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"extensionName": "Claude-Code",
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"runCommandDetails": [
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"command": "rm /home/wei/repo/claude-code/TODO.md",
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"writeFileDetails": [
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"characterCount": 899,
"content": "# 版本需求說明\n\n## 概述\n\n此項目支援不同的程式語言版本，開發者可根據需求選擇適當版本。\n\n## Go 語言版本需求\n\n### 目前設定\n- **最低支援版本**: Go 1.23\n- **設定檔案**: `go.mod`\n- **版本宣告**: `go 1.23`\n\n### 版本決定機制\nGo 版本是在執行 `go mod init` 時決定的，會根據當前安裝的 Go 版本自動設定。如需變更，可直接編輯 `go.mod` 文件。\n\n### Go 版本現況 (2025年8月)\n- **最新穩定版**: Go 1.24.6 (2025-08-06 發布)\n- **包含安全性修復**: database/sql 和 os/exec 套件\n- **開發中版本**: Go 1.25 (實驗性功能包含新的 JSON 實作)\n- **建議生產環境**: Go 1.24.6\n\n## Python 版本需求\n\n### 目前設定\n- **指定版本**: Python 3.10\n- **設定檔案**: `.python-version`\n\n### 其他發現的 Python 版本引用\n在程式碼中發現以下寫死的 Python 版本字串：\n- `pyproject.toml` 第6行: `requires-python = \">=3.12\"`\n- `uv.lock` 第3行: `requires-python = \">=3.12\"`\n\n**注意**: 上述檔案中仍有 Python 3.12+ 的版本需求，可能需要根據實際需求進行調整。\n\n## 工具鏈說明\n\n- **移除工具鏈指定**: 已從 `go.mod` 中移除 `toolchain` 指定，系統將使用預設的 Go 工具鏈\n- **向後相容性**: Go 1.23+ 版本都可以編譯此項目\n\n## 開發者注意事項\n\n1. 確保本機安裝的 Go 版本不低於 1.23\n2. Python 環境設定為 3.10，但部分相依性可能需要更高版本\n3. 如需更新版本需求，請同時檢查所有相關設定檔案\n4. 建議定期檢查最新版本的安全性修復和功能改進",
"filePath": "/home/wei/repo/claude-code/版本需求說明-繁體中文.md",
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"timestamp": 1756386099481
},
{
"characterCount": 899,
"content": "# 版本需求说明\n\n## 概述\n\n此项目支持不同的程式语言版本，开发者可根据需求选择适当版本。\n\n## Go 语言版本需求\n\n### 当前设置\n- **最低支持版本**: Go 1.23\n- **配置文件**: `go.mod`\n- **版本声明**: `go 1.23`\n\n### 版本决定机制\nGo 版本是在执行 `go mod init` 时决定的，会根据当前安装的 Go 版本自动设置。如需变更，可直接编辑 `go.mod` 文件。\n\n### Go 版本现状 (2025年8月)\n- **最新稳定版**: Go 1.24.6 (2025-08-06 发布)\n- **包含安全性修复**: database/sql 和 os/exec 包\n- **开发中版本**: Go 1.25 (实验性功能包含新的 JSON 实现)\n- **建议生产环境**: Go 1.24.6\n\n## Python 版本需求\n\n### 当前设置\n- **指定版本**: Python 3.10\n- **配置文件**: `.python-version`\n\n### 其他发现的 Python 版本引用\n在程式代码中发现以下写死的 Python 版本字符串：\n- `pyproject.toml` 第6行: `requires-python = \">=3.12\"`\n- `uv.lock` 第3行: `requires-python = \">=3.12\"`\n\n**注意**: 上述文件中仍有 Python 3.12+ 的版本需求，可能需要根据实际需求进行调整。\n\n## 工具链说明\n\n- **移除工具链指定**: 已从 `go.mod` 中移除 `toolchain` 指定，系统将使用默认的 Go 工具链\n- **向后兼容性**: Go 1.23+ 版本都可以编译此项目\n\n## 开发者注意事项\n\n1. 确保本机安装的 Go 版本不低于 1.23\n2. Python 环境设置为 3.10，但部分依赖可能需要更高版本\n3. 如需更新版本需求，请同时检查所有相关配置文件\n4. 建议定期检查最新版本的安全性修复和功能改进",
"filePath": "/home/wei/repo/claude-code/版本需求说明-简体中文.md",
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"characterCount": 7247,
"content": "# Pydantic Field 用法指南\n\n## 概述\n\nPydantic 的 `Field()` 函數用於自定義模型字段，提供默認值、JSON Schema 元數據、約束條件等功能。它類似於 Python 標準庫 dataclasses 中的 `field()` 函數。\n\n## 基本用法\n\n### 1. 基礎字段自定義\n\n```python\nfrom pydantic import BaseModel, Field\n\nclass Model(BaseModel):\n name: str = Field(frozen=True) # 不可變字段\n name_required: str = Field(..., frozen=True) # 明確標記為必需\n```\n\n### 2. 使用 Annotated 模式\n\n```python\nfrom typing import Annotated\nfrom pydantic import BaseModel, Field, WithJsonSchema\n\nclass Model(BaseModel):\n name: Annotated[str, Field(strict=True), WithJsonSchema({'extra': 'data'})]\n```\n\n## 字段約束\n\n### 數值約束\n\n```python\nfrom pydantic import BaseModel, Field\n\nclass Foo(BaseModel):\n positive: int = Field(gt=0) # 大於 0\n non_negative: int = Field(ge=0) # 大於等於 0\n negative: int = Field(lt=0) # 小於 0\n non_positive: int = Field(le=0) # 小於等於 0\n even: int = Field(multiple_of=2) # 2 的倍數\n love_for_pydantic: float = Field(allow_inf_nan=True) # 允許無窮大和 NaN\n```\n\n### 字符串約束\n\n```python\nfrom pydantic import BaseModel, Field\n\nclass Foo(BaseModel):\n short: str = Field(min_length=3) # 最小長度\n long: str = Field(max_length=10) # 最大長度\n regex: str = Field(pattern=r'^\\d*$') # 正則表達式\n```\n\n### Decimal 約束\n\n```python\nfrom decimal import Decimal\nfrom pydantic import BaseModel, Field\n\nclass Foo(BaseModel):\n precise: Decimal = Field(max_digits=5, decimal_places=2)\n```\n\n## 默認值\n\n### 基本默認值\n\n```python\nfrom pydantic import BaseModel, Field\n\nclass User(BaseModel):\n name: str = 'John Doe' # 直接賦值\n age: int = Field(default=20) # 使用 Field\n```\n\n### 默認值工廠\n\n```python\nfrom pydantic import BaseModel, EmailStr, Field\n\nclass User(BaseModel):\n email: EmailStr\n username: str = Field(default_factory=lambda data: data['email'])\n```\n\n## 字段別名\n\n### 驗證和序列化別名\n\n```python\nfrom pydantic import BaseModel, Field\n\nclass User(BaseModel):\n name: str = Field(alias='username')\n\nuser = User(username='johndoe')\nprint(user.model_dump(by_alias=True)) # {'username': 'johndoe'}\n```\n\n### 僅驗證別名\n\n```python\nfrom pydantic import BaseModel, Field\n\nclass User(BaseModel):\n name: str = Field(validation_alias='username')\n\nuser = User(username='johndoe')\nprint(user.model_dump(by_alias=True)) # {'name': 'johndoe'}\n```\n\n### 僅序列化別名\n\n```python\nfrom pydantic import BaseModel, Field\n\nclass User(BaseModel):\n name: str = Field(serialization_alias='username')\n\nuser = User(name='johndoe')\nprint(user.model_dump(by_alias=True)) # {'username': 'johndoe'}\n```\n\n### 嵌套字段別名 (AliasPath)\n\n```python\nfrom pydantic import BaseModel, Field, AliasPath\n\nclass User(BaseModel):\n first_name: str = Field(validation_alias=AliasPath('names', 0))\n last_name: str = Field(validation_alias=AliasPath('names', 1))\n\nuser = User.model_validate({'names': ['John', 'Doe']})\n```\n\n## 字段控制\n\n### 字段排除\n\n```python\nfrom pydantic import BaseModel, Field\n\nclass User(BaseModel):\n name: str\n age: int = Field(exclude=True) # 序列化時排除\n\n# 條件性排除\nclass Transaction(BaseModel):\n id: int\n private_id: int = Field(exclude=True)\n value: int = Field(ge=0, exclude_if=lambda v: v == 0)\n```\n\n### 字段表示控制\n\n```python\nfrom pydantic import BaseModel, Field\n\nclass User(BaseModel):\n name: str = Field(repr=True) # 在 __repr__ 中顯示\n age: int = Field(repr=False) # 在 __repr__ 中隱藏\n```\n\n### 不可變字段\n\n```python\nfrom pydantic import BaseModel, Field\n\nclass User(BaseModel):\n name: str = Field(frozen=True) # 創建後不可修改\n age: int\n\nuser = User(name='John', age=42)\n# user.name = 'Jane' # 會引發 ValidationError\n```\n\n## 嚴格模式\n\n### 字段級嚴格驗證\n\n```python\nfrom pydantic import BaseModel, Field\n\nclass User(BaseModel):\n name: str\n age: int = Field(strict=True) # 此字段使用嚴格驗證\n n_pets: int = Field(strict=False) # 此字段允許類型轉換\n```\n\n## 判別聯合 (Discriminated Unions)\n\n```python\nfrom typing import Literal, Union\nfrom pydantic import BaseModel, Field\n\nclass Cat(BaseModel):\n pet_type: Literal['cat']\n age: int\n\nclass Dog(BaseModel):\n pet_type: Literal['dog']\n age: int\n\nclass Model(BaseModel):\n pet: Union[Cat, Dog] = Field(discriminator='pet_type')\n```\n\n## 字段棄用\n\n### 使用 deprecated 參數\n\n```python\nfrom typing import Annotated\nfrom pydantic import BaseModel, Field\n\nclass Model(BaseModel):\n deprecated_field: Annotated[int, Field(deprecated=True)]\n alt_deprecated: Annotated[int, Field(deprecated='This field is deprecated')]\n```\n\n### 使用 @deprecated 裝飾器\n\n```python\nfrom typing import Annotated\nfrom typing_extensions import deprecated\nfrom pydantic import BaseModel, Field\n\nclass Model(BaseModel):\n deprecated_field: Annotated[int, deprecated('This is deprecated')]\n```\n\n## 計算字段 (Computed Fields)\n\n```python\nfrom pydantic import BaseModel, computed_field\n\nclass Box(BaseModel):\n width: float\n height: float\n depth: float\n\n @computed_field\n @property\n def volume(self) -> float:\n return self.width * self.height * self.depth\n\n# 使用\nbox = Box(width=1, height=2, depth=3)\nprint(box.model_dump()) # 包含 volume: 6.0\n```\n\n### 棄用計算字段\n\n```python\nfrom typing_extensions import deprecated\nfrom pydantic import BaseModel, computed_field\n\nclass Box(BaseModel):\n width: float\n height: float\n depth: float\n\n @computed_field\n @property\n @deprecated(\"'volume' is deprecated\")\n def volume(self) -> float:\n return self.width * self.height * self.depth\n```\n\n## JSON Schema 自定義\n\n```python\nimport json\nfrom pydantic import BaseModel, EmailStr, Field, SecretStr\n\nclass User(BaseModel):\n age: int = Field(description='Age of the user')\n email: EmailStr = Field(examples=['marcelo@mail.com'])\n name: str = Field(title='Username')\n password: SecretStr = Field(\n json_schema_extra={\n 'title': 'Password',\n 'description': 'Password of the user',\n 'examples': ['123456'],\n }\n )\n\nprint(json.dumps(User.model_json_schema(), indent=2))\n```\n\n## 數據類 (Dataclasses) 中的字段\n\n```python\nimport dataclasses\nfrom typing import Optional\nfrom pydantic import Field\nfrom pydantic.dataclasses import dataclass\n\n@dataclass\nclass User:\n id: int\n name: str = 'John Doe'\n friends: list[int] = dataclasses.field(default_factory=lambda: [0])\n age: Optional[int] = dataclasses.field(\n default=None,\n metadata={'title': 'The age of the user', 'description': 'do not lie!'},\n )\n height: Optional[int] = Field(\n default=None, title='The height in cm', ge=50, le=300\n )\n```\n\n## 驗證器與字段\n\n### 字段驗證器\n\n```python\nfrom pydantic import BaseModel, field_validator\n\nclass Model(BaseModel):\n a: str\n b: str\n\n @field_validator('a', 'b') # 應用於多個字段\n def check_fields(cls, v):\n return v.upper()\n```\n\n## 最佳實踐\n\n1. **優先使用 Annotated 模式** - 避免字段是否必需的混淆\n2. **合理使用別名** - 根據需要選擇驗證別名、序列化別名或兩者\n3. **適當設置約束** - 使用字段約束確保數據質量\n4. **明智使用嚴格模式** - 在需要時啟用嚴格驗證\n5. **文檔化字段** - 使用 description 和 title 提供清晰的字段說明\n\n## 常見錯誤\n\n1. **混淆類型和字段元數據** - 確保 Field() 應用到正確的類型層級\n2. **驗證器字段不存在** - 使用 `check_fields=False` 處理繼承場景\n3. **重複字段序列化器** - 避免為同一字段定義多個序列化器\n\n## 參考資料\n\n- [Pydantic 官方文檔 - Fields](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/fields/)\n- [Pydantic 官方文檔 - JSON Schema](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/json_schema/)\n- [Pydantic 官方文檔 - Serialization](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/serialization/)",
"filePath": "/home/wei/repo/claude-code/Pydantic_Field_Usage_Guide.md",
"lineCount": 349,
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