
  aitsc 是一个功能完整、架构清晰的 AI 提示词生成平台，具备以下优势：

  1. 产品定位准确：抓住 AI 提示词优化市场痛点
  2. 技术栈合理：Python/Flask 生态成熟稳定
  3. 功能覆盖全面：从核心提示词生成到多场景 AI 应用
  4. 部署方案完备：支持从开发到生产的全链路部署

  主要风险集中在安全方面：硬编码的数据库密码和 API 密钥一旦泄露，可能导致数据泄露和 API
  滥用。建议优先解决此问题后再投入生产使用。

  项目具备良好的商业化潜力，只需进行适当的安全加固和架构优化，即可成为成熟的 AI 应用平台。

  ---分析完成时间：2026-04-02
  分析工具：Claude Code (Sonnet 4.6)

● aitsc 项目分析报告

  项目概述

  项目名称：提示词大师 (aitsc / flask_prompt_master)
  项目定位：基于大语言模型（LLM）的智能提示词生成与多场景 AI 应用平台
  技术栈：Python 3.12、Flask、Gunicorn、SQLAlchemy、MySQL、DeepSeek API（OpenAI 兼容）、Docker、Kubernetes
  目标用户：Web 用户、微信小程序用户、管理员
  部署方式：本地开发、Docker 容器化、K8s 云部署、Windows 服务
  访问端口：5002

  项目结构分析

  目录结构

  aitsc/
  ├── src/flask_prompt_master/        # 主应用核心
  │   ├── __init__.py                 # 应用工厂函数
  │   ├── app.py                      # 模拟 API 服务（测试用）
  │   ├── config.py                   # 应用配置
  │   ├── models/                     # 数据模型
  │   │   ├── models.py               # 核心数据模型
  │   │   ├── favorites.py            # 收藏模型
  │   │   ├── history_models.py       # 历史记录模型
  │   │   ├── optimization_history.py # 优化历史模型
  │   │   └── poetry_favorites.py     # 古诗词收藏模型
  │   ├── routes/                     # 业务路由（蓝图）
  │   │   ├── routes.py               # 主路由
  │   │   ├── auth.py                 # 认证路由
  │   │   ├── favorites.py            # 收藏路由
  │   │   ├── meal_planning.py        # 饭菜规划路由
  │   │   ├── poetry.py               # 古诗词解析路由
  │   │   ├── history_routes.py       # 历史记录路由
  │   │   ├── weekly_report.py        # 智能周报路由
  │   │   ├── travel_planning.py      # 旅行攻略路由
  │   │   ├── meeting_minutes.py      # 会议纪要多路由
  │   │   ├── resume_optimization.py  # 简历优化路由
  │   │   ├── prompt_optimization.py  # 提示词优化路由
  │   │   ├── smart_prompt_optimization.py # 智能提示词优化路由
  │   │   ├── expert_generate_2.py    # 专家提示词2号
  │   │   ├── expert_generate_3.py    # 专家提示词3号
  │   │   ├── android_tools.py        # Android 工程师工具
  │   │   └── placeholder_apps.py     # 占位应用
  │   ├── services/                   # 业务逻辑服务
  │   │   ├── auth_service.py         # 认证服务
  │   │   ├── favorite_service.py     # 收藏服务
  │   │   └── poetry_favorite_service.py # 古诗词收藏服务
  │   ├── forms/                      # 表单类（待完善）
  │   ├── templates/                  # HTML 模板
  │   ├── static/                     # 静态资源
  │   ├── utils/                      # 工具函数
  │   ├── admin/                      # 后台管理
  │   └── promptsTemplates.py         # 提示词模板数据（144KB）
  ├── config.py                       # 全局配置（含腾讯云数据库）
  ├── docker-compose.yml              # Docker Compose 配置
  ├── docker-compose.prod.yml         # 生产环境配置
  ├── docker-compose.simple.yml       # 简化配置
  ├── Dockerfile                      # 应用 Dockerfile
  ├── Dockerfile.log-manager          # 日志管理 Dockerfile
  ├── Dockerfile.monitor              # 监控 Dockerfile
  ├── requirements.txt                # Python 依赖
  ├── run_dev.py                      # 开发环境启动脚本
  ├── run_dev_fixed.py                # 修复版启动脚本
  ├── run_production_public.py        # 生产环境启动脚本
  ├── k8s/                            # Kubernetes 配置
  ├── wechat-miniprogram/             # 微信小程序代码
  ├── exampleAiApp01/                 # 示例 AI 应用
  ├── scripts/                        # 部署和管理脚本
  ├── tests/                          # 测试文件
  ├── migrations/                     # 数据库迁移
  ├── logs/                           # 日志目录
  ├── docs/                           # 文档
  ├── backups/                        # 备份文件
  └── 大量中文文档（功能设计、部署指南、优化报告等）

  架构设计

  - MVC 模式：清晰的数据模型（Model）、视图模板（View）、路由控制器（Controller）
  - 蓝图模块化：功能按业务模块划分，便于维护和扩展
  - 服务层分离：业务逻辑集中在 services 目录，路由层保持简洁
  - 配置管理：支持多环境配置（开发、测试、生产）
  - 数据库：MySQL + SQLAlchemy ORM，支持本地和腾讯云双数据库

  功能模块分析

  1. 核心 AI 功能

  - 提示词生成：用户输入简短描述，基于模板调用 LLM 生成高质量提示词
  - 意图识别：分析用户输入，推荐模板类别（新闻获取、生成图片、网站开发等）
  - 专家提示词：两阶段生成（意图分析 → 领域专家模板生成）

  2. 多场景 AI 应用

  - 智能饭菜规划：根据人数、餐型、家乡、预算等生成地区化饭菜清单
  - 古诗词解析：提供原文、译文、注释、解读（支持收藏功能）
  - 智能周报/日报：根据工作要点生成结构化报告
  - 旅行攻略规划：基于目的地、天数、人数、预算生成详细攻略
  - 会议纪要整理：原始内容转写为结构化纪要
  - 简历/求职信优化：根据岗位描述针对性优化简历内容
  - Android 工程师工具：Crash 解读、依赖冲突分析等专业工具

  3. 用户系统

  - Web 用户认证：注册、登录、个人资料、Session 管理
  - 微信小程序登录：code 换 openid/session_key，返回自定义 uid
  - 权限控制：登录验证装饰器保护敏感接口

  4. 数据管理

  - 收藏功能：通用收藏管理，支持增删改查、统计
  - 历史记录：提示词历史、优化历史的查看、标签、批量操作
  - 模板管理：内置行业模板（写作、故事、短视频、设计、营销等）

  5. 管理功能

  - Flask-Admin 后台：用户/内容/系统/数据分析管理
  - 监控服务：系统运行状态监控
  - 日志管理：集中式日志收集和分析

  代码质量分析

  优点

  1. 结构清晰：符合 Flask 最佳实践，模块划分合理
  2. 文档完善：大量中文文档覆盖功能设计、部署指南、优化报告
  3. 部署方案全面：支持 Docker、K8s、Windows 服务多种部署方式
  4. 测试覆盖：包含大量测试文件，覆盖主要功能
  5. 错误处理：全局 500 错误处理，记录完整堆栈信息

  安全问题

  硬编码敏感信息（高风险）：
    - 数据库密码：!Rjb12191（腾讯云数据库）
    - DeepSeek API 密钥：sk-fdf7cc1c73504e628ec0119b7e11b8cc
    - 微信小程序密钥：89aa97dda3c1347c6ae3d6ab4627f1f4
    - 位置：config.py 和 src/flask_prompt_master/config.py
  密码哈希安全性不足：
    - 使用 MD5 加盐哈希，建议升级为 bcrypt 或 Argon2
    - 位置：auth_service.py 的 hash_password 方法
  CORS 配置过于宽松：
    - CORS_ORIGINS = ['*'] 生产环境应限制具体域名

  代码规范问题

  6. 配置文件重复：根目录和 src/flask_prompt_master 下都有 config.py
  7. 大型数据文件：promptsTemplates.py 文件过大（144KB），应考虑数据库存储
  8. 模拟数据与真实代码混合：app.py 包含模拟 API，可能与真实路由混淆
  9. 中英混合命名：部分文件和变量使用中文，不利于国际化协作

  依赖管理

  - 主要依赖：Flask、SQLAlchemy、OpenAI、PyMySQL、Redis 等
  - 版本管理：requirements.txt 指定版本范围，但缺少 lock 文件
  - Windows 特定依赖：pywin32 用于 Windows 服务部署

  部署与运维

  支持的部署方式

  1. 本地开发：Python 虚拟环境 + Flask 开发服务器
  2. Docker 容器化：完整微服务栈（App + MySQL + Redis + Nginx）
  3. Kubernetes：生产级容器编排配置
  4. Windows 服务：通过 pywin32 部署为系统服务
  5. 腾讯云集成：支持腾讯云数据库直连

  监控与维护

  - 日志管理：Docker 日志卷 + 独立日志管理服务
  - 系统监控：独立的监控服务和管理器
  - 数据库迁移：Flask-Migrate 支持数据库版本管理
  - 备份机制：定期备份目录和脚本

  改进建议

  高优先级

  修复安全漏洞：
    - 移除硬编码的敏感信息，全部改为环境变量
    - 更新密码哈希算法为 bcrypt 或 Argon2
    - 生产环境限制 CORS 域名
  配置文件优化：
    - 统一配置管理，消除重复配置
    - 实现多环境配置自动切换

  中优先级

  代码重构：
    - 将 promptsTemplates.py 大文件内容迁移到数据库
    - 清理测试和模拟代码，分离测试环境
    - 统一命名规范，减少中英混合
  依赖管理：
    - 添加 requirements.lock 文件确保依赖一致性
    - 考虑使用 Poetry 或 Pipenv 管理依赖
  API 设计：
    - 统一 API 响应格式和错误码
    - 添加 API 版本控制（目前部分使用 /api/v1/，部分没有）

  低优先级

  性能优化：
    - 考虑添加 Redis 缓存层减少数据库压力
    - 优化大型查询的分页性能
  文档完善：
    - 添加 API 接口文档（OpenAPI/Swagger）
    - 补充部署环境的详细配置说明
  测试增强：
    - 增加集成测试和端到端测试
    - 添加 CI/CD 流水线自动化测试

  总结

  aitsc 项目是一个功能丰富、架构清晰的 AI 应用平台，具备以下特点：

  优势：
  - 功能全面，覆盖多场景 AI 应用需求
  - 架构设计合理，模块化程度高
  - 部署方案多样，适应不同环境需求
  - 文档完善，便于理解和维护

  风险：
  - 安全漏洞较为严重（硬编码敏感信息）
  - 部分代码需要重构优化
  - 生产环境配置需要加固

  建议：立即修复安全漏洞，然后进行代码重构和性能优化，可发展为成熟的企业级 AI 应用平台。