mini-starter/docs/brief.md

Project Brief: 智能问题处理系统技术方案

Executive Summary

项目名称： 智能问题处理系统

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：

• 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：

• 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： 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. 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：

• 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：

• 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： 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. 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：

• 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: 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: 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：

• 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

• 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)

• 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)

• 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（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 (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，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

Constraints

• 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 20.19.2，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
• 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

• 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

• 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

• 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. 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 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，可以开始详细技术设计和开发实施。