AI Workflow Studio（本地 AI 项目交付工具）产品系统Vibe Coding

面向个人开发者在软件项目开发过程中需求理解困难、任务拆解繁琐、代码生成与质量检查相互割裂、项目状态难以持续追踪等问题，构建本地 AI 项目交付工作台。系统适用于自然语言生成项目、已有工程持续迭代、代码检查与修复、交付质量评估以及版本发布等场景，帮助开发者将需求快速转化为可运行、可验证、可继续维护的软件项目。

系统提供从需求到交付的一体化 AI 辅助开发能力，包括自然语言需求分析、项目类型与技术栈识别、任务树及依赖关系生成、项目模板匹配、代码与工程骨架生成、已有项目增量编辑、静态检查和安全修复、自动化测试、质量评分、交付报告及控制台文档导出。系统还支持多 Agent 协作、多模型服务配置、调用预算控制、工作流状态持久化、本地 Git 快照以及可选的 GitHub 推送和草稿 PR 创建。

本人负责项目的需求分析、整体架构设计、核心功能开发、桌面端与命令行界面实现、测试验证及交付流程建设。项目采用 Python 3.12 开发，以 AgentBasedWorkflowEngine 作为核心工作流引擎，将需求分析、架构设计、任务拆解、模板生成、代码实现、测试检查、清理和文档生成组织为可追踪的阶段流程。桌面端使用 PySide6，命令行使用 Typer 与 Rich，服务及数据模块使用 FastAPI、Flask、SQLAlchemy 和 Pydantic，并通过可配置适配层接入不同大模型服务。实现过程中重点解决了多 Agent 阶段结果同步、工作流中断恢复、无模型配置时的规则降级、跨平台子进程运行、生成项目增量修改以及交付质量证据统一等问题。项目同时建立了 pytest、Ruff、Mypy、质量门和本地 Git 快照机制，提升生成结果的可靠性与可维护性。