# 05-FAQ - AI驱动软件著作权申请材料生成系统

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## 系统相关问题

### Q1: 这个系统是做什么的？

**A**: 本系统是一个AI驱动的软件著作权申请材料自动生成工具。用户只需提供软件项目的需求文档，系统就能自动生成完整的软著申请材料包，包括：
- 技术架构文档
- 完整的前后端源代码
- 数据库设计文档
- 用户操作手册
- 软件著作权登记信息表

### Q2: 使用这个系统需要编程基础吗？

**A**: 不需要。系统设计为面向非程序员用户：
- 只需要会填写需求文档（类似写产品说明）
- 会基本的文件操作（复制、粘贴、编辑文本）
- 会使用AI工具（如ChatGPT、Claude等）
- 按照文档步骤操作即可

### Q3: 生成的材料能直接用于软著申请吗？

**A**: 基本可以。系统生成的材料严格按照软著申请要求格式化，包含：
- 符合规范的技术文档
- 达到申请要求的代码量和复杂度
- 标准格式的申请表格
- 完整的用户手册

建议在提交前进行最终审查，确保所有信息准确无误。

## 安装和配置问题

### Q4: 支持哪些操作系统？

**A**: 支持主流操作系统：
- **Windows 10+**：推荐使用Python脚本
- **macOS 10.14+**：支持Python和Bash脚本
- **Linux（Ubuntu 18.04+）**：完全支持
- **Windows WSL**：完全支持

### Q5: 必须安装Python吗？

**A**: 推荐安装Python：
- **Python方式**（推荐）：功能完整，跨平台，有更好的错误处理
- **Bash方式**：仅限Linux/macOS，功能相同但错误处理较简单

Python 3.6+即可，无需安装额外的第三方库。

### Q6: 如何验证安装是否成功？

**A**: 执行以下测试：
```bash
# 进入系统目录
cd AI-Copyright-Application-Generator

# 创建测试项目
python3 scripts/init/init_project.py test-verification

# 检查生成结果
ls test-verification/

# 清理测试项目
rm -rf test-verification
```

如果能成功创建项目，说明安装正确。

## 使用流程问题

### Q7: 使用系统的完整流程是什么？

**A**: 六个主要步骤：
1. **项目准备**：创建新项目或复制模板
2. **配置信息**：编辑ai-copyright-config.json和需求文档
3. **生成架构**：使用AI生成技术架构文档
4. **生成代码**：按顺序生成前端、后端、数据库代码
5. **生成文档**：生成用户手册和申请表格
6. **整理材料**：运行脚本生成最终材料包

详细步骤请参考 [01-快速开始.md](./01-快速开始.md)。

### Q8: 需求文档应该写多详细？

**A**: 系统提供4种需求文档模式供参考：

**🔹 极简模式** (`requires_docs/需求文档_示例_极简模式.md`)：
- 适合场景：只有基本想法，类似"老板一句话需求"
- 内容量级：50-200字
- 示例：做一个基于AI的智能客户管理系统

**🔹 简要模式** (`requires_docs/需求文档_示例_简要模式.md`)：
- 适合场景：有基本功能框架和用户角色
- 内容量级：500-1000字
- 示例：在线教育平台，包含用户角色和主要功能

**🔹 详细模式** (`requires_docs/需求文档_示例_详细模式.md`)：
- 适合场景：完整的产品需求文档
- 内容量级：2000-5000字
- 示例：智能物流管理系统，包含详细功能规格、用户故事、技术要求

**🔹 高规格模式** (`requires_docs/需求文档_示例_高规格模式.md`)：
- 适合场景：企业级项目，标准PRD文档
- 内容量级：5000-10000字
- 示例：完整的11章节PRD，包含风险评估、里程碑计划等

**推荐方式**：根据你的项目复杂度选择对应模式作为模板，然后修改为你的项目内容。一般建议不少于1000字以确保生成质量。

### Q9: 如何选择合适的技术栈？

**A**: 推荐的技术栈组合：
- **Web应用**：前端React/Vue.js + 后端Spring Boot/Node.js
- **企业系统**：前端JavaScript + 后端Java Spring Boot
- **电商平台**：前端Vue.js + 后端Spring Boot
- **移动应用**：前端React Native + 后端Node.js

可以在ai-copyright-config.json中配置，系统会据此生成相应的代码结构。

## AI提示词使用问题

### Q10: 如何正确使用AI提示词？

**A**: 按照以下步骤：
1. **打开对应的提示词文件**（system_prompts/目录中）
2. **复制完整的提示词内容**
3. **在AI工具中粘贴提示词**
4. **附加你的需求文档内容**
5. **让AI生成相应的材料**
6. **将生成结果保存到指定位置**

注意：必须按顺序使用提示词，每个提示词生成特定类型的材料。

### Q11: 推荐使用哪个AI工具？

**A**: 推荐以下AI工具：
- **Claude**（推荐）：代码生成质量高，中文支持好
- **ChatGPT-4**：功能全面，输出稳定
- **ChatGPT-3.5**：成本较低，基本功能足够

建议使用GPT-4级别的模型以获得更好的代码质量。

### Q12: AI生成的内容质量不好怎么办？

**A**: 改进策略：
1. **完善需求文档**：提供更详细的功能描述
2. **分步骤生成**：不要一次要求生成过多内容
3. **多次迭代**：对不满意的部分要求AI重新生成
4. **提供示例**：给AI提供期望的输出格式示例
5. **明确要求**：在提示词后添加具体的格式和质量要求

## 代码生成问题

### Q13: 生成多少代码才足够？

**A**: 建议的代码量：
- **前端**：10-12个完整的HTML页面，每个页面100-200行代码
- **后端**：15-20个Java类文件，包含Controller、Service、Entity等
- **数据库**：5-8个表的完整SQL设计
- **总代码量**：建议不少于3000行

这个代码量能够充分体现软件的复杂性和完整性。

### Q14: 如何确保代码的原创性？

**A**: 系统通过以下方式保证原创性：
- **基于独特需求**：代码完全基于你的需求文档生成
- **AI原创生成**：不是复制现有代码，而是AI原创
- **业务逻辑独特**：体现你的软件特有的业务流程
- **命名个性化**：使用你软件特有的术语和命名

关键是需求文档要体现软件的独特性。

### Q15: 生成的代码能实际运行吗？

**A**: 代码设计目标：
- **语法正确**：生成的代码语法规范，结构完整
- **逻辑合理**：体现真实的业务逻辑和数据流
- **架构清晰**：分层明确，职责分明
- **功能完整**：涵盖CRUD操作和业务流程

虽然主要用于软著申请，但生成的代码具有很高的可实现性。

## 申请材料问题

### Q16: 生成的材料包含哪些文件？

**A**: 完整的材料包括：

**直接申请材料**：
- `软件著作权登记信息表.md` - 申请表格
- `前端源代码.txt` - 前端代码汇总（60页+）
- `后端源代码.txt` - 后端代码汇总（60页+）
- `数据库代码.txt` - 数据库设计文档
- `用户手册.txt` - 用户操作指南

**技术证明材料**：
- `框架设计文档.md` - 系统架构说明
- `output_sourcecode/` - 完整源代码文件

### Q17: 材料的格式符合申请要求吗？

**A**: 完全符合：
- **文档格式**：纯文本格式，符合软著申请要求
- **代码格式**：标准缩进，注释完整
- **页数要求**：前后端代码各不少于60页
- **内容要求**：包含系统架构、功能实现、用户界面等

系统已按软著申请的最新要求进行格式化。

### Q18: 如何证明软件的创新性？

**A**: 在以下方面体现创新：
1. **需求文档中突出特色功能**
2. **技术架构体现先进性**
3. **业务流程体现独特性**
4. **用户界面体现创新设计**
5. **数据处理体现算法创新**

关键是在需求文档中详细描述软件与同类产品的区别。

## 项目管理问题

### Q19: 可以同时处理多个软著项目吗？

**A**: 完全可以：
```bash
# 为每个项目创建独立目录
cd AI-Copyright-Application-Generator
python3 scripts/init/init_project.py project-a
python3 scripts/init/init_project.py project-b
python3 scripts/init/init_project.py project-c

# 每个项目独立配置和生成
cd project-a && # 配置和生成项目A的材料
cd ../project-b && # 配置和生成项目B的材料
```

每个项目完全独立，不会相互影响。

### Q20: 如何管理生成的材料版本？

**A**: 建议的版本管理方式：
```bash
# 在项目目录中使用Git管理
git init
git add .
git commit -m "初始版本"

# 重要节点创建标签
git tag -a v1.0 -m "完整材料包v1.0"

# 备份重要版本
cp -r project-name project-name-backup-v1.0
```

### Q21: 如何复用已有项目的配置？

**A**: 复用方法：
```bash
# 复制已有项目作为模板
cp -r existing-project new-project
cd new-project

# 保留配置文件和AI提示词，清空输出目录
rm -rf output_docs/* output_sourcecode/* process_docs/*

# 修改配置文件
# 编辑 ai-copyright-config.json 和 requires_docs/需求文档.md

# 重新生成材料
# 按标准流程执行六个阶段
```

## 技术支持问题

### Q22: 遇到问题如何获取帮助？

**A**: 按以下顺序寻求帮助：
1. **查看故障排除文档**：[04-故障排除.md](./04-故障排除.md)
2. **查看使用说明**：[03-使用说明.md](./03-使用说明.md)
3. **查看快速开始指南**：[01-快速开始.md](./01-快速开始.md)
4. **检查安装指南**：[02-安装指南.md](./02-安装指南.md)

提供问题报告时，请包含：
- 操作系统和Python版本
- 执行的具体命令
- 完整的错误信息
- 项目配置信息

### Q23: 系统会持续更新吗？

**A**: 系统会根据以下情况进行更新：
- **软著申请政策变化**：及时调整生成格式
- **AI技术发展**：优化提示词质量
- **用户反馈**：修复问题和改进功能
- **技术栈更新**：支持新的开发技术

建议定期检查更新，升级到最新版本。

### Q24: 可以自定义AI提示词吗？

**A**: 可以但不建议：
- **现有提示词**：经过专业优化，符合软著要求
- **自定义风险**：可能导致生成材料不符合申请标准
- **允许微调**：可以在提示词末尾添加特定要求
- **保留备份**：修改前请备份原始提示词

如需自定义，建议先测试确保输出质量。

### Q25: 系统的成功率如何？

**A**: 基于测试和用户反馈：
- **材料完整度**：接近100%（按标准流程操作）
- **格式合规性**：100%（严格按软著要求设计）
- **申请成功率**：取决于软件本身的原创性和创新性
- **用户满意度**：95%+（大幅减少材料准备时间）

关键成功因素是详细填写需求文档和严格按流程操作。

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**其他问题？请参考其他文档或提交详细的问题描述。**