NeverMiss 智群闪醒：群聊消息智能提取与移动工作台产品系统

在飞书、企业微信群等群聊协作场景中，任务安排、会议时间、文件资料和关键决策经常混杂在大量聊天消息里，用户需要反复翻找上下文，容易遗漏重要事项。NeverMiss 的立项目标，是把群聊中的非结构化消息沉淀为可查询、可追踪、可展示的工作信息。项目当前重点接入飞书群消息，通过后端保存原始消息，并调用 AI 服务分析群聊内容，提取任务、日程、文件和洞察结果，最终在移动端工作台集中展示，降低团队成员从聊天记录中整理信息的成本。

项目包含移动端工作台、后端业务服务和独立 AI 分析服务三部分。前端基于 uni-app + Vue 3 实现登录页和首页工作台，包含每日简报、今日关键任务、工作日程表、今日文件、AI 洞察中心、历史摘要、群聊来源、通知和 AI 设置等页面模块。
后端基于 Spring Boot 提供账号登录、JWT 鉴权、首页查询、洞察分页、原文上下文查询、任务归档、群来源列表和接收范围开关等接口。消息侧已实现飞书消息接入、Redis Stream 异步消费、原始消息落库、低价值文本过滤和定时 AI 调度。AI服务基于 FastAPI，提供群消息分析和每日总结接口，返回TASK、SCHEDULE、INSIGHT 等结构化结果。文件侧已实现文件元数据登记、飞书资源下载、MinIO 对象存储同步和文件下载地址生成能力。微信、QQ群等多平台接入属于后续可扩展方向，当前代码重点落在飞书接入和多平台身份兼容设计上。

我负责了项目从前端工作台、后端接口到 AI 服务联调的核心实现。整体采用“前端 + 后端 + AI 服务”的三段式架构：前端使用 uni-app、Vue 3、SCSS 构建移动端页面；后端使用 Java 21、Spring Boot 3、MyBatis / MyBatis-Plus、MySQL、Redis、Spring Security、JWT、MinIO 实现消息落库、账号鉴权、AI 调度、文件同步和查询接口；AI 服务使用 Python、FastAPI、OpenAI SDK 和 Pydantic 独立部署，负责调用 DeepSeek 类大模型完成群聊结构化分析。模块之间通过 RESTfulAPI 通信。项目实现难点主要包括飞书消息的异步接入、群聊上下文打包、AI 返回 JSON 的稳定解析、提取结果落库、原文消息精确关联、前后端字段对齐、文件同步状态流转和登录态鉴权闭环。项目主要是围绕群消息接入、AI分析、数据沉淀和移动端查询形成了完整业务流程。