案例
社区互助服务平台
面向社区上门代办场景的私有全栈项目,包含微信小程序居民端/服务者端、Vue 管理后台、Node.js 后端 API、支付、通知、聊天、结算、部署与 CI。
- 项目类型
- 私有全栈
- 居民端、服务者端、管理后台和后端 API 共同组成交付范围。
- 服务链路
- 下单到结算
- 覆盖创建、派单、接单、服务、确认、评价、支付和提现。
- 核心依赖
- 微信生态
- 微信登录、支付 V3、订阅消息、小程序域名、COS 和 WebSocket。
- AI 边界
- 下单草稿
- 自然语言只生成结构化草稿,用户确认后才进入原有订单流程。
这个项目是一个不能公开仓库的真实全栈交付案例,重点在于多角色、多状态、多外部依赖如何闭环。居民端、服务者端、管理后台和后端 API 不是孤立页面,而是围绕同一条订单状态线协同工作。
作品集页面只展示脱敏后的系统边界、流程和工程证据。AI 能力也被限定在下单草稿生成:它帮助用户把自然语言需求整理为结构化订单,但不会绕过确认、支付、派单和审计这些既有业务约束。
图文说明
私有项目说明
该项目为私有全栈产品项目,代码仓库不公开;当前页面仅展示脱敏后的架构、流程和工程交付说明。
系统边界
小程序居民端/服务者端、Vue 管理后台、Node.js API、MySQL、Redis、微信支付、订阅消息、COS、WebSocket、Nginx 和 Docker Compose 共同组成交付范围。

项目定位
项目定位为社区上门代办场景的全栈产品,而不是单点 Demo。它同时覆盖居民下单、服务者履约、物业运营、支付订阅、通知沟通和后台审计。
业务背景
社区内取快递、丢垃圾等上门代办服务看似简单,但一旦进入真实交付,就会同时出现排班、派单、支付、订阅消息、服务凭证、评价、提现和异常处理。
- 居民需要低摩擦下单和订单进度反馈。
- 服务者需要任务池、完工上传和提现入口。
- 后台需要处理审核、排班、订单、评价、月卡、提现和审计。
角色与系统边界
系统被拆成微信小程序居民端、微信小程序服务者端、Vue 3 + Element Plus 管理后台、Node.js + Express API、MySQL、Redis、Nginx 和 Docker Compose 部署层。
- 客户端
- 3
- 居民端、服务者端和管理后台。
- 后端边界
- API + jobs
- controller、service、model、route、middleware 和 job 分层。
端到端流程
- 01
居民下单
选择服务、填写需求,必要时由 AI 生成订单草稿。
- 02
支付订阅
月卡和支付流程进入微信支付 V3 与后端回调。
- 03
派单履约
物业服务者优先,邻里服务者抢单兜底。
- 04
完工确认
服务者上传完成信息,居民确认后进入评价与结算。
- 05
后台审计
运营侧通过订单、提现、评价和审计日志处理异常。
订单状态机
订单状态机约束创建、派单、接单、服务中、完成、确认和评价。状态不散落在多个接口里,通知、结算和审计都围绕状态变化触发。
- 创建订单后记录初始事件和用户侧可见状态。
- 派单和接单改变服务者侧任务池与通知内容。
- 完成、确认和评价决定结算状态与后续审计记录。
支付与通知
微信登录、支付 V3 回调、订阅消息、COS 上传和 WebSocket 都有独立上线约束。后端需要同时处理鉴权、回调验签、消息发送、聊天连接和文件上传权限。
- JWT 鉴权和 Token 吊销用于保护用户与后台接口。
- 支付回调和提现流程写入可追踪记录,避免只依赖前端状态。
- 订阅消息和 WebSocket 分别处理异步通知和实时沟通。
AI 下单草稿
AI 能力被接在现有下单链路之前,只负责把自然语言需求解析为结构化订单草稿。它不会直接创建订单,也不会跳过用户确认、支付、派单和审计。
生产部署
部署侧使用 Docker Compose 编排 MySQL、Redis、server、admin、nginx 和备份任务,并补充生产配置检查,避免只在本地开发环境可运行。
- 生产检查覆盖安全头、弱密钥检测、CORS 白名单和接口限流。
- 请求链路包含 X-Request-ID、健康检查、迁移和备份脚本。
- CI 覆盖核心模块测试和上线前配置校验。
脱敏证据
页面不展示真实用户、订单和支付信息,而是用脱敏流程说明、系统边界和审计痕迹证明交付范围。媒体块也明确说明这是私有项目,不公开代码仓库。
- 审计事件
- 订单 + 支付 + AI
- 覆盖状态流转、回调、提现和 AI 草稿确认。
- 展示方式
- 脱敏
- 只展示架构、流程和交付质量证据。
复盘与下一步
这个项目最有价值的部分不是某个页面或接口,而是多个端、多个角色和多个外部服务围绕订单状态保持一致。AI 下单草稿也必须服从这条主线,不能让新能力破坏原有闭环。
- 继续展示时应优先补充脱敏状态流图和关键审计字段,而不是公开业务数据。
- AI 草稿可进一步增加低置信度回退策略,把风险明确交给人工确认。
- 后续若产品化扩展,应先强化运营异常处理,而不是只增加前端入口。