TaskFlow AI

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TaskFlow AI 产品需求文档 (PRD) ​

1. 产品概述 ​

1.1 产品定位 ​

TaskFlow AI 是一款基于AI的任务管理工具，专注于帮助开发者将PRD文档转换为结构化任务列表并进行智能管理，作为MCP服务在AI编辑器中无缝运行，实现AI自动编排开发计划，让AI编辑器更加智能高效。

1.2 核心价值主张 ​

  • PRD文档结构化：一键将文本/Markdown格式PRD转换为可执行任务列表
  • 智能任务编排：AI自动分析任务依赖关系，优化开发路径和顺序
  • 国产模型深度集成：专为国内开发者定制，解决境外API访问难题
  • MCP服务无缝对接：作为编辑器AI助手的智能大脑，提升开发体验

1.3 目标用户 ​

  • 产品经理：需要将PRD转换为开发任务的产品负责人
  • 技术主管：负责项目规划和任务分配的技术领导
  • 开发团队：使用AI编辑器进行开发的程序员团队
  • 项目经理：需要跟踪项目进度和管理任务的项目负责人

2. 核心功能需求 ​

2.1 PRD解析引擎 ​

2.1.1 多格式支持 ​

  • Markdown文档解析：支持标准Markdown格式PRD文档
  • 纯文本解析：智能识别文本中的需求结构
  • Word文档导入：支持.docx格式文档解析
  • Excel表格解析：支持需求表格的结构化导入
  • 在线文档集成：支持Notion、语雀等平台导出文档

2.1.2 智能解析能力 ​

  • 需求点提取：自动识别和提取关键需求点
  • 优先级识别：自动检测需求优先级标识
  • 依赖关系分析：识别需求间的隐含依赖关系
  • 时间约束提取：检测关键截止日期和里程碑
  • 技术约束识别：提取技术限制和非功能需求

2.2 AI任务编排引擎 ​

2.2.1 智能任务分解 ​

  • 层次化分解：将大需求分解为可执行的小任务
  • 工作量估算：基于历史数据和AI分析进行时间估算
  • 技能匹配：根据任务类型匹配所需技能
  • 并行识别：识别可以并行执行的任务组合

2.2.2 依赖关系管理 ​

  • 自动依赖检测：智能分析任务间的依赖关系
  • 关键路径计算：识别项目关键路径和瓶颈
  • 风险评估：预测潜在风险点和阻塞因素
  • 资源冲突检测：识别资源分配冲突

2.2.3 优化算法 ​

  • 多目标优化：平衡时间、资源、风险等多个目标
  • 动态调整：根据实际进度动态调整计划
  • 最佳实践应用：基于项目类型应用最佳实践模板
  • 团队能力考虑：结合团队规模和技能分布优化分配

2.3 任务管理系统 ​

2.3.1 任务生命周期管理 ​

  • 任务状态跟踪：支持待处理/进行中/已完成/已取消等状态
  • 状态自动更新：基于代码提交等事件自动更新状态
  • 进度监控：实时跟踪任务和项目整体进度
  • 里程碑管理：设置和跟踪项目关键里程碑

2.3.2 协作功能 ​

  • 任务分配：支持任务分配给团队成员
  • 实时同步：多人协作时实时同步任务状态
  • 通知机制：任务状态变更时自动通知相关人员
  • 冲突解决：提供任务冲突的解决建议

2.3.3 可视化展示 ​

  • 甘特图生成：自动生成项目甘特图
  • 依赖关系图：可视化展示任务依赖关系
  • 看板视图：提供Kanban风格的任务看板
  • 进度仪表板：展示项目整体进度和关键指标

2.4 MCP服务集成 ​

2.4.1 编辑器深度集成 ​

  • 上下文感知：基于当前编辑文件提供相关任务信息
  • 智能推荐：在编辑器中直接推荐下一步任务
  • 代码关联：建立代码文件与任务的双向关联
  • 实时更新：在编辑器中实时显示任务状态变化

2.4.2 MCP协议支持 ​

  • 标准命令实现：实现完整的MCP协议命令集
  • 自定义扩展：支持自定义MCP命令扩展
  • 事件通知：支持任务状态变更的事件通知
  • 双向通信：支持编辑器与服务的双向数据交换

2.5 国产大模型适配 ​

2.5.1 多模型支持 ​

  • DeepSeek集成：深度集成DeepSeek API
  • 文心一言支持：完整支持百度文心一言
  • 智谱AI适配：集成智谱AI的GLM模型
  • 可扩展架构：支持快速接入新的国产大模型

2.5.2 模型协调机制 ​

  • 任务分发：根据任务类型选择最适合的模型
  • 负载均衡：在多个模型间进行负载均衡
  • 降级策略：模型不可用时的降级处理机制
  • 缓存优化：智能缓存模型响应结果

3. 技术架构 ​

3.1 系统架构设计 ​

┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   AI编辑器       │    │   MCP服务层      │    │   核心引擎       │
│  (Cursor/VSCode)│◄──►│  (TaskFlow AI)  │◄──►│  (解析/编排)     │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘
                              │                        │
                              ▼                        ▼
                       ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
                       │   数据存储        │   │   AI模型层       │
                       │  (本地/云端)      │   │ (国产大模型)      │
                       └─────────────────┘    └─────────────────┘

3.2 核心模块 ​

3.2.1 PRD解析模块 ​

  • 文档解析器：支持多种格式的文档解析
  • 内容提取器：智能提取关键信息
  • 结构化转换器：将非结构化内容转换为结构化数据
  • 语义分析器：理解需求的语义和意图

3.2.2 任务编排模块 ​

  • 依赖分析器：分析任务间的依赖关系
  • 优化引擎：基于多种算法优化任务安排
  • 资源调度器：合理分配人力和时间资源
  • 风险评估器：评估和预警项目风险

3.2.3 任务管理模块 ​

  • 状态管理器：管理任务的各种状态
  • 进度跟踪器：跟踪任务和项目进度
  • 通知系统：处理各种通知和提醒
  • 协作引擎：支持团队协作功能

3.3 数据模型 ​

3.3.1 任务数据模型 ​

typescript
interface Task {
  id: string;
  title: string;
  description: string;
  priority: 'high' | 'medium' | 'low';
  status: 'pending' | 'in_progress' | 'completed' | 'cancelled';
  assignee?: string;
  estimatedHours: number;
  actualHours?: number;
  dependencies: string[];
  tags: string[];
  createdAt: Date;
  updatedAt: Date;
  dueDate?: Date;
}

3.3.2 项目数据模型 ​

typescript
interface Project {
  id: string;
  name: string;
  description: string;
  tasks: Task[];
  milestones: Milestone[];
  team: TeamMember[];
  startDate: Date;
  endDate?: Date;
  status: 'planning' | 'active' | 'completed' | 'cancelled';
}

4. 用户体验设计 ​

4.1 核心用户流程 ​

4.1.1 PRD导入流程 ​

  1. 用户在编辑器中打开PRD文档
  2. 调用TaskFlow AI解析命令
  3. 系统智能解析文档内容
  4. 展示解析结果供用户确认
  5. 生成初始任务列表

4.1.2 任务规划流程 ​

  1. 系统分析任务依赖关系
  2. AI生成优化的执行计划
  3. 用户调整和确认计划
  4. 系统生成可视化展示
  5. 开始任务执行跟踪

4.1.3 任务执行流程 ​

  1. 系统推荐下一个任务
  2. 用户开始执行任务
  3. 系统跟踪执行进度
  4. 任务完成后更新状态
  5. 自动推荐下一个任务

4.2 界面设计原则 ​

  • 简洁直观：界面简洁，操作直观易懂
  • 中文优先：完全中文界面，符合国内用户习惯
  • 响应迅速：快速响应用户操作
  • 信息丰富：提供充分的上下文信息
  • 可定制化：支持用户自定义界面和工作流

5. 非功能需求 ​

5.1 性能要求 ​

  • 响应时间：本地命令响应时间不超过100ms
  • AI调用：AI模型调用平均响应时间控制在3秒以内
  • 并发支持：支持10个并发用户同时使用
  • 内存占用：内存占用不超过512MB

5.2 可靠性要求 ​

  • 容错机制：AI模型调用失败时有完善的重试机制
  • 数据安全：任务数据定期自动备份
  • 离线支持：网络断开时可使用本地缓存继续部分功能
  • 异常恢复：异常情况下自动恢复到稳定状态

5.3 安全要求 ​

  • 数据隐私：用户数据本地存储，不上传到云端
  • API安全：API密钥本地加密存储
  • 访问控制：支持团队权限管理
  • 审计日志：记录关键操作的审计日志

5.4 兼容性要求 ​

  • 操作系统：支持Windows、macOS、Linux
  • Node.js版本：支持Node.js 14.x及以上版本
  • 编辑器支持：优先支持Cursor和VSCode
  • 浏览器兼容：Web界面支持主流现代浏览器

6. 开发计划 ​

6.1 开发阶段 ​

阶段1：基础架构 (2周) ​

  • 项目框架搭建
  • 核心模块设计
  • MCP服务基础实现
  • 基本CLI命令

阶段2：PRD解析引擎 (3周) ​

  • 文档解析器开发
  • 智能内容提取
  • 结构化转换
  • 测试用例编写

阶段3：任务编排引擎 (3周) ​

  • 依赖分析算法
  • 优化引擎实现
  • 可视化组件
  • 性能优化

阶段4：任务管理系统 (2周) ​

  • 状态管理实现
  • 协作功能开发
  • 通知系统
  • 数据持久化

阶段5：集成与优化 (2周) ​

  • 编辑器集成测试
  • 性能优化
  • 用户体验优化
  • 文档完善

6.2 里程碑 ​

  • M1：基础架构完成，可运行基本MCP服务
  • M2：PRD解析功能完成，可解析简单文档
  • M3：任务编排功能完成，可生成任务计划
  • M4：任务管理功能完成，可跟踪任务状态
  • M5：产品完整功能实现，可正式发布

7. 风险评估 ​

7.1 技术风险 ​

  • AI模型稳定性：国产大模型API可能不稳定
  • 解析准确性：PRD文档格式多样，解析准确性难以保证
  • 性能瓶颈：大型项目的任务编排可能存在性能问题

7.2 产品风险 ​

  • 用户接受度：用户可能不习惯AI驱动的任务管理方式
  • 竞争压力：市场上可能出现类似产品
  • 需求变化：用户需求可能快速变化

7.3 缓解策略 ​

  • 多模型支持：支持多个AI模型，降低单一模型风险
  • 渐进式发布：采用MVP方式，快速验证核心功能
  • 用户反馈：建立快速的用户反馈机制
  • 技术储备：保持技术前瞻性，快速适应变化

8. 成功指标 ​

8.1 功能指标 ​

  • PRD解析准确率达到85%以上
  • 任务编排优化效果提升30%以上
  • 支持至少3种主流国产大模型
  • MCP服务稳定性达到99%以上

8.2 用户指标 ​

  • 首月活跃用户达到500人
  • 用户留存率达到60%以上
  • 用户满意度评分达到4.0/5.0以上
  • 社区贡献者达到10人以上

8.3 技术指标 ​

  • 单元测试覆盖率达到80%以上
  • 关键功能响应时间不超过3秒
  • 系统可用性达到99.5%以上
  • 代码质量评分达到A级以上

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