安卓 AI 语音记账 APP「及记」—— 离线语音 + 大模型自动记账与财务分析-及记（Android APP，版本 1.0.10）
2026-10-17 00:20:48
行业：零售/新消费
载体：安卓APP
技术：Dart、Flutter、SQLite
业务和功能介绍
1、立项背景和目标
个人记账存在一个核心矛盾：记账是高频、低价值感知的重复动作，传统 App 要用户手填金额、
分类、日期、备注四项以上，导致「记三天就放弃」。本项目把流程压成「说一句话」，并让数据
全部留在用户手机上。
项目源于抖音技术视频《用 AI 从零开发并上线 APP 全流程》。原方案为 iOS + 云数据库 +
Gemini + 付费订阅上架，落地时按自身条件做了五项改造：载体改为安卓（Flutter，无需 Mac）；
数据从云库改为本机 SQLite；模型换为 DeepSeek；不做付费订阅；不依赖应用商店，直接以 APK
安装分发，省去全部上架审核。
目标是交付一个可真实安装、数据可备份迁移、具备记账-统计-分析闭环的安卓应用。
2、软件功能、核心功能模块介绍
APP 共 5 个一级页面：记账、统计、账单、AI 报告、设置。
① 语音记账（核心）：点麦克风说「买奶茶花了 30」，本地模型实时转文字并逐字上屏，说完
自动交模型解析成结构化账目并弹预览卡，确认后入账，无需选分类、敲金额、填日期。
② 文字批量记账：输入「打车 23 块 5、午饭 35、发工资 8000」，一句话里的多笔消费被拆成
多条独立账目，逐条预览后批量确认。
③ 自动分类：内置餐饮、交通、购物、医疗、住房、娱乐、教育、其他、收入共 9 个固定分类，
由模型按语义判断归属。
④ 统计看板：分类占比环形图、每日趋势折线图（带磁吸游标）、分类排行、收支对比，支持
日 / 周 / 月周期切换与左右滑动切版块。
⑤ 账单明细：全量账目倒序列表，左滑删除并带二次确认。
⑥ AI 财务报告：一键对当前账期生成中文 Markdown 分析，输出总额、笔数、最大支出项及占比，
并给 1-2 条具体建议。
⑦ 账单导入：支持微信、支付宝导出的 CSV 批量导入，自动识别编码、去重、剔除无效行。
⑧ 备份与恢复：账目一键导出 CSV，可从备份完整恢复，并支持一键分享到微信、邮箱。
⑨ 每日提醒：设备本地定时通知，点击直达记账页。
⑩ 账号体系：注册 / 登录 / 游客三种模式，支持改名。
⑪ 外观：深 / 浅双主题，切换带圆形揭示动画，另有流光背景、品牌卡、弹簧按压回弹。
⑫ 应用内更新：APP 内检查并下载新版，自动识别本机签名线路避免装不上。
3、业务流程、功能路径描述
主链路（语音记账）：启动 → 登录或游客进入 → 点麦克风 → 本地模型流式转文字 → 文本送模型
解析为 JSON → 校验字段 → 生成预览卡（可逐笔改金额与分类）→ 点确认入账写库 → 统计页与
账单页实时刷新。
辅助链路（账单导入）：设置页 → 数据区块 → 导入账单 → 选微信 / 支付宝 → 拉起系统文件
选择器选 CSV → 嗅探编码（UTF-8 / GBK）→ 定位表头 → 逐行解析 → 与全部历史
个人记账存在一个核心矛盾：记账是高频、低价值感知的重复动作，传统 App 要用户手填金额、
分类、日期、备注四项以上，导致「记三天就放弃」。本项目把流程压成「说一句话」，并让数据
全部留在用户手机上。
项目源于抖音技术视频《用 AI 从零开发并上线 APP 全流程》。原方案为 iOS + 云数据库 +
Gemini + 付费订阅上架，落地时按自身条件做了五项改造：载体改为安卓（Flutter，无需 Mac）；
数据从云库改为本机 SQLite；模型换为 DeepSeek；不做付费订阅；不依赖应用商店，直接以 APK
安装分发，省去全部上架审核。
目标是交付一个可真实安装、数据可备份迁移、具备记账-统计-分析闭环的安卓应用。
2、软件功能、核心功能模块介绍
APP 共 5 个一级页面：记账、统计、账单、AI 报告、设置。
① 语音记账（核心）：点麦克风说「买奶茶花了 30」，本地模型实时转文字并逐字上屏，说完
自动交模型解析成结构化账目并弹预览卡，确认后入账，无需选分类、敲金额、填日期。
② 文字批量记账：输入「打车 23 块 5、午饭 35、发工资 8000」，一句话里的多笔消费被拆成
多条独立账目，逐条预览后批量确认。
③ 自动分类：内置餐饮、交通、购物、医疗、住房、娱乐、教育、其他、收入共 9 个固定分类，
由模型按语义判断归属。
④ 统计看板：分类占比环形图、每日趋势折线图（带磁吸游标）、分类排行、收支对比，支持
日 / 周 / 月周期切换与左右滑动切版块。
⑤ 账单明细：全量账目倒序列表，左滑删除并带二次确认。
⑥ AI 财务报告：一键对当前账期生成中文 Markdown 分析，输出总额、笔数、最大支出项及占比，
并给 1-2 条具体建议。
⑦ 账单导入：支持微信、支付宝导出的 CSV 批量导入，自动识别编码、去重、剔除无效行。
⑧ 备份与恢复：账目一键导出 CSV，可从备份完整恢复，并支持一键分享到微信、邮箱。
⑨ 每日提醒：设备本地定时通知，点击直达记账页。
⑩ 账号体系：注册 / 登录 / 游客三种模式，支持改名。
⑪ 外观：深 / 浅双主题，切换带圆形揭示动画，另有流光背景、品牌卡、弹簧按压回弹。
⑫ 应用内更新：APP 内检查并下载新版，自动识别本机签名线路避免装不上。
3、业务流程、功能路径描述
主链路（语音记账）：启动 → 登录或游客进入 → 点麦克风 → 本地模型流式转文字 → 文本送模型
解析为 JSON → 校验字段 → 生成预览卡（可逐笔改金额与分类）→ 点确认入账写库 → 统计页与
账单页实时刷新。
辅助链路（账单导入）：设置页 → 数据区块 → 导入账单 → 选微信 / 支付宝 → 拉起系统文件
选择器选 CSV → 嗅探编码（UTF-8 / GBK）→ 定位表头 → 逐行解析 → 与全部历史
项目实现
1、整体架构和设计思路，不同模块使用的技术栈
架构为「单机应用 + 单个远程模型接口」：界面、业务逻辑、数据层全部跑在手机本地，仅 AI
解析与报告生成需联网。
· 界面与业务逻辑：Flutter + Dart，自建 12 个可复用组件；Provider 做轻量状态管理。
· 本地数据层：sqflite + SQLite，3 张表（用户 / 账目 / 分类），账目表按
(user_id, recorded_at) 建索引；4 个 SQL 聚合查询直接支撑全部图表。
· 语音识别：sherpa-onnx + 中文流式 CTC 量化模型（25 MB），纯本地推理，零联网、零费用、
零密钥，实测比实时快约 15 倍。
· 语义解析与报告：DeepSeek 接口，两个能力（结构化解析 / 财务报告），密钥仅存本机。
关键设计思路（均来自实测）：
① 两段式确认：语音 → 解析 → 预览 → 确认 → 才入库。模型必然偶发听错，直接入库等于每笔
都要回头改，多一次点击换零返工。
② 分类枚举约束：提示词把分类写死为 9 个，代码层再兜底一次（枚举外归「其他」），否则
模型会造出碎片分类，统计图会碎掉。
③ 消费时间与录入时间分离：统计按发生时间、审计按录入时间，模型返回的原始 JSON 留痕以
便回溯；提示词同时排除「没买的东西」。
2、「我」的负责模块和结果（尽可能量化）
独立完成需求定义、架构设计、UI/UX 设计、编码、测试、签名分发与版本迭代。
· 代码规模：lib/ 下 39 个 Dart 文件，flutter analyze 结果 No issues found。
· 版本迭代：git 69 次提交，线上 1.0.0 至 1.0.10 共 11 个正式版本，每版一主题（周期切换
/ 滑动切版块 / 趋势图重做 / 备份导出与分享 / 账单导入 / 应用内更新）。
· 界面产出：78 张界面截图，覆盖全部页面与双主题。
· 自动化验证：自建纯 Dart 脚本，账单导入 44 项断言、单元测试 28 项全通过。
· 性能实测：语音 5.6 秒音频耗时 370 毫秒；模型一次正确拆出「打车 23 块 5、吃饭 35、买
T 恤 189、发工资 8000」4 笔账，金额与分类全对。
· 分发结果：双签名线路并行，APK 公网可下载，他人真机直接安装可用。
3、「我」遇到的难点、坑，和解决方案
① 语音链路不可用：安卓内置识别依赖厂商预装语音服务，精简镜像直接报
recognizerNotAvailable；改用离线模型 sherpa-onnx 内置，摆脱厂商依赖并省掉云端 STT
的密钥与按量计费。
② 国产手机拒装 APK：报「软件包似乎无效」，真因是 Flutter 默认用调试证书签名 release
架构为「单机应用 + 单个远程模型接口」：界面、业务逻辑、数据层全部跑在手机本地，仅 AI
解析与报告生成需联网。
· 界面与业务逻辑：Flutter + Dart，自建 12 个可复用组件；Provider 做轻量状态管理。
· 本地数据层：sqflite + SQLite，3 张表（用户 / 账目 / 分类），账目表按
(user_id, recorded_at) 建索引；4 个 SQL 聚合查询直接支撑全部图表。
· 语音识别：sherpa-onnx + 中文流式 CTC 量化模型（25 MB），纯本地推理，零联网、零费用、
零密钥，实测比实时快约 15 倍。
· 语义解析与报告：DeepSeek 接口，两个能力（结构化解析 / 财务报告），密钥仅存本机。
关键设计思路（均来自实测）：
① 两段式确认：语音 → 解析 → 预览 → 确认 → 才入库。模型必然偶发听错，直接入库等于每笔
都要回头改，多一次点击换零返工。
② 分类枚举约束：提示词把分类写死为 9 个，代码层再兜底一次（枚举外归「其他」），否则
模型会造出碎片分类，统计图会碎掉。
③ 消费时间与录入时间分离：统计按发生时间、审计按录入时间，模型返回的原始 JSON 留痕以
便回溯；提示词同时排除「没买的东西」。
2、「我」的负责模块和结果（尽可能量化）
独立完成需求定义、架构设计、UI/UX 设计、编码、测试、签名分发与版本迭代。
· 代码规模：lib/ 下 39 个 Dart 文件，flutter analyze 结果 No issues found。
· 版本迭代：git 69 次提交，线上 1.0.0 至 1.0.10 共 11 个正式版本，每版一主题（周期切换
/ 滑动切版块 / 趋势图重做 / 备份导出与分享 / 账单导入 / 应用内更新）。
· 界面产出：78 张界面截图，覆盖全部页面与双主题。
· 自动化验证：自建纯 Dart 脚本，账单导入 44 项断言、单元测试 28 项全通过。
· 性能实测：语音 5.6 秒音频耗时 370 毫秒；模型一次正确拆出「打车 23 块 5、吃饭 35、买
T 恤 189、发工资 8000」4 笔账，金额与分类全对。
· 分发结果：双签名线路并行，APK 公网可下载，他人真机直接安装可用。
3、「我」遇到的难点、坑，和解决方案
① 语音链路不可用：安卓内置识别依赖厂商预装语音服务，精简镜像直接报
recognizerNotAvailable；改用离线模型 sherpa-onnx 内置，摆脱厂商依赖并省掉云端 STT
的密钥与按量计费。
② 国产手机拒装 APK：报「软件包似乎无效」，真因是 Flutter 默认用调试证书签名 release
示例图片视频
相似推荐
ravenfs文件系统工具链-ravenfs
一、立项背景和目标
RavenFS 是自研的 B+tree 块级文件系统，而是**自然成长于一片特定的设计空气**：单用户、富内存、NVMe SSD、盘少工况好、CPU 并发上限高。设计高度讨好快路径：元数据走内存分片缓存、分配器按CPU分片，以富余换简洁与吞吐。代价诚实说明：初版设计时作者是新手，未引入日志等容灾技术，容错存在系统性忽视——定位实验性FS，勿承载真实数据。目标：学习用尽可能简洁的设计满足高并发，并把"能跑"推进到"可部署、可维护"。ravendsrv 用户态服务器企划已被否决，仅保证 Linux ko 挂载运行，远期移植自研 SparrowOS。
二、软件功能、核心功能模块
**总纲**：全模块以统一磁盘布局契约（SB/位图/inode 面/B+tree）为最大公约数——契约唯一、实现独立、互不链接，杜绝共因失效。
**三个同量级独立模块**：
1. **上帝类** — 用户态 C++ 全功能原型，所有算法核心思想的验证场：B+tree、按 CPU 分片的块分配器、分片元数据缓存、direct/extent 双形态 inode 均先在此跑通，是生态算法母本；
2. **ravenfs.ko** — 基于上帝类逐模块移植（I/O 层换 bio/私有 buffer cache），pacman+DKMS 交付，内核升级自动重编；
3. **audit** — 顶替 fsck 生态位。不做 fsck：fsck 是不良定义问题，遇足够多真实故障前写不出，也无长期场景；audit 逐一断言盘上契约不变量，带 trace 档位呈现数据块分布，作行为调优凭据。刻意不链接核心库，避免继承上帝类 bug。
**构建与运维小工具**（不同量级）：**mkfs.ravenfs**（格式化，兼容双布局）；**sbinfo**（SB 只读查看器，类 dumpe2fs，秒开）。
**用户态离线维护工具**（基于上帝类二次开发）：**rfs_compact**（碎片压实，extent 收敛整域并降级 direct）；**rfs_freeruns / rfs_slice_fr**（空闲区间与分片视图 dump，回收决策凭据）；**rfs_cachectl**（元数据缓存在线控制）。
## 三、业务流程、功能路径
**生命周期主线**：mkfs 格式化 → ko 挂载 → rfs_cachectl 调优 → sbinfo/rfs_freeruns 巡检 → rfs_compact dry-run 报告、apply 压实 → audit 全盘校验（+trace 看数据块分布）。
**排障路径**：SB 层找 sbinfo；SB 之下找 audit；空间/碎片依次用 rfs_freeruns、rfs_slice_fr、rfs_compact 分级修复。
自研操作系统内核
1、立项背景和目标
SparrowOS 是一个不依赖现成内核、不套用 Linux 代码的 x86-64 宏内核，从 UEFI 固件交接开始逐层自建。立项初衷是摆脱“调库式”的操作系统学习：不使用 libc/STL，不借用现成引导器与驱动框架，把引导、页表、内存、调度、驱动、调试全部亲手实现，让每一行代码都可解释、可观测、可复现；并以多核调度、NVMe 存储等现代先进计算机气氛底层能力为切入点，理解云计算基础设施。目标分三段：先打通真机启动与中断/调度运行时；再补齐 NVMe、键鼠、显示等设备与内核 Shell，使内核能在真实硬件上“自诊断”；最终接入文件系统与用户态，演进为可持续验证的操作系统实验平台。
2、软件功能、核心功能模块
- 引导与内存：init.elf 在 UEFI 阶段完成硬件探测、页表构建与 kernel.elf 加载，内核运行于高半区；实现四级页表、伙伴系统 BCB、空闲页分配器 FPA、kpoolmemmgr 池分配器、地址空间管理与 TLB shootdown。
- 调度与并发：per-CPU 调度器、任务池、内核线程、block_queue 阻塞队列（句柄化登记、出锁后批量唤醒）以及自旋锁/读写锁体系。
- 平台与中断：ACPI 表解析、LAPIC/IOAPIC、AP 多核启动、HPET/TSC/RTC 计时、异常与中断分发框架。
- 设备驱动：PCIe ECAM 枚举、NVMe（SQ/CQ、PRP、读写与完成中断）、DMAR/VT-d、i8042 键鼠、UART 串口、GOP 文本控制台与内嵌字库；NVMe 读写与 VT-d 关闭已真机验证。
- 观测与交互：printk 日志栈、KURD 五层错误模型、panic 取证、内核符号回溯；kshell_v2 将 Shell 核心与前端解耦，30 余条命令可运行在“键盘+屏幕”和“魔法断点+gdb（CI）”两种前端上。
- 规划中：RavenFS 文件系统（用户态原型已完成并通过用例）、用户态与网络通道。
3、业务流程、功能路径描述
启动路径：UEFI → init.elf 枚举 ACPI/PCIe/内存资源 → 建立页表 → 加载 kernel.elf 至高半区 → BSP 初始化内存、中断与调度 → 启动 AP → 探测 NVMe/DMAR/i8042/GOP → 创建内核线程并进入 kshell 会话。
命令路径：按键 → i8042 中断 → 输入事件环 → 前端行编辑 → kshell_v2 分词并在命令红黑树中查找 → 执行处理器把业务日志写入切片 → 前端渲染并归档到会话环；CI 前端只替换输入输出手法，不改动命令逻辑。
存储路径：块请求进入 block_queue 阻塞 → 提交 NVMe SQ → 完成中断 → 消费 CQ → 唤醒等待任务。
国产信创算力平台
具备多品牌异构算力统一接入与工程化落地能力，拥有英伟达、AMD、昇腾、摩尔线程、沐曦、寒武纪、壁仞科技等国内外主流算力厂商硬件设施经验。针对大模型训练推理、机器视觉、边缘端智能、科学计算等不同业务场景，可结合客户业务需求、性能指标及信创合规要求，灵活选型算力底座，定制化设计异构集群部署方案、算力调度方案与模型适配迁移方案，输出差异化的完整算力解决方案，兼顾业务性能、成本控制与国产化替代需求，支撑各类 AI 及高性能计算业务稳定落地。
云桌面系统
1.项目说明： 云桌面系统
2.项目主要模块:
a. windows被控端: 采集本机的画面和play声音发送给远端，接收远端的mic声音/鼠标/键盘等控制指令在本机回放
b. windows pc 主控客户端：播放远端桌面的画面和play声音，并采集本机的mic声音/鼠标/键盘等发送给远端
c. webrtc 主控客户端
d. macos 主控客户端
e. 嵌入式Linux 主控客户端：全面接管系统界面，只有客户端界面，功能同windows pc端
f. web设备管理端
3.项目主要功能： 在客户端低延时操作远端的电脑，局域网内实现无感打游戏
可视化3D动画-3D动画
一个 300×300×250 m 的倾斜分层地质体,5 层不同弹性模量岩性(含一个 E=3500 MPa 的弱泥岩层和一个 E=30000 MPa 的强灰岩层),一条正断层,以及一条沿 Y 轴的圆形巷道。剖切面沿 Y 推进,相机同步缓转,逐层揭示 von Mises 等效应力场。黑线为层界,蓝线为断层,黑圈为巷道轮廓。
帮助文档
Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服