TAPD Data Fetcher

1. 如果需要验证`tapd_data_fetcher.py`是否正常获取数据，请运行以下指令：

  ```bash
  uv run tapd_data_fetcher.py
  ```

* 预期输出：

  ```text
  成功加载配置: 用户=********, 工作区=********
  ===== 开始获取需求数据 =====
  需求数据获取完成，共获取X条
  ===== 开始获取缺陷数据 =====
  缺陷数据获取完成，共获取Y条
  数据已成功保存至msg_from_fetcher.json文件。
  ```

2. 如果需要验证`tapd_mcp_server.py` 中所有 MCP工具是否正常注册，请运行以下指令：

  ```bash
  uv run check_mcp_tools.py
  ```

  输出结果如下：

  ```text
  成功加载配置: 用户=4ikoesFM, 工作区=37857678
  ✅ MCP服务器启动成功！
  📊 已注册工具数量: 14

  🛠️ 已注册的工具列表:
      1. example_tool -
      示例工具函数（用于演示MCP工具注册方式）

      功能描述:
          ...
      2. get_tapd_data - 从TAPD API获取需求和缺陷数据并保存到本地文件

      功能描述:
          ...
  ```

3. **快速验证向量化功能**（推荐）：

  ```bash
  uv run test\vector_quick_start.py
  ```

* 该脚本会自动运行数据获取、向量化和搜索功能，验证整体流程是否正常
* 首次使用时需要连接 VPN 以下载模型
* 预期输出：显示向量化成功和搜索演示结果

4. **上下文优化器和假数据生成测试**：

  ```bash
  # 生成模拟TAPD数据（用于测试）
  uv run mcp_tools\fake_tapd_gen.py
  
  # 使用上下文优化器生成数据概览（离线模式）
  uv run mcp_tools\context_optimizer.py -f local_data\msg_from_fetcher.json --offline --debug
  
  # 生成详细摘要（需要配置API密钥）
  uv run mcp_tools\context_optimizer.py -f local_data\msg_from_fetcher.json --debug
  ```

* **环境变量配置（在线模式）**：为使用上下文优化器的在线LLM功能，需要设置以下环境变量：

  ```bash
  set DS_KEY=your_deepseek_api_key        # DeepSeek API密钥
  set DS_EP=https://api.deepseek.com/v1   # API端点URL（可选，默认为DeepSeek）
  set DS_MODEL=deepseek-chat          # 模型名称（可选，默认为deepseek-chat）
  ```

* 上下文优化器支持离线模式（`--offline`参数）和在线智能摘要生成
* 假数据生成器用于测试和演示，生成符合TAPD格式的模拟数据

5. **词频分析工具测试**：

  ```bash
  uv run mcp_tools\word_frequency_analyzer.py
  ```

* 该脚本会分析`local_data/msg_from_fetcher.json`中的数据，生成关键词词云统计

6. **文档摘要生成测试**（仍在开发中）：

  ```bash
  uv run mcp_tools\docx_summarizer.py
  ```

* 该脚本会提取指定.docx文档中的文本、图片和表格信息，并生成摘要
* 预期输出：生成的摘要JSON文件和提取的图片、表格文件

7. **测试用例评估器**：

  ```bash
  # 运行自定义规则演示
  uv run test\demo_custom_rules.py

  # 运行需求单知识库初始化
  uv run test\init_requirement_kb.py

  # 运行测试用例评估器
  uv run mcp_tools\test_case_evaluator.py
  ```

* 测试用例评估器会根据配置的规则评估测试用例质量，并生成评估报告
* 首次运行时会自动生成默认规则配置文件 `config/test_case_rules.json` 与 `config/require_list_config.json`
* 详细说明请参阅 `knowledge_documents\AI测试用例评估器操作手册.md`

8. **API兼容性测试** 【🆕 2025年7月22日新增】：

  ```bash
  uv run test\test_api_compatibility.py
  ```

* 该脚本会测试DeepSeek和SiliconFlow两种API的连接性和响应
* 预期输出：显示各API的调用结果和响应内容
* 用于验证多API配置是否正确

9. **时间趋势分析工具测试** 【🆕 2025年8月27日新增】：

  ```bash
  uv run test\test_time_trend_analyzer.py
  ```
  * 该脚本会测试时间趋势分析工具，并生成时间趋势报告
  * 预期输出：显示时间趋势分析结果和报告文件路径
  * 用于验证时间趋势分析工具的功能和报告生成

10. **精确搜索工具测试** 【🆕 2025年8月29日新增】：

  ```bash
  uv run test\test_precise_searcher.py
  ```
  * 该脚本会测试精确搜索工具的各项功能
  * 预期输出：显示精确搜索结果和相关信息
  * 用于验证精确搜索工具的功能和性能