本项目旨在打造AI美甲虚拟试戴SaaS平台，当前处于POC核心验证阶段。今日聚焦基础设施搭建与架构落地：确立双核异构架构：采用“Java负责业务调度、Python负责AI算力”的物理分离模式，实现高并发与重计算解耦，确保系统弹性。落地业务基座：基于Ruoyi-Vue-Pro框架完成模块裁剪与环境初始化，快速复用RBAC权限与OSS底座，大幅缩短开发周期。完成环境闭环：MySQL、Redis及管理后

历经 15 天的硬核开发，Project Echo 终于迎来了最终交付。为了彻底解决“在我电脑上能跑”的环境依赖噩梦，今天我们将引入 Docker 和 Docker Compose。我们将编写多阶段构建的 Dockerfile，配置 Nginx 反向代理，并编排 Backend、Frontend、Redis 三大容器。只需一个 docker-compose up -d 指令，即可在任何服务器上拉起

历经 15 天的硬核开发，Project Echo 终于迎来了最终交付。为了彻底解决“在我电脑上能跑”的环境依赖噩梦，今天我们将引入 Docker 和 Docker Compose。我们将编写多阶段构建的 Dockerfile，配置 Nginx 反向代理，并编排 Backend、Frontend、Redis 三大容器。只需一个 docker-compose up -d 指令，即可在任何服务器上拉起

今天是 Phase 5 的第一天，我们不仅要实现前后端分离，还要把 Day 13 的“全自动语音交互”搬到网页上！由于服务器无法直接访问客户端麦克风，架构必须升级。我将在 Vue 3 前端引入 @ricky0123/vad-web（基于 ONNX 的端侧推理模型），实现“浏览器端静默检测”。后端 FastAPI 则升级支持音频文件上传，配合 Whisper 和 LangChain 完成全链路响应。

今天是 Phase 5 的第一天，我们不仅要实现前后端分离，还要把 Day 13 的“全自动语音交互”搬到网页上！由于服务器无法直接访问客户端麦克风，架构必须升级。我将在 Vue 3 前端引入 @ricky0123/vad-web（基于 ONNX 的端侧推理模型），实现“浏览器端静默检测”。后端 FastAPI 则升级支持音频文件上传，配合 Whisper 和 LangChain 完成全链路响应。

Day 11-12 我们完成了语音的输入输出，但交互方式依然停留在“按键触发”的原始阶段。今天是 Day 13，我们将引入 VAD (语音活动检测) 算法。通过计算音频流的能量阈值 (RMS)，让 Project Echo 能够自动判断用户何时开始说话、何时停止说话。我们将重构录音模块，实现 “唤醒 -> 自动聆听 -> 自动静默检测 -> 自动回复” 的全自动闭环，打造真正的 Hands-fre

Day 11-12 我们完成了语音的输入输出，但交互方式依然停留在“按键触发”的原始阶段。今天是 Day 13，我们将引入 VAD (语音活动检测) 算法。通过计算音频流的能量阈值 (RMS)，让 Project Echo 能够自动判断用户何时开始说话、何时停止说话。我们将重构录音模块，实现 “唤醒 -> 自动聆听 -> 自动静默检测 -> 自动回复” 的全自动闭环，打造真正的 Hands-fre

Day 11 我们实现了语音合成，今天我们将补全多模态交互的另一半拼图——STT (语音转文本)。我将引入 OpenAI 开源的 Whisper 模型（Base版本），它具备惊人的多语言识别能力和抗噪能力。本文将封装一个 AudioRecorder 模块用于麦克风录音，并构建 STTEngine 引擎，实现“听到声音 -> 转化为文字 -> 触发 RAG 对话”的完整闭环。

Day 11 我们实现了语音合成，今天我们将补全多模态交互的另一半拼图——STT (语音转文本)。我将引入 OpenAI 开源的 Whisper 模型（Base版本），它具备惊人的多语言识别能力和抗噪能力。本文将封装一个 AudioRecorder 模块用于麦克风录音，并构建 STTEngine 引擎，实现“听到声音 -> 转化为文字 -> 触发 RAG 对话”的完整闭环。

今天我们将实现 TTS (文本转语音) 功能，让机器人从“文字聊天”升级为“语音通话”。为了保证效果且控制成本，我选择了 Edge-TTS（微软 Azure 语音的免费接口），它生成的语音极其自然。更重要的是，我将打通 EmotionEngine（情绪引擎） 与 TTS 的连接，根据 AI 的情绪标签（[愤怒]/[悲伤]）动态调整语速和语调，让声音充满感染力。