叮当次元袋 · AI 电商视觉内容生成平台
通过 AI Agent 降低电商视觉素材制作成本并提升上新效率。
先明确项目为何存在。
从业务目标进入技术问题，让后续架构选择拥有可判断的上下文。
面向电商商家和运营团队，以商品档案为数据底座，串联商品主图、详情页、卖家秀、图片复刻、包装设计、SKU 图和营销视频的生成、修改、预览与下载，并适配 SaaS、1688、千面等渠道。
AI 任务执行时间长，任务、会话和图片/视频制品需要并行同步；快速切换任务时旧请求可能覆盖新状态，不同 Agent 的表单、参数与计费规则也难以统一维护。
真正需要被拆解的约束。
- 01
同时维护任务列表、会话、生成进度与多媒体制品的异步状态。
- 02
支持主图、详情页、包装、SKU 和视频等不同 Agent 的差异化表单。
- 03
兼容 Web / Bridge 通信以及 SaaS、1688、千面等多渠道构建。
让数据、状态与交付边界可解释。
以商品档案和 Agent 配置为输入，将动态表单、长任务状态机、制品同步与渠道适配拆成边界清晰的模块。
- 01商品与 Agent 配置
统一描述商品素材、表单字段、生成参数与积分规则。
- 02任务状态机
组织创建、排队、执行、完成与失败等长任务状态。
- 03会话与制品同步
由独立 Hooks 同步任务列表、会话和图片 / 视频结果。
- 04多渠道交付
通过通信层与构建配置适配 SaaS、1688、千面和 Bridge。
把工程决策和交付结果放在一起验证。
- 01
将列表、会话和制品同步拆分为独立 Hooks，并用任务状态机管理执行过程。
- 02
通过请求序号校验、去重排队和页面可见性控制轮询，避免异步竞态。
- 03
建立统一 Agent 配置与动态表单，将多渠道差异收敛到通信层和 Vite 配置。
- 01
完成从商品、Agent 表单、生成任务到制品预览下载的核心业务链路。
- 02
覆盖图片、包装、SKU 与视频等多类 AI 视觉内容生成场景。
- 03
支持积分试算、额度、充值订单和数据看板等平台能力。
性能首先是一组工程约束。
只记录项目中真实采用的策略，不用无法核验的数字替代判断。
- 01
以请求序号拒绝迟到响应，避免快速切换任务后旧数据覆盖新上下文。
- 02
对同步请求去重排队，防止轮询与用户操作重复触发同一资源加载。
- 03
结合页面可见性暂停非必要轮询，减少后台标签页的网络与计算消耗。
沉淀可以迁移到下一次决策的经验。
AI 产品的异步状态不是附属逻辑，而应作为核心业务模型被显式设计。
反思 01
当 Agent 数量持续增加时，配置驱动比复制页面更能控制差异与维护成本。
反思 02