Alpha冲刺
| 作业所属课程 | https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/SoftwareEngineering24/?page=2 |
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| 作业要求 | https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/SoftwareEngineering24/homework/15657 |
| 作业的目标 | 完成14天Alpha冲刺规划，明确前期工作改进方向，确定成员分工、工作量、开发计划与进度管理方案，为项目可演示版本交付做准备 |
| 团队名称 | LYZ |
| 团队成员学号-名字 | 尹航 3124004524 |
Alpha冲刺计划
一、前期工作总结与思考
（一）已完成工作
完成项目立项、需求分析、竞品分析，明确大学生兴趣成长三大核心痛点
完成系统架构设计、数据库设计，确定前端HTML/CSS/JS、后端Python Flask、AI层Kimi API、数据库MySQL的技术栈
完成核心功能梳理：兴趣测评、动态自适应学习路径、成长计划打卡、AI导师对话
完成项目PPT、系统设计说明书、数据库设计说明书等文档撰写
团队完成基础分工：队长统筹+需求、前端开发、后端/AI开发
（二）现存问题与改进思路
问题类型 具体问题 改进方案
功能层面 动态路径调整逻辑粗糙、打卡数据未闭环、AI响应未结构化 1. 完善DALP自适应算法，绑定打卡数据实时调整路径
2. 打卡联动学习路线，自动生成成长周报
3. 规范Kimi API输出格式，统一JSON结构
技术层面 前后端未联调、接口未封装、无测试方案 1. 完成核心接口开发与联调
2. 编写单元测试与接口测试用例
3. 优化接口响应速度，满足基础性能标准
文档层面 冲刺日志缺失、测试文档空白、部署流程不清晰 1. 每日记录冲刺日志
2. 编写测试计划与测试报告
3. 完善云服务器部署步骤
协作层面 进度同步不及时、无燃尽图跟踪 1. 每日10分钟站立会议
2. 使用燃尽图可视化进度
3. GitHub实时提交代码
二、Alpha冲刺目标（14天）
完成前后端核心功能开发与联调，实现可演示版本
完成接口测试、功能测试、性能测试，满足项目验收标准
完善文档体系：冲刺日志、测试报告、部署手册
制作冲刺Vlog，记录团队开发与协作过程
完成GitHub版本发布，规范版本管理
三、14天冲刺安排
日期 核心任务 同步内容
D1-D2 环境搭建、代码仓库初始化、接口定义 分工确认、技术规范同步
D3-D5 用户模块+兴趣测评模块开发 功能进度、接口联调问题
D6-D8 学习路线+打卡模块开发 自适应逻辑、数据闭环
D9-D10 AI对话+成长计划+周报生成 AI响应、可视化效果
D11-D12 全功能测试、Bug修复、性能优化 测试结果、问题解决方案
D13 文档完善、Vlog剪辑、Github发布 成果汇总、答辩彩排
D14 最终验收、冲刺总结、材料提交 整体复盘、改进方向
LYZ - Alpha冲刺总结
一、冲刺计划完成情况
本次Alpha冲刺为期14天，团队严格按照预定计划推进，每日开展10分钟站立会议，全员全勤参与，无缺席情况。
- 计划改进目标实现情况
功能闭环：完成兴趣测评、动态自适应学习路径、成长计划、打卡监督、AI对话五大核心模块，100%实现计划改进目标
前后端联调：完成所有接口开发与联调，接口响应稳定，页面加载流畅
数据打通：MySQL数据库全表可用，用户-测评-路线-打卡-计划数据完全关联
测试优化：完成功能测试、接口测试、性能测试，修复全部已知Bug
文档与素材：冲刺日志、测试报告、部署手册全部完成；3–5分钟冲刺Vlog制作完成
版本发布：GitHub仓库规范管理，完成Alpha版本Release - 项目亮点
垂直场景AI落地：聚焦大学生兴趣成长，推荐与路径高度贴合学生需求
动态自适应学习路径DALP：可根据打卡反馈自动调整难度，实现个性化学习
完整成长闭环：兴趣发现→学习规划→打卡监督→复盘优化
轻量化技术栈：原生前端+Flask+Kimi API，部署简单、响应快速
可视化展示：打卡日历、成长周报自动生成，数据直观清晰 - 项目现存不足
AI推荐个性化程度仍有提升空间，部分场景输出偏通用
前端交互细节可优化，小屏设备适配一般
高并发压力测试未完全覆盖，仅满足演示与小规模使用
部分异常处理逻辑简单，极端情况提示不够友好
缺少用户激励体系，如勋章、成长等级、系统消息等
整体冲刺总结
本次Alpha冲刺全部完成预定目标，团队高效协作、进度可控，成功将项目从设计方案变为可正常演示的Web应用。核心功能闭环、架构稳定、文档齐全、测试通过，并完成Vlog制作与GitHub版本发布。
后续我们将针对现存不足继续优化：提升AI个性化、完善前端体验、增强异常处理、扩展激励功能，为下一阶段冲刺做好充分准备。
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