# Tasker

**Repository Path**: synkue/tasker

## Basic Information

- **Project Name**: Tasker
- **Description**: Tasker是面向多部门、多项目的 AI 需求拆解 + 敏捷协作 平台。支持 Workspace 工作空间隔离、本地大模型配置、SSE 流式 AI 对话，以及 Backlog / User Story / Task / 验收标准 / Issue 的全流程管理。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-06-05
- **Last Updated**: 2026-06-06

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Tasker

面向多部门、多项目的 **AI 需求拆解 + 敏捷协作** 平台。支持 Workspace 工作空间隔离、本地大模型配置、SSE 流式 AI 对话，以及 Backlog / User Story / Task / 验收标准 / Issue 的全流程管理。

![登录页](images/login.png)

## 功能概览

### 用户与权限

- **注册 / 登录**：用户名密码认证，注册含滑块验证码；JWT 鉴权（默认 7 天有效）
- **个人资料**：显示名、邮箱、手机号、部门；修改密码
- **多语言**：中文 / English（`vue-i18n`）

### 工作空间（Workspace）

- 按用户隔离的多租户数据模型，所有业务数据通过 `workspace_id` 关联
- 支持部门、项目名称、描述等元数据
- 侧栏切换工作空间，API 请求携带 `X-Workspace-Id` 请求头

### AI 需求拆解

- **工作台**：文本输入 + 文档上传（txt / md / pdf / docx），SSE 流式输出
- 选择大模型与 Agent Skills，Ctrl/Cmd + Enter 快捷发送，支持中断生成
- 结构化拆解结果：Backlog、User Story、Task、验收标准（AC）
- **一键创建工作项**：将 AI 拆解结果直接导入当前工作空间
- **历史记录**：查看、复用、删除历史拆解对话

![需求拆解工作台](images/workbench.png)

### 工作项管理

| 模块 | 能力 |
|------|------|
| **规划** | Backlog / User Story / Task / 验收标准列表；新建、编辑、删除；状态显示为中文标签；详情抽屉 |
| **任务看板** | 看板拖拽 / 列表视图；按负责人、优先级筛选；Task 详情与状态流转（含阻塞原因） |
| **我的待办** | 按项目分组查看指派给自己的 Task 与 Issue；表格内直接改状态 |
| **附件** | 工作项与 Issue 支持文件 / 图片上传、预览、下载 |

![任务看板](images/task-board.png)

![我的待办](images/my-work.png)

### 缺陷（Issue）

- 看板 / 列表双视图，按负责人、优先级、严重程度筛选
- 状态流转：待处理 → 处理中 → 已修复 → 已验证 → 已关闭 / 重新打开
- 关联 Task、评论、附件

![缺陷看板](images/issue-board.png)

### 数据洞察

- **总览**：个人 Task / Issue 统计、参与项目、截止提醒、ECharts 图表
- **项目报表**：燃尽图、Task / Issue / Story 状态分布、优先级、负责人负载、截止健康度、Issue 严重程度

![工作台总览](images/dashboard.png)

![项目报表](images/project-charts.png)

### 协作与审计

- **成员与角色**：空间管理员添加已注册用户、分配角色、移除成员
- **操作日志**：记录创建、更新、删除、状态变更、导入等操作

### 系统配置

- **模型配置**：多模型管理、连通性测试、按工作空间隔离；兼容 Ollama / vLLM 等 OpenAI 协议端点
- **Agent Skills**：上传技能文件（txt / md）作为 AI 拆解的预设 Prompt 上下文

![模型配置](images/llm-config.png)

## 技术栈

| 层级 | 技术 |
|------|------|
| 后端 | JDK 21、Spring Boot 3.4、Spring AI（OpenAI 兼容）、MyBatis-Plus、PostgreSQL |
| 前端 | Vue 3、Vite、Pinia、Vue Router、Naive UI、ECharts、vue-i18n |
| 通信 | RESTful API + SSE 流式推送 |

## 快速启动

### 1. 数据库

```bash
createdb tasker
psql -d tasker -f backend/sql/public.sql
```

`public.sql` 为完整库结构（含序列、表、索引等）。

注册后使用自己的账号登录。

### 2. 后端

```bash
cd backend
mvn spring-boot:run -Dspring-boot.run.profiles=dev
```

本地开发使用 `application-dev.yml`（PostgreSQL `localhost:5432`，端口 **8088**）。生产环境通过环境变量覆盖，见 `application-prod.yml`。

大模型连接由数据库 `llm_config` 动态提供，按工作空间构建 `OpenAiChatModel`（兼容 Ollama / vLLM 等 OpenAI 协议端点）。`application.yml` 中 `spring.ai.openai.chat.enabled=false`，无需在配置文件写死 API Key。

### 3. 前端

```bash
cd frontend
npm install
npm run dev
```

前端默认端口 `5173`，Vite 已将 `/api` 代理至 `http://localhost:8088`。

### 4. 配置本地大模型

在「模型配置」页面添加模型，例如 Ollama：

| 项 | 示例 |
|----|------|
| API 地址 | `http://localhost:11434` |
| API 路径 | `/v1/chat/completions` 或 `/api/chat` |
| 模型名称 | `llama3` |
| 温度 | 0.3～0.5（拆解会自动封顶，见下文） |

## AI 拆解输出质量

系统通过三层机制约束 AI 输出：

1. **Prompt 契约**（`DecomposePromptBuilder`）：四段 Markdown + 文末唯一 `tasker.decompose/v2` JSON 代码块
2. **低温度**：拆解时实际温度 = `min(模型配置温度, tasker.ai.decompose-max-temperature)`，默认上限 **0.35**
3. **结构化格式化**（`StructuredResultFormatter`）：流式结束后生成 v2 JSON；聊天正文自动隐藏 JSON 块；前端以表格展示；一键导入直接读数组

**推荐实践**

| 项 | 建议 |
|----|------|
| 需求描述 | 写清背景、用户、功能边界、非功能约束 |
| Agent Skills | 上传团队模板 / 领域规范，会追加到 Prompt |
| 补充 Prompt | `application.yml` → `tasker.ai.default-system-prompt` 填写公司级术语或流程 |
| 输出不稳定 | 换更强指令遵循能力的模型，或对同一条需求使用「重新生成」 |

## 角色说明

权限按**工作空间**生效，`sys_user` 仅用于登录，角色由 `workspace_member.role_code` 分配。所有者默认为 `admin`。

| 角色 code | 说明 |
|-----------|------|
| `admin` | 空间管理员：成员与角色、删除任意工作项 |
| `po` | Product Owner：需求优先级、Backlog、成员与分配 |
| `pm` | 项目经理（兼容旧数据，建议使用 PO） |
| `lead_dev` | Lead Developer：技术方案、任务拆分与评审 |
| `developer` | 开发：管理自己负责的 Task，更新状态 |
| `qa` | 测试：查看工作项、更新验收标准状态 |
| `viewer` | 只读 |

## 典型工作流

1. 在「模型配置」添加本地大模型，在「Agent Skills」上传团队规范（可选）
2. 在「需求拆解」输入需求或上传文档，AI 流式生成结构化结果
3. 点击 **一键创建工作项**，将 Backlog / Story / Task / AC 导入当前空间
4. 在「规划」中查看、编辑、补充工作项，分配负责人
5. 在「任务看板」拖拽 Task 更新状态，处理阻塞与附件
6. 在「缺陷看板」跟踪 Issue，在「我的待办」处理指派给自己的工作
7. 通过「总览」「项目报表」查看进度与分布

## 项目结构

```
Tasker/
├── README.md
├── images/                    # 界面截图
├── backend/
│   ├── docs/
│   │   ├── ARCHITECTURE.md    # 架构说明
│   │   └── nginx.conf         # 生产部署 Nginx 参考
│   ├── sql/
│   │   └── public.sql         # PostgreSQL 完整库结构
│   └── src/main/java/com/tasker/
│       ├── ai/                # Spring AI 封装、拆解 Prompt
│       ├── controller/        # REST + SSE 控制器
│       ├── service/           # 业务逻辑
│       └── ...
└── frontend/
    └── src/
        ├── views/             # 页面（总览、拆解、规划、看板等）
        ├── components/        # 通用组件（看板、抽屉、附件等）
        ├── api/               # API 封装
        ├── stores/            # Pinia 状态
        └── i18n/              # 中英文文案
```

## 生产部署

后端默认激活 `prod` profile，通过环境变量配置：

| 变量 | 说明 | 默认值 |
|------|------|--------|
| `TASKER_DB_URL` | 数据库 JDBC URL | `jdbc:postgresql://localhost:8030/tasker` |
| `TASKER_DB_USERNAME` | 数据库用户名 | `postgres` |
| `TASKER_DB_PASSWORD` | 数据库密码 | — |
| `TASKER_JWT_SECRET` | JWT 签名密钥 | — |
| `TASKER_UPLOAD_DIR` | 文件上传目录 | `/home/tasker/uploads` |
| `PORT` | 服务端口 | `8088` |

前端构建：

```bash
cd frontend
npm run build
# 将 dist/ 部署至 Nginx 等静态服务器，反向代理 /api 至后端
```

Nginx 配置参考 `backend/docs/nginx.conf`（含 SSE 长连接、大文件上传等设置）。

## 相关文档

- [架构说明](backend/docs/ARCHITECTURE.md)