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在AI辅助开发的SPEC-driven工作流中，开发者通过SPEC.md定义需求条目，并通过CLAUDE.md铁律约束AI在生成代码时自动带上@implements REQ-NNN注释标注。但传统追溯工具（IBM DOORS、Jama Connect等）太重型，需要手动标注，缺少一款轻量级的CLI工具来自动完成需求到代码的关联追溯。spec-anchor填補了这一空白，实现AI自动标注与自动追溯的闭环。 核心功能模块： • trace命令：解析SPEC.md提取需求条目（REQ-NNN格式），递归扫描源代码目录，通过两层匹配策略（Layer 1: @implements精确匹配；Layer 2: 关键词启发式兜底）关联需求与代码实现，生成Markdown/JSON格式的追溯矩阵 • impact命令：支持git提交范围或diff文件的反向影响分析，展示代码变更影响了哪些需求条目及其变更行数 • check命令：缺口检查，列出未实现和仅启发式匹配的需求，提供覆盖率统计 • 支持8种语言（Python/JS/TS/Go/Java/Rust/PHP/Ruby/Elixir）的函数名提取与注释识别，内置中英文关键词映射和同义词扩展 业务流程：开发者在SPEC.md中定义需求→AI生成代码时自动带@implements注释→运行spec-anchor trace生成追溯矩阵→运行spec-anchor impact查看变更影响→在PR中附上矩阵供reviewer审查

内容： 项目简介：是一款支持ORACLE、TERADATA、GUASSA、GREENPLUM、NETEZZA、DB2、POSTGRESQL、NETEZZA等数据库的数据迁移到DWS数据库以及对应的脚本语法转换的工具，可以进行大规模、快速的数据仓库、主机、容器、大数据等迁移作业 软件架构：Sprinboot、SpringCloud、mybatis-plus、SSHD、Redis、Zmq、Nacos、Nginx 后端数据库：Gaussdb 我负责的功能模块：部分公共模块，主要负责数据仓库迁移服务 1、迁移工具的许可证License控制允许迁移数据量和SQL脚本转换数量 1、DWS数仓迁移工具的动态数据源框架和工具类 2、源端和目标端的数据连接 3、源端数据库的元数据获取 4、源端->目标端迁移工程创建 5、增量迁移、大表拆分条件控制 6、表结构、视图、索引转换 7、用户、角色、用户权限迁移 8、PG系列库元数据迁移 9、数据内容迁移 10、数据内容增量迁移 11、数据内容大表拆分迁移 12、数据内容迁移后的数据条目数量以及内容校验 13、校验完成后的迁移报告生成及下载 业绩： 国内外银行、通讯公司、政府组织、医疗组织以及各行业的数据仓库、容器、大数据迁移

基于 Spring Boot 3 + Spring AI + RAG + Tool Calling + MCP 的企业级旅游规划智能体，为用户提供路线制定等服务。支持多轮对话、记忆持久化、RAG 知识库检索等能力，并且基于 ReAct 模式，能够自主思考并调用工具来完成复杂任务，比如利用网页搜索、资源下载和 PDF 生成工具制定完整的旅游计划并生成文档。

1、背景：集团信息化要求、线下业务线上化、政企业务场景特殊性、产业链协同数字化不足； 2、软件功能及核心模块：需求与计划管理、电子寻源与招投标管理模块、合同与订单管理模块、仓储、物流与项目履约管理模块、发票、对账与财务结算模块、数据大屏、报表与智能分析模块、系统管理与基础数据模块等； 3、业务流程、功能路径描述：政企项目立项→需求提报与汇总→采购寻源（招标 / 询价）→确定中标 / 合作供应商→签订电子合同→下达采购订单→供应商排产发货→物流在途跟踪→仓库入库质检→项目现场领用 / 到货验收→项目施工交付→售后维保 / 故障退换→项目竣工对账收票→财务结算付款

基于 LangChain4J 框架，构建快手日常运营智能助手，服务于内容答疑、粉丝分析、趋势发现等核心业务场景。系统采用 LLM + RAG + Agent + LLM Loop 技术，提供高效、可扩展的智能问答与决策支持能力。 项目模块主要包括：知识库模块（RAG 架构）、Agent 模块（Function Call & Agent Loop）等