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# 后续工作计划
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> **完成状态（2026-08-17 更新）**：#5-#24、#27 已完成，Task 0/1/2/4/5/6/8/9/10/11/12/13/14 整改代码/验收文档完成（详见 `开发交接记录.md`）；#1-4 因物理机问题挂起；#23/#26 骨架完成；Task 3/7 延后到最后处理；微信/天气真实数据待凭证；本地新增 v9 对象授权/运营能力/组织管理，尚未部署开发服务器。
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## 整改实施计划 Wave 0-4（2026-08-13 启动）
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能力状态使用七态：未开始、方案确定、骨架、Mock、手工录入、部分可用、可验收、已验证。
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| Wave | 范围 | 任务 | 状态 | 阻塞 |
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|---|---|---|---|---|
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| Wave 0 | 决策与基线 | Task 0 固化开放决策与整改基线 | 方案确定 | 无，决策记录已生成 |
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| Wave 0 | 决策与基线 | Task 1 恢复可复现的多端质量基线 | 部分可用 | CI 待 Task 0 平台落地 |
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| Wave 1 | P0 安全与正确性 | Task 2 版本化数据库迁移与 Schema 启动门禁 | 部分可用 | 开发库升级已验证，真实 down 回滚演练待后续 |
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| Wave 1 | P0 安全与正确性 | Task 3 移除默认密钥与默认管理员密码 | 延后到最后（跳过） | 用户 2026-08-13 明确要求跳过并留到最后 |
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| Wave 1 | P0 安全与正确性 | Task 4 收口视频访问与摄像头密钥输出 | 部分可用 | 待开发服务器部署联调 |
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| Wave 1 | P0 安全与正确性 | Task 5 修复 WebSocket 越权与 AI 流 SSRF | 部分可用 | 待开发服务器部署与真实 WS/AI 联调 |
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| Wave 1 | P0 安全与正确性 | Task 6 修复 AI 风险语义并隔离 Mock 数据 | 部分可用 | 待开发服务器迁移部署与真实模型接入；历史数据待人工审阅 |
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| Wave 1 | P0 安全与正确性 | Task 7 修订 qPCR 判读与检测质控 | 延后到最后（跳过） | 用户 2026-08-14 明确要求跳过并留到最后；恢复前需领域专家确认 |
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| Wave 2 | 工程可靠性 | Task 8 建立可靠通知、吊销与跨实例状态 | 部分可用 | 待开发服务器迁移部署与 Redis/微信真实联调 |
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| Wave 2 | 工程可靠性 | Task 9 建立统一检测任务、样本链与发病事件 | 部分可用 | 待开发服务器迁移部署与端到端联调 |
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| Wave 3 | 业务闭环 | Task 10 补齐消毒、种源与二维码身份链 | 部分可用 | 待开发服务器迁移部署与真实二维码/现场扫码联调 |
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| Wave 3 | 业务闭环 | Task 11 实现小程序离线巡检与可靠同步 | 部分可用 | 待开发服务器迁移部署与开发者工具离线/重启联调 |
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| Wave 3 | 业务闭环 | Task 12 完善环境规则、会诊治理、知识审核与效果评估 | 部分可用 | 待开发服务器迁移部署与专家/试点联调 |
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| Wave 4 | 验收与发布 | Task 13 建立可观测性、容量与恢复验证 | 部分可用 | 待真实环境负载/备份恢复演练与告警通道联调 |
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| Wave 4 | 验收与发布 | Task 14 建立规格追踪、端到端验收与发布门禁 | 部分可用 | 已部署并完成 E2E/负载/恢复冒烟；待 30 分钟 WS、AI T4、正式发布 |
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## 下一步工作计划（2026-08-14 交接版）
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当前基线：`dev_wjs`；开发服务器仍为已部署的 Go schema v8，本地 v9 迁移与对象授权代码未提交、未部署。以下事项按优先级交接给后续同事。
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| 优先级 | 事项 | 负责人 | 阻塞 | 完成标准/证据 |
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|---|---|---|---|---|
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| P0 | E2E-02 真实模型“sick → 橙色 → 仅一个待确认任务” | AI + 后端 | YOLO 二分类训练 #1-4 | 真实 `best.onnx` 接入后，上传 sick 图片仅产生 1 个 pending 检测任务 |
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| P0 | IAM-003 组织/区域/房间级对象授权 | 后端 + Web | 代码、单测与 Web 组织管理已完成；待开发服务器越权联调 | 无权用户访问房间/设备/业务记录返回 403，越权测试通过 |
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| P1 | E2E-07 微信开发者工具离线取证 | 小程序 | 微信开发者工具/真机环境 | 离线→重启→联网→仅同步一次，截图+日志存档 |
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| P1 | 1000 WebSocket 持续 30 分钟 | 运维 + 后端 | 无 | 掉线率、消息 P95、CPU/内存曲线达标并记录 |
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| P1 | AI T4 峰值测试 | AI + 运维 | T4 主机、真实模型 | p50/p95、失败率、GPU 显存记录 |
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| P1 | Task 3 默认密钥/管理员初始化 | 后端 + 运维 | 最后阶段窗口 | 生产缺关键配置拒绝启动；历史密钥轮换完成 |
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| P1 | Task 7 qPCR 判读质控 | 后端 + 领域专家 | 专家签字确认 protocolVersion/阈值 | 四态结果和对照质控实现并测试 |
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| P2 | ENV-006 设备校准/故障/维护/固件 | 后端 + Web | 后端 CRUD 与 Web 维护编辑/删除已补；待现场联调 | 设备资产与维护记录 CRUD |
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| P2 | FARM-006 产量/死亡/淘汰/损失/成本 | 后端 + Web | 记录、统计接口与 Web 编辑/删除已补；待现场联调 | 记录字段和统计接口 |
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| P2 | KB-003 脱敏案例沉淀 | 后端 + Web | 后端审核发布与 Web 案例库已补；待目标环境验收 | 已脱敏病例审核发布流程 |
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| P2 | TRACE-004 实验室结构化数据 | 后端 + Web | 结构化 CRUD 与 Web 录入已补；设备导入待做 | 实验室结果/分型结构化关联 |
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| P2 | CI/OpenAPI/制品仓库 | 运维 + 测试 | CI 平台决策 | 自动门禁、OpenAPI、制品保留 |
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| P2 | 数据保留与审计策略 | 运维 + 产品 | 业务确认 | 保留期限、删除/导出/匿名化流程 |
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| P2 | 推送远端并接入发布流程 | 运维 | Git 远端地址 | 提交推送到远端，正式发布门禁执行 |
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## 技术选型决策（2026-08-11 确定）
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**采用混合架构：现有 Go 底座 + Python AI 微服务**
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- 平台/业务：沿用 `server-go`（Go/Gin/GORM、PostgreSQL、IoTDB、Valkey/Redis、VerneMQ、Ceph S3、WVP+ZLM 等现有能力）
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- AI 能力：新建独立 Python 服务 `ai-service/`（FastAPI + ONNX Runtime），承载 YOLO 检测、图像/光谱分析
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- 通信：Go 后端 ↔ AI 服务通过 HTTP/gRPC；摄像头流巡检由 AI 服务直接消费 ZLMediaKit 流
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- 端侧：农户端微信小程序沿用现有 Taro miniapp；端侧 ONNX 推理作为后续优化项
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**部署决策（2026-08-11 确定）：生产环境全部上云，本地仅用于开发/训练/测试**
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- 生产：业务云主机 + GPU 云主机（NVIDIA T4 16G）+ 云对象存储（OSS/COS），同地域同 VPC 内网互通
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- 本地（开发 VM + fnOS/i7-8700T/Tesla P4 物理机）：仅做代码开发、YOLO 模型训练、数据集处理与功能测试；训练产物（`best.onnx` 等）上传云端部署
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## 云部署配置（2026-08-11 确定）
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| 资源 | 推荐配置 | 用途 |
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| 业务云主机 | 8 vCPU / 32GB / 100GB SSD 系统盘 + 500GB SSD 数据盘，10Mbps 起步（视频多则按量），Debian 12 / Ubuntu 22.04，华南或华东 | Go 后端、PostgreSQL、IoTDB、VerneMQ、Valkey、Docker（WVP/ZLM/MySQL/Redis）、recorder-go、前端 |
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| GPU 云主机 | NVIDIA T4 16G，8 vCPU / 32GB / 100GB SSD，与业务主机同 VPC | `ai-service`（ONNX Runtime 推理），不承担训练 |
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| 云对象存储 | OSS/COS：录像 bucket + 图片 bucket，配置生命周期（录像按保留期转低频/删除） | 替代 Ceph（现有 loop 100GB 容量/性能受限） |
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| 网络与入口 | 域名 + HTTPS 证书（小程序合法域名需 ICP 备案）、负载均衡（可选）、CDN（模型/静态资源分发） | 对外访问与端侧模型更新 |
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| 数据库 | 优先云 RDS（高可用+自动备份）；成本敏感则业务主机自装 + 每日备份 + 云盘快照 | PostgreSQL 业务数据 |
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## 一、前置准备（P0）
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- [ ] 1. 修复数据集：按原始图重新划分 train/valid/test（消除 Roboflow 增强副本导致的跨集泄漏）；修正 `data.yaml`（`heathly` → `healthy`、绝对路径）；删除空标签（**挂起：物理机问题**）
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- [ ] 2. 远程训练服务器（fnOS / i7-8700T / 62G / Tesla P4 8G）搭建环境：venv + PyTorch（cu121/cu124，兼容 P4）+ ultralytics（**挂起：物理机问题**）
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- [ ] 3. 数据集上传服务器 `/vol1/ai/datasets`（**挂起：物理机问题**）
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- [ ] 4. YOLOv8s 二分类基线训练（healthy/sick），产出 `best.pt` / `best.onnx` + 指标报告（mAP、混淆矩阵）（**挂起：物理机问题；ai-service 已预留 `MODEL_MODE=onnx` + `best.onnx` 接入**）
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## 二、AI 巡检闭环（规格书阶段一，MVP）
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- [x] 5. 新建 `ai-service/`（**骨架完成**：FastAPI + ONNX Runtime，`POST /detect`、`GET /health`、`/stream-detect`、`/metrics`；mock 模式运行于开发服务器 :8000；真实模型待训练恢复后 `MODEL_MODE=onnx`）
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- [x] 6. Go 后端对接（**完成**：AI client + `inspection_records` + `/api/v1/inspections`，`Idempotency-Key` 幂等）
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- [x] 7. 蚕房/蚕匾/批次管理（**完成蚕匾/批次/饲养记录**；消毒记录 P1、蚕种来源全链 P2 未做）
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- [x] 8. 农户小程序拍照巡检（**完成**：拍照→上传→AI 结果→风险分级→记录；端侧推理为后续优化）
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- [x] 9. 风险评分引擎（**完成**：0.5×AI + 0.2×环境 + 0.15×阶段 + 0.15×整齐度；整齐度暂无数据源恒为 0）
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- [x] 10. 知识库初始版（**完成**：4 类核心 + 扩展病种、AI 结果解读、LAMP/SERS 教程、四季提醒、图谱图片上传；图谱素材待三个方向导入）
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- [x] 11. 推送（**骨架完成**：WebSocket 保留 + 微信订阅消息绑定/授权/巡检触发；真实推送待 AppID/Secret/模板 ID）
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## 三、环境监测 + LAMP 检测（规格书阶段二）
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- [x] 12. 天气数据接入与高发病天气预警规则（**完成**：和风天气 + `weather_alerts` + 定时评估；真实数据待 `QWEATHER_API_KEY/LOCATION`）
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- [x] 13. 饲养阶段风险提示（**完成**：`/knowledge/stage-hints` + 小程序选择器）
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- [x] 14. LAMP 检测管理（**完成**：任务单/5 步流程/照片/结果录入；AI 辅助判读待模型）
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- [x] 15. 交叉验证（**完成**：一致→确认诊断，不一致→建议会诊）
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- [x] 16. 耗材管理（**完成**：库存/低库存/临期预警/采购建议）
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- [x] 17. 技术员 Web 后台（**完成**：检测任务/耗材/巡检复查）
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## 四、专家诊断 + 多检测方式 + 疫病溯源（规格书阶段三）
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- [x] 18. 专家会诊（**完成**：病例快照/意见/防控方案/归档；在线会诊为表单版，实时音视频未做）
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- [x] 19. qPCR/SERS/高光谱接入（**完成**：Ct 自动判读、SERS 光谱 + 光谱库、高光谱预留）
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- [x] 20. 多检测方式推荐引擎（**完成**：设备/紧急/操作者/成本偏好加权）
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- [x] 21. 疫病溯源（**完成**：三级溯源；区域关联 v1 用同房间历史）
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- [x] 22. 区域发病热力图（**完成统计图表版**（柱状/饼图）；GeoJSON 乡镇/县级地图后续按需接入）
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- [x] 23. 摄像头流 AI 巡检（**骨架完成**：`/stream-detect` 拉流抽帧检测；正式巡检编排二期，需摄像头视角数据）
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## 五、数据分析与运维
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- [x] 24. 蚕房健康画像、防控效果评估、年度发病规律（**健康画像与年度规律完成**；防控效果评估 P2 未做）
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- [x] 25. 时序存储决策：**MVP 沿用 IoTDB（现状）**；TDengine 作为生产规模化候选，在出现聚合报表/性能瓶颈或上云规划时先做基准测试再定（2026-08-13 决策）
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- [x] 26. AI 服务部署与 GPU 监控（**骨架完成**：`/metrics` 含 nvidia-smi，开发服务器可读到 940MX；生产 T4 接入时复用）
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- [x] 27. 测试基建（**完成**：Go 各模块单测 + Web Vitest + `npm test`）
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## 依赖关系
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```text
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数据/环境(1-4) → AI 服务(5) → 拍照巡检(6-11) [阶段一]
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环境+LAMP(12-17) → 专家会诊(18) → 疫病溯源(21) [阶段二→三]
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摄像头流巡检(23) + 数据分析(24) [阶段三→四]
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## 待决策事项
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- [x] 时序数据库：MVP 沿用 IoTDB；TDengine 留作生产规模化候选（基准测试后再定）
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- [ ] 数据集病种扩展：由二分类（healthy/sick）扩展为 7 类病种标注（影响 AI 巡检与溯源联动）
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- [x] AI 服务部署形态：已定——云 GPU 主机（T4 16G），容器化部署
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- [x] 对象存储：已定——云 OSS/COS，替代 Ceph
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