请将四个人的任务分工以及每个阶段向ai提出的问题进行整合编辑成文档

好的，我现在需要帮用户将四个人的任务分工以及每个阶段向AI提出的问题整合成一个文档。用户之前已经得到了关于资源清单和分步骤的AI辅助编程指南，现在他们希望有一个团队分工和问题整合的文档结构。首先，我要确定用户的需求是什么。他们可能是在管理一个团队项目，需要明确每个成员在不同阶段的任务，并且每个任务阶段需要如何与AI互动来解决问题。
接下来，我需要回顾之前的回答，看看资源清单和编程指南的结构，确保新的文档与之保持一致。用户提到的四个人的任务分工，可能对应项目的不同阶段，比如环境配置、核心模块开发、模型训练与优化、部署测试。每个阶段需要明确每个人的职责，以及他们可能会向AI提出的问题。
然后，我需要考虑如何将任务分工和AI提问模板结合起来。例如，在环境配置阶段，可能由技术架构师负责，他们需要验证环境配置，这时候对应的AI提问模板就是如何生成测试脚本和解决依赖问题。每个阶段的任务负责人需要知道他们该做什么，以及如何有效地利用AI来辅助解决问题。
还需要注意用户提到的“每个阶段向AI提出的问题进行整合编辑成文档”，这意味着每个阶段应该有具体的提问示例，帮助团队成员知道如何与AI沟通。比如在核心模块开发阶段，开发工程师可能需要调试语音生成模块，遇到API错误时，如何向AI提问，包括错误日志、代码片段和解决方案请求。
另外，用户可能希望这个文档结构清晰，方便团队参考。可能需要使用标题、子标题、列表和代码块来组织内容，保持可读性。同时，要确保使用中文，符合用户的要求。
在整合过程中，需要检查是否有遗漏的阶段或任务，确保四个人的分工覆盖项目的整个流程。比如，环境配置、核心模块开发、模型训练优化、部署测试这四个阶段是否全面，每个阶段的任务是否明确分配给不同的角色，如技术架构师、开发工程师、算法工程师和测试工程师。
可能还需要考虑每个阶段的关键输出和验证方法，例如在模型训练阶段，需要验证准确率和抗干扰能力，这时候对应的AI提问可能涉及数据增强和模型优化的具体问题。
最后，要确保整个文档的逻辑流畅，每个阶段的任务和提问模板对应正确，团队成员能够根据文档快速找到自己负责的部分，并知道如何向AI寻求帮助。同时，可能需要补充一些高效协作的建议，比如使用版本控制、定期同步会议等，但用户主要关注的是任务分工和AI提问整合，所以这部分可能需要简略或根据用户需求决定是否添加。
总结来说，我需要将四个角色分配到四个阶段，每个阶段详细描述他们的任务，并给出对应的AI提问模板和示例，确保结构清晰，内容全面，符合用户的项目管理需求。以下是为团队协作设计的《AI辅助开发任务分工与提问整合文档》，包含角色分工、阶段任务与标准提问模板：

AI语音处理项目协作手册
一、角色分工矩阵表

角色
职责范围
技能要求
对接AI场景

技术架构师
环境配置验证、技术选型
Python环境管理、API集成
环境依赖诊断、部署方案咨询

开发工程师
核心模块开发、API调试
音频处理库使用、异常处理
代码调试、接口参数优化

算法工程师
模型训练/调优、特征工程
深度学习框架、信号处理
算法改进、性能对比测试

测试工程师
多场景验证、性能压测
自动化测试、数据分析
测试用例生成、异常样本构造

二、分阶段任务与AI提问模板
▶️ 阶段1：环境搭建（技术架构师）
任务清单

验证Python环境与库版本兼容性
配置ElevenLabs API访问权限
部署GPU加速环境（CUDA/cuDNN）

AI提问模板
1. 依赖诊断：
"在Ubuntu 22.04上安装librosa时出现`llvmlite`编译错误，报错信息：
登录后复制
gcc: error: llvmlite/_llvm.c: No such file or directory
当前Python版本3.9，已安装llvmlite==0.40.0，如何修复？"

2. 权限配置：
"ElevenLabs的set_api_key()方法应该放在代码的哪个位置？
- 尝试过环境变量`EXPORT ELEVEN_API_KEY=xxx`
- 代码中直接调用`elevenlabs.set_api_key("xxx")`
但仍然返回401错误，请提供排查步骤"
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▶️ 阶段2：核心模块开发（开发工程师）
任务清单

语音克隆模块（ElevenLabs接口封装）
噪声注入与数据增强流水线
实时变声引擎开发（OpenCV音频流处理）

AI提问模板
1. API调试：
"使用ElevenLabs生成中文语音时出现发音错误，当前代码：

   audio = generate(text="你好世界", voice="Rachel", model="multilingual")
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   需要：  

强制指定中文发音规则  
调整语速参数（比默认快1.5倍）   请给出参数配置方案"


性能优化："使用pydub的effects.normalize处理1小时音频需8分钟，如何优化？约束条件：  
输入为48kHz WAV文件  
目标响度-16 LUFS请求使用多进程加速方案"

▶️ 阶段3：模型训练（算法工程师）
任务清单

声纹特征提取（MFCC/i-vector）
构建抗噪声分类模型（CNN+GRU）
生成对抗样本攻击测试

AI提问模板
1. 特征工程：
"使用librosa提取MFCC时，如何动态调整mel滤波器数量？
需求：
- 输入音频长度不固定
- 希望n_mels与频段带宽成反比
给出数学公式和Python实现代码"

2. 对抗训练：
"在TensorFlow中实现PGD攻击，目标是对声纹识别模型产生误判。
当前损失函数：

   loss = tf.reduce_mean(crossentropy(y_true, y_pred))
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   需要添加：  

L2扰动约束（ε=0.001）  
迭代攻击次数=10   请修改损失计算逻辑"

▶️ 阶段4：部署测试（测试工程师）
任务清单

端到端流程验证（语音输入→处理→输出）
压力测试（高并发请求/长时运行）
安全审计（注入攻击检测）

AI提问模板
1. 异常检测：
"请编写Pytest用例，验证以下场景：
- 输入包含SQL注入字符的文本时，语音生成模块应返回错误码403
- 当音频含>30dB突发噪声时，识别准确率应≥85%
要求：
- 使用生成式测试（Hypothesis库）
- 输出HTML格式报告"

2. 性能测试：
"需要测试语音克隆API在100并发请求下的表现，请给出：
- Locust压力测试脚本框架
- 关键监控指标（如P99延迟、错误率阈值）
- AWS EC2实例规格建议（CPU/MEM配置）"
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三、协作流程规范
1. 问题记录模板
[模块名称] 声纹克隆模块
[问题现象] API返回500错误
[关键日志]

elevenlabs.api.APIError: 500 - Internal server error  
Headers: {'x-augustus-api-key': '***'}  
Request: POST /v1/voice-clone
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[已尝试方案]  

更换API密钥 → 无效  
重试3次 → 相同错误[请求支持] 需要排查服务端状态或提供降级方案```

2. AI问答知识库管理



分类
存储路径
更新规则



环境配置类
/docs/ai_qa/env_setup.md
每次环境变更后追加


API调试类
/docs/ai_qa/api_debug.md
按服务模块分目录存储


算法优化类
/docs/ai_qa/model_tuning/
附带实验数据对比表



四、紧急问题升级机制
graph TD
    A[发现异常] --> B{是否影响主流程?}
    B -->|是| C[标记为P0] --> D[通知技术负责人]
    B -->|否| E[记录到JIRA] --> F[AI初步诊断]
    F --> G{AI能否解决?}
    G -->|能| H[提交代码PR]
    G -->|不能| I[发起专家会诊]
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需要定制化调整分工模板或获取自动化协作脚本（如自动生成AI提问的GitHub Bot），可提供更多业务细节。 🚀