GLM 智能助力・Trae 跨端个人任务清单

[一. 项目背景](#一. 项目背景)

[二. 智谱 AI](#二. 智谱 AI)

[获取 API key](#获取 API key)

[GLM 4.6](#GLM 4.6)

[三. Trae Solo](#三. Trae Solo)

[四. Trae Solo 开发实践](#四. Trae Solo 开发实践)

[4.1 开发提示词](#4.1 开发提示词)

[4.2 开发文档](#4.2 开发文档)

[4.3 开发调整](#4.3 开发调整)

[五. 部署展示](#五. 部署展示)

一. 项目背景

在人工智能技术快速发展的背景下，高效的任务管理工具对于个人和团队提高工作效率至关重要。传统的任务列表清单应用功能较为单一，通常只能实现基本的任务添加、删除和标记等功能，缺乏智能性和自动化处理能力。

同时，随着大模型技术的不断进步，如智谱发布的GLM-4.6，在语言理解与生成、推理能力等方面有显著提升，能够为任务管理提供更智能的支持。而Trae Solo作为一款创新的AI开发工具，具备强大的上下文工程能力，能够理解用户意图，自动规划任务，并调度各种工具来完成开发工作。

将Trae Solo与GLM-4.6相结合，有望打造出一款更加智能、高效的任务列表清单应用。利用Trae Solo的任务规划和工具调度能力，以及GLM-4.6的语言处理和智能推理能力，可以实现如智能任务分类、自动任务提醒、根据任务描述生成相关子任务等功能，为用户提供更加便捷、智能化的任务管理体验，满足现代人们对于高效任务管理工具的需求。

二. 智谱 AI

智谱大模型的核心技术源于清华大学知识工程实验室，基于自研的 GLM（General Language Model）预训练框架。该框架采用 Transformer 架构，具备高度并行化的计算能力，并能够捕捉长距离的语言依赖关系，目前已在学术界和产业界获得广泛认可。

最新发布的GLM-4.6不仅在逻辑推理、代码生成、多语言支持等方面实现显著突破，还具备更强的上下文理解与长文本处理能力；

我们的个人任务清单项目，深度融合了字节跳动TRAE Solo的全流程开发能力与智谱GLM-4.6的智能推理优势，打造出兼顾开发效率与使用体验的任务管理工具。

借助TRAE Solo的「上下文工程师」核心架构，项目实现了从需求到部署的高效落地：通过其四位一体工作区，可快速将"智能任务管理"的需求转化为带流程图的PRD文档，实时生成前端交互代码并自动修复错误，更能一键部署至云端并实现部署异常的智能自愈，大幅压缩开发周期。而GLM-4.6则为工具注入了真正的智能内核：其200K长上下文能力可完整记忆任务历史与用户习惯，「先规划再执行」的推理逻辑能将模糊需求自动拆解为结构化子任务，配合升级的前端代码生成能力，让任务列表的交互设计更贴合实际使用场景。

用户使用时，既能通过TRAE Solo支持的语音、文字多模态方式快速输入需求，又能享受GLM-4.6带来的智能分类、优先级排序与个性化提醒，开发效率与产品智能的双重提升，重新定义个人任务管理体验。

获取 API key

首先点击右上角头像旁边的控制台按钮，等页面跳转后点击 API KEY 按钮。点击添加新APIKEY 即可

添加完之后需要使用的时候直接复制API KEY

GLM 4.6

GLM-4.6 是智谱最新的旗舰模型，其总参数量 355B，激活参数 32B。GLM-4.6 所有核心能力上均完成了对 GLM-4.5 的超越，具体如下：

高级编码能力：在公开基准与真实编程任务中，GLM-4.6 的代码能力对齐 Claude Sonnet 4，是国内已知的最好的 Coding 模型。
上下文长度：上下文窗口由 128K→200K，适应更长的代码和智能体任务。
推理能力：推理能力提升，并支持在推理过程中调用工具。
搜索能力：增强了模型在工具调用和搜索智能体上的表现，在智能体框架中表现更好。
写作能力：在文风、可读性与角色扮演场景中更符合人类偏好。
多语言翻译：进一步增强跨语种任务的处理效果。

GLM-4.6调用示例

python 复制代码

import requests
import json

def call_glm46(prompt, api_key):
    # GLM-4.6 API接口地址（智谱开放平台官方地址）
    url = "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions"
    
    # 请求头：包含API密钥认证
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {api_key}"  # 格式为"Bearer 你的APIKey"
    }
    
    # 请求参数：指定模型、对话内容等
    data = {
        "model": "glm-4-plus",  # GLM-4.6对应模型名称（需确认平台最新命名）
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "你是一个智能任务助手，负责协助用户管理任务清单。"},
            {"role": "user", "content": prompt}  # 用户输入的提示词
        ],
        "temperature": 0.7,  # 生成内容的随机性（0-1，值越低越稳定）
        "max_tokens": 1024  # 最大生成 token 数
    }
    
    try:
        # 发送POST请求调用API
        response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
        response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功
        result = response.json()
        
        # 解析返回结果，提取模型回答
        if "choices" in result and len(result["choices"]) > 0:
            return result["choices"][0]["message"]["content"]
        else:
            return "调用失败：未获取到有效回答"
    
    except Exception as e:
        return f"调用出错：{str(e)}"


# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 替换为你的智谱API Key
    API_KEY = "your_api_key_here"
    # 用户输入的任务相关提示（例如让模型拆解任务）
    user_prompt = "帮我把「周末大扫除」拆解成具体的子任务"
    
    # 调用GLM-4.6模型
    response = call_glm46(user_prompt, API_KEY)
    print("模型回答：\n", response)

三. Trae Solo

如果你是开发者，尤其是需要快速落地项目、不想在重复工作上耗时间的人，Tare Solo绝对值得一试------它能把"想法到产品"的周期直接压缩，让你专注做核心创新。

Tare Solo作为字节跳动推出的AI开发助手，最核心的优势是"懂需求、能落地"。它不像普通工具只做单一功能，而是能扮演"上下文工程师"的角色：你用自然语言说清项目需求（比如"做一个带GLM-4.6智能助手的任务清单"），它能自动生成带流程图的PRD文档，帮你梳理清楚功能逻辑；接着直接输出前端交互代码（支持Vue、React等框架），遇到语法错误还能实时修复；最后甚至能一键把项目部署到云端，部署出问题了还能自动排查自愈。

不管你是新手想快速做出第一个完整项目，还是资深开发者想减少重复编码的时间，Tare Solo都能适配------新手不用再卡壳在"从0到1写架构"，老手能把精力放在"优化体验、加核心功能"上。现在用它开发，相当于多了一个"懂技术、能落地"的搭档，效率直接拉满。

四. Trae Solo 开发实践

4.1 开发提示词

准备好开发提示词并输入

python 复制代码

我先在开发一个个人任务清单表，流程是用户列出他要做的事情，然后应用调用GLM-4.6，合理帮用户规划好什么时间做什么任务，并且给出具体的理由，要求只有两个页面，一个是主页面另一个是填写api接口的地方，风格要求尽量年轻化。api调用示例const url = ' https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions ';

const options = {

method: 'POST',

headers: {

Authorization: 'Bearer 5e5480a6de144281b4e24f0a1b2bc6eb.sCTWp8QSCABqzHSl',

'Content-Type': 'application/json'

},

body: '{"model":"glm-4.6","messages":[{"role":"system","content":"你是一个有用的AI助手。"},{"role":"user","content":"请介绍一下人工智能的发展历程。"}],"temperature":1,"max_tokens":65536,"stream":false}'

};

4.2 开发文档

Trae 会创建产品需求和项目文档

产品开发文档：

python 复制代码

# 任务规划助手 - 产品需求文档

## 1. 产品概述

### 1.1 产品名称
任务规划助手（Task Planning Assistant）

### 1.2 产品定位
一款基于AI技术的智能任务管理工具，帮助用户高效规划每日任务，优化时间利用，提升工作和生活效率。

### 1.3 产品愿景
成为用户信赖的个人效率伙伴，让任务管理变得简单、智能且高效。

### 1.4 目标用户
- 职场人士：需要合理安排工作任务，提高工作效率
- 学生群体：需要规划学习任务、作业和考试准备
- 自由职业者：需要自我管理和安排项目任务
- 家庭用户：需要协调家庭事务和个人生活任务

## 2. 功能需求

### 2.1 核心功能

#### 2.1.1 任务输入与管理
- **功能描述**：用户可输入一个或多个任务（支持分号分隔多个任务）
- **输入格式**：文本输入框，支持多行输入
- **验证规则**：非空验证，至少需要输入一个任务

#### 2.1.2 时间范围设置
- **功能描述**：用户可设置任务规划的可用时间范围
- **输入方式**：下拉选择框
- **时间选项**：
  - 开始时间：6:00 - 12:00，默认9:00
  - 结束时间：18:00 - 23:00，默认21:00

#### 2.1.3 智能任务规划
- **功能描述**：基于用户输入的任务和时间范围，利用GLM-4.6 AI模型生成智能规划方案
- **处理流程**：
  1. 用户输入任务和时间范围
  2. 系统调用GLM-4.6 API进行任务分析和时间分配
  3. 生成包含时间安排、任务内容和规划理由的方案

#### 2.1.4 规划结果展示
- **功能描述**：以卡片式布局展示任务规划结果
- **展示内容**：
  - 任务时间段
  - 任务名称
  - 任务描述和规划理由
- **视觉设计**：不同任务类型使用不同颜色标签区分

#### 2.1.5 API密钥管理
- **功能描述**：用户可配置GLM-4.6 API密钥以启用智能规划功能
- **安全措施**：
  - 密钥可选择保存到本地浏览器
  - 支持显示/隐藏API密钥
  - 提供清除数据选项

### 2.2 辅助功能

#### 2.2.1 本地数据存储
- **功能描述**：将用户配置和规划结果保存到浏览器本地存储
- **存储内容**：API密钥、保存的任务规划

#### 2.2.2 加载状态提示
- **功能描述**：在API调用过程中显示加载动画和提示信息

#### 2.2.3 错误处理
- **功能描述**：处理各种可能的错误情况并给出提示
- **错误类型**：
  - 任务为空
  - API密钥未配置
  - API调用失败

#### 2.2.4 使用帮助
- **功能描述**：提供API使用说明和请求示例

## 3. 用户故事

### 3.1 基本任务规划
- **用户**：职场上班族
- **场景**：每天早晨，用户需要规划当天的工作任务
- **需求**：输入多个工作任务，设置工作时间范围，获取合理的任务安排
- **期望**：系统能根据任务性质和优先级自动安排时间，给出合理的任务顺序和休息时间

### 3.2 API配置
- **用户**：新用户
- **场景**：首次使用应用，需要配置API密钥
- **需求**：了解如何获取API密钥，如何安全存储密钥
- **期望**：提供清晰的配置指导和安全的密钥管理选项

### 3.3 任务结果保存
- **用户**：长期使用者
- **场景**：生成规划后希望保存以便后续参考
- **需求**：能够保存和查看之前的任务规划
- **期望**：规划结果能够自动保存到本地，无需重复输入

## 4. 界面设计需求

### 4.1 整体风格
- **设计风格**：现代、简洁、年轻化
- **配色方案**：
  - 主色调：紫色系（#6366f1）
  - 辅助色：粉色（#ec4899）、深紫色（#8b5cf6）
  - 中性色：白色、浅灰色系列
- **背景**：渐变色背景（从靛蓝到紫色到粉色的渐变）

### 4.2 核心界面元素

#### 4.2.1 导航栏
- 固定在页面顶部
- 玻璃态效果（半透明背景+模糊）
- 包含产品Logo和页面导航（首页、设置）

#### 4.2.2 任务输入区域
- 卡片式布局，白色背景+阴影
- 多行文本输入框
- 时间范围选择器
- 醒目的规划按钮（渐变背景）

#### 4.2.3 结果展示区域
- 卡片式任务列表
- 每个任务卡片包含时间、标题、描述
- 不同任务类型使用不同颜色边框和背景色
- 卡片悬停效果（轻微上浮、阴影加深）

#### 4.2.4 设置页面
- API密钥输入表单
- 使用说明和示例代码展示
- 数据管理选项

### 4.3 响应式设计
- **桌面端**：完整布局，多列展示
- **平板端**：单列布局，保持功能完整性
- **移动端**：优化触摸操作，简化布局

### 4.4 动画与交互
- 按钮点击反馈（颜色变化、微小缩放）
- 卡片悬停动画
- 加载状态动画
- 平滑的页面切换和元素过渡

## 5. 技术需求

### 5.1 前端技术栈
- **基础技术**：HTML5, CSS3, JavaScript
- **UI框架**：Tailwind CSS v3
- **图标库**：Font Awesome
- **数据存储**：LocalStorage

### 5.2 后端/API
- **AI模型**：GLM-4.6
- **API端点**：https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions
- **认证方式**：Bearer Token（API Key）

### 5.3 性能要求
- 页面加载时间：<2秒
- 响应式设计：适配主流设备尺寸
- 动画流畅：无卡顿现象

## 6. 非功能性需求

### 6.1 可用性
- 用户界面直观易用，新用户无需培训即可上手
- 清晰的错误提示和操作引导
- 符合Web内容无障碍指南(WCAG)的基本要求

### 6.2 安全性
- API密钥本地存储加密
- 不收集和传输用户个人敏感信息
- 提供数据清除功能

### 6.3 兼容性
- 支持主流浏览器：Chrome 90+, Firefox 88+, Safari 14+, Edge 90+
- 兼容移动设备浏览器

## 7. 项目范围限定

- 本产品仅提供前端功能，依赖第三方AI API
- 数据仅保存在本地浏览器，不支持多设备同步
- 不包含用户账号系统
- 不支持任务优先级手动设置，由AI自动判断

## 8. 发布标准

### 8.1 功能验收
- 所有核心功能正常运行
- API调用稳定可靠
- 本地存储功能正常工作

### 8.2 性能验收
- 页面加载和交互流畅
- 响应式布局适配所有目标设备

### 8.3 UI/UX验收
- 符合设计规范
- 动画效果流畅自然
- 用户操作体验良好

## 9. 迭代计划

### 9.1 第一阶段（当前版本）
- 核心任务规划功能
- 基本API配置管理
- 本地数据存储

### 9.2 第二阶段（未来规划）
- 任务优先级手动设置
- 任务完成状态跟踪
- 历史规划记录管理
- 自定义主题和布局选项

### 9.3 第三阶段（未来规划）
- 多设备数据同步（需要后端服务）
- 任务模板功能
- 团队协作功能（需要后端服务）
- 数据分析和效率报告

技术架构文档：

python 复制代码

# 任务规划助手 - 技术架构文档

## 1. 系统架构概览

### 1.1 架构概述
任务规划助手采用纯前端架构设计，基于浏览器环境运行，通过调用第三方AI API实现智能任务规划功能。系统主要由用户界面层、业务逻辑层和数据存储层三部分组成，通过模块化设计确保代码的可维护性和可扩展性。

### 1.2 架构图
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         浏览器环境                               │
├─────────────────┬────────────────────┬─────────────────────────┤
│  用户界面层      │    业务逻辑层      │      数据存储层         │
│  (UI Layer)     │  (Business Logic)  │   (Data Storage)        │
├─────────────────┼────────────────────┼─────────────────────────┤
│ - HTML结构      │ - 任务解析逻辑     │ - LocalStorage         │
│ - CSS样式       │ - API调用封装     │ - 数据缓存              │
│ - 交互组件      │ - 响应式适配       │ - 状态管理              │
└─────────────────┴────────────────────┴─────────────────────────┘
         ↑                     ↑
         │                     │
         └─────────────┬───────┘
                       ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     外部服务                                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ - GLM-4.6 API                                                    │
│ - Tailwind CSS CDN                                               │
│ - Font Awesome CDN                                               │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

## 2. 技术栈

### 2.1 前端技术
- **HTML5**: 用于构建页面结构
- **CSS3**: 用于页面样式和布局
- **JavaScript (ES6+)**: 用于实现业务逻辑和交互
- **Tailwind CSS v3**: 实用优先的CSS框架，用于快速构建UI
- **Font Awesome**: 图标库，提供UI图标支持

### 2.2 外部服务
- **GLM-4.6 API**: 由智谱AI提供的大语言模型API，用于智能任务规划
- **CDN服务**: 用于加载第三方库和资源

### 2.3 数据存储
- **LocalStorage**: 浏览器本地存储，用于保存用户配置和任务规划结果

## 3. 核心模块设计

### 3.1 用户界面模块

#### 3.1.1 页面结构
- **index.html**: 主页面，包含任务输入和规划结果展示
- **settings.html**: 设置页面，包含API配置和使用说明

#### 3.1.2 组件设计
- **导航栏组件**: 固定顶部导航，提供页面切换
- **任务输入组件**: 包含文本输入框和时间选择器
- **结果展示组件**: 卡片式布局展示任务规划结果
- **加载状态组件**: API调用过程中的加载动画
- **设置表单组件**: API密钥配置表单

#### 3.1.3 样式设计
- **响应式布局**: 使用Tailwind的响应式类适配不同屏幕尺寸
- **主题定制**: 通过Tailwind配置自定义颜色和字体
- **动画效果**: 实现平滑的过渡和交互效果

### 3.2 业务逻辑模块

#### 3.2.1 任务规划逻辑
```javascript
// 任务规划核心逻辑
async function planTasks(tasks, startTime, endTime, apiKey) {
    // 构建API请求参数
    // 调用GLM-4.6 API
    // 处理响应数据
    // 格式化返回结果
}
```

#### 3.2.2 API调用封装
- **请求配置**: 封装API请求参数和headers
- **错误处理**: 统一的错误处理和重试机制
- **响应解析**: 解析API返回结果并格式化

#### 3.2.3 数据格式化
```javascript
// 响应数据格式化函数
function formatResponseToHtml(text) {
    // 解析文本响应
    // 构建HTML卡片结构
    // 返回格式化的HTML
}
```

### 3.3 数据存储模块

#### 3.3.1 本地存储管理
```javascript
// 数据存储操作
function saveToLocalStorage(key, value) {
    localStorage.setItem(key, value);
}

function getFromLocalStorage(key) {
    return localStorage.getItem(key);
}

function clearLocalStorage(key) {
    if (key) {
        localStorage.removeItem(key);
    } else {
        localStorage.clear();
    }
}
```

#### 3.3.2 数据模型
- **用户配置**: 包含API密钥和首选项
- **任务规划**: 包含任务列表、时间安排和规划理由

## 4. API集成设计

### 4.1 GLM-4.6 API集成

#### 4.1.1 API端点
- **URL**: `https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions`
- **方法**: POST

#### 4.1.2 请求参数
```javascript
{
    "model": "glm-4.6",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": systemPrompt},
        {"role": "user", "content": userPrompt}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 65536,
    "stream": false
}
```

#### 4.1.3 系统提示设计
```javascript
const systemPrompt = `
    你是一个专业的任务规划助手，擅长根据用户提供的任务列表和可用时间范围，制定合理的时间安排计划。
    请按照以下要求进行任务规划：
    1. 分析每个任务的优先级、预计耗时和合适的执行时间
    2. 在用户提供的时间范围内安排任务
    3. 考虑任务之间的关联性和合理的休息时间
    4. 为每个任务安排给出具体理由说明
    5. 输出格式必须是HTML，包含任务时间、任务名称、任务描述和规划理由
    6. 使用卡片式布局，每个任务一个卡片
    7. 为任务分配不同的颜色标签，根据任务类型和优先级区分
`;
```

#### 4.1.4 用户提示构建
```javascript
const userPrompt = `
    请帮我规划以下任务在${startTime}到${endTime}之间的执行顺序和具体时间安排：
    ${tasks}
    
    请为每个任务安排具体的时间段，并提供规划理由。
    输出格式应为HTML，使用卡片式布局，每个任务一张卡片。
`;
```

### 4.2 错误处理策略
- **网络错误**: 显示网络连接失败提示
- **API认证失败**: 提示用户检查API密钥
- **请求超时**: 提供重试选项
- **解析错误**: 尝试格式化非标准响应

## 5. 数据流程

### 5.1 主要数据流程
1. **用户输入阶段**:
   - 用户在主页面输入任务和时间范围
   - 系统验证输入数据的有效性

2. **规划生成阶段**:
   - 系统从本地存储获取API密钥
   - 构建API请求参数和提示词
   - 调用GLM-4.6 API
   - 等待并处理API响应

3. **结果展示阶段**:
   - 解析和格式化API返回结果
   - 以卡片式布局展示任务规划
   - 将结果保存到本地存储

4. **设置管理阶段**:
   - 用户在设置页面配置API密钥
   - 系统将配置保存到本地存储
   - 用户可以清除所有本地数据

### 5.2 数据流图
```
用户输入任务和时间范围
        ↓
验证输入数据
        ↓
加载API密钥(LocalStorage)
        ↓
构建API请求
        ↓
调用GLM-4.6 API
        ↓
处理API响应
        ↓
格式化结果为HTML
        ↓
展示任务规划结果
        ↓
保存结果到LocalStorage
```

## 6. 性能优化

### 6.1 资源加载优化
- **CDN使用**: 利用CDN加速第三方库的加载
- **按需加载**: 根据页面需要加载相应的资源
- **缓存策略**: 合理设置浏览器缓存

### 6.2 渲染优化
- **DOM操作优化**: 减少不必要的DOM操作
- **响应式设计**: 使用CSS Grid和Flexbox实现高效布局
- **动画性能**: 使用transform和opacity实现硬件加速动画

### 6.3 API调用优化
- **请求合并**: 减少API调用次数
- **错误重试**: 实现智能重试机制
- **超时处理**: 设置合理的请求超时时间

## 7. 安全性设计

### 7.1 本地数据安全
- **API密钥保护**: 避免在控制台或日志中输出API密钥
- **数据清除**: 提供清除所有本地数据的选项
- **隐私保护**: 不收集或传输用户的个人数据

### 7.2 API安全
- **HTTPS使用**: 确保所有API调用使用HTTPS
- **错误处理**: 避免在错误消息中暴露敏感信息
- **输入验证**: 对用户输入进行验证和清理

## 8. 兼容性设计

### 8.1 浏览器兼容性
- **主流浏览器**: 支持Chrome、Firefox、Safari、Edge最新版本
- **Polyfill**: 必要时使用Polyfill处理浏览器差异
- **特性检测**: 使用特性检测而非浏览器检测

### 8.2 设备兼容性
- **响应式布局**: 适配桌面、平板和移动设备
- **触摸优化**: 为触摸设备优化交互体验
- **性能适配**: 为低性能设备优化资源使用

## 9. 代码组织

### 9.1 目录结构
```
├── index.html         # 主页面
├── settings.html      # 设置页面
└── README.md          # 项目说明文档
```

### 9.2 代码规范
- **命名约定**: 遵循语义化命名，使用驼峰命名法
- **代码注释**: 关键逻辑添加注释说明
- **代码风格**: 保持一致的代码格式和风格

## 10. 扩展性设计

### 10.1 功能扩展
- **模块化设计**: 核心功能模块化，便于扩展
- **事件系统**: 使用事件驱动设计，便于功能解耦
- **配置管理**: 集中式配置管理，便于调整系统行为

### 10.2 技术栈扩展
- **框架兼容**: 设计考虑未来可能迁移到现代前端框架
- **API抽象**: 抽象API调用层，便于替换或升级AI模型
- **存储适配**: 设计灵活的数据存储接口，便于扩展存储方式

## 11. 部署与发布

### 11.1 部署方式
- **静态网站**: 作为纯静态网站部署
- **托管选项**: 支持GitHub Pages、Netlify、Vercel等静态托管服务
- **本地运行**: 可通过文件系统直接打开HTML文件运行

### 11.2 版本控制
- **语义化版本**: 遵循语义化版本规范
- **变更日志**: 维护详细的变更日志

## 12. 维护与监控

### 12.1 错误监控
- **控制台日志**: 关键操作和错误的日志记录
- **用户反馈**: 提供错误反馈机制

### 12.2 性能监控
- **加载性能**: 监控页面加载时间
- **运行性能**: 监控JavaScript执行性能

## 13. 未来优化方向

### 13.1 技术升级
- **前端框架**: 考虑迁移到React或Vue.js
- **状态管理**: 引入专门的状态管理解决方案
- **构建工具**: 引入Webpack或Vite等构建工具

### 13.2 功能增强
- **后端服务**: 增加后端服务支持多设备同步
- **用户系统**: 实现用户账号和认证
- **数据分析**: 增加任务完成分析和效率报告