kris/datai
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity
27ce31edd3
datai/datai-scenes/datai-scene-salesforce/docs/sessions/2026-02-03-004-04-session.md

16 KiB
Raw Blame History

会话记录

元数据

  • 需求编号：004-04
  • 会话编号：2026-02-03-004-04
  • 会话时间：2026-02-03
  • 创建人：AI Assistant
  • 状态：已完成（阶段 6：代码已生成）

会话目标

完成 Tooling API AI 和智能功能的设计和实现。

当前阶段

阶段 6：代码生成（已完成）

已完成阶段

阶段 1：需求定义

阶段 2：方案设计

  • 状态：已完成
  • 完成时间：2026-02-03
  • 设计文档：004-04-AI和智能功能设计文档
  • 关键设计决策：
    1. 采用分层架构：Controller → Service → Factory → Tooling API
    2. 复用 004-01 的 ToolingConnectionFactory 进行连接管理
    3. 使用异步方式记录操作日志，避免影响主流程性能
    4. 使用 SoqlBuilder 构建 SOQL 查询语句
    5. 设计完整的错误码体系（TOOLING_AI_001 ~ TOOLING_AI_011）
    6. 支持 11 个 REST API 接口（AI 应用 CRUD、AI 类型查询、操作日志）

阶段 3：方案决策

  • 状态：已完成
  • 完成时间：2026-02-03
  • 决策文档：004-04-AI和智能功能技术选型 ADR
  • 关键决策：
    1. 操作日志记录策略：选择异步记录日志（使用 Spring @Async）
    2. AI 应用数据转换策略：选择转换为自定义 DTO
    3. AI 类型查询策略：选择按需查询特定类型（6 个独立接口）
    4. SOQL 查询构建策略：选择使用 SoqlBuilder 工具类
    5. AI 应用更新策略：选择全量更新

阶段 4：数据库结构生成

  • 状态：已完成
  • 完成时间：2026-02-03
  • SQL 脚本：004-04-AI操作日志 SQL 脚本
  • 是否涉及数据库变更：是
  • 数据库变更内容：
    1. 创建 datai_tooling_ai_operation_log 表（AI 操作日志表）
    2. 包含 18 个字段：id, operation_type, metadata_type, metadata_id, metadata_name, request_data, response_data, result_count, status, error_code, error_message, operation_time, user_id, create_by, create_time, update_by, update_time, del_flag
    3. 创建 6 个索引：idx_operation_type, idx_metadata_type, idx_operation_time, idx_user_id, idx_status, idx_create_time

阶段 5：提示词生成

  • 状态：已完成
  • 完成时间：2026-02-05
  • 提示词文档：004-04-AI和智能功能提示词
  • 提示词内容摘要：
    1. 引用真源：需求文档、设计文档、决策记录、SQL脚本
    2. 需求描述：AI应用管理、AI评估配置、AI创作工具、操作日志
    3. 设计方案：分层架构、技术选型、包结构
    4. 输出格式：Controller、Service、Mapper、Domain、DTO、Enum等文件
    5. 代码规范：命名规范、注释规范、异常处理、日志记录
    6. 测试要求：单元测试覆盖率、测试场景、测试框架

阶段 6：代码生成

阶段 7：会话记录

  • 状态：已完成
  • 完成时间：2026-02-05
  • 更新内容：
    1. 更新元数据状态为"已完成（阶段 7：会话记录已更新）"
    2. 添加完整的对话记录
    3. 添加所有生成的文档和代码链接
    4. 记录关键决策和里程碑

阶段 8：变更日志

  • 状态：已完成
  • 完成时间：2026-02-05
  • 变更日志文档：004-04-AI和智能功能变更日志
  • 更新内容：
    1. 创建详细变更日志，记录所有新增功能、代码文件、API 接口
    2. 更新根目录 CHANGELOG.md
    3. 更新索引文档，添加变更日志链接
    4. 更新需求文档，添加变更日志和会话记录引用
    5. 更新会话记录，添加阶段 8 完成记录
  • 变更摘要：
    • 新增 10 个 REST API 接口
    • 新增 15 个代码文件（11 个手动实现 + 4 个代码生成器生成）
    • 新增 1 个数据库表（datai_tooling_ai_operation_log）
    • 新增 11 个错误码（TOOLING_AI_001 ~ TOOLING_AI_011）

阶段 9：复盘和 API 文档

  • 状态：已完成
  • 完成时间：2026-02-05
  • 复盘文档：004-04-AI和智能功能复盘
  • API 文档：004-04-AI和智能功能API文档
  • 更新内容：
    1. 创建复盘文档，总结成功经验、改进点、问题分析和行动计划
    2. 创建 API 文档，详细描述 10 个 REST API 接口
    3. 更新索引文档，添加复盘和 API 文档链接
    4. 更新需求文档，添加复盘和 API 文档引用
    5. 更新会话记录，添加阶段 9 完成记录
  • 复盘主要结论：
    • 成功经验：分层架构设计、异步日志记录、错误码体系规范化、SoqlBuilder 复用、代码生成器与手动实现结合
    • 改进点：API 接口批量操作支持、缓存机制引入、接口权限控制细化、单元测试覆盖率提升
    • 问题分析：AI 应用字段映射复杂性、异步日志异常处理、SOQL 查询 SQL 注入风险
    • 行动计划：6 项行动项，包括补充单元测试、优化异步日志、引入 Redis 缓存等

当前阶段

阶段 9：复盘和 API 文档（已完成）

待完成阶段

  • 阶段 5：提示词生成
  • 阶段 6：代码生成
  • 阶段 7：会话记录
  • 阶段 8：变更日志
  • 阶段 9：复盘和 API 文档
  • 阶段 10：代码提交

对话记录

阶段 1-3 回顾

2026-02-05 用户：确认需求 004-04（AI 和智能功能）的设计和决策阶段已完成，要求进入下一阶段。

AI：分析发现阶段 3（方案决策）已完成，决策记录已存在。确认可以进入阶段 4（数据库结构生成）。

阶段 4：数据库结构生成

2026-02-05 用户：进入下一阶段（阶段 4：数据库结构生成），已经生成 SQL，判断 SQL 是否满足需求。

AI：读取 SQL 脚本 2026-02-03-004-04-AI操作日志.sql，验证内容：

  • ✅ 表名符合规范：datai_tooling_ai_operation_log
  • ✅ 字段完整：18 个字段（包含元数据、请求/响应数据、状态、时间戳等）
  • ✅ 索引合理：6 个索引覆盖常用查询场景
  • ✅ 注释清晰：表和字段都有详细注释
  • ✅ 符合需求：支持记录 AI 应用操作日志

结论：SQL 脚本满足需求，阶段 4 完成。

阶段 5：提示词生成

2026-02-05 用户：进入下一阶段（阶段 5：提示词生成）

AI：创建提示词文档 2026-02-05-004-04-prompt-AI和智能功能.md，包含：

  • 引用真源：需求文档、设计文档、决策记录、SQL 脚本
  • 需求描述：AI 应用管理、AI 评估配置、AI 创作工具、操作日志
  • 设计方案：分层架构、技术选型、包结构
  • 输出格式：Controller、Service、DTO、Enum 等文件
  • 代码规范：命名规范、注释规范、异常处理
  • 测试要求：单元测试覆盖率、测试场景

用户确认：进入下一阶段（阶段 6：代码生成），已经使用代码生成器生成基础代码。

阶段 6：代码生成

2026-02-05 用户：进入下一阶段（阶段 6：代码生成），已经使用代码生成器生成基础代码。

AI：扫描代码生成器输出目录，发现已生成 4 个文件：

  1. DataiToolingAiOperationLog.java（实体）
  2. DataiToolingAiOperationLogMapper.java（Mapper）
  3. IDataiToolingAiOperationLogService.java（服务接口）
  4. DataiToolingAiOperationLogServiceImpl.java（服务实现）

分析缺失文件：根据提示词要求，还需要手动实现：

  • Controller：ToolingAIController.java
  • Service：IToolingAIService.java、ToolingAIServiceImpl.java
  • DTO：AIApplicationDTO、7 个 AI 类型 DTO、AIApplicationResultDTO
  • Enum：ToolingAIErrorCode.java

用户指令：继续生成所有需求设计的代码。

AI：开始生成核心代码文件：

  1. ✅ ToolingAIErrorCode.java - 11 个错误码定义
  2. ✅ AIApplicationDTO.java - AI 应用数据传输对象
  3. ✅ ToolingAIController.java - 10 个 REST API 接口
  4. ✅ IToolingAIService.java - 服务接口定义
  5. ✅ ToolingAIServiceImpl.java - 服务实现（约 450 行）
  6. ✅ AiEvaluationSubjectTypeDTO.java
  7. ✅ AiEvaluationProcessingStatusDTO.java
  8. ✅ AiEvaluationMetricTypeDTO.java
  9. ✅ AiAuthoringBundleTypeDTO.java
  10. ✅ AiAuthoringBundleVersionStatusDTO.java
  11. ✅ AiAssistantTemplateStatusDTO.java
  12. ✅ AIApplicationResultDTO.java

代码统计：

  • 手动实现：11 个文件，约 990 行代码
  • 代码生成器：4 个文件
  • 总计：15 个文件

更新文档：

  • 更新索引文档状态
  • 更新设计文档状态为"代码已生成"
  • 更新会话记录添加阶段 6 完成记录

用户确认：进入下一阶段（阶段 7：会话记录）

阶段 7：会话记录

2026-02-05 用户：进入下一阶段（阶段 7：会话记录）

AI：更新会话记录，添加：

  1. 阶段 7 完成记录
  2. 完整对话记录（阶段 1-7）
  3. 所有生成的文档和代码链接
  4. 关键决策和里程碑

生成的文档

生成的代码文件

手动实现（11 个文件）

代码生成器生成（4 个文件）

回退记录

无

关键决策记录

  1. 操作日志记录策略：选择异步记录日志（使用 Spring @Async），避免影响主流程性能
  2. AI 应用数据转换策略：选择转换为自定义 DTO，便于前端展示和后续扩展
  3. AI 类型查询策略：选择按需查询特定类型（6 个独立接口），提高查询效率
  4. SOQL 查询构建策略：选择使用 SoqlBuilder 工具类，提高代码可读性和可维护性
  5. AI 应用更新策略：选择全量更新，简化实现逻辑
  6. 代码生成策略：代码生成器生成基础 CRUD + 手动实现核心业务逻辑

里程碑

  • ✅ 2026-01-28：完成需求定义
  • ✅ 2026-02-03：完成方案设计和决策
  • ✅ 2026-02-03：完成数据库结构设计
  • ✅ 2026-02-05：完成提示词生成
  • ✅ 2026-02-05：完成代码生成（15 个文件，约 990 行代码）
  • ✅ 2026-02-05：完成会话记录