Alfred 路线图（Version / Milestone）¶
⚠️ 本文件属于 v0.1 基线草稿，已作废。 当前权威规范见顶层
DATA_MODEL_V2、UPLOAD_WORKFLOW、ADR 0009–0017。本文档仅供历史追溯。
0. 分期原则¶
- 每个版本自身可用，不是"半成品堆叠"。
- 后端优先（用户已确认："先把后端 DB 与 API 全套做扎实"）。
- TDD：每个 Issue 先写失败测试，再写实现。
- 一个版本内不引入两项重依赖（例：LaTeX 编译不和数据模型重构同期做）。
v0.1 — ingest 打通摄入闭环 🎯 当前目标¶
目标：能对 Alfred 说一句话/发一张截图，它把结构化数据存进 PostgreSQL，并能查回来。
| # | 交付项 |
|---|---|
| 1 | 仓库骨架：pyproject.toml(uv) / docker-compose.yml(PG16) / .env.example / Makefile |
| 2 | 配置层 Settings（pydantic-settings）+ 数据库会话 + Alembic 初始化 ✅ |
| 3 | 全部 13 张实体表 + entity_link + 审计表的 SQLModel 定义与首次迁移 ✅ |
| 4 | Provider 抽象：LLMProvider / VisionProvider / STTProvider Protocol + OpenAI 兼容实现 + FakeProvider ✅ |
| 5 | GET /health、GET /v1/llm-ping ✅ |
| 6 | Services 层核心 Action 原语：upsert_company / upsert_position / upsert_person / create_note / create_event / create_reminder / add_tags / link ✅ |
| 7 | Skill 框架：SkillManifest 校验、registry 扫描加载、模板渲染、schema 校验与纠错重试、Action 执行器（事务 + dry-run） ✅ |
| 8 | 内置技能三件套：extract_job（声明式）、capture_note（声明式，兼兜底）、coffee_chat（脚本式，含分块）✅ |
| 9 | POST /v1/attachments + STT / 视觉转写 ✅ |
| 10 | POST /v1/ingest（四模态）、GET /v1/ingest/{id}、POST /v1/ingest/{id}/retry ✅ |
| 11 | 基础 CRUD：companies / positions / people / notes ✅ |
| 12 | pytest 体系：service 单测 + skill 单测（Fake provider）+ API 契约测 ✅ |
验收：
- 发一段"字节量化岗，8/30 截止，想投"的文字 → 库里出现 company + position + reminder，GET /v1/positions 能查到
- 发一段 1 万字 coffee chat 转写 → 自动分块、合并、建出 person + event + 待办提醒
- 拔掉 API key → ingest 仍返回 partial，原始输入被存成 note，不报 500
- pytest 在无 key、无外网环境全绿
v0.2 — relationships 网状关联与万能过滤¶
目标：兑现"任何东西都能当 filter"。
| # | 交付项 |
|---|---|
| 1 | POST/DELETE /v1/links，relation 受控词表校验 |
| 2 | GET /v1/entities/{type}/{id}/links 与 /graph?depth=（递归 CTE，深度≤3、节点≤200） |
| 3 | POST /v1/query 通用过滤端点（实体类型 / 关联对象 / 标签 / 时间段 / 状态 / 全文） |
| 4 | GET /v1/timeline（按天分桶，合并 event/application/interview/note） |
| 5 | 全文检索：tsvector 生成列 + GIN；pg_trgm 模糊匹配公司名/人名 |
| 6 | Tag 体系与 namespace，GET /v1/meta/vocab |
| 7 | 异步 ingest（async=true + 轮询），长录音不再阻塞请求 |
验收：能一次查出"和某个人相关的、带 quant 标签的、7 月发生的所有笔记与事件"。
v0.3 — documents 简历与 Cover Letter¶
目标：投递时用了哪版 CV/CL，永远查得到；AI 能针对岗位改简历。
| # | 交付项 |
|---|---|
| 1 | document_asset / document_version API + 版本链 + diff |
| 2 | POST /v1/documents/{id}/tailor：针对 position_id 出修改建议 / 生成新版本 |
| 3 | 新技能 tailor_resume（脚本式：读岗位要求 → 对照简历 → 逐段改写 → 存新版本 + diff 摘要） |
| 4 | 新技能 parse_submission：从投递回执截图/粘贴文本还原投递信息，回填 application |
| 5 | POST /v1/applications 全流程：状态机校验 + CV/CL 版本绑定 |
| 6 | （评估）LaTeX 编译：独立 texlive 容器 + /compile 端点，见 ADR-0006 |
验收：从一次投递记录一跳拿到当时的 CV 完整 LaTeX 源码。
v0.4 — tracking 面试、Offer 与提醒引擎¶
目标：投递之后的全流程不再靠记忆。
| # | 交付项 |
|---|---|
| 1 | interview 全 API：轮次、类型、面试官关联、问题记录、自评与感受 |
| 2 | offer 全 API：薪资拆项、横向对比、谈判记录 |
| 3 | 提醒引擎：APScheduler 每分钟扫描 → 触发 → 写 event(reminder_fired)；snooze / done |
| 4 | 自动提醒规则：岗位截止前 N 天、投递后 N 天无回应转 ghosted 并提醒、面试后跟进 |
| 5 | 新技能 log_interview（语音复盘 → 结构化问题清单 + 感受 + 下次跟进） |
| 6 | GET /v1/stats/funnel 与 GET /v1/stats/activity |
验收：面完一场用语音复盘 → 自动建 interview 记录 + 3 天后的跟进提醒；漏斗看板显示本月转化率。
v0.5 — web 前端最小可用（alfred-web 仓库启动）¶
目标：不用 curl 也能用。
| # | 交付项 |
|---|---|
| 1 | Taro + React + TS 脚手架，openapi-typescript 生成类型 |
| 2 | 对话页：文字输入 + 录音 + 图片上传 + 链接粘贴 → 调 /v1/ingest，展示 summary_md 与创建的实体 |
| 3 | 列表与详情页：职位 / 投递 / 笔记 / 人脉 |
| 4 | 万能筛选页（对接 POST /v1/query）+ 时间轴 |
| 5 | 提醒中心 |
| 6 | H5 与微信小程序双端跑通 |
v0.6 — knowledge 资料消化与人脉画像¶
| # | 交付项 |
|---|---|
| 1 | 新技能 digest_resource：经验帖/文章 → 结构化要点，自动链到职位类别或公司 |
| 2 | 人物滚动画像：每次交互后增量更新 person.summary_md |
| 3 | 关系图可视化端点（供前端画网状图） |
| 4 | 相似岗位推荐（基于 tag + embedding，可选） |
v1.0 — 通用助理与上云¶
目标：求职季结束后，Alfred 继续服务于工作与社交。
| # | 交付项 |
|---|---|
| 1 | 去求职化的通用视图：项目 / 目标 / 人脉 / 日志 |
| 2 | 鉴权（单用户 token → 可选多用户） |
| 3 | Skill 脚本沙箱：子进程隔离 + 资源限额 + 网络白名单（多用户前置条件） |
| 4 | 附件切换对象存储（S3 兼容），Storage 接口已预留 |
| 5 | 真实推送通道：邮件 / 微信 |
| 6 | 部署：Docker 镜像 + 备份策略（pg_dump 定时） |
6. 版本与依赖关系¶
flowchart LR
A["v0.1 ingest<br/>摄入闭环"] --> B["v0.2 relationships<br/>网状过滤"]
A --> C["v0.3 documents<br/>简历版本"]
B --> D["v0.4 tracking<br/>面试/Offer/提醒"]
C --> D
B --> E["v0.5 web<br/>前端最小可用"]
D --> E
E --> F["v0.6 knowledge<br/>资料与画像"]
F --> G["v1.0<br/>通用助理 · 上云"]7. GitHub 跟踪方案（MCP）¶
用户已确认使用 GitHub MCP 建立 milestone / issues / label 跟踪。
7.1 Milestone¶
每个版本一个 Milestone，标题与本文一致：
v0.1-ingest · v0.2-relationships · v0.3-documents
v0.4-tracking · v0.5-web · v0.6-knowledge · v1.0-assistant
Milestone 描述 = 本文对应章节的「目标 + 验收」。
7.2 Label（标签体系）¶
| 类别 | 标签 |
|---|---|
| 层次 | area:models area:services area:skills area:providers area:api area:infra area:docs area:web |
| 类型 | type:feature type:bug type:refactor type:test type:chore |
| 优先级 | p0-blocker p1-high p2-normal p3-later |
| 流程 | needs-design needs-decision（需要写 ADR）good-first-task |
7.3 Issue 约定¶
- 一个 Issue = 一个可独立交付、可独立测试的单元（对应上文表格的一行）
- 标题格式：
[area] 动词 + 对象，例：[skills] 实现 SkillManifest 校验与 registry 扫描加载 - 正文模板：
## 目标
（这个 Issue 做完之后，什么变成可能了）
## 验收标准
- [ ] 可观察的行为 1
- [ ] 可观察的行为 2
## 测试（TDD，先写）
- [ ] tests/xxx_test.py::test_yyy
## 关联
Milestone: v0.1-ingest ｜ ADR: ADR-0004 ｜ 依赖: #12
7.4 分支与提交¶
- 分支：
feat/<issue-no>-<slug>，例feat/17-skill-registry - 提交：Conventional Commits（
feat(skills): .../fix(api): .../docs(adr): ...） - PR 描述里写
Closes #17，合并自动关闭 Issue 并计入 Milestone 进度
7.5 Git Tag¶
每个 Milestone 全部关闭后打 tag：v0.1.0、v0.2.0…，并在 Release Notes 里附该版本的验收结论。
7.6 执行说明¶
GitHub MCP 在实现期连接。首次连通后按本文一次性创建：7 个 Milestone + 全套 Label + v0.1 的 12 个 Issue（后续版本的 Issue 在进入该版本时再建，避免过早细化）。