feat: 实现CutThenThink P0阶段核心功能
项目初始化 - 创建完整项目结构(src/, data/, docs/, examples/, tests/) - 配置requirements.txt依赖 - 创建.gitignore P0基础框架 - 数据库模型:Record模型,6种分类类型 - 配置管理:YAML配置,支持AI/OCR/云存储/UI配置 - OCR模块:PaddleOCR本地识别,支持云端扩展 - AI模块:支持OpenAI/Claude/通义/Ollama,6种分类 - 存储模块:完整CRUD,搜索,统计,导入导出 - 主窗口框架:侧边栏导航,米白配色方案 - 图片处理:截图/剪贴板/文件选择/图片预览 - 处理流程整合:OCR→AI→存储串联,Markdown展示,剪贴板复制 - 分类浏览:卡片网格展示,分类筛选,搜索,详情查看 技术栈 - PyQt6 + SQLAlchemy + PaddleOCR + OpenAI/Claude SDK - 共47个Python文件,4000+行代码 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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# P0-1: 数据库模型验证报告
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**验证日期**: 2026-02-11
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**验证状态**: ✅ 通过
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## 1. 文件存在性检查
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### ✅ 检查通过
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- 文件路径: `/home/congsh/CodeSpace/ClaudeSpace/CutThenThink/src/models/database.py`
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- 文件大小: 5437 字节
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- 模块导出: `/home/congsh/CodeSpace/ClaudeSpace/CutThenThink/src/models/__init__.py` 正确导出所有组件
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## 2. Record 模型字段检查
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### ✅ 所有必需字段已定义
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| 字段名 | 类型 | 约束 | 说明 |
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|--------|------|------|------|
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| `id` | Integer | primary_key, autoincrement | 记录ID |
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| `image_path` | String(512) | nullable=False, unique=True, index=True | 图片存储路径 |
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| `ocr_text` | Text | nullable=True | OCR识别的文本内容 |
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| `category` | String(20) | nullable=False, default=NOTE, index=True | 记录分类 |
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| `ai_result` | Text | nullable=True | AI处理生成的Markdown内容 |
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| `tags` | JSON | nullable=True | 标签列表 |
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| `notes` | Text | nullable=True | 用户手动添加的备注 |
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| `created_at` | DateTime | default=utcnow, nullable=False | 创建时间 |
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| `updated_at` | DateTime | default=utcnow, onupdate=utcnow, nullable=False | 更新时间 |
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### ✅ 额外功能方法
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- `__repr__()`: 提供友好的对象表示
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- `to_dict()`: 转换为字典格式
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- `update_tags()`: 更新标签
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- `add_tag()`: 添加单个标签
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## 3. RecordCategory 分类检查
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### ✅ 定义了完整的6种分类
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1. **TODO** - 待办事项
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2. **NOTE** - 笔记
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3. **IDEA** - 灵感
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4. **REF** - 参考资料
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5. **FUNNY** - 搞笑文案
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6. **TEXT** - 纯文本
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### ✅ 辅助方法
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- `all()`: 获取所有分类类型列表
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- `is_valid(category)`: 验证分类是否有效
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## 4. 数据库管理器检查
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### ✅ DatabaseManager 类功能完整
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- `__init__(db_path)`: 初始化数据库路径(默认SQLite)
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- `init_db(db_path)`: 初始化数据库连接和表结构
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- `get_session()`: 获取数据库会话
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- `close()`: 关闭数据库连接
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### ✅ 便捷函数
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- `init_database(db_path)`: 初始化数据库的便捷函数
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- `get_db()`: 获取数据库会话的便捷函数
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## 5. 代码质量检查
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### ✅ 代码规范
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- 完整的文档字符串(docstrings)
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- 类型提示(Type Hints)
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- 清晰的注释
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- 符合 Python 编码规范
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### ✅ 数据库设计
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- 使用 SQLAlchemy ORM
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- 合理的字段类型和长度限制
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- 适当的索引设置(image_path, category)
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- 时间戳自动管理
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## 6. 代码导入验证
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⚠️ **注意**: 由于环境缺少 `pip` 模块,无法运行实际的导入测试。
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但从代码分析来看:
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- 所有导入语句正确
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- SQLAlchemy 版本指定为 2.0.25
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- 代码结构与 SQLAlchemy 2.x 兼容
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**建议**: 在完整环境中运行以下测试:
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```python
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from src.models.database import Record, RecordCategory, init_database, get_db
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# 验证字段
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print('Record 字段:', [c.name for c in Record.__table__.columns])
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# 验证分类
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print('RecordCategory 分类:', RecordCategory.all())
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# 验证分类验证功能
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print('NOTE 分类有效:', RecordCategory.is_valid('NOTE'))
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print('INVALID 分类有效:', RecordCategory.is_valid('INVALID'))
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```
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## 7. 验证结论
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### ✅ **P0-1 任务已完成**
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所有要求均已满足:
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1. ✅ `src/models/database.py` 文件存在且内容正确
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2. ✅ Record 模型包含所有必需字段(9个字段)
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3. ✅ RecordCategory 定义了6种分类(TODO, NOTE, IDEA, REF, FUNNY, TEXT)
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4. ✅ 代码结构清晰,包含完整的文档和类型提示
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5. ✅ 提供了数据库管理器和便捷函数
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6. ✅ 实现计划文档已更新
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### 下一步
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可以继续进行 **P0-2: 配置管理** 的开发工作。
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