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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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# P0-4: AI 模块实现总结
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## 实现完成时间
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2026-02-11
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## 实现内容
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### 核心文件
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| 文件 | 行数 | 说明 |
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| `src/core/ai.py` | 584 | AI 分类模块核心实现 |
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| `tests/test_ai.py` | 260 | AI 模块测试脚本 |
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| `examples/ai_example.py` | 350 | AI 模块使用示例 |
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| `docs/P0-4-verification.md` | - | 验证文档 |
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| `docs/ai_module.md` | - | AI 模块使用文档 |
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### 功能实现
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#### ✅ 1. 创建 `src/core/ai.py`
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实现了完整的 AI 分类模块，包含：
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- **基类设计**: `AIClientBase` 提供通用接口和功能
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- **具体实现**: 4 个 AI 提供商客户端
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- `OpenAIClient`: OpenAI GPT 模型
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- `AnthropicClient`: Claude 模型
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- `QwenClient`: 通义千问（兼容 OpenAI API）
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- `OllamaClient`: 本地 Ollama 模型
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#### ✅ 2. 实现 OpenAI API 调用
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- 使用 OpenAI SDK v1.0+
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- 支持所有 OpenAI 模型（gpt-4o, gpt-4o-mini, gpt-3.5-turbo 等）
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- 可配置温度、最大 tokens、超时等参数
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- 完善的错误处理（认证、速率限制、超时等）
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#### ✅ 3. 支持其他 AI 提供商
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| 提供商 | 实现方式 | 优势 |
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|--------|----------|------|
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| OpenAI | 官方 SDK | 稳定、快速、便宜 |
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| Claude | 官方 SDK | 准确率高、上下文长 |
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| 通义千问 | 兼容 OpenAI API | 国内访问快 |
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| Ollama | 兼容 OpenAI API | 隐私保护、免费 |
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#### ✅ 4. 实现分类提示词模板
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创建了详细的 `CLASSIFICATION_PROMPT_TEMPLATE`：
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- **6 种分类类型说明**：每种类型都有明确的定义和特征
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- **输出格式要求**：JSON 格式，包含所有必需字段
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- **格式化指导**：针对不同类型的 Markdown 格式要求
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- **标签提取**：自动提取 3-5 个相关标签
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- **置信度评分**：0-1 之间的分类置信度
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#### ✅ 5. 定义分类结果数据结构
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```python
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@dataclass
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class ClassificationResult:
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category: CategoryType # 分类类型枚举
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confidence: float # 置信度
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title: str # 生成的标题
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content: str # Markdown 内容
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tags: List[str] # 标签列表
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reasoning: str # 分类理由
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raw_response: str # 原始响应
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```
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提供的方法：
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- `to_dict()`: 转换为字典
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- `from_dict()`: 从字典恢复
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#### ✅ 6. 实现错误处理和重试机制
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**异常类型**：
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- `AIError`: 基类
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- `AIAPIError`: API 调用错误
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- `AIRateLimitError`: 速率限制
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- `AIAuthenticationError`: 认证失败
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- `AITimeoutError`: 请求超时
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**重试机制**：
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- 指数退避策略（delay * 2^attempt）
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- 默认重试 3 次
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- 可配置重试次数和延迟
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- 智能错误识别和处理
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#### ✅ 7. 支持 6 种分类类型
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| 类型 | 枚举值 | 说明 | Markdown 格式 |
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|------|--------|------|---------------|
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| 待办事项 | `CategoryType.TODO` | 任务列表 | `- [ ] 任务` |
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| 笔记 | `CategoryType.NOTE` | 学习记录 | 标题 + 分段 |
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| 灵感 | `CategoryType.IDEA` | 创意想法 | 突出重点 |
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| 参考资料 | `CategoryType.REF` | 文档片段 | 保留结构 |
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| 搞笑文案 | `CategoryType.FUNNY` | 娱乐内容 | 保留趣味 |
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| 纯文本 | `CategoryType.TEXT` | 其他类型 | 原文 |
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### 测试验证
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所有测试通过：
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✅ **分类结果数据结构测试**
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- 创建和属性访问
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- 转换为字典和恢复
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- 字段类型验证
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✅ **分类类型枚举测试**
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- 6 种类型定义
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- 验证功能
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- 获取所有分类
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✅ **AI 分类器创建测试**
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- 4 个提供商客户端
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- 依赖库检查
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- 友好错误提示
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✅ **模拟分类测试**
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- 5 种典型文本样例
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- 预期分类标注
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✅ **错误处理测试**
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- 不支持的提供商检测
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- 异常正确抛出和捕获
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### 集成与兼容性
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#### 与配置模块集成
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```python
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from src.config.settings import get_settings
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from src.core.ai import classify_text
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settings = get_settings()
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result = classify_text(text, settings.ai)
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```
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#### 与数据库模型集成
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```python
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from src.models.database import Record
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record = Record(
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image_path=path,
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ocr_text=ocr_result.text,
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category=ai_result.category.value,
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ai_result=ai_result.content,
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tags=ai_result.tags
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)
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```
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#### 与 OCR 模块集成
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```python
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from src.core.ocr import recognize_text
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from src.core.ai import classify_text
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# OCR 识别
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ocr_result = recognize_text(image_path)
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# AI 分类
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ai_result = classify_text(ocr_result.text, settings.ai)
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```
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### 代码质量
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- **类型安全**: 使用枚举和数据类
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- **文档完整**: 详细的 docstring
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- **错误友好**: 明确的错误消息和解决建议
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- **易于扩展**: 基类 + 具体实现的设计
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- **统一接口**: 所有提供商使用相同 API
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### 文档完整性
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创建了完整的文档：
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1. **验证文档** (`P0-4-verification.md`): 实现详情和测试结果
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2. **使用文档** (`ai_module.md`): API 参考和使用指南
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3. **示例代码** (`examples/ai_example.py`): 6 个实际使用示例
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4. **测试脚本** (`tests/test_ai.py`): 完整的测试覆盖
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### 技术亮点
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1. **模块化设计**: 易于添加新的 AI 提供商
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2. **智能解析**: 支持多种 JSON 响应格式
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3. **重试机制**: 指数退避策略提高可靠性
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4. **配置驱动**: 支持从配置文件创建客户端
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5. **错误处理**: 细粒度的异常类型便于捕获处理
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6. **依赖检查**: 库未安装时给出友好的安装命令
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## 依赖要求
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```txt
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openai>=1.0.0
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anthropic>=0.18.0
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```
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## 下一步
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P0-4 已完成，可以继续实现：
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**P0-5: 存储模块**
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- 创建 `core/storage.py`
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- 实现 CRUD 操作
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- 实现按分类查询
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- 与数据库模型集成
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## 验收标准
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✅ 代码运行无错误
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✅ 功能按预期工作
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✅ 代码符合项目规范
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✅ 测试全部通过
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✅ 文档完整
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**状态**: ✅ 已完成
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**验证**: 全部通过
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**文档**: 完整
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