"思语伙伴"项目软件工程质量提升建议

"思语伙伴"项目软件工程质量提升建议

资料：

https://f2j.space/journal/2025-11-26

https://f2j.space/journal/2025-11-03

 

注意：下面的列表可以帮助大家系统全面地讨论 “如何改进项目的软件工程质量”，大家选择和项目的短期+长期质量非常相关的问题来讨论并回答。

项目技术特点概述

"思语伙伴"是一个AI驱动的实时写作伴侣应用，技术特点包括：

• 前端：React 19 + TypeScript + Vite，响应式设计

• 后端：FastAPI + 自研PolyCLI智能体框架 + SQLite

• 核心创新：实时评论系统、能量触发机制、多声音卡组

• AI深度集成：Claude Code为主力开发工具，AI生成代码占比30%+

• 架构特点：探索式开发，非线性进度，高度依赖AI工具链

软件工程质量提升讨论要点

1. AI辅助开发的工程化规范

问题：AI生成代码缺乏统一质量标准和审查流程？

最佳实践建议：

• 建立AI代码审查清单：功能正确性、安全扫描、性能影响、代码风格

• 使用SonarQube进行静态代码分析，设置质量门禁

AI工具应用：

• 配置GitHub Actions自动运行CodeRabbit AI审查

• 使用AI生成测试用例，覆盖边界条件和异常场景

2. 测试策略与自动化

问题：前端测试困难，缺乏自动化测试流水线？

最佳实践建议：

• 为关键业务逻辑(能量计算、评论触发)建立单元测试

• 使用Playwright进行端到端测试，覆盖核心用户旅程

AI工具应用：

• 利用AI生成测试数据和模拟用户行为脚本

• 使用Chrome MCP工具自动化前端测试场景

3. 持续集成与部署

问题：部署流程依赖人工，缺乏标准化？

最佳实践建议：

• 建立GitHub Actions流水线：测试→构建→部署到staging环境

• 实现一键回滚机制，每次部署保留可恢复的快照

AI工具应用：

• AI分析部署日志，预测部署风险

• 自动生成部署检查清单和健康验证脚本

4. 数据管理与架构设计

问题：数据库设计不合理，导致日记保存功能bug频发？

最佳实践建议：

• 实施数据库版本控制，使用迁移脚本管理schema变更

• 建立数据一致性检查脚本，定期验证业务逻辑完整性

AI工具应用：

• 使用AI分析数据库查询性能，优化索引设计

• AI辅助设计数据模型，确保single source of truth

5. 文档与知识管理

问题：工程知识分散在AI context中，缺乏系统化文档？

最佳实践建议：

• 建立"文档即代码"流程，技术决策记录在版本控制中

• 使用Swagger自动生成API文档，确保接口文档实时更新

AI工具应用：

• AI自动从代码注释生成技术文档

• 建立知识图谱，连接代码、文档和设计决策

6. 安全与隐私保护

问题：用户日记数据敏感，缺乏系统化安全措施？

最佳实践建议：

• 实施数据加密存储，敏感信息使用环境变量管理

• 建立安全扫描流水线，定期检测漏洞依赖

AI工具应用：

• 使用AI安全扫描工具检测代码中的安全隐患

• AI生成隐私政策合规检查清单

7. 监控与可观测性

问题：缺乏系统监控，问题发现依赖用户反馈？

最佳实践建议：

• 集成基础监控：错误追踪、性能指标、用户行为分析

• 建立关键业务指标看板：用户留存、功能使用率

AI工具应用：

• AI分析日志模式，自动识别异常行为

• 设置智能告警，基于机器学习预测系统风险

现成开源工具推荐

代码质量扫描

• SonarQube：全面的代码质量平台，支持27+语言

• ESLint + Prettier：前端代码规范检查

• Black + Flake8：Python代码格式化与检查

• CodeRabbit：AI驱动的代码审查助手

测试工具

• Jest：React组件测试

• Playwright：跨浏览器端到端测试

• Pytest：Python后端测试框架

CI/CD工具

• GitHub Actions：与代码仓库深度集成

• Docker：环境一致性保障

验收标准建议

Beta阶段必须达成（10个工作日）

1. 基础CI流水线：代码提交自动运行测试、代码扫描、构建验证

2. 核心测试覆盖：能量计算、评论触发、数据持久化等关键逻辑测试覆盖率达70%

3. 代码质量门禁：PR合并前必须通过ESLint/Flake8检查、基础测试通过

4. 部署标准化：建立一键部署脚本，包含健康检查

进阶目标（长期）

1. 自动化测试：核心用户旅程端到端测试自动化

2. 监控告警：关键业务指标监控，异常自动告警

3. 安全合规：数据加密、权限控制、安全扫描常态化

工程角度的必要性解释

这些标准对"思语伙伴"项目特别重要：

1. AI代码质量保障：30%+代码由AI生成，需要严格审查避免"AI幻觉"引入的bug

2. 数据安全要求：用户日记涉及隐私，必须建立安全开发流程

3. 快速迭代需求：探索式开发模式需要可靠的自动化测试保障重构安全

4. 团队协作效率：非线性进度模式更需要标准化流程减少沟通成本

技术取舍指导原则

在10天Beta周期内，优先级排序：

• 必须做：基础CI流水线、核心业务测试、代码规范检查

• 应该做：API文档自动化、基础监控设置

• 可以做：端到端测试、高级安全扫描

• 暂缓做：全链路追踪、复杂性能优化

特别建议：针对AI驱动开发特点，建立"AI代码质量检查清单"，包括：

• 功能逻辑验证

• 边界条件处理

• 错误处理完整性

• 性能影响评估

• 安全风险扫描

记住：目标不是完美工程，而是建立可持续迭代的基础。选择对当前用户体验影响最大、技术风险最高的环节优先建立工程质量保障。