2025年11月28日 工作总结报告

工作概览

今日工作已于下班时间完成，完成了从昨晚至今的工作任务。虽然产出代码量有限，但在技术方案研究和问题解决方面获得了显著收获。

🎯 核心成就

多窗口通信架构

成功实现了应用内多窗口之间的通信机制，采用广播模式（Broadcast Pattern）设计：

基于安卓广播模式思想，设计了高效的事件分发机制

解决了音频转文本模块与主窗口之间的数据交互问题

为未来的点对点（P2P）通信和WebSocket集成预留了扩展接口

语音转文本功能开发

推进了语音转文本模块的开发进度：

完成了操作界面的设计与实现

实现了基础业务逻辑的编写

进入功能测试与调试阶段

🔧 技术方案设计

多窗口通信方案：采用广播模式实现窗口间的解耦通信。该方案具有高度的灵活性和可扩展性，既满足当前的多窗口需求，也为后续的点对点通信和云端通信预留了升级空间。

应用架构特点

整个应用采用无边框模式（Frameless Mode）设计：

• 界面简洁清爽，仅保留必要的标题栏和工具栏
• 提高了用户体验的一致性
• 为功能模块提供了充足的展示空间

数据处理策略

采用本地与云端混合模式：

• 本地优先：用户敏感数据优先存储在本地，保护用户隐私
• 云端补充：支持接入线上服务，满足高级功能需求
• 应用范围：涵盖视频生成、图片生成等所有大模型应用
• 未来规划：支持企业内部系统集成，实现数据私有化部署

📊 开发进度

语音转文本模块

预计在今天至明天完成模块的核心功能开发

进行多轮测试调整，确保功能稳定性

云输入功能

将在本次版本更新中恢复并优化云输入功能

支持更便捷的输入方式和更好的用户体验

后续计划

完成软件开发后，进行详细的教程录制

优化文档和使用说明，方便用户快速上手

⚙️ 技术挑战与解决方案

AI辅助开发的局限性

在与AI协作的过程中发现，当前的AI生成代码存在一定的局限性：

• AI生成的代码并非完全可靠，需要经过充分的测试验证
• 采用迭代式改进方法：测试→发现问题→反馈→修改→再测试
• 通过不断的调整和优化，最终得到稳定可用的解决方案

技术方案评估

在开发过程中，不断评估和改进技术方案：

• 初期的AI建议方案经过评估后发现不够理想
• 通过参考成熟的架构模式（如安卓广播机制），设计出更优的解决方案
• 在实践中验证方案的可行性和有效性

🛠️ 使用技术

广播模式多窗口通信无边框UI语音识别云端集成WebSocket本地存储大模型应用

✨ 工作总结

虽然今日的代码产出有限，但在架构设计和技术方案的探索上取得了重要进展。通过采用广播模式解决了多窗口通信的问题，为应用的可扩展性和未来的功能升级奠定了坚实的基础。语音转文本模块已进入开发阶段，预计可在明日完成核心功能。整体进度符合预期，团队将继续推进后续的开发和优化工作。