第五篇博客记录了前后端三阶段适配改造：Phase A路由对齐、Phase B视频异步化、Phase C流式输出。改造完成后，后端17个接口全部就绪，前端7个文件对齐完毕，mvn test 24个用例全部通过。从任何技术指标看，这个项目"已经完成了"。但功能能跑和代码没问题，是两回事。在做完所有功能后，我指示DeepSeek V4 Pro做了一件事—逐文件通读后端和前端代码并进行了前后端的测试。结果

到现在拥有103个Java文件、28个API、RAG检索、CoT思维链、ReAct推理、Agent编排、SSE流式、JWT认证、MySQL持久化、Docker一键部署—外加两轮全量代码审查、19个文件的精修、零编译警告的编译输出。拉下代码逐项核对之前的修复，5项还在、5项丢了、1项新增（WebConfig）。这一篇博客记录的就是把这些坑一个一个填平的过程。以下六个Bug大多在之前的博客中出现过（现

在前几篇博客中，我已经记录了本项目的后端从基础框架搭建，到大模型接入，再到视频检测链路升级的一些开发过程。到目前为止，后端已经具备了文件上传、音视频检测服务调用、大模型文本分析、多模态综合分析、模拟诈骗对话、视频抽帧与人脸裁剪等核心能力。这里所谓“保守”，指的是：不改变接口行为、不改变业务流程、不引入大规模架构调整，只在现有代码基础上做代码简化、重复逻辑整理、接口契约检查和测试补强。但像multi

原本后端的视频处理逻辑主要是接收上传文件并直接转发给视频检测服务，但托某王姓同志的福（视频集申请不下来，只能申请视频集剪切的图片集），视频侧需要改为“先切帧、再提取人脸、最后按图片调用模型服务”的方式。多模态分析接口的作用，就是将各部分检测结果整合起来，让大模型给出更完整的判断。在后端处理时，我会将：音频伪造概率，视频伪造概率，用户补充描述等信息统一组织到prompt 中，然后再交给大模型生成更通

本文介绍了"诈骗克星"AI反诈骗检测系统的后端开发工作。项目采用SpringBoot框架搭建，使用JDK17和Maven构建工具，实现了文件上传接口、检测服务调用等核心功能。系统支持音频/视频文件上传至临时目录，并通过RestTemplate封装检测服务调用。开发过程中解决了Lombok注解、Git分支匹配等技术问题，并完成了项目基础框架搭建。下一步计划将对接大模型API，实现多模态分析功能。项目