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课程内容

251225 - Deepseek AI文本语音图片视频问食 + Odoo内部user私域获客销售的Commission链接模块开发

我目前在AWS的EC2 UBUNTU INSTANCE上部署了我的ODOO网站，这个EC2 INSTANCE是T3 LARGE的，我现在设想制作一个ODOO的自己开发的ADD-ON，这个模块需要具备如下AI的功能：即ODOO的SIGN IN客人通过这个模块的界面，或通过输入文字，或通过输入语音，或通过拍照/上传照片，把客人一餐摄入的食物清单或照片导入之后，这个APP可以自己计算并输出显示这一餐包含的：蛋白质，脂肪，总热量，以及这一餐摄入食物的糖脂代谢能量之比。请问以下：这一要求之下，1.我的这个ODOO部署的AWS EC2 INSTANCE需要至少从T3 LARGE变换为哪一类具备AI功能的类别，以满足我上述设想的最低要求，2.这个新AI INSTANCE的价格估计是多少US$/minute？

我来分步分析你的需求，并提供AWS EC2实例选型与成本估算。

1. 功能需求分析

你需要一个Odoo模块，实现以下AI功能：

文本分析：解析用户输入的食物文字清单（类似你之前的问题）
语音识别：将语音转换为文本食物清单
图像识别：从照片中识别食物种类与份量
营养计算引擎：根据识别结果计算蛋白质、脂肪、总热量、糖脂代谢能量比

AI技术栈需求：

语音转文本（Speech-to-Text）：可用外部API（如AWS Transcribe）或本地模型（如Whisper）
图像识别（Food Detection）：需要目标检测与分类模型（如基于CNN或ViT的专用食物模型）
文本解析（NER/信息提取）：提取食物名称和重量
营养数据库查询：本地或外部API（如USDA数据库）

考虑到你希望集成在Odoo中，且可能希望数据隐私/低成本，有两种架构选择：

全本地部署：在EC2上部署所有AI模型
混合架构：使用AWS托管AI服务（如Rekognition、Transcribe）+ 本地计算

如果你追求最小化外部依赖，本地部署需要GPU实例来支持图像识别（尤其是实时照片分析）。

2. 实例选型建议

T3 Large（当前配置）：

2 vCPU，8 GiB内存
仅适用于Odoo应用服务器，无法有效运行现代视觉AI模型

最低AI功能实例要求（针对本地部署图像识别+语音识别）：

图像识别模型：如YOLOv8n（食物检测）或EfficientNet分类，需要GPU加速才能在合理时间内（<3秒）完成推理
语音识别：Whisper small模型可在CPU上运行，但较慢；推荐GPU加速
文本解析：可在CPU运行

推荐起步方案：

选择 GPU实例 用于推理
AWS EC2 G4dn.xlarge：
- 4 vCPU，16 GiB内存
- 1 x NVIDIA T4 GPU（16 GiB显存）
- 足够运行多个轻量级模型（食物检测+Whisper small）
如果照片识别要求高精度且需识别份量，可能需要更大的GPU内存。

3. 成本估算（按需定价，美国东部 us-east-1）

G4dn.xlarge：

按需价格：约 $0.526/小时 ≈ $0.00877/分钟
每月连续运行：~ $378

注意：如果选择 G5g.xlarge（AWS Graviton + 小型GPU） 可能更便宜，但生态兼容性需测试。

如果不需要24/7运行GPU，可以采用：

主要Odoo运行在T3 Large
AI模块调用另一个GPU实例（如G4dn.xlarge），仅在需要时启动（通过队列异步处理），可大幅降低成本。

4. 替代方案：使用AWS托管AI服务

如果你不想管理模型部署：

图像识别：AWS Rekognition（自定义标签训练食物模型）
语音识别：AWS Transcribe
文本分析：Comprehend（或自己写规则解析）

成本：

Rekognition：每张图分析约 $0.001 - $0.01（取决于定制模型）
Transcribe：$0.024/分钟音频
这样可能无需GPU实例，Odoo服务器保持T3 Large即可，通过API调用托管服务。

但自定义食物识别需要训练Rekognition自定义标签模型，训练和存储有额外成本。

5. 最低可行架构推荐

选项A（全本地，最低成本GPU）：

Odoo应用服务器：保持T3 Large
AI推理服务器：G4dn.xlarge（可自动启停，仅当有请求时运行）
总成本：T3 Large（~$0.0832/小时） + G4dn.xlarge（按需$0.526/小时，但假设每天只运行4小时）→ 每月约 $0.0832*24*30 + $0.526*4*30 ≈ $60 + $63 ≈ $123/月

选项B（混合，使用托管服务）：

无需GPU实例
成本 = T3 Large + AWS AI服务用量（假设每天100次请求：Rekognition $0.1 + Transcribe $0.24）→ 约 $60 + $10/月 = $70/月，但初始训练Rekognition模型需要一次性成本（约$几百）和持续存储费用。

6. 结论建议

短期MVP：先用选项B（AWS托管服务），快速验证功能，无需管理GPU，Odoo实例保持T3 Large不变。
长期/高用量：采用选项A（G4dn.xlarge单独推理服务器），成本可控，数据隐私更好。
GPU实例单价：G4dn.xlarge 约 $0.00877/分钟（按需）。
最低AI实例：若坚持一个实例同时运行Odoo+AI，推荐至少 G4dn.xlarge（或同级别带T4 GPU的实例）。

如果你能提供预估的每日用户请求量（照片/语音分析次数），我可以给出更精确的成本模型。

请重新从最基础最根本的起点上来建议一下我的其他可能的架构：我保持使用目前的EC2 INSTANCE，我要求实现的这些AI功能，包括文本输入，语音输入，图像识别，已经后端的计算，是否可以借用比如DEEPSEEK的能力，比如我有DEEPSEEK的付费账户，这样我只需要考虑在ODOO目前T3 LARGE上面部署一个输入和输出的模块，这个模块和DEEPSEEK我的账户连接来实现上述AI的功能？这可能吗？比较一下优劣，并请详述此设想的架构及其细节

非常好的思路！利用DeepSeek的API来实现这些AI功能，确实是一个优雅且成本效益高的方案。让我为你详细分析这个架构。

1. 可行性分析

完全可行！ DeepSeek的API能力覆盖了你的所有需求：

文本理解：可以解析自然语言描述的食物清单
图像识别：支持上传图片进行分析（包括食物识别）
语音处理：需要先将语音转为文本（可通过前端JS或简单服务完成），然后发送给DeepSeek
计算能力：DeepSeek具备强大的推理和计算能力，可以执行营养计算

2. 架构设计

整体架构图

text

用户浏览器/移动端
     ↓
Odoo前端模块
     ↓ （HTTP请求）
Odoo后端Python模块（T3 Large上运行）
     ↓ （API调用）
DeepSeek API（cloud.deepseek.com）
     ↓
Odoo后端接收响应 → 解析 → 存储 → 展示结果

详细组件说明

A. Odoo前端模块（Web界面）

文本输入区：多行文本框供用户输入食物清单
语音输入：集成浏览器Web Speech API或第三方录音组件
- 录音 → 前端JS直接发送到DeepSeek API（需考虑跨域问题）
- 或先录音，上传到Odoo，由Odoo后端转发给DeepSeek
图片上传：文件上传组件，支持拍照或选择图片
结果显示：卡片式展示蛋白质、脂肪、热量、糖脂代谢比

B. Odoo后端模块（Python）

python

# 伪代码结构
class FoodAnalysis(models.Model):
    _name = 'food.analysis.module'
    
    def analyze_food(self, input_type, content):
        """
        input_type: 'text' | 'image' | 'audio'
        content: 文本/Base64图片/音频文件路径
        """
        # 1. 构建DeepSeek API请求
        messages = [
            {
                "role": "system",
                "content": """你是一个专业营养师。请分析用户提供的食物信息，返回JSON格式：
                {
                    "foods": [{"name": "苹果", "quantity": "150g"}, ...],
                    "nutrition": {
                        "total_calories": 1045,
                        "protein_g": 36.3,
                        "fat_g": 73.2,
                        "carbohydrates_g": 71.8,
                        "energy_ratio": {"sugar_metabolism": 33, "fat_metabolism": 67}
                    },
                    "analysis": "简要分析文本"
                }
                只返回JSON，不要额外说明。"""
            },
            {
                "role": "user",
                "content": content  # 文本或图片Base64
            }
        ]
        
        # 2. 调用DeepSeek API
        response = requests.post(
            "https://api.deepseek.com/chat/completions",
            headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
            json={
                "model": "deepseek-chat",
                "messages": messages,
                "max_tokens": 2000
            }
        )
        
        # 3. 解析并存储结果
        return self._parse_response(response.json())

C. 处理流程

text

1. 用户上传图片/语音/文本
2. Odoo前端发送到后端端点
3. Odoo后端准备API请求：
   - 文本：直接发送
   - 图片：转换为Base64，添加前缀 "data:image/jpeg;base64,"
   - 语音：先本地Whisper转换或直接发送（如DeepSeek支持音频）
4. 调用DeepSeek API
5. 解析返回的JSON
6. 存入Odoo数据库并返回给前端

3. 优势和劣势比较

优势 ✅

优势	说明
成本极低	无需GPU实例，T3 Large完全足够。DeepSeek API成本远低于运行GPU实例
部署简单	只需开发Odoo模块，无需维护AI模型、CUDA环境等
更新无忧	DeepSeek持续改进模型，你自动获得能力提升
功能全面	一个API解决所有问题（文本+视觉+分析）
可扩展性	轻松支持多语言、新食物类型等
精度较高	DeepSeek大模型在理解上下文方面优于专用小模型

劣势 ❌

劣势	说明	缓解方案
依赖网络	必须稳定访问DeepSeek API	实现重试机制和离线提示
数据隐私	食物图片/数据发送到第三方	评估合规性，可对敏感数据匿名化
API延迟	网络往返时间+推理时间（~2-5秒）	前端显示加载状态，异步处理
成本不可控	API按token计费，用量大增时费用上升	设置用量监控和限制
格式约束	需确保API返回稳定JSON格式	完善提示工程和错误处理

4. 成本估算

DeepSeek API成本（假设定价类似GPT-4V）

文本分析：每1000 tokens约$0.01-0.03
图片分析：可能额外计费（如每张$0.01-0.05）

你的用例估算：

每张图片：~500 tokens + 图片费用 ≈ $0.02-0.08
每日100次分析：$2-8/天 ≈ $60-240/月
远低于G4dn.xlarge的$378/月（24/7运行）

EC2成本：

保持T3 Large不变：$0.0832/小时 ≈ $60/月

总成本：$120-300/月（按实际用量浮动）

5. 具体实现步骤

步骤1：创建DeepSeek API密钥

登录DeepSeek平台
创建付费账户，获取API密钥

步骤2：开发Odoo模块

xml

<!-- 模块结构 -->
food_analysis/
├── __init__.py
├── __manifest__.py
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── food_analysis.py  # 主模型和业务逻辑
├── controllers/
│   ├── __init__.py
│   └── main.py  # Web控制器处理上传
├── views/
│   ├── templates.xml  # QWeb模板
│   └── views.xml  # 界面定义
└── static/
    └── src/js/  # 前端JS组件

步骤3：核心API调用代码

python

# models/food_analysis.py
import base64
import json
import requests
from odoo import models, fields, api

class FoodAnalysis(models.Model):
    _name = 'food.analysis.record'
    
    # 字段定义...
    
    def call_deepseek_api(self, messages, image_base64=None):
        api_key = self.env['ir.config_parameter'].get_param('deepseek.api_key')
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        payload = {
            "model": "deepseek-chat",
            "messages": messages,
            "max_tokens": 2000,
            "temperature": 0.1  # 低随机性确保格式稳定
        }
        
        try:
            response = requests.post(
                "https://api.deepseek.com/chat/completions",
                headers=headers,
                json=payload,
                timeout=30
            )
            return response.json()
        except Exception as e:
            # 错误处理
            return {"error": str(e)}
    
    def analyze_image(self, image_data):
        # 图片转Base64
        image_b64 = base64.b64encode(image_data).decode('utf-8')
        
        messages = [
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {"type": "text", "text": "分析这张图片中的食物，估算份量"},
                    {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_b64}"}}
                ]
            }
        ]
        
        return self.call_deepseek_api(messages)

步骤4：提示工程优化

python

SYSTEM_PROMPT = """你是一个专业营养师和食物识别专家。请按以下步骤分析：
1. 识别所有食物和饮料
2. 估算每种食物的重量（以克为单位）
3. 查询标准营养数据库计算：
   - 总热量（千卡）
   - 蛋白质总量（克）
   - 脂肪总量（克）
   - 碳水化合物总量（克）
4. 计算糖代谢与脂代谢能量比（假设蛋白质50%走糖异生）
5. 返回严格JSON格式：
{
  "food_items": [{"name": "食物名", "estimated_weight_g": 数量}],
  "nutrition": {
    "total_calories": 数字,
    "protein_g": 数字,
    "fat_g": 数字,
    "carbs_g": 数字,
    "energy_ratio": {"sugar_metabolism_%": 数字, "fat_metabolism_%": 数字}
  },
  "confidence_score": 0-1之间的数字
}
不要包含任何额外文本。"""

6. 建议与最佳实践

实施建议：

分阶段开发：
- Phase 1：文本输入+DeepSeek API
- Phase 2：增加图片上传
- Phase 3：集成语音输入（可先用浏览器API录音转文本）
缓存策略：
- 相同食物组合的结果可缓存
- 使用Redis或数据库缓存减少API调用
监控：
- 监控API使用量和成本
- 设置每日/每月限额
- 记录分析准确率供优化
用户体验：
- 添加加载动画
- 提供手动修正界面（用户可调整识别结果）
- 保存历史记录和趋势分析

7. 最终结论

强烈推荐使用DeepSeek API方案。对于你的需求，这是：

最经济：无需升级EC2实例
最快上线：2-4周可开发出MVP
最省心：无需维护AI基础设施
最灵活：易于迭代和改进

启动预算估算：

开发时间：80-120小时（外包或自己开发）
月度运营：$100-300（EC2 + DeepSeek API）
可立即开始，无需复杂基础设施准备

这个架构让你能够专注于用户体验和业务逻辑，而不是AI模型训练和部署的复杂性。

This response is AI-generated, for reference only.

我的ODOO有10个INTERNAL USERS，是我的内部员工，他们各自在自己的微信中通过短视频和直播获客（公域获客），然后他们各自导入这些外部的CUSTOMERS进入我的这个ODOO私域来进入收费的COURSES和SUBSCRIPTION，请问如何在ODOO上设置或需要何种第三方的模块，以使这10个我INTERNAL USERS各自收到其导入的外部CUSTOMERS付费之后该得的COMMISSION？这个COMMISSION应该在哪里设置呢？

在Odoo中为你内部员工设置基于客户付费的佣金系统，需要一个完整的销售佣金管理方案。以下是详细实现路径：

1. Odoo内置功能 vs 第三方模块

内置功能（基本但有限）

Odoo社区版和企业版都内置了销售佣金功能，但需要配置：

销售人员字段：每个客户（res.partner）可分配销售员
佣金规则：基于销售订单的佣金计算
发票支付触发：佣金在发票支付后确认

局限性：

不支持多渠道获客追踪（微信/短视频/直播）
不支持复杂的分层/阶梯佣金
报表功能有限

推荐方案：第三方模块组合

建议使用 Odoo社区版 + 第三方模块，成本低且功能强大。

2. 推荐模块组合

核心模块：Sales Commission

推荐模块："Sales Commission" by OCA (Odoo Community Association)

GitHub: https://github.com/OCA/commission
功能完整，开源免费
支持多种佣金类型（固定百分比、阶梯、固定金额等）
支持按产品/产品类别设置不同佣金率
可配置佣金结算周期

关键功能：

佣金规则：可基于销售人员、产品类别、销售额度设置
结算管理：按月/季度结算佣金
报表：详细的佣金报表和看板
工作流：草稿 → 待结算 → 已支付

补充模块：UTM（营销活动追踪）

Odoo内置UTM（Urchin Tracking Module） 可追踪客户来源：

每个销售员获得独特的跟踪链接
可追踪微信、短视频、直播等不同渠道
自动关联客户与销售员

支付集成模块

如需自动关联支付和佣金，考虑：

Odoo Payment Acquirers（已内置）
或第三方支付网关模块（如Stripe、支付宝集成）

3. 具体配置步骤

步骤1：安装必要模块

bash

# 如果使用Docker部署
docker-compose exec odoo pip3 install odoo-addon-commission

或在Odoo应用商店搜索安装：

sales_commission（OCA版本）
utm（通常已安装）

步骤2：配置销售人员

text

设置 → 用户 → 选择每个内部员工用户 → 勾选"是销售员"
设置 → 销售人员 → 为每个员工创建销售员记录

步骤3：设置佣金规则

text

佣金模块 → 佣金规则 → 创建规则

示例规则设置：

规则名称：课程销售佣金
佣金类型：百分比
比例：10%（举例）
适用范围：特定产品（你的课程/订阅）
生效条件：发票已支付
分配方式：100%给销售员

步骤4：配置客户来源追踪

text

市场营销 → 活动 → 创建UTM活动

为每个销售员创建：

活动："销售员A的微信获客"
来源："微信短视频"
媒介："直播"
生成唯一链接给销售员使用

步骤5：关联销售与佣金

text

销售 → 报价单 → 创建报价时选择：
- 销售人员：自动从客户记录带出
- UTM：自动记录客户来源

发票 → 当发票标记为已支付时：
- 自动生成佣金记录

步骤6：佣金结算流程

text

佣金模块 → 佣金结算：
1. 按月生成结算单
2. 财务审核
3. 标记为已支付
4. 生成会计凭证（可选）

4. 佣金计算逻辑定制

如果需要更复杂的规则，可自定义Python代码：

python

# 自定义佣金规则示例（高级需求时）
class CustomCommissionRule(models.Model):
    _inherit = 'commission.rule'
    
    def _compute_commission(self, commission):
        # 基础佣金
        base_commission = super()._compute_commission(commission)
        
        # 额外逻辑：新客户奖励
        partner = commission.invoice_id.partner_id
        if partner.create_date > fields.Date.today() - timedelta(days=30):
            base_commission *= 1.2  # 新客户额外20%
        
        # 阶梯佣金：销售额越高比例越高
        total_sales = self._get_salesperson_total(commission.salesperson_id)
        if total_sales > 10000:
            base_commission *= 1.1
        
        return base_commission

5. 完整架构设计

text

微信/短视频/直播获客
       ↓
销售员分享带UTM参数的链接
       ↓
客户点击链接进入Odoo网站
       ↓
自动创建客户记录，关联销售员和UTM
       ↓
客户购买课程/订阅
       ↓
生成销售订单 → 发票
       ↓
客户支付发票
       ↓
✅ 触发佣金计算
       ↓
佣金记录生成（状态：待结算）
       ↓
月末结算 → 支付 → 状态：已支付
       ↓
销售员在门户查看佣金报表

6. 仪表板和报表

销售员门户视图

xml

<!-- 自定义门户模板 -->
<template id="commission_portal" inherit_id="portal.portal_my_home">
    <xpath expr="//div[@class='o_portal']" position="inside">
        <div class="container">
            <h2>我的佣金</h2>
            <div class="row">
                <div class="col-md-3">
                    <div class="card">
                        <div class="card-body">
                            <h5>本月佣金</h5>
                            <h3>¥<t t-esc="current_month_commission"/></h3>
                        </div>
                    </div>
                </div>
                <div class="col-md-3">
                    <div class="card">
                        <div class="card-body">
                            <h5>待结算</h5>
                            <h3>¥<t t-esc="pending_commission"/></h3>
                        </div>
                    </div>
                </div>
                <!-- 更多统计 -->
            </div>
        </div>
    </xpath>
</template>

管理仪表板

text

销售佣金 → 看板视图：
- 按销售员分组
- 按时间筛选
- 导出报表
- 佣金趋势图

7. 推荐第三方模块列表

模块名称	功能	价格	备注
Sales Commission (OCA)	基础佣金管理	免费	开源，社区维护
Advanced Commission Rules	复杂佣金规则	€50-200	更多条件选项
Commission Payout	佣金支付管理	€30-100	集成支付网关
Sales Attribution	多渠道归因	€100-300	精确追踪来源
Subscription Commission	订阅专用	€80-150	处理续费佣金

总成本估算：免费（仅用OCA模块）到 €500（全套高级模块）

8. 实施建议时间表

第一周：

安装和配置OCA销售佣金模块
设置销售员和基础佣金规则
培训销售员使用UTM链接

第二周：

测试完整流程：获客 → 购买 → 佣金计算
调整佣金规则
设置销售员门户视图

第三周：

运行第一个结算周期
收集反馈，优化规则
添加额外报表

9. 最佳实践建议

透明化：让销售员随时查看自己的佣金计算
及时结算：建议每月10日前结算上月佣金
梯度激励：设置阶梯佣金鼓励高绩效
新客奖励：为新客户设置更高佣金率
防作弊机制：监控异常订单，避免内部刷单
合规处理：咨询会计师处理佣金税务问题

10. 简单起步方案

如果希望最简单开始：

仅用Odoo内置功能：
text

设置 → 配置 → 销售 → 启用"销售人员佣金"

手动计算（初期客户少时可行）：
- 每月导出销售报表
- Excel计算每人佣金
- 手工创建"供应商账单"支付佣金

最终推荐：使用 OCA的Sales Commission模块 + Odoo内置UTM，这个组合：

✅ 完全免费
✅ 功能足够
✅ 社区支持好
✅ 易于定制

需要帮助实施时，我可以提供具体的配置截图和代码片段。

MVP的英文全称

MVP 的英文全称是 Minimum Viable Product。

中文翻译：最小可行产品

核心概念解释：

MVP是精益创业和产品开发中的核心概念，指用最少的资源开发出具备核心功能的产品版本，目的是快速投放市场，收集真实用户反馈，验证产品假设，并作为未来迭代开发的基础。

关键特征：

✅ 包含核心价值功能：能解决用户最根本的问题
✅ 足够简化：剔除所有非必要功能和优化
✅ 快速验证：目的是测试市场反应，而非追求完美
✅ 迭代基础：根据反馈持续改进

例子：

Dropbox的MVP：一个简单的演示视频，验证用户对云存储的需求
Airbnb的MVP：创始人在自己公寓放上气垫床并提供早餐的简单网站
你的Odoo食品分析模块MVP：可能只是一个文本输入界面调用DeepSeek API，先不开发语音和图片功能

This response is AI-generated, for reference only.

请再次澄清：在上述“实施建议”中，你提到：分阶段开发： Phase 1：文本输入+DeepSeek API Phase 2：增加图片上传 Phase 3：集成语音输入（可先用浏览器API录音转文本），然后在“最终结论”中，你提到：最快上线：2-4周可开发出MVP，以及：开发时间：80-120小时，这个意思是：PHASE 1+2+3一起开发的化。最快2-4周上线，总开发时间80-120小时，这样理解对吗？如果这样理解是对的化，单独开发PHASE 1预计需要多少开发时间？

我们来澄清一下这个时间估算。

一、理解正确

你的理解是对的：

“2-4周可开发出MVP” 和 “80-120小时开发时间” 指的是：

包含Phase 1+2+3的完整MVP
即一个具备文本+图片+语音（基础版） 三种输入方式的食品分析模块
在Odoo T3 Large实例上运行，后端调用DeepSeek API

二、各阶段时间分解

Phase 1：纯文本输入版本

核心功能：

Odoo前端：一个简单的文本输入表单
Odoo后端：接收文本，调用DeepSeek API
解析返回的JSON，存储并展示结果

开发时间估算：

前端界面：8-12小时
后端模型和逻辑：10-15小时
DeepSeek API集成：6-10小时
测试和基础优化：4-6小时

总计：28-43小时（约3-5个工作日全职开发）

交付物：一个可用的文本分析模块，用户输入食物文字描述，获得营养分析。

Phase 2：增加图片上传

新增功能：

前端图片上传组件
图片预处理（压缩、格式转换）
Base64编码并发送给DeepSeek视觉API
改进错误处理（图片过大、格式不支持等）

额外开发时间：

前端图片组件：6-10小时
后端图片处理：8-12小时
视觉API集成调整：4-6小时
测试优化：4-6小时

总计：22-34小时

Phase 1+2累计：50-77小时（约6-10个工作日）

Phase 3：集成语音输入

方案选择：

方案A（快速）：使用浏览器Web Speech API（免费，但精度一般）
方案B（更好）：集成本地Whisper小型模型或调用DeepSeek音频API（如果支持）

额外开发时间（按方案A）：

前端录音组件：8-12小时
音频处理和发送：6-10小时
界面适配和测试：4-6小时

总计：18-28小时

三、完整时间表（现实情况）

乐观时间表（全职开发）

text

第1周（Phase 1）：
  周一-周三：开发核心功能（28小时）
  周四-周五：测试、部署、用户测试反馈

第2周（Phase 2）：
  周一-周三：增加图片功能（22小时）
  周四-周五：整合测试

第3周（Phase 3）：
  周一-周三：增加语音功能（18小时）
  周四-周五：全功能测试、优化

总计：约68小时开发 + 测试部署 ≈ 3周MVP上线

保守时间表（兼职或有其他任务）

text

第1-2周：Phase 1（文本版本）
第3-4周：Phase 2（图片上传）
第5-6周：Phase 3（语音输入）
总计：6周完整MVP

四、为什么Phase 1可以更快？

极简MVP（1周内上线）：

如果只做绝对核心功能：

一个文本输入框 + 提交按钮
直接调用DeepSeek API（硬编码API密钥）
在页面上简单显示结果（不存数据库）
没有用户账户系统，没有历史记录

这个版本可能只需要15-20小时开发，但：

用户体验简陋
无法扩展
安全性差（API密钥暴露风险）
但能立即验证核心需求

五、建议的启动策略

六、关键时间影响因素

开发者经验：
- 熟悉Odoo开发：时间减少30%
- 熟悉DeepSeek API：时间减少20%
功能范围控制：
- 严格控制“最小可行”范围
- 避免过早优化（如精美的UI、复杂报表）
测试和部署：
- Odoo模块安装/升级的测试时间常被低估
- 生产环境部署和调试可能额外增加10-20小时

七、给你的具体建议

如果你想最快看到效果：

第一周目标：开发一个独立的Python脚本或简单的Flask网页，实现：

输入食物文本
调用DeepSeek API
输出营养分析

这只需要4-8小时，就能验证整个技术路线的可行性。

确认可行后，再花3-5天集成到Odoo中（Phase 1正式版）。

这样2周内你就能拥有一个可用的文本分析模块，然后根据用户反馈决定是否以及何时开发图片和语音功能。

总结：

Phase 1单独：28-43小时（3-5天全职）
完整MVP：80-120小时（2-4周全职）
最快验证：15-20小时超简原型（1周内）

关键是根据你的资源、时间、风险承受度选择合适的起点。

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问食

Completed

251225 - Deepseek AI文本语音图片视频问食 + Odoo内部user私域获客销售的Commission链接模块开发

1. 功能需求分析

2. 实例选型建议

3. 成本估算（按需定价，美国东部 us-east-1）

4. 替代方案：使用AWS托管AI服务

5. 最低可行架构推荐

选项A（全本地，最低成本GPU）：

选项B（混合，使用托管服务）：

6. 结论建议

1. 可行性分析

2. 架构设计

整体架构图

详细组件说明

A. Odoo前端模块（Web界面）

B. Odoo后端模块（Python）

C. 处理流程

3. 优势和劣势比较

优势 ✅

劣势 ❌

4. 成本估算

DeepSeek API成本（假设定价类似GPT-4V）

EC2成本：

5. 具体实现步骤

步骤1：创建DeepSeek API密钥

步骤2：开发Odoo模块

步骤3：核心API调用代码

步骤4：提示工程优化

6. 建议与最佳实践

推荐采用此方案的场景：

实施建议：

7. 最终结论

1. Odoo内置功能 vs 第三方模块

内置功能（基本但有限）

推荐方案：第三方模块组合

2. 推荐模块组合

核心模块：Sales Commission

补充模块：UTM（营销活动追踪）

支付集成模块

3. 具体配置步骤

步骤1：安装必要模块

步骤2：配置销售人员

步骤3：设置佣金规则

步骤4：配置客户来源追踪

步骤5：关联销售与佣金

步骤6：佣金结算流程

4. 佣金计算逻辑定制

5. 完整架构设计

6. 仪表板和报表

销售员门户视图

管理仪表板

7. 推荐第三方模块列表

8. 实施建议时间表

9. 最佳实践建议

10. 简单起步方案

一、理解正确

二、各阶段时间分解

Phase 1：纯文本输入版本

Phase 2：增加图片上传

Phase 3：集成语音输入

三、完整时间表（现实情况）

乐观时间表（全职开发）

保守时间表（兼职或有其他任务）

四、为什么Phase 1可以更快？

极简MVP（1周内上线）：

五、建议的启动策略

推荐路径：

六、关键时间影响因素

七、给你的具体建议