业务和功能介绍
立项背景和目标 ：随着现代农业向精细化、智能化发展，传统大棚种植缺乏对环境数据的实时监测和科学管理。本项目旨在通过物联网技术，实现对农业大棚内温度、湿度的实时采集、展示和智能分析，帮助种植者科学管理大棚环境，提高作物产量和品质。
软件功能、核心功能模块介绍 ：系统包含五大核心功能模块：1) 仪表盘实时监控 - 展示当前温度湿度数据，配合阈值进度条直观显示环境状态；2) 历史数据趋势 - 按设备分别展示温度湿度变化曲线和数据表格，支持导出CSV；3) 设备管理 - 支持多设备管理，自动判断设备在线状态（5分钟内无数据判定为离线）；4) 作物管理 - 可配置不同作物、不同生长阶段的温湿度阈值；5) AI智能建议 - 集成DeepSeek大模型，根据当前环境数据和作物类型给出专业管理建议。
业务流程、功能路径描述 ：用户首先访问系统仪表盘，可通过设备选择器切换查看不同大棚的实时数据；当需要分析历史趋势时，切换到历史数据页面，选择设备查看对应图表和记录；在设备管理页面可添加/编辑设备信息，绑定对应作物和生长阶段；作物管理页面支持自定义作物阈值；系统会根据实时数据和配置自动触发AI建议，协助用户进行灌溉、通风等决策。
软件功能、核心功能模块介绍 ：系统包含五大核心功能模块：1) 仪表盘实时监控 - 展示当前温度湿度数据，配合阈值进度条直观显示环境状态；2) 历史数据趋势 - 按设备分别展示温度湿度变化曲线和数据表格，支持导出CSV；3) 设备管理 - 支持多设备管理，自动判断设备在线状态（5分钟内无数据判定为离线）；4) 作物管理 - 可配置不同作物、不同生长阶段的温湿度阈值；5) AI智能建议 - 集成DeepSeek大模型，根据当前环境数据和作物类型给出专业管理建议。
业务流程、功能路径描述 ：用户首先访问系统仪表盘，可通过设备选择器切换查看不同大棚的实时数据；当需要分析历史趋势时，切换到历史数据页面，选择设备查看对应图表和记录；在设备管理页面可添加/编辑设备信息，绑定对应作物和生长阶段；作物管理页面支持自定义作物阈值；系统会根据实时数据和配置自动触发AI建议，协助用户进行灌溉、通风等决策。
项目实现
整体架构和设计思路，不同模块使用的技术栈 ：系统采用前后端分离架构，后端基于Spring Boot框架，提供RESTful API接口，使用Spring Data JPA进行数据持久化，支持H2内存数据库和MySQL等生产级数据库。前端使用原生JavaScript开发，配合Chart.js实现数据可视化，通过localStorage实现本地历史数据存储。后端划分为Sensor（传感器）、Device（设备）、Crop（作物）、AI Service四个核心模块，通过依赖注入实现模块解耦。
"我"的负责模块和结果 ：我负责全栈开发，完成了整个系统从设计到实现。具体包括：1) 设计并实现设备自动注册机制，支持ESP8266等真实硬件设备和手机移动端同时接入；2) 开发按设备分离的历史数据存储和展示功能，确保不同设备的数据独立管理，提升了数据分析的准确性；3) 集成DeepSeek大模型实现智能建议功能，通过友好的错误处理保证AI服务不可用时系统仍能正常运行；4) 实现响应式前端界面，在桌面和移动端都能良好显示。
"我"遇到的难点、坑，和解决方案 ：在开发过程中遇到了几个典型问题：1) AI服务调用时，当设备未配置作物或数据库查询失败会导致500错误，通过在SensorService中添加多层try-catch和参数校验，确保即使AI服务异常也能返回友好提示；2) 历史数据从单设备格式迁移到多设备格式时出现兼容性问题，通过在页面加载时检测数据格式，自动将旧格式数据迁移到新结构解决；3) 多设备切换时图表和表格更新不及时，通过在设备选择器点击事件中同时更新所有相关组件的状态，确保数据一致性。
"我"的负责模块和结果 ：我负责全栈开发，完成了整个系统从设计到实现。具体包括：1) 设计并实现设备自动注册机制，支持ESP8266等真实硬件设备和手机移动端同时接入；2) 开发按设备分离的历史数据存储和展示功能，确保不同设备的数据独立管理，提升了数据分析的准确性；3) 集成DeepSeek大模型实现智能建议功能，通过友好的错误处理保证AI服务不可用时系统仍能正常运行；4) 实现响应式前端界面，在桌面和移动端都能良好显示。
"我"遇到的难点、坑，和解决方案 ：在开发过程中遇到了几个典型问题：1) AI服务调用时，当设备未配置作物或数据库查询失败会导致500错误，通过在SensorService中添加多层try-catch和参数校验，确保即使AI服务异常也能返回友好提示；2) 历史数据从单设备格式迁移到多设备格式时出现兼容性问题，通过在页面加载时检测数据格式，自动将旧格式数据迁移到新结构解决；3) 多设备切换时图表和表格更新不及时，通过在设备选择器点击事件中同时更新所有相关组件的状态，确保数据一致性。
示例图片视频
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注：图片示例是调试环境图片，真实场景不在本地无法提供
DSSTweb
# DSSTweb-dialogue 项目概述
## 一、立项背景与目标
现有 AI 角色扮演工具在结构化叙事管理方面存在明显短板：缺乏世界感知，AI 仅对当前轮对话做反应；记忆管理粗放，全量记忆线性增长导致输出文风僵硬；没有任务系统，无法提供多分支多结局的主线体验；缓存利用不足，推理成本偏高。SillyTavern 等工具被设计为通用聊天前端，架构上难以承载大世界模拟、结构化记忆、动态任务线等深层游戏化需求。
DSSTweb-dialogue 旨在构建独立的 AI 角色扮演叙事引擎，将 LLM 从对话机器人升级为叙事协同创作者。核心目标包括：设计三层 LLM 管线，将每轮回复拆解为世界分析、正文生成、任务更新三个阶段，各司其职层层服务；通过稳定的前缀消息结构充分利用 DeepSeek 前缀缓存，实现约百分之九十八的缓存命中率；引入世界线概念，主线是世界客观运行的剧本而非玩家任务清单，系统预测事件走向，玩家作为变数介入，形成自然叙事驱动的多分支多结局体验；构建大世界模拟内核，NPC 由位置、目标、情绪、认知和日程驱动自主行动，不等待主控命令；实现基于事件驱动的结构化记忆提取与关系网络增量更新；兼容 SillyTavern 角色卡、世界书和正则脚本等生态格式；提供轻量对话与全量刷新双模式，兼顾自然对话体验和上下文深度。
## 二、核心模块
前端为 Vite 加 TypeScript 加 Vue 3 单页应用，涵盖角色管理、世界书编辑、对话游玩、记忆关系面板、任务面板、Token 用量展示等功能。后端为 Express 5 加 SQLite 服务，包含路由层、三层 LLM 管线编排、提示词构造、协议解析、回合后处理、SQLite 持久化、OpenAI 兼容及 DeepSeek 网页 API 双客户端、世界书关键词激活引擎、世界状态报告六段式提取合并、SillyTavern 格式角色卡解析、正则脚本后处理引擎等模块。
## 三、业务流程
每次玩家输入触发完整的回合处理管线。服务端首先递增轮次计数并检查阶段截止时间。第一阶段调用 LLM 进行世界分析，判断世界书角色出场、随机事件是否发生、主线事件触发条件，输出结构化分析报告。第二阶段将分析结果注入消息头部，调用 LLM 进行正文生成，利用前缀缓存机制实现与第一阶段共享缓存命中。第三阶段从对话中提取任务进展，输出目标进度、事件触发、分支选择、结局倾向等结构化更新。服务端随后执行后果操作，包括事件触发后果、阶段完成后果、分支选择后果，并求值所有结局条件，满足即触发结局。最后合并记忆条目、关系增量与世界状态报告，回写 Token 用量。
对话发送分为两种模式。普通发送构建轻量提示词，仅含角色基本信息和对话历史，LLM 回复纯叙事正文，不产生协议块。发送全量构建完整提示词，注入记忆表格、关系网、世界状态和模
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