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Yaojia Wang 014d62bcc2 Project Init

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2025-11-02 23:55:18 +01:00

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🧠 ColaFlow 项目计划书

版本： 1.0 Draft 作者： Yaojia Wang / Colacoder 团队 日期： 2025-11 用途： 内部立项 & 技术实现规划

一、项目简介

ColaFlow 是一款基于 AI + MCP 协议 的新一代项目管理系统，灵感源自 Jira 的敏捷管理模式，但更智能、更开放、更流畅。

目标是让 AI 成为团队成员，能安全地读写项目数据、生成文档、同步进度和汇总报告，从而让项目流转像气泡一样顺滑。

“Flow your work, with AI in every loop.”

二、项目愿景

构建一个能让 人类与 AI 协作自然流动的项目平台。

AI 自动生成与更新任务、文档、进度
人类决策、审核与确认关键动作
系统通过 MCP (Model Context Protocol) 无缝连接 ChatGPT、Claude、GitHub、日历、Slack 等工具

最终，让 ColaFlow 成为开发与协作的中心枢纽。

三、项目目标

兼容 Jira 式的敏捷项目管理逻辑（Epic / Story / Task / Sprint / Workflow）
支持 MCP Server + Client 双向通信，让 AI 工具可直接操作任务数据
实现 AI 原生项目流：文档 → 拆解 → 执行 → 汇报，全链自动化
提供可审计、安全、可回滚的 AI 操作机制
为内部团队与外部 AI 工具提供统一接口与权限控制层

四、系统架构

┌──────────────────────────────┐
│           用户层              │
│  - Web前端 (看板/甘特/日报)  │
│  - AI 工具 (ChatGPT, Claude)  │
└───────────────┬──────────────┘
                │  (MCP 协议)
┌───────────────┴──────────────┐
│         ColaFlow Core         │
│  - 项目 / 任务 / Sprint 管理   │
│  - 文档与需求模块              │
│  - 审计与权限控制              │
└───────────────┬──────────────┘
                │
┌───────────────┴──────────────┐
│         外部系统接入层         │
│  - GitHub / Slack / Calendar  │
│  - 其他 MCP 兼容工具          │
└───────────────┬──────────────┘
                │
┌───────────────┴──────────────┐
│            数据层             │
│  PostgreSQL + pgvector + Redis│
└──────────────────────────────┘

五、核心模块

1️⃣ 项目管理模块（Project Core）

实体结构：Epic、Story、Task、Sub-task、Sprint
状态流转：To Do → In Progress → Review → Done
看板、甘特、日历、燃尽图
自定义字段、标签、优先级、负责人
审计日志与回滚功能

2️⃣ MCP 模块（Integration Layer）

MCP Server：
- 暴露 Resources：projects.search, issues.search, docs.create_draft, reports.daily
- 暴露 Tools：create_issue, update_status, log_decision
- 所有写操作：diff_preview → 人审 → commit
MCP Client：
- 接入 GitHub、Slack、Calendar 等系统
- 实现事件驱动型联动：如“PR合并 → 自动更新任务状态”
安全与合规：
- 字段级权限
- 审计日志与回滚
- 远程认证（OAuth/Token）

3️⃣ AI 协作模块（AI Collaboration Layer）

自然语言创建任务与文档
自动生成站会纪要、日报、风险报告
Prompt 模板库：需求、验收标准、估时、风险提示
“AI 控制台”：展示 AI 建议与 diff 结果，人审后落库
模型可替换：Claude、ChatGPT、Gemini 等

六、典型使用场景

Use Case 1：从 Idea 到项目落地

用户在 ChatGPT 提交项目构想；
ChatGPT 调用 MCP → ColaFlow 创建 PRD 草稿；
团队在 ColaFlow 审核 diff → 确认落库；
系统自动拆分任务并生成时间线；
项目开始流转。

Use Case 2：AI 自动维护任务

AI 检测任务无验收标准 → 生成候选 AC；
AI 发现进度延误 → 生成风险报告；
AI 自动总结会议纪要 → 推送到 Slack。

七、开发阶段规划

阶段	时间	目标	交付内容
M1	1–2月	核心项目模块	Epic/Story 结构、看板、审计日志
M2	3–4月	MCP Server 实现	基础读写 API、AI 连接测试
M3	5–6月	ChatGPT 集成 PoC	从 AI → 系统 PRD 同步闭环
M4	7–8月	外部系统接入	GitHub、Calendar、Slack
M5	9月	企业试点	内部部署 + 用户测试
M6	10–12月	稳定版发布	正式文档 + SDK + 插件机制

八、团队分工

角色	职责
产品经理	需求定义、用户调研、工作流设计
架构师	系统架构、MCP 集成、数据安全
后端工程师	API、任务模型、日志系统
前端工程师	看板 UI、AI 控制台、人审界面
AI 工程师	Prompt 设计、任务生成、模型优化
QA	测试与回归、权限校验、性能评估

九、安全机制

所有 AI 写操作需人工确认
字段级访问白名单
审计日志 + 回滚令牌
Token / OAuth 认证
可私有化部署，支持 GDPR

十、关键指标（KPI）

指标项	目标值
项目创建时间	↓ 30%
AI 自动任务占比	≥ 50%
人审通过率	≥ 90%
回滚率	≤ 5%
用户满意度	≥ 85%

十一、未来方向

多 AI Agent 协作（PM / Dev / QA）
IDE 联动（VS Code / JetBrains）
AI 提示词商店（Prompt Marketplace）
移动端轻量版本
ColaFlow SDK 与插件生态

十二、结语

ColaFlow 的使命是：

“让 AI 成为项目流的一部分，而不是一个外部工具。”

它不仅是一个项目管理系统，更是一个 协作生态与智能连接平台。通过 ColaFlow，我们希望实现真正的「流动式团队协作」。

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