SMS 是一款基于 Go + React 技术栈开发的高性能、现代化的特性管理平台。它是为践行 文档驱动开发 (Document-Driven Development, DDD) 理念而生的协作引擎。
在传统的软件开发流程中，需求文档、UI 设计稿、API 接口定义和测试用例往往散落在不同的工具（如 Word, Figma, Swagger, Excel）中，导致信息割裂和版本不一致。SMS 作为团队的 “单一事实来源 (Single Source of Truth)”，将后端、前端、UI 设计师和测试工程师的工作流无缝串联。它不仅管理结构化数据，更通过标准化的数据输出，为 AI 辅助生成自动化测试代码 提供了坚实的基础。
一、核心功能：打破孤岛的全链路协作
为了实现跨职能团队的高效协同，SMS 构建了五大核心功能模块：
🧩 结构化的特性全生命周期管理
SMS 摒弃了传统的非结构化文档，采用原子化的“特性 (Feature)”作为管理单元。每个特性都包含富文本的介绍与说明，支持和引导特性设计人员从架构、流程上对需求进行澄清。此外支持一键导出 PDF，这使得开发人员和 AI 都能清晰理解业务逻辑的上下文。
🎨 带有版本控制的 UI 设计交付
解决了“开发做的界面不是设计稿最新版”的痛点。SMS 允许 UI 设计师上传设计图的版本归档，并支持针对特定版本通过一或多张预览图陈述设计理念。前端开发人员可以随时下载确定的版本资源，确保 1:1 还原设计。
🔌 契约式的 API 规范定义
SMS 内置了轻量级的 API 管理模块。后端与前端在此达成“契约”：明确 HTTP 方法、URL、请求/响应的 JSON 结构、字段描述及限制条件。特别地，系统支持为同一 API 定义多个“样例”，精确描述不同业务场景下的参数变化，为 Mock Server 和 AI 接口测试 提供精准输入。
🖱️ 面向测试的用户操作编排
这是 SMS 区别于传统 Wiki 的核心亮点。系统允许产品或测试人员以结构化的方式（步骤标题 + 详细描述 + 预期结果）记录用户操作路径。这些结构化数据直接对应 End-to-End (E2E) 测试用例 的逻辑，使得 AI 能够读取这些步骤并自动生成 Cypress 或 Selenium 代码。
👥 角色驱动的权限体系
基于 JWT 的安全认证机制，支持精细化的用户管理。系统不仅管理账户状态，还引入了“项目”和“角色”概念（如经理、前端、后端、测试等），通过对项目进行人员分配和项目存档设置，确保正确的人在正确的时间看到正确的信息，同时记录每一次对特性的变更操作，保障数据安全与可追溯性。
二、工作流：从定义到 AI 赋能的闭环
SMS 的核心价值在于建立了一个从需求定义到测试验证的自动化闭环：
产品定义 (Product Definition)：：产品经理在 SMS 中创建项目（如“SmartCampus NetManager”），并拆解为多个特性（Feature）。通过关联逻辑，勾勒出业务蓝图。
设计规约 (Design & Contract)：：UI 设计师上传设计稿至对应特性下，锁定视觉标准。架构师/后端定义 API 接口规范，确立数据标准。前端根据设计稿和 API，在 SMS 中录入“用户操作”步骤。
AI 驱动的测试生成 (AI-Powered Generation)：：这是 SMS 的终极目标。外部 AI 引擎通过 API 读取 SMS 中的 [架构描述 + API 定义 + 用户操作步骤]，自动推理出测试逻辑，并生成高质量的自动化测试代码（如 Python Pytest 或 Go Test）。
三、技术亮点：Go + React 的现代架构
SMS 在技术选型上追求极致的性能、开发体验与部署便捷性，同时集成了自动化的 DevOps CI/CD 流程：
高性能后端 (Go 1.25)：
- 利用 Go 语言的高并发特性与 Gin 框架的轻量级优势，确保 API 的毫秒级响应。
- SQLite + GORM 的组合实现了“零依赖部署”，无需复杂的数据库运维，单个文件即可承载整个系统数据，极其适合私有化部署。
- JWT 中间件保障了无状态的分布式会话管理。
现代化前端 (React 18)：
- Vite 构建工具提供了秒级的冷启动体验。
- TanStack Router 实现了类型安全的路由管理，TanStack Query 优雅地处理了服务端状态与缓存。
- Mantine v7 组件库构建了统一且美观的 UI 界面，配合 TypeScript 保证了代码的健壮性。
四、实际应用价值
在 SmartCampus NetManager (SCNM) 这样的大型园区网络管理软件开发中，SMS 展现了显著价值：
- 消除认知偏差：后端看着 SMS 的 API 写接口，前端看着 SMS 的 UI 写界面，测试看着 SMS 的操作步骤写用例，所有人都基于同一份数据工作。
- 加速 QA 流程：通过结构化数据投喂 AI，原本需要 3 天编写的测试用例代码，现在仅需数分钟生成并微调。
- 资产沉淀：项目结束后，SMS 中留存的不仅仅是代码，而是包含了设计演变、接口决策和业务逻辑的完整数字资产。
SMS 不仅仅是一个文档管理工具，它是现代软件工程中连接人类智慧与 AI 生产力的关键纽带。