AI SOLO

第一阶段

计划编写

- **文件操作目录仅限于exploration下，即只能做技术验证，严禁修改业务代码**
    
- **每完成一步都要进行git cli提交，在提交消息中需要包含 “[Trae]编辑" 文本**
    

1. 联网搜索, 理解Shamir秘密分享算法的原理、计算过程、逆运算；完成之后撰写Markdown文档记录你的理解
    
2. （在第一步的基础上）使用uv包管理器创建Python项目，使用Python语言（以及必要的第三方库）实现实数域上的Shamir秘密分享算法，校验计算结果（允许存在不多于1%的误差），并使用plt进行可视化绘图，导出图片到 exploration/output中
    
    完成之后撰写Markdown文档详细记录开发过程
    
3. （在第二步的基础上）使用uv创建新的Python项目，实现伽罗瓦域上支持任意实数p（最低为255）的Shamir秘密分享算法，校验计算结果（不容许出现误差），并使用plt进行可视化绘图，导出图片到 exploration/output中
    
    完成之后撰写Markdown文档详细记录开发过程
    
4. （第三步的基础上）在exploration目录下创建Go空项目，自行联网搜索寻找工程实现，（可以依赖第三方库，只要记得go get即可）开发支持任意实数p的伽罗瓦域Shamir秘密分享算法套具，自行创建单元测试和性能基准测试
    
    完成之后撰写Markdown文档详细记录开发过程

第二步导出的测试图像

Python 伽罗瓦域SSS算法实现

第二阶段

计划编写

- **文件操作目录仅限于exploration下，即只能做技术验证，严禁修改业务代码**
    
- **每完成一步都要进行git cli提交，在提交消息中需要包含 “[Trae]编辑" 文本 ； 每完成一步都要撰写一个新的Markdown文档记录开发过程**
    

1. 【测试加压】添加更多针对`shamir-go`的基准测试和单元测试，测试如下内容：
    
    1. 在超大p（至少为16384）下的性能表现，测试当前实现在GC出现卡顿（1秒1次）之前的表现
        
    2. 当采样点出现偏离时，还原结果能否出现误差（出现误差就说明算法实现符合预期），并计算误差值与采样点误差的关系，尝试从数学角度证明误差的可观测性
        
2. 【技术验证】回到Python 伽罗瓦域算法实现项目那边，联网搜索并实现SSS算法的特性（包括加法同态）；需要导出plt可视化绘图，并给出这些特性的应用情景

同态特性

第三阶段

架构演示

flowchart TD

    A[用户界面层] --> B[业务逻辑层]

    B --> C[算法核心层]

    B --> D[数据存储层]

    A --> E[可视化展示层]

    subgraph UI层

        A1[主界面] --> A2[角色管理]

        A1 --> A3[提案管理]

        A1 --> A4[审批流程]

        A1 --> A5[系统设置]

    end

    subgraph 业务逻辑层

        B1[用户管理] --> B2[角色注册]

        B1 --> B3[权限管理]

        B4[提案管理] --> B5[提案创建]

        B4 --> B6[提案审批]

        B7[份额管理] --> B8[密钥分发]

        B7 --> B9[份额更新]

        B7 --> B10[成员变更]

    end

    subgraph 算法核心层

        C1[Shamir算法] --> C2[多项式构造]

        C1 --> C3[拉格朗日插值]

        C1 --> C4[有限域运算]

        C5[动态重构] --> C6[零值扰动多项式]

        C5 --> C7[增量更新]

    end

    subgraph 数据存储层

        D1[内存缓存] --> D2[临时状态]

        D3[JSON文件] --> D4[持久化数据]

    end

    subgraph 可视化层

        E1[算法过程] --> E2[多项式绘制]

        E1 --> E3[份额分布]

        E1 --> E4[审批流程动画]

    end

Toolkit迁移

AI自主规划任务边界

---

页面底部