一、本周项目进度综述

1.需求与设计落地：完成了全链路需求分析，绘制了高保真原型图，确立了产品形态。
2.基础设施完备：完成了 Gitee 代码仓库的标准化搭建，并成功申请并配置了腾讯云数据库环境。
3.后端框架成型：基于 Flask 框架完成了后端基础环境搭建，并已推送至远程仓库。
4.核心技术验证：成功跑通了 Librosa (音频特征提取) + 通义千问 (大模型评估) 的最小可行性 Demo (MVP)，验证了核心算法链路的可行性。

二、工作具体内容

1. 需求分析

团队对照任务书指标，对系统进行了颗粒度极细的需求拆解，最终确立了几大核心验收标准，并将其归纳为功能、安全、体验三大维度。
（1）功能维度
功能架构：确立了包含“用户中心（多宠管理）”、“音频交互（上传/预处理）”、“智能分析（情绪/健康）”、“历史档案”四大核心模块的系统架构。
核心业务闭环：我们明确了系统必须支撑“登录-添宠-上传音频-识别-评估-查记录”的全流程。
用户与宠物管理：支持手机号注册，实现“单用户绑定多宠物”的一对多数据架构，确保数据归属零错乱。
音频处理：实现了MP3/WAV格式的双重校验（前端+后端）。
智能识别与评估：明确了SDK需输出兴奋、焦虑、痛苦、应激4类情绪，且置信度需同步入库；大模型评估需在5秒内响应，生成包含身心状态分析及3-5条个性化建议的报告。
历史数据：可查看一定数量的历史记录，确保数据仅对本人可见。
（2）安全维度
系统安全与权限：针对数据隐私，我们制定了严格的权限控制策略。
数据隔离：所有接口必须校验用户登录态，严禁未登录访问；数据库查询必须携带用户ID过滤，防止越权查看他人宠物信息。
参数校验：关键接口增加合法性校验，杜绝SQL注入与恶意请求。
（3）体验维度
异常处理与性能体验：
容错机制：针对网络异常、SDK超时等场景设计了降级处理与友好提示，确保系统“不崩溃、不丢数据”。
性能指标：要求页面加载无明显卡顿，高并发简单场景下系统运行稳定。
原型产出：基于需求，团队绘制了包含登录页、宠物档案页、音频上传页及健康报告页的完整交互原型图，为后续开发提供了精准的视觉与交互指导

2. 原型设计

我们也根据需求进行了原型产出：

3. 环境搭建与代码管理

为了保证团队协作的高效性，我们完成了开发环境的标准化建设：
代码仓库：在 Gitee 上初始化了项目主仓库，严格遵循 Git Flow 规范，建立了 master (主分支) 和 dev (开发分支)，确保代码的稳定性。
云数据库：根据任务书要求，团队成功申请了腾讯云数据库服务，完成了网络白名单配置与基础环境初始化，为数据持久化存储做好了准备

4. 后端框架搭建 (Flask)

框架选型：基于 Python Flask 框架，搭建了轻量级后端服务。
基础配置：完成了项目目录结构的规范化设计，集成了数据库连接模块（SQLAlchemy/Pymysql），并实现了基础的路由配置与统一返回格式封装。
成果同步：后端框架代码已通过 Git 提交至 Gitee 远程仓库，团队成员已验证拉取与运行无误。

5. 核心技术选型与 Demo 验证

经过多轮技术调研与对比，我们最终敲定了“Librosa + 通义千问”的核心技术组合，并进行了最小 Demo 验证：
音频处理验证 (Librosa)：
编写了 Python 验证脚本，成功调用 Librosa 库读取测试音频文件。脚本成功提取了音频的 MFCC特征，并输出了时域与频域特征图谱，验证了从原始波形到数字特征的转换流程。
大模型交互验证 (通义千问)：
我们成功调用了 通义千问 (Qwen) API，将模拟的“兴奋”、“焦虑”情绪特征数据输入模型。
验证结果：模型成功返回了结构化的 JSON 数据，包含“心理状态分析”与“养护建议”。这证明了利用大模型将抽象的声学特征转化为用户可读的自然语言描述是完全可行的。

三、下阶段工作计划

基于本阶段扎实的基建工作，下一阶段我们将进入核心业务逻辑的攻坚阶段，重点完成以下任务：

1. 数据库深度开发：
   完成 users、pets、 等核心数据表的正式建表与字段优化。
   实现后端 ORM 映射，确保数据增删改查（CRUD）操作的稳定性。
2. 核心模块接口开发：
   用户模块：实现手机号/邮箱注册、登录鉴权接口（JWT）。
   音频模块：开发音频文件上传接口，实现格式校验（MP3/WAV）与临时存储。
3. 前后端联调准备：
   前端同学将基于本阶段产出的原型图，开始开发核心页面的静态 UI。
   后端将提供 Mock 数据接口，确保前后端开发并行不悖