技术文档
定海系统设计理念与实现架构
探索下一代火箭软件可靠性保证体系的技术内核与实现细节
设计理念
从"作坊式"到"工业化"
将可靠性从一种事后检验的属性，内建为研发流程的基因。通过标准化、自动化、智能化的手段，实现从手工作坊到工业化生产的深刻变革。
三层标准框架
建立总标准纲领、大分类标准、子模块标准的三层架构，形成自上而下的标准体系，确保规范的层次性和可执行性。
智能协同评审
像召集会议一样，自动分析设计方案并推荐相关的标准Agent进行评审，实现多维度、全方位的专业评估。
活化标准管理
标准不是静态文档，而是可以通过AI对话进行演化、扩展的生命体，持续迭代以适应新的技术挑战。
系统架构
技术栈
基于现代化技术栈构建的高性能Web应用
前端框架
- Next.js 16 (App Router)
- React 19
- TypeScript 5
后端服务
- Next.js API Routes
- SSE 流式输出
- 集成豆包大模型
数据存储
- PostgreSQL
- 对象存储
- 向量数据库
UI 组件
- shadcn/ui
- Tailwind CSS 4
- Lucide Icons
系统架构图
定海系统的整体架构设计
表示层 (Presentation Layer)
主页
功能导航
活化标准库
标准管理
多Agent评审
智能评审
业务逻辑层 (Business Logic Layer)
标准管理模块
- • 标准CRUD操作
- • 分类筛选
- • 搜索功能
- • 标准演化
Agent评审模块
- • 方案分析
- • Agent选择
- • 并行评审
- • 结果汇总
对话模块
- • 全局对话
- • 标准对话
- • 流式输出
- • Markdown渲染
数据层 (Data Layer)
PostgreSQL
结构化数据
对象存储
文件存储
向量数据库
语义检索
核心功能实现
活化标准库
三层标准框架的智能管理与演化平台
实现要点：
- 标准结构化存储：使用PostgreSQL存储标准的标题、类型、描述、内容等结构化信息
- 智能检索：通过向量数据库实现基于语义的标准检索，支持自然语言查询
- 标准演化：利用大语言模型的多轮对话能力，基于现有标准生成新的标准内容
- 流式输出：采用SSE协议实现AI响应的实时流式输出，提升用户体验
多Agent评审
智能协同评审系统，像召集会议一样自动筛选并召集相关标准Agent
实现要点：
- 智能分析：使用大语言模型分析设计方案，自动推荐相关的评审Agent
- Agent定义：每个Agent负责特定领域的评审（总纲领、编码规范、测试规范等）
- 并行评审：多个Agent并行执行评审任务，提高效率
- 标准引用：每个Agent评审结果均包含引用的标准来源，确保可追溯性
- 综合汇总：自动汇总所有Agent的评审结果，生成评分、修改建议和风险预测
安全性设计
数据安全
采用HTTPS加密传输，敏感数据在数据库中加密存储，确保数据传输和存储的安全性。
访问控制
基于角色的访问控制（RBAC），不同用户拥有不同的操作权限，防止未授权访问。
审计日志
记录所有关键操作日志，包括用户登录、标准修改、评审记录等，支持事后追溯。
输入验证
对所有用户输入进行严格的格式验证和过滤，防止SQL注入、XSS等安全攻击。