richarjiang
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feat(medications): 增加基于视觉AI的药品智能录入系统
构建了从照片到药品档案的自动化处理流程，通过GLM多模态大模型实现药品信息的智能采集：
核心能力：
- 创建任务追踪表 t_medication_recognition_tasks 存储识别任务状态
- 四阶段渐进式分析：基础识别→人群适配→成分解析→风险评估
- 提供三个REST端点支持任务创建、进度查询和结果确认
- 前端可通过轮询方式获取0-100%的实时进度反馈
- VIP用户免费使用，普通用户按次扣费
技术实现：
- 利用GLM-4V-Plus模型处理多角度药品图像（正面+侧面+说明书）
- 采用GLM-4-Flash模型进行文本深度分析
- 异步任务执行机制避免接口阻塞
- 完整的异常处理和任务失败恢复策略
- 新增AI_RECOGNITION.md文档详细说明集成方式
同步修复：
- 修正会员用户AI配额扣减逻辑，避免不必要的次数消耗
- 优化APNs推送中无效设备令牌的检测和清理流程
- 将服药提醒的提前通知时间从15分钟缩短为5分钟
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2025-11-21 10:27:59 +08:00 |
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richarjiang
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feat(medications): 实现V2版本药品AI分析功能及结构化数据支持
- 新增 V2 版药品分析服务，通过 AI 生成包含适用人群、副作用等字段的结构化 JSON 数据
- 添加 `POST :id/ai-analysis/v2` 接口，集成用户免费次数校验与自动扣费逻辑
- 在药品创建流程中增加异步触发自动 AI 分析的机制
- fix(users): 修复 Apple 登录未获取到邮箱时的报错问题，改为自动生成随机唯一邮箱
- perf(medications): 将服药提醒定时任务的检查频率调整为每 5 分钟一次
- refactor(push-notifications): 移除不再使用的 PushTestService
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2025-11-20 17:55:05 +08:00 |
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richarjiang
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feat(medications): 添加药物超时提醒功能
在MedicationRecord模型中添加overdueReminderSent字段追踪超时提醒状态，在提醒服务中新增定时任务检查超过服药时间1小时的未服用记录，并向用户发送鼓励提醒。该功能每10分钟检查一次，避免重复发送提醒，帮助用户及时补服错过的药物。
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2025-11-14 14:47:44 +08:00 |
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richarjiang
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feat(medications): 添加提醒发送状态追踪，防止重复推送
- 新增 reminder_sent 字段到服药记录表，用于标记提醒发送状态
- 添加数据库索引优化未发送提醒记录的查询性能
- 提醒检查频率从 5 分钟优化至 1 分钟，提升及时性
- 添加主进程检测机制，避免多进程环境下重复发送提醒
- 增强错误处理和发送结果统计功能
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2025-11-11 11:13:44 +08:00 |
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richarjiang
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feat(medications): 新增完整的药物管理和服药提醒功能
实现了包含药物信息管理、服药记录追踪、统计分析、自动状态更新和推送提醒的完整药物管理系统。
核心功能：
- 药物 CRUD 操作，支持多种剂型和自定义服药时间
- 惰性生成服药记录策略，查询时才生成当天记录
- 定时任务自动更新过期记录状态（每30分钟）
- 服药前15分钟自动推送提醒（每5分钟检查）
- 每日/范围/总体统计分析功能
- 完整的 API 文档和数据库建表脚本
技术实现：
- 使用 Sequelize ORM 管理 MySQL 数据表
- 集成 @nestjs/schedule 实现定时任务
- 复用现有推送通知系统发送提醒
- 采用软删除和权限验证保障数据安全
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2025-11-07 17:29:11 +08:00 |
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