BlazingDevPalt - 企业级AI生产力工具基座

项目定位

一个基于面向对象设计的企业级开发基座，全面集成AI能力，快速满足各行各业企业数字化智能化需求。

核心特性

• 🤖 AI能力全面集成 - 对话、分析、决策、代码生成
• 🎯 业务场景驱动 - 对话创建订单、智能数据分析、自动获取外部数据
• 🏗️ 面向对象设计 - DDD领域驱动，可扩展、可维护
• 🔌 插件化架构 - 业务场景可插拔，灵活适配各行业
• 🚀 快速交付 - 标准化流程，加速企业数字化转型

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快速开始

环境要求

• Node.js >= 18
• TypeScript >= 5.0
• Claude API Key

安装

# 安装依赖
npm install

# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，填入 API Key

运行

# 开发模式
npm run dev

# 构建项目
npm run build

# 运行测试
npm test

# 启动CLI
npm run cli

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项目结构

BlazingDevPalt/
├── docs/                    # 项目文档
├── src/                     # 源代码
│   ├── core/               # 核心基座
│   ├── ai/                 # AI能力层
│   ├── domains/            # 领域模型
│   ├── scenarios/          # 业务场景
│   └── cli/                # 命令行工具
├── tests/                   # 测试代码
├── examples/               # 示例代码
└── .deliverables/          # 过程成果物

详细说明请查看 项目结构说明

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核心概念

1. 面向对象设计

// 领域对象
class Order extends AggregateRoot {
  static async fromConversation(conversation: string): Promise<Order> {
    // 通过对话创建订单
  }
}

// AI能力
abstract class AICapability {
  abstract execute(input: AIInput): Promise<AIOutput>;
}

// 业务场景
class OrderCreationScenario extends BaseScenario {
  async execute(userIntent: string) {
    // 执行场景
  }
}

2. AI能力集成

• 对话能力 - 自然语言理解与生成
• 分析能力 - 数据智能洞察
• 获取能力 - 外部数据智能抓取
• 决策能力 - 基于上下文的推荐

3. 业务场景

场景	说明	示例
订单创建	通过对话创建订单	“帮我创建一个包含10个iPhone 15的订单”
数据分析	智能数据分析	“分析上个月的销售数据，找出趋势”
数据获取	自动获取外部数据	“获取最新的汇率数据”

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开发路线图

Phase 1: 基础框架 ✨

• 项目结构搭建
• 核心基类实现
• AI集成层实现
• 基础设施层搭建

成果物: .deliverables/phase-01-foundation/

Phase 2: 核心能力 🎯

• 对话创建订单场景
• 数据分析场景
• 外部数据获取场景
• CLI交互界面

成果物: .deliverables/phase-02-core-capabilities/

Phase 3: 扩展能力 🔌

• 多场景插件系统
• 事件驱动机制
• 权限与安全
• 监控与日志

成果物: .deliverables/phase-03-extension/

Phase 4: 企业特性 🏢

• 多租户支持
• 工作流引擎
• API网关
• 部署与运维

成果物: .deliverables/phase-04-enterprise/

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使用示例

对话创建订单

import { OrderCreationScenario } from './scenarios';

const scenario = new OrderCreationScenario();
const order = await scenario.execute("创建一个包含5台MacBook Pro的订单");
console.log(order);

数据分析

import { DataAnalysisScenario } from './scenarios';

const scenario = new DataAnalysisScenario();
const result = await scenario.execute("分析销售数据趋势");
console.log(result);

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文档导航

文档类型	路径
架构设计	docs/01-architecture/
领域模型	docs/02-domain-models/
业务场景	docs/03-scenarios/
AI集成	docs/04-ai-integration/
API文档	docs/05-api/
部署文档	docs/06-deployment/

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技术栈

层级	技术选型
开发语言	TypeScript
AI集成	Claude API / Anthropic SDK
运行时	Node.js / Bun
状态管理	Zustand
数据持久化	Prisma + PostgreSQL
消息队列	RabbitMQ / Redis
CLI工具	Commander.js

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贡献指南

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 开启 Pull Request

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许可证

MIT License - 详见 LICENSE 文件

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联系方式

• 项目地址: https://github.com/your-org/BlazingDevPalt
• 问题反馈: https://github.com/your-org/BlazingDevPalt/issues
• 文档: https://docs.blazingdevpalt.com

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