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Birdor 首批工程 Issue：JSON Formatter、JWT Decoder、AI Regex、AI Log

把 Birdor 首批四个工具拆成更接近工程 issue 的任务单，明确背景、范围、非目标、依赖、验收、指标和风险。

Leeting Yan 6 分钟阅读 2936 字

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本章关键词

工程 issue、开发任务、JSON Formatter、JWT Decoder、AI Regex Generator、AI Log Analyzer、验收标准、指标。

适合阅读的人

  • 准备把 Birdor backlog 录入 issue 系统的人。
  • 需要安排第一批工具开发 sprint 的人。
  • 想把 PRD 任务转成工程交付边界的人。

本章摘要

本文把 Birdor PRD 开发 Backlog 进一步拆成工程 issue 形态。每个 issue 都包含背景、范围、非目标、依赖、验收、指标和风险，便于直接迁移到 GitHub Issues、Linear、Jira 或内部任务系统。

首批实现顺序建议是：先做 JSON Formatter，再做 JWT Decoder，建立确定性工具页模板；随后做 AI Regex Generator 和 AI Log Analyzer，验证 AI 结构化输出、成本记录、降级和 Pro 触发。这个顺序能降低技术风险，也能让后续 100+ 工具矩阵复用基础能力。

Issue 模板

每个工程 issue 建议包含：

字段说明
背景为什么做这个任务
范围本次必须交付什么
非目标本次明确不做什么
依赖需要哪些组件、数据或设计
验收如何判断完成
指标上线后观察什么
风险可能出什么问题

这个模板的重点是防止任务无限膨胀。比如 JWT Decoder 的第一版不做 verify，AI Log 第一版不做文件上传和监控集成，AI Regex 第一版不支持所有语言。

JSON Formatter 工程 Issue

ISSUE-JSON-01：创建 JSON Formatter 工具页骨架

背景：JSON Formatter 是 Birdor 基础工具页样板，需要建立可复用页面结构。

范围：

  • 创建工具页路由和 slug。
  • 配置 title、description、canonical 相关元信息。
  • 搭建输入区、输出区、操作栏、FAQ、相关工具区域。
  • 保证桌面和移动端基础布局可用。

非目标：

  • 不实现 AI schema 推断。
  • 不实现 API 调用。
  • 不实现批量处理。

验收：

  • 页面可访问。
  • 输入区和输出区不遮挡。
  • 移动端可滚动和编辑。
  • 页面包含本地处理说明占位。

指标：

  • 页面访问。
  • 输入开始事件。
  • 移动端错误。

风险：

  • 如果页面结构只为 JSON 定制，后续工具复用困难。

ISSUE-JSON-02：实现本地 JSON format/minify/validate

背景：基础 JSON 工具必须本地执行，保证速度和隐私。

范围：

  • 实现 format。
  • 实现 minify。
  • 实现 validate。
  • 非法输入不清空原文。
  • 输出格式可复制。

非目标：

  • 不做 JSON5。
  • 不做 schema validate。
  • 不做大文件 worker。

验收：

  • 合法对象、数组、嵌套结构可格式化。
  • 非法 JSON 有错误状态。
  • format/minify 不改变语义。

指标：

  • format 成功率。
  • validate 错误率。
  • copy 率。

风险：

  • 大输入可能卡顿，需要先设置提示和上限。

ISSUE-JSON-03：实现 JSON 错误提示和修复建议

背景：错误提示决定工具专业感，也是 SEO 长尾内容入口。

范围：

  • 展示错误类型。
  • 尽量提取行列。
  • 显示常见原因。
  • 保留原始输入。

非目标：

  • 不自动修复 JSON。
  • 不调用 AI 解释错误。

验收：

  • 缺逗号、未闭合字符串、非法字符有明确提示。
  • 用户能根据提示定位问题。

指标：

  • error shown。
  • error after format。
  • copy after fix。

风险：

  • 浏览器原生错误信息不稳定，需要做容错文案。

JWT Decoder 工程 Issue

ISSUE-JWT-01：创建 JWT Decoder 页面和输入规范化

背景：JWT Decoder 是 API 鉴权调试入口，必须容忍常见粘贴格式。

范围：

  • 创建页面路由和 metadata。
  • 输入区支持长 token。
  • 清理 Bearer 前缀、空格、换行。
  • 分段识别。

非目标：

  • 不做 verify。
  • 不做 JWK。
  • 不保存 token。

验收：

  • Bearer token 可解析。
  • 换行 token 可解析。
  • 非三段 token 给出明确错误。

指标：

  • decode attempt。
  • invalid segment。
  • input normalized。

风险：

  • 用户可能粘贴生产 token，隐私提示必须靠近输入区。

ISSUE-JWT-02：实现 Base64URL 解码和 Claim 展示

背景：JWT 的核心价值是快速查看 header、payload 和常见 claim。

范围：

  • 解码 header。
  • 解码 payload。
  • 展示 signature 原文。
  • 展示 iss、sub、aud、exp、iat、nbf。

非目标：

  • 不验证 signature。
  • 不请求远程 JWK。

验收：

  • 合法 JWT 可展示 JSON。
  • Base64URL 错误有明确提示。
  • payload 不是 JSON 时不崩溃。

指标：

  • decode success。
  • base64 error。
  • copy payload。

风险：

  • decode 和 verify 概念混淆会带来安全误解。

ISSUE-JWT-03：实现时间解释和安全提示

背景：JWT 调试中最常见的问题是 token 是否过期，以及 decode 是否等于验证。

范围：

  • exp、iat、nbf 显示 UTC、本地时间、相对时间。
  • 显示已过期、未生效、无 exp。
  • 显示 signature 未验证提示。
  • 对敏感字段做轻提示。

非目标：

  • 不做完整安全扫描。
  • 不判断 token 是否可用于真实服务。

验收：

  • 时间状态清楚。
  • 页面明确说明 decode 不代表 token 有效。

指标：

  • time field viewed。
  • security hint viewed。
  • related Timestamp click。

风险：

  • 安全提示太强会吓退用户，太弱会误导用户。

AI Regex Generator 工程 Issue

ISSUE-REGEX-01：建立结构化输入和响应 schema

背景：AI Regex 不能只做自由文本生成，必须让输入和输出可验证。

范围：

  • 目标描述。
  • 正样例。
  • 反样例。
  • 目标语言。
  • 响应 schema：regex、flags、explanation、snippets、warnings。

非目标：

  • 不支持所有语言。
  • 不做团队模板。
  • 不做 API。

验收：

  • 前端能生成结构化请求。
  • 后端或 mock 能返回结构化响应。

指标：

  • generate click。
  • missing examples。
  • language selected。

风险：

  • 输入过于自由会导致输出不稳定。

ISSUE-REGEX-02：实现 AI 生成、成本记录和本地测试器

背景：AI Regex 的核心闭环是生成后立即用样例测试。

范围：

  • prompt 模板。
  • 模型调用。
  • token 和成本记录。
  • 本地正反样例测试。
  • 失败样例展示。

非目标：

  • 不做高级性能检测。
  • 不做批量生成。

验收：

  • 生成结果能被本地测试器验证。
  • 失败样例可见。
  • AI 成本可记录。

指标：

  • generate success。
  • test pass rate。
  • retry rate。
  • copy regex。

风险：

  • 模型输出不符合 schema，需要有解析失败和重试策略。

AI Log Analyzer 工程 Issue

ISSUE-LOG-01：建立短日志输入、隐私提示和输入边界

背景：AI Log Analyzer 成本和隐私风险高，必须先控制输入。

范围：

  • 日志输入。
  • 日志类型。
  • 关注问题。
  • 字符上限。
  • 敏感字段提示。
  • AI 调用说明。

非目标：

  • 不做文件上传。
  • 不接监控平台。
  • 不保存报告。

验收：

  • 短日志可提交。
  • 长日志有明确提示。
  • 敏感字段出现时有提醒。

指标：

  • analyze click。
  • input too large。
  • sensitive hint shown。

风险：

  • 隐私提示不清会影响 Team 和 Pro 信任。

ISSUE-LOG-02：实现结构化 AI 报告、复制和降级

背景：AI Log 的输出必须是可行动报告，而不是泛泛总结。

范围：

  • 响应 schema：summary、clusters、rootCause、evidence、checklist、riskNotes。
  • 报告分区渲染。
  • Markdown 复制。
  • AI 失败时关键词统计和错误聚类。
  • 成本记录。

非目标：

  • 不做长日志 Pro。
  • 不做团队共享。
  • 不做异步任务。

验收：

  • 报告包含证据片段。
  • 报告可复制。
  • 模型失败时有降级结果。
  • AI 成本可追踪。

指标：

  • report generated。
  • copy report。
  • feedback helpful。
  • pro trigger。
  • ai cost。

风险：

  • 没有证据的根因判断会损害信任。

Sprint 建议

Sprint目标Issue
Sprint 1建立基础工具页模板JSON-01、JSON-02、JSON-03
Sprint 2完成 JSON 和 JWT 基础能力JSON-04、JWT-01、JWT-02
Sprint 3完成 JWT 安全体验和指标JWT-03、JSON-06、JWT-07
Sprint 4AI Regex MVPREGEX-01、REGEX-02
Sprint 5AI Log MVPLOG-01、LOG-02

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