<!--
---
title: Arabica Release  Sprint 功能开发规划
description: 全面规划 Arabica (v1.0.0) 版本的 5 个渐进式 Sprint 迭代目标，遵循敏捷迭代原则，涵盖从底层 MCP 基础设施建设、思维框架组装，到递归深度研究算法攻坚与本地 PKM 融合的完整演进路径。
type: Feature Design
version: v1.0.0 (Arabica)
file: arabica-release-sprint-design.md
author: Gitconomy Research-郭晧
date: 2026-03-05
tags:
  - Project Caffeine
  - MVP
  - Sprint 规划
  - 开发路线图
  - Deep Research
  - MCP
license: CC BY-SA 4.0
status: Active
---
-->
# Arabica Release Sprint 功能开发规划

## 🏁 Sprint 1：本地基础设施与单点能力验证 (已完成)

**概述**： 本次迭代的核心目标是搭建零网络开销的底层标准通信，跑通大模型对本地知识库的安全读取与基础策略生成的物理链路。系统在一套代码中集成了官方 MCP SDK（支持 Cherry Studio 的 `stdio` 标准通信），无缝接入本地 Obsidian 目录，并通过 VS Code 跑通了完美的源码级断点联调工作流。

|功能模块|详细说明|
|---|---|
|**底层架构 (stdio) 初始化**|初始化基于 Node.js 的主入口 `src/app.ts`，负责建立标准输入输出传输层，并向客户端注册工具字典。|
|**本地资源安全挂载**|开发 `src/services/resourceService.ts`，实现 `list_local_notes` 和 `read_local_note` 工具，并带有严格路径防穿越（Path Traversal）安全校验。|
|**提示词策略引擎建设**|开发 `src/services/promptService.ts`，提供纯本地业务逻辑，负责核心的 **5 Whys 框架生成**。|
|**全链路源码级联调配置**|配置 `tsconfig.json` 生成 `sourceMap`，并在 `.vscode/launch.json` 中映射 `dist` 目录，实现在 Cherry Studio 挂载 `--inspect=9229` 参数的源码级断点拦截。|

---

##  Sprint 2：提示词策略 Server (S2) 建设与多维思维引擎组装

**概述**： 本次迭代的核心目标是全面扩充系统的“大脑”——**S2 (提示词策略 Server)**。通过引入 MCP 的 `Prompts` 原语，系统将写入多种静态思维框架模板，让大模型在面对用户模糊的自然语言提问时，能够主动调用这些标准化的模板来规范交互结构和意图拆解逻辑，彻底打通基于思维框架的单次分析闭环。

|功能模块|详细说明|
|:--|:--|
|**MCP Prompts 原语接入**|启用 MCP 规范中的第三大核心系统原语 `Prompts`。开发 `prompts/list` 和 `prompts/get` 接口，将各种思维框架作为可复用的模板暴露给大模型，帮助其构造标准化的交互结构，降低每次对话所需的前置上下文长度。|
|**多维静态思维框架扩展**|在 Sprint 1 的 5 Whys 基础上，向 S2 写入并注册更多经典的静态思维框架模板，如 **5W3H、SCQA、SWOT、PESTLE** 等。这些框架将指导大模型按照标准逻辑结构进行逐步推理。|
|**意图拆解与广度解析工具**|配合上述思维框架，开发 `generate_search_queries` 工具。该工具将赋予大模型将用户的“大白话”拆解为 3-5 个专业检索词的能力，从而实现研究主题的 Breadth（广度）解析。|
|**底层角色矩阵与输出规范设计**|建立多智能体角色矩阵 (Persona Matrix) 的雏形，设计精确的 System Prompts，并通过 Few-Shot（少样本）示例在提示词模板中定义大模型的输出结构约束（如强制输出 Markdown 格式）。|

---

## Sprint 3：文献查询 Server (S1) 与外围学术检索

**概述**： 本次迭代**聚焦于外部学术数据的抓取与标准化落盘**。让系统拥有向外探索的“触手”，接入学术 API，并将抓取到的离散 JSON 数据转化为符合后续系统流转的本地化 Markdown 数据。

|功能模块|详细说明|
|---|---|
|**基础学术检索能力**|集成至少 2 个核心学术 API（如 arXiv API、Semantic Scholar API），实现基础的 `search_academic_literature` 工具。|
|**双轨制数据落盘模块**|开发 `save_to_local_vault` 工具，实现外部 API 的 JSON 数据到 Markdown + YAML Frontmatter 的自动转换。|
|**标准化数据字典**|设计最终落盘的 Markdown 模板与 YAML Frontmatter 元数据字典，明确 `title`, `citation_density_check`, `research_depth_level` 等字段。|

---

## Sprint 4：长文本切块算法与单轮 CoT 推理合成 (S3)

**概述**：本次迭代**聚焦于大模型上下文窗口限制的突破与基础报告生成**。解决长篇 PDF 或文献导致的 Token 超载问题，并正式建立 S3（CoT 多步推理 Server），打通单次分析的工作流闭环。

|功能模块|详细说明|
|---|---|
|**Token 感知语义切块**|开发 `fetch_and_split_document` 工具，制定长文本“Token 感知语义切块（Semantic Chunking）”的具体策略与重叠率标准。|
|**异步局部同步**|服务端在本地完成文本解析与向量切割，仅将统计学上高度相关的片段异步同步给客户端，避免 Token 极度消耗。|
|**CoT 多步推理合成**|开发 `cot_literature_synthesis` 核心提示词模板，规范大模型的输出结构（摘要、引言、主体等）。|

---

## Sprint 5：深研状态机设计与防死循环管控

**概述**：本次迭代是系统的算法攻坚核心，**聚焦于递归检索的状态管理**。为了让系统从“单轮问答”升级为“AI 研究员”，本阶段专门开发探索账本与状态机，严防模型在多轮检索中陷入自我循环的死胡同。

|功能模块|详细说明|
|---|---|
|**深研状态机设计**|明确大模型在“检索 -> 切块 -> 提取 -> 评估盲区 -> 追问”循环中的状态流转图。|
|**探索账本管理**|开发 `manage_exploration_state` 工具，记录已经检索过的 Query 和文献 ID。|
|**哈希去重与循环拦截**|设计布隆过滤器或哈希去重逻辑，严防大模型陷入检索死循环。|

---

## Sprint 6：多智能体角色矩阵与知识盲区探测

**概述**：在状态机建好后，本次迭代**聚焦于智能体角色赋予与递归评估逻辑**。通过下发不同的专家指令，并强约束模型必须自我评估知识盲区，实现真正的多轮次深度研究（Deep Research）。

| 功能模块          | 详细说明                                                                        |
| ------------- | --------------------------------------------------------------------------- |
| **多智能体角色矩阵**  | 建立 Persona Matrix，为“检索策略专家”、“洞察提取研究员”、“战略分析顾问”等角色撰写并动态下发精确的 System Prompts。 |
| **深度评估与盲区探测** | 开发最关键的 `evaluate_research_depth`（深度评估）和 `evaluate_knowledge_gaps`（盲区探测）工具。  |
| **递归工作流编排**   | 在客户端提示词中写入递归循环逻辑：强约束大模型在提取洞察后，必须调用评估盲区工具；若未达标，必须发起新一轮检索。                    |

---

## Sprint 7：学术级质量把控与深度网络爬虫强化

**概述**：本次迭代**聚焦于学术级内容质检与突破性信息获取**。要求模型输出的结果必须具备严谨的学术溯源特征，同时补齐系统对深层网页内容的抓取能力。

| 功能模块         | 详细说明                                                                                    |
| ------------ | --------------------------------------------------------------------------------------- |
| **引用密度强制校验** | 强化 S3 质检逻辑，实现引用密度强制校验，确保正文中的核心事实必须带有 `[文献ID]` 尾注。                                       |
| **时效性与局限声明** | 开发“利益冲突与时效性局限”自动声明模块，降低学术幻觉。                                                            |
| **深度网络爬虫强化** | 实现 `scrape_and_parse_deep_content` 工具，引入 Playwright 或 Firecrawl 突破纯 API 限制，抓取含金量高的网页正文。 |

---

## Sprint 8：PKM (个人知识管理) 深度对接与双向融合

**概述**：本次迭代**完全聚焦于最终知识产物的网状关联**。致力于让系统生成的报告不只是孤立的文件，而是能完美融入用户现有的 Obsidian 或 Logseq 知识图谱中。

| 功能模块       | 详细说明                                                                                       |
| ---------- | ------------------------------------------------------------------------------------------ |
| **物理串联机制** | 梳理与 Obsidian/Logseq 等工具联动的双向链接（`[[...]]`）自动生成策略。                                           |
| **本地图谱融合** | 深度优化 `save_to_local_vault`，在 Markdown 正文中自动生成 Obsidian 格式的双向链接 `[[文献名称]]`，将主报告与独立洞察卡片物理串联。 |

---

## Sprint 9：网络层扩展、并发优化与最终交付

**概述**：作为 Arabica (v1.0.0) 的收官迭代，本次 Sprint **聚焦于网络协议扩展与企业级工程质量**。为系统增加远程云端调用能力，完成并发压测与开源交付。

| 功能模块                | 详细说明                                                                                                |
| ------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **HTTP + SSE 协议扩展** | 引入 HTTP POST 请求与 Server-Sent Events (SSE) 流式下发响应，支持云端部署的远程 MCP 服务端跨网络调用。                            |
| **LRU 缓存与异步优化**     | 引入全面的异步处理模型（如 Node.js 非阻塞事件流），并对高频读写的中间结果采用最近最少使用（LRU）缓存策略，结合哈希映射和双向链表管理生命周期。                       |
| **环境变量与测试交付**       | 完善 `.env.example`（配置各路 API Keys 等），利用 k6 Load Testing 进行 P99 压测，最终发布 V0.1.0（对应 Arabica v1.0.0）正式版本。 |

---

## 许可声明

本文档采用 **知识共享署名--相同方式共享 4.0 国际许可协议 (CC BY--SA 4.0)** 进行许可，© 2025-2026  Gitconomy Research.
