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🔧 技术约束和集成要求
字数
1134 字
阅读时间
5 分钟
Existing Technology Stack
Languages:
- JavaScript (ES6+) - 小程序前端和云函数开发
- WXML/WXSS - 微信小程序标记语言和样式
Frameworks:
- 微信小程序原生框架
- TDesign Miniprogram v1.0+ - UI组件库
- 微信云开发 CloudBase - 后端服务
Database:
- 微信云数据库 (NoSQL) - 主要数据存储
- 云存储 - 文件和媒体资源存储
Infrastructure:
- 微信云开发环境 (cloud1-9gpfk3ie94d8630a)
- Dify AI工作流平台 - AI服务集成
External Dependencies:
- 微信开放平台API - 用户授权和支付
- Dify API - AI建议生成和对话
- 第三方心理评估API (可选) - 专业内容增强
Integration Strategy
Database Integration Strategy:
- 新字段添加: 为现有集合添加必要字段（如checkins添加情绪强度字段）
- 索引优化: 为新增查询模式创建复合索引
- 数据迁移: 制定向后兼容的数据迁移计划，确保现有用户数据完整性
- 事务处理: 关键操作使用数据库事务确保数据一致性
API Integration Strategy:
- 现有云函数复用: 最大程度复用现有的7个云函数
- 新云函数开发: 仅在必要时新增，保持架构简洁
- 错误处理统一: 遵循现有的
{ok, data, error}返回格式 - 性能监控: 集成现有的遥测和日志系统
Frontend Integration Strategy:
- 分包加载策略: 新增功能优先放入独立分包，控制主包大小
- TDesign组件规范: 严格遵循设计系统，确保UI一致性
- 状态管理: 继续使用现有的页面级状态管理模式
- 路由导航: 复用现有的导航和预加载机制
Testing Integration Strategy:
- Mock数据扩展: 为新功能添加完整的Mock数据支持
- 单元测试: 为服务层新增API调用测试
- 集成测试: 重点测试AI工作流集成和数据一致性
- 端到端测试: 覆盖关键用户旅程
Code Organization and Standards
File Structure Approach:
miniprogram/
├── pages/ # 主包页面优化
├── packages/ # 分包扩展
│ ├── community/ # 社区功能增强
│ └── ai-features/ # AI相关新功能分包
├── services/ # API服务层扩展
└── independent/ # 独立分包扩展
└── ai-agents/ # 新AI Agent分包
cloudfunctions/
├── existing-functions/ # 现有云函数优化
└── new-functions/ # 必要的新云函数Naming Conventions:
- 文件命名: kebab-case (如 emotion-checkin.js)
- 函数命名: camelCase (如 validateEmotionData)
- 数据库字段: snake_case (如 emotion_intensity)
- 组件命名: PascalCase (如 EmotionPicker)
Coding Standards:
- 严格模式: 所有文件使用
'use strict'; - 异步处理: 统一使用
async/await模式 - 错误处理: 完整的 try-catch-finally 结构
- 注释规范: JSDoc 格式，包含参数和返回值说明
- 代码审查: 所有PRD实施前必须经过代码审查
Deployment and Operations
Build Process Integration:
- 微信开发者工具: 继续使用现有构建流程
- 分包预加载: 更新 app.json 中的分包预加载配置
- 代码压缩: 保持现有的代码压缩和混淆设置
- 资源优化: 图片和音频资源的压缩和CDN分发
Deployment Strategy:
- 增量部署: 新功能采用灰度发布策略
- 云函数版本管理: 使用版本控制确保回滚能力
- 数据库迁移: 制定详细的数据库变更和回滚计划
- 环境隔离: 开发/测试/生产环境严格分离
Monitoring and Logging:
- 性能监控: 集成现有的页面加载时间监控
- 错误追踪: 增强现有的错误收集和分类机制
- 用户行为分析: 扩展现有的用户行为数据收集
- AI服务监控: 重点监控Dify API调用的成功率响应时间
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贡献者
Cai Hongyu