团队作业2-《需求规格说明书》
广工枢纽：需求规格说明书
| 这个项目属于哪个课程 | 课程链接 |
|---|---|
| 作业要求 | 作业链接 |
| 作业的目标 | 完成团队需求规格说明书、分工，讨论方案可行性 |
| Github链接 | 仓库地址 |
1. 引言
1.1 目的
本系统“广工枢纽”旨在为广东工业大学师生提供一个一站式校园信息服务平台。系统通过自动化爬取校园通知、水电服务、后勤公告、教务信息等数据，构建结构化知识库，并结合大语言模型提供智能问答与信息检索功能，实现以下目标：
- 集中信息：将分散在多个网站的校园公告和服务信息统一呈现；
- 智能查询：用户可通过自然语言提问，由大语言模型结合知识库生成准确、易理解的回答；
- 高效更新：爬虫定期采集信息，保证数据及时、可靠；
- 增强用户体验：通过清晰界面与交互设计，提高信息获取的便利性和视觉体验。
1.2 项目背景
目前，广东工业大学师生在获取校园信息时存在以下痛点：
- 信息分散：通知、公告、服务信息分布在不同网站和平台；
- 访问繁琐：需要频繁切换页面，增加查找成本；
- 更新不及时：部分信息更新延迟或难以追踪。
广工枢纽通过技术手段集中信息，结合知识库与智能问答，为师生提供便捷、高效的校园信息服务平台，实现“信息集中化、可查询、易用化”。
1.3 系统功能概述
我们计划完成一下三个界面，详见框架图章节：
1.3.1 登录界面
- 用户输入学号/工号及密码进行身份验证。
- 登录后可进入首页。
1.3.2 首页
- 信息栏目：跳转到相关关键词条目，如校园通知、水电服务、教务公告、后勤通知等。
- 自然语言问答：用户输入问题，系统结合知识库与大模型生成回答。
1.3.3 通知与公告界面
- 按类型分类：校园通知、水电服务、教务公告、后勤通知等。
- 详情查看：点击通知标题查看完整内容。
- 关键词搜索：可按关键词、时间区间筛选通知。
- 通知更新：结合爬虫实时更新水电服务公告。
- 考试安排：提供各类考试、比赛时间、地点及报名信息。
- 公告与提醒：教务通知、选课提醒等集中显示。
1.4 系统特点与核心竞争力
- 信息集中化：整合校园各类信息源，减少用户访问成本。
- 智能化查询：结合大语言模型与知识库，实现自然语言问答。
- 实时性与可靠性：爬虫自动采集并清洗数据，保证信息及时更新。
- 用户体验优先：界面简洁、交互直观。
- 可扩展性强：模块化架构，易于增加新的信息源或功能。
2. 系统价值分析
2.1 真实性
-
数据来源可靠：所有信息均来自校内公开网站，保证内容的准确性与合法性。
-
场景贴近实际需求：系统功能完全基于师生日常信息查询场景设计，真实解决校园信息分散的问题。
2.2 可用性
- 易用界面：采用 Vue.js 构建简洁、响应式前端页面，支持询问、关键词查看等交互方式，用户无需培训即可使用。
- 高效信息获取：通过关键词搜索和智能问答功能，用户可在几秒内获取所需信息，减少浏览多个网站的时间。
- 轻量化部署：系统采用 JSON 知识库 + 本地前端，无需复杂数据库和服务器即可运行，便于快速部署和维护。
2.3 价值所在
- 节省时间成本：帮助师生快速获取信息，提高校园生活与教学效率。
- 信息集中与智能化：将分散信息整合为可检索知识库，并通过大模型 API 提供智能问答，提升信息利用效率。
- 可扩展性强：可扩展至更多校园信息源或其他高校，具备推广价值。
- 技术实践价值：涵盖爬虫、数据清洗、前端开发、AI 接口调用等多项技术。
- 情怀：从学生视角出发解决校园生活痛点，让校园信息服务更智能、更贴心。
3. 面向用户分析
2.1 用户群体
在校学生、教师，查询课程通知、活动安排、宿舍水电信息、后勤服务、最新教学安排、校内公告及通知。
2.2 用户需求
- 快速获取信息：无需访问多个网站，一站式查询。
- 智能问答：自然语言输入问题，系统返回简洁、准确的回答。
- 信息可视化：界面清晰、交互友好，支持搜索、列表、时间线查看等功能。
- 实时更新：保证数据及时抓取并同步到知识库。
2.3 预期用户数量
- 首期测试用户：约 25 人
- 包括身边的熟悉的在校学生和教师，用于内部试用、反馈收集和系统优化。
- 正式部署后潜在用户： 20,000 人
- 覆盖广东工业大学全校在校学生、教职工及相关校内部门人员。
4. 需求分析
(1) 功能性需求
| 功能模块 | 功能描述 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 数据采集模块 | 自动爬取校园通知、水电信息、公告等 | 网站URL、爬取规则 | JSON结构化数据 |
| 数据清洗与知识库构建 | 对爬取信息进行去重、分类、格式化 | 原始爬取数据 | 可检索的知识库 |
| 智能问答模块 | 根据用户问题从知识库中检索信息并生成回答 | 用户自然语言问题 | 精炼回答文本 |
| 前端展示模块 | 提供网页界面展示信息和问答交互 | 用户操作 | 页面显示信息列表、搜索结果、问答结果 |
| 搜索与关键词匹配 | 支持关键词搜索和内容过滤 | 用户关键词 | 匹配条目列表 |
| 日志与监控 | 记录数据采集、处理、问答操作日志 | 系统事件 | 日志文件 |
(2) 技术需求
5.1 前端
- 技术栈：HTML5、CSS3、JavaScript、Vue.js
- 功能：响应式界面设计、用户交互、搜索与问答显示
- 输出：可访问的网页应用
5.2 后端 / 数据处理
- 技术栈：Python，及Requests、BeautifulSoup、Pandas、JSON等相关库
- 功能：数据爬取、清洗、存储、知识库维护
- 输出：结构化知识库文件
5.3 AI 接口
- 技术栈：OpenAI API 或通义千问 API
- 功能：接收用户问题，将知识库内容作为 prompt 输入，返回生成文本
- 输出：智能问答结果
5.4 系统环境
- 浏览器兼容 Chrome、Edge、Firefox
5.5 其他
- 性能：前端页面响应时间 < 2 秒，问答流式输出
- 可维护性：模块化设计，方便后续扩展或功能调整
- 可靠性：爬虫与数据处理具备错误处理机制，防止数据缺失或重复
- 可扩展性：可增加更多信息来源或接入其他高校系统
5. 系统框架图及初步界面
(1) 框架图
(2) 系统原型图
-
登录页
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首页
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-
查询页
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-
通知页
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团队计划
1. 修正后计划
| 周次 | 时间段 | 主要目标 | 具体任务内容 | 相关成员 | 预计工时 | 预期成果 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 第11周（深化设计与计划阶段） | 第1–2天 | 用户反馈与原型改进 | 1. 向潜在用户（学生/老师）展示原型页面并收集反馈（功能可用性、界面交互、信息布局） 2. 根据反馈调整UI层次、交互逻辑与信息结构 3. 记录典型需求点与问题清单 |
前端负责人+产品设计负责人 | 每人3h×2天 | 改进版原型图、用户反馈报告 |
| 第3–5天 | 系统架构与数据流设计 | 1. 明确系统分层结构（数据采集层 → 清洗层 → 知识库层 → 前端展示层） 2.评审架构的可扩展性与模块边界 |
技术负责人+后端负责人 | 每人3h×2天 | 系统架构图、数据流图初稿 | |
| 第6–7天 | 测试计划与阶段总结 | 1. 编写《测试计划文档》：包括测试目标、测试类型（功能/接口/UI）、初步用例样例。 2. 讨论风险点（如API限流、数据更新频率）并制定应对方案。 3. 汇总优化最终开发计划 |
全体成员 | 每人3h×2天 | 测试计划文档、风险应对表、阶段总结报告 |
| 周次 | 时间段 | 主要目标 | 具体任务内容 | 相关成员 | 预计工时 | 预期成果 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 第12周（Alpha阶段启动） | 第1天 | 模块启动与分工 | 1. 建立爬虫与前端项目框架 2. 明确接口数据格式(JSON) |
全体成员 | 每人3h×3天 | 接口文档、项目框架初始化 |
| 第2–4天 | 数据采集与前端框架初版 | 1.完成校园通知、水电服务页面数据爬取 2. 清洗并结构化数据保存为JSON格式 3. 前端完成Vue路由、页面布局与组件初版 |
全体成员 | 每人3h×3天 | 爬虫与JSON知识库初稿、前端主页面可展示 | |
| 第5–6天 | 接入智能问答接口 | 1. 调通LLM API接口，实现知识库+prompt输入输出 2. 前端联调问答接口，支持输入查询 |
全体成员 | 每人3h×3天 | Alpha版本初步闭环 | |
| 第7天 | Alpha功能联调 | 1. 完成本地测试与初步性能验证 2. 修复爬虫与问答逻辑的兼容问题 |
全体成员 | 每人3h×3天 | 可运行Alpha版本初版、阶段小结报告 |
| 周次 | 时间段 | 主要目标 | 具体任务内容 | 责任人 | 预计工时 | 预期成果 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 第13周（Alpha整合与测试） | 第1–3天 | 系统整合与调试 | 1. 整合爬虫数据、知识库API与前端UI 2. 调试接口返回数据格式与响应时间 |
全体成员 | 每人3h×3天 | Alpha可运行闭环Demo |
| 第4–6天 | 内部测试与验证 | 1. 编写测试用例（功能+接口），进行单元测试与接口测试 2. 收集错误日志，修复主要Bug |
全体成员 | 每人3h×3天 | Alpha测试报告、问题清单 | |
| 第7天 | 阶段总结与展示 | 1. 完成《Alpha阶段总结报告》 2. 内部展示Alpha版本，收集团队反馈 |
全体成员 | 每人3h×3天 | 阶段总结文档、展示Demo |
2. 原有安排
| 周次 | 主要目标 | 具体任务内容 | 责任人 | 时间估计 | 输出成果 |
|---|---|---|---|---|---|
| 第10周 | 项目立项与准备阶段 | 1. 明确项目目标与功能范围，完成《需求规格说明书》初稿。 2. 绘制系统功能框架图与初步界面原型（包括主页、通知页、查询页）。 3. 确定前后端技术栈（Vue.js + Python爬虫 + JSON知识库 + LLM API）。 4. 建立项目仓库（GitHub/Coding），制定统一代码规范与接口标准。 5. 完成开发环境配置与数据采集测试脚本验证。 | 全体成员 | 20h | 1. 需求规格说明书初稿 2. 原型设计初版 3. 仓库与协作平台搭建完成 |
| 第11周 | 深化设计与计划阶段 | 1. 收集潜在用户（学生/老师）对原型的反馈并改进交互逻辑。 2. 绘制系统架构图、数据流图及WBS工作分解结构。 3. 明确模块分工（爬虫模块、清洗模块、知识库模块、问答模块、前端展示模块）。 4. 制定《测试计划文档》，撰写测试目标与初步用例。 | 全体成员 | 25h | 1. 完整原型图 2. 系统架构/WBS图 3. 模块分工与工期表 4. 测试计划文档 |
| 第12周 | Alpha阶段启动（敏捷冲刺） | 1. 按WBS分配任务，制定7天Alpha冲刺目标。 2. 完成数据采集与清洗模块初版（Python爬虫 + 正则提取 + JSON结构化存储）。 3. 前端完成页面框架搭建（Vue + 路由 + 页面切换）。 4. 接入LLM API，实现基础Prompt问答功能。 5. 每日Scrum Meeting，撰写冲刺日志。 | 全体成员 | 每人3h×7天 | 1. Alpha版本核心模块初版 2. 7篇冲刺日志 3. 可运行代码版本 |
| 第13周 | Alpha阶段收尾与整合 | 1. 集成爬虫、知识库与前端展示，实现基础闭环。 2. 完成接口调试与本地部署测试。 3. 撰写《Alpha测试报告》与阶段总结。 4. 展示Alpha Demo，收集组内评审意见。 | 全体成员 | 15h | 1. 可运行Alpha Demo 2. Alpha测试报告 3. 阶段总结文档 |
| 第14周 | 用户反馈与改进 | 1. 向部分学生开放Alpha Demo试用，收集使用反馈。 2. 优化LLM回答逻辑与知识检索精度。 3. 更新UI细节与关键词检索交互体验。 4. 撰写并发布《Alpha博客》。 | 全体成员 | 18h | 1. 用户反馈汇总表 2. 改进版测试计划 3. Alpha博客发布版 |
| 第15周 | 项目反思与优化 | 1. 进行项目Postmortem分析，总结开发中出现的问题与改进建议。 2. 撰写《项目反思报告》与Alpha博客“事后分析篇”。 3. 确定Beta阶段优化方向（包括数据更新机制、前端搜索优化等）。 | 全体成员 | 10h | 1. 事后分析报告 2. 团队反思总结 3. Beta阶段计划草案 |
3. 矫正计算方法
| 计算内容 | 原计划 | 修正后 | 差异说明 |
|---|---|---|---|
| 时间粒度 | 按“周”为单位（7天一阶段） | 按“3天”为单位（细化为迭代周期） | 修正后可更快反馈开发风险，符合敏捷冲刺节奏 |
| 任务拆解 | 模块级（爬虫、前端、API） | 功能级（数据采集、清洗、接口调试、前端交互） | 提高可追踪性与任务验收精度 |
| 成果检查 | 阶段性（Alpha完结后评估） | 每3天产出一次中间成果（如JSON文件、Demo界面） | 便于形成持续交付与滚动改进 |
计划修正公式：
\[修正后进度 = 原计划进度 × 任务完成率 × 调整系数
\]
若第12周原计划完成度为 100%，实际任务完成率为 80%，调整系数 1.1，则修正后进度 = 100% × 0.8 × 1.1 = 88%，用于动态评估进度偏差并调整后续节奏，修正系数实际由当前周平均完成进度决定。
4. Issue截图
5. 团队分工
| 成员 | 角色定位 | 主要负责任务 | 项目分工内容 | 本周完成情况 | 本周完成感想 |
|---|---|---|---|---|---|
| 王韵清 | 算法开发 | 数据爬取与大模型调用 | 1. 校园通知、水电系统的爬取。 2. 调用大模型api与前端输出联调 |
调研了爬虫相关技术及校园信息网页结构 | 在共同撰写《需求规格说明书》的过程中，我主要负责与前端同学进行沟通与协作，探讨并确定最适合与算法模块对接的响应方式。在此过程中，我不仅加深了对前后端数据交互机制的理解，也更加明确了接口设计在系统整体架构中的重要性。同时，通过了解学校网页结构与爬虫相关技术，我对信息获取与数据处理的实现流程有了更深入的认识。 |
| 曾钰仪 | 算法开发 | 知识库架构设计与接口标准设计 | 1. 设计JSON知识库结构与存储格式。 2. 规划数据接口输入输出规范。 |
调研了知识库建立的相关技术及设计思路及接口设计规则 | 为期一周的知识库设计调研，让我对软件工程项目中知识库的搭建有了系统认知。调研过程中，我深入了解了不同技术的架构与区别，也体会到接口规范对后续开发的重要性。根据项目需求，我初步选定了设计方向。接下来我将着手于明确设计方案并落实，为项目构建高效、稳定的知识库体系。 |
| 徐伊彤 | 算法开发 | 数据清洗与数据存储 | 1. 完善爬取数据清洗规则（正则、文本清理）。 2. 编写数据处理脚本将原始数据存储为结构化JSON。 |
调研了数据清洗相关规则及技术及数据处理技术 | 为期一周的数据清洗规则及处理技术调研，让我系统掌握了项目数据治理核心环节。调研中理清了清洗规则的适用场景与核心逻辑，明确了标准化处理流程对后续工作的关键作用，结合项目需求，已初步确定技术选型与设计思路。后续将细化方案并落地，为项目搭建精准高效的数据处理支撑体系。 |
| 吴佳童 | 前端开发 | 页面交互与路由配置 | 1. 完成表单验证与数据绑定。 2. 测试前后端接口联调可用性。 |
调研了不同数据的传输方式、输出请求的相应处理 | 在本次撰写《需求规格说明书》中，通过与产品ui和后端沟通需求的过程中，我深刻理解到，组件规范与接口设计是保障项目工程化水准的关键所在。在与后端同学进行技术方案调研时，前后端联调接口决定采用 responseType: 'stream' 来处理流式响应以此确保大规模数据传输场景下的性能与用户体验。后续将根据设计规范，实现核心的模块，接入后端API，实现关键业务逻辑。 |
| 张洁 | 前端开发 | 前端框架搭建与组件规划 | 1. 搭建前端组件模板与公共样式，实现页面切换、菜单栏交互与响应式布局。 2. 与UI设计对接。 |
调研了前端界面的相关项目及设计思路 | 参与本次需求规格说明书撰写，感谢团队伙伴们的协作与支持，让文档得以顺利完善。同时我也意识到，自己在前端部分内容细节、跨模块衔接描述上还有不足，后续会及时补充优化，为项目推进做好支撑。 |
| 李恺凝 | UI/产品设计 | 原型设计与用户体验规划 | 1. 绘制初步原型，包括主页、通知页、查询页。 2. 设计交互逻辑图及风格指南。 3. 调研优化用户体验、色彩和排版。 |
完成并优化了原型的初步设计，产出网页整体的流程规划用于后续项目推进 | 本次页面初步设计原型图的制作中，我通过对产品进行用户画像和群体调研，进行了产品的页面功能规划设计和配色选择，采用对话框进行智能问答+索引分类查找双模式，降低信息获取成本。配色选用科技蓝搭配浅灰传递专业可靠感。整体设计贴合用户场景，兼顾使用感和体验感。 |
| 戴军霞 | 项目测试 | 测试与规范制定 | 1. 撰写《需求规格说明书》初稿。 2. 建立测试计划框架及初步测试用例模板。 |
调研了知识库、爬虫相关的优化、测试方法 | 初步学会从撰写《需求规格说明书》初稿中梳理系统功能与性能需求，也了解知识库、爬虫相关的测试方法。在搭建测试计划框架、设计初步用例模板时，初步理解了如何结构化规划测试工作。 |
浙公网安备 33010602011771号