DAY01

本项目共 3 名开发人员协同，全程依托 AI 工具完成需求拆解、代码生成、SQL 编写、接口封装、文档输出、性能调优等工作，30 天单人开发任务压缩整合为 10 天三人分工迭代，完整落地配置管理子系统 19 个功能模块，完成全链路开发、联调、测试与跨系统交付。
第 1 天：需求拆解 + 整体架构设计 + 全库数据库建模

1. 精细化分工与 AI 落地动作
   开发 A（需求统筹模块拆分）
   导入产品原始需求说明书、业务流程图、客户验收标准文档，借助 AI 长文本精读能力逐段拆解业务诉求，剔除模糊、冲突、重复需求描述；将系统 19 个功能模块按业务耦合度划分为 6 大业务分组，分别为基础字典组、空间位置管理组、巡检配置组、保养配置组、检测配置组、可视化流程配置组；依托 AI 输出模块依赖拓扑图，梳理模块间强依赖、弱依赖关系，输出带优先级、前置依赖、预估工时的完整开发排期表，标记必须优先落地的底层基础模块。同时利用 AI 识别需求中存在的业务逻辑漏洞、场景缺失，形成需求疑问清单同步产品负责人。
   开发 B（数据库标准化设计）
   统一牵头数据库规范建设，使用 AI 绘图工具生成整套数据库 ER 关系总图，清晰标注实体一对多、多对多关联关系；基于行业运维系统规范，通过 AI 批量生成全库通用审计字段标准模板，统一创建人、创建时间、更新人、更新时间、删除标识、操作 IP、版本号等审计字段数据类型、长度、注释、默认值；借助 AI 梳理所有业务实体编码规则，制定全局唯一编码前缀规范，区分字典、空间、运维、流程四大类数据编码格式，避免后期编码重复、格式混乱；同步生成数据表命名、索引命名、字段命名三层命名规范文档。
   开发 C（后端基础架构底座设计）
   采用 AI 生成标准化四层后端开发架构模板（Controller 控制层、Service 业务层、Mapper 数据访问层、Entity 实体层），整合项目通用基础组件；通过 AI 多方案对比选型，敲定全局统一接口返回体结构，区分成功、失败、分页、批量操作四种返回格式；设计全局统一异常捕获体系，涵盖参数异常、数据库异常、权限异常、业务自定义异常、第三方接口异常五大类；AI 辅助生成日志 AOP 切面完整设计方案，定义操作日志、错误日志、性能日志三类日志存储字段、打印格式、持久化策略，确定日志脱敏规则。
2. 当日落地完整成果
   三人携带模块排期、ER 草图、架构方案与产品王工开展需求对齐评审会，最终敲定标准开发顺序：基础字典（底层依赖）→空间位置（运维数据载体）→巡检 / 保养 / 检测（核心运维配置）→流程配置（上层审批引擎），明确各模块交付准入标准与联调节点；
   由 AI 批量生成模板文本，统一全项目字段注释、数据长度、索引创建要求，从根源解决前期预估三大核心痛点：模块依赖关系混乱无梳理、数据表编码无统一标准、原始需求描述模糊存在歧义；
   产出完整可落地项目架构初稿，包含分层架构图、通用组件依赖图、全局异常流转示意图、日志存储架构图，确定 Redis 缓存、异步任务、权限拦截、文件上传四大公共组件集成方案，为后续 9 天开发搭建统一底层框架。
3. AI 工具核心价值体现
   AI 自动解析上万字需求文档，快速梳理 19 个模块多层级依赖拓扑，替代人工手绘依赖流程图、逐字梳理需求的低效工作，节省 4-6 小时人工梳理工时；
   批量自动化生成数据库字段定义、命名规范、编码规则模板，无需人工逐表整理统一标准，规范一致性大幅提升，避免人工疏漏导致的标准不统一；
   多架构方案快速生成、对比、优化，自动输出架构示意图文字描述，快速敲定底层通用组件方案，缩短架构选型周期。