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Agent-n8n/.serena/memories/环保订单班终端模拟开发心得_202510.md
Yep_Q c579dae90a feat: 完成化工订单班图片处理和项目记忆重组
详细说明:
- 化工订单班图片已标准化处理(8个图片,文件名与alt text完全一致)
- 完成环保、财经商贸订单班的图片重命名工作
- 重组项目记忆文件,按照功能模块编号(00-09)
- 删除旧的分散记忆文件,统一到新的编号体系
- 添加终端模拟文件:chemical.ts, environmental.ts, finance.ts
- 清理web_result冗余文件(food react-app等)
- 新增playwright截图记录和记忆文档
- 影响模块:订单班文档资料、项目记忆系统、终端模拟系统
2025-10-04 00:34:44 +08:00

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# 环保订单班终端模拟开发心得
## 项目背景
环保订单班environmental是展示地表水环境质量考核断面水质采样监测项目的终端模拟。通过8位专业Agent的协作展示从法规评估到项目执行的完整水质监测流程。
## 核心技术架构
```
文件位置: web_frontend/exhibition-demo/src/data/terminalSimulations/environmental.ts
注册位置: web_frontend/exhibition-demo/src/data/terminalSimulations/index.ts
```
## Agent设计理念
### 8人专家团队架构
1. **环境咨询师** - 法规解读与合规评估GPT-4
2. **水质采样专家** - 采样方案设计与技术指导Claude-3
3. **环保项目经理** - 项目统筹与进度管理GPT-4
4. **EHS工程师** - 安全评估与风险控制GPT-3.5
5. **质量控制专家** - 质控体系与数据验证Claude-3
6. **项目预算专家** - 成本核算与预算控制GPT-4
7. **文案格式整理专员** - 报告编制与文档规范GPT-3.5
8. **项目主管** - 决策审核与质量把关GPT-4
### 设计特点
- 覆盖水质监测项目全生命周期
- 每个Agent有明确的专业职责
- 合理的AI模型配置关键岗位用GPT-4
- 符合环保行业实际工作流程
## 内容结构设计
### 1. 项目启动序列21行
```typescript
// 突出项目关键参数
{ type: 'info', content: '📍 监测地点:长江国考"长江大桥"断面' },
{ type: 'info', content: '📐 监测范围主河道85m宽3条采样垂线' },
{ type: 'info', content: '📊 监测指标26项理化、营养盐、重金属、有机物、生物' },
```
### 2. Agent工作流程8个阶段
每个Agent输出包含
- 工作开始提示
- 具体工作内容(带量化指标)
- 相关图片展示
- 工作完成确认
```typescript
// 示例:水质采样专家
outputs: [
{ type: 'output', content: '断面布设方案:' },
{ type: 'output', content: ' • 对照断面:上游背景水质参考点' },
{ type: 'image', imageSrc: '/data/订单班文档资料/环保/notion文稿/image/长江采样布点图.jpg' },
{ type: 'success', content: '✓ 采样方案设计完成3个断面×3条垂线×4个深度' },
]
```
### 3. 项目完成总结23行
- 项目成果总结(量化指标)
- 交付物清单5项文档
- 预期效果3个目标
## 图片使用策略
### 图片选择原则
1. **技术性图片优先**:长江采样布点图、垂线分布图、质量控制措施
2. **工作照片辅助**:现场采样操作工作照
3. **法规截图支撑**:中华人民共和国环境保护法截图
4. **图标美化界面**:数据审核与验证图标
### 图片分配逻辑
- 环境咨询师 → 法规截图(建立权威性)
- 水质采样专家 → 技术图纸(展示专业性)
- EHS工程师 → 现场照片(强调实践性)
- 质量控制专家 → 流程图(体现系统性)
- 项目主管 → 审核图标(突出决策性)
## 数据量化展示
### 关键量化指标
```
监测范围85m宽河道
采样点位3断面×3垂线×4深度 = 36个采样点
监测指标26项水质参数
监测频次每月1次全年12次
项目预算193万元优化后175万元
成本优化9.3%
数据准确率≥98%
质控比例平行样≥10%
```
### 技术标准引用
- 《地表水环境质量标准》GB 3838-2002
- 《地表水监测技术规范》HJ/T 91-2022
- CMA认证标准
## 开发经验总结
### 1. 文档分析方法
```bash
# 分析markdown文档
1. 提取项目核心信息(项目名称、范围、指标)
2. 识别专业角色(从文档中的工作内容推导)
3. 匹配可用头像检查agent头像文件夹
4. 整理图片资源(已重命名为描述性中文名)
```
### 2. Agent数量决策
- orderClasses.json显示6个实际使用8个
- 根据项目复杂度和专业性需求调整
- 确保覆盖项目全生命周期
### 3. 输出内容设计
- 使用行业专业术语
- 提供量化指标和具体数据
- 分层次展示信息(总-分结构)
- 适时插入图片增强可视化
### 4. 时序控制建议
```typescript
// 建议的显示节奏
启动序列:每行100-200ms
Agent输出:每组500-1000ms
图片加载:额外500ms暂停
完成序列:每行150ms
```
## 可复用模板
### Agent定义模板
```typescript
{
id: 'role_identifier',
name: '中文职位名',
icon: '相关emoji',
avatar: '/data/订单班文档资料/{order}/agent头像/{name}.jpg',
model: 'GPT-4|Claude-3|GPT-3.5',
role: '核心职责描述8字以内',
status: 'waiting',
}
```
### 输出结构模板
```typescript
{
agent: () => agents[index],
outputs: [
{ type: 'info', content: '{emoji} {角色}开始{动作}...' },
{ type: 'system', content: '' }, // 空行
{ type: 'output', content: '{工作内容标题}:' },
{ type: 'output', content: ' • {具体内容}' },
{ type: 'image', imageSrc: '{图片路径}', imageAlt: '{图片描述}' },
{ type: 'success', content: '✓ {完成确认}' },
]
}
```
## 注意事项
### 开发要点
1. **确保图片路径正确**:使用已重命名的中文描述性文件名
2. **保持专业性**:使用行业标准术语和规范
3. **数据真实性**:基于实际项目参数,不虚构数据
4. **逻辑连贯性**Agent工作流程符合实际业务逻辑
### 常见问题
1. **Agent数量不匹配**orderClasses.json中的数量仅供参考根据实际需求调整
2. **图片无法显示**检查文件名是否与markdown中的alt text完全一致
3. **中文乱码**确保文件编码为UTF-8
## 后续优化建议
1. **增加交互性**:可考虑添加用户选择分支
2. **动态数据**:接入实时环境监测数据
3. **可视化增强**:添加数据图表展示
4. **多语言支持**:准备英文版本内容
5. **响应式优化**:适配移动端显示
## 相关记忆文件
- 02_终端模拟开发指南.md - 通用开发指南
- 图片处理标准化流程和最佳实践_202510.md - 图片处理规范
- 03_订单班配置清单.md - 订单班基础配置
## 更新记录
- 2025-10-03创建环保订单班终端模拟
- 使用8个专业Agent展示水质监测完整流程
- 集成8张处理后的专业图片
- 注册到simulationMap供系统调用