在 Odoo 18 中构建类 Notion 协同工作空间的技术蓝图

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/conquer_qgw/article/details/148947425

弥合 ERP 与现代协作之间的鸿沟

本文旨在为在 Odoo 18 平台内原生开发一款功能完备、类似 Notion 的协同工作空间提供一份详尽的技术蓝图。项目的战略愿景是在 Odoo 18 内部直接嵌入一个灵活、协作、以数据为中心的全新工作区。尽管 Odoo 作为企业资源规划（ERP）系统，在处理结构化业务流程方面表现卓越，例如财务、销售、库存管理等，但它原生缺少一种能够高效处理非结构化和半结构化知识工作的工具，而这正是 Notion 的核心优势所在。本文将从技术层面论证，通过充分利用 Odoo 18 在前端框架（OWL 2）和后端对象关系映射（ORM）方面的重大进步，这一宏伟项目是完全可行的。

核心挑战与机遇

项目的核心挑战不仅在于复制 Notion 的功能，更在于将其核心架构哲学——“万物皆区块”（Everything is a Block）和“数据库即页面集合”（Databases are Pages）——成功地转化为 Odoo 的技术范式。这需要对两种平台的底层逻辑有深刻的理解。

机遇则更为巨大：创建一个能将 Notion 的灵活性与 Odoo 强大的后端能力深度融合的工具。想象一下，一个协同项目计划可以直接关联到 Odoo 的库存记录、销售订单或会计凭证，这是任何独立协作工具都无法企及的整合深度。这种融合将打破传统 ERP 系统与现代知识管理工具之间的壁垒，为企业提供一个真正一体化的数字工作中枢。

表 1：Notion 核心概念到 Odoo 18 技术的映射

为了让读者对拟议的技术方案有一个直观的认识，下表概述了如何将 Notion 的核心概念映射到 Odoo 18 的具体技术上。

Notion 概念	核心原则	拟议的 Odoo 18 实现	关键 Odoo 技术
区块化编辑器	所有内容都是结构化的区块，而非纯文本。	一个主 OWL 2 组件，负责调度一个包含各种独立区块组件的注册表。	OWL 2 框架、自定义 OWL 组件、Odoo 富文本编辑器（作为参考）
灵活动态数据库	数据库是页面的集合，拥有可自定义的属性和视图。	一套 Odoo 模型（`notion.database`, `notion.page`），由一个强大的客户端 OWL 组件进行渲染。	Odoo ORM (`models.Model`)、关系型字段 (`Many2one` 等)、计算字段
数据库视图	同一底层数据的多种布局（表格、看板、日历等）。	一个通用的 `DatabaseView` OWL 组件，其内部包含特定布局的子组件，通过自定义控制器获取数据。	OWL 2 动态组件 (`t-component`)、自定义 Odoo 控制器 (`http.route`)
实时协作	多用户同时编辑同一页面。	一种由服务器权威裁决的、区块级别的“最后写入者获胜”（LWW）模型。	Odoo Bus 服务 (`bus.bus`)、OWL `useBus` 钩子
AI 集成	AI 作为具备上下文感知能力的核心功能。	后端 Python 方法调用外部 AI 模型，结果通过 Bus 服务推送至前端。	Odoo 服务器动作、外部 API 调用、Odoo Bus 服务

对表的建立逻辑进行阐述，可以发现该项目的可行性完全取决于 Odoo 技术栈近期的成熟度，特别是 OWL 2 框架。在 Odoo 的早期版本中，其前端主要依赖于一个响应性较弱的微件（Widget）系统，这使得构建一个真正反应迅速、状态管理复杂的 Notion 式 UI 变得异常困难且效率低下。而 Odoo 18 引入的 OWL 2 框架，具备了现代化的响应式状态管理系统，如 reactive() 和 useState()，当底层数据发生变化时，能够自动更新 DOM。这一范式与 React、Vue 等现代前端框架的核心思想不谋而合，而这些框架已被证明非常适合构建 Notion 这类复杂的应用程序。因此，这张映射表的确立，不仅清晰地展示了“做什么”（Notion 功能），更重要的是指明了“如何做”（Odoo 18 技术），并有力地论证了为何“现在”是在 Odoo 平台上启动这一项目的最佳时机。它将整个后续的技术讨论都建立在这些强大且新近可用的工具之上。

第一部分：解构 Notion 范式：核心架构原则

在着手开发之前，必须深入理解 Notion 之所以成功的底层设计哲学。这些原则是其用户体验和功能灵活性的基石，也是我们在 Odoo 中需要精心复刻的核心。

“万物皆区块”的哲学

Notion 的基石是“万物皆区块”（Everything is a Block）的概念。与传统文档（一个连续的文本流）不同，一个 Notion 页面实际上是一个由独立区块构成的结构化图（graph）。无论是段落、图片、标题、待办事项，还是一个嵌入的数据库，每一个元素都是一个离散的数据对象。每个区块都拥有唯一的 ID、内容、以及丰富的元数据和关系。这种原子化的结构是 Notion 所有高级功能的根源：

灵活性：用户可以像搭积木一样，通过拖放操作自由地重组页面内容。
协作性：评论、权限控制甚至编辑冲突处理都可以精确到单个区块，而不是整个页面。
AI 能力：当 AI 需要理解内容时，它操作的不是无结构的文本，而是一个结构化的工作图谱。例如，AI 可以理解“4月30日”是一个与特定任务区块关联的“截止日期”属性，而不是一个普通的文本字符串。

“数据库即页面集合”的模型

Notion 的第二个革命性概念是其数据库模型。在 Notion 中，数据库不再仅仅是一个二维表格，而是一个容纳了多个独立页面的容器。数据库中的每一行（或看板中的每一张卡片）本身就是一个功能完整的 Notion 页面。用户可以点开任何一个条目，进入一个可以包含任意复杂区块结构的新页面。这种设计优雅地统一了结构化数据（如数据库的属性/列）和非结构化内容（页面正文中的文本、图片、视频等），使得用户可以在一个任务条目下撰写详细的文档，或在一个客户记录中嵌入会议纪要。

“视图”层：解耦数据与呈现

Notion 巧妙地将数据的存储与呈现分离开来。同一个底层数据库可以根据用户的需求，被渲染成多种不同的“视图”（View）。例如，一个任务数据库可以同时以传统的表格（Table）视图、Trello 风格的看板（Board）视图、日历（Calendar）视图、画廊（Gallery）视图或时间轴（Timeline）视图呈现。每一套视图都可以拥有自己独立的筛选（Filter）、排序（Sort）和分组（Group）规则，但它们都指向同一个数据源。这意味着对任何一个视图中的数据进行修改（例如，在看板视图中将任务卡片从“待办”拖到“进行中”），其变化会立刻反映在所有其他视图中。这个“视图”层是创建动态仪表盘和定制化工作流的关键。

实时协作引擎：务实的选择

对于实时协作，一个普遍的误解是 Notion 使用了复杂且理论完美的无冲突复制数据类型（Conflict-Free Replicated Data Types, CRDTs）。然而，深入研究表明，事实并非如此。Notion 采用了一种更为务实的、由服务器作为权威仲裁的**区块级“最后写入者获胜”（Last-Write-Wins, LWW）**策略。这是一个至关重要的发现，因为它极大地简化了架构的复杂性。

通过将冲突解决的粒度限制在单个区块（例如一个段落）， Notion 有效地降低了冲突发生的概率。当两个用户同时编辑同一个区块时，服务器会简单地接受最后到达的修改。同时，通过在界面上显示正在编辑该区块的用户头像，从社交层面引导用户避免同时操作。这种方法虽然在理论上可能不如 CRDT 完美（例如，在网络分区等极端情况下），但在绝大多数在线协作场景中，它以更低的实现复杂度和更高的性能，提供了“足够好”的用户体验。它避免了实现复杂的操作转换（Operational Transformation, OT）或 CRDT 文本合并算法的巨大开销。

从 Notion 可扩展后端中汲取的教训

Notion 的技术博客揭示了其后端从单一的 PostgreSQL 实例和单体应用，演进为一个大规模分片集群的历程。其核心策略是

按工作空间（Workspace）进行水平分片。这意味着同一个用户或团队的所有数据都被物理地存储在同一个数据库分片上。这种设计确保了绝大多数操作都可以在单个分片内完成，避免了昂贵的跨分片查询，从而保证了高性能和数据局部性。虽然在 Odoo 中开发应用时，我们无需自己实现数据库分片（Odoo 的多租户机制在更高层次上处理了隔离），但这一经验强调了“数据局部性”对性能的决定性影响，这将直接指导我们后续的 API 和数据模型设计。

Notion 的架构成功并非源于发明了全新的、革命性的技术，而是基于对现有、成熟概念的务实且优雅的组合。其核心“区块”本质上是图数据库中的一个节点；“数据库”是这些节点的结构化集合；“视图”是对该集合的声明式查询；而“协作”则是一个简化的 LWW 模型，用实践上的简洁换取了理论上的纯粹。这一认知转变了项目的核心焦点：我们的挑战并非去寻找与 Notion 完全对等的技术（例如为 Odoo 寻找一个现成的 CRDT 库），而是要成功地使用 Odoo 的原生工具（如 ORM 和 OWL 框架）来复刻其数据模型和其背后的设计原则。这表明，项目的成败更多地取决于架构设计，而非技术选型。

第二部分：Odoo 18 中的后端架构与数据模型

本部分将提供服务器端的实现蓝图。我们的目标是创建一套 Odoo 模型，它们既要足够灵活以表示 Notion 的复杂结构，又要能被高效地提供给前端的 OWL 应用。

核心数据模型：Python ORM 蓝图

我们将使用 odoo.models 来定义构成应用骨架的 Python 类。这些模型将共同构成一个能够表示页面、区块和数据库的灵活结构。

notion.workspace: 这是一个顶层容器，类似于用户的整个 Notion 工作空间。它可能会与 Odoo 的 res.company 或 res.users 模型关联，用于管理顶层访问权限。
notion.page: 这是应用的核心对象。一个页面既可以是一个简单的文档，也可以是数据库中的一个条目。它充当着一个区块树的根节点。
notion.block: 这是内容的原子单位。此模型将存储区块的类型（如 'text', 'image', 'header'）、其具体内容，以及它相对于其他区块的位置。我们将使用父子关系（parent_id, child_ids）和一个 sequence 字段来管理嵌套和排序。这个结构直接映射了 Notion 的区块化架构。

表 2：核心后端数据模型规格

下表详细定义了关键模型的字段和设计理念。

模型 (`_name`)	字段名	字段类型	描述与设计理由
`notion.block`	`uuid`	`Char` (索引)	一个由客户端生成的唯一标识符，用于前端的乐观更新，提高响应速度。
	`block_type`	`Selection`	例如：`[('text', '文本'), ('image', '图片'), ('header1', '一级标题'), ('database_view', '数据库视图')]`。此字段决定了前端将使用哪个 OWL 组件来渲染该区块。
	`content_json`	`Text`	一个 JSON 字符串，用于存储特定类型区块的数据。例如，文本区块为 `{"text": "你好"}`，图片区块为 `{"url": "..."}`。这种设计提供了极大的灵活性，便于未来扩展新的区块类型。
	`page_id`	`Many2one`	`('notion.page', '所属页面')`，指向该区块所属的页面。
	`parent_id`	`Many2one`	`('notion.block', '父区块')`，用于实现区块的嵌套结构。
	`sequence`	`Integer`	定义了在同一个父级下各个区块的显示顺序。
`notion.page`	`name`	`Char`	页面的标题。
	`block_ids`	`One2many`	`('notion.block', 'page_id')`，表示该页面包含的顶级区块。
	`is_database_item`	`Boolean`	标记此页面是否为 `notion.database` 中的一个条目。
	`database_id`	`Many2one`	`('notion.database', '所属数据库')`，如果页面是数据库条目，则指向其所属的数据库。
	`property_values`	`One2many`	`('notion.database.page.property.value', 'page_id')`，存储此页面作为数据库条目时的具体属性值。
`notion.database`	`name`	`Char`	数据库的名称。
	`page_ids`	`One2many`	`('notion.page', 'database_id')`，表示该数据库包含的所有页面条目。
	`property_ids`	`One2many`	`('notion.database.property', 'database_id')`，定义了该数据库拥有的所有属性（即列）。
`notion.database.property`	`name`	`Char`	属性的名称（例如，“状态”、“截止日期”）。
	`property_type`	`Selection`	例如：`[('text', '文本'), ('number', '数字'), ('date', '日期'), ('select', '选择')]`。
`notion.database.page.property.value`	`page_id`	`Many2one`	`('notion.page', '页面')`，指向该属性值所属的页面。
	`property_id`	`Many2one`	`('notion.database.property', '属性')`，指向该属性值的定义。
	`value_text`, `value_number`, `value_date`	`Text`, `Float`, `Datetime`	根据 `property_type` 存储实际的值。使用多个独立字段而非单一的 EAV（实体-属性-值）模型，可以显著提高查询性能。

实现关系（Relation）和汇总（Rollup）属性

Notion 强大的“Relation”和“Rollup”功能是其数据库系统的精髓，我们可以利用 Odoo ORM 的原生能力来直接映射这些功能。

Relation（关系）: 当一个 notion.database.property 的 property_type 设置为 'relation' 时，我们可以在 notion.page 模型上动态地实现一个 Many2many 字段。该字段的 domain 将被设置为一个动态表达式，用于筛选并关联到目标数据库中的页面。这使得页面之间可以建立起灵活的关联关系。
Rollup（汇总）: 当 property_type 为 'rollup' 时，我们可以使用 Odoo 的 fields.related 或 fields.compute 字段来实现。例如，要实现一个“汇总任务工时总和”的 Rollup，我们可以在

notion.page 模型上定义一个 fields.compute 字段。该计算字段会通过前面定义的 Relation 字段遍历所有关联的任务页面，并累加它们的工时值。这是一个将 Notion 关键功能直接、高效地映射到 Odoo ORM 上的强大实现。

实时协作服务

架构: 我们将采用 Odoo 的 Bus 服务 (bus.bus) 作为实时更新的传输层。为了与 Notion 的 LWW 模型保持一致，整个架构将是服务器权威的（Server-Authoritative），即所有更改都必须经过服务器的确认和广播。
通信协议: 当客户端发生编辑操作时（例如，在某个区块中输入文字），它会向一个自定义的 Odoo 控制器发送一条消息。该控制器会对相应的 notion.block 记录执行 write() 操作，然后调用 self.env.user._bus_send()（Odoo 18 中推荐的新方法）或 self.env['bus.bus']._sendone()，将变更广播给所有订阅了该页面频道的客户端。

表 3：实时通信协议定义

频道名称	消息类型	载荷（Payload）	描述
`notion_page_[page_id]`	`block_update`	`{ "block_uuid": "...", "content_json": "..." }`	当现有区块的内容发生变化时发送。服务器在此处实现 LWW 逻辑。
`notion_page_[page_id]`	`block_add`	`{ "parent_uuid": "...", "block_data": {...} }`	当添加新区块时发送。
`notion_page_[page_id]`	`block_move`	`{ "block_uuid": "...", "new_parent_uuid": "...", "new_sequence":... }`	当区块被移动（拖放）时发送。
`notion_page_[page_id]`	`block_delete`	`{ "block_uuid": "..." }`	当区块被删除时发送。
`notion_page_[page_id]`	`presence_update`	`{ "user_id":..., "active_block_uuid": "..." }`	用于显示哪个用户当前正聚焦于哪个区块（即显示用户头像）。

API 端点与权限控制

我们将设计自定义的 Odoo 控制器（使用 @http.route 装饰器），用于在页面初次加载时，将整个页面的区块树结构作为一个完整的 JSON 载荷一次性返回给前端。后续的所有更新都将通过 Bus 服务推送。这种设计避免了为每个区块发起单独请求而导致的“请求瀑布”问题，从而优化了加载性能。
安全性将通过 Odoo 标准的访问控制列表（ACLs）和记录规则（Record Rules）在 notion.page 和 notion.workspace 模型上实现。控制器在返回任何数据之前，都会执行严格的权限检查，确保用户只能看到他们有权访问的页面和区块。

在设计后端数据模型时，选择一个规范化的模型（如表 2 所提议）而非将页面所有内容存储在单个巨大的 JSON 字段中，是一个至关重要的长期架构决策。初看起来，为 notion.page 模型设置一个 content = fields.Json() 字段似乎更简单。然而，这种方法的弊端会在系统变得复杂时迅速显现。

考虑一下实现“Rollup”功能。如果数据存储在分散的 JSON 字段中，要计算另一个数据库中某个属性的总和，就必须在 Python 代码中加载并解析成千上万个页面的 JSON 数据，这不仅效率低下，而且完全绕过了数据库引擎强大的查询优化能力。再考虑与 Odoo 其他模块（如 sale.order）的集成。若想将一个 Notion 风格的页面关联到一个销售订单，在规范化模型中，只需在 notion.page 模型上添加一个 Many2one 字段即可。但在 JSON 模型中，根本没有一个明确的、可供关联的记录。

此外，Odoo ORM 提供了如 search、search_read 和计算字段等强大工具。一个规范化的结构允许我们直接利用这些工具。例如，在整个系统中查找所有类型为“图片”的区块，只需一个简单的

self.env['notion.block'].search([('block_type', '=', 'image')]) 调用。这在每个页面都是一个独立 JSON 的模型中是无法实现的。因此，尽管规范化数据模型在初期设计上更为复杂，但它是唯一能够在 Odoo 生态系统中创建深度集成、可扩展且高性能应用的可行路径。它顺应了 Odoo 的架构优势，而不是与之对抗。

第三部分：使用 Odoo Web Library (OWL 2) 的前端实现

本部分是用户界面的构建蓝图，它将是一个完全使用 OWL 2 构建的、体验流畅的单页应用（SPA）。

区块化编辑器：应用的核心

核心架构: 编辑器将由一个主 Editor OWL 组件构成，它负责获取页面数据，并渲染出一个由多个 Block 组件组成的树状结构。
关键决策：编辑器库的选择（Tiptap vs. 纯 OWL）:
- Tiptap.dev: 研究表明，Tiptap 明确提供了一个“类 Notion 模板” 。采用 Tiptap 可以极大地加速开发进程，因为它为核心的富文本编辑体验提供了一个预构建的、功能强大的基础，能够处理诸如文本选择、命令执行和格式化等复杂的用户交互。
- 纯 OWL: 从零开始构建虽然能提供最大程度的控制权，但需要重新实现大量复杂的编辑器逻辑，耗时耗力。
- 推荐方案: 采用一种混合方法。在我们的 TextBlock 组件内部，使用 Tiptap 来处理核心的文本编辑体验。同时，使用纯 OWL 来管理区块的整体结构，包括区块列表的渲染、区块间的拖放操作，以及渲染非文本区块（如图片、数据库视图等）。
区块组件注册表: 我们将实现一个动态的 OWL 组件注册表。主 Editor 组件会读取每个区块数据的 block_type 字段，然后使用 OWL 的 t-component 动态组件指令来渲染正确的组件（例如，ParagraphBlock、ImageBlock 或 DatabaseViewBlock）。这种设计使得编辑器可以轻松地通过添加新的组件来扩展功能。

表 4：核心前端 OWL 组件规格

OWL 组件名称	用途	关键 Props	关键状态属性 (`reactive`)
`NotionApp`	整个应用的根组件。	-	`currentPageId`
`Page`	渲染单个页面，包括标题和区块编辑器。	`pageId`	`pageTitle`, `blocks` (区块对象数组)
`Editor`	管理区块列表及其渲染。	`blocks`	`activeBlockUuid`
`BlockWrapper`	每个区块的通用包装器，处理拖放、菜单和在线状态指示器。	`blockData`	`isMenuOpen`, `isBeingEdited`
`TextBlock`	渲染基于文本的区块（段落、标题）。此组件可包装一个 Tiptap 实例。	`blockData`	`content`
`DatabaseViewBlock`	渲染一个 Notion 风格的数据库视图。	`blockData` (包含视图设置)	`databaseData`, `viewFilters`, `viewSorts`

状态管理与实时响应

我们将深度利用 OWL 2 全新的响应式能力。

Page 组件将把整个页面的状态（即区块对象数组）保存在一个 reactive() 对象中。

当用户编辑一个区块时，本地状态会立即更新，OWL 框架将自动且高效地仅重新渲染发生变化的组件部分，从而提供快速、现代的 UI 体验。
useBus 钩子将在 Page 组件中使用，用于监听来自 Odoo Bus 的消息。当一条 block_update 消息到达时，组件会在其状态中找到对应的区块并更新它，这一更新会自动触发响应式的重新渲染。这便构成了完整的实时协作闭环。

渲染动态数据库视图

这是一个重要的子项目，其目标是复刻 Notion 数据库的动态交互体验。

我们将开发一个通用的 DatabaseViewBlock OWL 组件。该组件在加载时，会向后端的一个自定义 Odoo 控制器发起请求，以获取基于当前视图设置（筛选、排序等）的数据库数据。
在 DatabaseViewBlock 内部，我们将再次使用 t-component 动态指令，根据视图的布局类型（如 'table', 'board'）来动态切换并渲染不同的布局组件，例如 TableView、BoardView、CalendarView 等。
用于筛选、排序和分组的控制面板将作为独立的 OWL 组件实现。这些组件会修改 DatabaseViewBlock 的状态（如 viewFilters, viewSorts）。当状态发生变化时，DatabaseViewBlock 会重新向后端请求数据并重新渲染，从而创造出一种完全在客户端完成的、与 Notion 体验一致的动态交互。

前端的成功实现，关键在于遵循一种纪律严明的架构模式：“单向数据流”（Uni-directional Data Flow）和“状态向下传递，事件向上传递”（State-down, Events-up）。这种模式在 React 和 Vue 等现代框架中是标准实践，而现在，得益于 OWL 2 的进步，它在 Odoo 中也完全可以实现。

在一个如 Notion 编辑器般复杂的 UI 中，组件之间存在深度的嵌套关系（页面 -> 编辑器 -> 区块 -> 文本）。一个组件的变化可能会影响到许多其他组件。如果采用一种无纪律的方法，比如允许子组件（如一个文本区块）直接修改父组件或兄弟组件的状态或 DOM，很快就会导致所谓的“意大利面条式代码”，使得追踪 UI 为何以及如何变化变得不可能。

而现代化的方法，也是 OWL 2 的响应式系统所支持的方法，是让一个高层父组件（如 Page 组件）持有“单一事实来源”（source of truth）的状态。这个状态通过 props 的形式向下传递给所有子组件（state-down）。当一个子组件需要改变状态时（例如，用户在 TextBlock 中输入了文字），它不会直接修改自己的状态，而是向上触发一个事件（events-up）。父组件 Page 监听这个事件，更新其中央状态。随后，OWL 的响应式引擎会自动将这些变化传播回所有受影响的子组件。这种模式虽然在编写时可能稍显繁琐，但它使得应用程序的行为变得可预测、可维护和易于调试。这是构建复杂单页应用的专业标准，也是在 Odoo 中成功管理类 Notion 编辑器复杂性的关键所在。

第四部分：战略路线图与关键决策

本部分将提供一个高层次的项目计划，并解决一些确保项目成功的关键决策。

分阶段开发路线图

考虑到项目的巨大规模，我们提议采用分阶段的方法，以实现价值的增量交付并有效管理风险。

第一阶段：核心编辑器（MVP）:
- 目标: 建立应用的核心架构。
- 内容: 专注于后端的 notion.page 和 notion.block 模型，以及前端用于实现一个非协作式、单用户编辑器的 OWL 组件。实现最基本的区块类型：文本、各级标题、列表和图片。
第二阶段：灵活动态数据库与视图:
- 目标: 实现 Notion 的核心数据组织能力。
- 内容: 开发后端的数据库相关模型（notion.database 等）和前端的 DatabaseViewBlock OWL 组件。首先实现 TableView（表格视图）和 BoardView（看板视图）这两种最常用的视图类型。实现客户端的筛选和排序功能。
第三阶段：实时协作:
- 目标: 引入多用户能力。
- 内容: 集成 Odoo Bus 服务。在后端实现服务器权威的 LWW 逻辑，并在前端使用 useBus 钩子来启用多用户实时编辑和在线状态指示器（用户头像）。
第四阶段：高级功能与集成:
- 目标: 完善功能并对外开放。
- 内容: 构建 Relation 和 Rollup 功能。开发更多的视图类型（如日历、画廊）。创建用于外部集成的 API 端点。AI 功能，由于其依赖于前几阶段构建的结构化数据，也将在这一阶段进行集成。

关键决策点：扩展 Odoo `knowledge` 模块 vs. 构建全新应用

分析: Odoo 18 自带的 knowledge 模块在设计上是一个经典的维基（Wiki）或文档管理系统。其数据模型是以“文章”（Article）为中心的，编辑器是一个整体的富文本字段，而不是一个真正的、原子化的区块化系统。而 Notion 的核心哲学是“万物皆区块” ，这是一个根本性的差异。
矛盾: 试图将区块化的范式强加于 knowledge 模块现有的数据模型之上，无异于“戴着镣铐跳舞”。流畅的拖放体验、区块级别的精细操作、以及数据库即页面的核心用户体验，都难以在原有的基础上进行简单的改造。
建议: 构建一个全新的、独立的 Odoo 应用是实现预期用户体验和架构灵活性的唯一可行路径。knowledge 模块可以作为一些功能（如权限管理、集成点）的灵感来源，但其核心必须从零开始构建，以确保架构的纯粹性和可扩展性。

性能与可扩展性考量

Odoo Bus 瓶颈: 正如分析所示，Odoo 默认的基于长轮询（long-polling）的 Bus 服务，在处理高频次的协作更新时可能会成为性能瓶颈。路线图中应包含对 Bus 服务在高负载下的性能监控计划。对于大规模部署，未来的一个阶段可能需要考虑实现一个专用的 WebSocket 服务器（例如，一个由 Odoo 管理的独立进程）来处理协作消息，以降低延迟和服务器负载。
数据库查询: 为初次页面加载提供数据的自定义控制器必须经过高度优化。我们将使用 search_read 方法，在一次查询中获取所有必需的数据，以避免在 ORM 中因惰性加载而可能出现的 N+1 查询问题。
前端渲染: 我们将充分利用 OWL 的 t-key 指令来高效地渲染区块列表。这可以确保当列表中只有一个项目发生变化时，仅重新渲染该项目，而不是整个列表，从而提升前端性能。