Archery工单审批消息通知模版优化实践
2025-06-03 16:51:29作者:霍妲思
背景介绍
Archery作为一款开源的SQL审核平台,在日常数据库操作管理中扮演着重要角色。其工单审批流程中的消息通知功能是确保团队成员及时了解工单状态变化的关键环节。在实际使用中,我们发现飞书通知模版存在一个可优化点:多人审批场景下无法直观显示具体处理人信息。
问题分析
在标准配置下,Archery的飞书通知模版在工单审批时仅显示审核角色(如QA-PM等),而不会展示实际处理审批的具体人员信息。这在多人协作的审批流程中,可能导致以下问题:
- 责任追溯困难:无法快速确认某次审批操作的具体执行人
- 沟通效率降低:需要额外查询才能了解审批处理人
- 透明度不足:团队成员对审批过程缺乏直观了解
技术实现方案
核心思路
通过分析Archery源码,我们发现审批人信息实际上存储在WorkflowAuditDetail模型的audit_user字段中。需要解决的问题是如何在通知模版中正确获取并显示这些信息。
实现步骤
- 获取审批明细数据:通过WorkflowAuditDetail.objects.filter()方法查询特定audit_id的审批记录
- 筛选有效审批人:过滤audit_status为已审批状态的记录
- 提取处理人信息:从查询结果中获取audit_user字段值
- 整合到通知模版:将处理人信息添加到飞书通知内容中
代码实现关键点
# 获取最新的审批记录
audit_detail = WorkflowAuditDetail.objects.filter(audit_id=audit_id).latest("audit_time")
# 提取审批人信息
if audit_detail and audit_detail.audit_user:
processor = audit_detail.audit_user
# 将processor信息整合到通知内容中
性能考量
直接查询数据库获取审批记录可能会带来性能影响,特别是在高频审批场景下。建议:
- 添加适当的缓存机制
- 优化查询条件,减少不必要的数据加载
- 监控系统性能,确保修改不会显著影响整体响应速度
最佳实践建议
- 模版自定义:根据团队需求定制通知模版,平衡信息完整性和简洁性
- 信息分级:关键信息(如处理人)突出显示,次要信息适当弱化
- 测试验证:修改后应在测试环境充分验证,确保通知内容准确无误
- 文档更新:记录模版修改内容,便于后续维护和团队其他成员了解
总结
通过对Archery通知模版的优化,我们实现了审批处理人信息的可视化,显著提升了团队协作效率和审批流程透明度。这一改进不仅解决了原始问题,也为后续可能的通知模版定制提供了参考范例。在实际操作中,建议团队根据自身工作流程特点,持续优化通知内容和展示方式。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.12 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
315
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219