每到周期节点，研发与非研发岗都需要撰写工作总结（周报、月报、季度、年终、晋升述职），但普遍面临痛点：干了什么记不全、零散的代码提交与工作记录难以梳理、写成一份能交付的总结又费时费力。市面上的 AI 写作工具大多只提供一个输入框让用户自己填，无法主动从真实工作产出中挖掘内容。本工具立项正是为解决这一痛点：面向研发岗，自动扫描 git 仓库、从一整年提交中分析出做过的项目与贡献；面向产品、运营、行政等非研发岗，支持上传文档、Excel、截图（OCR 识别）汇入工作材料，再由 AI 生成结构化总结并一键导出 PPT / PDF / Word，让"写总结"从体力活变成几秒交付。
本工具支持两种模式覆盖全岗位人群。研发模式：自动扫描 git 仓库、按时间段检索提交，从代码改动中分析出项目与个人贡献，无需手动填写。通用模式：支持上传 Word / PDF / Excel / 图片，内置文档抽取与 OCR 图片识别，将各类工作材料转为 AI 可理解的内容。生成能力：内置周报、月报、季度、年终、晋升述职等多周期模板；支持章节级单独修改与大纲模式，不满意可改单段而非整篇重生成；SSE 流式实时输出，分析结果逐条呈现。模型能力：侧边栏多组模型配置一键切换，兼容 GPT / Claude / 各类代理及推理模型，内置"测试连接"诊断。导出能力：一键导出 PPT / PDF / Word，支持自定义配色，并集成百度 AI PPT 直接生成演示文稿。配套历史记录留存。
本项目由我独立完成需求设计、架构与全部开发，累计 80+ 次提交，采用 pnpm monorepo（client / server / shared）组织，并用 Electron 打包为 Windows / macOS 桌面应用，搭建 CI/CD 自动打包发布流水线。核心难点与解法：1、AI 接口兼容——真实用户使用官方接口、中转代理、老模型与推理模型，返回结构千差万别，通过完整打印响应逐个适配字段、处理推理模型独立接口规范与 token 预算耗尽返回空的问题，并做"测试连接"友好诊断（如提示 baseURL 缺 /v1）；2、大项目稳定性——面对几百文件、几千提交，引入失败指数退避重试（最多 5 次）、动态降并发（极端降至串行）、SSE 流式推送解决超时、不稳定与"疑似卡死"体验；3、多格式输入解析——Word / PDF 文本抽取、Excel 表格结构化、图片 OCR；4、工程化交付——解决打包依赖路径、单文件 bundle、安装包命名导致下载链接失效、国内下载加速等 CI/CD 问题。技术栈：Vue + Node.js + Electron + 多模型 AI 接入。
评论