# 2026-04-27 每日事务记录

## 开发任务

### ParamHub Python - 多图上传和智能解析功能

**需求来源**: 用户（openclaw-control-ui）

**v1.5.0 主要改动**:
1. 所有类别（模型/GPU/CPU/动态分类）支持上传图片解析
2. 支持一次上传多张图片，AI综合分析
3. 可能识别出多个产品参数，批量添加
4. 新增 `/api/parse-images` API 预览解析结果
5. 智能添加弹窗支持图片上传和粘贴
6. 添加 vision_model 配置支持视觉模型

**遇到的问题**:
- 图片上传后报错：f-string花括号转义问题导致API错误
- 视觉模型配置问题：需要配置 LLM Proxy 的视觉模型
- SiliconFlow 视觉模型名称：Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct

**解决方案**:
- 修复 f-string 格式化问题，使用字符串拼接
- 配置 LLM Proxy 添加视觉模型提供商
- 添加剪贴板粘贴的错误提示（HTTPS/localhost限制）

**Git仓库**: http://192.168.2.8:12007/coder/param-hub-python v1.5.0

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### ParamHub Python - 大模型接口配置功能

**需求来源**: 用户（openclaw-control-ui）

**v1.6.0 主要改动**:
1. 网站配置页面新增 LLM 配置区域
2. 支持配置 API 地址、API Key、文本模型、视觉模型
3. LLM 配置从 config.json 动态读取，无需修改代码
4. 删除硬编码的 LLM_CONFIG 常量
5. 新增 `get_llm_config()` 函数动态获取配置

**配置默认值**:
- API地址: http://192.168.2.17:19007/v1
- 文本模型: auto
- 视觉模型: gpt-4-vision-preview

**Git仓库**: http://192.168.2.8:12007/coder/param-hub-python v1.6.0

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### ParamHub Python - 子类别功能

**需求来源**: 用户（openclaw-control-ui）

**v1.7.0 主要改动**:
1. 类别数据结构新增 subcategories 字段
2. 每个子类别可定义：
   - id: 子类别ID
   - name: 子类别名称
   - icon: 图标
   - key_features: 关键特性字段列表
   - feature_labels: 特性显示标签
3. 前端模型页面添加子类别选择器
4. 表格根据子类别动态显示关键特性列
5. 预设子类别配置：对话模型、代码模型、推理模型、视觉模型等

**v1.7.1 主要改动**:
1. 添加子类别编辑弹框（subcategoryModal）
2. 子类别列表可视化显示（卡片样式）
3. 支持添加、编辑、删除子类别
4. 表单输入关键特性字段（逗号分隔）和标签（字段:显示名）
5. 替换原来的JSON文本编辑方式

**Git仓库**: http://192.168.2.8:12007/coder/param-hub-python v1.7.1

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## 技术要点

### LLM Proxy 视觉模型配置

添加了 SiliconFlow Vision 提供商：
```json
{
  "id": "siliconflow-vision",
  "name": "SiliconFlow Vision",
  "base_url": "https://api.siliconflow.cn/v1",
  "models": ["Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct"],
  "vision": true
}
```

模型别名配置：
- `gpt-4-vision-preview` -> `Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct`

### 剪贴板粘贴图片的限制

浏览器剪贴板 API `navigator.clipboard.read()` 有安全限制：
- 只在 HTTPS 或 localhost 环境下可用
- HTTP 环境下会报错 NotAllowedError

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## 项目信息

- 项目名: ParamHub Python
- 目录: `works/param-hub-python`
- 端口: 19010
- Git仓库: http://192.168.2.8:12007/coder/param-hub-python

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## 备注

今日主要完成了 ParamHub Python 的三个版本更新，重点是多图解析功能和子类别管理功能的开发。LLM Proxy 也新增了视觉模型支持，使得图片解析功能可以正常工作。