📝 docs(brief): 更新项目概述文档为智能问题处理系统技术方案

- 修改项目名称和概念，从"shadcn全栈管理后台启动模板"变更为"智能问题处理系统"
- 更新核心价值主张，聚焦AI驱动的企业级问题处理平台
- 调整目标市场定位，面向500人以上中大型企业
- 重构问题陈述，强调企业复杂问题处理的痛点和挑战
- 更新目标用户群体为企业客户服务团队和决策管理层
- 调整核心功能模块，包括问题入口、任务拆解、共创协作和决策终审
- 更新技术栈偏好，增加Taro小程序框架和AI大模型集成
- 修改下一步行动计划，聚焦技术方案设计和AI集成

docs/brief.md

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-# Project Brief: shadcn全栈管理后台启动模板
+# Project Brief: 智能问题处理系统技术方案
 
 ## Executive Summary
 
-**项目名称：** shadcn全栈管理后台启动模板
+**项目名称：** 智能问题处理系统
 
-**产品概念：** 一个基于shadcn/ui的全栈管理后台启动模板，提供预配置的用户管理系统、通用CRUD路由和服务，旨在显著减少新项目启动时的重复开发工作。
+**产品概念：** 一个基于AI驱动的企业级问题处理平台，通过智能任务拆解、协作共创和决策投票机制，帮助企业高效解决复杂业务问题。
 
 **解决的主要问题：**
-- 新项目开发中重复的基础架构搭建工作
-- 缺乏标准化的管理后台起点
-- 开发团队在项目初期需要反复实现相同的核心功能
+- 企业复杂问题处理效率低下
+- 传统客服系统无法处理多维度复杂问题
+- 缺乏智能化的协作决策机制
+- 企业知识库利用率低
 
 **目标市场：**
-- 中小型软件开发团队
-- 全栈开发者
-- 需要快速启动管理后台项目的创业公司
+- 500人以上的中大型企业
+- 需要处理复杂客户问题的行业（电商、金融、教育等）
+- 重视客户体验和问题解决效率的企业
 
-**核心价值主张：** 提供开箱即用的专业级管理后台基础架构，让开发团队能够专注于业务逻辑而非重复的基础设施建设。
+**核心价值主张：** 通过AI+人工协作的模式，将复杂问题拆解为可管理的子任务，通过群体智慧快速生成高质量解决方案。
 
 ## Problem Statement
 
 **当前状态和痛点：**
 
-在新项目开发中，特别是管理后台类项目，开发团队面临以下挑战：
+在企业问题处理场景中，特别是复杂业务问题，企业面临以下挑战：
 
-1. **重复劳动严重** - 每个新项目都需要重新实现用户认证、权限管理、基础CRUD操作等通用功能
-2. **开发效率低下** - 项目初期大量时间花费在基础设施搭建而非业务逻辑开发上
-3. **代码质量不一致** - 不同开发者实现的相同功能存在质量差异，缺乏统一标准
-4. **维护成本高** - 分散的实现方式导致后续维护和升级困难
-5. **学习曲线陡峭** - 新成员需要时间熟悉项目特有的基础架构
+1. **处理效率低下** - 复杂问题需要多部门协作，沟通成本高，处理周期长
+2. **解决方案质量参差不齐** - 依赖个人经验，缺乏系统化的解决方案生成机制
+3. **知识沉淀困难** - 优秀解决方案无法有效沉淀和复用
+4. **客户体验不佳** - 问题响应慢，解决方案不全面，客户满意度低
+5. **决策过程不透明** - 缺乏科学的决策机制，难以评估方案优劣
 
 **问题影响：**
-- 项目启动时间延长30-50%
-- 开发团队生产力受到基础工作的拖累
-- 技术债务从项目初期就开始积累
-- 团队难以专注于核心业务价值创造
+- 客户满意度下降，品牌声誉受损
+- 问题处理成本居高不下
+- 优秀经验无法有效传承
+- 企业创新能力受限
+- 员工工作负担重，效率低下
 
 **现有解决方案的不足：**
-- 通用后台框架过于臃肿，包含大量不需要的功能
-- 现有模板缺乏现代化技术栈整合（如shadcn/ui + 全栈架构）
-- 大多数模板只提供前端或后端，缺乏完整的全栈解决方案
-- 定制化程度不够，难以适应具体业务需求
+- 传统客服系统只能处理简单重复性问题
+- 工单系统缺乏智能分析和协作功能
+- 知识库系统被动响应，无法主动解决问题
+- 缺乏群体智慧的有效利用机制
+- 没有完整的AI+人工协作流程
 
 **紧迫性和重要性：**
-随着数字化转型加速，企业对内部管理系统的需求快速增长，开发团队需要更高效的工具来应对快速变化的市场需求。现在解决这个问题能够显著提升开发团队竞争力。
+随着客户期望不断提高和市场竞争加剧，企业需要更智能、更高效的问题处理系统来提升客户体验和运营效率。智能问题处理系统能够显著降低企业运营成本，提升客户满意度。
 
 ## Proposed Solution
 
 **核心概念和方法：**
-提供一个精心设计的全栈管理后台启动模板，基于现代化的技术栈组合：shadcn/ui前端 + 类型安全的全栈框架。模板将包含预配置的用户管理系统、认证流程、权限控制和通用CRUD操作。
+构建一个基于AI驱动的企业级问题处理平台，通过模块化架构实现从问题接收到方案输出的完整流程。系统采用Hono全栈框架，结合TypeORM数据库和现代前端技术栈。
 
 **关键差异化因素：**
-1. **技术栈优势** - 结合shadcn/ui的优秀设计系统和现代全栈框架
-2. **开箱即用** - 无需配置即可运行，包含开发环境所需的一切
-3. **模块化设计** - 易于扩展和定制，不强制特定的架构模式
-4. **类型安全** - 前后端完全类型安全，减少运行时错误
-5. **最佳实践** - 内置代码规范、测试配置和部署脚本
+1. **AI+人工协作** - 结合大模型智能分析和群体智慧，生成高质量解决方案
+2. **模块化流程设计** - 8个核心模块覆盖问题处理全生命周期
+3. **企业级安全架构** - 内置等保三级合规要求的安全体系
+4. **多形式输出** - 支持文字、图片、数字人视频等多种方案输出形式
+5. **实时协作机制** - 任务群共创和匿名投票决策
 
 **成功因素：**
-- 专注于解决具体的痛点（重复劳动）
-- 提供真实可用的代码而非概念验证
-- 保持轻量级，避免框架膨胀
-- 良好的文档和示例
+- 解决企业实际问题处理效率痛点
+- 提供完整的AI驱动协作流程
+- 满足企业级安全和合规要求
+- 支持私有化部署和系统集成
 
 **产品愿景：**
-成为全栈开发者首选的管理后台起点，显著降低项目启动门槛，让团队能够更快地交付业务价值。
+成为企业问题处理的智能大脑，通过AI赋能提升企业问题解决能力和客户体验。
 
 ## Target Users
 
-**Primary User Segment: AI编码代理**
-- **技术背景：** 需要结构化、标准化的代码模板来生成一致性高的代码
-- **工作流程：** 基于模板快速生成业务系统代码，减少重复性工作
-- **核心需求：** 预配置的架构、清晰的代码规范、易于扩展的模式
-- **痛点：** 需要为每个项目重新定义基础架构，缺乏标准化起点
+**Primary User Segment: 企业客户服务团队**
+- **业务背景：** 负责处理客户投诉、咨询、售后等复杂问题
+- **工作流程：** 接收问题→分析评估→协调资源→生成方案→跟踪反馈
+- **核心需求：** 高效的问题处理流程、智能的解决方案生成、透明的决策机制
+- **痛点：** 跨部门协调困难、解决方案质量不稳定、处理周期长
 
-**Secondary User Segment: 非专业开发人员**
-- **技术背景：** 基础编程知识，需要低代码/模板化的解决方案
-- **工作流程：** 使用现成模板快速搭建业务系统，专注于业务逻辑配置
-- **核心需求：** 开箱即用、易于理解、最小化配置需求
-- **痛点：** 从零开始搭建系统的复杂性，技术细节的学习成本
+**Secondary User Segment: 企业决策管理层**
+- **业务背景：** 关注客户体验、运营效率和成本控制
+- **工作流程：** 监控问题处理数据→分析趋势→优化流程→制定策略
+- **核心需求：** 数据驱动的决策支持、流程优化建议、ROI分析
+- **痛点：** 缺乏有效的数据洞察、难以量化问题处理效果
 
 **目标业务场景：**
-- 数据驱动的业务管理系统
-- 需要大量CRUD操作的企业应用
-- 内部管理工具和后台系统
-- 中小型企业的定制化业务系统
+- 电商平台的复杂售后问题处理
+- 金融机构的客户投诉和纠纷解决
+- 教育机构的课程和服务问题优化
+- 制造企业的产品质量改进流程
+- 服务行业的客户体验提升
 
 ## Goals & Success Metrics
 
 ### Business Objectives
-- 建立AI驱动的需求开发自动化流程
-- 通过BMAD方法论实现端到端的开发规范
-- 减少人工干预，提高需求到代码的转换效率
-- 为业务逻辑开发提供标准化框架
+- 建立AI驱动的企业问题处理自动化流程
+- 通过智能协作机制提升问题解决效率
+- 构建企业知识沉淀和复用体系
+- 提供数据驱动的决策支持
 
 ### User Success Metrics
-- **上手时间：** 新用户30分钟内理解并使用开发流程
-- **任务完成率：** 用户能够成功完成95%的常见开发任务
-- **满意度：** 用户反馈评分4.5/5以上
+- **问题处理效率：** 复杂问题处理时间减少60%以上
+- **解决方案质量：** 用户满意度评分提升至4.5/5以上
+- **知识复用率：** 知识库匹配成功率提升至85%以上
+- **协作参与度：** 任务群参与率达到80%以上
 
 ### Key Performance Indicators (KPIs)
-- **开发效率提升：** 需求到可运行代码的时间减少50%以上
-- **代码一致性：** AI生成代码与规范符合度达到90%+
-- **人工干预率：** 需要人工修正的代码比例低于10%
-- **需求覆盖度：** 能够处理80%以上的常见业务场景
-- **处理速度：** 单个需求处理时间<5分钟
-- **准确率：** 代码生成准确率>85%
-- **扩展性：** 支持至少10种常见业务模式
-- **稳定性：** 系统可用性99.9%
+- **问题响应时间：** 自动回复<10秒，人工响应<1小时
+- **问题解决率：** 首次接触解决率达到75%以上
+- **客户满意度：** NPS评分提升20个百分点
+- **处理成本：** 单问题处理成本降低50%
+- **知识库覆盖率：** 常见问题知识库覆盖率达到90%
+- **协作效率：** 任务群方案生成时间<1小时
+- **决策准确率：** 投票决策采纳率达到85%以上
+- **系统可用性：** 99.9% SLA保障
 
 ## MVP Scope
 
 ### Core Features (Must Have)
-- **用户管理系统**
-  - 用户注册、登录、认证
-  - 基本的用户信息管理
-  - 权限和角色管理基础框架
-
-- **通用CRUD路由及服务**
-  - 标准化的CRUD操作接口
-  - 统一的数据验证和错误处理
-  - 类型安全的API设计
-
-- **关联查询支持**
-  - 基础的表关联查询功能
-  - 标准化的关联数据处理模式
-  - 查询性能优化基础
-
-- **用户操作跟踪**
-  - 基本的操作日志记录
-  - 用户行为追踪框架
-  - 审计日志基础功能
+- **问题入口与智能初筛模块**
+  - 问题接收和知识库匹配
+  - 场景复杂度自动判断
+  - 动态调整触发机制
+
+- **深度评估与任务拆解模块**
+  - 风险等级评估
+  - 客户属性适配
+  - AI任务拆解Agent
+
+- **任务群共创与方案收集模块**
+  - 任务群匹配和通知
+  - AI化身私聊系统
+  - 任务群实时互动
+
+- **方案筛选与决策终审模块**
+  - 匿名打分系统
+  - 决策群投票机制
+  - 方案结果计算
 
 ### Out of Scope for MVP
-- 高级权限管理系统
-- 复杂的数据分析功能
-- 第三方服务集成
-- 高级报表和仪表板
-- 移动端适配
-- 多语言支持
-- 高级缓存策略
+- 高级企业级安全合规模块
+- 复杂的数据分析BI系统
+- 深度系统集成能力
+- 私有化部署方案
+- 多语言和国际化支持
+- 高级缓存和性能优化
 
 ### MVP Success Criteria
-- 能够处理80%的基础业务CRUD需求
-- 开发新实体时间减少70%以上
-- 代码生成准确率达到85%
+- 能够处理80%的常见企业问题场景
+- 问题处理效率提升50%以上
+- 用户满意度评分达到4.0/5以上
 - 系统稳定运行无重大故障
 
 ## Technical Considerations
 
 ### Platform Requirements
-- **Target Platforms:** Web应用，支持现代浏览器（Chrome, Firefox, Safari, Edge最新版本）
-- **Browser/OS Support:** Node.js 18+ 环境，支持Docker容器化部署
-- **Performance Requirements:** API响应时间<200ms (p95)，并发支持100+用户，复杂查询<1s
+- **Target Platforms:** Web应用（H5小程序 + 管理后台），支持现代浏览器
+- **Browser/OS Support:** Node.js 20.19.2+ 环境，支持Docker容器化部署
+- **Performance Requirements:** API响应时间<200ms (p95)，并发支持500+用户，复杂AI处理<5s
 
-### Technology Preferences
-- **Frontend:** React + TypeScript，shadcn/ui组件库，Vite构建工具
-- **Backend:** Node.js + TypeScript，Express/NestJS框架
-- **Database:** TypeORM/Prisma ORM，PostgreSQL，Redis缓存
-- **Hosting/Infrastructure:** Docker容器化，Kubernetes就绪，云原生架构
+### Technology Preferences (基于当前项目技术栈)
+- **Frontend:** React + TypeScript，Taro小程序框架，shadcn/ui组件库，Vite构建工具
+- **Backend:** Node.js + TypeScript，Hono框架，TypeORM数据库
+- **Database:** PostgreSQL 17，Redis 7缓存，MinIO对象存储
+- **Hosting/Infrastructure:** Docker容器化，多八多云端开发环境
 
 ### Architecture Considerations
-- **Repository Structure:** 单体仓库(monorepo)设计，前后端分离但统一管理
-- **Service Architecture:** 模块化设计，支持微服务扩展，插件架构支持自定义扩展
-- **Integration Requirements:** RESTful API设计，GraphQL就绪，WebSocket支持
+- **Repository Structure:** 单体仓库(monorepo)设计，多包管理（web + mini + server）
+- **Service Architecture:** 模块化设计，基于Hono的API路由，前后端分离架构
+- **Integration Requirements:** RESTful API设计，OpenAPI文档，WebSocket实时通信
 - **Security/Compliance:** JWT认证，RBAC权限控制，数据加密，审计日志
 
 ## Constraints & Assumptions
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 - **Budget:** 基于现有云端开发环境，无额外基础设施成本
 - **Timeline:** 3个月实现核心MVP，6个月达到生产就绪
 - **Resources:** 现有开发团队，基于多八多云端容器环境
-- **Technical:** 必须兼容Node.js 20.18.3，PostgreSQL 15，Redis 7，MinIO存储
+- **Technical:** 必须兼容Node.js 20.19.2，PostgreSQL 17，Redis 7，MinIO存储
 
 ### Key Assumptions
 - 开发环境和生产环境配置一致性能够简化部署
-- 现有技术栈能够满足BMAD方法论的技术需求
-- AI驱动开发流程能够在该技术栈上有效实现
+- 现有技术栈能够满足智能问题处理系统的技术需求
+- AI大模型接口能够稳定调用（通义千问等）
 - 团队具备足够的TypeScript和全栈开发经验
 - 云端容器环境稳定可用
 - 数据库和存储服务性能满足需求
-- 网络延迟在可接受范围内
-- 安全配置符合企业标准
+- 企业级安全要求能够通过现有架构满足
+- 实时通信（WebSocket）性能满足协作需求
 
 ## Risks & Open Questions
 
 ### Key Risks
-- **技术栈复杂性风险：** Hono框架 + TypeORM + React组合相对较新，社区支持可能不如传统组合成熟
-- **AI集成风险：** BMAD方法论与现有技术栈的集成可能遇到兼容性问题
-- **性能风险：** TypeORM在复杂关联查询下的性能需要验证
-- **安全风险：** JWT认证和权限系统的实现需要严格的安全审计
+- **AI集成风险：** 大模型API调用稳定性、成本控制和响应时间
+- **性能风险：** 实时协作场景下的WebSocket并发处理能力
+- **安全风险：** 企业级数据安全和隐私保护要求
+- **架构风险：** 复杂业务流程下的系统稳定性和可扩展性
 
 ### Open Questions
-- Hono框架与BMAD方法论的适配程度需要进一步验证
-- TypeORM在多数据库场景下的迁移策略
-- 前端状态管理（React Query）与后端缓存的一致性
-- 实时功能（WebSocket）与现有架构的集成方式
+- AI任务拆解Agent的准确性和可靠性验证
+- 任务群匹配算法的优化策略
+- 匿名投票机制的安全性和防作弊
+- 多形式输出（数字人视频）的技术实现方案
 
 ### Areas Needing Further Research
-- Hono框架的最佳实践和性能优化
-- TypeORM高级特性（数据迁移、查询优化）
-- React Server Components与现有架构的兼容性
-- 微服务拆分策略和时机
+- 大模型在问题拆解和方案生成中的最佳实践
+- 实时协作系统的性能优化策略
+- 企业级安全合规的具体实现方案
+- 知识库向量化搜索的技术选型和优化
 
 ## Next Steps
 
 ### Immediate Actions
-1. 技术栈深度评估和验证
-2. 建立开发环境和工具链
-3. 制定详细的开发计划和时间表
-4. 组建核心开发团队并分配角色
-5. 建立代码规范和开发流程
+1. 详细技术方案设计和架构验证
+2. AI大模型接口选型和集成方案
+3. 核心业务流程原型设计
+4. 开发团队分工和任务分配
+5. 制定详细的开发里程碑
 
 ### PM Handoff
 
-This Project Brief provides the full context for shadcn全栈管理后台启动模板. Please start in 'PRD Generation Mode', review the brief thoroughly to work with the user to create the PRD section by section as the template indicates, asking for any necessary clarification or suggesting improvements.
+This Project Brief provides the full context for 智能问题处理系统技术方案. The project is based on the detailed technical requirements from qiwen.md and aligns with the current technology stack (Hono + TypeORM + React + Taro).
 
-**项目已就绪，可以开始PRD生成流程。**
+**项目已就绪，可以开始详细技术设计和开发实施。**