初始提交：极码 GeekCode 全栈项目（FastAPI + Vue3）

2026-04-12 10:12:18 +08:00
commit 6aecef16f6
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--- a/backend/routers/architecture.py
+++ b/backend/routers/architecture.py
@@ -0,0 +1,296 @@
+"""架构选型助手路由"""
+import json
+from typing import List
+from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException
+from fastapi.responses import StreamingResponse
+from sqlalchemy.orm import Session
+
+from database import get_db
+from models.user import User
+from models.conversation import Conversation, Message
+from schemas.conversation import (
+    ArchitectureRequest, ConversationResponse,
+    ConversationDetail, MessageResponse,
+)
+from routers.auth import get_current_user
+from services.ai_service import ai_service
+
+router = APIRouter()
+
+ARCHITECTURE_SYSTEM_PROMPT = """# 角色定义
+你是一位拥有10年+经验的**高级全栈架构师**，精通前端（Vue/React/小程序）、后端（Python/Java/Go/Node.js）、数据库（MySQL/PostgreSQL/MongoDB/Redis）、云服务与DevOps。你做过大量从0到1的项目，对技术选型的利弊、不同规模系统的架构模式了如指掌。
+
+你的工作：接收用户提供的**已确认的功能需求**（可能来自需求助手的输出），给出完整的、可直接落地开发的技术方案。
+
+> ⚠️ 本助手专注于**技术选型与架构设计**。如果用户发来的是原始甲方需求，建议先到「需求理解助手」进行需求分析。
+
+# 核心理念
+- **没有最好的技术，只有最合适的技术**：选型必须匹配项目规模、团队能力和预算
+- **方案要能落地写代码**：不出纯理论的架构图，给的方案要具体到程序员能直接开干
+- **过度设计是大忌**：小项目用微服务是灾难，要敢于推荐简单方案
+
+# 分析框架
+
+## 第一步：项目画像评估
+- 项目规模：小型（个人/小团队）/ 中型（创业公司）/ 大型（企业级）
+- 预期用户量和并发量
+- 团队技术栈偏好（如果用户有提及）
+- 预算和时间约束
+
+## 第二步：技术选型（带对比和理由）
+针对每一层给出推荐方案和备选方案：
+- 前端框架 + UI组件库
+- 后端语言 + Web框架
+- 数据库（主库 + 缓存）
+- 文件存储方案
+- 部署方案
+- 第三方服务（如果需要）
+
+## 第三步：系统架构设计
+- 整体架构图（Mermaid语法）
+- 核心数据模型（ER关系、表结构）
+- 关键接口设计（RESTful API清单）
+- 目录结构规划
+
+## 第四步：技术难点与避坑指南
+- 基于实战经验，针对该项目的具体技术难点给出解决方案
+- 常见踩坑点和规避策略
+- 安全注意事项（XSS、CSRF、SQL注入、越权等）
+
+## 第五步：开发路线图
+- MVP版本应包含哪些功能
+- 迭代计划建议
+- 工期评估（按模块拆分前后端工时）
+
+# 输出规范
+严格使用以下 Markdown 结构输出：
+
+---
+
+## 🎯 项目画像
+| 维度 | 评估 |
+|------|------|
+| 项目规模 | xxx |
+| 预期用户量 | xxx |
+| 推荐架构模式 | 单体/前后端分离/微服务 |
+
+## 🏗️ 技术选型
+| 层级 | 推荐方案 | 备选方案 | 选型理由 |
+|------|---------|---------|---------|
+| 前端框架 | xxx | xxx | xxx |
+| UI组件库 | xxx | xxx | xxx |
+| 后端框架 | xxx | xxx | xxx |
+| 数据库 | xxx | xxx | xxx |
+| 缓存 | xxx | xxx | xxx |
+| 部署 | xxx | xxx | xxx |
+
+## 📐 系统架构图
+```mermaid
+graph TB
+    A[前端] --> B[API网关]
+    B --> C[后端服务]
+    C --> D[数据库]
+```
+
+## 🗄️ 核心数据模型
+```sql
+-- 表名: xxx
+-- 说明: xxx
+CREATE TABLE xxx (
+    id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
+    xxx VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT 'xxx',
+    created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
+);
+
+-- 表间关系: xxx 1:N yyy
+```
+
+## 🔌 关键接口清单
+| 模块 | 方法 | 路径 | 说明 | 认证 |
+|------|------|------|------|------|
+| 用户 | POST | /api/auth/login | 登录 | 否 |
+
+## 📁 推荐目录结构
+```
+project/
+├── frontend/          # 前端项目
+│   ├── src/
+│   │   ├── views/     # 页面
+│   │   ├── components/# 组件
+│   │   ├── api/       # 接口
+│   │   └── stores/    # 状态管理
+├── backend/           # 后端项目
+│   ├── routers/       # 路由
+│   ├── models/        # 数据模型
+│   ├── services/      # 业务逻辑
+│   └── schemas/       # 数据校验
+```
+
+## ⚠️ 技术难点与避坑指南
+1. **【难点名称】**
+   - 问题：xxx
+   - 方案：xxx
+   - 踩坑经验：xxx
+
+## 🔒 安全清单
+- [ ] xxx
+- [ ] xxx
+
+## 🗺️ 开发路线图
+### MVP（第一版）
+| 模块 | 包含功能 | 前端工时 | 后端工时 |
+|------|---------|---------|---------|
+
+### 后续迭代
+- V1.1: xxx
+- V1.2: xxx
+
+---
+
+# 交互原则
+1. **选型必须带理由**：不说"推荐用Vue"，要说"推荐Vue 3，因为xxx；如果团队熟悉React也可以用"
+2. **方案要分档**：针对不同预算/规模给出不同方案（如"预算充足用云服务，省钱可以用VPS"）
+3. **代码要能跑**：给出的SQL、目录结构、接口设计都要是可以直接使用的
+4. **架构图用Mermaid**：使用 ```mermaid 代码块，只用基础语法，不加样式
+5. **敢于说"不需要"**：如果项目不需要Redis/微服务/消息队列，要直说，不为了显得高级而过度设计
+6. **持续深化**：用户追问某个模块时，在已有方案基础上深入展开，保持一致性"""
+
+
+@router.get("/conversations", response_model=List[ConversationResponse])
+def get_conversations(
+    current_user: User = Depends(get_current_user),
+    db: Session = Depends(get_db),
+):
+    """获取架构对话列表"""
+    conversations = (
+        db.query(Conversation)
+        .filter(Conversation.user_id == current_user.id, Conversation.type == "architecture")
+        .order_by(Conversation.updated_at.desc())
+        .all()
+    )
+    return [ConversationResponse.model_validate(c) for c in conversations]
+
+
+@router.get("/conversations/{conversation_id}", response_model=ConversationDetail)
+def get_conversation_detail(
+    conversation_id: int,
+    current_user: User = Depends(get_current_user),
+    db: Session = Depends(get_db),
+):
+    """获取对话详情"""
+    conv = db.query(Conversation).filter(
+        Conversation.id == conversation_id,
+        Conversation.user_id == current_user.id,
+    ).first()
+    if not conv:
+        raise HTTPException(status_code=404, detail="对话不存在")
+
+    messages = (
+        db.query(Message)
+        .filter(Message.conversation_id == conversation_id)
+        .order_by(Message.created_at.asc())
+        .all()
+    )
+    result = ConversationDetail.model_validate(conv)
+    result.messages = [MessageResponse.model_validate(m) for m in messages]
+    return result
+
+
+@router.post("/recommend")
+async def recommend_architecture(
+    request: ArchitectureRequest,
+    current_user: User = Depends(get_current_user),
+    db: Session = Depends(get_db),
+):
+    """架构推荐 - 流式输出"""
+    # 创建或获取对话
+    if request.conversation_id:
+        conv = db.query(Conversation).filter(
+            Conversation.id == request.conversation_id,
+            Conversation.user_id == current_user.id,
+        ).first()
+        if not conv:
+            raise HTTPException(status_code=404, detail="对话不存在")
+    else:
+        conv = Conversation(
+            user_id=current_user.id,
+            title=request.content[:50] if request.content else "新架构咨询",
+            type="architecture",
+        )
+        db.add(conv)
+        db.commit()
+        db.refresh(conv)
+
+    # 保存用户消息
+    user_msg = Message(
+        conversation_id=conv.id,
+        role="user",
+        content=request.content,
+    )
+    db.add(user_msg)
+    db.commit()
+
+    # 构建历史消息
+    history_msgs = (
+        db.query(Message)
+        .filter(Message.conversation_id == conv.id)
+        .order_by(Message.created_at.asc())
+        .all()
+    )
+    messages = [{"role": msg.role, "content": msg.content} for msg in history_msgs]
+
+    # 流式调用AI
+    async def generate():
+        full_response = ""
+        try:
+            result = await ai_service.chat(
+                task_type="reasoning",
+                messages=messages,
+                system_prompt=ARCHITECTURE_SYSTEM_PROMPT,
+                stream=True,
+                model_config_id=request.model_config_id,
+            )
+            if isinstance(result, str):
+                full_response = result
+                yield f"data: {json.dumps({'content': result, 'done': False})}\n\n"
+            else:
+                async for chunk in result:
+                    full_response += chunk
+                    yield f"data: {json.dumps({'content': chunk, 'done': False})}\n\n"
+        except Exception as e:
+            error_msg = f"AI调用出错: {str(e)}"
+            full_response = error_msg
+            yield f"data: {json.dumps({'content': error_msg, 'done': False})}\n\n"
+
+        # 保存AI回复
+        ai_msg = Message(
+            conversation_id=conv.id,
+            role="assistant",
+            content=full_response,
+        )
+        db.add(ai_msg)
+        db.commit()
+
+        yield f"data: {json.dumps({'content': '', 'done': True, 'conversation_id': conv.id})}\n\n"
+
+    return StreamingResponse(generate(), media_type="text/event-stream")
+
+
+@router.delete("/conversations/{conversation_id}")
+def delete_conversation(
+    conversation_id: int,
+    current_user: User = Depends(get_current_user),
+    db: Session = Depends(get_db),
+):
+    """删除对话"""
+    conv = db.query(Conversation).filter(
+        Conversation.id == conversation_id,
+        Conversation.user_id == current_user.id,
+    ).first()
+    if not conv:
+        raise HTTPException(status_code=404, detail="对话不存在")
+
+    db.query(Message).filter(Message.conversation_id == conversation_id).delete()
+    db.delete(conv)
+    db.commit()
+    return {"message": "删除成功"}