业务和功能介绍
RepoPath 是一个帮助开发者快速理解陌生代码仓库的工具，支持分析本地项目目录和公开 GitHub 仓库。具备文件结构分析、Python/C++ 代码结构识别、模块依赖关系分析、Git 提交历史分析、代码阅读顺序推荐及变更热点识别等功能，可生成 Markdown 和 JSON 分析报告，并提供 Streamlit 可视化界面。
项目实现
整体架构
项目采用 Python 分层架构，将数据来源、分析逻辑、核心流程和结果展示解耦。
数据来源层（Provider）：统一处理本地文件系统、Git 历史和公开 GitHub 仓库。远程仓库通过固定提交 SHA 下载源码快照，不执行目标仓库代码。
分析层（Analyzer）：分别实现文件扫描与代码统计、Python AST 分析、C++ 基础静态分析、Git 历史分析、依赖图构建和代码阅读优先级评分。
核心流程层（Core Pipeline）：统一编排各分析阶段，收集分析结果和中间产物，由 Composer 汇总为统一的仓库报告。
展示与输出层：CLI 和 Streamlit 共用同一套分析流程，支持 Markdown / JSON 报告生成，以及可视化查看依赖关系、推荐阅读顺序和 Git 变更热点。
技术坑：Streamlit 交互与状态管理
1. Rerun 导致临时状态丢失：Streamlit 在用户交互后会重新执行脚本，普通 Python 变量不会自动跨 rerun 保存。通过 `st.session_state` 管理分析状态、用户选择和交互流程，避免重复初始化导致已选配置、分析进度或展示状态异常。
2. 交互触发重复计算：修改选项或点击组件可能触发整页重新执行。如果直接在页面渲染过程中运行完整的仓库分析流程，会造成重复扫描、Git 历史重复解析和界面响应变慢。需要区分参数配置、正式分析和结果展示阶段，避免无意义的重复计算，并合理使用缓存。
项目采用 Python 分层架构，将数据来源、分析逻辑、核心流程和结果展示解耦。
数据来源层（Provider）：统一处理本地文件系统、Git 历史和公开 GitHub 仓库。远程仓库通过固定提交 SHA 下载源码快照，不执行目标仓库代码。
分析层（Analyzer）：分别实现文件扫描与代码统计、Python AST 分析、C++ 基础静态分析、Git 历史分析、依赖图构建和代码阅读优先级评分。
核心流程层（Core Pipeline）：统一编排各分析阶段，收集分析结果和中间产物，由 Composer 汇总为统一的仓库报告。
展示与输出层：CLI 和 Streamlit 共用同一套分析流程，支持 Markdown / JSON 报告生成，以及可视化查看依赖关系、推荐阅读顺序和 Git 变更热点。
技术坑：Streamlit 交互与状态管理
1. Rerun 导致临时状态丢失：Streamlit 在用户交互后会重新执行脚本，普通 Python 变量不会自动跨 rerun 保存。通过 `st.session_state` 管理分析状态、用户选择和交互流程，避免重复初始化导致已选配置、分析进度或展示状态异常。
2. 交互触发重复计算：修改选项或点击组件可能触发整页重新执行。如果直接在页面渲染过程中运行完整的仓库分析流程，会造成重复扫描、Git 历史重复解析和界面响应变慢。需要区分参数配置、正式分析和结果展示阶段，避免无意义的重复计算，并合理使用缓存。
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智能仓储 · 立库调度监控系统（RMS 调度中间件 + 监控管理后台）-RmsCC
【1】立项背景与目标
自动化立体库是新能源锂电、汽车零部件等行业的主流仓储形态，库内由四向车、提升机、输送线、接驳口协同完成托盘出入库。上游 WMS/WES 只下发"某个托盘要入库或出库"，而"分配到哪个货位、走哪条路、派哪台车、每一段由谁执行"全部由中间的调度系统（RMS）计算并驱动——本项目就是一个立库调度中间件 + 配套的调度监控管理后台。目标：把"任务下发→货位分配→路径规划→派车→分段执行→库存过账"做成可跑通、可观测、可人工干预的闭环，并解决现场最头疼的三个问题：调度计划与现场执行脱节、设备与货位状态不可见、故障（走不通、卡住）无日志可查。
【2】核心功能模块
①基础数据：仓库/货区/货位（层-x-y 坐标、深浅位）/设备/物料建模。
②权限体系：JWT + RBAC 用户-角色-菜单三级权限，菜单级与接口级双重校验。
③上游任务管理（内置 WES 模拟器）：批量下发出入库任务，一键生成托盘号。
④任务调度与分段：任务状态机（待下发/执行中/已完成/异常/取消），入库按固定拓扑自动拆 3 段（库外输送线→提升机→目标层接驳口→货位），出库镜像反向。
⑤路径规划：库内 A* 网格寻路（巷道四向可走、货架区仅纵向、有货货位视为障碍），按"空闲且电量>40% + 曼哈顿距离最近"自动派车，支持小车避让、等待点与自动移库（倒库）。
⑥设备仿真引擎：无真实 PLC，用定时任务按可配置节拍推进每段任务并驱动设备沿路径移动。
⑦实时监控：WebSocket 每秒推送设备位置、状态与任务进度，地图大屏显示库位占用与小车轨迹，另配小车/设备监控页。
⑧库存与数据中心：托盘维度库存、分层占用统计、库存流水（任务完成自动过账）。
⑨接口日志中心：按上游/RCS/WCS 三个通道记录每次调用的请求与返回报文、方向、结果、耗时，支持按托盘号/任务号全链路检索与改报文重发。
⑩AI 作业助手：接入大模型，自然语言下发任务、异常诊断与智能问答，SSE 流式输出，模型不可用自动降级为本地规则。
⑪单车手动控制：顶升/放下/移动/充电/恢复/释放任务等指令，应急时人工接管。
【3】业务流程与功能路径
上游下发（托盘号 + 出入库类型）→ RMS 自动分配货位（浅位优先、低层优先）→ 生成分段计划 → A* 计算路径并派最近的空闲车 → 仿真引擎按节拍推进各段 → 全段完成后自动过账（货位占用/释放、绑定或解绑托盘、写库存流水与系统日志）→ 任务归档。
功能路径：登录 → 首页看板（货位占用 + 任务趋势）→ 上游任务管理下发任务 → 资源监控中心地图大屏观察执行 → 立库任务中心（任务视图/任务管理）→ 数据中心查库存与流水 → 报表数据中心查接口日志 → AI 助手用自然语言下单。
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项目预览
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账号：demo
密码：demo123
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