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语言技术
Nginx、gorm系统类型
Windows、Linux行业分类
人工智能参考价格
500

1.立项：因为市面上缺少自动回复的软件，因此开发。
2.行业背景：当前时代，很多软件都需要自动回复与构建知识库，但是市面上缺少这么一款软件。因此经过研究痛点，对其优化而形成了当前版本

1. SQLite 模块存储聊天上下文
2. OpenAI兼容api交互。
3. 网页前端webui设计。
4. 结合RPA软件可实现完全自动化的各种回复模式。

我负责的具体任务：
我主要负责项目的整体架构研究与设计，以及前端页面的规划与实现。同时，我让AI辅助生成数据库连接与AI集成相关的核心代码，随后人工补全其他业务逻辑代码，最后使用Postman进行接口测试与补全验证。

项目技术栈：
后端：Go语言 + net/http标准库
数据库：modernc.org/sqlite（纯Go实现的嵌入式SQLite驱动）
前端：纯HTML Bootstrap风格
测试工具：Postman
其他：AI辅助代码生成

项目架构：
采用简洁的原生Go架构，以net/http构建RESTful API服务。使用modernc.org/sqlite作为嵌入式数据库，实现无外部依赖的轻量级数据持久化。

整体架构分为：
Handler层（处理HTTP请求）
Service层（业务逻辑）
Repository层（数据库操作）
通过AI辅助快速生成数据库连接与AI功能模块代码，再人工完善其他部分，确保代码质量与可维护性。

实现亮点：
使用纯Go技术栈（net/http + modernc.org/sqlite），实现零外部服务依赖，部署极其简单。
结合AI辅助开发，显著提升了开发效率，快速生成了数据库与AI集成代码。
前端页面由我独立研究设计，保证用户交互体验友好。
通过Postman全面测试接口，确保API稳定可靠。

实现难点及解决：
难点1：平衡AI自动生成代码与人工补全的质量，确保代码逻辑严谨且无安全隐患。通过人工仔细Review与重构解决。
难点2：使用原生net/http而非主流框架，需要手动处理路由、中间件、错误处理等细节。通过深入研究Go标准库与合理分层架构解决。
难点3：前端与后端数据交互的联调，以及SQLite在Go中的正确使用。通过Postman接口测试与逐步人工补全代码解决。

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