DAY05

1. 精细化分工与 AI 落地动作
   开发 A（空间业务接口开发）
   复用前一日 AI 生成的空间数据表结构，由 AI 批量生成车站、网格、点位全套增删改查、分页、树形查询接口；重点开发批量导入空间点位功能，AI 生成自动创建上级网格 / 车站节点逻辑，导入点位时若上级层级不存在，自动完成新增；接入 Redis 缓存提升查询性能，AI 生成缓存工具类、缓存更新、缓存失效清理完整逻辑；针对页面富文本输入场景，AI 生成 XSS 跨站脚本过滤工具类，自动过滤恶意脚本、特殊标签，保障系统安全。
   开发 B（前端适配对接）
   持续对接前端，AI 生成三级空间级联下拉选择组件适配代码，选择车站自动联动网格、选择网格联动点位；生成地图坐标格式化代码，统一所有页面坐标展示保留 6 位小数；针对海量点位树形数据，AI 输出前端懒加载分页查询逻辑，减少页面一次性渲染压力；同步解决空间下拉列表已删除数据过滤问题，自动隐藏停用、逻辑删除的空间节点。
   开发 C（专项性能优化）
   专职负责空间模块性能调优，梳理慢查询 SQL，借助 AI 分析慢语句瓶颈，输出数据库新增索引优化脚本；优化 Redis 缓存策略，区分基础静态空间数据永久缓存、动态点位数据定时过期缓存，生成缓存双写更新方案，解决缓存与数据库数据不一致问题；批量测试万级点位树形查询，迭代优化递归查询逻辑。
2. 当日落地完整成果
   车站、网格、点位三级空间层级所有功能开发完毕，支持批量导入自动补全上级层级、树形懒加载、地图坐标统一格式化；
   系统统一坐标精度规范，所有经纬度页面展示、入库存储均保留 6 位小数；下拉组件自动过滤已停用、逻辑删除空间数据，避免无效数据干扰操作；
   大数据量树形查询接入 Redis 缓存，查询响应速度提升 80%；空间模块所有自测 bug、性能瓶颈全部修复，完成首轮前后端联调。
3. AI 工具核心价值体现
   AI 快速生成 Redis 缓存通用工具类、坐标校验格式化、XSS 安全过滤、三级级联筛选整套业务代码，无需人工从零编写缓存、安全、联动逻辑，大幅缩短空间模块开发周期。