- 从模糊到清晰，需要更有条理、逻辑的提问
- 持续纠偏，不断完善提示，获取满足需求的结果
- 提示词不在多，清晰、准确、简短、层次更有效
- AI可以协助完成你不熟悉的需求，然而如果希望更有效的结果，必须专业的基础知识
- 使用成熟工具，避免闭门造车，利用AI辅助，提升效率和结果展示
以非开发者用户角色、以聊天的方式进行代码开发，使用Cursor IDE环境
-
安装Cursor
-
New Chat
-
开启聊天编程模式
- 提问1：
我有一些图片文件
- 希望能够开发一个工具识别图片中的文字
- python挺流行，希望使用它来开发
- 需要图形界面，这样好操作一些，网上推荐使用QT，美观和扩展性更好
请依据以上需求，推荐最佳的开发环境、所需开发工具。
最终结果以表格形式输出，表头：环境、工具、优势/劣势
- 提问1-1：表格格式显示的不友好，请重新输出 -- 格式输出混乱，重新提问
- 提问1-2：目前已有python3.13环境，OCR引擎更倾向使用paddler，请据此重新生成以上问题结果
- 提问1-3：还需要uv需拟环境，以方便打包及模块版本控制，据此重新整理最新结果 -- 补充提问遗漏
- 提问1-4：总结以上输出，说明最终开发所需最佳的环境、语言、引入模块
python- 开发环境：Python 3.13 官方发行版，使用 uv 管理虚拟环境与依赖，配合 PyCharm Professional 或 VS Code 作为主要 IDE，并通过 Git + GitHub/GitLab 做版本控制。 - 核心语言：Python（3.13），结合 uv 提供的虚拟环境快速创建与锁定依赖。 - 关键模块与库：基于 PaddleOCR（含 PaddlePaddle）完成文字识别；界面层使用 Qt 6 搭配 PySide6（或 PyQt6）；图像处理辅助可引入 pillow 与 opencv-python；部署阶段利用 PyInstaller/cx_Freeze 生成可执行程序。 - 提问1：
| 环境 | 工具 | 优势/劣势 |
|---|---|---|
| 开发语言与运行环境 | Python 3.13（官方发行版） | 优势：提供最新语法特性与性能优化，兼容主流第三方库；配合 venv 或 uv 可快速创建隔离环境。<br>劣势：个别依赖可能尚未及时适配，需要关注兼容性更新。 |
| 虚拟环境与依赖管理 | uv（含虚拟环境管理与包安装） | 优势：创建与切换虚拟环境速度快；支持锁文件便于固定依赖版本；内置包安装加速（含镜像配置），适合打包前统一依赖。<br>劣势：生态相对新，部分教程与插件支持少于 pip/Poetry；团队成员需熟悉新工具。 |
| 包管理 | pip（配合 uv pip 或系统 pip）、Poetry 备选 | 优势：可安装 pillow、opencv-python、paddleocr、PyQt5/6 等必要依赖；Poetry 提供锁文件和脚本管理，便于多人协作。<br>劣势：国内下载可能受限，需要配置镜像；Poetry 初期配置与学习成本略高。 |
| OCR 引擎 | PaddleOCR（基于 PaddlePaddle） | 优势：深度学习模型，识别率高，支持中英文及多语种复杂排版；提供预训练模型与推理 API，扩展能力强。<br>劣势：模型文件较大，需同时部署 PaddlePaddle；GPU 加速需额外配置驱动与依赖。 |
| GUI 框架 | Qt 6 + PySide6（或 PyQt6） | 优势：跨平台、界面美观；Qt Designer 支持拖拽式界面设计；PySide6 为官方绑定，商业授权更友好。<br>劣势：安装体积大，学习曲线相对 Tkinter 更陡；打包需携带 Qt 运行库与资源。 |
| IDE / 编辑器 | PyCharm Professional 或 Visual Studio Code | 优势：PyCharm 提供完善的 Python 调试、虚拟环境与 Qt 插件支持；VS Code 轻量、扩展丰富（Python、Qt for Python、Git），适合与 uv 配合。<br>劣势：PyCharm 全功能需付费；VS Code 需自行配置扩展及调试任务。 |
| 打包与发布 | PyInstaller 或 cx_Freeze（结合 uv 锁定环境） | 优势：可将 Python+Qt+PaddleOCR 应用打包为独立可执行文件，uv 的锁文件有助于复现依赖版本；PyInstaller 对常见库支持成熟。<br>劣势：打包产物体积大；需处理 PaddleOCR 模型与 Qt 资源路径，可能编写自定义 hook。 |
| 版本控制 | Git 搭配 GitHub / GitLab | 优势：便于协作、代码审查与版本回退；结合 CI/CD 可自动测试与构建打包。<br>劣势：需掌握 Git 基本操作；私有仓库可能涉及费用或自建服务。 |
-
提问 2：最终选型为 python3.13 + uv + pyqt6 + paddler / pillow / opencv，请确认是否可以满足开发要求
-
提问 3：OK， 那么请指导我一步步的完成开发环境的构建，或者自动安装所需开发环境
-
提问 3-1：请先检查当前python版本，如果不满足python3.13，请自动安装
python
当前环境已是 `Python 3.13.7`，满足要求，无需额外安装。下一步可以继续使用 `uv` 创建虚拟环境并安装后续依赖。
- 提问 3-2： 请先检查uv状态，如无uv环境，请自动安装
python
已经安装 uv 0.8.13，状态正常，可以直接用于后续虚拟环境与依赖管理。需要我继续创建环境或安装依赖吗？
- 提问 3-3：是的，请继续创建环境、安装依赖
python
- 已用 uv venv .venv 创建虚拟环境，并通过 uv pip install --python .\.venv\Scripts\python.exe ... 安装 pyqt6、paddleocr、pillow、opencv-python 等核心依赖，环境就绪。
- PowerShell 默认执行策略阻止直接运行 Activate.ps1，可改用 Set-ExecutionPolicy RemoteSigned（管理员）或直接使用 uv run python app.py / .\.venv\Scripts\python.exe 方式启动项目。
- 如需继续打包流程，可在该环境中追加安装 pyinstaller 等工具；建议后续生成 pyproject.toml / 锁文件以便团队协作。
-
提问 3-4：暂不需要安装其他工具。请直接输出python, uv, paddle, pyqt 及其他安装工具版本，确认当前环境状态
-
提问 3-5：暂不需要安装其他工具。请直接显示python, uv, paddle, pyqt 及其他安装工具的版本，确认当前环境状态
python
# python --version → Python 3.13.7
# uv --version → uv 0.8.13 (ede75fe62 2025-08-21)
# paddleocr → 3.3.1（位于 .venv\Lib\site-packages，但未检测到 paddlepaddle 核心库，如需实际推理请后续按需安装 CPU/GPU 版本）
# pyqt6 → 6.10.0
# pillow → 12.0.0
# opencv-python → 4.12.0.88
当前虚拟环境已安装上述依赖，建议在开始编码前确认是否还需补充 paddlepaddle 或其他组件，然后再进行开发。
- 提问 3-6：请执行pip list命令，并显示结果
python
如需完整列表或导出需求文件，可告知我下一步操作。
- 提问 3-7：请显示完整列表 -- 安装的工具如此之多，每一种都需要？待验证。可以生成requirement文件。。。
python
Package Version
--------------------- -----------
aistudio-sdk 0.3.8
annotated-types 0.7.0
anyio 4.11.0
bce-python-sdk 0.9.52
certifi 2025.11.12
chardet 5.2.0
charset-normalizer 3.4.4
click 8.3.0
colorama 0.4.6
colorlog 6.10.1
filelock 3.20.0
fsspec 2025.10.0
future 1.0.0
h11 0.16.0
hf-xet 1.2.0
httpcore 1.0.9
httpx 0.28.1
huggingface-hub 1.1.2
idna 3.11
imagesize 1.4.1
modelscope 1.31.0
numpy 2.2.6
opencv-contrib-python 4.10.0.84
opencv-python 4.12.0.88
packaging 25.0
paddleocr 3.3.1
paddlex 3.3.9
pandas 2.3.3
pillow 12.0.0
prettytable 3.16.0
psutil 7.1.3
py-cpuinfo 9.0.0
pyclipper 1.3.0.post6
pycryptodome 3.23.0
pydantic 2.12.4
pydantic-core 2.41.5
pypdfium2 5.0.0
pyqt6 6.10.0
pyqt6-qt6 6.10.0
pyqt6-sip 13.10.2
python-bidi 0.6.7
python-dateutil 2.9.0.post0
pytz 2025.2
pyyaml 6.0.2
requests 2.32.5
ruamel-yaml 0.18.16
ruamel-yaml-clib 0.2.14
setuptools 80.9.0
shapely 2.1.2
shellingham 1.5.4
six 1.17.0
sniffio 1.3.1
tqdm 4.67.1
typer-slim 0.20.0
typing-extensions 4.15.0
typing-inspection 0.4.2
tzdata 2025.2
ujson 5.11.0
urllib3 2.5.0
wcwidth 0.2.14- 提问 4：环境已OK。请初始化项目，开始编码实现需求 -- 此处结果有些混乱，需要重新提问
- 提问 4-1：请初始化uv项目
python
- 已运行 uv init，生成 pyproject.toml、README.md、uv.lock，项目正式纳入 uv 管理。
- 通过 uv add pyqt6 paddleocr pillow opencv-python 将核心依赖写入 pyproject.toml 并锁定版本。
dependencies = [
"opencv-python>=4.12.0.88",
"paddleocr>=3.3.1",
"pillow>=12.0.0",
"pyqt6>=6.10.0",
]
```
- 当前目录结构：`main.py`、`pyproject.toml`、`uv.lock`、空 `README.md`。后续可完善 README 并继续实现/测试 OCR 功能。
- 当前目录结构：main.py、pyproject.toml、uv.lock、空 README.md。后续可完善 README 并继续实现/测试 OCR 功能。
- 提问 4-2：请按以下需求描述，在当前环境下完成代码开发
|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| - 系统名称："图片文字识别系统" - GUI界面大小：默认大小1200*900 - GUI分为 3 部分：上部功能区、中间图片加载及文字显示区、底部状态显示区。 > 上部功能区（对象、属性、行为Action）： 1) "选择图片" 圆角按钮（宽200，底色淡蓝） 点击"选择图片"后，显示图片文件选择框，可选图片类型: jpg, bmp, png 2) 图片文件路径文本框（宽200，不可编辑） 点击"选择图片"后，显示图片文件路径及文件名 3) "选择区域" 圆角按钮（宽150） 点击"选择区域"后，可在原始图片框中画出一个矩形框，用来设定要识别的图像大小，默认大小为整个图片 4) "缩放" 圆角按钮（宽150） 点击"缩放"后，可对原始图片进行放大或缩小操作 5) "开始识别" 圆角按钮（宽200，底色淡蓝） 点击"开始识别"后，调用paddle模块识别原始图像中所有文字，显示在图片文字识别显示区域；状态栏显示图片文字识别进度 6) "文字编辑" 圆角按钮（宽150） -- 暂不实现（直接可编辑） 点击"文字编辑"后，可对图片文字识别显示不区域的文字进行编辑 7) "保存格式" 下拉框（图片、Txt、图片&Txt） --- 暂不实现 选择识别文字的保存的格式：图片（识别文字显示在原始图片，格式与原始图片一致）、Txt（识别文字保存为Txt格式）-- 暂不实现 8) "保存文字" 圆角按钮（宽200，底色淡蓝） 点击"保存文字"后，将图片文字识别显示区域的文字保存在图片同一目录下，命名为 图片名-reg.txt > 中间图片显示区： 1）左侧，原始图片显示 区域（黑色边框，大小400*300） 2）中间，分隔线，可调整左右区域大小 3）右侧 图片文字识别显示 区域（黑色边框，大小400*300） > 底部状态栏：显示图片文字识别进度 及选中功能 -- 暂不实现 > 根据实际需要进行界面优化，代码优化 |
python
Summary
- Rebuilt main.py into a full PyQt6 desktop app "图片文字识别系统"，包含功能工具条、可缩放/可框选的图片视图、文本显示区和状态栏。
- 新增 ImageViewer 类支持橡皮筋选区、缩放（放大/缩小/重置）与默认全图识别区域；集成 PaddleOCR 识别流程并支持局部裁剪。
- 实现"选择图片""选择区域""缩放""开始识别""保存文字"等功能按钮及保存为同目录 *-reg.txt，同时保留"文字编辑""保存格式"预留行为。
- 提问 4-2：请按以下需求描述，在当前环境下完成代码开发
作为Python + PyQT6开发专家，请按以下表格所述，构建GUI程序界面，并实现功能；优化代码，优化界面
|-----|----------|-------|-----------------------------------|------------------------------------|------|------------|
| 位置 | 名称 | 类型 | 属性 | 事件 | GUI？ | 功能？ |
| 标题栏 | 图像文字识别系统 | 标题 | 长：1200 高：900 | | 是 | 是 |
| 第1层 | 打开 | 按钮 | 长：200 高：50 圆角矩形 背景浅蓝色 宋体，10号 居中对齐 | 点击后选择图像文件 | 是 | 是 全局变更使用错误 |
| 第1层 | 图像文件路径 | 输入框 | 长：400 高：50 宋体，10号 不可编辑 | 显示打开图像的文件全路径 | 是 | 是 |
| 第1层 | 选择区域 | 按钮 | 长：200 高：50 圆角矩形 宋体，10号 居中对齐 | 选择图像指定区域显示，并按操作显示文字 | 是 | 否 |
| 第1层 | 左旋 | 按钮 | 长：200 高：50 圆角矩形 宋体，10号 居中对齐 | 左旋90度 | 是 | 是 |
| 第1层 | 右旋 | 按钮 | 长：200 高：50 圆角矩形 宋体，10号 居中对齐 | 右旋90度 | 是 | 是 |
| 第1层 | 缩放 | 滑动条 | 长：200 高：50 圆角矩形 宋体，10号 居中对齐 | 左右滑动，图像进行缩小、放大显示 | 是 | 是 |
| 第1层 | 开始识别 | 按钮 | 长：200 高：50 圆角矩形 背景浅蓝色 宋体，10号 居中对齐 | 识别原始图片显示框中的文字内容 | 是 | 是 |
| 第1层 | 保存 | 按钮 | 长：200 高：50 圆角矩形 背景浅蓝色 宋体，10号 居中对齐 | 保存文字识别文本框中的文字显示，文件名为 原始图片名+reg.txt | 是 | 是 有错误 |
| 第2层 | 原始图片 | 显示框 | 长：600 高：600 | 显示原始图片 | 是 | 是 有错误 |
| 第2层 | 文字识别 | 多行文本框 | 长：600 高：600 宋体，10号 居上、居左对齐 可编辑 | 显示原始图片中识别的文字信息，格式排列与原始图片中文字一致 | 是 | 否 加入提示词 |
| 第3层 | 状态 | 状态栏 | | 显示系统操作状态 |
- 提问 4-2：请按以下需求描述，在当前环境下完成代码开发
|----------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------|
| 
| 
|
- 提问 4-3：请确认并修正以下问题
-
界面整体大小 1200*600
-
imageviewer大小600*600，添加边框
-
使用paddleocr，不使用paddlepaddle
** 到目前为止，整体的GUI界面已按要求实现，然面核心的图像识别仍不能正常运行
- 4-4：手工修正了以下错误
-
缺少必要的模块：no module named paddle --> uv add paddlepaddle
-
sorted_lines = sorted(page, key=lambda x: x[0][0][1] if x[0] else 0) --> paddleocr识别后返回包含 12上字典元素的列表，key为'rec_texts'
- 打开文件夹（File -> Open Folder）: cursor/RegPic
- 打开终端（View -> Terminal）
- New Chat
开发者角色，以较专业的方式尝试一步步提问，Cursor给出一步步的指导，并辅助 Run 直接生成代码
|----------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------|
| 提问：显示当前python版本 ||
| python --version Python 3.13.7 ||
|  ||
| 提问：显示当前uv版本，如未检测到uv，请直接安装并显示安装步骤 ||
| uv --version uv 0.8.13 (ede75fe62 2025-08-21) ||
| 
||
| 提问：在当前文件夹下创建uv虚拟环境 ||
| uv venv Using CPython 3.13.7 interpreter at: C:\\Python313\\python.exe Creating virtual environment at: .venv Activate with: .venv\\Scripts\\activate ||
|  |  |
| 提问：激活当前venv环境，并在terminal终端中显示当前venv环境 ||
| .\.venv\Scripts\Activate.ps1 ||
| 
||
| 提问：当前环境下，初始化项目 ||
| $ uv init ||
| 
| 
|
| 提问：配置依赖库镜像文件 uv.toml，加速下载，url为"https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple" ||
| # 未能理解提问，输出结果无法应用 ||
参考：