chore: initial import issue hub ai

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2026-07-07 07:27:13 +08:00
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# AI 调度问题管理平台 PRD
## 1. 产品定位
AI 调度问题管理平台是一个面向企业内部的问题提交、智能分派、协同处理和全流程追踪系统。
它不是单纯记录问题的工单系统,而是通过中心端 AI 调度能力,把问题自动送到合适的人或部门,并持续推动问题直到解决。
核心价值:
- 让问题自动找到负责人。
- 让处理过程全程可见。
- 让部门负责人知道问题卡在哪里。
- 让组织沉淀可复用的问题处理经验。
## 2. 背景与现状
当前 Issue Hub AI 已经具备轻量桌面端问题中枢能力,重点解决开发人员被频繁反馈打断的问题:
- 本地问题记录与排序。
- AI 录入与摘要。
- AI 优先级建议。
- AI 助手与相似问题检索。
- 可选自托管同步。
下一阶段产品方向是从“个人/小团队问题整理工具”升级为“多人协同的中心 AI 调度平台”。
新增重点:
- 客户端可以提交问题。
- 中心端可以统一接收、分析、派发、提醒、升级。
- 问题可以自动流转到个人客户端或部门队列。
- 支持转派、协作、验收、复盘。
- 各角色按权限查看完整处理过程。
## 3. 目标用户
### 3.1 提交人
典型用户:
- 客户服务人员。
- 实施人员。
- 业务部门员工。
- 内部系统使用者。
核心诉求:
- 快速提交问题。
- 看得到问题是否有人处理。
- 知道当前卡在哪个环节。
- 能补充材料并确认结果。
### 3.2 处理人
典型用户:
- 开发人员。
- 运维人员。
- 产品人员。
- 财务、人事、行政等职能部门处理人。
核心诉求:
- 只接收与自己相关的问题。
- 知道优先级、截止时间和问题上下文。
- 可以转派、请求协助、记录处理过程。
- 减少重复沟通。
### 3.3 部门负责人
核心诉求:
- 查看本部门问题池。
- 分配未明确负责人的问题。
- 监控超时、积压和人员负载。
- 介入高风险或跨部门问题。
### 3.4 中心管理员
核心诉求:
- 配置部门、人员、角色、分类和规则。
- 管理 AI 派单策略和提醒策略。
- 查看全局问题流转效率。
- 复盘组织级问题。
### 3.5 AI 调度员
AI 调度员不是独立登录角色,而是系统内置能力。它负责辅助判断、派发、提醒、总结和升级,但关键状态变更可以根据企业策略设置为“自动执行”或“人工确认后执行”。
## 4. 产品目标
### 4.1 近期目标
- 建立问题从提交到关闭的完整闭环。
- 支持中心端 AI 分析并推荐派单。
- 支持派发到个人客户端或部门队列。
- 支持处理过程全程可追踪。
- 支持基础 SLA 提醒和超时升级。
### 4.2 中期目标
- 支持多部门协同处理。
- 支持 AI 自动派单和负载均衡。
- 支持相似问题合并和历史方案推荐。
- 支持问题知识库沉淀。
- 支持管理看板和组织效率分析。
### 4.3 长期目标
- 形成企业问题处理知识网络。
- AI 能够主动发现重复问题、流程缺陷和高风险趋势。
- 从“处理问题”升级到“预防问题”。
## 5. MVP 范围
MVP 版本要先跑通核心闭环,不做过度复杂的流程编排。
### 5.1 MVP 必做
- 问题提交。
- 问题列表与详情。
- AI 摘要、分类、优先级和责任部门建议。
- 中心端派单。
- 派发到个人或部门队列。
- 接单、处理中、转派、完成、验收、关闭。
- 处理时间线。
- 评论与附件。
- 基础提醒和超时标记。
- 基础权限控制。
### 5.2 MVP 暂不做
- 复杂 BPMN 流程设计器。
- 多级审批流。
- 外部客户门户。
- 自动结算或绩效考核。
- 完整知识库运营后台。
- 复杂 AI Agent 自主执行。
## 6. 核心业务流程
### 6.1 问题提交流程
1. 提交人选择问题入口。
2. 填写标题、描述、相关系统、影响范围、附件。
3. 系统生成问题编号。
4. AI 自动生成摘要、分类、严重程度、建议责任部门和缺失信息。
5. 问题进入中心待分派队列。
### 6.2 中心派单流程
1. 中心端查看 AI 推荐结果。
2. 系统展示推荐部门、推荐人员、推荐理由和置信度。
3. 中心端可以采纳推荐、修改派发对象或退回补充信息。
4. 问题派发到个人客户端或部门问题池。
5. 被派发方收到提醒。
### 6.3 部门分派流程
1. 问题进入部门队列。
2. 部门负责人查看 AI 推荐处理人和人员负载。
3. 部门负责人分派给具体处理人。
4. 处理人接单后进入处理中。
### 6.4 处理流程
1. 处理人接单。
2. 处理人查看问题摘要、附件、历史相似问题和 AI 建议。
3. 处理人处理问题并记录过程。
4. 如不属于自己范围,可以转派。
5. 如需要多人参与,可以请求协作。
6. 处理完成后提交结果。
### 6.5 验收关闭流程
1. 提交人收到处理完成提醒。
2. 提交人确认解决或要求返工。
3. 确认解决后问题关闭。
4. AI 生成处理总结、原因分类和改进建议。
5. 可选择沉淀到知识库。
## 7. 问题状态机
建议状态:
- `draft`:草稿。
- `submitted`:已提交。
- `ai_triaged`AI 已分析。
- `dispatch_pending`:待中心派发。
- `assigned_to_department`:已派发到部门。
- `assigned_to_user`:已派发到个人。
- `accepted`:已接单。
- `in_progress`:处理中。
- `waiting_submitter`:等待提交人补充。
- `waiting_collaborator`:等待协作方。
- `transferred`:已转派。
- `resolved`:处理完成,待验收。
- `reopened`:已返工。
- `closed`:已关闭。
- `cancelled`:已取消。
关键规则:
- 问题关闭前必须有处理结果。
- 转派必须填写原因。
- 返工必须填写不通过原因。
- 超过 SLA 未处理时自动标记风险。
- 高紧急问题可以跳过部门池,直接进入负责人或指定处理人队列。
## 8. 页面与功能
### 8.1 客户端首页
面向提交人和处理人。
核心区域:
- 我的待办。
- 我提交的问题。
- 分派给我的问题。
- 需要我补充的问题。
- 即将超时的问题。
主要操作:
- 新建问题。
- 查看详情。
- 接单。
- 回复。
- 完成处理。
- 转派。
### 8.2 问题提交页
字段:
- 标题。
- 详细描述。
- 问题来源。
- 所属系统或业务模块。
- 影响范围。
- 期望解决时间。
- 附件。
- 联系人。
AI 辅助:
- 自动补全标题。
- 自动提取摘要。
- 自动识别分类。
- 自动提示缺失信息。
- 自动匹配相似问题。
### 8.3 问题详情页
核心内容:
- 问题基本信息。
- AI 摘要和建议。
- 当前状态。
- 当前负责人。
- SLA 剩余时间。
- 完整时间线。
- 评论区。
- 附件区。
- 处理结果。
关键操作:
- 派单。
- 接单。
- 转派。
- 请求协助。
- 催办。
- 标记完成。
- 验收通过。
- 返工。
- 关闭。
### 8.4 中心调度台
面向中心管理员或调度人员。
核心视图:
- 待派发问题。
- AI 推荐派单。
- 高风险问题。
- 超时问题。
- 跨部门问题。
- 无负责人问题。
操作:
- 采纳 AI 推荐。
- 手动指定部门或人员。
- 退回补充。
- 批量派发。
- 升级负责人。
### 8.5 部门问题池
面向部门负责人。
核心视图:
- 本部门未分派。
- 本部门处理中。
- 本部门超时。
- 本部门成员负载。
- 本部门问题类型统计。
操作:
- 分派处理人。
- 调整优先级。
- 转给其他部门。
- 升级中心端。
### 8.6 个人工作台
面向处理人。
核心视图:
- 待接单。
- 处理中。
- 等待反馈。
- 即将超时。
- 已完成。
AI 辅助:
- 总结问题。
- 推荐回复。
- 推荐处理步骤。
- 查询相似历史问题。
- 生成处理结果草稿。
### 8.7 管理看板
核心指标:
- 问题总量。
- 各状态数量。
- 平均首次响应时间。
- 平均解决时长。
- 超时率。
- 转派次数。
- 重复问题排行。
- 部门负载。
- 高风险问题数量。
### 8.8 配置中心
配置项:
- 部门。
- 人员。
- 角色。
- 问题分类。
- 优先级规则。
- SLA 规则。
- 派单规则。
- 提醒规则。
- AI 模型配置。
- AI 自动执行权限。
## 9. 权限矩阵
| 功能 | 提交人 | 处理人 | 部门负责人 | 中心管理员 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 提交问题 | 是 | 是 | 是 | 是 |
| 查看自己提交的问题 | 是 | 是 | 是 | 是 |
| 查看分派给自己的问题 | 否 | 是 | 是 | 是 |
| 查看部门问题池 | 否 | 否 | 是 | 是 |
| 查看全局问题 | 否 | 否 | 否 | 是 |
| 派发问题 | 否 | 否 | 部门内 | 全局 |
| 转派问题 | 受限 | 是 | 是 | 是 |
| 修改优先级 | 否 | 受限 | 部门内 | 全局 |
| 配置规则 | 否 | 否 | 受限 | 是 |
| 查看管理看板 | 否 | 个人 | 部门 | 全局 |
| 关闭问题 | 自己提交 | 受限 | 部门内 | 全局 |
## 10. 数据模型草案
### 10.1 Issue
- `id`:问题 ID。
- `code`:问题编号。
- `title`:标题。
- `description`:描述。
- `summary`AI 摘要。
- `categoryId`:分类。
- `source`:来源。
- `status`:状态。
- `priority`:优先级。
- `severity`:严重程度。
- `impactScope`:影响范围。
- `submitterId`:提交人。
- `currentDepartmentId`:当前部门。
- `assigneeId`:当前处理人。
- `slaDeadline`SLA 截止时间。
- `resolvedAt`:解决时间。
- `closedAt`:关闭时间。
- `createdAt`:创建时间。
- `updatedAt`:更新时间。
### 10.2 IssueTimeline
- `id`
- `issueId`
- `actorId`
- `actionType`
- `fromStatus`
- `toStatus`
- `content`
- `metadata`
- `createdAt`
### 10.3 Assignment
- `id`
- `issueId`
- `fromUserId`
- `toUserId`
- `toDepartmentId`
- `reason`
- `aiSuggested`
- `confidence`
- `createdAt`
### 10.4 Department
- `id`
- `name`
- `parentId`
- `ownerId`
- `enabled`
### 10.5 User
- `id`
- `name`
- `departmentId`
- `roleIds`
- `skills`
- `enabled`
### 10.6 AiTriageResult
- `id`
- `issueId`
- `summary`
- `categorySuggestion`
- `prioritySuggestion`
- `departmentSuggestion`
- `assigneeSuggestion`
- `missingInfo`
- `similarIssueIds`
- `confidence`
- `reasoningSummary`
- `createdAt`
## 11. AI 调度规则
AI 派单不应只看关键词,需要结合规则、历史和组织结构。
### 11.1 AI 输入
- 问题标题。
- 问题描述。
- 附件 OCR 结果。
- 提交人所属部门。
- 问题来源。
- 业务模块。
- 历史相似问题。
- 部门职责说明。
- 人员技能标签。
- 人员当前负载。
- SLA 规则。
### 11.2 AI 输出
- 标准化摘要。
- 问题分类。
- 严重程度。
- 优先级。
- 建议责任部门。
- 建议处理人。
- 派单理由。
- 置信度。
- 缺失信息。
- 推荐处理步骤。
### 11.3 自动执行策略
建议分三个等级:
- `suggest_only`AI 只给建议,由人工确认。
- `auto_low_risk`:低风险高置信度问题自动派发。
- `auto_full`:符合规则的问题自动派发、提醒和升级。
MVP 建议使用 `suggest_only`,避免 AI 错派导致业务风险。
### 11.4 派单评分
推荐评分可以由以下因素组成:
- 分类匹配度。
- 部门职责匹配度。
- 历史处理成功率。
- 当前人员负载。
- 问题紧急程度。
- 相似问题处理人。
- 跨部门依赖。
- 人工规则优先级。
## 12. 提醒与升级
### 12.1 提醒场景
- 新问题待派发。
- 问题已分派待接单。
- 接单后长时间无进展。
- 临近 SLA。
- 已超时。
- 等待提交人补充。
- 协作方长时间未响应。
- 处理完成待验收。
### 12.2 升级规则
- 待派发超过阈值,提醒中心管理员。
- 已分派未接单超过阈值,提醒部门负责人。
- 处理中超过 SLA,升级部门负责人。
- 高严重程度问题超时,升级中心管理员。
- 多次转派的问题进入中心复核队列。
## 13. 指标体系
### 13.1 过程指标
- 问题提交量。
- 首次响应时间。
- 平均处理时长。
- 超时问题数量。
- 转派次数。
- 返工次数。
- 协作次数。
### 13.2 质量指标
- 一次解决率。
- 返工率。
- 提交人满意度。
- 重复问题率。
- AI 推荐采纳率。
- AI 派单准确率。
### 13.3 组织指标
- 部门负载。
- 人员负载。
- 问题类型趋势。
- 高风险问题趋势。
- 知识库命中率。
## 14. 技术演进建议
### 14.1 客户端
当前 Tauri + React 桌面端可以继续作为个人客户端。
需要新增:
- 登录与身份识别。
- 我的待办。
- 部门队列入口。
- 问题详情时间线。
- 派单、接单、转派、验收操作。
- 通知中心。
### 14.2 中心服务端
当前服务端主要用于同步,后续需要升级为中心业务服务。
需要新增:
- 用户与部门管理。
- 问题主数据。
- 状态流转服务。
- 派单服务。
- 时间线服务。
- 通知服务。
- AI 调度服务。
- 权限控制。
### 14.3 AI 服务
建议保持 AI 能力可配置,支持 OpenAI 兼容接口。
AI 服务边界:
- 不直接绕过业务权限。
- 不直接删除或关闭问题。
- 自动操作必须写入时间线。
- 所有 AI 建议都要保留输入摘要、输出、置信度和采纳结果。
## 15. 风险与约束
### 15.1 AI 错派风险
处理方式:
- MVP 阶段 AI 只推荐,不直接派发。
- 保留人工确认入口。
- 记录 AI 推荐和人工修改差异。
### 15.2 流程过重风险
处理方式:
- 第一版只保留核心状态。
- 不引入复杂审批流。
- 所有操作优先服务问题解决速度。
### 15.3 权限复杂风险
处理方式:
- 先按角色 + 部门边界设计。
- 不做过细字段级权限。
- 涉及全局数据的能力集中在中心管理员。
### 15.4 数据安全风险
处理方式:
- API Key 不进入中心业务数据。
- 附件和 OCR 结果要有上传确认策略。
- AI Prompt 日志默认不完整持久化。
- 敏感问题支持限制可见范围。
## 16. 版本路线
### V1:中心派单闭环
- 提交问题。
- AI 分析建议。
- 中心派单。
- 个人接单处理。
- 转派与评论。
- 时间线。
- SLA 提醒。
### V2:部门协同
- 部门问题池。
- 部门负责人分派。
- 人员负载。
- 跨部门协作。
- 超时升级。
### V3AI 自动调度
- 高置信度自动派单。
- 相似问题合并。
- 历史方案推荐。
- AI 处理总结。
- AI 复盘建议。
### V4:知识与治理
- 知识库沉淀。
- 重复问题治理。
- 组织效率看板。
- 风险趋势识别。
- 流程优化建议。
## 17. 下一步交付物
建议下一步按以下顺序继续:
1. 画核心信息架构和页面清单。
2. 设计问题状态流转图。
3. 设计 MVP 数据表和接口。
4. 设计中心调度台原型。
5. 拆分第一批开发任务。