主记录，包含状态（PROCESSING, COMPLETED等）、LLM的JSON响应、摘要和反馈分数（feedbackScore）。
    • ConsultationRequest : 存储用户提交的原始表单数据（如 budgetMin, carTypes），carTypes 等字段以 JSON 字符串形式存储在数据库中。
    • 关系： 一个 User 可以发起多个 Consultation (一对多)；一个 Consultation 对应一个 ConsultationRequest (一对一)。

  • 控制器 (Controller):

    • AuthController : 处理 /api/auth 路径，负责登录和注册。
    • UserController : 处理 /api/user，负责用户信息的获取和更新。
    • ConsultController : 处理 /api/consult，负责用户发起咨询、获取结果、删除和反馈。
    • AdminController : 处理 /api/admin，负责所有管理员对用户和咨询的管理操作。
    • AnalyticsController : 处理 /api/admin/analytics，提供分析报告接口。

  • 服务 (Service):

    • UserServiceImpl : 实现用户和认证的核心业务逻辑。
    • ConsultServiceImpl : 实现核心的异步咨询、积分计算、反馈处理和删除逻辑。
    • AnalyticsServiceImpl : 实现聚合ConsultationRequest [cite: backend/src/main/java/model/ConsultationRequest.java]数据，生成热门话题报告的逻辑。
    • LLMClientImpl : 封装对智普AI和阿里百炼的双重API调用。

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3. 功能设计与实现

3.1 体系结构设计

本项目采用前后端分离的现代化架构，通过 Docker Compose 容器化编排，整个系统由三个核心容器组成：

  1. node-dev (前端): 一个 node:20-alpine 容器，运行 Vite 开发服务器。它负责渲染 Vue.js 应用，并作为用户访问入口（http://120.79.169.214:5173）。
  2. java-dev (后端): 一个 maven:3.9.11-eclipse-temurin-21 容器，负责运行 Spring Boot API 服务（http://120.79.169.214:8080）。
  3. mysql-dev (数据库): 一个 mysql:8.0 容器，为后端提供持久化存储。

数据流：
用户浏览器访问 node-dev -> node-dev (Vite) 的 /api 代理将请求转发到 java-dev (Spring Boot) -> java-dev 调用 mysql-dev 或外部 LLM API -> java-dev 返回 JSON -> node-dev 渲染 VUE 页面。

3.2 接口设计

我们遵循 API_CONTRACT.md 文档（并结合后期迭代）实现了以下 RESTful API：

方法路径描述
POST/api/auth/register用户注册
POST/api/auth/login用户登录 (返回Token)
GET/api/user/info(需认证) 获取用户信息
PUT/api/user/info(需认证) 更新用户信息
POST/api/consult/start(需认证) 发起新咨询 (异步)
GET/api/consult/history(需认证) 获取历史咨询列表
GET/api/consult/result/{id}(需认证) 获取单次咨询结果
DELETE/api/consult/{id}(需认证) 用户删除自己的咨询
POST/api/consult/{id}/feedback(需认证) 提交咨询反馈 (赞/踩)
GET/api/admin/users(管理员) 分页获取用户列表
POST/api/admin/users/{id}/ban(管理员) 封禁用户
POST/api/admin/users/{id}/unban(管理员) 解封用户
POST/api/admin/users/{id}/points(管理员) 调整用户积分
GET/api/admin/consults(管理员) 获取所有咨询记录
DELETE/api/admin/consults/{id}(管理员) 删除任意咨询
GET/api/admin/analytics/hot-topics(管理员) 获取热门话题分析

3.3 关键模块设计 - 异步LLM咨询

本项目的核心瓶颈在于 LLM API 的高延迟。我们通过"异步+线程池"的经典模式解决了这个问题。

  1. 控制器 (ConsultController)： POST /api/consult/start 接口仅负责调用 ConsultServiceImpl，该服务立即创建 PROCESSING 状态的记录并返回 consultId。
  2. 线程池 (AsyncConfig)： 我们定义了一个名为 llmExecutor 的 ThreadPoolTaskExecutor。在 persistRequest 成功提交数据库事务后，@Transactional(onCommit=...) (通过 TransactionSynchronizationManager.registerSynchronization 实现) 会将 processLLM 任务提交到此线程池中执行，使API调用与HTTP响应解耦。
  3. LLM 客户端 (LLMClientImpl)：
    • 该服务使用 CompletableFuture.supplyAsync(..., llmExecutor) 来并行执行 invokeZhipu 和 invokeBailian 两个方法。
    • 智普AI： 使用 zai-sdk 官方SDK进行调用。
    • 阿里百炼： 使用 Spring 的 RestTemplate 调用其兼容 OpenAI 的 REST 接口。
    • 压测模式： 该类注入了 llm.mock.enabled 属性。当其为 true 时，sendConsultRequest 会跳过真实API调用，返回模拟数据，用于压力测试。
  4. 结果处理 (persistSuccess)：
    • 当两个 CompletableFuture 都完成后，buildConsultResult 会判断结果（全成功 COMPLETED、部分成功 PARTIAL_SUCCESS 或全失败 FAILED）。
    • persistSuccess 将结果（包含两个模型的回复）序列化为 JSON 存入 assistantResponse 字段，并更新状态。
    • 触发积分： persistSuccess 会在此时调用 userRepository 为用户增加咨询积分（+10分）。

3.4 关键模块设计

  • 积分反馈系统： 我们新增了 POST /api/consult/{id}/feedback 接口。ConsultServiceImpl 中的 giveFeedback 方法会：1. 检查用户是否已反馈（feedbackScore != null）；2. 保存反馈（赞/踩）；3. 为用户增加反馈积分（+5分）。
  • 热门分析系统： 我们新增了 GET /api/admin/analytics/hot-topics 接口。AnalyticsServiceImpl 会 findAll 所有咨询请求，然后实时遍历列表。它使用 ObjectMapper 将 carTypes, scenes 等字段中存储的 JSON 数组（如 ["SUV", "轿车"]）反序列化为 Java List<String>，并使用 Map<String, Long> 动态聚合词频，最后返回统计结果。

3.5 用户体验设计

我们关注了几个关键的用户体验点：

  1. 响应式设计： 所有页面（特别是 Navbar 和 RecordsView）都使用了媒体查询 (@media)，在小屏幕上会自动折叠或堆叠，确保移动端可用性。
  2. 清晰的表单输入： 我们抛弃了原生丑陋的 select[multiple] 控件，在 ConsultationView.vue 中重构为**"标签式复选框"**（Pill-style Checkboxes）。这在桌面和移动端上都提供了更直观、更易于点击的选择体验。
  3. 可读的LLM响应： LLM 返回的结果是 Markdown 格式的。我们使用 marked 库将其转换为 HTML，并使用 DOMPurify 库对 HTML 进行清理（防止XSS攻击），最后通过 v-html 将格式化的表格、列表和标题渲染给用户，极大提高了可读性。
  4. 即时反馈： 所有按钮（登录、咨询、删除、反馈）在点击时都会显示"加载中"状态（:disabled="loading"），并使用 alert() 提供清晰的操作结果反馈。
  5. 前端验证： 在 LoginModal 和 RegisterModal 中，我们使用 JavaScript（phoneRegex）在前端对手机号格式进行即时验证，阻止了无效的API提交。

4. CodeArts 提交日志

示例截图：

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Commit 次数统计：

  • 总提交次数: 71次
  • Person A (102300316蒋嘉会): 7 次
  • Person B (102300203郭昀琪): 33 次
  • Person C (102300134曾威): 9 次
  • Person D (102300433袁昊): 16 次

5. 程序运行环境（助教指南）

为确保助教可以100%成功运行本项目，我们采用了 Docker Compose“一键式”部署。您不需要在本地安装 Java, Node.js 或 MySQL。

5.1 运行依赖

  • Docker
  • Docker Compose (V1 或 V2)
  • Git

5.2 运行步骤

  1. 克隆仓库:

    git@codehub.devcloud.cn-north-4.huaweicloud.com:a8c044a1ac024628b56e770bcb22f8a1/buy_car.git
cd buy_car

  2. 放置本地依赖:

    • 由于 zai-sdk 是本地 systemPath 依赖，请在 backend/ 目录下创建一个 lib 文件夹。
    • 将 zai-sdk-0.1.0.jar 文件复制到 backend/lib/ 目录中。

  3. 配置环境变量:

    • 进入 deployment/ 目录。
    • 创建一个新文件 .env。
    • 将以下内容复制到 .env 文件中，并填入您的 LLM API 密钥：
    # deployment/.env 文件

# 填入您的密钥
LLM_ZHIPU_KEY=sk-your-zhipu-key
LLM_BAILIAN_KEY=sk-your-bailian-key

# 保持默认即可
JWT_SECRET=super-secret-key-for-dev
DB_NAME=myapp
DB_USER=devuser
DB_PASS=devpass
LLM_MOCK_ENABLED=false

  4. 启动项目:

    • 确保您在 deployment/ 目录下。
    • 运行 docker compose (V2) 或 docker-compose (V1)：
      docker compose up --build
# 或
# docker-compose up --build

  5. 访问系统:

    • 等待 java-dev 和 node-dev 均启动成功。
    • 浏览器打开 http://localhost:5173 即可访问。

6. 功能实现思路描述

6.1 核心架构：异步咨询

本项目的核心是 POST /api/consult/start 咨询接口。为避免 LLM API 长时间响应（5-30秒）导致前端超时，我们设计了异步处理流程：

  1. 立即响应： 当用户提交咨询表单时，后端 (ConsultServiceImpl) 立即在数据库中创建一条 status 为 PROCESSING 的记录，并立刻返回 consultId。
  2. 异步处理： Spring Boot 随后从 llmExecutor 线程池 中取出一个新线程，该线程并行调用智普AI和阿里百炼两个 API。
  3. 结果持久化： LLM 返回结果后，该线程将结果写入数据库，并将 status 更新为 COMPLETED, PARTIAL_SUCCESS 或 FAILED。
  4. 前端轮询： 前端在提交后，使用 consultId 定期轮询 GET /api/consult/result/{id} 接口（在 RecordsView.vue 中实现），直到 status 不再是 PROCESSING，然后获取并显示最终结果。

6.2 认证与安全

  • 后端： 使用 Spring Security 和 JWT (JSON Web Tokens)。用户登录 成功后获取 Token。JwtUtil 负责令牌的生成和验证。AdminController 和 AnalyticsController 会额外检查 Token 中的 role 字段是否为 "admin"。
  • 前端： api.real.js 中使用 axios 拦截器，自动从 localStorage 读取 Token 并附加到每个请求的 Authorization 头中。router/index.ts 中的 beforeEach 守卫会检查 localStorage 中的 currentUser，以保护需要登录的页面。

6.3 附加功能1：积分系统

我们实现了“附加功能1” 所需的完整积分闭环：

  1. 自动获取（咨询）： 在 ConsultServiceImpl 的 persistSuccess 方法中，当咨询状态被更新为 COMPLETED 或 PARTIAL_SUCCESS 时，系统会自动抓取该咨询对应的 User 对象，并为其增加 POINTS_PER_CONSULTATION（10分）。
  2. 自动获取（反馈）： 我们新增了 POST /api/consult/{id}/feedback 接口。当用户在 RecordsView.vue 点击“赞”或“踩”时，后端 giveFeedback 方法 会在记录反馈的同时，为用户增加 POINTS_PER_FEEDBACK（5分）。
  3. 积分显示与消费： ProfileView.vue 会显示用户当前积分，并提供一个（模拟的）兑换礼品界面。

6.4 附加功能2：管理员模块

我们实现了管理员所需的核心功能：

  1. 用户管理： AdminView.vue 通过 GET /api/admin/users 实现了用户的分页和搜索。同时实现了“封禁”（banUser）和“解封”（unbanUser）功能。
  2. 咨询管理： AdminView.vue 通过 GET /api/admin/consults 获取所有咨询，并通过 DELETE /api/admin/consults/{id} 实现删除。
  3. 热门话题分析： 我们新增了 AnalyticsController。当 AdminView.vue 访问时，后端 AnalyticsServiceImpl 会查询所有 ConsultationRequest 记录，实时解析存储在 car_types, scenes 等字段中的 JSON 数组，动态聚合出热门话题（如 “SUV: 50次”, “通勤: 45次”）并返回给前端展示。

6.5 附加功能3：压力测试

我们使用 JMeter 对部署在 120.79.169.214 上的云服务器进行了压力测试。

  • 测试目标： POST /api/consult/start 接口。
  • 测试模式： 为避免 LLM API 产生高额费用和速率限制，我们通过环境变量 LLM_MOCK_ENABLED=true 开启了“压测模拟模式”。在此模式下，LLMClientImpl 会跳过真实的 API 调用，转而模拟一个 200-500ms 的延迟并返回模拟数据。
  • 测试场景： 我们在数据库中批量创建了 100000 个测试账户，并设置 JMeter 以 10000 个并发线程（10秒 Ramp-Up）模拟用户“先登录，再发起咨询”的完整流程。

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  • 瓶颈分析：
    • 在 100000 并发线程下，java-dev 容器的 CPU 达到 98.74%。聚合报告 显示 Start Consult 接口的吞吐量(Throughput) 达到了 10 QPS (每秒10个请求)。
    • 结论： 系统的主要瓶颈在于异步线程池的处理能力和数据库写入。若要提升性能，应优先增加 llmExecutor 的最大线程数和队列容量，并对数据库连接池进行调优。

7. 程序截图说明

1. 首页 (HomeView.vue)

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2. 登录与注册 (LoginModal.vue / RegisterModal.vue)

3. 购车咨询表单 (ConsultationView.vue)

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4. 咨询结果详情 (RecordsView.vue)

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5. 个人中心 (ProfileView.vue)

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6. 管理员面板 - 用户管理 (AdminView.vue)

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7. 管理员面板 - 热门分析 (AdminView.vue)

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8. 组员职责分工

组员学号角色负责内容
Person A102300316蒋嘉会前端开发负责所有 Vue.js 页面视图（Views）和组件（Components）的编写、美化和联调。
Person B102300203郭昀琪后端开发 (用户&DB)负责 Spring Boot 的用户模块（User）、认证（AuthController）、数据库建模（Consultation 等）和管理员模块（AdminController）的开发。
Person C102300134曾威后端开发 (LLM&咨询)负责核心的异步咨询逻辑（ConsultServiceImpl）、双 LLM API 的集成（LLMClientImpl）以及新增的积分和分析（AnalyticsServiceImpl）服务。
Person D102300433袁昊PM/DevOps/QA负责 API 契约设计（API_CONTRACT.md）、Docker 容器化编排（docker-compose.yml）、云服务器部署、联调问题排查和压力测试执行。

9. 合作中遇到的困难及解决方法

在本次限时开发中，我们团队遇到了大量真实世界中的工程问题，涵盖了前端、后端、数据库和运维部署的各个层面。

组员 A (102300316蒋嘉会 - 前端)

  1. Mock API 对接延迟： 在项目初期，为不阻塞前端开发，我快速创建了 Mock API 服务来模拟后端接口行为，实现了前后端并行开发。
  2. UI 设计缺乏科技感： 初始界面较为简单，我利用 CSS3 渐变、动画和阴影快速提升了 UI 质感，特别是重构了 ConsultationView 的表单，使用了现代化的"标签式复选框"来替代丑陋的原生多选框。
  3. Markdown 渲染： LLM 返回的内容是 Markdown 格式的，在前端无法直接显示。通过引入 marked 和 DOMPurify 库，我实现了 v-html 安全渲染，将 Markdown 文本正确转换为带表格和列表的富文本。
  4. 前端路由 Bug： 联调中发现点击按钮无响应，经排查是 router.push({ name: 'Home' }) 和 name: 'home' 的大小写不匹配导致的 vue-router 错误，修复后解决。
  5. 前端状态未刷新： 登录成功后，UI 状态（如"登录"按钮）不更新。原因是真实 authService 只存了 token，而 Navbar 依赖 currentUser。通过修改 Navbar.vue，使其监听 userLoggedIn 事件并主动调用 userService.getCurrentUserInfo() 来刷新 localStorage 解决了此问题。

组员 B (102300203郭昀琪 - 后端 User/DB)

  1. 实体类字段映射不一致： 数据库字段 preferred_type 与 Java 字段 preferredType 命名规范不一致。通过使用 JPA 的 @Column(name = "preferred_type") 注解明确指定映射关系，解决了字段映射错误。
  2. 数据访问层空值处理： UserRepository 中 findByPhone 方法最初返回 User，在用户不存在时易引发空指针。将返回类型改为 Optional<User>，利用 Optional 类优雅地处理了空值情况，提升了代码健壮性。
  3. JPA 关联查询命名： 对如何根据用户信息查询咨询记录的 JPA 命名规则不熟。通过学习 findByUser_IdOrderByCreatedAtDesc 这样的命名约定，实现了高效的关联实体属性查询。
  4. 后端手机号验证： 仅靠前端验证不安全。我们在 UserServiceImpl 中添加了服务端的 isValidPhone 正则表达式校验，确保了无效数据无法入库。

组员 C (102300134曾威 - 后端 LLM/Consult)

  1. 数据字段对接不一致： 咨询请求中的品牌偏好等字段是 List<String>，而数据库存储的是 JSON 字符串。我们统一了 ObjectMapper 序列化/反序列化逻辑，并将其应用在 AnalyticsServiceImpl 和 ConsultServiceImpl 中。
  2. 异步回写时机不稳定： processLLM 任务必须在数据库事务提交后才能执行。我们使用 TransactionSynchronizationManager.registerSynchronization 并重写 afterCommit 方法，确保了 LLM 调用总是在主事务成功后才被触发。
  3. LLM 运行时依赖崩溃： 联调时 zai-sdk 频繁抛出 NoClassDefFoundError。原因是 systemPath 依赖不会自动下载传递性依赖。通过手动将 retrofit2 和 adapter-rxjava3 添加到 pom.xml 中，解决了运行时类缺失问题。
  4. LLM API 逻辑失败：
    • 阿里百炼： 报 Read timed out。通过修改 LLMClientImpl，将 setReadTimeout 从 30 秒延长至 60 秒解决。
    • 智普AI： 报 finishReason=length 且内容为空。通过修改 LLMClientImpl，将 maxTokens 从 1024 增加到 4096 解决。
  5. 压测模式实现： 为满足压测需求，在 LLMClientImpl 中添加了 llm.mock.enabled 开关，跳过真实 API 调用，实现了对数据库和线程池的隔离压测。

组员 D (102300433袁昊 - PM/DevOps/QA)

  1. Docker 环境启动失败 (Bean 冲突)： 联调时 java-dev 容器反复启动失败，报错 ConflictingBeanDefinitionException（例如 security.JwtUtil 和 service.JwtUtil 冲突）。
    • 解决： 首先，定位到是 scanBasePackages 扫描了重复的包。通过 ls 命令确认 service/ 目录下存在多余的 JwtUtil.java, AuthService.java, SecurityConfig.java 文件，将其在本地删除。
  2. Docker 卷缓存导致问题复现： 即使在本地删除了上述文件，java-dev 依然报相同的 Bean 冲突错误。
    • 解决： 意识到这是因为 Maven 在 Docker 卷中留下了陈旧的 .class 文件。通过修改 docker-compose.yml 的 command，在 spring-boot:run 前强制添加 mvn clean，彻底清除了 target 目录缓存，问题解决。
  3. Docker 镜像网络/版本问题：
    • 网络： 云服务器拉取 maven:3.9-openjdk-19 镜像时报 connection reset by peer。通过将镜像源替换为国内阿里镜像源 (registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/...) 解决。
    • 版本： node-dev 启动失败，报 crypto.hash is not a function。经查 frontend/package.json 要求 Node 20+，而 docker-compose.yml 中是 node:18-alpine。将镜像升级为 node:20-alpine 解决。
  4. 云服务器部署联调失败：
    • 现象： docker-compose V1 安装失败（下载了HTML文件）。
    • 解决： 指导团队检查并使用 docker compose V2（docker-compose-plugin），或使用 curl -L 重新安装 V1，并确保服务器安全组已放行 5173 和 8080 端口。
  5. 压测方案设计 (QA)：
    • 困难： 压测 LLM API 成本高昂且很快会触发速率限制，不满足"百万量级"的测试目标。
    • 解决： 设计并主导实现了 llm.mock.enabled 开关，将压测目标从（不可控的）外部 API 转移到（可控的）内部应用瓶颈（llmExecutor 线程池和 mysql-dev 数据库连接池）。
    • 困难： JMeter 压测 POST /api/consult/start 需要大量登录用户。
    • 解决： 设计了"先注册一个样本用户，再查询其哈希密码，最后通过 SQL 存储过程批量创建1000个测试用户"的方案，高效完成了压测的数据准备。

9. PSP 表格

组员 A (102300316蒋嘉会)

阶段任务计划时间(小时)实际时间(小时)差异备注
计划需求分析与设计110快速梳理前端功能模块
开发搭建Vue项目结构110使用Vite快速创建项目
开发编写核心组件（Navbar, LoginModal等）34+1增加了科技感UI效果
开发实现路由和页面跳转110-
开发集成Mock API服务23+1为联调做准备
测试功能测试和UI调试110-
部署构建和部署到公网110-
开发(迭代) 修复联调Bug24+2修复 v-html 渲染、路由跳转、登录状态刷新等问题
总计(更新后)1215+3联调和UI美化耗时超出预期

组员 B (102300203郭昀琪)

PSP 阶段预计耗时（小时）实际耗时（小时）完成内容
计划分析11分析用户模块需求，确定用户表和咨询记录表
数据库设计21.5编写SQL，创建表结构、字段、索引和外键约束
模型层、数据库访问层33.5创建User等实体类，编写UserRepository等接口
业务逻辑层开发22实现AuthService/UserService用户认证、用户信息管理的核心业务逻辑
控制层开发22编写AuthController注册登录接口、UserController用户信息管理接口
后端合并32.5与C同学的代码合并，解决 pom.xml 和 model 的冲突
测试、修复bug54.5测试数据库连接，Postman 验证API接口功能，修复字段映射
PSP、文档撰写42.5个人部分PSP表、困难与解决方案撰写
合计2219.5

组员 C (102300134曾威)

PSP 阶段任务描述预计耗时 (h)实际耗时 (h)
规划明确 C 角色范围：负责咨询流程串联、持久化与 LLM 调用闭环1.00.8
需求分析梳理 /consult 系列接口、与 B 的数据库字段对齐、确认异步回写要求2.01.5
设计设计事务包裹、TransactionSynchronization 触发点、JSON 列映射与 DTO 还原策略3.03.0
设计复审与团队评审咨询实体关系、回写状态机、失败兜底方案1.00.7
编码实现 ConsultServiceImpl, LLMClientImpl, AnalyticsServiceImpl, 积分逻辑8.09.5
单元测试(主要通过 Postman 和联调测试)2.01.5
集成测试Postman 验证 /consult/start/history/result 数据一致性，联调 API1.52.0
部署验证在部署环境触发真实咨询流程，检查数据库 JSON 字段与日志中的 LLM 回流1.01.0
事后总结记录事务回调、LLM 异常处理经验，整理后续优化清单0.80.8
合计20.320.8

组员 D (102300433袁昊)

PSP 阶段任务描述预计耗时 (h)实际耗时 (h)
规划明确团队分工，分析作业需求1.01.0
设计撰写 API_CONTRACT.md，设计 docker-compose.yml 编排方案2.02.5
编码编写 docker-compose.yml, .env, README.md 部署指南2.02.0
测试与联调(核心) 解决云服务器部署、Docker网络、Bean冲突、Maven缓存、Java依赖、Vite版本、前端路由等所有环境和联调 Bug4.010.0
压测 (QA)设计压测方案（Mock 模式）、设计批量用户生成SQL、编写 JMeter 脚本并执行3.03.0
报告撰写最终博客（汇总所有人材料）2.02.0
合计14.020.5

10. 组员贡献比例

组员贡献比例 (%)
Person A (102300316蒋嘉会)24.5%
Person B (102300203郭昀琪)23.5 %
Person C (102300134曾威)22.5 %
Person D (102300433袁昊)29.5 %
总计100 %
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