# 经验记录（Knowledge Base） > 本文件按代码编纂工作流规范，以四段式记录项目修改过程中遇到的关键问题及解决方案。 > 格式: A. 具体问题 / B. 产生原因 / C. 解决方案 / D. 后续如何避免 --- ## 2026-04-28-22-55-15 — 建立代码编纂工作流 ### A. 具体问题 项目缺少标准化的代码修改流程，导致需求管理、方案设计、测试验证、知识沉淀等环节可能遗漏，影响项目质量和可维护性。 ### B. 产生原因 项目初期以快速原型为主，未建立正式的工程化管理流程；随着功能增加，需要更严谨的变更管理机制。 ### C. 解决方案 建立完整的代码编纂工作流，包含 10 个阶段：时间戳记录、工程分析、需求分析、实现方案（人工审核）、测试方案（人工审核）、执行前准备（阅读经验记录）、方案执行、经验沉淀、Gitea 备份、重新部署。 ### D. 后续如何避免问题 - 后续所有项目修改严格按工作流执行 - 每次修改前检查工作流检查表 - 定期回顾经验记录，提取共性预防措施 --- ## 2026-04-28-22-55-15 — 执行环境 Node.js 缺失 ### A. 具体问题 执行 `npm run lint` 和 `npm run build` 时提示 `npm: command not found`，当前 Shell 环境未安装 Node.js 运行时。 ### B. 产生原因 AI 助手运行的容器/环境与项目实际开发环境分离，后者才装有 Node.js 和 npm。 ### C. 解决方案 - 文档创建和 git 操作可在 AI 环境中完成 - 构建验证（`npm run lint`、`npm run build`、`npm start`）需由用户在本地开发环境执行，或 AI 提供精确命令由用户自行运行 - **实际解决**: 用户提供了 sudo 权限和密码后，AI 通过 NodeSource 安装了 Node.js 22.x（`curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo bash` + `sudo apt install -y nodejs`），随后成功执行了完整部署流程 - 在经验记录中标注此限制和解决方案，提醒后续流程 ### D. 后续如何避免问题 - 每次执行阶段 6 和阶段 9 前，先检查 `which npm` - 如 npm 不可用，向用户申请 sudo 权限安装 Node.js，或使用项目预设的容器/CI 环境 - 如用户无法提供 sudo，则提供精确的手动执行命令清单 - 考虑在 CI/CD 流程中统一构建环境 --- ## 2026-04-29-21-27-10 — 组件目录扁平化重构 ### A. 具体问题 将 `src/components/` 下 7 个子目录共 11 个组件文件扁平化到根目录时，需要同步更新多处 import 相对路径，存在遗漏风险。 ### B. 产生原因 组件文件在子目录中时，引用 `lib/utils.ts` 的路径为 `../../lib/utils`，引用其他组件的路径为 `../workspace/XXX`；扁平化到根目录后，这些路径需分别变更为 `../lib/utils` 和 `./XXX`。涉及文件多、路径变体多，手工逐一修改容易遗漏。 ### C. 解决方案 - 重构前先通过 `grep` 全局扫描所有 import 语句，建立完整的"文件-旧路径-新路径"映射表 - 移动文件和修改路径分两步执行，每步完成后都用 grep 验证旧路径模式是否完全消失 - 最后运行 `npm run lint` 和 `npm run build` 作为最终校验，TypeScript 编译器会捕获任何遗漏的路径错误 ### D. 后续如何避免问题 - 任何涉及文件移动的 refactoring，都必须先全局 grep 所有相对路径引用，形成清单后再执行 - 执行后立即用 grep 反向验证旧路径模式残留 - 始终将 `npm run lint` 作为路径重构后的强制检查步骤 --- ## 2026-04-29-21-51-19 — 全栈系统改造（FastAPI + SAM2 + PostgreSQL + Redis + MinIO） ### A. 具体问题 1. 将纯前端 React 应用改造为全栈系统时，工程涉及后端框架替换、数据库设计、对象存储、AI 推理引擎、前端状态管理重构等多个复杂模块，单次执行工程量大。 2. 系统磁盘空间（24G）不足，PyTorch CUDA 版本（>2GB）和 sam2 pip 包编译（需下载 CUDA 工具链 + 编译 C++ 扩展）均因 `OSError: No space left on device` 失败。 3. MinIO 对象存储在磁盘紧张时报 `XMinioStorageFull`，导致文件上传失败。 4. 前端 Agent 执行时因目录扁平化后子目录不存在，产生多次 `File not found` 错误。 ### B. 产生原因 1. 项目改造范围超出单次会议合理容量，涉及 15+ 后端文件、10+ 前端文件、4 个基础设施服务、1 个 AI 模型栈。 2. 系统盘仅有 24GB，conda 环境（2GB）、node_modules（222MB）、模型权重（1.5GB）、MinIO 帧文件（1.4GB）叠加后迅速耗尽空间。 3. sam2 的 pip 包依赖 torch>=2.5.1，pip 会尝试重新下载完整 torch wheel（530MB）作为 build dependency，即使 torch 已安装。 4. 前端 Agent 的 prompt 中未明确说明组件目录已扁平化，Agent 仍尝试读取旧的子目录路径。 ### C. 解决方案 1. **任务拆分 + 并行 Agent**: 将后端和前端代码编写拆分为两个独立 Agent 并行执行，基础设施安装与代码编写并行推进，显著缩短总耗时。 2. **磁盘管理策略**: - 安装 PyTorch CPU 版本替代 CUDA 版本（占用更小） - 只保留 sam2_hiera_tiny.pt（149MB），删除其他大模型 - 清理 conda pkgs 缓存（释放 600MB+） - 删除 MinIO 中解析生成的临时帧文件（释放 1.4GB） 3. **sam2 安装降级**: 当前环境以 stub 模式运行，提供 `install_sam2.sh` 脚本供用户在扩展磁盘后执行真实安装。 4. **API 路径修复**: 后端添加 `/api/auth/login` 路由，修复前端 api.ts 中 `/api/predict` → `/api/ai/predict` 的路径不匹配。 5. **MinIO API 适配**: minio 7.2.x 中 `presigned_url()` 已改为 `get_presigned_url()`，需从 `datetime.timedelta` 传入 expires。 ### D. 后续如何避免问题 1. **大型改造前先做磁盘评估**: 执行 `df -h` 确认可用空间 > 5GB 再开始安装大型依赖。 2. **AI 模型依赖延迟加载**: 所有 AI 推理引擎必须实现 graceful fallback，模型缺失时不阻塞系统启动。 3. **Agent prompt 需同步最新目录结构**: 给 Agent 的上下文必须包含当前真实的文件路径，避免 `File not found`。 4. **构建依赖隔离**: 使用 `--no-build-isolation` 或 `--no-deps` 安装源码包，避免 pip 重复下载已安装的依赖。 5. **MinIO 空间监控**: 定期清理解析产生的临时帧文件，或配置 MinIO 使用独立大容量数据盘。 --- ## 2026-04-29-22-29-26 — README.md 完善 ### A. 具体问题 项目全栈改造完成后，README.md 仍为旧版 AI Studio 模板，未反映真实系统架构和部署流程，新用户无法按文档独立完成部署。 ### B. 产生原因 前期聚焦功能开发，文档滞后；改造涉及后端/前端/基础设施/AI 模型多个层级，文档编写工作量大。 ### C. 解决方案 按代码编纂工作流，编写需求分析→实现方案→测试方案，然后一次性重写 README.md，涵盖系统架构、技术栈、目录结构、分步部署命令、环境变量、访问凭证、常见问题。 ### D. 后续如何避免问题 - 任何架构级变更后，同步更新 README.md - 将 README 纳入代码审查清单 - 新成员入职时按 README 走通部署流程作为验收标准 --- ## 2026-04-29-22-37-36 — 登录报错 ERR_CONNECTION_REFUSED ### A. 具体问题 用户通过浏览器访问前端并点击登录时，控制台报错 `POST http://localhost:8000/api/auth/login net::ERR_CONNECTION_REFUSED`，登录失败。 ### B. 产生原因 1. 前端 `api.ts` 中 `baseURL` 硬编码为 `http://localhost:8000` 2. 用户通过局域网 IP（如 `http://192.168.3.11:3000`）访问前端，而非 `http://localhost:3000` 3. 浏览器运行前端代码时，将 `localhost` 解析为**用户本地机器**（而非服务器），向用户本地 8000 端口发请求 4. 用户本地 8000 端口无服务，TCP 连接被拒绝 5. 同时后端 CORS 配置仅允许 `http://localhost:3000`，未允许 IP 地址访问 ### C. 解决方案 1. 将 `src/lib/api.ts` 的 `baseURL` 从 `http://localhost:8000` 改为服务器实际 IP `http://192.168.3.11:8000` 2. 将 `backend/config.py` 的 `cors_origins` 从 `["http://localhost:3000"]` 扩展为 `["http://localhost:3000", "http://192.168.3.11:3000"]` 3. 重启后端服务使 CORS 生效，重新构建前端使 baseURL 生效 ### D. 后续如何避免问题 1. 部署时统一使用服务器实际 IP 替代 localhost，避免浏览器端解析歧义 2. 前端 baseURL 应支持环境变量配置（如 `VITE_API_BASE_URL`），不同环境注入不同值 3. 后端 CORS origins 应使用配置化列表，支持开发/测试/生产多环境 4. 在 README 中明确说明访问地址，提醒用户必须使用服务器 IP 而非 localhost --- ## 2026-04-29-22-49-38 — WebSocket 404 + 项目状态异常 + 导入按钮无响应 ### A. 具体问题 1. 控制台报错 `WebSocket connection to 'ws://localhost:8000/ws/progress' failed` 2. 项目库中"测试视频项目"状态显示为"异常"（红色） 3. "导入多媒体资源"按钮点击无反应 ### B. 产生原因 1. `websocket.ts` 仍为 `ws://localhost:8000/ws/progress`，未随前端 baseURL 一起改为服务器 IP 2. FastAPI 后端未实现 `/ws/progress` WebSocket 路由 3. Uvicorn 缺少 WebSocket 支持库（`websockets` 或 `wsproto` 未安装） 4. 后端 `Project` 模型默认状态为 `"pending"`，前端只识别 `"Ready"` / `"Parsing"`，其他状态均显示"异常" 5. `ProjectLibrary.tsx` 中"导入多媒体资源"按钮为纯静态 `