这个项目的 OpenSpec 实践，实际上经历了两个阶段阶段一：把存量项目纳入 OpenSpec扫描现有项目文件梳理系统能力边界生成基线规格完成基线归档阶段二：在基线之上开发流式输出新需求1. Propose（提案）↓明确为什么要做流式输出、要改哪些 capability2. Design（设计）↓确定采用 SSE、保留旧接口、约定持久化时机与前后端职责3. Specs（规格）↓。

本文介绍了一个基于Vue3+Flask+智谱AI的生产级知识库问答系统实现方案。系统采用前后端分离架构，前端使用Vue3+Pinia+Vite技术栈，后端采用Flask构建RESTful API，并集成智谱AI的GLM-4-Flash模型实现智能问答。文章详细讲解了系统架构设计、数据库表结构、前后端技术选型、Prompt工程实践等核心内容，特别针对大语言模型的"幻觉问题"和&q

用 FAISS 向量检索 + DeepSeek 大模型，把八字五行、音律五格和诗词意境串成一条自动化取名流水线。

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这次版本迭代并不是简单增加几个页面，而是一次架构级升级，重点包括：从 Prompt 全文注入 升级为 RAG 检索增强从 单轮问答记录 升级为 会话式多轮问答从 单一文本支持 升级为 多格式文档解析从 功能可用 升级为 具备一定工程化能力

本文介绍了一个基于Vue3+Flask+智谱AI的生产级知识库问答系统实现方案。系统采用前后端分离架构，前端使用Vue3+Pinia+Vite技术栈，后端采用Flask构建RESTful API，并集成智谱AI的GLM-4-Flash模型实现智能问答。文章详细讲解了系统架构设计、数据库表结构、前后端技术选型、Prompt工程实践等核心内容，特别针对大语言模型的"幻觉问题"和&q