详细说明: - 将文旅相关图片从food-order-demo移动到doc/notion文档资料/文旅 - 删除food-order-demo的node_modules和临时文件 - 整理项目目录结构,符合多订单班架构设计 - 清理重复和无用的资源文件 影响模块: - 文件重组织:web_frontend/food-order-demo → doc/notion文档资料 - 清理node_modules依赖文件 - 优化项目目录结构 🤖 Generated with Claude Code Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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# Project: 展会策划 AI 多智能体协作演示系统 + n8n 中文版工作流平台
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_Last updated: 2025-09-28_
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## Pinned(仅高置信"必须遵守"写入;受保护不可修订)
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- ⚠️ 必须使用 pnpm(不能用 npm/yarn)
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- ⚠️ n8n 命令在 n8n-n8n-1.109.2/ 目录执行
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- ⚠️ 提交前必须运行 lint 和 typecheck
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- ⚠️ Git 提交到 My_N8N 分支(自动化)
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- ⚠️ n8n 运行端口: 5678,展会演示系统运行端口: 4173,食品订单班运行端口: 4174
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- ⚠️ 项目核心目标:演示 AI 多智能体协作进行展会策划,基于 n8n 工作流平台
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- ⚠️ 多订单班演示系统架构:使用单一exhibition-demo项目,动态切换12个订单班
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- ⚠️ 数据存储方案:使用JSON文件存储所有订单班配置,不使用SQLite数据库
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- ⚠️ 结果页面架构:采用混合模板方案(1个基础模板 + 动态内容加载)
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## Decisions(按时间顺序追加,历史不可改)
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- 2025-09-07: 确定使用 n8n-1.109.2 版本进行完整中文化(理由:成熟稳定版本,功能完整)
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- 2025-09-08: 决定创建展会策划 AI 多智能体演示系统(理由:展示AI协作能力)
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- 2025-09-08: 采用 React 18 + TypeScript + Tailwind CSS 技术栈(理由:现代化前端架构)
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- 2025-09-09: 创建专门的展会展示页面集合(理由:完整的展示体验)
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- 2025-09-26: 创建 duoduo_Multiple_Agents 分支用于多智能体展示(理由:功能演示需要)
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- 2025-09-28: 确定食品订单班采用"青莳轻食"中高端轻食店铺经营案例(理由:强调营养科学和食品安全差异化)
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- 2025-09-28: 将采用基于文旅订单班的成功模板进行快速复制开发策略(理由:已验证框架可实现90%代码复用)
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- 2025-09-28: 确定多订单班演示系统使用单一exhibition-demo项目架构(理由:统一管理,动态切换12个订单班)
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- 2025-09-28: 确定数据存储使用JSON文件而非SQLite数据库(理由:避免复杂度,简化配置管理)
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- 2025-09-28: 确定页面跳转机制使用URL参数方式(理由:格式/web_result/?orderClass=food,可配合sessionStorage存储详细数据)
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- 2025-09-28: 确定结果页面采用混合模板方案(理由:1个基础模板 + 动态内容加载,特殊订单班可定制组件)
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## TODO(权威待办清单)
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- [P1][OPEN][#1] 优化 Duoduo Agent 设计系统的用户交互体验
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- [P1][OPEN][#2] 完善多智能体协作流程的错误处理机制
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- [P2][OPEN][#3] 添加更多展会类型的模板支持
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- [P2][OPEN][#4] 验证所有展示页面的可用性
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- [P1][OPEN][#14] 准备食品订单班Agent头像和UI素材(Context:需要7个Agent形象设计)
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- [P0][OPEN][#17] 设计每个订单班的专属AI Agent组合(Context:基于12个订单班场景)
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- [P1][OPEN][#18] 基于文旅模板创建可复用开发框架(Context:支持快速部署新订单班)
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- [P1][OPEN][#19] 实施Docker Compose统一部署方案(Context:多订单班系统集成管理)
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- [P0][OPEN][#20] 优先开发3个重点订单班:财经商贸、智能开发、智能制造(Context:演示核心场景)
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- [P2][OPEN][#26] 优化n8n工作流自动化演示效果
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- [P1][OPEN][#30] 完整功能测试食品订单班演示系统(Context:端口4174全面验证)
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- [P1][OPEN][#31] 准备其他订单班开发(Context:基于食品订单班成功模板)
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- [P0][OPEN][#33] 收集其他11个订单班的Agent数据(Context:每个订单班需要7-9个Agent配置、头像.jpg格式、提示词.md文件、业务配图素材)
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- [P1][OPEN][#34] 开发多订单班主入口界面(Context:exhibition-demo项目,显示12个订单班选项grid布局)
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- [P1][OPEN][#35] 实现orderClasses.json配置文件管理(Context:存储所有订单班配置信息)
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- [P1][OPEN][#36] 开发动态Agent加载机制(Context:选择订单班后动态加载对应Agent)
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## In Progress
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- [P1][DOING][#5] 维护和优化当前多智能体展示分支功能
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## Done(最近完成的放前面)
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- 2025-09-28: [#32] 完成食品订单班演示系统7个Agent全部开发(evidence:Agent-5财务分析师60万总投资14个月回本ROI285%,Agent-6运营管理专家15小时营业6人团队32个标准流程,Agent-7食品创业导师方案可行性96%A+级市场前景建议2025年Q2启动,端口4174正常运行,基于文旅订单班框架实现90%代码复用)
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- 2025-09-28: [#28] 完成Agent-1市场研究专家和Agent-2营养配方师演示内容更新(evidence:commit ab20a4b2,轻食市场1200亿元数据,32款产品营养菜单,3款核心产品配方)
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- 2025-09-28: [#29] 完成食品订单班系统启动序列更新(evidence:系统名称改为"AI青莳轻食经营方案生成系统 v1.0.0",版权青莳轻食AI团队)
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- 2025-09-28: [#15] 完善食品订单班演示内容和具体流程(evidence:Agent-1和Agent-2内容完善,演示内容更贴近食品行业实际场景)
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- 2025-09-28: [#23] 测试食品订单班系统功能完整性(evidence:端口4174正常运行,演示内容技术验证成功)
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- 2025-09-28: [#22] 完成食品订单班演示系统基础框架开发(evidence:exhibition-demo复制为food-order-demo,端口4174配置,7个AI Agent重构,"青莳轻食"主题界面,Git提交33516文件变更)
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- 2025-09-28: [#21] 完成所有12个订单班的文案资料准备(evidence:财经商贸、食品、智能开发、智能制造、视觉设计、交通物流、土木水利、大健康、能源、化工、环保订单班文案全部就绪)
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- 2025-09-28: [#12] 完成食品订单班实施方案设计(evidence: doc/订单班演示策划方案/食品订单班_轻食店铺经营方案.md)
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- 2025-09-26: [#6] 创建完整的项目历史记录和现状说明(evidence: progress.md 完整更新)
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- 2025-09-09: [#7] 完成4个展会展示页面开发(evidence: web_frontend/web_result/pages/)
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- 2025-09-09: [#8] 实现 Duoduo Agent 智能设计系统(evidence: operation.html)
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- 2025-09-08: [#9] 开发7个专业AI Agent协作系统(evidence: web_frontend/exhibition-demo/)
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- 2025-09-08: [#10] 创建展会策划68页方案生成功能(evidence: 3分钟生成完整方案)
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- 2025-09-07: [#11] 完成 n8n 平台完整中文化(evidence: 3465行翻译完成)
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- 2025-09-26: [#16] 创建项目基础结构和分支管理(evidence: git branch duoduo_Multiple_Agents)
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## Risks & Assumptions
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- Risk:多智能体系统复杂度高可能影响维护性(Mitigation:模块化设计,清晰的接口定义)
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- Risk:n8n 版本更新可能导致中文化丢失(Mitigation:版本控制管理,定期备份)
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- Risk:n8n 1.109.2 版本可能存在兼容性问题(Mitigation:使用标准安装流程和依赖锁定)
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- Risk:12个订单班同时开发资源分散(Mitigation:优先开发3个重点订单班,模板化快速复制)
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- Risk:动态切换订单班可能造成状态管理复杂(Mitigation:使用JSON配置文件统一管理,清晰的数据流)
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- Assumption:用户具备基本的n8n使用经验(Confidence: Medium)
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- Assumption:展会策划需求相对标准化(Confidence: High)
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- Assumption:开发环境支持 Node.js 和 pnpm 工具链(Confidence: High)
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- Assumption:食品订单班基于文旅订单班框架,代码复用可达90%(Confidence: High)
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- Assumption:订单班模板化开发可将总工期从6-7周缩短至4周(Confidence: High)
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- Assumption:其他11个订单班的Agent数据可以及时收集到位(Confidence: Medium)
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## Notes(简要要点)
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- 2025-09-28: 多订单班技术决策确认完成:单一exhibition-demo项目架构,JSON文件数据存储,URL参数页面跳转,混合模板结果页面方案
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- 2025-09-28: 用户交互流程设计:点击"输入需求"→显示12个订单班选项(grid grid-cols-1 gap-3)→选择订单班→动态加载对应Agent→执行完成→跳转结果页面
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- 2025-09-28: 主体入口确定:web_frontend/exhibition-demo,结果展示:web_frontend/web_result
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- 2025-09-28: 配置文件方案:orderClasses.json存储所有订单班配置,避免SQLite数据库复杂度
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- 2025-09-28: 数据需求明确:每个订单班需要7-9个Agent配置、Agent头像(.jpg格式)、Agent提示词(.md文件)、业务配图素材
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- 2025-09-28: 当前状态:文旅订单班已完成,等待其余11个订单班的Agent数据,数据到位后开始实施
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- 2025-09-28: 食品订单班演示系统核心开发完成:7个专业Agent演示内容全部完成(市场研究专家、营养配方师、供应链管理专家、品牌策划师、财务分析师、运营管理专家、食品创业导师)
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- 2025-09-28: 食品订单班财务数据:Agent-5财务分析师提供60万总投资,14个月回本,3年ROI 285%的可行性分析
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- 2025-09-28: 食品订单班运营数据:Agent-6运营管理专家设计15小时营业,6人团队,32个标准流程,10项品控标准的完整运营体系
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- 2025-09-28: 食品订单班创业导师评估:Agent-7食品创业导师给出方案可行性96%,A+级市场前景,建议2025年Q2启动的专业建议
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- 2025-09-28: 技术验证成功:端口4174正常运行,无冲突,所有Agent演示内容贴合食品行业实际场景
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- 2025-09-28: 系统开发完备:演示系统功能完整,可直接用于展示,文件位置:web_frontend/food-order-demo/
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- 2025-09-28: 代码复用策略成功:基于文旅订单班框架,实现90%代码复用,验证了快速开发模板的可行性
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- 2025-09-28: Agent-1市场研究专家内容完善:轻食市场分析数据(1200亿元规模,18% YoY增长),生成light_food_market_2024.json等核心数据文件
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- 2025-09-28: Agent-2营养配方师内容完善:设计3款核心产品配方(鸡胸肉藜麦沙拉285大卡、牛油果能量碗518大卡、三文鱼蛋白卷362大卡),生成32款产品营养数据完整菜单
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- 2025-09-28: 系统启动序列更新:名称改为"AI青莳轻食经营方案生成系统 v1.0.0",版权信息更新为青莳轻食AI团队,Agent描述更新为"7 food experts found"
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- 2025-09-28: 食品订单班基础框架开发完成:成功复制exhibition-demo为food-order-demo,端口4174配置无冲突,界面主题更新为"青莳轻食"绿色健康风格
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- 2025-09-28: 食品订单班Agent系统重构完成:7个专业Agent(市场研究专家、营养配方师、供应链管理专家、品牌策划师、财务分析师、运营管理专家、食品创业导师)角色定义明确
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- 2025-09-28: 项目战略调整:总工期从6-7周缩短至4周(因文档已全部就绪)
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- 2025-09-28: 12个订单班文案完成情况:财经商贸、食品、智能开发、智能制造、视觉设计、交通物流、土木水利、大健康、能源、化工、环保订单班核心场景定义全部完成
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- 2025-09-28: 开发优先级确定:先开发财经商贸、智能开发、智能制造3个重点订单班作为演示核心
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- 2025-09-28: 技术策略确定:基于文旅订单班成功模板进行快速复制,实现代码复用率90%
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- 2025-09-28: 部署策略:采用Docker Compose统一部署方案,支持多订单班系统集成管理
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- 2025-09-26: 项目包含两个主要组成部分:n8n中文版平台 + AI多智能体展会策划演示系统
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- 2025-09-26: 技术架构采用 Monorepo 结构,支持多个子系统协同开发
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- 2025-09-26: Duoduo Agent 设计系统实现20小时交付(传统2周),95%设计准确率,80%成本节约
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- 2025-09-26: 当前工作分支为 duoduo_Multiple_Agents,专门用于多智能体功能展示
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- 2025-09-26: 项目起始于2025-09-07(n8n中文化),2025-09-08(展会系统开发)
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- 2025-09-26: 项目采用 Monorepo 架构(pnpm workspaces + Turbo)
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- 2025-09-26: 技术栈包含 Vue 3 + TypeScript + Vite + Pinia 前端,Node.js + Express + TypeORM 后端
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- 2025-09-26: 包含四个主要展示页面:exhibition.html、marketing.html、operation.html、overview.html
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- 2025-09-26: 配置了 progress-recorder 智能体用于项目记忆管理
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- 2025-09-26: 重要矫正:data/智能开发/Agent/ 目录存放前端资源附件,非智能体资源;真正的Claude智能体配置在.claude/agents/目录
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- 2025-09-28: 食品订单班方案已完成:基于"青莳轻食"案例,7个AI Agent(市场研究、营养配方、供应链、品牌策划、财务分析、运营管理、创业导师)
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- 2025-09-28: 食品订单班核心差异化:强调营养科学+食品安全,食材溯源二维码,营养标签热量计算,品控10条标准
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- 2025-09-28: 食品订单班技术实现:复用文旅订单班React框架,代码复用率90%,开发周期4天,独立部署端口4174
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## Context Index(轻量索引)
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- 项目结构: 2025-09-08_n8nDEMO演示/
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- n8n-n8n-1.109.2/ (中文版源码)
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- web_frontend/exhibition-demo/ (React多智能体演示,主入口)
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- web_frontend/food-order-demo/ (食品订单班演示系统)
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- web_frontend/web_result/ (展会HTML页面,结果展示)
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- data/智能开发/Agent/ (项目附件:前端资源、字体等)
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- .claude/agents/ (Claude智能体配置)
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- doc/订单班演示策划方案/ (食品订单班方案文档)
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- doc/notion文档资料/食品/ (食品订单班素材来源)
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- 运行命令:
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- n8n平台: cd n8n-n8n-1.109.2 && ./start.sh
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- 展会演示: cd web_frontend/exhibition-demo && pnpm preview
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- 食品订单班: cd web_frontend/food-order-demo && pnpm dev (端口4174)
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- 分支管理:
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- main (主分支)
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- My_N8N (个人开发分支)
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- Web_Create (Web创建分支)
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- duoduo_Multiple_Agents (当前:多智能体展示)
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- 重要页面:
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- exhibition.html (会展智能页面)
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- marketing.html (营销推广页面)
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- operation.html (AI布局设计-重点页面)
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- overview.html (总览页面)
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- 多订单班配置:
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- orderClasses.json (所有订单班配置文件)
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- 跳转格式: /web_result/?orderClass=food
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- 数据存储: sessionStorage配合URL参数 |