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>
3.6 KiB
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P0-1: 数据库模型验证报告
验证日期: 2026-02-11 验证状态: ✅ 通过
1. 文件存在性检查
✅ 检查通过
- 文件路径:
/home/congsh/CodeSpace/ClaudeSpace/CutThenThink/src/models/database.py - 文件大小: 5437 字节
- 模块导出:
/home/congsh/CodeSpace/ClaudeSpace/CutThenThink/src/models/__init__.py正确导出所有组件
2. Record 模型字段检查
✅ 所有必需字段已定义
| 字段名 | 类型 | 约束 | 说明 |
|---|---|---|---|
id |
Integer | primary_key, autoincrement | 记录ID |
image_path |
String(512) | nullable=False, unique=True, index=True | 图片存储路径 |
ocr_text |
Text | nullable=True | OCR识别的文本内容 |
category |
String(20) | nullable=False, default=NOTE, index=True | 记录分类 |
ai_result |
Text | nullable=True | AI处理生成的Markdown内容 |
tags |
JSON | nullable=True | 标签列表 |
notes |
Text | nullable=True | 用户手动添加的备注 |
created_at |
DateTime | default=utcnow, nullable=False | 创建时间 |
updated_at |
DateTime | default=utcnow, onupdate=utcnow, nullable=False | 更新时间 |
✅ 额外功能方法
__repr__(): 提供友好的对象表示to_dict(): 转换为字典格式update_tags(): 更新标签add_tag(): 添加单个标签
3. RecordCategory 分类检查
✅ 定义了完整的6种分类
- TODO - 待办事项
- NOTE - 笔记
- IDEA - 灵感
- REF - 参考资料
- FUNNY - 搞笑文案
- TEXT - 纯文本
✅ 辅助方法
all(): 获取所有分类类型列表is_valid(category): 验证分类是否有效
4. 数据库管理器检查
✅ DatabaseManager 类功能完整
__init__(db_path): 初始化数据库路径(默认SQLite)init_db(db_path): 初始化数据库连接和表结构get_session(): 获取数据库会话close(): 关闭数据库连接
✅ 便捷函数
init_database(db_path): 初始化数据库的便捷函数get_db(): 获取数据库会话的便捷函数
5. 代码质量检查
✅ 代码规范
- 完整的文档字符串(docstrings)
- 类型提示(Type Hints)
- 清晰的注释
- 符合 Python 编码规范
✅ 数据库设计
- 使用 SQLAlchemy ORM
- 合理的字段类型和长度限制
- 适当的索引设置(image_path, category)
- 时间戳自动管理
6. 代码导入验证
⚠️ 注意: 由于环境缺少 pip 模块,无法运行实际的导入测试。
但从代码分析来看:
- 所有导入语句正确
- SQLAlchemy 版本指定为 2.0.25
- 代码结构与 SQLAlchemy 2.x 兼容
建议: 在完整环境中运行以下测试:
from src.models.database import Record, RecordCategory, init_database, get_db
# 验证字段
print('Record 字段:', [c.name for c in Record.__table__.columns])
# 验证分类
print('RecordCategory 分类:', RecordCategory.all())
# 验证分类验证功能
print('NOTE 分类有效:', RecordCategory.is_valid('NOTE'))
print('INVALID 分类有效:', RecordCategory.is_valid('INVALID'))
7. 验证结论
✅ P0-1 任务已完成
所有要求均已满足:
- ✅
src/models/database.py文件存在且内容正确 - ✅ Record 模型包含所有必需字段(9个字段)
- ✅ RecordCategory 定义了6种分类(TODO, NOTE, IDEA, REF, FUNNY, TEXT)
- ✅ 代码结构清晰,包含完整的文档和类型提示
- ✅ 提供了数据库管理器和便捷函数
- ✅ 实现计划文档已更新
下一步
可以继续进行 P0-2: 配置管理 的开发工作。