智能渔业管理系统产品系统Vibe Coding

立项背景和目标 随着海洋养殖业的快速发展，传统养殖方式面临水质监测不及时、病害预警缺失、投喂管理粗放、溯源体系不完善等问题。本项目旨在开发一套基于 Spring Boot + Vue.js 的海洋牧场智慧养殖管理系统，实现养殖全流程的数字化、智能化管理。系统核心目标包括：实时监测水质环境参数并自动预警、精细化投喂管理、病害全流程跟踪、产品全链条溯源以及基于 AI 大模型的智能分析辅助决策，最终提升养殖效率、降低病害风险、保障水产品质量安全。

一、软件功能与核心模块 系统采用前后端分离架构，共包含 11 张数据库表、92 个 RESTful API 端点、20 个前端页面。核心功能模块包括：（1）环境监测模块——水质数据采集与趋势分析（ECharts 可视化）、气象数据管理；（2）生产管理模块——网箱管理、投喂记录管理（自动扣减库存）、病害记录全流程管理（发现→治疗→已解决）、员工管理、饲料库存管理；（3）智能预警模块——基于 AlertEngine 预警引擎，支持溶解氧/pH/水温/饲料库存四类指标的阈值检查、自动去重、三级预警级别判定（一般/严重/紧急），阈值可配置并支持历史数据重新检查；（4）溯源管理模块——覆盖从苗种采购、养殖投喂、病害防治到捕捞加工、销售的全链条溯源，支持二维码生成和消费者端查询；（5）AI 智慧助手——集成智谱 GLM-4-Flash 大模型，提供 9 种专项数据分析和 5 类智能建议，采用异步任务机制避免超时；（6）可视化大屏——实时展示关键指标，60 秒自动刷新；（7）系统管理——用户认证、角色权限控制、数据模拟生成、数据备份与导出。

二、业务流程与功能路径 用户登录后进入仪表盘首页，可查看核心指标。环境监测路径：录入水质数据→系统自动预警→管理人员处理。生产管理路径：投喂记录新增→自动扣减库存→触发库存预警；病害记录支持发现→处理→已解决全流程。溯源路径：管理员创建并审核溯源记录，消费者可通过溯源码查询产品全链条信息。AI 分析路径：点击快捷分析→异步提交任务→轮询获取结果。数据大屏路径：全屏展示实时数据，支持自动刷新和预警滚动提醒。

本人负责项目全栈开发，包括后端接口设计与实现、前端页面开发、数据库设计及AI智能分析模块集成。后端采用Spring Boot 2.7框架，基于MyBatis-Plus实现数据持久化，使用MySQL 8.0存储业务数据，设计涵盖养殖笼位、水质监测、气象记录、投喂管理、病害预警等核心业务表。前端基于Vue 2.6 + Element UI组件库搭建，使用ECharts实现水质趋势、投喂统计、病害分布等数据可视化大屏。项目亮点包括：集成智谱GLM-4大模型实现AI智能问答与数据分析功能，通过异步任务机制解决长耗时AI请求的超时问题；基于阈值引擎实现多级预警系统，支持水质异常自动告警与病害风险预测；采用ZXing实现产品溯源二维码生成，Apache POI实现数据导出。技术难点在于AI接口调用需穿越代理网络环境，通过OkHttp动态代理检测与异步轮询机制彻底解决504超时问题，保障了系统的稳定运行。