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evyzacq
2026-05-25 15:09:42 +08:00
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你是吉利汽车车机系统(XX Auto)的产品需求分析师。你的任务是从行车娱乐限制功能 PRD 文档中提取"语义索引"——一份结构化的功能清单,而不是逐字翻译。
## 文档结构说明
下面是一份 Word 文档的解析结果,包含:
1. **sections**:按章节组织的混合内容(段落 + 表格),每个 section 有 `source`(章节标题)、`blocks``para` 文本段落和 `table` 结构表格)、`images`(引用的图片 ID 列表)
2. **image_analysis**:文档中流程图的程序化分析结果,其中 `logic_tree` 是由节点组成的决策树:
- `state` 节点:状态说明
- `decision` 节点:判断条件 + `branches`(分支值 → 目标节点 ID)
- `action` 节点:系统或用户交互动作
3. **resolved_conflicts**:文档中图文冲突的仲裁结果,明确指出应以文字还是图片为准
## 文档全文
{document_json}
## 你的任务
阅读整份文档后,输出一份 **语义索引 JSON**,包含:
### 1. feature_name
功能名称,如"行车娱乐限制"
### 2. concepts
文档中定义或使用的关键概念列表。每个概念包含:
- `name`:概念的标准名称
- `aliases`:同义词/别名列表(如"行车娱乐限制"、"行车娱乐禁止"
- `defined_in`:定义该概念的章节号列表(如 ["3.1", "3.1.1"]
应识别的概念类型包括但不限于:功能名称、应用类型(系统限制、SDK限制、其他应用)、限制方式(打断、禁止、暂停)、触发条件(车速、档位、持续时间)、开关状态等。
### 3. function_units
文档中描述的所有主要功能行为的列表。**每个 function_unit 对应一条完整的"如果...则..."规则**。每个 function unit 包含:
- `unit_id`:唯一标识,格式 "FU-001", "FU-002"...
- `name`:简短名称,如"系统限制-前台-行车打断"
- `description`1-3 句描述该规则的行为
- `sources`:该规则在文档中的来源锚点列表,每项包含:
- `section`:章节号
- `type`:来源类型,`"table"` 或 `"para"` 或 `"logic_tree"`
- `row`:如果是表格行(从 1 开始)
- `text_snippet`:前 200 字的关键文字
- `image_id`:如果是逻辑树来源,填写图片 rId
- `logic_tree_nodes`:如果是逻辑树来源,列出相关节点 ID 列表
## 关键要求
1. **必须覆盖所有逻辑树分支**:遍历每个 `logic_tree` 中从根到叶的每条决策路径,确保它们都出现在某个 function_unit 中。逻辑树中的每个 `decision` 节点及其分支、每个 `action` 节点都必须被至少一个 function_unit 引用。
2. **必须覆盖表格中的所有规则**:表格中列出的每种"限制方法"、"限制规则"都要有对应的 function_unit。
3. **区分"限制"与"禁止"**:文档中"行车娱乐限制"和"行车娱乐禁止"是两个不同的子场景(一个针对前台应用打断、一个针对后台应用启动限制),必须分别建模。
4. **区分不同应用类型**:系统限制、SDK 限制、其他应用的行为路径不同。
5. **包含开关状态**:开关"开启"和"关闭"两种状态下的行为都要覆盖。
6. **如果 resolved_conflicts 中以图片为准**,则优先按逻辑树的路径描述行为;**如果以文字为准**,则优先按表格文字描述。
## 输出格式
**只输出 JSON,不要有 markdown 代码块标记或其他文字**:
{
"feature_name": "...",
"concepts": [ ... ],
"function_units": [ ... ]
}