自主技术学习引擎

Phase 62 | v3.0.0 | 5 IPC 处理器 | 2 张新数据库表

核心特性

🔍 技术栈自动检测: 识别 8+ 种清单文件（package.json/pom.xml/Cargo.toml 等），提取语言、框架和构建工具
📚 最佳实践提取: 从代码库、文档和社区三种来源提取可复用模式和编码约定
🧪 置信度评估: 自动对实践进行置信度评分，高置信度（>=0.85）自动提升
🛠️ 技能合成: 将验证过的最佳实践自动转化为可执行的 Skill 技能
🌐 多语言生态: 覆盖 JS/TS、Java、Kotlin、Python、Rust、Go、Ruby、PHP 八大生态

系统架构

┌──────────────┐
│  Project     │
│  Codebase    │
└──────┬───────┘
       │ 扫描清单文件
       ▼
┌──────────────────────────────────┐
│       Tech Learning Engine       │
│  ┌────────────┐  ┌────────────┐ │
│  │ Stack      │  │ Practice   │ │
│  │ Detector   │  │ Extractor  │ │
│  │ (8种清单)  │  │ (3种来源)  │ │
│  └─────┬──────┘  └─────┬──────┘ │
│        │               │        │
│  ┌─────▼───────────────▼──────┐ │
│  │    Skill Synthesizer       │ │
│  │    (置信度 >= 0.85 → Skill)│ │
│  └────────────┬───────────────┘ │
└───────────────┼─────────────────┘
                │
       ┌────────▼────────┐
       │  SQLite (2表)   │
       │  tech_stack_    │
       │  profiles /     │
       │  learned_       │
       │  practices      │
       └─────────────────┘

概述

Phase 62 为 ChainlessChain 引入自主技术学习能力，AI 可自动检测项目技术栈、从最佳实践中提取模式，并将高置信度模式合成为新技能。

核心目标:

技术栈感知: 自动检测语言/框架/构建工具
最佳实践提取: 从项目代码和文档中提取可复用模式
技能合成: 将验证过的实践自动转化为 Skill
多语言支持: 覆盖 8+ 种主流技术生态

支持的技术生态

清单文件	语言/框架	构建工具
`package.json`	JavaScript/TypeScript, React/Vue	npm/yarn/webpack
`pom.xml`	Java, Spring Boot	Maven
`build.gradle`	Kotlin/Java, Android	Gradle
`requirements.txt`	Python, Django/Flask/FastAPI	pip
`Cargo.toml`	Rust	Cargo
`go.mod`	Go	Go Modules
`Gemfile`	Ruby, Rails	Bundler
`composer.json`	PHP, Laravel	Composer

核心功能

1. 技术栈检测

javascript

const profile = await window.electronAPI.invoke('tech-learning:detect-stack', {
  projectPath: '/path/to/project'
});

console.log(profile);
// {
//   id: 'tsp-001',
//   projectPath: '/path/to/project',
//   manifestType: 'package.json',
//   languages: ['TypeScript', 'JavaScript'],
//   frameworks: ['Vue 3', 'Electron'],
//   buildTools: ['Vite', 'esbuild'],
//   status: 'COMPLETE'
// }

2. 最佳实践提取

javascript

const practices = await window.electronAPI.invoke('tech-learning:extract-practices', {
  profileId: 'tsp-001',
  source: 'codebase'  // 'codebase' | 'documentation' | 'community'
});

// practices: [
//   {
//     id: 'lp-001',
//     title: 'Singleton + Factory 模式',
//     category: 'DESIGN_PATTERN',
//     confidence: 0.92,
//     status: 'PROMOTED',   // 置信度≥0.85 自动提升
//     pattern: 'class + _instance + getFactory()'
//   },
//   ...
// ]

3. 技能合成

javascript

// 从已验证的实践合成新技能
const skill = await window.electronAPI.invoke('tech-learning:synthesize-skill', {
  practiceId: 'lp-001'
});
// { skillId: 'sk-auto-001', name: 'Singleton Factory', source: 'learned' }

4. 查询接口

javascript

// 获取技术栈档案列表
const profiles = await window.electronAPI.invoke('tech-learning:get-profiles', {
  filter: { status: 'COMPLETE' }
});

// 获取已学习的实践
const allPractices = await window.electronAPI.invoke('tech-learning:get-practices', {
  filter: { profileId: 'tsp-001', status: 'PROMOTED' }
});

实践状态

状态	说明
EXTRACTED	已提取，待验证
VERIFIED	人工确认有效
PROMOTED	自动提升（置信度 ≥ 0.85）或人工提升

IPC 通道

通道	参数	返回值
`tech-learning:detect-stack`	`{ projectPath }`	技术栈档案
`tech-learning:get-profiles`	`{ filter? }`	档案列表
`tech-learning:extract-practices`	`{ profileId, source? }`	实践列表
`tech-learning:get-practices`	`{ filter? }`	实践列表
`tech-learning:synthesize-skill`	`{ practiceId }`	合成的技能

配置参考

javascript

// tech-learning 引擎配置
const techLearningConfig = {
  // 技术栈检测
  stackDetection: {
    // 目录扫描最大深度（层）
    maxDepth: 5,

    // 最大扫描文件数
    maxFiles: 500,

    // 支持的清单文件类型（按优先级排序）
    manifestPriority: [
      'package.json', 'pom.xml', 'build.gradle',
      'Cargo.toml', 'go.mod', 'requirements.txt',
      'Gemfile', 'composer.json'
    ]
  },

  // 最佳实践提取
  practiceExtraction: {
    // 置信度自动提升阈值（>= 此值自动升为 PROMOTED）
    autoPromoteThreshold: 0.85,

    // 单次提取最大实践数
    maxPracticesPerRun: 50,

    // 实践来源权重（影响置信度计算）
    sourceWeights: {
      codebase: 1.0,
      documentation: 0.85,
      community: 0.7
    }
  },

  // 技能合成
  skillSynthesis: {
    // 仅允许 PROMOTED 状态的实践合成技能
    requirePromotedStatus: true,

    // 合成技能的来源标注
    skillSourceLabel: 'learned'
  }
};

性能指标

操作	目标	实际	状态
技术栈检测（500 文件项目）	< 3s	~1.2s	✅
最佳实践提取（codebase 来源）	< 5s	~2.8s	✅
置信度评分计算	< 100ms/条	~35ms	✅
技能合成写入	< 200ms	~90ms	✅
档案列表查询	< 100ms	~28ms	✅
多语言冲突检测	< 500ms	~180ms	✅

测试覆盖率

✅ tech-learning-engine.test.js — 引擎初始化、端到端检测流程、多语言项目处理（20 个用例）

✅ stack-detector.test.js — 8 种清单文件解析、语言/框架/构建工具提取、扫描深度限制（24 个用例）

✅ practice-extractor.test.js — 三种来源提取（codebase/documentation/community）、置信度计算、自动提升逻辑（18 个用例）

✅ skill-synthesizer.test.js — PROMOTED 状态门控、技能结构生成、learned 来源标注（12 个用例）

✅ tech-learning-ipc.test.js — 5 个 IPC 通道参数验证与返回值格式（15 个用例）

✅ tech-learning-db.test.js — tech_stack_profiles 和 learned_practices 表 CRUD、关联查询（10 个用例）

总测试数: 99 个用例，覆盖率 > 91%

数据库表

tech_stack_profiles

字段	类型	说明
id	TEXT PK	档案 ID
project_path	TEXT	项目路径
languages	JSON	检测到的语言列表
frameworks	JSON	检测到的框架列表
build_tools	JSON	检测到的构建工具
manifest_type	TEXT	清单文件类型
status	TEXT	DETECTED/ANALYZING/COMPLETE
details	JSON	详细信息
created_at	INTEGER	创建时间

learned_practices

字段	类型	说明
id	TEXT PK	实践 ID
profile_id	TEXT FK	关联技术栈档案
title	TEXT	实践标题
description	TEXT	详细描述
category	TEXT	分类（设计模式/编码约定/...）
confidence	REAL	置信度（0-1）
status	TEXT	EXTRACTED/VERIFIED/PROMOTED
source	TEXT	来源
pattern	TEXT	模式描述
created_at	INTEGER	创建时间

关键文件

文件	职责	行数
`src/main/ai-engine/tech-learning-engine.js`	自主技术学习核心引擎	~400
`src/main/ai-engine/stack-detector.js`	技术栈检测器（8 种清单）	~300
`src/main/ai-engine/practice-extractor.js`	最佳实践提取器	~280
`src/main/ai-engine/skill-synthesizer.js`	技能合成器	~220
`src/main/ipc/ipc-tech-learning.js`	IPC 处理器注册	~100

使用示例

检测项目技术栈

打开「技术学习」页面，输入项目路径
点击「检测技术栈」，系统自动扫描清单文件
查看检测结果：语言、框架、构建工具
技术栈档案自动保存到数据库供后续使用

提取最佳实践

选择已有的技术栈档案
选择提取来源：codebase（代码库）/ documentation（文档）/ community（社区）
系统自动分析并提取可复用的编码模式
查看每条实践的置信度评分，高于 0.85 自动提升为 PROMOTED

合成新技能

在已提取的实践列表中，选择 PROMOTED 状态的实践
点击「合成技能」，系统将实践转化为可执行的 Skill
新技能自动注册到技能系统，可在 skill list 中查看
合成的技能标注来源为 learned，与内置技能区分

故障排查

问题	可能原因	解决方案
技术栈检测失败	项目路径无效或无清单文件	确认路径存在且包含 package.json 等清单文件
检测到的语言不准确	清单文件内容不完整	补充 dependencies/devDependencies 信息
实践提取为空	项目代码量过少或模式不明显	使用更大的项目或切换到 documentation 来源
置信度评分过低	提取的模式出现频率低	累计更多代码样本后重新提取
技能合成失败	实践状态非 PROMOTED	确认实践置信度 >= 0.85 或手动提升状态
多语言检测冲突	项目包含多种清单文件	系统按优先级选择，可手动指定主清单文件

安全考虑

本地分析: 所有技术栈检测和实践提取在本地完成，代码不上传到外部服务
路径访问控制: 技术栈检测仅扫描指定目录下的清单文件，不访问敏感文件
置信度门控: 仅高置信度（>= 0.85）实践可合成技能，防止低质量模式传播
技能来源标注: 合成技能明确标注 learned 来源，与官方内置技能区分
数据持久化加密: 技术栈档案和实践数据存储在加密数据库中
扫描深度限制: 目录扫描最大深度 5 层、最多 500 文件，防止资源耗尽
模式审核: 合成的技能在首次使用前可由用户确认，防止不当模式生效

自主技术学习引擎

核心特性

系统架构

概述

支持的技术生态

核心功能

1. 技术栈检测

2. 最佳实践提取

3. 技能合成

4. 查询接口

实践状态

IPC 通道

配置参考

性能指标

测试覆盖率

数据库表

tech_stack_profiles

learned_practices

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关键文件

使用示例

检测项目技术栈

提取最佳实践

合成新技能

故障排查

安全考虑

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性能指标 ​

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