依旧是内部 MES 系统的二次开发，这次要添加的是一个 MES 物料流转时间报表及超时预警功能。
即，两个站点之间的流转时间统计分析。客户对工艺流程的两个指定站点的流转时间有要求。需要拉报表出来。支持导出 Excel。这个不是一个简单的报表，而是包含了设置管理功能，例如，指定某个产品的某两个站点之间的流转时间不能超过多少小时。其次才是不同设置规则对应的统计表格功能。
预警消息
可以考虑用企业微信机器人消息的方式进行预警。
同时，在 MES 系统里也可以有一个预警消息的展示界面，显示所有当前处于预警状态的批次信息，方便生产人员查看和跟进处理。
群消息推送功能参考：
https://open.work.weixin.qq.com/help2/pc/14931
已添加的 Webhook 地址示例：
https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=xxx
推送企业微信消息的功能，最好封装成函数，同时增加一个无需登录就能调用的测试 API，方便判断推送功能是否正常。
短期内推送过多企业微信消息，会触发企业微信接口的报错：{“errcode”:45009,“errmsg”:“api freq out of limit, hint: [xxx], from ip: xxx, more info at https://open.work.weixin.qq.com/devtool/query?e=45009”} 需要规避。
收集预警信息与发送微信预警消息逻辑分离
一个长假期回来，岂不是所有的批次都会报预警？如果有消息收敛机制，就不需要考虑这个问题了。
前提是，需要把收集预警信息与发送微信预警消息逻辑分离，做成两个独立的定时任务。如果不分离，就不方便做推送消息汇总。
- 收集预警信息定时任务，每小时执行一次
- 发送企业微信预警消息，每 15 分钟执行一次。未来也方便支持其他的功能的预警消息
消息收敛机制，新建一个定时任务，判断预警历史中没有处理的预警记录。每次生成一条企业微信推送消息汇总，将所有未处理的预警记录的批次号和预警类型进行汇总，生成一条企业微信消息进行推送。处理完成后，把对应的预警历史状态标记为推送成功。
数据库分离
由于是二次开发，而且拿不到原 MES 的代码，所以原 Oracle 的数据库我只开了一个只读的账号，不进行任何的写入和修改操作。新功能的数据都是放到新建的 MySQL 数据库中。这样，预警规则，及预警历史记录都存储到 MySQL 数据库中；流转时间报表则是通过同时查询 Oracle 和 MySQL 实现。
GPT 5.4 很强
实现这个功能大部分时间是在梳理需求，和调整交互体验。用 GPT 5.4 实现的第一版近乎完美，只是有一些逻辑上的缺陷。但是，参考王建硕大佬视频里的说法，未来将不是软件 bug，而是需求梳理的问题，就是没有跟 AI 交代清楚细节，导致 AI 没有完全理解你的需求和意图。确实是这样。
但是，要把一个需求事无巨细的交代清楚，也是一件需要耐心的事情，或者是能积累好日常的规范，不至于重复的细节还需要再说明一遍。例如：
- 使用 golang sync/atomic 规避上一个计划任务没执行完，又开始执行下一个
- 消息推送要考虑频率过高，造成的消息打扰，及三方推送接口频率限制
- 生成的代码需要加注释，及单元测试
- 界面需要考虑小屏幕笔记本的使用体验
不过以后 github copilot 换成 AI credit 计费之后，怕是不能这样奢侈地使用 GPT 5.4 了，何况是提掏腰包买会员。
一些感想
不知不觉这个总耗时不超过 3 周的 MES 系统，从完全不了解 300 多张数据表功能，到已经二次开发上线了 10 多项功能。我感觉已经很效率了。但是从日志看，每天的使用者也就是两个相关人员。
虽然交互上我觉得很满意了，但是因为用的人少，我又收获不到什么成就感。加之，开发这样的内部系统总归会被算作是成本，费力不讨好。领导毕竟都是冷血的动物（听闻嵌入式开发同事被生产部门推到其他部门，因为成本 hold 不住），这无可厚非，得多考虑能形成营收的功能，而不是满足于忙碌的状态。
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