时间表与打卡记录验证器 | AI生成和翻译

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摘要

项目： tt — 用于承包商出勤合规性的考勤表与打卡记录验证工具。

工作流程：

1. 用户注册（tt register <id> <name>）并登录（tt login <id>）
2. 通过 REPL（uv run tt 不带参数）运行 /add_records，该命令：
   • 截取考勤表或打卡记录的屏幕截图
   • 将其发送至 OpenRouter 视觉大模型（gemini-2.5-flash）进行结构化提取
   • 将提取的数据保存至 data/<staff_id>/<record_type>.json
   • 将图片复制到 images/ 目录，并用时间戳重命名
3. tt verify 交叉核对客户考勤表与供应商打卡记录
4. 针对 60% 项目时间阈值，按周/月报告通过/未通过情况

当前数据：

• 1 个注册用户：45294575（james.z.w.li）
• 已提取 5 周的客户考勤表记录（2026 年 5 月）
• 项目比率：80%、80%、80%、100%、100% — 全部通过

本次会话修复的 Bug：

1. uv run tt 运行失败 — pyproject.toml 中缺少 [build-system]（已添加 hatchling）
2. tt status 崩溃 — .session.json 被误当作承包商缓存（已添加隐藏文件过滤）
3. 已将 uv.lock 从 Git 跟踪中移除
4. GitHub 远程 URL 更新为 lzwjava/tt

架构说明：

• 存在两套缓存系统：扁平式的 data/<name>.json（来自 tt verify 的承包商验证缓存）和按用户划分的 data/<staff_id>/<type>.json（来自 /add_records 的 REPL 记录）
• REPL 具备完整的 Tab 补全、交互提示以及图片提取流水线
• 所有数据均为 Pydantic v2 模型，支持 JSON 序列化

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