故事大概就是我突然想做一个todo类软件，在我和deepseek切磋了创新点，功能点等之后，deepseek给出了如下不明觉厉的项目规划说明书
智能任务协同管理平台需求规格说明书#
文档编号：TDMS-RS-2025-v1.2
发布日期：2025年7月15日
1. 系统概述#
开发基于Qt/C++与SQLite/PostgreSQL的跨平台任务管理系统，集成AI增强能力，支持个人至团队级任务管理，实现任务规划→执行监控→知识沉淀→智能进化的全生命周期管理。
2. 功能需求#
2.1 核心任务管理模块#
| 功能编号 | 需求描述 | 技术实现要点 |
|---|---|---|
| TD-0100 | 多视图任务展示 | QTabWidget + QStackedWidget |
| - 看板视图（Kanban） | QGraphicsView拖拽泳道 | |
| - 时间线视图（Gantt） | QCustomPlot动态图表 | |
| - 列表视图/树状视图 | QTreeView + QStandardItemModel | |
| TD-0200 | 任务元素管理 | 数据库关系设计 |
| - 任务属性：标题/描述/优先级/标签 | SQLite BLOB存储富文本 | |
| - 子任务分解（无限层级） | 邻接表结构存储 | |
| - 附件管理（文档/图片/链接） | QFileSystemWatcher监控目录 | |
| TD-0300 | 智能提醒系统 | QCalendarWidget集成 |
| - 时间提醒（绝对/相对时间） | 基于cron表达式解析器 | |
| - 位置提醒（GPS触发） | QtPositioning模块 | |
| - 设备状态提醒（空闲时推送） | QSystemIdleDetector |
2.2 协同工作模块#
| 功能编号 | 需求描述 | 技术实现要点 |
|---|---|---|
| CL-0100 | 团队空间管理 | OAuth2.0认证体系 |
| - 角色权限控制（所有者/编辑者/查看者） | RBAC模型数据库设计 | |
| - 项目空间隔离 | SQLite ATTACH DATABASE | |
| CL-0200 | 实时协作功能 | WebSocket + Operational Transform |
| - 任务分配与@提及通知 | QNetworkSession管理连接 | |
| - 协同编辑冲突解决 | CRDT算法实现 | |
| - 版本历史追溯（可回滚） | SQLite时间旅行扩展 | |
| CL-0300 | 沟通集成 | libcurl网络库 |
| - 评论线程（Markdown支持） | QTextDocument解析 | |
| - 邮件同步（任务变更通知） | SMTP协议实现 |
2.3 AI增强模块#
| 功能编号 | 需求描述 | 技术实现要点 |
|---|---|---|
| AI-0100 | 自然语言任务解析 | ONNX运行时本地推理 |
| - 任务语义解构（提取实体/关系） | 微调BERT模型（<50MB） | |
| - 自动生成子任务树 | 决策树算法生成 | |
| AI-0200 | 动态规划引擎 | QtConcurrent并行计算 |
| - 时间预估（基于历史效率分析） | ARIMA时间序列预测 | |
| - 智能排程（资源冲突检测） | 约束满足问题求解器 | |
| - 风险预警（关键路径标识） | 图论算法应用 | |
| AI-0300 | 知识增强系统 | DuckDB向量数据库 |
| - 任务关联文档推荐 | Sentence-BERT相似度匹配 | |
| - 代码片段自动生成（开发任务） | OpenAI Codex本地化模型 |
2.4 分析预测模块#
| 功能编号 | 需求描述 | 技术实现要点 |
|---|---|---|
| AN-0100 | 生产力分析 | QtCharts数据可视化 |
| - 个人效能热力图（专注时段分析） | QSensor数据采集 | |
| - 团队负载均衡图 | 力导向图算法 | |
| AN-0200 | 预测性报告 | SQL窗口函数分析 |
| - 项目完成概率预测 | 蒙特卡洛模拟 | |
| - 延期风险指数计算 | 逻辑回归模型 |
3. 非功能性需求#
3.1 性能需求#
gantt
title 关键性能指标
dateFormat YYYY-MM-DD
section 响应时间
任务加载(1000条) ：active, p1, 2025-08-01, 1.2s
AI解析响应(P95) ： p2, after p1, 0.8s
协同操作同步 ： p3, after p2, 0.3s
section 资源占用
内存常驻 ：crit, 2025-08-01, 120MB
存储压缩比 ： >=5:13.2 安全需求#
- 数据加密：SQLite页级AES-256加密（SQLCipher扩展）
- 隐私保护：AI处理本地化（可选关闭云同步）
- 审计追踪：操作日志HMAC-SHA256签名
3.3 可靠性需求#
- 崩溃恢复：自动保存点（15分钟增量备份）
- 冲突解决：三阶段协同冲突处理策略：
- 客户端自动合并（基于CRDT）
- 用户决策界面（可视化差异对比）
- 版本分支存档
3.4 兼容性需求#
| 平台 | 支持级别 | 技术方案 |
|---|---|---|
| Windows | 完整功能 | MSVC 2022编译 |
| macOS | 完整功能+原生UI | Qt for macOS |
| Linux | 完整功能 | Wayland/X11双支持 |
| Android | 核心功能 | Qt 6.5 Mobile模块 |
| Web | 只读视图 | WebAssembly编译 |
4. 系统架构#
4.1 逻辑架构#
+-----------------------+
| Presentation |
| QWidgets / QtQuick |
+----------+------------+
| (信号槽)
+----------v------------+
| Business Logic |
| - 任务管理核心 |
| - AI推理引擎 |
| - 协同控制器 |
+----------+------------+
| (DAO接口)
+----------v------------+
| Data Layer |
| - SQLite OLTP |
| - DuckDB OLAP |
| - 模型文件存储 |
+-----------------------+4.2 部署架构#
graph TD
A[桌面客户端] --> B[本地数据库]
A --> C[AI模型仓库]
A <--> D[协同服务器]
D --> E[(PostgreSQL集群)]
D --> F[Redis实时队列]
G[移动端] --> D
H[Web端] --> D5. AI集成方案#
5.1 智能规划工作流#
sequenceDiagram
participant User
participant UI
participant AI Engine
participant Database
User->>UI： 输入“开发邮件客户端，需加密模块，两周完成”
UI->>AI Engine： 发送自然语言请求
AI Engine->>AI Engine： 实体识别（技术栈/时间/功能）
AI Engine->>Database： 查询相似任务历史数据
Database-->>AI Engine： 返回历史执行指标
AI Engine->>AI Engine： 生成任务分解树
AI Engine->>UI： 返回结构化规划：
• 子任务：UI框架/认证模块/加密集成
• 时间线：甘特图+风险提示
UI->>User： 可视化展示可编辑方案5.2 关键技术实现#
// AI任务解析核心类
class TaskParser : public QObject {
Q_OBJECT
public:
explicit TaskParser(QObject *parent = nullptr);
Q_INVOKABLE ParsedTask parseDescription(const QString &text);
private:
// ONNX推理引擎
Ort::Session *nlpSession;
// 本地知识图谱
DuckDBConnection *knowledgeGraph;
};
// 返回数据结构
struct ParsedTask {
QString title;
QVector<Subtask> subtasks;
QMap<QString, QTime> timeEstimates;
QVector<KnowledgeLink> relatedResources;
};6. 交付物规划#
6.1 阶段化交付#
| 迭代 | 功能集 | AI能力 | 周期 |
|---|---|---|---|
| MVP | 基础任务管理+本地AI解析 | L1：关键词提取 | 8周 |
| v1.0 | 团队协同+动态规划 | L2：时间预估 | 12周 |
| v1.5 | 预测分析+跨平台 | L3：风险建模 | 6周 |
| v2.0 | AR集成+企业级扩展 | L4：自适应工作流 | 10周 |
6.2 质量保障#
- 自动化测试覆盖率：
- 核心逻辑：≥85%（QTest框架）
- UI交互：≥70%（Squish自动化）
- AI模型评估：
- 任务分解准确率：F1-score ≥0.82
- 时间预估误差：MAPE ≤15%
7. 创新价值矩阵#
quadrantChart
title 功能价值分析
x-axis 开发成本 →
y-axis 用户价值 ↑
quadrant-1 战略核心
quadrant-2 差异化优势
quadrant-3 基础必备
quadrant-4 优化选项
“动态AI规划”： [0.7, 0.95]
“协同冲突解决”： [0.6, 0.8]
“多视图看板”： [0.3, 0.9]
“知识图谱”： [0.65, 0.7]
“AR集成”： [0.85, 0.6]本需求书完整涵盖传统任务管理核心功能（看板/协同/提醒）与AI创新点（智能规划/预测分析），建议采用模块化开发策略：
- 基础框架搭建：实现TD-0100/TD-0200模块（4周）
- 协同核心开发：完成CL系列功能（6周）
- AI引擎集成：部署AI-0100/AI-0200（8周）
- 分析预测扩展：构建AN模块（4周）
具体内容我觉得非常好，所以打算朝这个方向做，虽然很明显我做不成很厉害的样子但至少可以做着玩玩。
起手#
我肯定不愿意用qt原生的组件，因为太丑，自己搓组件又太麻烦，所以我干脆上网找开源项目。有一个QFluentWidget的项目，但是它的cpp的版本要几千块钱买，所以我只好放弃。后面找到了ElaWidgetTools，今天下午刚配好ElaWidgetTools，预计后面以ElaWidgetTools作为主要UI库。 目前项目刚刚开始，希望我不要又做成一坨。