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