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1. 优化工作坊列表布局，实现标题与按钮垂直对齐 2. 实现查看结果按钮的防抖功能和加载状态 3. 优化时间排序逻辑，默认按时间降序，点击按钮按时间升序 4. 实现多选功能，勾选框与工作坊名称高度对齐 5. 添加AI结果缓存功能，避免重复API调用 6. 优化空状态显示，居中创建第一个工作坊按钮 7. 完善README.md文档，添加新功能描述和使用指南 8. 调整字体样式，优化视觉效果
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# 多 Agent 决策工作坊
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## 项目概述
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多 Agent 决策工作坊是一个基于 Flask 和 DeepSeek API 的方案评审工具，通过模拟多角色视角的辩论，帮助团队生成全面、客观的决策要点。
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## 核心功能
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1. **工作坊创建与管理**：创建新的决策工作坊，设置工作目标和评审范围。
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2. **多角色配置**：为每个工作坊配置不同的角色（如产品经理、技术专家、用户代表等），每个角色拥有独特的视角和关注点。
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3. **AI 驱动的决策分析**：基于多角色的辩论内容，使用 DeepSeek API 生成全面的决策要点和建议。
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4. **智能排序与筛选**：支持按时间（升序/降序）和名称首字母排序工作坊，默认按时间降序显示最新工作坊。
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5. **批量操作功能**：支持多选工作坊进行批量删除，勾选框显示在右侧空白处，与工作坊名称高度对齐。
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6. **防抖与状态管理**：点击查看结果按钮时，实现防抖功能，避免重复生成结果，并显示加载提示。
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7. **结果缓存**：生成AI结果后自动保存，后续点击查看结果时直接显示已保存结果，无需重复生成。
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8. **优化的用户界面**：工作坊列表标题与右侧按钮字符中心线对齐，创建第一个工作坊按钮在列表方框中居中显示。
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## 使用场景
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- **产品方案评审**：评估新功能或产品方案的可行性和风险。
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- **技术选型决策**：在多种技术方案中进行客观比较和选择。
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- **项目规划评审**：对项目计划、资源分配等进行多维度分析。
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## 快速开始
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### 环境要求
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- Python 3.8+
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- uv 虚拟环境管理工具
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- DeepSeek API 密钥
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### 安装步骤
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1. **克隆项目**
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2. **初始化虚拟环境**
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```bash
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uv init
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```
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3. **安装依赖**
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```bash
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uv add flask requests python-dotenv
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```
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4. **配置 API 密钥**
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创建 `.env` 文件，添加以下内容：
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```
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DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key
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```
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5. **启动应用**
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```bash
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python app.py
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```
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6. **访问应用**
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打开浏览器，访问 `http://localhost:5000`
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## 项目结构
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├── app.py # 主应用文件
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├── .env # 环境变量配置
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├── README.md # 项目说明文档
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├── Project_Design.md # 项目设计文档
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├── requirements.txt # 依赖项列表
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└── templates/ # HTML 模板文件
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├── index.html # 首页
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├── create_workshop.html # 创建工作坊页面
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├── configure_roles.html # 配置角色页面
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├── start_debate.html # 开始辩论页面
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└── results.html # 查看结果页面
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## 使用指南
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1. **创建工作坊**：在首页点击"创建新工作坊"，填写工作坊名称和目标。
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2. **配置角色**：为工作坊添加不同的角色，每个角色需要设置名称和视角。
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3. **开始辩论**：选择角色，输入该角色的观点和建议。
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4. **查看结果**：点击"查看结果"按钮，系统会基于所有角色的辩论内容，生成决策要点和建议。首次点击会生成结果并显示加载提示，后续点击会直接显示已保存的结果。
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5. **排序工作坊**：点击"按时间排序"按钮可按创建时间升序排列工作坊，默认状态下工作坊按创建时间降序显示。点击"按名称首字母排序"按钮可按名称字母顺序排列工作坊。
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6. **批量操作**：点击"多选"按钮进入多选模式，勾选工作坊后可进行批量删除操作。多选模式下，勾选框会显示在工作坊名称右侧，与名称高度对齐。
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7. **保存最终决策**：在查看结果页面，填写最终决策后点击"保存最终决策"按钮，系统会保存决策并自动跳转到首页。
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## 技术栈
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- **后端**：Python, Flask
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- **前端**：HTML, CSS, Jinja2 模板
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- **AI 集成**：DeepSeek API
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- **环境管理**：uv
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## 许可证
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MIT
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## 孙子舒 2411020120 陈敬峰 2411020229
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## 心得
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通过本次多 Agent 决策工作坊项目的开发，我深刻体会到了多角色视角在决策过程中的重要性。在实际开发中，我们常常需要从不同角度审视问题，而本系统通过模拟多角色辩论的方式，能够帮助团队更全面地分析方案，避免片面决策。
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在技术实现上，我学习了如何使用 Flask 框架快速搭建 Web 应用，并整合 DeepSeek API 实现 AI 功能。同时，通过使用 uv 管理虚拟环境和依赖，使得项目环境配置更加简便和规范。
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项目开发过程中，我重点关注了用户体验的优化：从调整工作坊列表的布局对齐，到实现查看结果按钮的防抖功能，再到优化时间排序逻辑，每一个细节的改进都让系统更加易用和直观。特别是在实现 AI 结果缓存功能时，我意识到良好的状态管理对于提升用户体验至关重要，它不仅减少了重复的 API 调用，还让用户能够即时查看已生成的结果。
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此外，我还体验了从需求分析、设计、编码到测试的完整开发流程，提高了解决实际问题的能力。在处理多选框布局、排序逻辑等细节问题时，我学会了如何平衡功能实现与视觉效果，确保系统既实用又美观。
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在未来的学习中，我将继续探索更多 AI 与 Web 应用结合的场景，提升系统的智能化水平。同时，我也会更加注重用户体验的细节，努力开发出更加人性化的应用。
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最后，感谢老师和同学们在项目过程中给予的帮助和指导。
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