# 数据资源盘点系统 - Python 技术人员工作量文档

## 📋 文档说明

本文档分析数据资源盘点系统中所有涉及大模型技术和需要 Python 开发的功能接口，为 Python 技术人员提供详细的工作量评估和开发任务清单。

**文档版本**: v1.0  
**更新日期**: 2025-01-XX  
**适用范围**: 数据资源盘点模块

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## 🎯 系统概述

数据资源盘点系统是一个企业级数据资产管理平台的核心模块，通过 AI 大模型技术实现智能化的数据资产识别、分析和价值挖掘。系统主要包含 4 个核心步骤：

1. **数据盘点 (InventoryStep)**: 智能识别数据资产、PII 敏感信息、重要数据
2. **背景调研 (ContextStep)**: 收集企业信息，触发场景挖掘
3. **价值挖掘 (ValueStep)**: AI 推荐潜在应用场景
4. **成果交付 (DeliveryStep)**: 生成完整的数据资产盘点工作总结报告

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## 📊 功能模块分析与工作量评估

### 模块一：数据盘点智能分析服务

#### 1.1 文档解析服务

**功能描述**: 解析上传的数据字典文档（Excel/Word），提取表结构信息

**涉及页面**: `InventoryStep.vue` - 方案一（已有文档导入）

**Python 开发任务**:
- **文档解析接口** (`/api/v1/inventory/parse-document`)
  - Excel 文件解析（支持 .xlsx, .xls）
  - Word 文件解析（支持 .doc, .docx）
  - PDF 文档解析（如需要）
  - 表结构信息提取（表名、字段名、字段类型、注释）

**技术栈**:
- `openpyxl` / `pandas` (Excel 解析)
- `python-docx` (Word 解析)
- `PyPDF2` / `pdfplumber` (PDF 解析，如需要)

**工作量评估**: **5 人日**
- 接口开发: 2 人日
- 文档解析逻辑: 2 人日
- 单元测试和异常处理: 1 人日

**输入数据格式**:
```json
{
  "file_path": "string",  // 上传文件路径
  "file_type": "excel | word | pdf",
  "project_id": "string"
}
```

**输出数据格式**:
```json
{
  "success": true,
  "data": {
    "tables": [
      {
        "raw_name": "t_user_base_01",
        "fields": [
          {
            "raw_name": "user_id",
            "type": "varchar(64)",
            "comment": ""
          }
        ]
      }
    ],
    "total_tables": 10
  }
}
```

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#### 1.2 SQL 脚本结果解析服务

**功能描述**: 解析 IT 执行 SQL 脚本后导出的 Excel/CSV 结果文件

**涉及页面**: `InventoryStep.vue` - 方案二（IT 脚本提取）

**Python 开发任务**:
- **SQL 结果解析接口** (`/api/v1/inventory/parse-sql-result`)
  - Excel/CSV 文件解析
  - 提取表名、字段名、字段类型等信息

**技术栈**:
- `pandas` (CSV/Excel 解析)

**工作量评估**: **2 人日**
- 接口开发: 1 人日
- 数据验证和清洗: 1 人日

**输入数据格式**:
```json
{
  "file_path": "string",
  "file_type": "excel | csv",
  "project_id": "string"
}
```

**输出数据格式**: 同 1.1

---

#### 1.3 业务表导入解析服务

**功能描述**: 解析业务人员手动导出的核心业务表（Excel/CSV）

**涉及页面**: `InventoryStep.vue` - 方案三（业务关键表导入）

**Python 开发任务**:
- **业务表解析接口** (`/api/v1/inventory/parse-business-tables`)
  - 批量文件解析
  - 表结构识别

**技术栈**:
- `pandas` (批量文件处理)

**工作量评估**: **3 人日**
- 批量文件处理: 2 人日
- 异常处理和进度反馈: 1 人日

**输入数据格式**:
```json
{
  "files": ["file_path1", "file_path2", ...],
  "project_id": "string"
}
```

**输出数据格式**: 同 1.1

---

#### 1.4 数据资产智能识别服务 ⭐⭐⭐ **核心功能**

**功能描述**: 使用大模型识别数据资产的中文名称、业务含义、PII 敏感信息、重要数据特征

**涉及页面**: `InventoryStep.vue` - AI 盘点处理阶段

**Python 开发任务**:
- **AI 智能识别接口** (`/api/v1/inventory/ai-analyze`)
  - 表名和字段名中文命名识别
  - 业务含义描述生成
  - PII（个人信息）识别
  - 重要数据识别（符合《数据安全法》）
  - 置信度评分

**大模型技术**:
- **模型选择**: 推荐使用通义千问、文心一言或 GPT-4
- **提示词工程**: 需要设计专业的提示词模板
- **少样本学习**: 提供示例数据提升识别准确率

**工作量评估**: **15 人日**
- 大模型集成和调用: 3 人日
- 提示词工程设计和优化: 5 人日
- PII 识别规则引擎: 3 人日
- 重要数据识别规则引擎: 2 人日
- 置信度评分算法: 1 人日
- 单元测试和调试: 1 人日

**输入数据格式**:
```json
{
  "tables": [
    {
      "raw_name": "t_user_base_01",
      "fields": [
        {
          "raw_name": "user_id",
          "type": "varchar(64)",
          "comment": "用户ID"
        },
        {
          "raw_name": "phone",
          "type": "varchar(11)",
          "comment": "手机号"
        }
      ]
    }
  ],
  "project_id": "string",
  "industry": "string",  // 行业信息
  "context": "string"    // 业务背景信息
}
```

**输出数据格式**:
```json
{
  "success": true,
  "data": {
    "tables": [
      {
        "raw_name": "t_user_base_01",
        "ai_name": "会员基础信息表",
        "desc": "存储C端注册用户的核心身份信息",
        "fields": [
          {
            "raw_name": "user_id",
            "ai_name": "用户ID",
            "desc": "用户的唯一标识符"
          },
          {
            "raw_name": "phone",
            "ai_name": "手机号",
            "desc": "用户的联系电话",
            "pii": ["手机号"],
            "pii_type": "contact"
          }
        ],
        "pii": ["手机号"],
        "important": false,
        "confidence": 98,
        "ai_completed": true
      }
    ],
    "processing_time": 5.2
  }
}
```

**提示词模板设计要点**:
1. **系统提示词**: 定义 AI 角色为"数据资产管理专家"
2. **用户提示词**: 包含表结构信息、行业背景、业务上下文
3. **约束条件**: 
   - PII 识别必须符合《个人信息保护法》(PIPL)
   - 重要数据识别必须符合《数据安全法》
   - 置信度评分需考虑字段命名规范度、注释完整性等因素
4. **少样本学习**: 提供 5-10 个典型示例

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### 模块二：场景挖掘智能推荐服务 ⭐⭐

#### 2.1 潜在场景推荐服务

**功能描述**: 基于企业背景、数据资产清单和存量场景，使用 AI 推荐潜在的数据应用场景

**涉及页面**: `ValueStep.vue` - AI 推荐潜在场景清单

**Python 开发任务**:
- **场景推荐接口** (`/api/v1/value/scenario-recommendation`)
  - 基于企业行业、数据资产、存量场景生成推荐场景
  - 场景分类（降本增效、营销增长、金融服务、决策支持等）
  - 推荐指数评分（1-5星）
  - 场景依赖分析（依赖哪些数据资产）

**大模型技术**:
- **模型选择**: 通义千问 / 文心一言 / GPT-4
- **提示词工程**: 需要设计场景推荐的提示词模板

**工作量评估**: **12 人日**
- 大模型集成和调用: 2 人日
- 提示词工程设计和优化: 4 人日
- 场景分类和评分算法: 3 人日
- 场景依赖关系分析: 2 人日
- 单元测试和调试: 1 人日

**输入数据格式**:
```json
{
  "project_id": "string",
  "company_info": {
    "industry": ["retail-fresh"],
    "description": "某连锁生鲜零售企业...",
    "data_scale": "100TB",
    "data_sources": ["self-generated"]
  },
  "data_assets": [
    {
      "name": "会员基础信息表",
      "core_tables": ["Dim_Customer"],
      "description": "存储C端注册用户的核心身份信息"
    }
  ],
  "existing_scenarios": [
    {
      "name": "月度销售经营报表",
      "description": "统计各区域门店的月度GMV"
    }
  ]
}
```

**输出数据格式**:
```json
{
  "success": true,
  "data": {
    "recommended_scenarios": [
      {
        "id": 1,
        "name": "精准会员营销",
        "type": "营销增长",
        "recommendation_index": 5,
        "desc": "基于用户画像与历史交易行为，实现千人千面的优惠券发放。",
        "dependencies": ["会员基础信息表", "订单流水记录表"],
        "business_value": "提升复购率 15-20%",
        "implementation_difficulty": "中等"
      }
    ],
    "total_count": 10
  }
}
```

**提示词模板设计要点**:
1. 分析企业行业特点和数据资产价值
2. 参考存量场景，避免重复推荐
3. 推荐场景需具有可操作性和商业价值
4. 推荐指数需综合考虑业务价值、实施难度、数据准备度等因素

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#### 2.2 存量场景优化建议服务

**功能描述**: 基于存量场景信息和截图，生成优化建议

**涉及页面**: `ContextStep.vue` - 生成场景挖掘与优化建议按钮

**Python 开发任务**:
- **场景优化建议接口** (`/api/v1/value/scenario-optimization`)
  - 分析存量场景的不足
  - 提供优化建议和改进方向
  - 识别可提升的价值点

**大模型技术**:
- 支持图片识别（如果上传了场景截图）
- 文本分析和建议生成

**工作量评估**: **8 人日**
- 大模型集成: 2 人日
- 图片识别集成（OCR）: 2 人日
- 提示词工程: 2 人日
- 建议生成算法: 1 人日
- 测试: 1 人日

**输入数据格式**:
```json
{
  "existing_scenarios": [
    {
      "name": "月度销售经营报表",
      "description": "统计各区域门店的月度GMV，维度单一",
      "image_url": "string"  // 可选，场景截图
    }
  ],
  "data_assets": [...],
  "company_info": {...}
}
```

**输出数据格式**:
```json
{
  "success": true,
  "data": {
    "optimization_suggestions": [
      {
        "scenario_name": "月度销售经营报表",
        "current_status": "维度单一，仅统计GMV",
        "suggestions": [
          "增加时间维度分析（同比、环比）",
          "增加商品类别维度分析",
          "增加区域对比分析"
        ],
        "potential_value": "提升决策支持能力 30%"
      }
    ]
  }
}
```

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### 模块三：数据资产盘点报告生成服务 ⭐⭐⭐ **核心功能**

#### 3.1 完整报告生成服务

**功能描述**: 基于数据盘点结果、背景调研信息和价值挖掘场景，使用大模型生成完整的数据资产盘点工作总结报告

**涉及页面**: `DeliveryStep.vue` - 成果交付页面

**Python 开发任务**:
- **报告生成接口** (`/api/v1/delivery/generate-report`)
  - 生成报告四个章节的完整内容
  - 支持分阶段生成（可选）
  - 报告内容验证和格式化

**大模型技术**:
- **模型选择**: 推荐使用 GPT-4 或通义千问 Max（支持长文本生成）
- **提示词工程**: 需要设计复杂的多章节报告生成提示词
- **分阶段生成**: 建议分阶段生成以提高质量和可控性

**工作量评估**: **20 人日**
- 大模型集成和长文本生成: 4 人日
- 提示词工程（四个章节）: 8 人日
- 报告结构化生成和格式化: 3 人日
- 数据验证和合规性检查: 3 人日
- 分阶段生成策略实现: 1 人日
- 单元测试和调试: 1 人日

**输入数据格式**:
```json
{
  "project_id": "string",
  "project_info": {
    "project_name": "数据资产盘点项目",
    "industry": "retail-fresh",
    "company_name": "某连锁生鲜零售企业"
  },
  "inventory_data": {
    "total_tables": 14582,
    "total_fields": 245000,
    "total_data_volume": "58 PB",
    "storage_distribution": [
      {
        "category": "供应链物流",
        "volume": "25.4 PB",
        "storage_type": "HDFS / NoSQL"
      }
    ],
    "data_source_structure": {
      "structured": 35,
      "semi_structured": 65
    },
    "identified_assets": [
      {
        "name": "消费者全景画像",
        "core_tables": ["Dim_Customer", "Fact_Sales"],
        "description": "客户维度表与销售事实表整合"
      }
    ]
  },
  "context_data": {
    "enterprise_background": "某连锁生鲜零售企业...",
    "informatization_status": "使用金蝶云星空作为核心ERP...",
    "business_flow": "数据流贯穿研发、生产、物流与销售全链路..."
  },
  "value_data": {
    "selected_scenarios": [
      {
        "name": "精准会员营销",
        "description": "基于用户画像实现精准营销"
      }
    ]
  },
  "options": {
    "language": "zh-CN",
    "detail_level": "standard"
  }
}
```

**输出数据格式**:
```json
{
  "success": true,
  "data": {
    "header": {
      "project_name": "数据资产盘点项目"
    },
    "section1": {
      "enterprise_background": {
        "description": "某连锁生鲜零售企业..."
      },
      "informatization_status": {
        "overview": "集团采取混合云战略...",
        "private_cloud": {
          "title": "私有云部署：保障安全与性能",
          "description": "承载核心稳态业务系统..."
        },
        "public_cloud": {
          "title": "公有云部署：利用弹性计算能力",
          "description": "承载面向消费者的电商前台..."
        }
      },
      "business_data_flow": {
        "overview": "集团的数据流贯穿研发、生产、物流与销售全链路...",
        "manufacturing": {
          "title": "制造端",
          "description": "通过工业物联网（IIoT）网关..."
        },
        "logistics": {
          "title": "物流端",
          "description": "车载 GPS、手持 PDA..."
        },
        "retail": {
          "title": "零售端",
          "description": "记录全渠道交易流水..."
        },
        "data_aggregation": {
          "title": "数据汇聚",
          "description": "上述数据最终汇聚于基于 Greenplum..."
        }
      }
    },
    "section2": {
      "summary": {
        "total_data_volume": "58 PB",
        "total_data_objects": {
          "tables": "14,582 张表",
          "fields": "24.5万+ 字段"
        }
      },
      "storage_distribution": [
        {
          "category": "供应链物流",
          "volume": "25.4 PB",
          "storage_type": "主要存储于 HDFS / NoSQL",
          "color": "blue"
        }
      ],
      "data_source_structure": {
        "structured": {
          "percentage": 35,
          "description": "主要是数据库表，价值密度高"
        },
        "semi_structured": {
          "percentage": 65,
          "description": "包含 IoT 日志、文档 (PDF)、影像等，存在巨大的挖掘潜力"
        }
      }
    },
    "section3": {
      "overview": {
        "asset_count": 2,
        "high_value_assets": ["供应链动态库存模型", "消费者全景画像"],
        "description": "本次盘点重点识别出 2项具备价值的数据资产..."
      },
      "assets": [
        {
          "id": "customer360",
          "title": "消费者全景画像",
          "subtitle": "Customer 360",
          "composition": {
            "description": "核心依赖 Dim_Customer（客户维度表）与 Fact_Sales（销售事实表）...",
            "core_tables": ["Dim_Customer", "Fact_Sales"]
          },
          "application_scenarios": {
            "description": "旨在构建 OneID 体系，支持计算客户生命周期价值（CLV）..."
          },
          "compliance_risks": {
            "warnings": [
              {
                "type": "个人信息预警",
                "content": "共识别出 12 项敏感个人信息（SPI），包含生物识别信息（人脸）...",
                "highlights": ["12 项", "敏感个人信息", "SPI"]
              },
              {
                "type": "去标识化风险",
                "content": "Dim_Customer 表中的手机号和身份证号部分字段未进行脱敏处理...",
                "highlights": ["Dim_Customer", "手机号", "身份证号", "脱敏处理"]
              }
            ]
          }
        }
      ]
    },
    "section4": {
      "compliance_remediation": {
        "title": "合规整改",
        "items": [
          {
            "order": 1,
            "category": "跨境传输",
            "description": "针对涉及重要数据和超过 100 万人个人信息的出境场景，立即申报数据出境安全评估...",
            "code_references": ["重要数据", "个人信息"]
          }
        ]
      },
      "technical_evolution": {
        "title": "技术演进",
        "description": "建议从星型架构向湖仓一体 (Data Lakehouse) 架构演进...",
        "technologies": ["Iceberg", "Hudi"]
      },
      "value_deepening": {
        "title": "价值深化",
        "items": [
          {
            "description": "建议优先对全链路库存优化场景进行深入加工，利用机器学习算法...",
            "scenarios": ["全链路库存优化"]
          }
        ]
      }
    }
  },
  "metadata": {
    "generation_time": 25.3,
    "model_used": "gpt-4",
    "token_count": 8500
  }
}
```

**提示词模板设计要点**:
1. **系统提示词**: 定义 AI 角色为"数据资产管理咨询专家"
2. **分阶段生成策略**:
   - 阶段一: 生成章节一和章节二（基于盘点数据）
   - 阶段二: 生成章节三（基于识别的数据资产，重点合规风险分析）
   - 阶段三: 生成章节四（基于前面章节的分析结果）
3. **约束条件**:
   - 统计数据必须准确，基于输入数据
   - 合规风险分析必须符合 PIPL、数据安全法等法规
   - 专家建议必须具体、可执行
   - 文本长度和格式要求
4. **质量保证**:
   - 数据验证（百分比总和为100%等）
   - 合规性验证（风险分析完整性）
   - 文本质量检查（专业术语使用）

**参考文档**: 详见 `docs/数据资产盘点报告-大模型接口设计文档.md`

---

## 📈 工作量汇总表

| 模块 | 功能 | 工作量（人日） | 优先级 | 备注 |
|------|------|---------------|--------|------|
| **模块一：数据盘点智能分析** | | | | |
| 1.1 | 文档解析服务 | 5 | 中 | Excel/Word/PDF 解析 |
| 1.2 | SQL 结果解析服务 | 2 | 低 | Excel/CSV 解析 |
| 1.3 | 业务表导入解析服务 | 3 | 中 | 批量文件处理 |
| 1.4 | 数据资产智能识别服务 | 15 | **高** | **核心功能，大模型** |
| **小计** | | **25** | | |
| **模块二：场景挖掘智能推荐** | | | | |
| 2.1 | 潜在场景推荐服务 | 12 | **高** | **大模型** |
| 2.2 | 存量场景优化建议服务 | 8 | 中 | 大模型 + OCR |
| **小计** | | **20** | | |
| **模块三：报告生成服务** | | | | |
| 3.1 | 完整报告生成服务 | 20 | **高** | **核心功能，大模型** |
| **小计** | | **20** | | |
| **总计** | | **65 人日** | | |

---

## 🔧 技术架构建议

### 3.1 大模型选择建议

| 场景 | 推荐模型 | 理由 |
|------|---------|------|
| 数据资产识别 | 通义千问 / GPT-4 | 需要准确理解表结构和业务含义 |
| 场景推荐 | 通义千问 / 文心一言 | 需要理解业务场景和价值 |
| 报告生成 | GPT-4 / 通义千问 Max | 需要生成长文本，质量要求高 |

### 3.2 技术栈建议

```python
# 核心依赖
fastapi>=0.104.0          # Web 框架
pydantic>=2.0.0           # 数据验证
openai>=1.0.0             # OpenAI API (如果使用 GPT)
dashscope>=1.14.0         # 通义千问 API
qianfan>=0.1.0            # 文心一言 API

# 文档处理
pandas>=2.0.0             # 数据处理
openpyxl>=3.1.0           # Excel 处理
python-docx>=1.1.0        # Word 处理
pdfplumber>=0.10.0        # PDF 处理（如需要）

# 图片处理（OCR）
paddlepaddle>=2.5.0       # PaddleOCR
paddleocr>=2.7.0          # OCR 库（如需要）

# 工具库
python-dotenv>=1.0.0      # 环境变量管理
loguru>=0.7.0             # 日志管理
redis>=5.0.0              # 缓存（可选）
celery>=5.3.0             # 异步任务（可选）
```

### 3.3 接口设计规范

- **RESTful API 设计**: 遵循 REST 规范
- **统一响应格式**: 所有接口返回统一格式
- **错误处理**: 完善的错误码和错误信息
- **日志记录**: 记录所有 API 调用和异常
- **限流和熔断**: 防止大模型 API 调用过多导致成本过高

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## ⚠️ 注意事项和风险

### 4.1 大模型 API 调用成本

- **Token 消耗**: 长文本生成会消耗大量 Token，需要优化提示词
- **API 限流**: 注意各大模型 API 的调用频率限制
- **成本控制**: 建议实现缓存机制，相同输入复用结果

### 4.2 数据隐私和安全

- **敏感信息处理**: 确保输入数据中的敏感信息不会泄露
- **数据脱敏**: 在调用大模型 API 前，对敏感数据进行脱敏处理
- **API 密钥管理**: 使用安全的密钥管理方案

### 4.3 质量保证

- **提示词优化**: 需要反复测试和优化提示词，提升生成质量
- **数据验证**: 对 AI 生成的内容进行验证，确保准确性
- **人工审核**: 对于重要内容（如合规风险分析），建议加入人工审核环节

### 4.4 性能优化

- **异步处理**: 对于耗时的 AI 分析任务，使用异步处理
- **流式输出**: 对于长文本生成，考虑实现流式输出，提升用户体验
- **缓存策略**: 对相同输入进行缓存，避免重复调用

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## 📅 开发计划建议

### 阶段一：MVP 版本（4 周）

**目标**: 实现核心功能，支持基本的数据盘点和报告生成

**任务清单**:
1. ✅ 文档解析服务（1.1, 1.2, 1.3）- 10 人日
2. ✅ 数据资产智能识别服务（1.4）- 15 人日
3. ✅ 完整报告生成服务（3.1）- 20 人日（简化版）

**交付物**: 可用的数据盘点和报告生成功能

### 阶段二：完善版本（3 周）

**目标**: 完善场景推荐功能，优化 AI 生成质量

**任务清单**:
1. ✅ 潜在场景推荐服务（2.1）- 12 人日
2. ✅ 存量场景优化建议服务（2.2）- 8 人日
3. ✅ 报告生成质量优化 - 5 人日

**交付物**: 完整的场景推荐和优化建议功能

### 阶段三：优化版本（2 周）

**目标**: 性能优化、质量提升、用户体验优化

**任务清单**:
1. ✅ 提示词优化和 A/B 测试
2. ✅ 缓存机制实现
3. ✅ 异步处理和流式输出
4. ✅ 单元测试和集成测试

**交付物**: 高性能、高质量的完整系统

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## 📝 接口文档模板

### 示例：数据资产智能识别接口

```python
from fastapi import FastAPI, UploadFile, File
from pydantic import BaseModel
from typing import List, Optional

app = FastAPI()

class FieldInfo(BaseModel):
    raw_name: str
    type: str
    comment: Optional[str] = ""

class TableInfo(BaseModel):
    raw_name: str
    fields: List[FieldInfo]

class AnalyzeRequest(BaseModel):
    tables: List[TableInfo]
    project_id: str
    industry: Optional[str] = None
    context: Optional[str] = None

class AnalyzeResponse(BaseModel):
    success: bool
    data: Optional[dict] = None
    error: Optional[dict] = None

@app.post("/api/v1/inventory/ai-analyze", response_model=AnalyzeResponse)
async def ai_analyze(request: AnalyzeRequest):
    """
    数据资产智能识别接口
    
    使用大模型识别数据资产的中文名称、业务含义、PII 敏感信息、重要数据特征
    """
    try:
        # 1. 构建提示词
        prompt = build_analyze_prompt(request.tables, request.industry, request.context)
        
        # 2. 调用大模型 API
        result = await call_llm_api(prompt)
        
        # 3. 解析和验证结果
        analyzed_data = parse_llm_response(result)
        validated_data = validate_analysis_result(analyzed_data)
        
        return AnalyzeResponse(success=True, data=validated_data)
    except Exception as e:
        return AnalyzeResponse(
            success=False,
            error={"code": "ANALYZE_ERROR", "message": str(e)}
        )
```

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## 🔗 相关文档

- [数据资产盘点报告-大模型接口设计文档](./数据资产盘点报告-大模型接口设计文档.md)
- [前端开发规范](./前端开发规范.md)
- [Vue 迁移完整方案](./Vue迁移完整方案.md)

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## 📞 联系方式

如有疑问或需要技术支持，请联系：
- **Python 技术负责人**: [待填写]
- **大模型技术顾问**: [待填写]
- **项目负责人**: [待填写]

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## 📅 更新记录

| 版本 | 日期 | 更新内容 | 作者 |
|------|------|---------|------|
| v1.0 | 2025-01-XX | 初始版本创建 | AI Assistant |

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## ✅ 待办事项

- [ ] 确认大模型 API 选择（通义千问 / 文心一言 / GPT-4）
- [ ] 设计详细的提示词模板
- [ ] 确认数据格式和接口规范
- [ ] 搭建开发环境和测试环境
- [ ] 制定详细的开发计划和时间表
- [ ] 确定成本预算（大模型 API 调用费用）