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🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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# 🧠 ColaFlow 项目计划书
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**版本：** 1.0 Draft
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**作者：** Yaojia Wang / Colacoder 团队
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**日期：** 2025-11
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**用途：** 内部立项 & 技术实现规划
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## 一、项目简介
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**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。
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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。
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> “Flow your work, with AI in every loop.”
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## 二、项目愿景
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构建一个能让 **人类与 AI 协作自然流动的项目平台**。
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* AI 自动生成与更新任务、文档、进度
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* 人类决策、审核与确认关键动作
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* 系统通过 **MCP (Model Context Protocol)** 无缝连接 ChatGPT、Claude、GitHub、日历、Slack 等工具
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最终，让 ColaFlow 成为开发与协作的中心枢纽。
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## 三、项目目标
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1. 兼容 Jira 式的敏捷项目管理逻辑（Epic / Story / Task / Sprint / Workflow）
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2. 支持 **MCP Server + Client 双向通信**，让 AI 工具可直接操作任务数据
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3. 实现 **AI 原生项目流**：文档 → 拆解 → 执行 → 汇报，全链自动化
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4. 提供可审计、安全、可回滚的 AI 操作机制
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5. 为内部团队与外部 AI 工具提供统一接口与权限控制层
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## 四、系统架构
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│ 用户层 │
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│ - Web前端 (看板/甘特/日报) │
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│ - AI 工具 (ChatGPT, Claude) │
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└───────────────┬──────────────┘
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│ (MCP 协议)
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│ ColaFlow Core │
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│ - 项目 / 任务 / Sprint 管理 │
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│ - 文档与需求模块 │
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│ - 审计与权限控制 │
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└───────────────┬──────────────┘
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┌───────────────┴──────────────┐
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│ 外部系统接入层 │
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│ - GitHub / Slack / Calendar │
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│ - 其他 MCP 兼容工具 │
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└───────────────┬──────────────┘
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┌───────────────┴──────────────┐
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│ 数据层 │
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│ PostgreSQL + pgvector + Redis│
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└──────────────────────────────┘
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## 五、核心模块
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### 1️⃣ 项目管理模块（Project Core）
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* 实体结构：Epic、Story、Task、Sub-task、Sprint
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* 状态流转：To Do → In Progress → Review → Done
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* 看板、甘特、日历、燃尽图
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* 自定义字段、标签、优先级、负责人
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* 审计日志与回滚功能
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### 2️⃣ MCP 模块（Integration Layer）
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* **MCP Server：**
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* 暴露 Resources：`projects.search`, `issues.search`, `docs.create_draft`, `reports.daily`
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* 暴露 Tools：`create_issue`, `update_status`, `log_decision`
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* 所有写操作：`diff_preview` → 人审 → commit
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* **MCP Client：**
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* 接入 GitHub、Slack、Calendar 等系统
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* 实现事件驱动型联动：如“PR合并 → 自动更新任务状态”
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* **安全与合规：**
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* 字段级权限
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* 审计日志与回滚
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* 远程认证（OAuth/Token）
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### 3️⃣ AI 协作模块（AI Collaboration Layer）
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* 自然语言创建任务与文档
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* 自动生成站会纪要、日报、风险报告
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* Prompt 模板库：需求、验收标准、估时、风险提示
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* “AI 控制台”：展示 AI 建议与 diff 结果，人审后落库
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* 模型可替换：Claude、ChatGPT、Gemini 等
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## 六、典型使用场景
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### Use Case 1：从 Idea 到项目落地
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1. 用户在 ChatGPT 提交项目构想；
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2. ChatGPT 调用 MCP → ColaFlow 创建 PRD 草稿；
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3. 团队在 ColaFlow 审核 diff → 确认落库；
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4. 系统自动拆分任务并生成时间线；
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5. 项目开始流转。
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### Use Case 2：AI 自动维护任务
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* AI 检测任务无验收标准 → 生成候选 AC；
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* AI 发现进度延误 → 生成风险报告；
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* AI 自动总结会议纪要 → 推送到 Slack。
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## 七、开发阶段规划
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| 阶段 | 时间 | 目标 | 交付内容 |
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| M1 | 1–2月 | 核心项目模块 | Epic/Story 结构、看板、审计日志 |
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| M2 | 3–4月 | MCP Server 实现 | 基础读写 API、AI 连接测试 |
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| M3 | 5–6月 | ChatGPT 集成 PoC | 从 AI → 系统 PRD 同步闭环 |
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| M4 | 7–8月 | 外部系统接入 | GitHub、Calendar、Slack |
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| M5 | 9月 | 企业试点 | 内部部署 + 用户测试 |
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| M6 | 10–12月 | 稳定版发布 | 正式文档 + SDK + 插件机制 |
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## 八、团队分工
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| 角色 | 职责 |
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| 产品经理 | 需求定义、用户调研、工作流设计 |
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| 架构师 | 系统架构、MCP 集成、数据安全 |
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| 后端工程师 | API、任务模型、日志系统 |
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| 前端工程师 | 看板 UI、AI 控制台、人审界面 |
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| AI 工程师 | Prompt 设计、任务生成、模型优化 |
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| QA | 测试与回归、权限校验、性能评估 |
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## 九、安全机制
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* 所有 AI 写操作需人工确认
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* 字段级访问白名单
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* 审计日志 + 回滚令牌
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* Token / OAuth 认证
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* 可私有化部署，支持 GDPR
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## 十、关键指标（KPI）
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| 指标项 | 目标值 |
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| 项目创建时间 | ↓ 30% |
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| AI 自动任务占比 | ≥ 50% |
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| 人审通过率 | ≥ 90% |
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| 回滚率 | ≤ 5% |
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| 用户满意度 | ≥ 85% |
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## 十一、未来方向
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* 多 AI Agent 协作（PM / Dev / QA）
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* IDE 联动（VS Code / JetBrains）
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* AI 提示词商店（Prompt Marketplace）
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* 移动端轻量版本
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* ColaFlow SDK 与插件生态
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## 十二、结语
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**ColaFlow** 的使命是：
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> “让 AI 成为项目流的一部分，而不是一个外部工具。”
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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**。
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通过 ColaFlow，我们希望实现真正的「流动式团队协作」。
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