xiazeyuan/AI-Secretary
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AI-Secretary/docs/plans/active/01_老板一句话闭环实施计划.md
T
talesofzes a41e2c28d4 补充安全权限日志与草稿状态约定
2026-06-22 17:30:59 +08:00

19 KiB
Raw Blame History

老板一句话闭环 Implementation Plan

For agentic workers: REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:subagent-driven-development (recommended) or superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task. Steps use checkbox (- [ ]) syntax for tracking.

Goal: 建立第一版后端最小闭环：老板一句话生成 AI 草稿，人工确认后创建事项或提醒，通过飞书通知接收人并记录反馈和失败。

Architecture: 使用 Django 模块化单体。DRF view 负责请求入口，serializer 负责入参出参校验，service 负责权限、状态流转、事务和幂等，client 负责阿里百炼和飞书外部调用，audit 负责操作日志和失败记录。

Tech Stack: 部署 Python 3.12.13、本地开发 Python 3.11/3.12、Django 5.2 LTS、Django REST Framework、Django ORM、PostgreSQL 18.x、Django management command scheduler、阿里百炼 API、飞书开放平台。

施工前必须阅读

  1. AGENTS.md
  2. ARCHITECTURE.md
  3. docs/specs/01_老板AI秘书与AI草稿.md
  4. docs/specs/02_事项任务.md
  5. docs/specs/03_飞书通知与反馈.md
  6. docs/specs/04_定时提醒.md
  7. docs/specs/05_权限日志失败记录.md
  8. docs/contracts/API接口约定.md
  9. docs/contracts/数据对象约定.md
  10. docs/contracts/状态流转约定.md
  11. docs/contracts/安全权限日志约定.md
  12. docs/checklists/AI生成代码检查清单.md
  13. docs/checklists/后端Review清单.md

范围边界

本计划只做第一版最小闭环：

老板一句话
-> AI 草稿
-> 人工确认
-> 创建事项或定时提醒
-> 飞书通知
-> 接收人反馈
-> 页面/API/Admin 可看到结果和失败记录

本计划不做 AI 工作台、技能市场、文件上传、多模态处理、会议纪要、日报、文档摘要、复杂反馈看板、复杂 BI、成本驾驶舱、完整工作流、完整项目管理、多级子任务、甘特图、复杂审批流、复杂组织架构、cron 表达式、日历系统、自动操作交易系统、自动操作历史数据库、自动读取员工本地文件、手机端网页完整适配，也不把飞书机器人开放为程经理或普通员工通用派活入口。

可执行性门禁

  1. 本计划先跑通 mock-first 后端闭环；单元测试和最小闭环测试不得访问真实百炼、真实飞书或公网回调。
  2. 真实联调前必须确认飞书正式应用、HTTPS 回调地址、个人消息权限、交互卡片权限、老板 / 程经理 / 第一批试用人员映射，以及百炼 API Key 环境变量。
  3. Docker / 部署环境固定 Python 3.12.13；本地开发允许 Python 3.11 或 3.12，但提交前必须在 Python 3.12.13 环境跑完整测试。
  4. scheduler 必须作为独立进程运行，同一环境同一应用库同时只能启动一个 scheduler 进程。
  5. tests 是真实约束；每个任务完成前必须说明新增或修改了哪些测试、覆盖哪些 spec / contract 约定和如何运行。

文件结构

第一轮代码施工建议创建这些目录和文件：

requirements.txt
manage.py
config/
  __init__.py
  settings.py
  urls.py
  wsgi.py
apps/
  accounts/
  people/
  prompts/
  audit/
  drafts/
  tasks/
  reminders/
  notifications/
  feedbacks/
  feishu/
tests/

每个 Django app 采用统一结构：

apps/<app>/
  __init__.py
  admin.py
  apps.py
  models.py
  serializers.py
  services.py
  urls.py
  views.py
  tests/

外部 API 封装放在：

apps/drafts/ai_client.py
apps/feishu/client.py
apps/feishu/signature.py

Task 1: Django 项目骨架和依赖基线

Files:

  • Create: requirements.txt

  • Create: manage.py

  • Create: config/__init__.py

  • Create: config/settings.py

  • Create: config/urls.py

  • Create: config/wsgi.py

  • Create: apps/__init__.py

  • Create: apps/accounts/__init__.py

  • Create: apps/accounts/apps.py

  • Create: apps/people/__init__.py

  • Create: apps/people/apps.py

  • Create: apps/prompts/__init__.py

  • Create: apps/prompts/apps.py

  • Create: apps/audit/__init__.py

  • Create: apps/audit/apps.py

  • Create: apps/drafts/__init__.py

  • Create: apps/drafts/apps.py

  • Create: apps/tasks/__init__.py

  • Create: apps/tasks/apps.py

  • Create: apps/reminders/__init__.py

  • Create: apps/reminders/apps.py

  • Create: apps/notifications/__init__.py

  • Create: apps/notifications/apps.py

  • Create: apps/feedbacks/__init__.py

  • Create: apps/feedbacks/apps.py

  • Create: apps/feishu/__init__.py

  • Create: apps/feishu/apps.py

  • Step 1: 写依赖文件

requirements.txt 第一版固定包含：

Django==5.2.15
djangorestframework==3.17.1
psycopg[binary]
asgiref==3.11.1
sqlparse==0.5.5
tzdata==2026.2
python-dotenv==1.2.2
requests==2.34.2
httpx==0.28.1
APScheduler==3.11.2
django-apscheduler==0.7.0
dashscope==1.25.23
alibabacloud-bailian20231229==2.13.1
lark-oapi==1.6.8
PyJWT==2.13.0
cryptography==49.0.0
gunicorn==26.0.0
  • Step 2: 创建 Django 项目骨架和 app 空壳

使用 config 作为项目配置包，apps 作为业务 app 根目录。Task 1 必须先创建所有业务 app 的 __init__.py 和 apps.py，保证后续加入 INSTALLED_APPS 时可导入。

  • Step 3: 配置 settings

config/settings.py 必须包含：

  1. INSTALLED_APPS 加入 Django contrib app、DRF，以及已创建且可导入的业务 app 空壳。
  2. Task 1 暂不设置 AUTH_USER_MODEL；Task 2 实现 apps.accounts.models.User 后、首次 makemigrations / migrate 前再设置 AUTH_USER_MODEL = "accounts.User"。
  3. 数据库配置读取环境变量。
  4. 飞书和百炼密钥只读取环境变量。
  5. 日志配置避免输出密钥。
  • Step 4: 运行 Django 检查

Run:

python manage.py check

Expected: System check identified no issues。

Task 2: 账号、人员映射、Prompt、AI 记忆和审计基础模型

Files:

  • Modify: config/settings.py

  • Create: apps/accounts/models.py

  • Create: apps/people/models.py

  • Create: apps/prompts/models.py

  • Create: apps/audit/models.py

  • Create: apps/drafts/models.py

  • Create: apps/accounts/admin.py

  • Create: apps/people/admin.py

  • Create: apps/prompts/admin.py

  • Create: apps/audit/admin.py

  • Test: apps/accounts/tests/test_permissions.py

  • Test: apps/audit/tests/test_sensitive_logging.py

  • Step 1: 实现自定义 User

字段必须覆盖 docs/contracts/数据对象约定.md 中的 users。实现后立刻在 config/settings.py 设置 AUTH_USER_MODEL = "accounts.User"，且必须发生在第一次迁移之前。

  • Step 2: 实现 PersonMapping

字段必须覆盖 person_mappings，并支持别名 JSON、user_id 和 manager_user_id。users 负责登录和权限，person_mappings 负责称呼、飞书身份和第一批试用人员映射。

  • Step 3: 实现 PromptContext

支持 company_background_summary、boss_communication_style、ai_secretary_rules、role_and_alias_rules 四类上下文，只允许同类一个 active 版本。

  • Step 4: 实现 AI 对话记忆基础表

实现 secretary_conversations、secretary_messages、bot_contexts。secretary_messages 只追加，不修改；bot_contexts 保存当前待确认草稿、30 分钟过期时间、follow_up_count 和 extracted_facts。JSON 弹性字段使用 PostgreSQL jsonb，不得用内存隐藏保存可确认状态。

  • Step 5: 实现 FailureRecord、OperationLog、ModelCallLog

失败类型和状态必须来自 docs/contracts/状态流转约定.md。

  • Step 6: 写权限、AI 记忆和脱敏测试

测试必须覆盖：

  1. 普通员工不能访问失败记录列表。
  2. 普通日志工具不会输出完整手机号。
  3. 普通日志工具不会输出完整邮箱。
  4. 日志元数据不会保存 API Key、App Secret 或飞书 token。
  5. secretary_messages 幂等键 source + message_id 不重复写入。
  6. PostgreSQL AI 记忆读写失败时返回 memory_store_failed，不继续依赖内存确认草稿。
  • Step 7: 生成并运行迁移

Run:

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
python manage.py test apps.accounts apps.audit apps.drafts

Expected: migrations 成功，权限、审计和 AI 记忆测试通过。

Task 3: AiSecretaryAgent、AI 输出校验和统一消息入口

Files:

  • Modify: apps/drafts/models.py

  • Create: apps/drafts/serializers.py

  • Create: apps/drafts/ai_client.py

  • Create: apps/drafts/services.py

  • Create: apps/drafts/views.py

  • Create: apps/drafts/urls.py

  • Test: apps/drafts/tests/test_ai_output_validator.py

  • Test: apps/drafts/tests/test_parse_service.py

  • Step 1: 实现 AiDraft 模型和 AiSecretaryResponse 结构

字段必须覆盖 ai_drafts，状态必须来自 状态流转约定.md。qa/realtime_qa/note/need_more_info/unknown/unsupported/context_summary 不进入事项、提醒或通知闭环，只写 secretary_messages、model_call_logs、必要 operation_logs，或按 contract 写最小留痕草稿。

  • Step 2: 实现 AI 输出 validator

validator 必须校验：

  1. JSON 可解析。
  2. intent 只能是 task/reminder/qa/realtime_qa/note/need_more_info/unknown/unsupported。
  3. task / reminder 才允许 should_create_draft = true，draft_type 必须对应为 task 或 reminder。
  4. qa/realtime_qa/note/need_more_info/unknown/unsupported 必须 should_create_draft=false、draft_type=none。
  5. need_more_info 时 questions 至少 1 个、最多 3 个；其他 intent 时 questions 为空数组。
  6. task 时 route_type 只能是 direct_after_boss_confirm 或 manager_confirm_required，其他 intent 为 none。
  7. answer 不得出现“已通知、已创建、已发送”等执行语义。
  8. 结构化字段不得包含明显游戏化表达，也不得编造老板没说过的业务结论。
  • Step 3: 实现可 mock 的 ai_client

ai_client 只封装阿里百炼调用，不修改业务表。测试中必须使用 mock，不访问真实网络。

  • Step 4: 实现 AiSecretaryAgent service

service 流程：

记录原始消息
-> 按 source + message_id 做幂等检查
-> 校验老板角色
-> 读取 BotContext
-> 判断 follow_up / new_request / qa / realtime_qa / note / unknown / unsupported / command
-> 组装 PromptContext
-> 调用 ai_client
-> 写 model_call_logs
-> 校验 AiSecretaryResponse JSON
-> 生成草稿 / 追问 / 直接回复
-> 写 secretary_messages、operation_logs 和必要 failure_records
  • Step 5: 实现 API

实现：

  1. POST /api/secretary/handle-message
  2. GET /api/ai-drafts
  3. GET /api/ai-drafts/{id}
  4. PATCH /api/ai-drafts/{id}
  5. POST /api/ai-drafts/{id}/cancel
  6. POST /api/ai-drafts/{id}/follow-up

兼容接口 /api/ai-drafts/parse、/api/demo/boss-message 可以保留，但内部必须转发到 /api/secretary/handle-message。

  • Step 6: 跑测试

Run:

python manage.py test apps.drafts

Expected: AI 输出校验、解析失败、实时问答、补充/重说测试全部通过。

Task 4: 事项、提醒、通知和反馈模型与服务

Files:

  • Create: apps/tasks/models.py

  • Create: apps/tasks/services.py

  • Create: apps/tasks/views.py

  • Create: apps/reminders/models.py

  • Create: apps/reminders/services.py

  • Create: apps/reminders/views.py

  • Create: apps/notifications/models.py

  • Create: apps/notifications/services.py

  • Create: apps/feedbacks/models.py

  • Create: apps/feedbacks/services.py

  • Test: apps/tasks/tests/test_task_permissions.py

  • Test: apps/reminders/tests/test_reminder_permissions.py

  • Test: apps/feedbacks/tests/test_feedback_rules.py

  • Step 1: 实现模型

字段必须覆盖 tasks、reminders、notifications、feedbacks。notifications 必须包含 target_type=ai_draft、purpose、trigger_time、idempotency_key、action_token_hash、expires_at、invalidated_at 等字段。

  • Step 2: 实现事项 service

必须支持：

  1. 老板和程经理创建事项。
  2. 普通员工不能给别人创建事项。
  3. 程经理确认复杂事项。
  4. 通知失败保留失败状态。
  5. 有问题反馈必须填写原因。
  • Step 3: 实现提醒 service

必须支持：

  1. 所有人创建自己的提醒。
  2. 老板和程经理给别人创建提醒。
  3. 普通员工不能给别人创建提醒。
  4. 一次性、每天、每周、每月重复规则。
  5. 暂停、恢复、取消。
  • Step 4: 实现通知和反馈 service

必须支持：

  1. 生成飞书通知记录。
  2. 使用幂等键避免重复通知。
  3. 接收人反馈。
  4. 非接收人反馈返回 permission_denied，并写 FailureRecord(permission_error)。
  • Step 5: 实现 API

按 docs/contracts/API接口约定.md 实现 tasks、reminders、notifications、feedbacks 相关接口。

  • Step 6: 跑测试

Run:

python manage.py test apps.tasks apps.reminders apps.notifications apps.feedbacks

Expected: 权限、状态、反馈原因和通知失败测试通过。

Task 5: 飞书登录、机器人事件和卡片回调

Files:

  • Create: apps/feishu/models.py

  • Create: apps/feishu/client.py

  • Create: apps/feishu/signature.py

  • Create: apps/feishu/services.py

  • Create: apps/feishu/views.py

  • Create: apps/feishu/urls.py

  • Test: apps/feishu/tests/test_signature.py

  • Test: apps/feishu/tests/test_event_idempotency.py

  • Test: apps/feishu/tests/test_bot_access.py

  • Test: apps/feishu/tests/test_card_callback.py

  • Step 1: 实现 FeishuEvent 和 FeishuAuthSession

字段必须覆盖 feishu_events 和 feishu_auth_sessions。

本任务所有测试必须 mock 飞书 SDK / HTTP client，不依赖真实飞书应用、公网回调或个人消息权限。

  • Step 2: 实现验签

验签失败返回 feishu_signature_invalid，不得执行业务动作。

  • Step 3: 实现事件幂等

同一 event_id 重放时只返回已有处理结果，不重复创建草稿、事项、提醒或反馈。没有稳定 event_id 的卡片回调必须使用 idempotency_key。

  • Step 4: 实现老板机器人入口

非老板私聊机器人时：

不调用 AI
不生成草稿
回复当前入口仅对老板开放
写 bot_unauthorized 失败记录
  • Step 5: 实现卡片回调

支持：

  1. 老板确认草稿。
  2. 老板补充/重说。
  3. 老板取消草稿。
  4. 接收人反馈事项或提醒。
  5. 程经理待确认提醒只跳转平台。
  6. 旧卡片、失效卡片、已替代草稿和已过期通知只记录 feishu_events，不写业务对象。
  • Step 6: 跑测试

Run:

python manage.py test apps.feishu

Expected: 验签、幂等、非老板访问、卡片反馈测试通过。

Task 6: 草稿转换、事项通知和提醒调度闭环

Files:

  • Modify: apps/drafts/services.py

  • Modify: apps/tasks/services.py

  • Modify: apps/reminders/services.py

  • Modify: apps/notifications/services.py

  • Create: apps/reminders/management/commands/run_reminder_scheduler.py

  • Test: apps/drafts/tests/test_convert_draft.py

  • Test: apps/reminders/tests/test_scheduler.py

  • Test: apps/notifications/tests/test_notification_retry.py

  • Step 1: 实现草稿确认和转换

confirmed -> converted 只允许执行一次。task 草稿转换为事项，reminder 草稿转换为提醒。转换失败时不回滚老板确认，写 FailureRecord(draft_convert_failed)。

  • Step 2: 实现复杂事项转程经理确认

route_type = manager_confirm_required 时，老板确认后草稿进入 confirmed，转换时先创建 tasks.status=pending_manager_confirm 的事项壳，并生成给程经理的飞书提醒；事项壳创建成功后草稿进入 converted。程经理确认事项壳后补齐接收人和内容，再进入通知流程。

  • Step 3: 实现 scheduler command

命令名：

python manage.py run_reminder_scheduler

scheduler 只扫描 active 且 next_trigger_at <= now 的提醒。一次性提醒成功触发后走 active -> triggered；每天、每周、每月提醒成功触发后保持 active，只更新 last_triggered_at 和下一次 next_trigger_at。

同一环境同一应用库只允许一个 scheduler 进程运行；测试中要用幂等键验证重复扫描不会重复创建通知。

  • Step 4: 实现提醒触发幂等

幂等键：

reminder_id + trigger_time + receiver_id + notification_channel
  • Step 5: 实现通知补发

补发必须保留原失败记录，并写新的通知发送结果。

  • Step 6: 跑测试

Run:

python manage.py test apps.drafts apps.reminders apps.notifications

Expected: 草稿不重复转换、提醒不重复触发、通知补发测试通过。

Task 7: Admin、路由汇总、最小验收脚本

Files:

  • Modify: config/urls.py

  • Modify: apps/*/admin.py

  • Create: tests/test_minimal_closure.py

  • Modify: README.md

  • Step 1: 汇总 API 路由

config/urls.py 挂载：

  1. /api/secretary/
  2. /api/ai-drafts/
  3. /api/tasks/
  4. /api/reminders/
  5. /api/notifications/
  6. /api/feedbacks/
  7. /api/failure-records/
  8. /api/feishu/
  9. /api/auth/feishu/
  • Step 2: 注册 Admin

Admin 至少可查看和维护：

  1. 用户。
  2. 人员映射。
  3. Prompt 上下文。
  4. AI 草稿。
  5. 事项。
  6. 提醒。
  7. 通知。
  8. 反馈。
  9. 失败记录。
  10. 操作日志。
  11. 模型调用日志。
  12. 飞书事件。
  • Step 3: 写最小闭环测试

测试覆盖：

boss 用户提交一句话
-> mock AI 返回 task 草稿
-> boss 确认
-> 创建事项
-> mock 飞书通知成功
-> 接收人反馈 completed
-> 事项状态 completed
-> 有操作日志和通知记录
  • Step 4: 更新 README 本地启动

补充：

  1. 安装依赖。
  2. 环境变量。
  3. 迁移。
  4. 创建测试用户。
  5. 启动 Web。
  6. 启动 scheduler。
  7. 运行测试。
  • Step 5: 跑完整测试

Run:

python manage.py test
python manage.py check

Expected: 全部测试通过，Django check 无错误。

完成标准

  1. 所有模型字段与 docs/contracts/数据对象约定.md 一致。
  2. 所有状态与 docs/contracts/状态流转约定.md 一致。
  3. 所有接口路径与 docs/contracts/API接口约定.md 一致。
  4. AI 只生成草稿，人工确认后才创建事项或提醒。
  5. 普通员工不能给别人创建事项或提醒。
  6. 飞书回调验签和幂等有测试。
  7. 定时提醒重复触发防护有测试。
  8. 通知失败、AI 解析失败、回调失败有失败记录。
  9. 普通日志不包含密钥、token、完整手机号或完整邮箱。
  10. OAuth code/state、回调验签密钥、一次性操作 token 明文不进入普通日志或业务表。
  11. 每个任务完成前说明新增或修改了哪些 tests、覆盖哪些 spec / contract 约定和如何运行。
  12. python manage.py test 和 python manage.py check 通过。

执行备注

如果执行中发现本计划与 spec 或 contracts 冲突，以 contracts 为准，并先提出计划变更建议；不要偷偷修改业务边界。

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