Privacy-first Report Parsing

• 验证了“上传-解析-分析-追踪”这条链路的产品可行性。
• 当前已从主叙事中下线，避免招聘方向误判。

• 将其降级为 archived exploration，仅保留方法与过程证据。

• 历史站点与案例结构仍可访问，用于回看早期探索能力。

• 早期探索阶段的产品构建者（个人项目）。

• 高隐私报告解析 + 长期记录，怎么做出可理解、可追溯的产品体验。

• 高隐私数据涉及严格展示边界，公开版只能保留有限证据。
• 需要高可信背书和长期验证成本，迭代节奏受限。

高隐私报告“可读”不等于“可行动”。这个项目尝试把报告解析结果翻译成更可理解、可追溯的洞察与记录。

• 上传高隐私报告，快速获得结构化解释。
• 长期记录链路：关注变化，而非一次性结果。
• 以隐私边界为前提的个人数据管理。

• 报告上传入口
• 结构化结果呈现
• 记录与历史追踪
• 登录/注册与权限入口

• “安全感”是体验的一部分。隐私和数据边界必须显式说清楚。
• 洞察要可回溯：用户需要看到历史与变化。

• 文档/图像解析与结构化
• 分析结果的可追踪数据模型