如何写好一篇技术方案

简介: 本项目旨在升级知识库基础能力,优化目录与文档管理体验,提升拖拽交互流畅度。通过整合功能模块、流程图、UML及时序图等设计,完善系统架构与API接口,统一管理界面,提升用户使用效率与产品体验。

变更记录
记录每次修订的内容,方便追溯。

项目背景
对本次项目的背景以及目标进行描述,方便开发者理解需求,对齐上下文。
知识库基础能力的升级,解决以下问题:
● 目录与文档管理分布在不同的页面,用户无法区分两者区别。
● 目录拖拽体验不够流畅,交互细节体验不佳。
相关资料
PRD、设计稿等相关资料,可以通过插入“语雀内容”卡片快速引入关联的语雀文档
也可以通过“本地文件”、“附件”上传其他资料。
https://www.yuque.com/templates/ye52sh/fxrz8f
参与人
项目负责人 ...
产品经理 ...
设计师 ...
工程师 ...
功能模块
通过插入“思维图”卡片、“表格”卡片,描述本项目涉及到的功能与场景。

流程图
通过“流程图”卡片对系统流程进行梳理。

UML 图
通过“UML 图”卡片可以绘制类图、组件图等系统架构图,梳理系统架构。

时序图
通过“UML 图”卡片可以绘制时序图来梳理系统调用时序。

数据库设计
CREATE TABLE IF NOT EXISTS tables
(
id BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',
name VARCHAR(16) NOT NULL COMMENT '名称',
type VARCHAR(32) NOT NULL COMMENT '类型',
PRIMARY KEY (id)
) DEFAULT CHARACTER SET = utf8mb4 COMMENT = '数据表';
API 设计
● 可以借鉴华为API:https://support.huaweicloud.com/api-iothub/iot_06_v5_0052.html#section6

获取单篇文档
GET /docs/:id?raw=0
请求参数
参数 类型 描述
id Integer 文档 id
raw Boolean raw=1 返回文档最原始的格式
响应格式
{
"data": {
"id": 100,
"title": "标题",
"description": "描述",
"body": "文档正文内容",
"body_draft": "文档草稿内容",
"status": 0
}
}
排期
通过“日历卡片”或者“思维图”卡片的时间轴视图,对研发时间计划进行排期。

相关文章
|
6月前
|
数据采集 人工智能 自然语言处理
重磅干货|《AI时代数据治理白皮书》正式发布!
AI时代,数据质量决定智能上限。阿里巴巴Dataphin推出《AI时代数据治理白皮书》,提出“好数据×好知识=真智能”,详解面向AI的四层治理体系,揭示如何以高质量数据驱动智能化转型,助力企业构建核心竞争力。
1076 0
|
人工智能 算法 IDE
大厂笔试刷题小妙招
在AI技术飞速发展的今天,程序员如何借助AI突破职业瓶颈?阿里云推出的通义灵码插件提供了答案。这款智能编码助手已全面升级,支持qwen 2.5、qwen 2.5-max及qwq-plus模型,在代码生成与算法解题能力上表现卓越。它能为开发者提供详细的解题思路和完整的代码细节,让每个IDE窗口成为大厂笔试的通关秘籍。无论是暑期实习还是春招,通义灵码都能帮助解决项目问题,提升笔试能力,助力获取大厂offer。
大厂笔试刷题小妙招
|
数据采集 前端开发 JavaScript
金融数据分析:解析JavaScript渲染的隐藏表格
本文详解了如何使用Python与Selenium结合代理IP技术,从金融网站(如东方财富网)抓取由JavaScript渲染的隐藏表格数据。内容涵盖环境搭建、代理配置、模拟用户行为、数据解析与分析等关键步骤。通过设置Cookie和User-Agent,突破反爬机制;借助Selenium等待页面渲染,精准定位动态数据。同时,提供了常见错误解决方案及延伸练习,帮助读者掌握金融数据采集的核心技能,为投资决策提供支持。注意规避动态加载、代理验证及元素定位等潜在陷阱,确保数据抓取高效稳定。
447 17
|
存储 JSON NoSQL
MongoDB常用命令
本文介绍了将文章评论数据存储到MongoDB中的操作方法,包括数据库和集合的基本操作。主要内容涵盖:选择与创建数据库(如`articledb`)、数据库删除、集合的显式与隐式创建及删除、文档的CRUD操作(插入、查询、更新、删除)。此外,还详细说明了分页查询、排序查询以及统计查询的方法,例如使用`limit()`、`skip()`实现分页,`sort()`进行排序,`count()`统计记录数。通过实例展示了如何高效管理MongoDB中的数据。
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
《片上网络,如何让硬件加速系统通信“快人一步”》
片上网络(NoC)作为提升硬件加速系统通信效率的核心技术,正逐渐成为科技领域的焦点。它借鉴计算机网络概念,在芯片内构建复杂高效的通信网络,确保各组件间信息快速传递。NoC通过节点和链路组成,采用不同拓扑结构优化性能,如网状、环形等。高效路由算法、流量控制机制及拓扑结构优化是其关键技术,旨在解决带宽瓶颈、延迟等问题,推动人工智能和高性能计算发展。
443 14
|
人工智能 运维 监控
云卓越架构:企业稳定性架构体系和AI业务场景探秘
本次分享由阿里云智能集团公共云技术服务部上海零售技术服务高级经理路志华主讲,主题为“云卓越架构:企业稳定性架构体系和AI业务场景探秘”。内容涵盖四个部分:1) 稳定性架构设计,强调高可用、可扩展性、安全性和可维护性;2) 稳定性保障体系和应急体系的建立,确保快速响应和恢复;3) 重大活动时的稳定重宝策略,如大促或新业务上线;4) AI在企业中的应用场景,包括智能编码、知识库问答、创意广告生成等。通过这些内容,帮助企业在云计算环境中构建更加稳定和高效的架构,并探索AI技术带来的创新机会。
|
C语言
【C语言】符号优先级详解 -《谁与争锋 ! 》
理解C语言中的运算符优先级和结合性是编写正确代码的关键。本文详细介绍了C语言中的各种运算符、它们的优先级和结合性,并通过示例展示了如何正确使用这些运算符。掌握这些知识,将有助于编写出逻辑严谨、结构清晰的C语言程序。
807 8
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【AI系统】推理系统引言
本文深入探讨了推理系统与推理引擎的概念及其实现方法,涵盖模型小型化、离线优化压缩、在线部署与优化等多个方面。通过具体应用实例,如人脸Landmark识别、人脸检测与手势识别等,展示了推理系统在实际场景中的强大功能。同时,文章还讨论了维护推理系统时需考虑的关键问题,包括API设计、数据质量保障、网络延迟优化等,为读者提供了全面的理论与实践指南。
578 6
|
消息中间件 数据采集 运维
一份运维监控的终极秘籍!监控不到位,宕机两行泪
【10月更文挑战第25天】监控指标的采集分为基础监控和业务监控。基础监控涉及CPU、内存、磁盘等硬件和网络信息,而业务监控则关注服务运行状态。常见的监控数据采集方法包括日志、JMX、REST、OpenMetrics等。Google SRE提出的四个黄金指标——错误、延迟、流量和饱和度,为监控提供了重要指导。错误监控关注系统和业务错误;延迟监控关注服务响应时间;流量监控关注系统和服务的访问量;饱和度监控关注服务利用率。这些指标有助于及时发现和定位故障。
1110 2
|
Dubbo Java 应用服务中间件
剖析Tomcat线程池与JDK线程池的区别和联系!
剖析Tomcat线程池与JDK线程池的区别和联系!
638 0
剖析Tomcat线程池与JDK线程池的区别和联系!

热门文章

最新文章

下一篇
开通oss服务