第5篇Scrum冲刺博客

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一、站立式会议记录

二、成员工作进展与计划

成员	昨天已完成工作（关联 Work Item）	今天计划完成工作	遇到的困难与解决方案
奥古孜	主持评审	规划 Day 6 联调；确定智能分类算法方案	分类规则对主观性强 → 采用关键词+金额区间混合模型
阿卜杜哈力克	完成 /api/records、/api/insights	实现智能分类逻辑（更新记录分类字段）；实现 /api/add-sample-data	示例数据结构变动 → 固定 test_data.csv 版本
余学辉	完成消费记录页	在“消费洞察”页嵌入饼图+折线图 (Chart.js)，对接 /api/insights	图表颜色辨识度低 → 采用高对比配色
许诺	完成消费洞察页面框架	完善图表交互（悬停提示）；对接真实 insights 数据	大数据量渲染卡顿 → 开启数据抽样模式
苏麦耶姆	完成测试与访谈	验证智能分类准确性（10 条样本）；执行示例数据接口测试	分类错误案例 → 记录并优化规则库

三、项目燃尽图

四、程序最新截图

五、每日成员总结

今天，团队各成员在各自的任务进展上表现出色，尽管遇到了一些挑战，但都成功找到了合适的解决方案。

• 奥古孜 主持了评审会议，并着手规划第六天的联调工作。他在推动团队朝着明确的智能分类算法方案迈进时，也意识到部分任务的粒度不均，为此他准备重新分解工作项以提高效率。

• 阿卜杜哈力克 在完成了多个接口的构建后，开始实现智能分类逻辑，并为数据采样过程引入了新的API。面临示例数据结构变动，他选择稳定版本的数据来确保解析的准确性。

• 余学辉 则将技术优势用于改善用户界面，他在“消费洞察”页面中成功嵌入了图表工具，并适时优化了图表颜色配置，以提高图表的可读性和用户体验。

• 许诺 在完成页面框架的同时，着力完善图表交互功能，尤其是为insights数据展示部分提供更好的用户交互体验。面临渲染卡顿问题，他选择了数据抽样模式来解决。

• 苏麦耶姆 继续她在测试领域的深入探索，验证了智能分类的准确率，并通过测试接口收集数据以优化规则库。她进一步通过发现和记录分类错误案例为优化系统做出了贡献。

总体而言，团队正在朝着目标前进，并在每一个挑战面前展现了出色的解决问题能力。