项目背景
项目资料常散落在聊天工具、网盘和多层本地目录中，同名“最终版”并存。项目经理难以快速判断资料是否已接收、部分提供还是仍有遗漏，也难以追溯风险会在哪个交付节点暴露。
通用网盘能解决存储与分享，却不能表达项目交付物的结构和状态；对客户资料、合同与图纸，直接上传到云端处理又会扩大文件控制与权限风险。
用户与需求
项目经理
随时看到资料完整度、已接收与待补项，并能追溯每项资料的状态和处理记录。
设计与项目团队
知道需要提交什么、可导入哪些文件或文件夹，以及资料应归入哪个项目结构。
团队负责人
将依赖个人经验的资料清单、审核规则与验收口径沉淀为可复用的项目模板。
我的角色
产品定义 / 工作流设计 / 桌面端实现
- 定义项目资料从接收、归档、检查到验收的核心工作流
- 设计项目—功能模块—分组—资料项—资料对象的本地数据模型
- 实现本地文件夹扫描、拖拽/选择导入、归档、回收与安全导出边界
- 制定三类 AI 任务包、结果 JSON 校验与人工确认机制
- 完成桌面端实现、自动化测试、发布验收与案例证据整理
核心问题
资料存在，但状态不可判断
文件夹只能说明文件在哪里，不能表达资料要求、已接收程度、有效性与待补风险。
文件操作必须始终可控
系统需要支持扫描、复制、归档、回收和导出，但删除工作台项目不能删除客户原始文件。
AI 建议不能越过责任边界
外部 AI 的结果可能错误或越权，必须经过任务、项目、字段和路径校验，并由人决定是否采纳。
产品或流程方案
项目资料结构
以项目—功能模块—分组（最多三级）—资料项—资料对象组织资料；每个项目保存独立快照，避免跨项目串联。
可解释的完整度
资料项使用未提供、部分提供、已提供、已签确、不适用五种标准状态；需要提供的项进入分母，已提供与已签确进入分子，不适用不计入分母。
本地优先文件控制
资料文件和文件夹保留在项目本地目录，SQLite 保存结构与状态；支持拖拽、选择、资源管理器粘贴、扫描、归档、回收和安全导出。
AI 任务包与人工确认
系统生成资料项检查、客户待补清单、项目资料问答三类结构化任务包；外部 AI 返回的 JSON 通过校验后才可展示，正式状态仍由人工更新。
AI 在项目中的具体作用
AI RESPONSIBILITIES
AI 负责辅助
- 生成资料项检查任务包
- 生成客户待补资料清单任务包
- 生成项目资料问答任务包
- 接收并展示通过结构校验的外部 AI JSON 结果
HUMAN GATES
人保留最终决策
- 外部 AI 结果由人工选择导入，系统不直连模型或 API
- 任务 ID、项目引用、字段和相对路径必须通过安全校验
- AI 结果不会自动改写资料状态、备注或资料对象
- 人工可采纳、修改或拒绝建议，并保留最终责任
信息架构或功能架构
本地项目层
资料结构层
文件与状态层
AI 与审计层
数据与技术方案
- 桌面端
- Tauri / React / TypeScript / Rust
- 本地数据
- SQLite 项目快照＋本地项目目录
- AI 模式
- 结构化任务包＋外部 AI JSON＋人工确认
- 安全与审计
- 任务、项目、字段与相对路径校验；审计日志仅保留白名单字段
设计及开发过程
- 01
定义资料闭环
从资料接收、验收与补件场景出发，明确状态、完整度和可追溯性的最小规则。
- 02
冻结本地领域模型
建立项目、模块、分组、资料项、资料对象与五种状态的关系，并验证独立项目快照。
- 03
实现文件与完整度纵切
完成本地导入、扫描、归档、状态更新和完整度重新计算，确保项目删除不触碰客户原文件。
- 04
加入 AI 人工任务包
定义三类任务包与 JSON 返回校验，使 AI 结果可被检查、显示和人工确认，但不自动改写业务事实。
- 05
测试与内部发布
以脱敏目录和非持久化界面回放验证结构、计算与发布验收，形成 Windows x64 内部版本 2.2.0。
当前成果
完成 Windows x64 内部版本 2.2.0，涵盖本地资料结构、导入、状态管理、完整度与 AI 任务包主流程
建立资料项检查、客户待补清单、项目资料问答 3 类 AI 人工任务包，以及 5 种标准资料状态
完成 12 组、36 个文件的脱敏受控回放集；发布验收中前端 13 个测试文件共 68 项通过，Rust 63 项通过、1 项按设计忽略
非持久化界面回放包含 5 个模块、23 个资料项；人工修改 4 个状态后，完整度按既定口径从 0% 计算为 9%
项目限制与反思
一个可信的 AI 产品案例，不只展示已经完成的部分，也需要说明目前的边界和下一轮验证重点。
- 12 组桌面端持久化回放与人工基线尚未全部完成，不能据此发布效率、采纳率或问题识别 KPI
- 当前是外部 AI 任务包与 JSON 导入边界，不是内置模型、API 直连或自动分类能力
- 完整端到端持久化录屏仍待补齐，当前公开走查为脱敏浏览器预览
- 内部版本仍需用真实团队资料验证复杂版本冲突、模板复用和跨项目使用
下一步计划
- 01完成 12 组桌面端持久化回放与人工基线对照
- 02记录 AI 建议、人工决定与失败案例，形成可复算评测口径
- 03补充完整端到端录屏与脱敏真实项目验证
- 04验证模板复用、复杂版本冲突与工作空间授权的长期使用体验