让日报、风险、复盘从同步调用升级为异步调度。

ScrumPilot 不应该等用户手动发 /daily 才工作。Sprint 08 建立 Job Queue 与 Automation Service,让 Workflow 可以被计划、入队、重试和记录状态。

本篇要解决的问题

这一篇关注 自动化调度。如果把 ScrumPilot 看成一个从 0 到 1 的 AI 工程项目,这一步的价值不是单点功能,而是让上一阶段的能力能够继续向后演进。

交付目标

设计思路

做 AI Scrum Master,最怕把所有逻辑都塞进一个 Agent 里。这个 Sprint 的实现应该保持三个原则:

  1. 接口先行:先定义输入、输出和边界,再考虑具体依赖。
  2. 可测试:核心逻辑不要绑定外部服务,先用内存实现或 mock 跑通。
  3. 可替换:今天是本地实现,明天可以换成真实数据库、消息队列、模型 API 或前端框架。

本 Sprint 不直接引入 Redis/BullMQ,而是先定义接口和内存实现。这是很实用的工程策略:先把业务语义跑通,再替换基础设施。

从 0 到 1 的实现步骤

第一步,先把目录结构建出来。目录本身就是架构边界,例如 src/workflowssrc/ragsrc/dashboard 这类模块,不应该互相越权。

第二步,定义 types。ScrumPilot 每个 Sprint 都先把类型写清楚,因为类型能强迫我们思考数据怎么流动。

第三步,实现一个 framework-neutral 的 service。不要一上来就依赖某个 HTTP 框架、数据库或队列,否则测试会变重,迁移也会困难。

第四步,补测试。测试至少覆盖成功路径、失败路径和边界输入。AI 项目也需要传统工程测试,否则 Prompt 或策略一改就不知道影响面。

第五步,更新 README 和 command-reference。每个 Sprint 的能力都要能被团队成员读懂、调用、验证。

验收标准

验收不应该停留在“代码写完了”。更合理的 DoD 是:

小结

自动化调度 是 ScrumPilot 逐步产品化的一块拼图。每一块单独看都不夸张,但组合起来,就能把一个 AI Scrum Master 从 Demo 推到可运行、可观测、可交付的系统。