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2026-03-18 15:15:20 +08:00
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# Screen2Feishu - AI任务管理Web应用
## 项目简介
Screen2Feishu是一个基于AI技术的任务管理Web应用，能够自动分析截图和任务描述，识别任务信息并写入飞书多维表格。
## 核心功能
### 📸 图片上传分析
- 上传截图，AI自动分析图片内容
- 识别任务描述、优先级、发起人等信息
- 自动匹配飞书用户，处理重名情况
- 将分析结果写入飞书多维表格
### ⚙️ 智能配置
- 内存处理模式：不保存图片文件，节省存储空间
- 用户匹配机制：自动匹配飞书用户列表
- 随机匹配回退：重名时随机选择最近联系人
- 缓存管理：自动管理用户缓存，提高匹配效率
### 📊 实时反馈
- 显示AI分析结果
- 显示操作状态和进度
- 系统配置信息展示
- 用户缓存状态监控
## 快速开始
### 1. 环境准备
```bash
# 安装Python依赖
pip install -r requirements.txt
```
### 2. 配置文件
复制配置文件模板并编辑：
```bash
cp config.example.yaml config.yaml
```
编辑 `config.yaml` 文件，填入你的配置：
```yaml
ai:
api_key: "your_api_key"
base_url: "https://api.openai.com/v1"
model: "gpt-4o"
feishu:
app_id: "your_app_id"
app_secret: "your_app_secret"
app_token: "your_app_token"
table_id: "your_table_id"
system:
memory_processing: false # 是否启用内存处理
post_process: "keep" # 文件处理策略
user_matching:
enabled: true # 是否启用用户匹配
fallback_to_random: true # 是否启用随机匹配回退
cache_enabled: true # 是否启用缓存
cache_file: "./data/user_cache.json"
```
### 3. 启动应用
```bash
# 使用启动脚本（推荐）
python start_web_app.py
# 或者直接启动
python web_app.py
```
### 4. 访问界面
打开浏览器，访问：`http://localhost:5000`
## 使用指南
### 图片上传分析
1. **选择图片**：点击上传区域或拖拽图片到指定区域
2. **上传分析**：点击"上传并分析"按钮
3. **查看结果**：系统会显示AI分析结果和操作状态
4. **自动处理**：任务会自动写入飞书多维表格
### AI分析结果
系统会识别以下信息：
- **任务描述**：从图片中提取的任务内容
- **优先级**：紧急、较紧急、一般、普通
- **状态**：未开始、进行中、已完成
- **发起人**：识别到的任务发起人姓名
- **部门**：发起人所属部门
- **开始日期**：任务开始时间
- **截止日期**：任务截止时间
### 用户匹配机制
1. **自动匹配**：系统从飞书API获取用户列表
2. **精确匹配**：根据姓名精确匹配用户
3. **模糊匹配**：根据姓名包含关系匹配用户
4. **随机回退**：重名时随机选择最近联系人
5. **人工确认**：无法匹配时标记为待确认
## 配置说明
### 内存处理模式
```yaml
system:
memory_processing: true # 启用内存处理，不保存图片文件
```
**优点**：
- 不占用磁盘空间
- 处理速度更快
- 隐私保护更好
**缺点**：
- 无法保留原始截图
- 无法回溯分析过程
### 用户匹配配置
```yaml
system:
user_matching:
enabled: true # 启用用户匹配
fallback_to_random: true # 启用随机匹配回退
cache_enabled: true # 启用缓存
cache_file: "./data/user_cache.json" # 缓存文件路径
```
**缓存机制**：
- 自动从飞书API获取用户列表
- 缓存有效期24小时
- 支持手动刷新缓存
### 文件处理策略
```yaml
system:
post_process: "keep" # 保留原始文件
# post_process: "delete" # 删除原始文件
# post_process: "move" # 移动到processed_images目录
```
## API接口
### 1. 上传图片分析
**接口**：`POST /api/upload`
**请求**：
```javascript
// 使用FormData上传图片
const formData = new FormData();
formData.append('image', file);
fetch('/api/upload', {
method: 'POST',
body: formData
});
```
**响应**：
```json
{
"success": true,
"message": "任务已成功添加到飞书",
"ai_result": {
"task_description": "任务描述",
"priority": "紧急",
"status": "未开始",
"initiator": "张三",
"department": "研发部",
"start_date": "2026-03-03",
"due_date": "2026-03-10",
"任务发起方": {"id": "user_123"},
"任务发起方.部门": "研发部"
}
}
```
### 2. 获取用户缓存信息
**接口**：`GET /api/user_cache`
**响应**：
```json
{
"success": true,
"stats": {
"user_count": 10,
"recent_contact_count": 5,
"cache_age_hours": 0.5,
"is_expired": false
}
}
```
### 3. 获取配置信息
**接口**：`GET /api/config`
**响应**：
```json
{
"success": true,
"config": {
"memory_processing": false,
"user_matching_enabled": true,
"fallback_to_random": true,
"cache_enabled": true,
"post_process": "keep"
}
}
```
## 界面说明
### 主界面布局
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Screen2Feishu │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 统计信息: 用户缓存 | 最近联系人 | 缓存状态 │
├──────────────────────┬──────────────────────────────────┤
│ 📸 图片上传分析 │ ⚙️ 系统配置 │
│ │ │
│ [上传区域] │ 内存处理: 启用/禁用 │
│ 文件名: xxx │ 用户匹配: 启用/禁用 │
│ [上传] [清空] │ 随机匹配: 启用/禁用 │
│ │ 缓存功能: 启用/禁用 │
│ 上传状态: │ 文件处理: keep/delete/move │
│ [状态信息] │ │
│ │ 📝 状态日志 │
│ AI分析结果: │ [日志信息] │
│ [分析结果] │ │
└──────────────────────┴──────────────────────────────────┘
```
### 状态指示
- **绿色**：成功状态
- **黄色**：警告状态（待确认、随机匹配等）
- **红色**：错误状态
- **蓝色**：信息状态
### 日志系统
系统会记录所有操作的日志，包括：
- 文件上传状态
- AI分析结果
- 用户匹配过程
- 飞书写入结果
- 错误信息
## 使用场景
### 场景1：截图转任务
1. 从聊天记录、邮件或文档中截图
2. 上传截图到Web界面
3. AI自动分析截图内容
4. 生成任务并写入飞书表格
### 场景2：批量处理
1. 准备多个截图文件
2. 逐个上传分析
3. 系统自动处理并写入飞书
### 场景3：实时监控
1. 配置监控文件夹
2. 新截图自动触发分析
3. 实时更新飞书表格
## 故障排除
### 1. 无法启动应用
**问题**：`ModuleNotFoundError`
**解决**：
```bash
pip install -r requirements.txt
```
### 2. AI分析失败
**问题**：API密钥错误或网络问题
**解决**：
- 检查 `config.yaml` 中的API密钥
- 检查网络连接
- 查看浏览器控制台错误信息
### 3. 飞书写入失败
**问题**：飞书API权限不足
**解决**：
- 检查飞书应用权限
- 验证 `app_id`、`app_secret`、`app_token`、`table_id`
- 查看日志中的详细错误信息
### 4. 用户匹配失败
**问题**：无法获取用户列表或匹配失败
**解决**：
- 检查飞书API权限（用户列表读取）
- 检查缓存文件路径
- 查看日志了解详细错误
## 技术架构
### 前端技术
- **HTML5**：语义化结构
- **CSS3**：现代样式，响应式设计
- **JavaScript**：异步请求，实时更新
### 后端技术
- **Flask**：轻量级Web框架
- **OpenAI API**：AI图像分析
- **飞书API**：用户管理和表格写入
- **用户缓存**：提高匹配效率
### 数据流
```
用户上传图片 → Web服务器接收 → AI分析 → 用户匹配 → 飞书写入 → 返回结果
```
## 项目结构
```
Screen2Feishu/
├── web_app.py # Web应用入口
├── start_web_app.py # 启动脚本
├── config.yaml # 配置文件
├── requirements.txt # Python依赖
├── templates/
│ └── index.html # Web界面
├── services/
│ ├── ai_service.py # AI服务
│ └── feishu_service.py # 飞书服务
├── utils/
│ ├── user_cache.py # 用户缓存
│ ├── config_loader.py # 配置加载
│ ├── logger.py # 日志工具
│ └── notifier.py # 通知工具
├── data/ # 数据目录
├── monitor_images/ # 监控图片
└── processed_images/ # 已处理图片
```
## 注意事项
1. **安全**：妥善保管API密钥，不要泄露
2. **权限**：确保飞书应用有必要的API权限
3. **网络**：保持网络连接稳定
4. **存储**：注意磁盘空间使用
5. **隐私**：敏感信息不要在日志中显示
## 更新日志
### v1.0.0
- ✅ 基础Web界面
- ✅ 图片上传分析
- ✅ AI自动识别
- ✅ 用户匹配机制
- ✅ 飞书集成
- ✅ 实时状态反馈
- ✅ 日志系统
- ✅ 配置管理
## 贡献指南
1. Fork项目
2. 创建功能分支
3. 提交代码
4. 创建Pull Request
## 许可证
MIT License
## 联系方式
如有问题或建议，请通过GitHub Issues反馈。
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