dev-collab · AI 研发助手台（DSH Java Native 插件场景案例 P31）

基于 deepseek-harness-java（DSH）Java Native 插件机制 的研发协作场景案例：12 个代码评审 MR（评审中/待修改/已通过/已合入 + 阻塞标注）+ 20 个接口文档（入参出参/变更记录/调用方清单）+ 10 项技术债（风险分降序 + 偿还节奏建议），通过 dev-collab 插件接入 AI 助手，支持自然语言总结评审共识分歧、检索接口影响面、技术债排序与偿还计划。

快捷体验

# 1. 启动 DSH（默认 8090）
bash ~/.workbuddy/skills/dsh-java-plugin-skills/scripts/start_harness.sh

# 2. 启动业务应用
cd dev-collab
java -jar dc-app/target/dc-app-1.0.0-SNAPSHOT.jar --server.port=18141

# 3. 安装并激活插件
bash ~/.workbuddy/skills/dsh-java-plugin-skills/scripts/install_plugin.sh \
  dc-plugin/target/dc-plugin-1.0.0-SNAPSHOT.jar dev-collab 1.0.0 dc-plugin-1.0.0-SNAPSHOT.jar

# 4. 打开应用：http://127.0.0.1:18141   DSH 控制台：http://127.0.0.1:8090

服务地址

服务	地址
研发协作工具台（本应用）	http://127.0.0.1:18141
DSH 控制台	http://127.0.0.1:8090

插件信息

项	值
pluginId	dev-collab
入口类	cn.xiaofuge.aq.plugin.DevCollabPlugin
工具前缀	plugin__dev-collab__<tool>
端口	18141

工具清单（6 个）

工具	说明
mr_list	MR 列表：标题/提交人/模块/状态/代码量/阻塞，可按 status、module 过滤
mr_detail	MR 详情：评审意见原文 + 共识/分歧归纳 + 阻塞点 + 拉通建议
api_search	接口文档检索：入参出参/变更记录/调用方，按关键词或模块
api_impact	接口影响面：调用方清单 + 近期变更 + 需回归范围（改接口前必查）
debt_list	技术债清单：类型/风险/风险分降序 + 偿还节奏建议
stats	工作台总览：MR 分布/阻塞数/接口变更数/技术债分布/专项建议

体验流程说明

1. 打开应用：深色顶栏（SPRINT 徽标 + 阻塞/技术债实时计数）+ 左侧 MR 流（阻塞红标）+ 右侧接口文档与技术债面板。
2. 点击 MR-302：评审意见卡呈现共识（绿）/分歧（黄）/阻塞点（红）三色标注，附站会拉通建议。
3. AI 助手：右下角浮动按钮 → 侧滑面板，示例话术：
   • 「哪些 MR 被阻塞了？为什么？」→ mr_list + mr_detail
   • 「改支付回调接口影响面有哪些调用方？」→ api_impact（微信支付/支付宝/云闪付 + REL-1001 事故关联提醒）
   • 「技术债按风险排个序，给偿还计划」→ debt_list
   • 「查一下订单列表接口的入参出参」→ api_search
4. DSH 控制台：http://127.0.0.1:8090，agentId 用 dev-collab 同样话术端到端验证。
5. 数据故事：支付域是风险中心——MR-302（线程池）与 MR-312（核销幂等）阻塞、TD-01/TD-02 高风险均指向支付域，AI 总览会主动给出「合并专项一次拉通」建议。

预置数据

• 12 个 MR：覆盖 4 状态，3 个有阻塞点（DBA 评审卡 4 天、幂等方案悬而未决 3 天等真实卡点）
• 20 个接口：order/payment/user/infra/inventory 五模块，变更记录与发布监控案例（REL-1001 云闪付事故）交叉引用
• 10 项技术债：架构/代码/测试/文档/依赖五类，风险分 25-92，含已偿还项

构建与启动

mvn package -DskipTests
java -jar dc-app/target/dc-app-1.0.0-SNAPSHOT.jar --server.port=18141
# 插件 JAR：dc-plugin/target/dc-plugin-1.0.0-SNAPSHOT.jar

环境坑位记录

• 沙箱 SERVER_PORT 劫持 → 启动显式 --server.port=18141
• 本机 curl 加 --noproxy '*'；push GitHub 用 no_proxy=github.com 绕过坏代理
• E2E：dev_collab_e2e.py 6 用例 6/6 PASS（断言关键词取自工具返回原文，如 DBA/幂等，不猜模型措辞）

简历项目模板（STAR）

• S：为研发团队构建 AI 研发助手台，沉淀评审/接口/技术债三大协作资产并接入 DSH 插件生态
• T：让 AI 能归纳评审共识分歧、评估接口改动影响面、按风险分排序技术债并给偿还计划
• A：Spring Boot 3 内存数据中心（12 MR + 20 接口 + 10 技术债）+ 6 工具插件，影响面分析以调用方清单驱动回归范围
• R：E2E 6/6 通过；AI 总览能交叉定位「支付域风险中心」并给专项建议

技术关键词

Java 17 · Spring Boot 3.x · Maven 多模块 · SPI · Java Native Plugin · Function Calling · SSE 流式 · 代码评审 · 接口影响面分析 · 技术债治理

面试重点

1. 评审共识/分歧怎么归纳才不编造？ 后端把首条意见标 consensus、末条标 disagreement，AI 只引用不概括升级。
2. 接口影响面的价值？ callers 清单即回归范围——改 /api/pay/notify 必须回归三个支付渠道，AI 会附上变更记录里的关联事故提醒。
3. 技术债排序依据？ impactScore（1-100）后端排序返回，偿还节奏（本周清高风险/下周排中风险）作为 repayPlan 字段直接输出。
4. 数据间的故事线？ MR-302/MR-312/TD-01/TD-02 四条数据互相印证支付域风险，AI 能从总览统计里推导专项建议——这是预置数据「有故事」的设计。
5. 与 P30 发布监控台怎么联动？ 接口变更记录引用 REL-1001 回滚事故、MR-301 对应 REL-1002 聚合查询，跨案例数据自洽。