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药店销售预测系统 - 变更日志
[v2.1.0] - 2024-12-31
🎯 重大更新:文档体系建立与API规范化
✨ 新增功能
📚 LLM编程文档体系 (.codelf/)
-
项目快速参考 (
quick-reference.md
) - 5.7KB- 完整技术栈说明:Python + Flask + Vue3 + PyTorch + ECharts
- 25+个API端点快速索引
- 5种机器学习模型:mLSTM, Transformer, KAN, 优化版KAN, TCN
- 开发环境配置和启动命令
- 故障排除指南
-
系统架构文档 (
architecture.md
) - 11KB- 详细的系统架构图和组件说明
- 完整的API规范和示例
- 前端组件结构:DataView, TrainingView, PredictionView, HistoryView, ManagementView
- 数据流和错误处理机制
- 性能优化策略
-
API详细参考 (
api-reference.md
) - 15KB+- 🛡️ 防止API意外修改的保护文档
- 6大API分类详细规范:
- 系统导航API (2个端点)
- 数据管理API (4个端点)
- 模型训练API (3个端点)
- 模型预测API (6个端点)
- 模型管理API (7个端点)
- 静态资源API (1个端点)
- 统一响应格式和错误处理规范
- RESTful API设计模式标准
- 参数验证和安全考虑
-
项目信息记录 (
project.md
)- 完整的项目结构(已移除开发环境目录)
- 依赖关系和技术栈详情
- 开发环境配置标准
-
变更跟踪 (
_changelog.md
)- 项目演进历史记录
- 问题修复和功能更新追踪
-
LLM编程指南 (
README.md
)- AI编程最佳实践指导
- 文档使用说明
🔧 开发工具改进
- Cursor IDE规则配置 (
.cursor/rules/
)- 项目特定的编程规则
- 快速参考配置
🐛 问题修复
前端错误修复
- HistoryView.vue:修复 "Cannot read properties of undefined (reading 'product_name')" 错误
- 前端组件优化:改善数据访问安全性和错误处理
🏗️ 架构改进
代码组织优化
- 清理项目根目录:移除重复的API文件
- 删除过时工具:清理不必要的工具文件和依赖
- 文档整合:统一文档格式和结构
📖 文档改进
新增文档
- 便携式部署指南 (
docs/portable_README.md
) - API更新摘要 (
docs/api_update_summary.md
) - 重构总结 (
docs/REFACTOR_SUMMARY.md
) - 全局模型训练文档 (
docs/全局模型训练与评估系统说明.md
)
文档优化
- README.md:更新项目说明和使用指南
- 技术文档:统一格式和内容结构
🎨 可视化增强
- 新增预测图表:
P001_optimized_kan_prediction.png
- 优化版KAN模型预测结果P002_transformer_prediction.png
- Transformer模型预测结果
🔄 系统重构
API标准化
- 统一响应格式规范
- 标准HTTP状态码使用
- 参数验证机制完善
- 错误处理统一化
开发环境标准化
- Windows + PowerShell 命令规范化
- 项目启动流程文档化
- 依赖管理优化
🚀 性能优化
- API文档缓存机制
- 前端组件渲染优化
- 数据查询性能改进
🛠️ 开发体验提升
- LLM编程支持:为AI编程提供准确的API规范参考
- 错误调试改进:减少API使用错误和调试时间
- 代码质量:提升代码一致性和可维护性
- 文档驱动开发:建立完善的文档体系
🔐 安全性改进
- API参数验证加强
- 文件上传安全检查
- 模型操作权限控制
📊 技术栈
- 后端:Python 3.x + Flask 3.1.1 + PyTorch 2.7.1
- 前端:Vue3 + Element Plus + ECharts
- 数据库:SQLite (prediction_history.db)
- 机器学习:pandas, scikit-learn, numpy
- API文档:Swagger/OpenAPI
- 开发工具:Cursor IDE + MCP工具链
📋 变更文件统计
- 新增文件:10+ (.codelf目录完整体系)
- 修改文件:5+ (前端组件优化)
- 删除文件:8+ (清理过时文件)
- 文档更新:15+ (全面文档化)
[v2.0.x] - 2024-12-30 及之前
- 基础系统架构建立
- 机器学习模型集成
- 前后端分离架构实现
- 核心功能开发完成
📝 提交说明
这是一次重大的文档化和标准化更新,建立了完善的LLM编程知识库,为未来的AI辅助开发奠定了坚实基础。主要价值:
- 防止API意外修改:详细的API文档防止开发过程中破坏接口设计
- 提升开发效率:LLM编程文档显著提高AI辅助开发的准确性
- 标准化开发流程:统一的代码规范和文档格式
- 改善可维护性:完善的架构文档便于项目维护和扩展
💡 建议:未来的开发工作应以此文档体系为基础,确保系统架构的稳定性和一致性。