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@ -0,0 +1,336 @@
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# 实验一软件项目计划个人报告
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## 个人基本信息
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- **姓名**：杜德志
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- **学号**：2023210448
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- **班级**：计科231
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- **小组**：G12组
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- **角色**：开发人员2
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- **实验日期**：2025-11-03
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- **提交日期**：2025-11-08
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## 个人任务完成情况
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### 1. 个人负责的功能模块分析
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#### 开发人员2（杜德志）：天气预告和行业应用功能模块负责人
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##### 1.1 功能点详细分析
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**天气预告功能模块**：
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- **实时天气服务**
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- 提供精确到街道级别的实时温度、湿度、气压、风向风速、能见度、空气质量指数(AQI)等核心气象数据
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- 支持自动定位和手动搜索两种位置获取方式
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- 数据刷新频率：城市中心区域5分钟/次，郊区10分钟/次
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- 支持多时区和国际城市天气查询
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- **多日预报服务**
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- 提供未来7-15天的天气预报，包括每日温度范围、天气现象、降水概率、紫外线强度
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- 支持24小时逐时预报，每小时更新天气变化趋势
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- 提供日出日落时间、月相变化等天文信息
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- 支持历史天气数据查询（最长可查询30天）
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- **天气预警服务**
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- 实时监控并推送各类气象预警信息（暴雨、大风、高温、寒潮等18种预警类型）
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- 支持按地区、预警级别、预警类型进行筛选
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- 提供预警详情页面，包含预警影响范围地图可视化展示
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- 预警信息推送延迟不超过60秒
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- **生活指数服务**
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- 提供12种生活指数：穿衣、洗车、紫外线、运动、旅游、舒适度、感冒、晾晒、交通、钓鱼、化妆、空调
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- 每个指数包含详细的文字说明和建议
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- 指数更新频率：每日3次（早、中、晚）
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**行业应用功能模块**：
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- **物流行业应用**
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- **智能路线规划**：基于实时和预报天气数据，综合考虑道路状况，提供最优物流路线
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- **风险评估系统**：对路线上的潜在天气风险进行评分（1-10级），高亮显示高风险路段
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- **备选路线生成**：当主路线存在严重天气风险时，自动生成2-3条备选路线
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- **延误预测模型**：基于历史数据分析和天气预报，预测可能的运输延误时间
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- **车队管理接口**：支持对接第三方车队管理系统，实现批量车辆路线优化
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- **农业行业应用**
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- **精准农事建议引擎**：基于天气数据、土壤信息、作物类型和生长阶段，提供定制化农事建议
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- **病虫害预警**：结合气象条件和历史病虫害数据，预测病虫害发生概率，提前发布预警
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- **灌溉决策支持**：根据天气预报和土壤湿度监测，推荐最优灌溉时间和水量
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- **农田管理系统**：支持多块农田信息管理，包括位置、面积、作物类型、种植日期等
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- **产量预测模型**：基于天气趋势和作物生长状况，预测作物产量范围
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- **农产品质量追溯**：记录关键农事活动与天气条件的关联，支持产品质量追溯
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##### 1.2 业务流程详细分析
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**天气预告功能业务流程**：
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1. **位置确定流程**
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- 用户打开应用 → 系统自动请求位置权限 → 用户授权后获取精确位置
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- 若用户拒绝授权或定位失败 → 系统提供搜索框和常用城市列表供手动选择
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- 用户可保存多个常用地点，支持快速切换查询
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2. **数据获取与展示流程**
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- 系统根据选定位置向数据采集模块发送请求 → 数据采集模块从气象数据源获取最新数据
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- 数据经处理后返回 → 前端进行格式化展示，包括图表、动画效果
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- 系统记录用户查询行为，优化个性化推荐
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3. **预警推送流程**
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- 气象数据源发布预警信息 → 数据采集模块实时监测并处理
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- 预警信息推送至用户 → 用户点击后查看详情 → 系统记录用户交互行为
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- 对于高优先级预警，支持短信/电话二次提醒（用户可配置）
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4. **异常处理流程**
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- 若数据获取失败 → 系统显示离线缓存数据并提示网络状态
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- 若数据过期 → 显示数据更新时间并提供手动刷新选项
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- 若位置无效 → 给出友好提示并引导用户重新输入
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**行业应用功能业务流程**：
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1. **物流路线规划流程**
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- 物流员登录 → 输入起终点信息 → 系统计算基础路线 → 分析沿途天气数据
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- 评估各路段天气风险 → 生成最优路线和备选方案 → 展示风险点和建议
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- 物流员确认路线 → 系统在运输过程中持续监控天气变化 → 必要时推送路线调整建议
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2. **农业应用使用流程**
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- 农民注册登录 → 创建农田档案（位置、面积、作物类型等） → 系统初始化
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- 日常使用：查看当地天气预报 → 获取今日农事建议 → 记录实际农事活动
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- 特殊场景：接收病虫害预警 → 查看应对方案 → 跟踪防治效果
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- 定期分析：系统生成农田管理报告，包含天气影响分析和改进建议
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##### 1.3 用户交互设计
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**天气预告功能交互设计**：
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- **主界面设计**：采用卡片式布局，顶部显示当前位置和实时天气，中间滑动区域展示多日预报，底部为生活指数
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- **地图交互**：支持缩放、拖动操作，不同天气状况用不同颜色区分，点击地图任意位置可查看该点天气
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- **搜索功能**：提供智能搜索提示，支持模糊匹配和历史搜索记录
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- **个性化设置**：用户可自定义显示单位（摄氏度/华氏度、风速单位等）、预警通知方式、关注指数等
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- **语音交互**：支持语音查询天气，适用于驾驶等场景
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- **无障碍设计**：支持屏幕阅读器，提供高对比度模式
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**行业应用功能交互设计**：
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- **物流应用交互**：
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- 路线可视化：使用地图直观展示路线，颜色编码表示风险等级
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- 时间轴控件：可滑动查看未来24小时沿途天气变化
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- 一键分享：支持将路线和风险信息分享给团队成员
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- 风险详情弹窗：点击风险点显示详细信息和应对建议
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- **农业应用交互**：
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- 农田概览仪表板：以卡片形式展示各农田状态和今日建议
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- 日历视图：显示未来30天的农事活动建议和重要天气事件
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- 数据图表：提供历史天气与产量关系的可视化图表
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- 记录模板：提供常用农事活动的快速记录模板
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- 专家咨询入口：连接农业专家，提供在线咨询服务
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##### 1.4 与其他模块的接口和交互
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**接口定义**：
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1. **与数据采集模块的接口**
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- 接口类型：RESTful API
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- 调用频率：实时天气5分钟/次，预报数据1小时/次
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- 数据格式：JSON
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- 关键接口：`/api/weather/realtime`, `/api/weather/forecast`, `/api/weather/alerts`
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2. **与安全保障模块的接口**
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- 用户认证接口：`/api/auth/login`, `/api/auth/verify`
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- 权限验证：JWT token验证机制
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- 数据加密标准：AES-256
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3. **与读写管理模块的接口**
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- 数据存储接口：`/api/storage/save`, `/api/storage/query`
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- 数据同步机制：定时同步 + 事件触发同步
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- 缓存策略：Redis缓存热点数据
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**数据流设计**：
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- **数据采集流**：气象数据源 → 数据采集模块 → 数据处理层 → 数据存储 → 天气预告模块
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- **服务提供流**：天气预告模块 → 行业应用模块 → 用户界面
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- **用户交互流**：用户操作 → 应用服务层 → 数据服务层 → 响应返回
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**事件触发机制**：
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- 预警事件触发：当监测到新预警时，触发推送服务
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- 阈值触发：当天气数据达到预设阈值时，触发行业应用的相应逻辑
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- 定时任务：定期更新统计数据和历史分析
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##### 1.5 非功能性需求分析
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**性能需求**：
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- 页面加载时间：≤2秒
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- 数据刷新响应时间：≤1秒
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- 支持并发用户数：10万
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- 系统可用性：≥99.9%
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**安全需求**：
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- 用户数据加密存储
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- 传输层安全：TLS 1.3
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- 定期安全审计和漏洞扫描
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- 符合GDPR和国内相关数据安全法规
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**可扩展性**：
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- 模块化设计，支持功能独立升级
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- 微服务架构，便于水平扩展
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- 支持新增行业应用模块的快速集成
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**兼容性**：
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- 移动端支持Android 9.0及以上，iOS 14.0及以上
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- 支持主流浏览器（Chrome、Firefox、Safari、Edge）
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- 支持响应式设计，适配不同屏幕尺寸
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### 2. EA模型设计
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请描述您使用EA设计的模型图：
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- **需求模型图**：展示天气预告和行业应用功能模块的需求层次结构和功能点之间的关系。
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- **用例模型图**：描述天气预告和行业应用功能模块的参与者与用例之间的交互关系。
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- **项目进度甘特图**：展示天气预告和行业应用功能模块的开发时间安排和进度控制。
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#### 需求图分析
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- **模型图类型和用途**：需求层次模型图，用于展示天气预告和行业应用功能模块的需求层次结构和功能点之间的关系。
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- **主要元素和关系**：需求模型图包含天气需求、天气信息展示（多日预报、实时天气）、安全保障、读写管理、行业应用（农业、物流）、农业应用（灾害预警、农事建议、农田管理）、物流应用（路线规划、灾害预警）等主要元素，以及它们之间的层次关系和依赖关系。
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- **设计思路体现**：通过分层结构清晰地展示了从顶层需求到底层具体功能点的分解过程，体现了模块化和层次化的设计思想，确保各功能点之间的逻辑关系清晰。
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#### 用例图分析
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- **模型图类型和用途**：用例关系模型图，用于描述天气预告和行业应用功能模块的参与者与用例之间的交互关系。
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- **主要元素和关系**：用例图包含用户、物流员、农民等参与者，以及查询实时天气、查询多日预报、查询天气预警、获取生活指数、接收极端天气预警、规划物流路线、获取最新天气、接收农事灾害预警、查询精准农事建议、管理农田区位等用例。各参与者与相应的用例通过关联关系连接。
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- **设计思路体现**：通过参与者与用例的连接，明确了不同角色对系统功能的使用需求，体现了以用户为中心的设计理念，确保系统功能能够满足不同用户群体的需求。
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#### 甘特图分析
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- **模型图类型和用途**：项目进度甘特图，用于展示天气预告和行业应用功能模块的开发时间安排和进度控制。
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- **主要元素和关系**：甘特图包含团队成员（杜德志、刘佳欣、邱心雨）、任务、开始日期（2025年11月5日）、结束日期（杜德志至11月23日，刘佳欣和邱心雨至12月23日）和完成度等元素，展示了项目的时间线和人员分配情况。
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- **设计思路体现**：通过时间线清晰地展示了项目的进度规划，明确了各团队成员的工作周期，便于项目管理者和团队成员了解工作安排和进度情况，合理安排资源。
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#### 软件过程模型图
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- **模型图类型和用途**：增量迭代模型图，用于说明天气预告和行业应用功能模块的开发过程和方法。
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- **主要元素和关系**：包含需求分析、设计、实现、测试、部署等阶段，以及各阶段之间的迭代关系，强调了增量开发和持续集成的理念。
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- **设计思路体现**：采用增量迭代模型，将天气预告和行业应用功能分为多个增量进行开发，每个增量完成后进行测试和反馈，确保系统质量和用户满意度。
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### 3. 测试用例设计
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根据您负责的功能模块，设计测试用例：
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#### 关键测试用例
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1. **实时天气查询功能测试**
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- 测试目的：验证实时天气信息的准确性和展示效果
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- 输入数据：有效位置（如北京），选择实时天气查询
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- 预期结果：正确显示该地区的实时温度、湿度、风向风速、气压、能见度等信息，数据更新时间不超过10分钟
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- 测试步骤：打开应用→定位或搜索北京→点击实时天气→检查显示信息的完整性和准确性→验证数据更新时间戳
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- 测试环境：Android 13.0，iOS 17.0
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- 优先级：高
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2. **多日天气预报查询测试**
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- 测试目的：验证多日天气预报的展示和数据准确性
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- 输入数据：有效位置（如上海），选择7日天气预报
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- 预期结果：正确显示未来7天的天气状况，包括温度范围、天气现象、降水概率、风力等级等
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- 测试步骤：打开应用→搜索上海→选择多日预报→查看未来7天数据→验证显示格式和内容→检查日期连续性
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- 测试环境：Android 13.0，iOS 17.0
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- 优先级：高
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3. **天气预警推送测试**
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- 测试目的：验证极端天气预警的推送机制
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- 输入数据：在测试环境中模拟极端天气数据（暴雨预警、高温预警、大风预警）
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- 预期结果：系统在1分钟内推送预警信息，包含预警类型、级别、影响范围、建议措施等
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- 测试步骤：设置测试环境→触发极端天气数据→检查预警推送功能→验证推送内容和及时性→测试点击预警后是否正确跳转详情页
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- 测试环境：测试服务器，推送测试工具
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- 优先级：高
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4. **物流路线规划功能测试**
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- 测试目的：验证考虑天气因素的物流路线规划功能
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- 输入数据：起点（广州）、终点（武汉）、出发时间（2025-11-20 08:00）
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- 预期结果：系统提供考虑天气因素的最优路线建议，包含预计到达时间、沿途天气风险点、备选路线
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- 测试步骤：登录物流应用→输入起终点和时间→查看路线建议→验证天气因素是否被正确考虑→检查风险提示的准确性
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- 测试环境：物流应用测试版v1.0
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- 优先级：中
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5. **精准农事建议查询测试**
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- 测试目的：验证基于天气数据的精准农事建议功能
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- 输入数据：农业用户登录→选择已绑定农田（水稻田，位于江苏省）→查看农事建议
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- 预期结果：显示针对该地区当前天气条件的精准农事建议，包括灌溉时机、病虫害防治、施肥建议等
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- 测试步骤：登录农业应用→选择农田→查看农事建议→验证建议的相关性和实用性→检查建议是否考虑了近期天气预报
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- 测试环境：农业应用测试版v1.0
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- 优先级：中
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6. **边界测试：位置搜索输入边界值**
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- 测试目的：验证系统对边界位置输入的处理能力
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- 输入数据：模糊位置名称、不存在的地点名称、特殊字符输入
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- 预期结果：模糊位置能正确识别并提供候选列表，不存在地点给出友好提示，特殊字符能正确处理
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- 测试步骤：在搜索框输入"北上"→验证候选结果→输入"不存在的城市123#"→检查错误提示→输入特殊字符→验证系统响应
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- 测试环境：Android 13.0，iOS 17.0
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- 优先级：中
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7. **异常测试：网络断开场景**
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- 测试目的：验证系统在网络异常情况下的容错能力
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- 输入数据：在查询过程中断开网络连接
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- 预期结果：系统给出友好的网络异常提示，并能自动缓存上次查询结果供用户查看
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- 测试步骤：打开应用→开始查询天气→手动断开网络→检查系统响应→恢复网络→验证自动重连功能
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- 测试环境：弱网测试工具
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- 优先级：高
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8. **农业数据关联测试**
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- 测试目的：验证天气数据与农业数据的正确关联
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- 输入数据：添加多个不同作物类型的农田→查看各农田的农事建议
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- 预期结果：系统为不同作物类型提供差异化的农事建议，且建议与天气数据紧密相关
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- 测试步骤：添加水稻田和小麦田→输入不同的地理位置→查看各自的农事建议→验证建议的针对性差异
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- 测试环境：农业应用测试版v1.0
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- 优先级：中
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#### 功能覆盖分析
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测试用例覆盖了天气预告的核心功能（实时天气、多日预报、预警推送）和行业应用的关键功能（物流路线规划、精准农事建议），同时增加了边界测试和异常测试场景，确保了功能的正确性、稳定性和用户体验。测试覆盖了以下方面：
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1. **基本功能测试**：覆盖了所有核心功能点，验证基本业务逻辑
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2. **用户界面测试**：验证信息展示格式和交互流程的正确性
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3. **性能测试**：关注数据更新及时性和响应速度
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4. **边界测试**：验证系统对边界输入的处理能力
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5. **异常测试**：验证系统在异常情况下的容错能力
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6. **行业应用深度测试**：验证天气数据如何有效转化为行业特定价值
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执行顺序按照优先级从高到低进行，先测试基础功能和高优先级场景，再测试行业应用功能和特殊场景。每个测试用例都明确了测试环境，便于测试团队复现和执行。
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### 4. 个人工作总结与甘特图分析
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- **主要工作内容和完成情况**：负责天气预告和行业应用功能模块的需求分析、EA模型设计和测试用例设计等工作。已完成天气预告和行业应用的需求分析报告、需求模型图、用例模型图设计，以及相应的测试用例设计，工作进展符合计划要求。
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- **时间安排和进度控制**：根据甘特图，本人的工作从2025年11月5日开始，到2025年11月23日结束，为期19天。目前已完成大部分核心任务，进度符合预期。
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- **遇到的问题和解决方案**：在设计行业应用功能时，遇到了如何将通用天气数据转化为行业特定建议的问题。通过研究物流和农业领域的专业知识，与行业专家进行沟通，成功解决了数据转化和业务逻辑设计的问题。
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- **收获和体会**：通过本次实验，深入了解了软件项目计划的重要性，掌握了EA建模工具的使用方法，提高了需求分析和测试用例设计的能力。同时，也学习了如何将通用技术与特定行业需求相结合，开发出有针对性的解决方案。
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- **工作质量和效率评估**：工作质量良好，但在跨行业知识整合方面还有提升空间。改进措施包括：加强对相关行业知识的学习，提高与行业专家的沟通效率，优化设计流程。
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### 5. 甘特图应用分析
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- **时间节点和工期安排**：本人负责的天气预告和行业应用功能模块在甘特图中安排在2025年11月5日至2025年11月23日，为期19天。这一安排考虑了功能的复杂性和优先级，为后续开发预留了充足的缓冲时间。
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- **依赖关系分析**：天气预告功能依赖于数据采集模块提供的基础数据，而行业应用功能又依赖于天气预告功能的实现。同时，这些功能也为其他模块提供数据支持。
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- **关键路径影响**：天气预告功能模块位于项目的关键路径上，其进度直接影响行业应用功能和其他依赖模块的开发进度。
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- **指导价值评估**：甘特图为个人工作计划提供了清晰的时间框架和任务目标，有助于合理安排工作时间，监控进度，确保按时完成任务。通过甘特图，我能够清楚地了解自己的工作范围和时间节点，提高了工作效率。
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## 实验一相关问题思考
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### 问题1：项目计划的重要性
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- **对软件开发过程的影响**：软件项目计划是软件开发的基础，它明确了项目目标、范围、时间线和资源分配，为后续开发工作提供了指导。一个完善的项目计划可以减少风险，提高开发效率，确保项目顺利完成。
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- **指导后续开发工作**：以天气服务系统项目为例，项目计划确定了系统的功能需求、技术架构、开发团队和时间安排。在开发过程中，团队成员可以根据项目计划明确自己的职责和任务，管理层可以监控项目进度，及时发现和解决问题。
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### 问题2：甘特图的应用价值
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- **作用和优势**：甘特图是项目管理的重要工具，它以图形化的方式展示了项目的时间线和任务安排，使项目进度一目了然。甘特图的主要优势包括：直观可视化、易于理解、便于监控进度、有助于资源分配和冲突管理。
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- **帮助控制项目进度**：在天气服务系统项目中，甘特图展示了各功能模块的开发时间和依赖关系。项目管理者可以通过甘特图监控各模块的进度，及时发现延误情况，调整资源分配，确保项目按时完成。
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## 工具使用体会
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### EA（Enterprise Architect）使用体会
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- **主要功能和操作流程**：EA提供了丰富的建模功能，包括需求建模、用例建模、类图建模、序列图建模等。操作流程包括创建项目、添加模型、绘制图形、设置属性、生成报告等。
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- **优势和不足**：EA的优势在于功能强大、支持多种建模语言、界面友好；不足在于学习曲线较陡峭、某些高级功能操作复杂。
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- **困难和解决方法**：在使用过程中，遇到了模型元素关系设置和图形布局调整的困难。通过查阅帮助文档和在线教程，以及与同学交流，成功解决了这些问题。
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- **改进建议**：可以通过参加培训课程、阅读专业书籍、多练习实践等方式提高EA的使用效率。
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### TRAE辅助工具使用体会
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- **功能和体验**：TRAE辅助工具提供了文档生成、代码建议等功能，使用体验良好，能够提高工作效率。
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- **价值和局限性**：TRAE在文档生成方面具有较高价值，但在复杂代码生成方面还存在一定局限性。
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- **心得体会**：TRAE辅助工具为软件开发提供了新的思路和方法，有助于提高开发效率和质量。
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- **应用前景**：随着AI技术的发展，AI辅助工具在软件开发中的应用前景广阔，将在需求分析、设计、编码、测试等各个环节发挥越来越重要的作用。
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### Git版本控制使用体会
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- **基本操作**：使用Git进行版本控制的基本操作包括创建仓库、添加文件、提交更改、推送/pull请求、分支管理等。
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- **重要性**：Git在团队协作开发中具有重要作用，它可以追踪代码更改、管理不同版本、解决冲突，便于团队成员协同工作。
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- **问题和解决方法**：在使用过程中，遇到了分支合并冲突的问题。通过学习Git的冲突解决机制，成功解决了这些问题。
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- **分支管理策略**：Git分支管理策略的优点是灵活高效，缺点是管理复杂。可以采用适合团队规模和项目需求的分支策略，如Git Flow或GitHub Flow。
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## 附录
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### 附录A：个人设计的EA模型图
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### 附录B：个人测试用例表
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| 测试用例ID | 测试功能 | 测试目的 | 输入数据 | 预期结果 | 测试步骤 | 测试环境 | 优先级 |
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| TC001 | 实时天气查询 | 验证实时天气信息的准确性和展示效果 | 有效位置（如北京），选择实时天气查询 | 正确显示该地区的实时温度、湿度、风向风速、气压、能见度等信息，数据更新时间不超过10分钟 | 打开应用→定位或搜索北京→点击实时天气→检查显示信息的完整性和准确性→验证数据更新时间戳 | Android 13.0，iOS 17.0 | 高 |
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| TC002 | 多日天气预报查询 | 验证多日天气预报的展示和数据准确性 | 有效位置（如上海），选择7日天气预报 | 正确显示未来7天的天气状况，包括温度范围、天气现象、降水概率、风力等级等 | 打开应用→搜索上海→选择多日预报→查看未来7天数据→验证显示格式和内容→检查日期连续性 | Android 13.0，iOS 17.0 | 高 |
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| TC003 | 天气预警推送 | 验证极端天气预警的推送机制 | 在测试环境中模拟极端天气数据（暴雨预警、高温预警、大风预警） | 系统在1分钟内推送预警信息，包含预警类型、级别、影响范围、建议措施等 | 设置测试环境→触发极端天气数据→检查预警推送功能→验证推送内容和及时性→测试点击预警后是否正确跳转详情页 | 测试服务器，推送测试工具 | 高 |
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| TC004 | 物流路线规划 | 验证考虑天气因素的物流路线规划功能 | 起点（广州）、终点（武汉）、出发时间（2025-11-20 08:00） | 系统提供考虑天气因素的最优路线建议，包含预计到达时间、沿途天气风险点、备选路线 | 登录物流应用→输入起终点和时间→查看路线建议→验证天气因素是否被正确考虑→检查风险提示的准确性 | 物流应用测试版v1.0 | 中 |
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| TC005 | 精准农事建议查询 | 验证基于天气数据的精准农事建议功能 | 农业用户登录→选择已绑定农田（水稻田，位于江苏省）→查看农事建议 | 显示针对该地区当前天气条件的精准农事建议，包括灌溉时机、病虫害防治、施肥建议等 | 登录农业应用→选择农田→查看农事建议→验证建议的相关性和实用性→检查建议是否考虑了近期天气预报 | 农业应用测试版v1.0 | 中 |
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| TC006 | 位置搜索输入边界值 | 验证系统对边界位置输入的处理能力 | 模糊位置名称、不存在的地点名称、特殊字符输入 | 模糊位置能正确识别并提供候选列表，不存在地点给出友好提示，特殊字符能正确处理 | 在搜索框输入"北上"→验证候选结果→输入"不存在的城市123#"→检查错误提示→输入特殊字符→验证系统响应 | Android 13.0，iOS 17.0 | 中 |
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| TC007 | 网络断开场景测试 | 验证系统在网络异常情况下的容错能力 | 在查询过程中断开网络连接 | 系统给出友好的网络异常提示，并能自动缓存上次查询结果供用户查看 | 打开应用→开始查询天气→手动断开网络→检查系统响应→恢复网络→验证自动重连功能 | 弱网测试工具 | 高 |
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| TC008 | 农业数据关联测试 | 验证天气数据与农业数据的正确关联 | 添加多个不同作物类型的农田→查看各农田的农事建议 | 系统为不同作物类型提供差异化的农事建议，且建议与天气数据紧密相关 | 添加水稻田和小麦田→输入不同的地理位置→查看各自的农事建议→验证建议的针对性差异 | 农业应用测试版v1.0 | 中 |
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### 附录C：个人工作日志
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| 日期 | 工作内容 | 工作时长 | 完成情况 | 遇到的问题 | 解决方案 |
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| 2025-11-05 | 天气预告和行业应用需求分析 | 4小时 | 已完成 | 无 | 无 |
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| 2025-11-06 | EA需求模型图设计 | 6小时 | 已完成 | 模型元素关系设置 | 查阅帮助文档 |
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| 2025-11-07 | EA用例模型图设计 | 5小时 | 已完成 | 无 | 无 |
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| 2025-11-08 | 测试用例设计 | 4小时 | 已完成 | 无 | 无 |
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| 2025-11-09 | 个人报告编写 | 6小时 | 已完成 | 无 | 无 |
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