用户手动整理文件，并备份deploy_backup.py文件

docs/UI改进规划_用户反馈.md

@@ -1,159 +0,0 @@
-# PregoPal UI 改进规划 — 用户反馈汇总
-
-> 日期：2026-06-09
-> 负责：UI 设计 Cline
-
----
-
-## 用户原始反馈（逐字保留）
-
-> 现在改成卡片式的确实好看一些了，但是卡片的布局不均匀。存在以下问题：
-
-### 1. 首页 — 语音提示文案
-> "全双工语音交互，边说边听"请改为直接到提示，用户不是工程师，没必要提示全双工这样的词语
-
-- **问题**：`tap_hint` 字段中使用了「全双工语音交互」这种工程师术语
-- **位置**：`utils.py` `_home_texts()` 第 52 行
-- **修改**：改为用户友好的提示，如「点击开始对话」/「Tap to talk」
-
-### 2. 首页 — 红色大按钮功能
-> 上面的红色大按钮怎么样才算是启动呢，这部分逻辑有设计吗？
-
-- **问题**：红色圆形按钮（`.voice-main-btn`）目前只是一个装饰性 HTML `<button>`，没有任何 `click` 事件绑定
-- **位置**：`ui/app_builder.py` 第 180-187 行
-- **现状**：纯 CSS 样式，没有实际的语音启动逻辑
-- **✅ 已决策**：用户要求真实语音对话启动，先用 `pass` 占位避免报错，设计好函数接口便于后续接入 Llama 大模型
-- **接口设计**：
-  ```python
-  async def start_voice_session(audio_data: bytes, lang: str = "zh") -> dict:
-      """
-      语音会话入口（当前 pass 占位，待接入 Llama 模型）
-      
-      Args:
-          audio_data: 原始音频数据（bytes）
-          lang: 语言标识 "zh" / "en"
-      
-      Returns:
-          dict: {
-              "text": str,           # ASR 转写文本
-              "response": str,       # AI 回复文本
-              "speaker": str,        # 识别出的说话人
-              "audio_response": bytes | None  # TTS 音频（可选）
-          }
-      """
-      pass
-  ```
-
-### 3. 首页 — AI 思考框 UI 问题
-> 下面的"🤔 AI 思考中... 等待对话中..."UI设计也有问题，外面还有个方框写着textbox，下方的所有内容都是两个框包着，是不是哪里逻辑不对；并且文字框内部是灰色，这明显不对
-
-- **问题 3a**：`gr.Textbox` 外层有 Gradio 默认的 "textbox" 标签边框
-- **问题 3b**：文本框内部背景是灰色（默认 textarea 样式）
-- **问题 3c**：下方内容区域被两层框包裹（可能是 `.home-card` + `.glass-card` 嵌套）
-- **位置**：`ui/app_builder.py` 第 189-196 行，以及 CSS `.thinking-box` 样式
-- **修改**：
-  - 将 `gr.Textbox` 改为 `gr.HTML` 或 `gr.Markdown` 来展示思考状态（去掉 textarea 外壳）
-  - 或者通过 CSS 彻底隐藏 textarea 的边框和灰色背景
-
-### 4. 顶部标题 — 缺乏英文和趣味字体
-> 页面最顶上的"孕期陪护AI助手 — 温馨的家庭式伴侣"请同时提供英文，并且尝试使用更有趣的字体
-
-- **问题**：顶部标题只有中文，没有英文副标题
-- **位置**：`ui/app_builder.py` 第 360-365 行（硬编码 HTML 字符串）
-- **修改**：
-  - 添加英文副标题：`Pregnancy Companion AI — Your Cozy Family Partner`
-  - 引入趣味字体（Google Fonts 圆体/手写体，如 `Nunito`、`Quicksand`、`Comic Neue` 或中文字体如站酷快乐体）
-
-### 5. 家庭饮食习惯 — 子页面默认状态
-> 请默认打开家庭菜谱这样子页面，而不是在最开始的时候三个都不打开，看起来像是卡住了一样
-
-- **问题**：三个子 Tab（菜谱/偏好/记忆）进入时全部折叠，看起来像页面卡住了
-- **位置**：`ui/app_builder.py` 第 240-263 行，`gr.Tabs()` 没有设置默认选中
-- **修改**：首次加载时默认显示「🍳 家庭菜谱」Tab
-
-### 6. 孕期阶段 — 嵌套边框问题
-> 孕期阶段也是显示不太对，黑色的文本框边缘外面还是黑色的文本框边缘
-
-- **问题**：嵌套的 Group 导致双层边框
-- **位置**：`ui/app_builder.py` 第 201-207 行，首页卡片行中的 `card-trimester`
-- **可能原因**：`gr.Group(elem_classes=["home-card", "card-trimester"])` 嵌套在 `gr.Column()` 内，Gradio 给每个 Grroup 都加了边框
-
-### 7. 营养报告 — Slider 无法拖动
-> 营养报告中，分析天数的进度条完全没法拖动
-
-- **问题**：`gr.Slider` 在 Gradio 中有时渲染为不可拖动的进度条
-- **位置**：`ui/app_builder.py` 第 321-325 行
-- **修改**：改为 `gr.Number` 输入框 + 手动输入天数，或使用 `gr.Slider` 的 `interactive=True`（需确认）
-
-### 8. 营养报告 — 右上角"刷新为7天"按钮多余
-> 右上角那个刷新为7天的可以去掉，没啥意义
-
-- **问题**：哪里来的"刷新为7天"按钮？可能在 `render_nutrition_report_html` 或 Slider 旁边
-- **待确认**：需要再查看报告 HTML 渲染代码
-
-### 9. 营养报告 — 布局问题
-> 此外这个页面UI布局也有问题，生成报告按钮占了页面的一半，下面全是空的，右边则是报告挤在一起
-
-- **问题**：`gr.Row()` 中 `scale=1`（左侧按钮+Slider）和 `scale=3`��右侧报告）比例不合理
-- **位置**：`ui/app_builder.py` 第 320-332 行
-- **修改**：
-  - 左侧：将 Slider 和按钮上下排列，占用更少宽度（scale=1）
-  - 右侧：报告占主导（scale=4 或 5）
-  - 或者改为上下布局：上方是 Slider，下方是全宽报告
-
-### 10. 营养报告 — 自动生成
-> 此外，没有必要"生成报告"这个按钮，每次分析天数被用户拉动的时候，等待用户不拉动之后就生成报告就是了
-
-- **问题**：需要点击「生成报告」按钮才能看到报告
-- **修改**：使用 `gr.Slider` 的 `.change()` 事件（带 debounce 防抖）自动触发报告生成，去掉「生成报告」按钮
-
----
-
-## 待实施修改清单
-
-- [ ] **P0** 写规划 md 文档（本文档）— 防止上下文压缩丢失用户原话
-- [ ] **P1** 第 1 项：修改首页语音提示文案（去技术术语）
-- [ ] **P1** 第 3 项：修复 AI 思考框 UI（去掉 textarea 外壳+灰色背景）
-- [ ] **P1** 第 5 项：家庭饮食习惯默认打开「家庭菜谱」
-- [ ] **P1** 第 9 项 + 第 10 项：营养报告布局重构 + 自动生成
-- [ ] **P2** 第 4 项：顶部标题添加英文 + 趣味字体
-- [ ] **P2** 第 6 项：修复孕期阶段嵌套边框
-- [ ] **P2** 第 7 项：修复 Slider 拖动问题
-- [ ] **P2** 第 8 项：移除多余的"刷新为7天"
-- [ ] **P3** 第 2 项：红色按钮功能设计（需与用户讨论）
-
----
-
-## 技术要点
-
-### 关于 gradio Slider 防抖自动生成
-```python
-# 使用 gradio 的 change 事件 + 手动防抖
-import time
-
-_last_change = [0]
-
-def on_slider_change(days):
-    _last_change[0] = time.time()
-    # 等待 0.8 秒后执行生成
-    ...
-```
-
-### 关于默认选中 Tab
-```python
-with gr.Tabs(selected=0):  # 或 selected="🍳 家庭菜谱"
-```
-
-### 关于改用 gr.HTML 代替 gr.Textbox 展示思考状态
-- 去掉 textarea 原生外壳
-- 保留渐变背景色由 HTML inline style 控制
-
----
-
-## 文件修改范围
-
-| 文件 | 修改内容 |
-|------|----------|
-| `docs/UI改进规划_用户反馈.md` | 本文档（新建） |
-| `ui/app_builder.py` | 主要 UI 逻辑修改 |
-| `utils.py` | 文案修改（`_home_texts`、`CUSTOM_CSS`） |

docs/{llama_cpp_minicpm_技术报告.md → 云端部署旧方案_重新编译.md}

@@ -1,3 +1,184 @@
+# PregoPal MiniCPM-o-4_5 Modal 部署经验
+
+> 日期：2026-06-09
+> 目标：在 Modal.com 上用 llama.cpp 部署 MiniCPM-o 4.5 并暴露 API
+>
+> **部署状态：✅ 已成功部署**
+> - **API URL**: `https://andrew-jiabin--prego-pal-minicpm-serve.modal.run`
+> - **App**: `https://modal.com/apps/andrew-jiabin/main/deployed/prego-pal-minicpm`
+> - **首次镜像构建耗时**: 458s (后续热部署 ~5s)
+> - **冷启动**: 首次请求触发容器启动+模型加载 (~2-8min)，闲置 300s 自动缩容
+
+## 整体架构
+
+```
+用户请求 → Modal ASGI (FastAPI) → llama-server (OpenAI-compatible)
+                        ↓
+                   Modal Volume (GGUF 模型持久存储)
+```
+
+## 关键决策
+
+### 1. 为什么不直接用 Hugging Face Spaces
+- HF Spaces 仅 CPU，无法跑大模型
+- Modal 提供 A100 GPU ($1-2/hr)，有 300s idle 自动缩容
+
+### 2. 为什么选 llama.cpp 而不是 transformers
+- llama.cpp 支持量化模型（Q4_K_M 仅 ~12GB，可装入单卡 A100）
+- 内置 OpenAI-compatible server，省去适配层
+- 支持 mmproj（多模态投影层），MiniCPM-o 的 vision/audio 都能挂载
+
+### 3. Volume vs 内嵌模型
+- 模型 GGUF 文件不可放在 Docker 镜像中（镜像大小限制~10GB）
+- Modal Volume 是持久化网络存储，模型只需上传一次
+
+## 部署步骤
+
+### Step 1: 安装 Modal CLI
+```bash
+pip install modal
+python -m modal setup
+```
+需要浏览器弹窗登录 Modal 账号（首次需创建团队 token）。
+
+### Step 2: 上传模型到 Modal Volume
+```bash
+# 创建 Volume
+modal volume create minicpm-o-4_5-models
+
+# 上传模型目录（支持递归）
+modal volume put minicpm-o-4_5-models ./models/MiniCPM-o-4_5-gguf /
+```
+
+模型目录结构（上传后）：
+```
+/models/MiniCPM-o-4_5-gguf/
+  MiniCPM-o-4_5-Q4_K_M.gguf              # 主模型 4-bit 量化 ~12GB
+  vision/MiniCPM-o-4_5-vision-F16.gguf    # 视觉投影层
+  audio/MiniCPM-o-4_5-audio-F16.gguf      # 音频投影层
+  tts/MiniCPM-o-4_5-tts-F16.gguf          # TTS 声码器
+  tts/MiniCPM-o-4_5-projector-F16.gguf    # 音频→文本投影层
+```
+
+**注意事项：**
+- Volume 名称中不能有 `.`（点号），已改为 `minicpm-o-4_5-models`
+- `volume put` 不支持断点续传，上传 12GB+ 需要稳定网络
+- 上传速度约 100-200 MB/s（Modal S3 后端）
+
+### Step 3: 编写 deploy.py
+
+核心代码结构：
+
+```python
+import modal
+
+# 1. 自定义 Docker 镜像：编译 llama.cpp
+llamacpp_image = (
+    Image.debian_slim(python_version="3.11")
+    .apt_install("curl", "git", "build-essential", "cmake", "libcurl4-openssl-dev")
+    .pip_install("fastapi", "uvicorn", "httpx", "numpy", "Pillow", "soundfile")
+    .run_commands(
+        "git clone --depth 1 https://github.com/ggerganov/llama.cpp /llama.cpp",
+        "cd /llama.cpp && cmake -B build ...",
+        "cd /llama.cpp && cmake --build build ... --target llama-server llama-mtmd-cli",
+    )
+)
+
+# 2. 挂载 Volume
+model_volume = Volume.from_name("minicpm-o-4_5-models", create_if_missing=True)
+
+# 3. ASGI app 包装 FastAPI → llama-server
+@app.function(
+    image=llamacpp_image,
+    volumes={"/models": model_volume},
+    gpu="A100",
+    timeout=600,
+)
+@modal.concurrent(max_inputs=10)
+@asgi_app()
+def serve():
+    # 启动 llama-server 子进程
+    # 用 FastAPI 包装，提供 /v1/chat/completions 等端点
+    ...
+```
+
+### Step 4: 部署
+```bash
+python -m modal deploy -m modal_deploy.deploy
+```
+
+**编译耗时：~5-8 分钟**（在 A100 环境中编译 llama.cpp，主要是 C++ 代码编译等待）
+
+### Step 5: 获取 URL
+```bash
+python -c "
+import modal
+from modal_deploy.deploy import app
+# 或直接看 modal dashboard
+"
+```
+或通过 `modal app list` 查看，在 Modal Dashboard 中获取 endpoint URL。
+
+## 踩坑记录
+
+### 坑 1: LLAMA_CURL 废弃警告
+- 新版 llama.cpp 废弃了 `LLAMA_CURL=ON`，CMake 会发出警告但不影响构建
+- 直接用 `-DLLAMA_CURL=ON` 即可，警告可忽略
+
+### 坑 2: 模型路径不匹配
+- Volume `put` 后路径是 `/MiniCPM-o-4_5-gguf/...`，不是 `/...`
+- deploy.py 中的路径需要加子目录前缀
+
+### 坑 3: cmake 编译目标名称
+- 旧版用 `llama-server`，新版确认仍是此名称
+- 多模态 CLI 用 `llama-mtmd-cli`（非 `llama-llava-cli`）
+
+### 坑 4: modal deploy 超时
+- `python -m modal deploy` 在大模型编译时容易超时（>30s 没输出）
+- 解决方法：让它后台运行，编译完成后会自动部署
+
+### 坑 5: --no-mmap 参数
+- Modal 的 tmpfs 文件系统对 mmap 支持有限
+- 加上 `--no-mmap` 使用标准 I/O 避免问题
+
+## API 接口设计
+
+| 端点 | 方法 | 功能 |
+|------|------|------|
+| `/v1/chat/completions` | POST | OpenAI 兼容聊天（文本） |
+| `/v1/embeddings` | POST | 文本嵌入 |
+| `/v1/models` | GET | 模型列表 |
+| `/v1/multimodal/chat` | POST | 多模态（图片+文本） |
+| `/health` | GET | 健康检查 |
+| `/` | GET | 服务信息 |
+
+## 成本估算
+
+| 项目 | 费用 |
+|------|------|
+| A100 GPU / 小时 | ~$1.50 |
+| 每次冷启动（编译+加载模型） | ~10 分钟 |
+| idle 5 分钟后自动缩容 | $0 |
+| 每月 1000 次请求（每次 2s） | ~$0.83 |
+
+## 后续优化方向
+
+1. **预热机制**：使用 Modal 的 `@app.function(schedule=...)` 定期保温
+2. **模型缓存**：利用 Volume 缓存编译产物，避免每次冷启动都编译
+3. **多模型支持**：同一 Volume 存放多个量化版本，按需切换
+4. **流式输出**：text/event-stream 目前已支持，需在客户端正确处理
+
+## 给后续 Clines 的要点
+
+- 部署后 endpoint URL 在 Modal Dashboard 查看
+- Python 客户端参考 `modal_deploy/client.py`
+- 修改 deploy.py 后重新 `modal deploy` 即可热更新
+- 模型更新用 `modal volume put` 覆盖原文件
+
+
+
+# 另一个文档中的内容合并
+
 # llama.cpp 部署 MiniCPM-o 4.5 技术报告
 
 > 本文档记录在 Windows 环境下使用 llama.cpp 编译、部署 MiniCPM-o 4.5 模型的全过程，以及后续 Modal 云端部署的设计方案。作为排坑手册和技术参考。

docs/{deploy_success_report.md → 云端部署经验.md}

@@ -1,3 +1,142 @@
+# 技术日志：快速部署方案分析
+
+> 📅 2025-06-10
+> ⚠️ 本文记录了**方案一（预编译 wheel）**的部署经验。方案二（源码编译）见下文对比。
+
+## 1. 背景：两种部署方案
+
+在 Modal 上部署 llama-cpp-python（即 llama.cpp 的 Python 绑定）有两种方式：
+
+| 方案 | 方法 | 耗时 | 优点 | 缺点 |
+|------|------|------|------|------|
+| **方案一 ✅（当前选用）** | `pip install` 预编译 CUDA wheel | 5s | 极快、稳定、无需安装编译工具链 | 镜像内无完整 llama.cpp 源码（但运行时完全一样） |
+| **方案二 ⏳（本项目不尝试）** | 从源码 `cmake .. && make` 编译 | 20-30min | 可精细控制编译 flag（如特定 CUDA arch）、更易排查底层问题 | 慢、依赖多、Debian Slim 镜像容易缺头文件 |
+
+**两者本质相同**：都使用 llama.cpp 的 C++ 推理引擎。预编译 wheel 只是把编译步骤提前在官方服务器上做好了，安装的是同一套二进制。
+
+## 2. 方案一详解（预编译 wheel）
+
+### 为什么这么快
+
+```
+# 方案一（下载 5s，无需编译）
+pip install llama-cpp-python \
+  --extra-index-url https://ggml-org.github.io/llama-cpp-python/whl/cu121
+```
+
+`ggml-org.github.io` 上已有预编译好的 `.whl` 文件（CUDA 12.1 + Python 3.11 + x86_64），安装 = 下载 + 解压，**耗时 5 秒**。
+
+### 流程时间
+
+| 步骤 | 耗时 | 说明 |
+|------|------|------|
+| 镜像构建（base image） | ~1.8s | 已有 docker 层缓存 |
+| pip install (预编译 wheel) | 5s | 下载即装，不编译 |
+| 模型加载 | 1.5s | 从 Modal Volume 读 4.7GB GGUF |
+| 中文推理 | 16.2s | A100 上的速度 |
+| 英文推理 | 24.5s | A100 上的速度 |
+| deploy 总时间 | **4.7s** | 上传代码 + 配置，无需重构建 |
+
+### 关键代码
+
+`modal_deploy/deploy.py`：
+
+```python
+_image = (
+    Image.debian_slim(python_version="3.11")
+    .pip_install("fastapi", "uvicorn[standard]", "httpx", "numpy", "Pillow")
+    .pip_install(
+        "llama-cpp-python",
+        extra_index_url="https://ggml-org.github.io/llama-cpp-python/whl/cu121",
+        # 方案一：预编译 wheel，不走源码编译
+    )
+    .run_commands(
+        "python -c 'import llama_cpp; print(\"llama-cpp-python OK\")'",
+    )
+)
+```
+
+### 关于 "Llama Champion / runs through llama.cpp" 的判断
+
+```
+pip install llama-cpp-python  
+```
+
+无论从 wheel 还是从源码安装，`llama-cpp-python` 底层调用的都是 llama.cpp 的 C 库（通过 pybind11 绑定）。  
+**所以方案一完全满足 "Your model runs through the llama.cpp runtime" 的加分条件。**
+
+区别仅在于：
+- **wheel** 方式：官方预先在 CUDA 12.1 + manylinux 环境下编译好 `.so`，你下载直接用
+- **源码编译**：你在自己的镜像里运行 cmake，生成一模一样的 `.so`
+
+运行时 100% 相同。
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+## 3. 方案二探讨（源码编译，待尝试）
+
+如果选择从源码编译以获得更好的适配性，大致思路：
+
+```python
+# 方案二伪代码（modal_deploy/deploy.py 中替换 Image 定义）
+_image = (
+    Image.debian_slim(python_version="3.11")
+    .apt_install("cmake", "build-essential", "cuda-toolkit-12-1")  # 安装编译工具
+    .pip_install("fastapi", "uvicorn[standard]", "httpx", "numpy", "Pillow")
+    .run_commands(
+        "CMAKE_ARGS='-DGGML_CUDA=ON -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES=80' "
+        "pip install llama-cpp-python --no-binary llama-cpp-python",
+        # --no-binary 强制从源码编译
+    )
+)
+```
+
+这样做的潜在好处：
+- 可指定 CUDA arch（例如只编译 sm_80/A100，减少二进制体积）
+- 可开启更多底层优化 flag（如 GGML_CUDA_F16, GGML_CUDA_MMV_Y）
+- 镜像内保留完整 llama.cpp 源码，便于调试
+
+代价：Modal 镜像构建时间从 5s 变为 20-30min，且容易因环境问题失败。
+
+## 4. 模型来源
+
+模型不是从 HuggingFace 下载的。流程是：
+
+1. 本地 `ollama pull minicpm-o` → 得到 GGUF 模型
+2. 手动复制到 `models/MiniCPM-o-4_5-gguf/`
+3. `modal volume put` → 上传到 Modal Volume
+4. Modal 部署时 mount Volume，直接读
+
+## 5. HTTP API 当前状态
+
+- Health check: `GET /health` → `{"status":"ok","cuda":true,"vision":true}`
+- `modal run test_inference` 推理: 中文/英文均正常（16-24s）
+- `POST /v1/chat/completions` → 返回 `Internal Server Error`（待排查——极可能只是 Modal 反向代理 readiness probe 超时，而非代码逻辑问题）
+已更新日志。现在 git 提交：
+
+<execute_command>
+<command>cd c:\Users\Andre\codes\LJB\hackthon\llamacpp\PregoPal && git add docs/技术日志_为什么这次部署这么快.md && git commit -m "docs: 补充两种方案对比(wheel vs 源码编译)，明确预编译wheel仍属llama.cpp" && git push</command>
+<requires_approval>false</requires_approval>
+
+
+
+
+
+
+
+
+
 # 🚀 PregoPal × MiniCPM-o-4_5 Modal 部署成功报告
 
 > **状态**: ✅ 已成功部署到 Modal (T4 GPU)
@@ -197,7 +336,7 @@ modal volume ls minicpm-o-4_5-models /MiniCPM-o-4_5-gguf
 
 | 文件 | 说明 |
 |------|------|
-| `modal_deploy/deploy.py` | **主部署文件** — FastAPI + llama-cpp-python |
+| `modal_deploy/deploy_backup.py` | **主部署文件(此文件为备份文件)** — FastAPI + llama-cpp-python |
 | `modal_deploy/client.py` | Python API 客户端 (OpenAI 兼容) |
 | `modal_deploy/README.md` | 部署文档 |
 | `core/model_loader.py` | 项目集成层 (默认走远端 API) |

docs/技术日志_为什么这次部署这么快.md

@@ -1,117 +0,0 @@
-# 技术日志：快速部署方案分析
-
-> 📅 2025-06-10
-> ⚠️ 本文记录了**方案一（预编译 wheel）**的部署经验。方案二（源码编译）见下文对比。
-
-## 1. 背景：两种部署方案
-
-在 Modal 上部署 llama-cpp-python（即 llama.cpp 的 Python 绑定）有两种方式：
-
-| 方案 | 方法 | 耗时 | 优点 | 缺点 |
-|------|------|------|------|------|
-| **方案一 ✅（当前选用）** | `pip install` 预编译 CUDA wheel | 5s | 极快、稳定、无需安装编译工具链 | 镜像内无完整 llama.cpp 源码（但运行时完全一样） |
-| **方案二 ⏳（待尝试）** | 从源码 `cmake .. && make` 编译 | 20-30min | 可精细控制编译 flag（如特定 CUDA arch）、更易排查底层问题 | 慢、依赖多、Debian Slim 镜像容易缺头文件 |
-
-**两者本质相同**：都使用 llama.cpp 的 C++ 推理引擎。预编译 wheel 只是把编译步骤提前在官方服务器上做好了，安装的是同一套二进制。
-
-## 2. 方案一详解（预编译 wheel）
-
-### 为什么这么快
-
-```
-# 方案一（下载 5s，无需编译）
-pip install llama-cpp-python \
-  --extra-index-url https://ggml-org.github.io/llama-cpp-python/whl/cu121
-```
-
-`ggml-org.github.io` 上已有预编译好的 `.whl` 文件（CUDA 12.1 + Python 3.11 + x86_64），安装 = 下载 + 解压，**耗时 5 秒**。
-
-### 流程时间
-
-| 步骤 | 耗时 | 说明 |
-|------|------|------|
-| 镜像构建（base image） | ~1.8s | 已有 docker 层缓存 |
-| pip install (预编译 wheel) | 5s | 下载即装，不编译 |
-| 模型加载 | 1.5s | 从 Modal Volume 读 4.7GB GGUF |
-| 中文推理 | 16.2s | A100 上的速度 |
-| 英文推理 | 24.5s | A100 上的速度 |
-| deploy 总时间 | **4.7s** | 上传代码 + 配置，无需重构建 |
-
-### 关键代码
-
-`modal_deploy/deploy.py`：
-
-```python
-_image = (
-    Image.debian_slim(python_version="3.11")
-    .pip_install("fastapi", "uvicorn[standard]", "httpx", "numpy", "Pillow")
-    .pip_install(
-        "llama-cpp-python",
-        extra_index_url="https://ggml-org.github.io/llama-cpp-python/whl/cu121",
-        # 方案一：预编译 wheel，不走源码编译
-    )
-    .run_commands(
-        "python -c 'import llama_cpp; print(\"llama-cpp-python OK\")'",
-    )
-)
-```
-
-### 关于 "Llama Champion / runs through llama.cpp" 的判断
-
-```
-pip install llama-cpp-python  
-```
-
-无论从 wheel 还是从源码安装，`llama-cpp-python` 底层调用的都是 llama.cpp 的 C 库（通过 pybind11 绑定）。  
-**所以方案一完全满足 "Your model runs through the llama.cpp runtime" 的加分条件。**
-
-区别仅在于：
-- **wheel** 方式：官方预先在 CUDA 12.1 + manylinux 环境下编译好 `.so`，你下载直接用
-- **源码编译**：你在自己的镜像里运行 cmake，生成一模一样的 `.so`
-
-运行时 100% 相同。
-
-## 3. 方案二探讨（源码编译，待尝试）
-
-如果选择从源码编译以获得更好的适配性，大致思路：
-
-```python
-# 方案二伪代码（modal_deploy/deploy.py 中替换 Image 定义）
-_image = (
-    Image.debian_slim(python_version="3.11")
-    .apt_install("cmake", "build-essential", "cuda-toolkit-12-1")  # 安装编译工具
-    .pip_install("fastapi", "uvicorn[standard]", "httpx", "numpy", "Pillow")
-    .run_commands(
-        "CMAKE_ARGS='-DGGML_CUDA=ON -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES=80' "
-        "pip install llama-cpp-python --no-binary llama-cpp-python",
-        # --no-binary 强制从源码编译
-    )
-)
-```
-
-这样做的潜在好处：
-- 可指定 CUDA arch（例如只编译 sm_80/A100，减少二进制体积）
-- 可开启更多底层优化 flag（如 GGML_CUDA_F16, GGML_CUDA_MMV_Y）
-- 镜像内保留完整 llama.cpp 源码，便于调试
-
-代价：Modal 镜像构建时间从 5s 变为 20-30min，且容易因环境问题失败。
-
-## 4. 模型来源
-
-模型不是从 HuggingFace 下载的。流程是：
-
-1. 本地 `ollama pull minicpm-o` → 得到 GGUF 模型
-2. 手动复制到 `models/MiniCPM-o-4_5-gguf/`
-3. `modal volume put` → 上传到 Modal Volume
-4. Modal 部署时 mount Volume，直接读
-
-## 5. HTTP API 当前状态
-
-- Health check: `GET /health` → `{"status":"ok","cuda":true,"vision":true}`
-- `modal run test_inference` 推理: 中文/英文均正常（16-24s）
-- `POST /v1/chat/completions` → 返回 `Internal Server Error`（待排查——极可能只是 Modal 反向代理 readiness probe 超时，而非代码逻辑问题）
-已更新日志。现在 git 提交：
-
-<execute_command>
-<command>cd c:\Users\Andre\codes\LJB\hackthon\llamacpp\PregoPal && git add docs/技术日志_为什么这次部署这么快.md && git commit -m "docs: 补充两种方案对比(wheel vs 源码编译)，明确预编译wheel仍属llama.cpp" && git push</command>
-<requires_approval>false</requires_approval>

docs/{总结报告_modal部署过程.md → 本地部署经验.md}

@@ -72,65 +72,3 @@
 - **结果**：成功识别图片中的 "↓买入" 图标并输出中文描述 ✓
 - **加载时间**：约 **4 秒**（GPU CUDA）✓
 - **警告**：`n_ctx_seq (4096) < n_ctx_train (40960)` — 不影响功能
-
----
-
-## 当前问题与关键发现
-
-### ❌ 第一轮部署模型加载失败
-```
-ValueError: Failed to load model from file:
-/models/MiniCPM-o-4_5-gguf/MiniCPM-o-4_5-Q4_K_M.gguf
-```
-- 损坏的 721 MB GGUF 文件是根本原因
-- 现在已上传 5.0 GB 完整文件，预计可以解决
-
-### ⚠️ llama-cpp-python 兼容性问题
-- 本地验证 `llama-mtmd-cli` 可以正常工作
-- deploy.py 用的 `llama-cpp-python`（Python 绑定）可能不支持 `mtmd` 架构
-- 如果 Python 绑定失败，需要改用 `llama-server` 方案（在 Modal 内直接启动编译好的 `llama-mtmd-cli` 作为独立进程）
-
----
-
-## 已创建的工作文件
-
-| 文件 | 用途 |
-|------|------|
-| `tmp_download_instructions.md` | 下载完整模型的命令 |
-| `tmp_official_deploy_guide.md` | 官方教程关键发现汇总 |
-| `tmp_upload_and_test_guide.md` | 上传到 Modal + 本地检查步骤 |
-| `tmp_volume_cleanup_guide.md` | Volume 清理指南 |
-| `tmp_build_llamacpp_guide.md` | 编译 llama.cpp 步骤 |
-| `tmp_llama_mtmd_test_guide.md` | 本地推理测试命令 |
-
----
-
-## 对项目整体架构的见解
-
-### 当前架构过于复杂
-
-| 问题 | 具体表现 |
-|------|----------|
-| 模块太多 | plugins/ 下有 9 个插件，很多未收尾 |
-| 耦合过深 | core/、modules/、plugins/ 三层抽象，实际功能重复 |
-| 数据分散 | data/ 下有多个 json 文件，结构不一致 |
-| 前端缺失 | deploy.py 已部署但前端 app.py 还未真正对接 |
-| 依赖复杂 | requirements.txt 依赖多，部署环境兼容性难保证 |
-
-### 建议：简化到最小可行产品
-
-对于一个黑客松项目，建议：
-1. **只保留核心 API**：`/v1/chat/completions`（文本）+ `/v1/vision`（多模态）
-2. **前端直接对接 OpenAI 格式**：任何兼容 OpenAI SDK 的客户端都能用
-3. **删除冗余模块**：plugins/ 和 modules/ 中未收尾的部分
-4. **模型部署按官方教程走**：MiniCPM-V-Cookbook 有现成例子
-
----
-
-## 下一步计划
-
-1. ✅ 下载完整模型（已完成 5.0 GB）
-2. ✅ 上传到 Modal Volume（已完成）
-3. ✅ 编译 llama.cpp + `llama-mtmd-cli`（已完成）
-4. ✅ 本地验证推理（已完成 — 成功识别图片）
-5. ❌ 重新部署到 Modal + 测试 API

docs/部署经验_Modal_MiniCPM-o.md

@@ -1,176 +0,0 @@
-# PregoPal MiniCPM-o-4_5 Modal 部署经验
-
-> 日期：2026-06-09
-> 目标：在 Modal.com 上用 llama.cpp 部署 MiniCPM-o 4.5 并暴露 API
->
-> **部署状态：✅ 已成功部署**
-> - **API URL**: `https://andrew-jiabin--prego-pal-minicpm-serve.modal.run`
-> - **App**: `https://modal.com/apps/andrew-jiabin/main/deployed/prego-pal-minicpm`
-> - **首次镜像构建耗时**: 458s (后续热部署 ~5s)
-> - **冷启动**: 首次请求触发容器启动+模型加载 (~2-8min)，闲置 300s 自动缩容
-
-## 整体架构
-
-```
-用户请求 → Modal ASGI (FastAPI) → llama-server (OpenAI-compatible)
-                        ↓
-                   Modal Volume (GGUF 模型持久存储)
-```
-
-## 关键决策
-
-### 1. 为什么不直接用 Hugging Face Spaces
-- HF Spaces 仅 CPU，无法跑大模型
-- Modal 提供 A100 GPU ($1-2/hr)，有 300s idle 自动缩容
-
-### 2. 为什么选 llama.cpp 而不是 transformers
-- llama.cpp 支持量化模型（Q4_K_M 仅 ~12GB，可装入单卡 A100）
-- 内置 OpenAI-compatible server，省去适配层
-- 支持 mmproj（多模态投影层），MiniCPM-o 的 vision/audio 都能挂载
-
-### 3. Volume vs 内嵌模型
-- 模型 GGUF 文件不可放在 Docker 镜像中（镜像大小限制~10GB）
-- Modal Volume 是持久化网络存储，模型只需上传一次
-
-## 部署步骤
-
-### Step 1: 安装 Modal CLI
-```bash
-pip install modal
-python -m modal setup
-```
-需要浏览器弹窗登录 Modal 账号（首次需创建团队 token）。
-
-### Step 2: 上传模型到 Modal Volume
-```bash
-# 创建 Volume
-modal volume create minicpm-o-4_5-models
-
-# 上传模型目录（支持递归）
-modal volume put minicpm-o-4_5-models ./models/MiniCPM-o-4_5-gguf /
-```
-
-模型目录结构（上传后）：
-```
-/models/MiniCPM-o-4_5-gguf/
-  MiniCPM-o-4_5-Q4_K_M.gguf              # 主模型 4-bit 量化 ~12GB
-  vision/MiniCPM-o-4_5-vision-F16.gguf    # 视觉投影层
-  audio/MiniCPM-o-4_5-audio-F16.gguf      # 音频投影层
-  tts/MiniCPM-o-4_5-tts-F16.gguf          # TTS 声码器
-  tts/MiniCPM-o-4_5-projector-F16.gguf    # 音频→文本投影层
-```
-
-**注意事项：**
-- Volume 名称中不能有 `.`（点号），已改为 `minicpm-o-4_5-models`
-- `volume put` 不支持断点续传，上传 12GB+ 需要稳定网络
-- 上传速度约 100-200 MB/s（Modal S3 后端）
-
-### Step 3: 编写 deploy.py
-
-核心代码结构：
-
-```python
-import modal
-
-# 1. 自定义 Docker 镜像：编译 llama.cpp
-llamacpp_image = (
-    Image.debian_slim(python_version="3.11")
-    .apt_install("curl", "git", "build-essential", "cmake", "libcurl4-openssl-dev")
-    .pip_install("fastapi", "uvicorn", "httpx", "numpy", "Pillow", "soundfile")
-    .run_commands(
-        "git clone --depth 1 https://github.com/ggerganov/llama.cpp /llama.cpp",
-        "cd /llama.cpp && cmake -B build ...",
-        "cd /llama.cpp && cmake --build build ... --target llama-server llama-mtmd-cli",
-    )
-)
-
-# 2. 挂载 Volume
-model_volume = Volume.from_name("minicpm-o-4_5-models", create_if_missing=True)
-
-# 3. ASGI app 包装 FastAPI → llama-server
-@app.function(
-    image=llamacpp_image,
-    volumes={"/models": model_volume},
-    gpu="A100",
-    timeout=600,
-)
-@modal.concurrent(max_inputs=10)
-@asgi_app()
-def serve():
-    # 启动 llama-server 子进程
-    # 用 FastAPI 包装，提供 /v1/chat/completions 等端点
-    ...
-```
-
-### Step 4: 部署
-```bash
-python -m modal deploy -m modal_deploy.deploy
-```
-
-**编译耗时：~5-8 分钟**（在 A100 环境中编译 llama.cpp，主要是 C++ 代码编译等待）
-
-### Step 5: 获取 URL
-```bash
-python -c "
-import modal
-from modal_deploy.deploy import app
-# 或直接看 modal dashboard
-"
-```
-或通过 `modal app list` 查看，在 Modal Dashboard 中获取 endpoint URL。
-
-## 踩坑记录
-
-### 坑 1: LLAMA_CURL 废弃警告
-- 新版 llama.cpp 废弃了 `LLAMA_CURL=ON`，CMake 会发出警告但不影响构建
-- 直接用 `-DLLAMA_CURL=ON` 即可，警告可忽略
-
-### 坑 2: 模型路径不匹配
-- Volume `put` 后路径是 `/MiniCPM-o-4_5-gguf/...`，不是 `/...`
-- deploy.py 中的路径需要加子目录前缀
-
-### 坑 3: cmake 编译目标名称
-- 旧版用 `llama-server`，新版确认仍是此名称
-- 多模态 CLI 用 `llama-mtmd-cli`（非 `llama-llava-cli`）
-
-### 坑 4: modal deploy 超时
-- `python -m modal deploy` 在大模型编译时容易超时（>30s 没输出）
-- 解决方法：让它后台运行，编译完成后会自动部署
-
-### 坑 5: --no-mmap 参数
-- Modal 的 tmpfs 文件系统对 mmap 支持有限
-- 加上 `--no-mmap` 使用标准 I/O 避免问题
-
-## API 接口设计
-
-| 端点 | 方法 | 功能 |
-|------|------|------|
-| `/v1/chat/completions` | POST | OpenAI 兼容聊天（文本） |
-| `/v1/embeddings` | POST | 文本嵌入 |
-| `/v1/models` | GET | 模型列表 |
-| `/v1/multimodal/chat` | POST | 多模态（图片+文本） |
-| `/health` | GET | 健康检查 |
-| `/` | GET | 服务信息 |
-
-## 成本估算
-
-| 项目 | 费用 |
-|------|------|
-| A100 GPU / 小时 | ~$1.50 |
-| 每次冷启动（编译+加载模型） | ~10 分钟 |
-| idle 5 分钟后自动缩容 | $0 |
-| 每月 1000 次请求（每次 2s） | ~$0.83 |
-
-## 后续优化方向
-
-1. **预热机制**：使用 Modal 的 `@app.function(schedule=...)` 定期保温
-2. **模型缓存**：利用 Volume 缓存编译产物，避免每次冷启动都编译
-3. **多模型支持**：同一 Volume 存放多个量化版本，按需切换
-4. **流式输出**：text/event-stream 目前已支持，需在客户端正确处理
-
-## 给后续 Clines 的要点
-
-- 部署后 endpoint URL 在 Modal Dashboard 查看
-- Python 客户端参考 `modal_deploy/client.py`
-- 修改 deploy.py 后重新 `modal deploy` 即可热更新
-- 模型更新用 `modal volume put` 覆盖原文件

docs/项目架构说明书.md

@@ -1,995 +0,0 @@
-# PregoPal 项目架构说明书
-
-> **📌 关于批注区的重要说明**
->
-> 本文档每个模块/小节均设有「批注区」（用 `> **批注：**` 标记），用于记录开发过程中的讨论、决策、待办事项。
->
-> **批注区中由你（项目负责人）亲手写入的文字，是重要的原始参考依据，任何人不得修改或删除。**
->
-> - 如有新的观察或建议，请在 `> **批注：**` 下方以 `>>` 追加新行
-> - 如需修正已有批注内容，请在后方追加 `[修正: ...]` 标记，不得覆盖原始文字
-> - 批注区中的意见将指导后续迭代方向，所有 Cline 协作修改前应先阅读对应批注
-
----
-
-## 目录
-
-- [一、项目概览](#一项目概览)
-- [二、整体文件结构](#二整体文件结构)
-- [三、app.py — 主入口](#三apppy--主入口)
-- [四、config.py — 全局配置](#四configpy--全局配置)
-- [五、utils.py — 工具函数](#五utilspy--工具函数)
-- [六、loop.py — 核心循环引擎](#六looppy--核心循环引擎)
-- [七、plugins/ — 插件系统](#七plugins--插件系统)
-- [八、modules/ — 业务逻辑层](#八modules--业务逻辑层)
-- [九、core/ — AI 核心层](#九core--ai-核心层)
-- [十、ui/ — 表现层](#十ui--表现层)
-- [十一、data/ — 数据存储](#十一data--数据存储)
-- [十二、tests/ — 测试套件](#十二tests--测试套件)
-- [十三、配置文件](#十三配置文件)
-- [十四、协作规范与 Git 工作流](#十四协作规范与-git-工作流)
-- [十五、当前运行状态](#十五当前运行状态)
-- [十六、待办与已知问题](#十六待办与已知问题)
-
----
-
-## 一、项目概览
-
-### 一句话定位
-
-**一个基于每日生命周期 Loop 驱动的孕期陪护 AI 助手**：每天首次启动时自动总结昨日饮食、对比国家营养标准（DRIs/膳食指南/体重标准），生成今日简报注入对话上下文；白天与家庭成员（通过声纹区分）自然交互，实时记录饮食、推荐食谱；次日循环往复。
-
-### 技术栈
-
-| 层级 | 技术 | 用途 |
-|------|------|------|
-| 核心模型 | **MiniCPM-o 4.5**（统一多模态模型） | 全双工推理：视觉+语音+文本+语音输出 |
-| 前端框架 | **Gradio 6.x** | Web 界面，4 个子页面 |
-| 声纹识别 | 频谱统计特征（baseline） | 说话人身份识别 |
-| 频谱方案 | NumPy + SoundFile（备选 fallback） | 声纹识别兜底 |
-| 数据存储 | JSON + Markdown | 饮食记录 + 报告存档 + 每日简报 + 家庭信息 |
-| 营养标准 | 三个 MD 文件（已下载）+ 自写解析器 | 体重标准/膳食指南/DRIs |
-| 循环引擎 | 自研状态机 + 插件注册 | 每日生命周期管理 |
-| 数据提取 | 正则表达式（system prompt 标记格式） | 从对话中提取结构化数据 |
-| 部署平台 | HuggingFace Spaces（目前）+ Modal（后续） | 云端部署 |
-
-> **批注：** ________
-
----
-
-## 二、整体文件结构
-
-```
-PregoPal/
-│
-├── app.py                          # 主入口：启动 Gradio + Loop
-├── config.py                       # 全局配置（路径/常量/数据模板）
-├── utils.py                        # 工具函数（中文字体设置/国际化/首页卡片数据）
-├── loop.py                         # 核心循环引擎（状态机驱动）
-├── requirements.txt                # 依赖清单
-├── .gitignore                      # Git 忽略规则
-├── README.md                       # 并行 Cline 协作接口文档
-│
-├── plugins/                        # Loop 插件
-│   ├── __init__.py
-│   ├── base.py                     # LoopPlugin 基类 + PluginRegistry + LoopContext
-│   ├── family_quiz.py              # 家庭菜谱/体重询问检查
-│   ├── diet_summary.py             # 昨日饮食总结
-│   ├── weight_check.py             # 体重检查（WS/T 801）
-│   ├── family_memory.py            # 家庭记忆加载
-│   ├── dri_analysis.py             # DRIs 营养素对比分析
-│   ├── briefing_generator.py       # 今日简报生成器
-│   ├── three_day_summary.py        # 每三天总结
-│   └── preset_writer.py            # 预设文件写入
-│
-├── modules/                        # 业务逻辑层（纯函数/无状态）
-│   ├── __init__.py
-│   ├── voiceprint.py               # 声纹识别
-│   ├── meal_recommender.py         # 菜品推荐
-│   ├── diet_extractor.py           # AI 回复数据提取
-│   ├── diet_logger.py              # 饮食记录存储
-│   ├── family_manager.py           # 家庭信息管理
-│   ├── nutrition_standards.py      # 中国官方营养标准
-│   └── nutrition_analyzer.py       # 营养分析与可视化
-│
-├── core/                           # AI 核心层（等待 MiniCPM-o）
-│   ├── __init__.py
-│   ├── model_loader.py             # 模型加载器（空接口）
-│   ├── voice_processor.py          # 语音处理器（空接口）
-│   ├── vision_processor.py         # 视觉处理器（空接口）
-│   └── conversation_manager.py     # 对话管理器（部分实现）
-│
-├── ui/                             # 表现层
-│   ├── __init__.py
-│   └── app_builder.py              # Gradio 界面（4 个 Tab）
-│
-├── data/                           # 持久化存储
-│   ├── nutrition/
-│   │   └── raw/                    # 三个官方 MD 文件
-│   ├── family/                     # 家庭信息
-│   │   ├── recipes.md
-│   │   ├── preferences.md
-│   │   └── memory.md
-│   ├── presets/                    # 每日简报 + 状态位
-│   ├── voices/                     # 声纹音频文件
-│   ├── logs/                       # 每日饮食日志 Markdown
-│   ├── reports/                    # 营养报告 Markdown
-│   ├── diet_logs.json              # 结构化饮食记录 JSON
-│   ├── nutrition_db.json           # 营养数据库 JSON
-│   └── family.json                 # 家庭成员声纹 JSON
-│
-├── tests/                          # 测试套件
-│   ├── __init__.py
-│   ├── run_tests.py                # 测试运行器
-│   ├── test_diet_extractor.py
-│   ├── test_family_manager.py
-│   ├── test_nutrition_standards.py
-│   ├── test_loop.py
-│   └── test_plugins.py
-│
-└── docs/                           # 文档
-    ├── 项目理解_技术架构.md
-    ├── 开发日志.md
-    └── 项目架构说明书.md            # ← 本文件
-```
-
-> **批注：** 文档中的目录结构以实际代码为准，后续新增模块/文件需同步更新此处。三代营养文档（体重标准/膳食指南/DRIs）的原始 md 文件在 `data/nutrition/raw/` 中，解析器在 `modules/nutrition_standards.py` 中硬编码了结构化数据。
-
----
-
-## 三、app.py — 主入口
-
-### 文件路径
-
-`app.py`
-
-### 职责
-
-Gradio 应用的薄入口，不包含任何业务逻辑。启动时：
-1. 设置中文字体（调用 `utils.setup_chinese_font()`）
-2. 检查并运行每日 Loop（调用 `loop.check_and_run_loop()`）
-3. 创建 Gradio 应用（调用 `ui.app_builder.create_app()`）
-4. 启动 Gradio 服务（绑定 `0.0.0.0:7860`）
-
-### 关键代码
-
-```python
-# 启动时设置中文字体
-_CHINESE_FONT = setup_chinese_font()
-
-if __name__ == "__main__":
-    loop = check_and_run_loop()
-    demo = create_app(loop)
-    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, ...)
-```
-
-### 外部依赖
-
-- `ui.app_builder.create_app` — 构建 Gradio 界面
-- `loop.check_and_run_loop` — 检查并运行每日循环
-- `utils.setup_chinese_font` — 中文字体设置
-
-> **批注：** ________
-
----
-
-## 四、config.py — 全局配置
-
-### 文件路径
-
-`config.py`
-
-### 职责
-
-所有全局常量的集中管理。包含六大配置区：
-
-#### 4.1 目录路径
-
-| 常量 | 值 | 用途 |
-|------|-----|------|
-| `DATA_DIR` | `data/` | 数据根目录 |
-| `VOICE_DIR` | `data/voices/` | 声纹音频存储 |
-| `LOGS_DIR` | `data/logs/` | 饮食日志 Markdown |
-| `REPORTS_DIR` | `data/reports/` | 营养报告导出 |
-| `FAMILY_FILE` | `data/family.json` | 家庭成员声纹数据 |
-| `DIET_LOG_FILE` | `data/diet_logs.json` | 饮食记录 JSON |
-| `NUTRITION_DB_FILE` | `data/nutrition_db.json` | 营养数据库 |
-
-启动时自动创建所有目录。
-
-#### 4.2 常量枚举
-
-- `FAMILY_ROLES = ["孕妇", "丈夫", "婆婆", "妈妈", "爸爸", "其他家人"]`
-- `TRIMESTERS = ["孕早期", "孕中期", "孕晚期"]`
-
-#### 4.3 数据模板
-
-- `DEFAULT_NUTRITION_DB` — 10 种营养素的内置推荐数据
-- `MEAL_TEMPLATES` — 4 餐次 × 4 选项的食谱模板
-- `TRIMESTER_ADJUSTMENTS` — 各孕期阶段 focus/avoid 建议
-- `TRIMESTER_TIPS` — 各孕期阶段饮食提示字符串
-
-#### 4.4 Schema 版本
-
-- `DIET_LOG_SCHEMA_VERSION = "1.0"`
-
-#### 4.5 声纹阈值
-
-- `VOICEPRINT_SIMILARITY_THRESHOLD = 0.7`
-
-### 修改规范
-
-- 新增常量追加到同类型区域末尾，不删改已有常量名
-- 改版本号前需评估向后兼容
-- commit message 需注明新增常量的用途
-
-> **批注：** ________
-
----
-
-## 五、utils.py — 工具函数
-
-### 文件路径
-
-`utils.py`
-
-### 职责
-
-提供通用工具函数，包含三个主要功能：
-
-#### 5.1 中文字体设置
-
-`setup_chinese_font()` — 遍历候选字体列表（SimHei → Microsoft YaHei → SimSun → ...），找到可用字体后设置 `matplotlib.rcParams`。支持 Windows 系统字体文件 fallback。
-
-#### 5.2 国际化（i18n）
-
-提供中英文字典（`ZH` / `EN`）+ `t(key, lang)` 翻译函数。
-
-字典覆盖：应用标题、4 个 Tab 名称、语音交互页标签、家庭饮食习惯页标签、三天总结页标��、营养报告页标签。
-
-#### 5.3 首页卡片数据
-
-`get_home_cards(loop)` — 从 Loop 上下文提取首页展示数据：
-- `trimester` — 孕期阶段
-- `focus_nutrients` — 营养关注点
-- `recommended_foods` — 推荐食材
-- `recipe_count` / `recipe_names` — 家庭菜谱统计
-- `yesterday_summary` / `meal_count` — 昨日饮食摘要
-- `weight_status` / `weight_trend` — 体重评估
-- `thinking_keywords` — AI 思考关键词
-
-#### 5.4 自定义 CSS
-
-`CUSTOM_CSS` — Gradio 界面样式表，包含：
-- 圆角卡片（`border-radius: 16px`）
-- 大圆形语音按钮（`160px × 160px`）
-- 状态指示灯（`green/gray dot`）
-- 聊天气泡样式
-- Tab 按钮美化
-- 响应式适配
-
-> **批注：** ________
-
----
-
-## 六、loop.py — 核心循环引擎
-
-### 文件路径
-
-`loop.py`
-
-### 职责
-
-状态机驱动的每日生命周期管理。是 PregoPal 与「被动响应式应用」的核心区别。
-
-### 6.1 状态枚举
-
-```python
-class LoopState(Enum):
-    LAUNCH        # 启动检查：检查今日状态位
-    FAMILY_QUIZ   # 家庭问卷：检查是否需要询问菜谱/体重
-    SUMMARIZE     # 昨日总结：分析昨日饮食/体重/家庭记忆
-    ANALYZE       # 营养分析：对比 DRIs
-    BRIEF         # 生成今日简报
-    INTERACT      # 白天交互模式（等待用户操作）
-    THREE_DAY     # 每三天自动总结
-    CONSOLIDATE   # 晚间整理
-    DONE          # 标记今日完成
-```
-
-### 6.2 状态转移表
-
-```
-LAUNCH       -- need_summary  → FAMILY_QUIZ
-LAUNCH       -- already_done  → INTERACT
-FAMILY_QUIZ  -- ok            → SUMMARIZE
-SUMMARIZE    -- ok            → ANALYZE
-ANALYZE      -- ok            → BRIEF
-BRIEF        -- ok            → INTERACT
-INTERACT     -- day_ended     → CONSOLIDATE
-CONSOLIDATE  -- need_3day     → THREE_DAY
-CONSOLIDATE  -- ok            → DONE
-THREE_DAY    -- ok            → DONE
-```
-
-### 6.3 主类：`PregoPalLoop`
-
-#### 核心属性
-- `plugins` — `PluginRegistry` 实例，管理所有插件
-- `state` — 当前状态（`LoopState`）
-- `context` — `LoopContext` 实例，插件间共享数据
-
-#### 主循环
-```python
-async def run(self):
-    while self.state is not LoopState.DONE:
-        handler = getattr(self, f"_state_{self.state.value}")
-        event = await handler()
-        next_state = _TRANSITIONS[(self.state, event)]
-        self.state = next_state
-```
-
-#### 状态处理器（9 个）
-每个状态对应一个 `_state_xxx` 异步方法，负责执行该阶段逻辑或调用对应插件。
-
-#### 外部接口
-- `get_briefing()` → `dict`（获取今日简报）
-- `get_thinking_keywords()` → `str`（获取 AI 思考关键词）
-- `get_errors()` → `list[str]`（获取错误列表）
-- `run_sync()` → 同步运行入口
-
-### 6.4 状态位管理：`DailyStatus`
-
-管理 `data/presets/.daily_status.json`，记录每日完成状态。
-
-关键方法：
-- `is_today_done()` — 检查今日是否已完成
-- `mark_summary_done()` — 标记今日总结完成
-- `mark_day_ended()` — 标记今日结束
-- `days_since_last_summary()` — 距离上次总结天数
-- `should_three_day_summary()` — 是否需要进行三天总结
-
-### 6.5 便捷函数
-
-- `run_daily_loop()` — 创建并运行每日循环
-- `check_and_run_loop()` — 检查状态位后决定是否运行循环（供 Gradio 启动时调用）
-
-> **批注：** 状态机设计根据目的迭代。INTERACT 状态目前是简单的 `return "day_ended"`，实际使用时需通过 Gradio 事件队列触发状态转换。三天的触发条件在 `DailyStatus.should_three_day_summary()` 中定义为 `days_since_last_summary() >= 3`。
-
----
-
-## 七、plugins/ — 插件系统
-
-### 7.1 基类与注册中心
-
-**文件：** `plugins/base.py`
-
-核心类型：
-
-| 类型 | 说明 |
-|------|------|
-| `LoopStage` | 阶段枚举：`FAMILY_QUIZ`, `SUMMARIZE`, `ANALYZE`, `BRIEF`, `THREE_DAY`, `CONSOLIDATE` |
-| `LoopContext` | 插件间共享数据容器（`briefing`, `weight_data`, `diet_records`, `family_recipes`, `family_memory`, `analysis_results`, `errors`） |
-| `PluginResult` | 插件执行结果（`success`, `data`, `message`） |
-| `LoopPlugin` | 插件抽象基类（`stage()`, `name()`, `run(ctx)`） |
-| `PluginRegistry` | 注册中心（`register`, `get_plugins`, `get_all`, `unregister`） |
-
-### 7.2 插件清单
-
-| 插件名 | 类名 | 注册阶段 | 文件 | 功能 | 数据源 |
-|--------|------|---------|------|------|--------|
-| 家庭菜谱检查 | `FamilyRecipeQuizPlugin` | `FAMILY_QUIZ` | `family_quiz.py` | 检查是否需要询问新菜谱 | `data/family/recipes.md` |
-| 体重询问检查 | `WeightQuizPlugin` | `FAMILY_QUIZ` | `family_quiz.py` | 检查是否需要询问体重 | `data/logs/` |
-| 昨日饮食总结 | `DietSummaryPlugin` | `SUMMARIZE` | `diet_summary.py` | 读取昨日饮食日志，汇总三餐 | `data/logs/饮食日志_*.md` |
-| 体重检查 | `WeightCheckPlugin` | `SUMMARIZE` | `weight_check.py` | 检查体重记录，对比 WS/T 801 | `WeightStandardParser` |
-| 家庭记忆加载 | `FamilyMemoryPlugin` | `SUMMARIZE` | `family_memory.py` | 加载家庭关系/事件记忆 | `data/family/memory.md` |
-| DRIs 分析 | `DRIAnalysisPlugin` | `ANALYZE` | `dri_analysis.py` | 对比营养素参考摄入量 | `DRIsParser` + 昨日饮食 |
-| 简报生成 | `BriefingGeneratorPlugin` | `BRIEF` | `briefing_generator.py` | 汇总分析为结构化 JSON | `LoopContext` |
-| 三天总结 | `ThreeDaySummaryPlugin` | `THREE_DAY` | `three_day_summary.py` | 分析营养缺失趋势，改进家庭菜单 | 近三天饮食记录 |
-| 预设写入 | `PresetWriterPlugin` | `CONSOLIDATE` | `preset_writer.py` | 生成明日预设文件 | `data/presets/` |
-
-### 7.3 插件向 `ctx.briefing` 写入的 Key
-
-```
-trimester              # str
-need_ask_weight        # bool
-weight_quiz_message    # str
-weight_evaluation      # dict
-need_ask_recipe        # bool
-recipe_quiz_message    # str
-yesterday_diet         # dict {"status","summary","meal_count"}
-dri_analysis           # dict {"focus_nutrients","summary","comparison_table"}
-recommended_foods      # list[str]
-family_memory          # dict
-thinking_keywords      # str
-three_day_summary      # dict（仅 THREE_DAY 阶段）
-```
-
-### 7.4 扩展方式
-
-```python
-# 新增功能只需两步：
-class NewPlugin(LoopPlugin):
-    def stage(self) -> LoopStage: return LoopStage.SUMMARIZE
-    def name(self) -> str: return "new_feature"
-    async def run(self, ctx: LoopContext) -> PluginResult: ...
-
-loop.plugins.register(NewPlugin())
-# 不需要修改 loop.py 的状态机代码
-```
-
-> **批注：** ________
-
----
-
-## 八、modules/ — 业务逻辑层
-
-### 8.1 声纹识别 — `modules/voiceprint.py`
-
-**类：** `VoiceprintManager`
-
-| 方法 | 输入 | 输出 | 说明 |
-|------|------|------|------|
-| `register_member(name, relation, audio_path)` | str, str, str | (dict\|None, str) | 注册新成员声纹 |
-| `identify_speaker(audio_path)` | str | (dict\|None, str) | 识别说话人 |
-| `get_members_list()` | — | str | 格式化成员列表 |
-| `delete_member(member_id)` | str | str | 删除指定成员 |
-
-**技术方案：**
-- 当前：频谱统计特征（mean/std/max/min/zero_crossing_rate/energy/duration）
-- 后续：Whisper-medium encoder embedding
-
-**数据存储：** `data/family.json`（JSON 格式）
-```json
-{
-  "members": [{"id", "name", "relation", "registered_at", "audio_path", "features"}],
-  "voiceprints": {"member_id": {"mean": ..., "std": ..., ...}}
-}
-```
-
-依赖：`config.VOICE_DIR`、`config.FAMILY_FILE`、`config.VOICEPRINT_SIMILARITY_THRESHOLD`（默认 0.7）
-
-> **批注：** 当前为频谱统计特征 baseline，后续升级 Whisper encoder 时需保持 `register_member`/`identify_speaker` 签名不变。
-
----
-
-### 8.2 菜品推荐 — `modules/meal_recommender.py`
-
-**类：** `MealRecommender`
-
-| 方法 | 输入 | 输出 | 说明 |
-|------|------|------|------|
-| `get_recommendation(preference, trimester, restrictions)` | str, str, str | dict | 返回今日推荐食谱 |
-| `format_meal_plan(recommendation)` | dict | str | 格式化为可读文本 |
-
-**输出 schema：**
-```json
-{
-  "date": "2026-06-09",
-  "trimester": "孕中期",
-  "preference": "想吃清淡的",
-  "focus": "补充蛋白质、钙、铁",
-  "meals": {"早餐": "...", "午餐": "...", "晚餐": "...", "加餐": "..."},
-  "tips": ["🌿 ...", "💡 ..."]
-}
-```
-
-**当前方案：** 随机模板推荐（从 `config.MEAL_TEMPLATES` 中随机选取）
-**后续方案：** MiniCPM-o 4.5 AI 对话推荐
-
-> **批注：** 当前为随机模板推荐。后续对接 AI 对话推荐时需保持 `get_recommendation` 签名，内部逻辑可任意替换。
-
----
-
-### 8.3 AI 对话数据提取 — `modules/diet_extractor.py`
-
-**类：** `DietExtractor`（全静态方法）
-
-| 方法 | 输入 | 输出 | 说明 |
-|------|------|------|------|
-| `extract_all(text)` | str | dict | 正则提取所有结构化数据 |
-| `fallback_extract_diet(text)` | str | dict\|None | 关键词 fallback 提取饮食 |
-| `fallback_extract_thinking(text)` | str | dict\|None | 关键词 fallback 提取思考 |
-| `robust_extract(text)` | str | dict | 正则优先 → fallback 兜底 |
-
-**extract_all 返回 schema：**
-```json
-{
-  "diets": [{"meals": {"早餐": "...", "午餐": "..."}, "日期": "...", "记录人": "...", "备注": "..."}],
-  "recipes": [{"菜名": "...", "制作人": "...", "难度": "...", "食材": "...", "备注": "..."}],
-  "preferences": [{"人员": "...", "类型": "偏好/忌口/过敏", "内容": "..."}],
-  "weights": [{"日期": "...", "体重": "...", "记录人": "..."}],
-  "memories": [{"类型": "关系/事件/日常", "内容": "..."}],
-  "thinking": {"当前步骤": "...", "下一步": "..."}
-}
-```
-
-**Markdown 提取标记格式**（需在 system prompt 中告知模型使用）：
-```
-[EXTRACT_DIET]...[/EXTRACT_DIET]
-[EXTRACT_RECIPE]...[/EXTRACT_RECIPE]
-[EXTRACT_PREFERENCE]...[/EXTRACT_PREFERENCE]
-[EXTRACT_WEIGHT]...[/EXTRACT_WEIGHT]
-[EXTRACT_MEMORY]...[/EXTRACT_MEMORY]
-[THINKING]...[/THINKING]
-```
-
-**辅助函数：** `get_extract_prompt(date_str=None) → str` — 返回含日期占位符的 System Prompt 模板
-
-> **批注：** ________
-
----
-
-### 8.4 饮食记录存储 — `modules/diet_logger.py`
-
-**类：** `DietLogger`
-
-| 方法 | 输入 | 输出 | 说明 |
-|------|------|------|------|
-| `add_record(member_name, member_relation, date, meals, mood, notes)` | str, str, str, dict, str, str | (record, md_path) | JSON + MD 双写 |
-| `get_recent_records(days=7)` | int | list[dict] | 获取近 N 天记录 |
-| `get_all_markdown_files()` | — | list[Path] | 所有 MD 日志文件 |
-| `parse_diet_record(text) — static` | str | dict\|None | [DIET_RECORD] 标记解析 |
-
-**add_record 返回的 record schema：**
-```json
-{
-  "id": "a1b2c3d4",
-  "member_name": "小红",
-  "member_relation": "孕妇",
-  "date": "2026-06-09",
-  "meals": {"早餐": "燕麦粥+坚果", "午餐": "清蒸鱼+米饭"},
-  "mood": "挺好",
-  "notes": "今天胃口不错",
-  "extensions": {},
-  "created_at": "2026-06-09T12:00:00"
-}
-```
-
-**双写机制：**
-1. `data/diet_logs.json` — 结构化 JSON（所有记录累积）
-2. `data/logs/饮食日志_YYYY-MM-DD.md` — 每日可读 Markdown
-
-> **批注：** schema 已加版本号，`extensions: {}` 字段可向后兼容扩展。
-
----
-
-### 8.5 家庭信息管理 — `modules/family_manager.py`
-
-三个管理器类，全部使用 `@classmethod`：
-
-#### RecipeManager — 家庭菜谱
-| 方法 | 说明 |
-|------|------|
-| `load_all()` → `list[dict]` | 读取所有菜谱 |
-| `add_recipe(name, cook, difficulty, ingredients, notes)` → `str` | 添加菜谱 |
-| `get_names()` → `list[str]` | 所有菜名 |
-| `format_for_prompt()` → `str` | System Prompt 格式 |
-
-菜谱 dict：`{"name", "cook", "difficulty", "ingredients", "notes"}`
-
-#### PreferenceManager — 饮食偏好
-| 方法 | 说明 |
-|------|------|
-| `load_all()` → `list[dict]` | 所有成员偏好 |
-| `add_member(name, role, preferences, avoid, allergies, notes)` → `str` | 添加/更新（覆盖同名） |
-| `format_for_prompt()` → `str` | System Prompt 格式 |
-
-偏好 dict：`{"name", "role", "preferences", "avoid", "allergies", "notes"}`
-
-#### MemoryManager — 家庭记忆
-| 方法 | 说明 |
-|------|------|
-| `load_all()` → `dict` | 所有记忆（relationships/events/daily） |
-| `add_event(description)` → `str` | 添加重要事件 |
-| `add_daily(content)` → `str` | 添加日常记录 |
-| `format_for_prompt()` → `str` | System Prompt 格式 |
-
-#### 统一接口
-- `load_all_family_info() → dict` — 一次性加载所有家庭信息
-- `format_all_for_prompt() → str` — 全量 System Prompt 文本
-
-#### 数据文件（`data/family/`）
-| 文件 | 示例内容 |
-|------|---------|
-| `recipes.md` | 5 道菜谱（番茄牛腩/清蒸鲈鱼/鲫鱼豆腐汤/番茄炒蛋/红枣枸杞鸡汤） |
-| `preferences.md` | 3 位成员（小红-孕妇/小明-丈夫/张阿姨-婆婆） |
-| `memory.md` | 家庭关系 + 重要事件 + 日常记录 |
-
-> **批注：** 更新 `add_member` 覆盖逻辑时注意保留已有数据。
-
----
-
-### 8.6 营养标准 — `modules/nutrition_standards.py`
-
-三个只读数据类，全部使用 `@classmethod`：
-
-#### BMIStandards — 体重增长标准
-| 方法 | 说明 |
-|------|------|
-| `get_standard(bmi_before_pregnancy)` → `dict` | 根据孕前 BMI 获取标准 |
-| `evaluate(bmi_before_pregnancy, current_week, total_gain)` → `dict` | 评估体重增长是否在推荐范围内 |
-| `load()` → `dict` | 兼容接口 |
-
-4 个 BMI 分类（低体重/正常/超重/肥胖）的硬编码标准（WS/T 801-2022 表1）。
-
-#### DietaryGuideStandards — 膳食指南
-| 方法 | 说明 |
-|------|------|
-| `get_recommendations(trimester)` → `dict` | 返回指定孕期食物推荐量 |
-| `get_core_principles()` → `list[str]` | 六条核心建议 |
-| `format_for_prompt(trimester)` → `str` | System Prompt 格式 |
-
-4 个阶段（备孕/孕中期/孕晚期/哺乳期）的平衡膳食宝塔数据。
-
-#### DRIsParser — 膳食营养素参考摄入量
-| 方法 | 说明 |
-|------|------|
-| `get_rni(stage)` → `dict` | 返回指定阶段 RNI 数据 |
-| `compare_with_intake(stage, intake)` → `dict` | 对比实际摄入与 RNI |
-| `format_comparison_table(comparisons)` → `str` | 格式化为文本对比表 |
-
-12 种营养素的 RNI 数据（4 阶段），含分类和推荐食物源。
-
-#### 统一接口
-- `load_all_standards() → dict` — 加载所有标准
-- `compile_standards_to_presets()` — 编译为 JSON 缓存
-
-> **批注：** ________
-
----
-
-### 8.7 营养分析与可视化 — `modules/nutrition_analyzer.py`
-
-**类：** `NutritionAnalyzer`
-
-| 方法 | 输入 | 输出 | 说明 |
-|------|------|------|------|
-| `analyze_diet(records)` | list[dict] | dict | 营养覆盖分析 |
-| `generate_report_chart(analysis)` | dict | matplotlib Figure | 4 面板可视化图表 |
-| `generate_report_text(analysis)` | dict | str | 文本格式报告 |
-| `export_report_markdown(analysis, filename)` | dict, str | Path | 导出 Markdown 报告 |
-
-**analyze_diet 返回 schema：**
-```json
-{
-  "total_days": 7,
-  "total_records": 21,
-  "meal_counts": {"早餐": 5, "午餐": 6, "晚餐": 6, "加餐": 4},
-  "food_items": ["全麦面包", "鸡蛋", ...],
-  "nutrition_coverage": {
-    "叶酸": {"matched_foods": ["菠菜"], "covered": true, ...},
-    ...
-  },
-  "diversity_score": {"score": 75, "details": [...]},
-  "suggestions": ["⚠️ 以下营养素摄入不足: 铁, 钙", ...]
-}
-```
-
-**图表布局（4 面板）：**
-1. 左上：营养覆盖雷达图
-2. 右上：各餐次频率柱状图
-3. 左下：饮食多样性评分环形图
-4. 右下：营养建议文本框
-
-> **批注：** **高优先级待改造** — 当前使用通用 `DEFAULT_NUTRITION_DB` 做营养覆盖分析，尚未对接 `modules/nutrition_standards.py` 的 DRIs 数据。改造时需保持 `analyze_diet(records) -> dict` 签名不变。
-
----
-
-## 九、core/ — AI 核心层
-
-### 文件路径
-
-`core/` 目录下所有文件当前均为「空接口」状态，等待 MiniCPM-o 4.5 部署后填充。
-
-### 9.1 `__init__.py`
-
-空模块，标注等待 MiniCPM-o 部署。
-
-### 9.2 `model_loader.py`
-
-**类：** `ModelLoader`
-
-| 方法 | 说明 |
-|------|------|
-| `load()` | 加载模型（`raise NotImplementedError`） |
-| `unload()` | 卸载模型释放显存 |
-
-### 9.3 `voice_processor.py`
-
-**类：** `VoiceProcessor`
-
-| 方法 | 说明 |
-|------|------|
-| `transcribe(audio_path)` | 语音转文字（`raise NotImplementedError`） |
-| `extract_speaker_embedding(audio_path)` | 提取说话人声纹 embedding（`raise NotImplementedError`） |
-
-### 9.4 `vision_processor.py`
-
-**类：** `VisionProcessor`
-
-| 方法 | 说明 |
-|------|------|
-| `analyze_frame(image_path)` | 分析单帧图像（`raise NotImplementedError`） |
-
-### 9.5 `conversation_manager.py`
-
-**类：** `ConversationManager`
-
-当前已有部分骨架实现：
-- `current_mode` / `current_speaker` / `conversation_history`
-- `switch_mode(mode)` / `set_speaker(speaker_info)`
-- `parse_response(response)` — 解析 `[DIET_RECORD]` 标记
-
-待实现：
-- `build_system_prompt()` — 构建完整系统提示词
-
-> **批注：** ________
-
----
-
-## 十、ui/ — 表现层
-
-### 文件路径
-
-`ui/app_builder.py`
-
-### 职责
-
-基于 Gradio 6.x 构建 4 个子页面的 Web 界面。
-
-### 10.1 主入口
-
-`create_app(loop=None)` — 创建 Gradio Blocks 应用。
-
-设计要点：
-- 只使用 **一个** `@gr.render` 包裹所有 Tab，避免多个 `@gr.render` 并发触发导致 `RuntimeError`
-- 语言切换通过 `gr.State(value="zh")` + `lang_selector` Radio 实现
-- 每个 Tab 的标题通过 `t()` 函数实现中英文切换
-
-### 10.2 页面结构
-
-| Tab | ID | 功能说明 |
-|-----|-----|---------|
-| 🏠 首页 | `tab_home` | 语音启动按钮 + AI 思考状态 + 5 个信息卡片 + 最近饮食记录表格 |
-| 👨‍👩‍👧‍👦 家庭饮食习惯 | `tab_family` | 3 个子 Tab：偏好设置 / 菜谱管理 / 家庭记忆 |
-| 📊 三天总结 | `tab_summary` | 孕期阶段选择 + 分析结果 + 菜单改进建议 |
-| 📈 营养报告 | `tab_report` | 天数滑块 + 文本报告 + 可视化图表 + 导出 Markdown |
-
-### 10.3 全局实例
-
-```python
-voiceprint_mgr = VoiceprintManager()
-meal_recommender = MealRecommender()
-diet_logger = DietLogger()
-nutrition_analyzer = NutritionAnalyzer()
-```
-
-> **批注：** ________
-
----
-
-## 十一、data/ — 数据存储
-
-### 11.1 数据文件一览
-
-| 文件/目录 | 格式 | 内容 | 读模块 | 写模块 |
-|-----------|------|------|--------|--------|
-| `data/diet_logs.json` | JSON | 所有饮食记录（累积） | `diet_logger`, `nutrition_analyzer` | `diet_logger` |
-| `data/nutrition_db.json` | JSON | 10 种营养素数据 | `nutrition_analyzer` | `nutrition_analyzer` |
-| `data/family.json` | JSON | 成员声纹数据 | `voiceprint` | `voiceprint` |
-| `data/family/recipes.md` | Markdown | 5 道家庭菜谱 | `family_manager.RecipeManager` | `family_manager.RecipeManager` |
-| `data/family/preferences.md` | Markdown | 3 位成员偏好 | `family_manager.PreferenceManager` | `family_manager.PreferenceManager` |
-| `data/family/memory.md` | Markdown | 家庭关系/事件/日常 | `family_manager.MemoryManager` | `family_manager.MemoryManager` |
-| `data/logs/饮食日志_*.md` | Markdown | 每日饮食记录 | `plugins/diet_summary` | `diet_logger` |
-| `data/reports/营养报告_*.md` | Markdown | 营养分析报告 | 用户 | `nutrition_analyzer` |
-| `data/presets/.daily_status.json` | JSON | 每日完成状态 | `loop.DailyStatus` | `loop.DailyStatus` |
-| `data/presets/今日简报_*.json` | JSON | 每日简报缓存 | `loop` | `plugins/preset_writer` |
-| `data/voices/*.wav` | WAV | 声纹注册音频 | `voiceprint` | `voiceprint` |
-| `data/nutrition/raw/*.md` | Markdown | 三个官方营养文档 | 解析器 | 手动下载 |
-
-### 11.2 家庭信息示例数据
-
-**`recipes.md`**：5 道菜谱（番茄牛腩/清蒸鲈鱼/鲫鱼豆腐汤/番茄炒蛋/红枣枸杞鸡汤）
-
-**`preferences.md`**：
-- 小红（孕妇）：爱吃水果/鱼/清淡，不吃辣/油腻，芒果过敏
-- 小明（丈夫）：爱吃肉/面食，不吃香菜
-- 张阿姨（婆婆）：会做各种汤
-
-**`memory.md`**：
-- 3 条家庭关系
-- 3 条重要事件（2026-06-07 ~ 06-09）
-- 3 条日常记录
-
-### 11.3 状态位文件
-
-```json
-{
-  "2026-06-09": {
-    "summary_done": true,
-    "completed_at": "2026-06-09T00:40:53.606526"
-  }
-}
-```
-
-### 11.4 营养标准原始文档
-
-`data/nutrition/raw/` 中的三个 MD 文件：
-1. `妊娠期妇女体重增长推荐值标准.md`（WS/T 801-2022）
-2. `中国孕期妇女膳食指南2022图片转md版.md`
-3. `备孕&孕早中晚三期和哺乳期的所有膳食营养素参考摄入量.md`
-
-> **批注：** 所有 md 文件都需要我们自己写函数读取，而不是让大模型自己读。数据类的需要写全面的读取比较函数接口，文本类的需要设计好自动提取输出的函数。
-
----
-
-## 十二、tests/ — 测试套件
-
-### 12.1 测试运行器
-
-**文件：** `tests/run_tests.py`
-
-无需 pytest，内置 `TestRunner` 类：
-- 自动发现 `test_*.py` 中的 `Test*` 类和方法
-- 每个测试方法独立实例（setup/teardown 隔离）
-- 生成 HTML 和 JSON 两种报告格式
-
-运行方式：
-```bash
-python tests/run_tests.py
-```
-
-### 12.2 测试覆盖
-
-| 测试文件 | 覆盖内容 | 状态 |
-|---------|---------|------|
-| `test_diet_extractor.py` | 正则解析 + fallback 提取（18 个测试用例） | ✅ |
-| `test_family_manager.py` | 菜谱/偏好/记忆 CRUD | ✅ |
-| `test_nutrition_standards.py` | BMI/膳食指南/DRIs 数据 | ✅ |
-| `test_loop.py` | 循环执行测试 | 待确认 |
-| `test_plugins.py` | 插件集成测试 | 待确认 |
-
-> **批注：** ________
-
----
-
-## 十三、配置文件
-
-### 13.1 `.gitignore`
-
-```gitignore
-.vscode/           # IDE 配置
-__pycache__/       # Python 缓存
-*.pyc / *.pyo
-*.egg-info/ / dist/ / build/
-*.gguf / models/   # 模型文件
-llamacpp/
-*.wav / *.mp3      # 音频文件
-.env / .venv/ / venv/
-*.tmp / *.log / debug*.txt
-_check_hf.py / _download_models.py
-```
-
-### 13.2 `requirements.txt`
-
-```
-gradio>=6.0.0
-modal>=0.60.0
-numpy>=1.24.0
-matplotlib>=3.7.0
-pandas>=2.0.0
-soundfile>=0.12.0
-pillow>=10.0.0
-```
-
-> **批注：** 依赖相对精简，核心依赖为 Gradio 6.x + NumPy + Matplotlib。后续集成 MiniCPM-o 后可能需要追加 PyTorch / Transformers 等。
-
----
-
-## 十四、协作规范与 Git 工作流
-
-### 14.1 并行 Cline 分工建议
-
-```
-Cline A: Modules 强化（营养分析对接 DRIs、菜谱推荐 AI 化）
-Cline B: UI 界面优化（Gradio 前端增强、报告模板美化）
-Cline C: 声纹升级（Whisper encoder 替换频谱特征）
-Cline D: 数据处理与插件增强（diet_extractor fallback、新插件）
-```
-
-### 14.2 关键约定
-
-1. **改接口前先 grep**：用 `search_files` 搜索方法名找到所有调用方
-2. **config.py 修改需沟通**：新增常量追加到同类型区域，不删改已有常量名
-3. **数据文件向后兼容**：新增字段优先用 `extensions: {}` 或新增可选 key，不删除已有 key
-4. **测试保持通过**：`python tests/run_tests.py` 零失败
-5. **README 同步更新**：接口签名变更 → 更新 README 对应章节
-
-### 14.3 Git 工作流
-
-```bash
-# 工作前
-git pull --rebase origin main
-
-# 开发中：每完成一个独立功能点就提交
-git add -A
-git commit -m "feat/fix/test/refactor/docs/chore: 描述"
-
-# 推送前再次 pull
-git pull --rebase origin main
-
-# 测试通过后推送
-python tests/run_tests.py
-git push origin main
-```
-
-### 14.4 Commit Message 规范
-
-```
-feat:     新功能/新模块/新接口
-fix:      修复 bug
-test:     添加或修改测试
-refactor: 重构（不改功能）
-docs:     文档更新
-chore:    配置/依赖/路径调整
-```
-
-### 14.5 冲突处理策略
-
-| 冲突类型 | 处理方式 |
-|---------|---------|
-| `config.py` 常量冲突 | 取并集，双方新增常量都保留 |
-| 同函数不同实现 | 保留逻辑更完整的一方，另一方的无冲突改动合并到合适位置 |
-| 数据文件（JSON/MD）冲突 | 保留两个版本共有的条目 + 各自独有条目（去重） |
-| 测试文件冲突 | **取并集**：保留所有测试用例 |
-| 本架构说明书冲突 | **取行数更长的一方**，手动整合 |
-| `.gitignore` 冲突 | 取并集 |
-
-> **批注：** ________
-
----
-
-## 十五、当前运行状态
-
-| 项目 | 状态 |
-|------|------|
-| Gradio 6.16.0 运行端口 | `localhost:7860` |
-| 4 个 Tab | 全部正常加载 |
-| 声纹识别 | 可用（频谱统计 baseline） |
-| 菜品推荐 | 可用（随机模板） |
-| 饮食记录 | 可用（JSON + MD 双写） |
-| 营养分析 | 可用（内置数据库） |
-| 每日 Loop | 可用（状��机驱动） |
-| core/ 层 | 空接口（等待 MiniCPM-o） |
-| Modal 部署 | 代码就绪，CUDA 编译中 |
-| Git 远程 | HuggingFace Spaces `build-small-hackathon/PregoPal` |
-
----
-
-## 十六、待办与已知问题
-
-### 16.1 高优先级
-
-- [ ] **营养分析对接 DRIs**：`NutritionAnalyzer` 当前使用内置 `DEFAULT_NUTRITION_DB`，需替换为 `DRIsParser` 的中国官方标准
-- [ ] **菜谱推荐 AI 化**：当前为随机模板，后续需对接 MiniCPM-o 对话推荐
-
-### 16.2 中优先级
-
-- [ ] **core/ 层实现**：MiniCPM-o 4.5 模型加载、语音/视觉处理
-- [ ] **声纹升级**：从频谱统计特征升级到 Whisper encoder embedding
-- [ ] **INTERACT 状态激活**：当前 `_state_interact()` 直接返回 `day_ended`，需对接 Gradio 事件队列
-
-### 16.3 低优先级
-
-- [ ] **测试补全**：`test_loop.py` 和 `test_plugins.py` 需确认状态
-- [ ] **Modal 部署修复**：`@modal.concurrent` 兼容性、`build_server_args` 参数命名、多模态端点验证
-- [ ] **data/nutrition/raw/ 中 MD 文件的解析**：当前营养标准数据为硬编码，后续可从原始 MD 文件中自动解析
-
-> **批注：** ________
-
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-
-*文档生成时间：2026-06-09 | 由 PregoPal 项目架构说明书 v1 生成*
-
-*本文档各小节批注区中的原始文字为项目负责人的重要参考依据，所有 Cline 在修改对应模块前应先阅读对应批注。*

docs/项目理解_技术架构.md

@@ -1,656 +0,0 @@
-# 🌸 PregoPal 项目理解与技术架构（v5 - 整合批注，细化实现）
-
-> 本文档已整合你所有批注意见，每个小节保留批注区供继续讨论。
-
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-
-## 一、一句话定位
-
-**一个基于每日生命周期 Loop 驱动的孕期陪护 AI 助手**：每天首次启动时自动总结昨日饮食、对比国家营养标准（DRIs/膳食指南/体重标准），生成今日简报注入对话上下文；白天与家庭成员（通过声纹区分）自然交互，实时记录饮食、推荐食谱；次日循环往复。
-
-> **批注（已采纳）：** 实时记录饮食 = 主动提取孕妇的饮食习惯。场景包括：①孕妇自己说想吃什么 ②家人说孕妇之前想吃什么 → 都记录到孕妇的饮食习惯 md 文件。同时主动询问家人会做什么菜 → 记录到家庭菜单。通过 system prompt + 正则化提取实现。
-
----
-
-## 二、三个营养文档的操作方法
-
-你已经下载到 `data/nutrition/raw/` 的三个文件，各自承担不同角色：
-
-| 文档 | 文件 | 用途 | PregoPal 的操作方式 |
-|------|------|------|-------------------|
-| **① 体重增长标准** | `妊娠期妇女体重增长推荐值标准.md` | 体重监测基准 | **主动询问体重** — 每天 Loop 中检查是否需要询问，对照 BMI 分类给出评价 |
-| **② 膳食指南** | `中国孕期妇女膳食指南2022图片转md版.md` | 食谱推荐基准 | **作为推荐食谱的约束基础** — 根据孕期阶段用宝塔推荐量生成模板 |
-| **③ DRIs** | `备孕&孕早中晚三期和哺乳期的所有膳食营养素参考摄入量.md` | 营养分析基准 | **Agent 定期思考** — 每天自动对比 RNI，分析不足，写入次日预设 |
-
-> **批注（已采纳）：** 所有 md 文件都需要我们自己写函数读取，而不是让大模型自己读。数据类的需要写全面的读取比较函数接口，文本类的需要设计好自动提取输出的函数。每日第一次对话前 PregoPal 自动整理当天的前置 system prompt 时，要考虑：营养、体重、家庭菜谱、营养素需求、核心记忆文件（家庭关系、谁和谁亲近、家里发生过什么）。
-
-### 2.1 体重增长标准 → 主动询问体重
-
-**实现方式**：写一个 `WeightStandardParser` 类，将 WS/T 801-2022 表1 编译为结构化数据，提供查询接口。
-
-```python
-# modules/nutrition_standards.py（新增）
-class WeightStandardParser:
-    """解析体重增长标准 md 文件，提供查询接口"""
-    
-    @staticmethod
-    def load() -> dict:
-        """读取 md 文件，返回结构化数据"""
-        # 返回：
-        # {
-        #   "bmi_standards": [
-        #     {"category": "低体重", "bmi_range": (0, 18.5), 
-        #      "total_gain": (11.0, 16.0), "weekly_gain": 0.46, 
-        #      "weekly_range": (0.37, 0.56)},
-        #     ...
-        #   ]
-        # }
-    
-    @staticmethod
-    def evaluate(bmi_before_pregnancy: float, current_week: int, 
-                 total_gain: float) -> dict:
-        """评估体重增长是否在推荐范围内"""
-        # 返回 {"status": "ok"/"warning", "message": "...", "suggestion": "..."}
-```
-
-**调用时机**：每天早上 Loop 的 `weight_check` 插件调用此函数，结果写入今日简报。
-
-> **批注（已采纳）：** 整理成函数，不要期待 32B 小参数模型去做这些，而是自动放到上下文中。
-
-### 2.2 膳食指南 → 食谱推荐基础
-
-**实现方式**：写一个 `DietaryGuideParser` 类，将平衡膳食宝塔编译为结构化数据。
-
-```python
-# modules/nutrition_standards.py
-class DietaryGuideParser:
-    """解析膳食指南 md 文件，提供各孕期推荐摄入量"""
-    
-    @staticmethod
-    def get_recommendations(trimester: str) -> dict:
-        """返回指定孕期的食物推荐量"""
-        # 返回孕中期/孕晚期/哺乳期的宝塔数据
-    
-    @staticmethod
-    def get_core_principles() -> list[str]:
-        """返回六条核心建议"""
-```
-
-**与家庭菜谱结合**：
-- `data/family/recipes.md` — 记录家人会做的菜（主动询问后记录）
-- `data/family/preferences.md` — 记录所有家人的饮食偏好、忌口、过敏
-- 推荐食谱时：膳食指南约束 + 家庭菜谱过滤 + 个人偏好排序
-
-> **批注（已采纳）：** 需要设计好如何与用户家庭菜谱结合，而不是去提出做一些不可能的菜。饮食偏好应该记录所有家人（不只是孕妇），分模块记录，设计好提取的函数接口。注意记录家里所有人是否有忌口、过敏。
-
-### 2.3 DRIs → Agent 定期分析（自动运行 → 写入次日预设）
-
-**改进方案**：
-
-```python
-# modules/nutrition_standards.py
-class DRIsParser:
-    """解析 DRIs md 文件（表15-18），提供营养素参考摄入量查询"""
-    
-    @staticmethod
-    def get_rni(stage: str) -> dict:
-        """返回指定阶段的 RNI 数据
-        stage: "pre_pregnancy" / "early" / "mid" / "late" / "lactation"
-        """
-    
-    @staticmethod
-    def compare_with_intake(stage: str, intake: dict) -> dict:
-        """对比实际摄入与 RNI，返回差异分析"""
-        # 返回每个营养素的差异百分比 + 重点关注标记
-```
-
-**分析流程**：
-1. 读取昨日饮食日志（`data/logs/饮食日志_YYYY-MM-DD.md`）
-2. 用 `DRIsParser.compare_with_intake()` 对比
-3. 结合家庭菜谱，给出「今天建议多吃哪些家里能做的菜」
-4. 写入 `data/presets/今日简报_YYYY-MM-DD.json`
-
-> **批注（待改进）：** 请基于其它批注改进方案。✅ 已改进：结合家庭菜谱，建议具体可做的菜。
-
----
-
-## 三、核心架构：Loop 驱动（状态机 + 插件注册）
-
-### 3.1 设计理念
-
-PregoPal 不是一个「用户点按钮 → 出结果」的被动应用，而是**有每日生命周期的主动伴侣**。
-
-参考你提供的 `nanobot_core/agent/loop.py` 中的**状态机事件驱动模式**，PregoPal 的 Loop 提取两个核心设计：
-
-1. **TurnState 状态机** — 管理每日生命周期的阶段流转
-2. **可注册的扩展能力** — 每个阶段的具体逻辑由 Plugin 实现
-
-> **批注（已采纳）：** 具体实现不能太复杂，达到目的，具有可拓展性，具有稳定性（不会因为模型偶尔的犯错或者输出不稳定而完全逻辑混乱）。
-
-### 3.2 每日生命周期（v5 改进版）
-
-根据你的批注，关键变更：
-- **触发时机**：每晚 00:00 自动总结（或程序启动时检查状态位）
-- **新增阶段**：`FAMILY_QUIZ`（主动询问家庭菜谱/偏好）、`THREE_DAY_SUMMARY`（每三天总结）
-- **状态位机制**：`data/presets/.daily_status.json` 记录每日完成状态
-
-```
-                         ┌─────────────┐
-                         │   LAUNCH    │  ← 检查今日状态位
-                         │   (启动)     │     若已总结 → 直接 INTERACT
-                         └──────┬──────┘     若未总结 → 进入总结流程
-                                │
-                    ┌───────────┴───────────┐
-                    │                       │
-             今日未总结                  今日已总结
-                    │                       │
-                    ▼                       ▼
-            ┌──────────────┐       ┌──────────────┐
-            │  FAMILY_QUIZ │       │              │
-            │  (家庭问卷)    │       │              │
-            │  ├ 检查是否需要  │       │              │
-            │  │  询问新菜谱  │       │              │
-            │  └ 检查是否需要  │       │              │
-            │    询问体重    │       │              │
-            └──────┬───────┘       │              │
-                   │               │              │
-                   ▼               │              │
-            ┌──────────────┐       │              │
-            │  SUMMARIZE   │       │              │
-            │  (昨日总结)    │       │              │
-            │  ├ 读取饮食日志 │       │              │
-            │  ├ 读取体重记录 │       │              │
-            │  └ 读取家庭记忆 │       │              │
-            └──────┬───────┘       │              │
-                   │               │              │
-                   ▼               │              │
-            ┌──────────────┐       │              │
-            │   ANALYZE    │       │              │
-            │  (营养分析)    │       │              │
-            │  └ 对比DRIs  │       │              │
-            └──────┬───────┘       │              │
-                   │               │              │
-                   ▼               │              │
-            ┌──────────────┐       │              │
-            │    BRIEF     │       │              │
-            │  (生成简报)    │       │              │
-            │  └ 写JSON    │       │              │
-            └──────┬───────┘       │              │
-                   │               │              │
-                   ▼               ▼              │
-            ┌──────────────────────────────────┐  │
-            │           INTERACT               │◄─┘
-            │       (白天交互模式)               │
-            │  ├ 声纹识别 → 区分说��人           │
-            │  ├ 对话理解 → 正则提取饮食记录      │
-            │  │  → 写入饮食习惯.md             │
-            │  │  → 写入家庭菜谱.md             │
-            │  ├ 推荐 → 膳食指南+家庭菜谱约束    │
-            │  └ 简报注入 → AI 知道今日关注点    │
-            └──────────────┬───────────────────┘
-                           │
-                     每晚 00:00（或关闭时）
-                           │
-                           ▼
-            ┌──────────────┐
-            │ CONSOLIDATE  │
-            │  (晚间整理)    │
-            │  ├ 汇总今日    │
-            │  ├ 检查是否到  │
-            │  │  三天总结   │
-            │  └ 写明日预设  │
-            └──────┬───────┘
-                   │
-                   ▼
-            ┌──────────────┐
-            │     DONE     │
-            │  标记今日完成  │
-            └──────────────┘
-```
-
-> **批注（已采纳）：** 每晚 00:00 自动总结，设置状态位。程序关闭后第二天启动自动检查状态位。界面设计：4 个子页面。
-
-### 3.3 状态机定义（v5 改进版）
-
-```python
-class LoopState(Enum):
-    LAUNCH = "launch"           # 启动检查：检查今日状态位
-    FAMILY_QUIZ = "family_quiz" # 家庭问卷：检查是否需要询问菜谱/体重
-    SUMMARIZE = "summarize"     # 昨日总结：分析昨日饮食/体重/家庭记忆
-    ANALYZE = "analyze"         # 营养分析：对比 DRIs
-    BRIEF = "brief"             # 生成今日简报
-    INTERACT = "interact"       # 白天交互模式（等待用户操作）
-    THREE_DAY = "three_day"     # 每三天自动总结（由 CONSOLIDATE 触发）
-    CONSOLIDATE = "consolidate" # 晚间整理
-    DONE = "done"
-
-_TRANSITIONS = {
-    (LoopState.LAUNCH, "need_summary"):    LoopState.FAMILY_QUIZ,
-    (LoopState.LAUNCH, "already_done"):    LoopState.INTERACT,
-    (LoopState.FAMILY_QUIZ, "ok"):         LoopState.SUMMARIZE,
-    (LoopState.SUMMARIZE, "ok"):           LoopState.ANALYZE,
-    (LoopState.ANALYZE, "ok"):             LoopState.BRIEF,
-    (LoopState.BRIEF, "ok"):               LoopState.INTERACT,
-    (LoopState.INTERACT, "day_ended"):     LoopState.CONSOLIDATE,
-    (LoopState.CONSOLIDATE, "need_3day"):  LoopState.THREE_DAY,
-    (LoopState.CONSOLIDATE, "ok"):         LoopState.DONE,
-    (LoopState.THREE_DAY, "ok"):           LoopState.DONE,
-}
-```
-
-> **批注（已采纳）：** 状态机设计根据目的迭代，已整合上下批注。
-
-### 3.4 状态处理器
-
-| 状态 | Handler | 功能 |
-|------|---------|------|
-| `LAUNCH` | `_state_launch()` | 读取 `data/presets/.daily_status.json` → 决定流程 |
-| `FAMILY_QUIZ` | `_state_family_quiz()` | 检查是否需要询问新菜谱/体重 → 写入今日简报待办 |
-| `SUMMARIZE` | `_state_summarize()` | 遍历执行 SUMMARIZE 阶段 Plugin |
-| `ANALYZE` | `_state_analyze()` | 遍历执行 ANALYZE 阶段 Plugin |
-| `BRIEF` | `_state_brief()` | 汇总为 `今日简报.json` |
-| `INTERACT` | `_state_interact()` | 等待用户交互，消费 Gradio event queue |
-| `THREE_DAY` | `_state_three_day()` | 每三天运行：分析营养缺失 → 改进家庭菜单建议 |
-| `CONSOLIDATE` | `_state_consolidate()` | 晚间整理，检查是否触发 THREE_DAY |
-| `DONE` | `_state_done()` | 写入状态位，清理资源 |
-
-> **批注（已采纳）：** 状态处理器根据目的迭代，已整合上下批注。
-
-### 3.5 主循环入口
-
-```python
-class PregoPalLoop:
-    def __init__(self):
-        self.plugins = PluginRegistry()
-        self.state = LoopState.LAUNCH
-        self._register_default_plugins()
-    
-    async def run(self) -> None:
-        while self.state is not LoopState.DONE:
-            handler_name = f"_state_{self.state.value}"
-            handler = getattr(self, handler_name)
-            event = await handler()
-            next_state = _TRANSITIONS.get((self.state, event))
-            if next_state is None:
-                raise RuntimeError(f"No transition from {self.state} on {event}")
-            self.state = next_state
-```
-
-> **批注：** ________
-
----
-
-## 四、插件系统设计（可扩展性）
-
-### 4.1 插件基类
-
-```python
-class LoopStage(Enum):
-    FAMILY_QUIZ = "family_quiz"
-    SUMMARIZE = "summarize"
-    ANALYZE = "analyze"
-    BRIEF = "brief"
-    THREE_DAY = "three_day"
-    CONSOLIDATE = "consolidate"
-
-@dataclass
-class LoopContext:
-    briefing: dict = field(default_factory=dict)
-    weight_data: dict = field(default_factory=dict)
-    diet_records: list = field(default_factory=list)
-    family_recipes: list = field(default_factory=list)  # 新增：家庭菜谱
-    family_memory: dict = field(default_factory=dict)   # 新增：家庭记忆
-    analysis_results: dict = field(default_factory=dict)
-    errors: list = field(default_factory=list)
-
-class LoopPlugin(ABC):
-    @abstractmethod
-    def stage(self) -> LoopStage: ...
-    @abstractmethod
-    def name(self) -> str: ...
-    @abstractmethod
-    async def run(self, ctx: LoopContext) -> PluginResult: ...
-```
-
-> **批注：** ________
-
-### 4.2 内置插件清单（v5 更新版）
-
-| 插件 | 类名 | 注册阶段 | 功能 | 数据源 |
-|------|------|---------|------|--------|
-| 家庭菜谱检查 | `FamilyRecipeQuizPlugin` | FAMILY_QUIZ | 检查是否需要询问新菜谱 | `data/family/recipes.md` |
-| 体重询问检查 | `WeightQuizPlugin` | FAMILY_QUIZ | 检查是否需要询问体重 | `data/logs/` |
-| 昨日饮食总结 | `DietSummaryPlugin` | SUMMARIZE | 读取昨日饮食日志，汇总三餐 | `data/logs/*.md` |
-| 体重检查 | `WeightCheckPlugin` | SUMMARIZE | 检查体重记录，对比 WS/T 801 | `WeightStandardParser` |
-| 家庭记忆加载 | `FamilyMemoryPlugin` | SUMMARIZE | 加载家庭关系/事件记忆 | `data/family/memory.md` |
-| DRIs 分析 | `DRIAnalysisPlugin` | ANALYZE | 对比营养素参考摄入量 | `DRIsParser` + 昨日饮食 |
-| 简报生成 | `BriefingGeneratorPlugin` | BRIEF | 汇总分析为结构化 JSON | `LoopContext` |
-| 三天总结 | `ThreeDaySummaryPlugin` | THREE_DAY | 分析营养缺失趋势，改进家庭菜单 | 近三天饮食记录 |
-| 预设写入 | `PresetWriterPlugin` | CONSOLIDATE | 生成明日预设文件 | `data/presets/` |
-
-> **批注：** ________
-
-### 4.3 扩展方式
-
-```python
-# 新增功能只需两步：
-class NewPlugin(LoopPlugin):
-    def stage(self) -> LoopStage: return LoopStage.SUMMARIZE
-    def name(self) -> str: return "new_feature"
-    async def run(self, ctx: LoopContext) -> PluginResult: ...
-
-loop.plugins.register(NewPlugin())
-# 不需要修改 loop.py 的状态机代码
-```
-
-> **批注：** ________
-
----
-
-## 五、整体文件结构（v5 更新版）
-
-```
-PregoPal/
-├── app.py                          # 主入口：启动 Gradio + Loop
-├── config.py                       # 全局配置
-├── utils.py                        # 工具函数
-├── loop.py              ← 🆕 新增  # 核心循环引擎（状态机驱动）
-│
-├── plugins/              ← 🆕 新增  # Loop 插件
-│   ├── __init__.py
-│   ├── base.py                     # LoopPlugin 基类 + PluginRegistry
-│   ├── family_quiz.py              # 家庭菜谱/体重询问检查
-│   ├── diet_summary.py             # 昨日饮食总结
-│   ├── weight_check.py             # 体重检查（WS/T 801）
-│   ├── family_memory.py            # 家庭记忆加载
-│   ├── dri_analysis.py             # DRIs 营养素对比分析
-│   ├── briefing_generator.py       # 今日简报生成器
-│   ├── three_day_summary.py        # 每三天总结
-│   └── preset_writer.py            # 预设文件写入
-│
-├── modules/                        # 业务逻辑层
-│   ├── __init__.py
-│   ├── nutrition_standards.py      # ← 🆕 新增：营养标准解析器
-│   │   ├── WeightStandardParser    #   体重标准解析
-│   │   ├── DietaryGuideParser      #   膳食指南解析
-│   │   └── DRIsParser              #   DRIs 解析
-│   ├── family_manager.py           # ← 🆕 新增：家庭信息管理
-│   │   ├── 读取/写入 recipes.md
-│   │   ├── 读取/写入 preferences.md
-│   │   └── 读取/写入 memory.md
-│   ├── diet_extractor.py           # ← 🆕 新增：system prompt + 正则提取
-│   │   ├── 从对话中提取饮食记录
-│   │   ├── 从对话中提取菜谱信息
-│   │   └── 从对话中提取家庭关系
-│   ├── voiceprint.py               # 声纹识别
-│   ├── meal_recommender.py         # 菜品推荐
-│   ├── diet_logger.py              # 饮食记录 + Markdown 生成
-│   └── nutrition_analyzer.py       # 营养分析 + 可视化
-│
-├── core/                           # AI 核心层（等待 MiniCPM-o）
-│   ├── __init__.py
-│   ├── model_loader.py
-│   ├── voice_processor.py
-│   ├── vision_processor.py
-│   └── conversation_manager.py
-│
-├── ui/                             # 表现层
-│   ├── __init__.py
-│   └── app_builder.py              # Gradio 界面
-│
-├── data/
-│   ├── nutrition/
-│   │   └── raw/                    # 三个 MD 文件
-│   ├── family/            ← 🆕 新增  # 家庭信息
-│   │   ├── recipes.md              # 家庭菜谱（家人会做的菜）
-│   │   ├── preferences.md          # 饮食偏好/忌口/过敏
-│   │   └── memory.md               # 家庭记忆（关系/事件）
-│   ├── presets/                    # 每���简报
-│   │   └── .daily_status.json      # 状态位文件
-│   ├── voices/
-│   ├── logs/                       # Markdown 饮食日志
-│   └── reports/                    # 导出报告
-│
-├── docs/
-│   ├── 项目理解_技术架构.md
-│   └── 开发日志.md
-├── requirements.txt
-└── README.md
-```
-
-> **批注：** ________
-
----
-
-## 六、UI 界面设计（根据批注新增）
-
-根据你的批注，Gradio 界面改为 **4 个子页面**：
-
-### 页面 1：语音交互（主界面）
-- 语音输入/输出（未来支持视频）
-- **显示 PregoPal 当前思考/操作关键词**（通过 system prompt + 正则提取，每次执行下一步时用特定字符包裹下一步主题）
-- **自动展示相关文件操作的输出结果**（截断 + 省略号）
-- 声纹识别状态显示
-
-### 页面 2：家庭成员饮食习惯
-- 展示所有家庭成员的饮食偏好、忌口、过敏
-- 展示家庭菜谱（家人会做的菜）
-- 支持手动添加/修改
-
-### 页面 3：每三天自动总结
-- 分析孕妇饮食是否存在营养缺失
-- 对家庭菜单给出改进建议
-- 由 `THREE_DAY` 状态触发
-
-### 页面 4：营养报告
-- 可视化报告（保留原有）
-- 体重增长趋势图
-- 营养素摄入对比图
-
-> **批注：** ________
-
----
-
-## 七、system prompt + 正则提取设计（根据批注新增）
-
-这是 PregoPal 的核心机制，用于在不依赖 toolcall 的情况下实现结构化数据提取。
-
-### 7.1 提取标记格式
-
-在 system prompt 中告诉模型，当需要记录信息时，使用以下标记格式：
-
-```
-[EXTRACT_DIET]
-日期: 2026-06-08
-餐次: 午餐
-食物: 番茄牛腩, 米饭
-份量: 一碗
-记录人: 丈夫
-备注: 孕妇说想吃
-[/EXTRACT_DIET]
-
-[EXTRACT_RECIPE]
-菜名: 清蒸鲈鱼
-制作人: 丈夫
-难度: 中等
-食材: 鲈鱼, 葱, 姜, 蒸鱼豉油
-备注: 孕妇爱吃
-[/EXTRACT_RECIPE]
-
-[EXTRACT_PREFERENCE]
-人员: 丈夫
-类型: 忌口
-内容: 不吃香菜
-[/EXTRACT_PREFERENCE]
-
-[EXTRACT_WEIGHT]
-日期: 2026-06-08
-体重: 62.5
-记录人: 孕妇
-[/EXTRACT_WEIGHT]
-
-[THINKING]
-当前步骤: 分析昨日钙摄入
-下一步: 对比DRIs标准
-[/THINKING]
-```
-
-### 7.2 后端正则解析
-
-```python
-# modules/diet_extractor.py
-import re
-
-class DietExtractor:
-    """从 AI 回复中提取结构化数据"""
-    
-    DIET_PATTERN = re.compile(
-        r'\[EXTRACT_DIET\](.*?)\[/EXTRACT_DIET\]', re.DOTALL
-    )
-    RECIPE_PATTERN = re.compile(
-        r'\[EXTRACT_RECIPE\](.*?)\[/EXTRACT_RECIPE\]', re.DOTALL
-    )
-    PREFERENCE_PATTERN = re.compile(
-        r'\[EXTRACT_PREFERENCE\](.*?)\[/EXTRACT_PREFERENCE\]', re.DOTALL
-    )
-    WEIGHT_PATTERN = re.compile(
-        r'\[EXTRACT_WEIGHT\](.*?)\[/EXTRACT_WEIGHT\]', re.DOTALL
-    )
-    THINKING_PATTERN = re.compile(
-        r'\[THINKING\](.*?)\[/THINKING\]', re.DOTALL
-    )
-    
-    @staticmethod
-    def extract_all(text: str) -> dict:
-        """从文本中提取所有结构化数据"""
-        return {
-            "diets": DietExtractor._parse_diets(text),
-            "recipes": DietExtractor._parse_recipes(text),
-            "preferences": DietExtractor._parse_preferences(text),
-            "weights": DietExtractor._parse_weights(text),
-            "thinking": DietExtractor._parse_thinking(text),
-        }
-    
-    @staticmethod
-    def _parse_diets(text: str) -> list[dict]:
-        """解析 [EXTRACT_DIET] 块"""
-        results = []
-        for match in DietExtractor.DIET_PATTERN.finditer(text):
-            block = match.group(1)
-            entry = {}
-            for line in block.strip().split('\n'):
-                if ':' in line:
-                    key, val = line.split(':', 1)
-                    entry[key.strip()] = val.strip()
-            if entry:
-                results.append(entry)
-        return results
-```
-
-### 7.3 稳定性设计
-
-- **正则匹配失败时的 fallback**：如果模型输出格式不完整，尝试用关键词匹配（如 "吃了"、"想吃"、"记录" 等）
-- **用户确认机制**：提取的数据先展示给用户确认，再写入文件
-- **多轮累积**：同一餐次的信息可能分散在多轮对话中，需要累积合并
-
-> **批注：** ________
-
----
-
-## 八、数据流全景（v5 更新版）
-
-```
-                data/nutrition/raw/          data/family/
-                ├── 体重标准.md              ├── recipes.md
-                ├── 膳食指南.md              ├── preferences.md
-                └── DRIs.md                  └── memory.md
-                      │                            │
-                      ▼                            ▼
-            ┌──────────────────┐      ┌──────────────────────┐
-            │ nutrition_       │      │ family_manager.py    │
-            │ standards.py     │      │ 读取/��入家庭信息    │
-            │ 编译为结构化数据  │      └──────────┬───────────┘
-            └────────┬─────────┘                 │
-                     │                           │
-                     ▼                           ▼
-            ┌──────────────────────────────────────────────────┐
-            │                   loop.py                         │
-            │  LAUNCH → FAMILY_QUIZ → SUMMARIZE → ANALYZE      │
-            │  → BRIEF → INTERACT → CONSOLIDATE → (THREE_DAY)  │
-            │                                                   │
-            │  每个阶段调用对应 Plugin                           │
-            │  Plugin 调用 modules/ 层的函数                     │
-            └──────────────────────┬───────────────────────────┘
-                                  │
-                                  ▼
-            ┌──────────────────────────────────────────────────┐
-            │  data/presets/今日简报_YYYY-MM-DD.json            │
-            │  {                                               │
-            │    "date": "2026-06-08",                         │
-            │    "weight_check": {"need_ask": true/false},     │
-            │    "recipe_check": {"need_ask": true/false},     │
-            │    "nutrient_focus": ["钙", "铁", "叶酸"],       │
-            │    "recommended_foods": ["菠菜", "瘦肉", "豆腐"],│
-            │    "family_recipes_available": ["番茄牛腩",...], │
-            │    "conversation_topics": ["今天想吃鱼吗？"],    │
-            │    "family_memory": "昨天丈夫说...",             │
-            │    "thinking_keywords": "分析钙摄入"             │
-            │  }                                               │
-            └──────────────────────┬───────────────────────────┘
-                                  │
-                                  ▼
-            ┌──────────────────────────────────────────────────┐
-            │  ui/app_builder.py (Gradio 4页面)                 │
-            │  页面1: 语音交互 (显示 thinking_keywords + 截断)  │
-            │  页面2: 家庭饮食习惯                              │
-            │  页面3: 三天总结                                  │
-            │  页面4: 营养报告                                  │
-            └──────────────────────┬───────────────────────────┘
-                                  │
-                                  ▼
-            modules/diet_extractor.py (从对话中正则提取)
-            modules/family_manager.py (写入家庭信息)
-            modules/diet_logger.py (记录饮食)
-                                  │
-                                  ▼
-                    次日 loop.py 再次启动 → 循环
-```
-
-> **批注：** ________
-
----
-
-## 九、技术栈一览
-
-| 层级 | 技术 | 用途 |
-|------|------|------|
-| 核心模型 | **MiniCPM-o 4.5**（统一多模态模型） | 全双工推理：视觉+语音+文本+语音输出 |
-| 前端框架 | **Gradio 6.x** | Web 界面，4 个子页面 |
-| 声纹识别 | Whisper-medium encoder embedding（优先）| 说话人身份识别 |
-| 频谱方案 | NumPy + SoundFile（备选 fallback） | 声纹识别兜底 |
-| 数据存储 | JSON + Markdown | 饮食记录 + 报告存档 + 每日简报 + 家庭信息 |
-| 营养标准 | 三个 MD 文件（已下载）+ 自写解析器 | 体重标准/膳食指南/DRIs |
-| 循环引擎 | 自研状态机 + 插件注册 | 每日生命周期管理 |
-| 数据提取 | 正则表达式（system prompt 标记格式） | 从对话中提取结构化数据 |
-| 部署平台 | HuggingFace Spaces（目前）+ Modal（后续） | 云端部署 |
-
-> **批注：** ________
-
----
-
-## 十、待讨论问题清单
-
-| # | 问题 | 你的选择 / 意见 |
-|---|------|----------------|
-| 1 | **Loop 触发时机**：每晚 00:00 自动总结 + 程序启动时检查状态位（已采纳） | ✅ 已确认 |
-| 2 | **简报承载形式**：JSON 文件 `data/presets/` 落盘（已采纳） | ✅ 已确认 |
-| 3 | **状态位机制**：`data/presets/.daily_status.json` 记录每日完成状态 | ________ |
-| 4 | **家庭信息文件格式**：三个 md 文件（recipes.md / preferences.md / memory.md） | ________ |
-| 5 | **system prompt 标记格式**：`[EXTRACT_DIET]` / `[EXTRACT_RECIPE]` / `[THINKING]` 等 | ________ |
-| 6 | **UI 4 页面**：语音交互 / 家庭饮食习惯 / 三天总结 / 营养报告 | ________ |
-| 7 | **三天总结触发条件**：每自然日 00:00 检查是否满 3 天？还是每 3 次 CONSOLIDATE？ | ________ |
-| 8 | **还有什么需要调整的？** | ________ |
-
----
-
-*文档生成时间：2026-06-08 | v5 - 整合批注，细化实现方案*

modal_deploy/deploy_backup.py

@@ -0,0 +1,369 @@
+"""
+PregoPal × MiniCPM-o-4_5 — Modal 部署 (预编译 llama-cpp-python)
+
+架构:
+  FastAPI (ASGI) ←→ llama-cpp-python (CUDA via pre-built wheel)
+                         ↕
+                  Modal Volume: GGUF models
+
+用法:
+    pip install modal      # 安装 Modal CLI
+    modal token new        # 登录 Modal
+    modal deploy modal_deploy.deploy    # 部署 (~1 min)
+
+测试:
+    modal run modal_deploy.deploy::test_inference
+
+API:
+    POST /v1/chat/completions   — OpenAI 兼容 (支持 streaming)
+    POST /v1/completions        — Text completion
+    POST /v1/embeddings         — Embeddings
+    POST /v1/vision             — 多模态 (图片+文字)
+    GET  /health                — 健康检查
+    GET  /v1/models             — 模型列表
+"""
+
+import os
+import modal
+from modal import Image, App, Volume, asgi_app
+
+# ════════════════════════════════════════════════════════════════════
+# 1. IMAGE — 预编译 CUDA wheel (不从头编译，构建 < 1 min)
+# ════════════════════════════════════════════════════════════════════
+
+_image = (
+    Image.debian_slim(python_version="3.11")
+    .pip_install("fastapi", "uvicorn[standard]", "httpx", "numpy", "Pillow")
+    .pip_install(
+        "llama-cpp-python",
+        extra_index_url="https://ggml-org.github.io/llama-cpp-python/whl/cu121",
+    )
+    .run_commands(
+        "python -c 'import llama_cpp; print(\"llama-cpp-python OK\")'",
+    )
+)
+
+# ════════════════════════════════════════════════════════════════════
+# 2. CONSTANTS
+# ════════════════════════════════════════════════════════════════════
+
+MODEL_DIR = "/models"
+MODEL_SUBDIR = f"{MODEL_DIR}/MiniCPM-o-4_5-gguf"
+MAIN_GGUF = "MiniCPM-o-4_5-Q4_K_M.gguf"
+VISION_MMPROJ = "vision/MiniCPM-o-4_5-vision-F16.gguf"
+
+model_volume = Volume.from_name("minicpm-o-4_5-models", create_if_missing=True)
+app = App("prego-pal-minicpm")
+
+
+def get_model_paths(base_dir: str) -> dict:
+    """返回经验证的模型路径."""
+    main_path = os.path.join(base_dir, MAIN_GGUF)
+    vision_path = os.path.join(base_dir, VISION_MMPROJ)
+    paths = {"main": main_path, "vision": vision_path}
+    for key, path in paths.items():
+        print(f"[PregoPal] {key}: {path} (exists={os.path.isfile(path)})")
+    return paths
+
+
+# ════════════════════════════════════════════════════════════════════
+# 3. ASGI APP — 多模态 API
+# ════════════════════════════════════════════════════════════════════
+
+@app.function(
+    image=_image,
+    volumes={MODEL_DIR: model_volume},
+    gpu="T4",
+    timeout=1200,
+    scaledown_window=300,
+)
+@modal.concurrent(max_inputs=10)
+@asgi_app()
+def serve():
+    import asyncio
+    import json
+    import logging
+    import base64
+    from fastapi import FastAPI, Request
+    from fastapi.responses import StreamingResponse, JSONResponse
+    from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
+    from llama_cpp import Llama
+
+    logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+    logger = logging.getLogger("prego-pal")
+
+    web_app = FastAPI(title="PregoPal MiniCPM-o-4_5 API")
+    web_app.add_middleware(
+        CORSMiddleware,
+        allow_origins=["*"],
+        allow_credentials=True,
+        allow_methods=["*"],
+        allow_headers=["*"],
+    )
+
+    # ── Model Loading ──────────────────────────────────────────────
+    paths = get_model_paths(MODEL_SUBDIR)
+    model_path = paths["main"]
+    vision_path = paths["vision"]
+
+    kwargs: dict = dict(
+        model_path=model_path,
+        n_gpu_layers=-1,
+        n_ctx=8192,
+        verbose=False,
+        n_threads=os.cpu_count() or 4,
+    )
+    if os.path.isfile(vision_path):
+        kwargs["mmproj"] = vision_path
+        logger.info("[PregoPal] [OK] Vision mmproj enabled")
+    else:
+        logger.warning(f"[PregoPal] [WARN] mmproj not found at {vision_path} — vision disabled")
+
+    logger.info("[PregoPal] Loading model (30-90s)...")
+    try:
+        llm = Llama(**kwargs)
+        logger.info("[PregoPal] [OK] Model loaded!")
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"[PregoPal] [FAIL] Failed to load model: {e}")
+        raise
+
+    # ── Endpoints ──────────────────────────────────────────────────
+
+    @web_app.post("/v1/chat/completions")
+    async def chat_completions(request: Request):
+        import traceback
+        try:
+            body = await request.json()
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"[PregoPal] JSON parse error: {e}")
+            return JSONResponse({"error": "Invalid JSON"}, status_code=400)
+        stream = body.get("stream", False)
+        messages = body.get("messages", [])
+        max_tokens = body.get("max_tokens", 512)
+        temperature = body.get("temperature", 0.7)
+        top_p = body.get("top_p", 0.9)
+
+        if stream:
+            async def event_stream():
+                for chunk in llm.create_chat_completion(
+                    messages=messages,
+                    max_tokens=max_tokens,
+                    temperature=temperature,
+                    top_p=top_p,
+                    stream=True,
+                ):
+                    yield f"data: {json.dumps(chunk)}\n\n"
+                yield "data: [DONE]\n\n"
+            return StreamingResponse(event_stream(), media_type="text/event-stream")
+
+        try:
+            result = llm.create_chat_completion(
+                messages=messages,
+                max_tokens=max_tokens,
+                temperature=temperature,
+                top_p=top_p,
+                stream=False,
+            )
+            return JSONResponse(result)
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"[PregoPal] Chat completion error: {e}\n{traceback.format_exc()}")
+            return JSONResponse({"error": str(e)}, status_code=500)
+
+    @web_app.post("/v1/completions")
+    async def completions(request: Request):
+        body = await request.json()
+        prompt = body.get("prompt", "")
+        max_tokens = body.get("max_tokens", 256)
+
+        result = llm.create_completion(
+            prompt=prompt,
+            max_tokens=max_tokens,
+            temperature=body.get("temperature", 0.7),
+            stream=False,
+        )
+        return JSONResponse(result)
+
+    @web_app.post("/v1/embeddings")
+    async def embeddings(request: Request):
+        body = await request.json()
+        result = llm.create_embedding(
+            input=body.get("input", ""),
+            model=body.get("model", "MiniCPM-o-4_5"),
+        )
+        return JSONResponse(result)
+
+    @web_app.post("/v1/vision")
+    async def vision(request: Request):
+        """多模态推理：接收 base64 图片."""
+        body = await request.json()
+        messages = body.get("messages", [])
+        max_tokens = body.get("max_tokens", 512)
+        temperature = body.get("temperature", 0.7)
+
+        if not os.path.isfile(vision_path):
+            return JSONResponse(
+                {"error": "Vision mmproj not loaded"},
+                status_code=400,
+            )
+
+        result = llm.create_chat_completion(
+            messages=messages,
+            max_tokens=max_tokens,
+            temperature=temperature,
+            stream=False,
+        )
+        return JSONResponse(result)
+
+    @web_app.get("/health")
+    async def health():
+        try:
+            vol_files = os.listdir(MODEL_SUBDIR) if os.path.isdir(MODEL_SUBDIR) else []
+        except Exception:
+            vol_files = []
+        return {
+            "status": "ok",
+            "model": "MiniCPM-o-4_5",
+            "cuda": True,
+            "vision": os.path.isfile(vision_path),
+            "volume_files": vol_files,
+        }
+
+    @web_app.get("/v1/models")
+    async def list_models():
+        return {
+            "object": "list",
+            "data": [{
+                "id": "MiniCPM-o-4_5",
+                "object": "model",
+                "created": 1,
+                "owned_by": "prego-pal",
+            }],
+        }
+
+    @web_app.get("/")
+    async def root():
+        return {
+            "service": "PregoPal MiniCPM-o-4_5 API",
+            "version": "2.0.0",
+            "model": MAIN_GGUF,
+            "endpoints": {
+                "chat": "POST /v1/chat/completions",
+                "completions": "POST /v1/completions",
+                "embeddings": "POST /v1/embeddings",
+                "vision": "POST /v1/vision (多模态)",
+                "models": "GET /v1/models",
+                "health": "GET /health",
+            },
+        }
+
+    return web_app
+
+
+# ════════════════════════════════════════════════════════════════════
+# 4. MODEL UPLOAD 指引
+# ════════════════════════════════════════════════════════════════════
+
+@app.function(
+    image=_image,
+    volumes={MODEL_DIR: model_volume},
+    timeout=3600,
+)
+def upload_models():
+    """打印上传模型指引."""
+    print("=" * 60)
+    print("[UPLOAD] 上传模型至 Modal Volume 指引:")
+    print()
+    print("  modal volume put minicpm-o-4_5-models \\")
+    print("      ./models/MiniCPM-o-4_5-gguf /MiniCPM-o-4_5-gguf")
+    print()
+    print("  # 验证:")
+    print("  modal volume ls minicpm-o-4_5-models /MiniCPM-o-4_5-gguf")
+    print("=" * 60)
+
+    # 验证 volume 中现有文件
+    test_main = os.path.join(MODEL_SUBDIR, MAIN_GGUF)
+    test_vision = os.path.join(MODEL_SUBDIR, VISION_MMPROJ)
+    main_ok = os.path.isfile(test_main)
+    vision_ok = os.path.isfile(test_vision)
+
+    print(f"\n当前 Volume 状态:")
+    print(f"  {MAIN_GGUF}: [{'OK' if main_ok else 'FAIL'}] ({os.path.getsize(test_main) if main_ok else 'N/A'} bytes)")
+    print(f"  {VISION_MMPROJ}: [{'OK' if vision_ok else 'FAIL'}] ({os.path.getsize(test_vision) if vision_ok else 'N/A'} bytes)")
+
+    if main_ok and vision_ok:
+        print(f"\n[OK] 模型就绪，可以执行 deploy!")
+    else:
+        print(f"\n[FAIL] 模型上传不完整，请重新上传")
+
+
+# ════════════════════════════════════════════════════════════════════
+# 5. TEST INFERENCE
+# ════════════════════════════════════════════════════════════════════
+
+@app.function(
+    image=_image,
+    volumes={MODEL_DIR: model_volume},
+    gpu="T4",
+    timeout=600,
+)
+def test_inference():
+    """在 Modal 上测试推理."""
+    import time
+    import json
+    from llama_cpp import Llama
+
+    print("[PregoPal] ========== TEST INFERENCE ==========")
+
+    paths = get_model_paths(MODEL_SUBDIR)
+    main_path = paths["main"]
+    vision_path = paths["vision"]
+
+    if not os.path.isfile(main_path):
+        print(f"[PregoPal] [FAIL] Model not found at {main_path}")
+        return
+
+    t0 = time.time()
+    kwargs = dict(
+        model_path=main_path,
+        n_gpu_layers=-1,
+        n_ctx=4096,
+        verbose=False,
+    )
+    if os.path.isfile(vision_path):
+        kwargs["mmproj"] = vision_path
+
+    print("[PregoPal] Loading model...")
+    llm = Llama(**kwargs)
+    load_time = time.time() - t0
+    print(f"[PregoPal] [OK] Model loaded in {load_time:.1f}s")
+    print(f"   Main: {os.path.getsize(main_path) / 1024**3:.1f} GiB")
+    if os.path.isfile(vision_path):
+        print(f"   Vision: {os.path.getsize(vision_path) / 1024**3:.1f} GiB")
+
+    # Test 1: 中文
+    print("\n[Test 1] 中文提问...")
+    t0 = time.time()
+    result = llm.create_chat_completion(
+        messages=[{"role": "user", "content": "用中文说你好，不超过10个字"}],
+        max_tokens=30,
+        temperature=0.1,
+    )
+    elapsed = time.time() - t0
+    content = result.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content", "")
+    print(f"Response ({elapsed:.1f}s): {content}")
+
+    # Test 2: 英文
+    print("\n[Test 2] 英文提问...")
+    t0 = time.time()
+    result = llm.create_chat_completion(
+        messages=[{"role": "user", "content": "What is the capital of France? Answer in 5 words."}],
+        max_tokens=30,
+        temperature=0.1,
+    )
+    elapsed = time.time() - t0
+    content = result.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content", "")
+    print(f"Response ({elapsed:.1f}s): {content}")
+
+    print(f"\n{'='*50}")
+    print(f"[OK] Test complete! Loading: {load_time:.1f}s")
+    print(f"{'='*50}")