jim800121chen
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visionA backend 從 in-memory 接資料庫的規劃與工時估算（規劃，未實作）。 範圍與工時（三種）: - 最小可行（只 model）: 7.8–13.5 人天 - 持久資料（model+device+pairing/token）: 16–27.4 人天 - 完整（+ session→Redis + 韌性）: 22–37.7 人天 關鍵結論: - DB 由他人在 stage docker host(192.168.0.130)開好並提供連線，visionA 端不 provision - ~80% Go 端工作（repository/migration/測試 via testcontainers）拿連線前就能開工， 等 DB 只卡最後 1.5–4 天 stage 收尾 - 測試占比 ~45%（依需求刻意拉高、業界常態 25–35%） DB 選型: Postgres（model/device/pairing/session_token）+ Redis（userSession； tunnel session 因 yamux Handle 不可序列化維持 in-memory）。 含 Executive Summary（主管）/ 子任務 man-hours 明細（工程師）/ man-day 表（PM）三層視角。 過程草案保留於 .autoflow/04-architecture/（個人層）。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
visionA
Innovedus visionA monorepo — Edge AI 開發平台（離線版 + 雲端版）。
開發環境快速啟動
make dev-up # 起 backend + Member Center（OIDC）+ Postgres
make frontend-dev # 另開 terminal：起 frontend dev server（pnpm dev）
# 開瀏覽器 http://localhost:3000
完整流程（含 OAuth client 手動註冊、port 對照、疑難排解）見 docs/DEV-SETUP.md。
其他 target：make help。
子專案
| 專案 | 角色 | 狀態 |
|---|---|---|
local-tool/ |
離線版 桌面工具（Wails + Go + Next.js） | 穩定維護 |
visionA-frontend/ |
雲端版 web 前端（Next.js） | ✅ Phase 0 雛形 |
visionA-backend/ |
雲端版後端（Go，雙 binary：api-server + remote-proxy） | ✅ Phase 0 雛形 |
local-agent/ |
visionA Agent — 雲端版 local 端代理（Wails + Go + Next.js） | ✅ Phase 0.5 雛形 |
架構關係
離線模式（local-tool 單獨）
使用者瀏覽器 → localhost:3721 (local-tool server) → Kneron 裝置
雲端模式（visionA 雲端版 + visionA Agent）
使用者瀏覽器 → visionA-frontend (CDN) → visionA-backend (api-server)
↓ internal HTTP
visionA-backend (remote-proxy)
↓ WebSocket + yamux tunnel
使用者電腦上的 visionA Agent
↓ 本機 HTTP
Agent 的內部 server → Kneron 裝置
兩種模式可在同一台電腦共存（local-tool 和 visionA Agent 獨立安裝、不衝突）。
產品線原則
- local-tool 不動，需要時 fork
- 雲端 vs 本機差異只在前端部署位置
- 雲端 agent 的 server ≈ local-tool 的 server（差別在沒本機操作 UI）
- 雲端 web UI 先抄 local-tool，之後再加新功能
文件
完整產品文件見 .autoflow/：
- 產品需求：
.autoflow/02-prd/PRD.md - 設計規格：
.autoflow/03-design/design-spec.md - 架構總覽：
.autoflow/04-architecture/design-doc.md - 交付總結：
.autoflow/07-delivery/project-summary.md
License
TBD（內部使用）