月下调试人——β冲刺随笔DAY1

[月下调试人]

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	β冲刺
团队名称	月下调试人

目录

• 一、SCRUM
• 张宝仁
• 赵俊强
• 韩冰晨
• 黄俊平
• 曾诗皓
• 王盛明
• 池博洋
• 二、PM
• 1.项目任务总量评估
• 2.今日进展总结
• 3.遇到的主要问题
• 4.风险提示
• 5.明日目标
• 三、会议照片
• 四、燃尽图
• 五、部分截图

一、SCRUM

张宝仁

项目	内容
昨日至今完成	完成了 异常处理体系重构的总体框架搭建（根据会议决定，将业务异常拆分并纳入 GlobalExceptionHandler 统一处理）。投入 3 小时。
遇到的问题	目前业务异常种类较多，分类边界仍需进一步确认。例如学生学号重复、JWT过期等是否需要独立异常类型。
剩余任务	完成异常体系中剩余的业务异常定义（约 3 小时）。
今天→明天安排	完成所有异常类型编码，准备与后端其他同学一起联调是否覆盖完全。

赵俊强

项目	内容
昨日至今完成	初步整理 Docker Compose 环境的依赖关系（ES、Redis、MySQL、MQ），并确认现有本地环境变量存在冲突。共 2.5 小时。
遇到的问题	RocketMQ 的本地端口与学校云服务器默认端口存在冲突，需要统一调整。
剩余任务	编写完整的 docker-compose.yaml（约需 4 小时）。
今天→明天安排	完成 ES、Redis、MQ 的容器配置文件，并验证是否能“一键启动”。

韩冰晨

项目	内容
昨日至今完成	整理了 Beta 期新增/优化需求清单（OCR 二次识别、查重优化、后台复审增强、学生端体验优化等），并完成需求优先级划分。投入 2 小时。
遇到的问题	在学生端统计页上“奖状分类统计”展示形式不够明确，需要确定是饼图还是列表。
剩余任务	绘制交互原型 v1（约 3 小时）。
今天→明天安排	输出学生端与后台的第 1 版交互草图，准备给技术人员评审。

黄俊平

项目	内容
昨日至今完成	对 OCR 二次识别模型（如通义 OCR 2.0）进行了比对测试，整理不同模型在模糊样张上的识别差异，耗时 3 小时。
遇到的问题	部分样张需要先进行裁剪、增强后才能被 OCR 正确识别，可能需要增加一个“预处理策略”。
剩余任务	将最优 OCR 模型方案整理并提交到技术评审（约需 2 小时）。
今天→明天安排	开始优化 LLM Prompt，重点加入“奖项级别与年份”的判断辅助提示词。

曾诗皓

项目	内容
昨日至今完成	试验 CLIP 模型的图像过滤逻辑，评估其对“非奖状图片误上传”场景的过滤能力，已跑完第一轮样本测试。耗时 2.5 小时。
遇到的问题	CLIP 对部分奖状扫描件的误判较高，需要结合文字 OCR 结果进行二次确认。
剩余任务	与黄俊平合作，构建“图像过滤 → OCR → LLM 分类”的链路示例。
今天→明天安排	整理 CLIP 模型在测试集上的误判样本，准备第二轮 Prompt 优化验证。

王盛明

项目	内容
昨日至今完成	梳理了 核心业务流程测试覆盖率评估：AI 自动分类流程、查重逻辑、管理员复审流程等，共计识别 12 个必须覆盖的测试点。耗时 2 小时。
遇到的问题	需要后端提供更清晰的“AI 决策理由”字段，否则无法判断测试结果是否正确。
剩余任务	编写测试用例文档（约 3 小时）。
今天→明天安排	制作 8 条自动化接口测试草稿（含 AI 异步任务等）。

池博洋

项目	内容
昨日至今完成	已整理完 Beta 阶段所有目标与需求变更，并创建总文档结构（需求 → 设计 → 测试 → 部署）。耗时 1.5 小时。
遇到的问题	需要更多来自开发与 AI 技术员的“提示词优化”和“Docker Compose 设计思想”等内容填充。
剩余任务	整理《系统异常体系重构设计文档》（约需 2 小时）。
今天→明天安排	与 zbr 协作完成“异常处理体系”章节初稿。

二、PM

1.项目任务总量评估

项目	数量 / 时间
预估总任务量	约 45 人时（或拆分为 22 个 issue）
已完成工作量	约 10 人时（4 个 issue 完成）
未完成工作量	约 35 人时（18 个 issue）

2.今日进展总结

关键工作均已启动：OCR 优化、查重改进、异常体系重构、Docker Compose 探索。

各成员任务方向明确，基本按计划推进。

AI 技术员产出了第一批模型分析数据，对 Beta 阶段至关重要。

3.遇到的主要问题

OCR 模型需引入前图像预处理流程。

Docker Compose 服务间端口冲突仍需整理。

测试需要更明确的 AI 决策字段。

设计稿部分展示形式需确定。

4.风险提示

Docker Compose 若不能如期完成，后续联调环境会被阻塞。

AI Prompt 优化需要依赖 OCR&CLIP 最终版本，耦合较高。

5.明日目标

完成异常处理体系全部编码。

输出 Docker Compose v1 版本。

完成学生端 / 后台的草图原型。

AI 技术员开始进行 Prompt 二次优化和链路组合验证。

三、会议照片

四、燃尽图

五、部分截图