实时协作任务管理系统

企业服务行业细分软件案例ID：249307

unicon

6 年经验· 广东好易点科技有限公司

微信扫码沟通，客服可协助直接对接工程师；如当前档期不合，也可继续推荐相似案例作者。

案例介绍

本项目是一个面向研发团队的实时协作任务管理系统，支持多人协同看板、任务智能分析、工作量均衡推荐和智能通知。系统采用Go + Python双语言架构：Go负责核心业务API和WebSocket实时通信，Python提供AI驱动的任务分析服务。

责任描述：
- 负责系统整体架构设计，确定Go核心服务 + Python AI服务的技术分工
- 使用Go + Gin + GORM实现核心业务：用户认证（JWT）、项目管理、任务管理（看板拖拽、状态流转）、标签系统
- 实现WebSocket Hub机制，支持项目房间制实时通信：任务变更广播、在线状态感知、操作冲突实时同步
- 使用Python FastAPI构建AI分析服务，基于NLP的任务复杂度评估：关键词特征提取+TF-IDF加权计算评分，自动推荐优先级和预估工时
- 实现工作量均衡分析模块：基于团队当前任务负载和截止日期，使用贪心算法推荐最优分配方案
- 设计智能通知系统：支持批量聚合、优先级路由、勿扰时段、实时推送+离线降级
- 使用Vue3 + vuedraggable实现拖拽看板，配合ECharts展示工作量分布

项目技术：Go（Gin、GORM、WebSocket、JWT）、Python（FastAPI、scikit-learn、jieba）、Vue3、PostgreSQL、Redis、Docker

项目难点：
1. WebSocket多房间管理：维护项目维度连接池，处理断线重连和广播一致性
2. 任务复杂度评估：无标注数据下，采用关键词特征工程+规则引擎组合方案
3. 实时冲突处理：多用户同时拖拽看板时，通过操作序列号+乐观锁保证一致性

项目心得：Go的goroutine+channel天然适合WebSocket并发场景，Python在文本分析上的生态优势使其成为AI服务层的理想选择，两种语言通过HTTP API解耦，各自独立部署和扩展。