- Implementado soft delete para preguntas
- Nuevas columnas: is_deleted (boolean), updated_at (timestamp)
- Migración SQL: add_soft_delete_to_questions.sql
- Endpoint DELETE marca preguntas como eliminadas en lugar de borrarlas
- GET /api/checklists/{id} filtra preguntas eliminadas (is_deleted=false)
- Validación de subpreguntas activas antes de eliminar
- Índices agregados para optimizar queries
- Mantiene integridad de respuestas históricas y PDFs generados
- Permite limpiar checklists sin afectar inspecciones completadas
- Agregado debug logging para investigar problema de carga de ai_prompt al editar preguntas
- Console.log muestra el objeto de pregunta completo y el campo ai_prompt específico
Backend v1.0.69:
- Sincronización de versión con frontend
- Schema ya incluye ai_prompt en QuestionBase y Question
- Agregada funcionalidad de edición de checklists
- Nuevo modal para editar nombre, descripción, modo IA y scoring
- Botón "✏️ Editar" en cada checklist (solo admins)
- Mejora en la gestión de checklists en el panel de administración
Backend v1.0.68:
- Actualización de versión para sincronizar con frontend
- Endpoint PUT /api/checklists/{id} ya soportaba la funcionalidad
Backend (1.0.67):
- 🐛 Fix: ai_analysis cambió de dict a list en schemas
- Soporta múltiples análisis de IA (una por cada imagen)
- AnswerCreate.ai_analysis: Optional[list] = None
- Answer.ai_analysis: Optional[list] = None
- Compatible con campo JSON en base de datos
Frontend (1.0.61):
- Sin cambios (ya enviaba ai_analysis como array)
- Formato: [{ success, analysis, raw_response, model, provider, imageIndex, fileName }]
Causa del error 422:
- Frontend enviaba: ai_analysis: [{ imageIndex: 1, ... }]
- Backend esperaba: ai_analysis: { ... } (dict)
- Ahora backend acepta: ai_analysis: [{ ... }, { ... }] (list)
Beneficio:
- Ahora se almacenan TODOS los análisis de múltiples imágenes
- Cada elemento del array tiene imageIndex para identificación
- Mantiene trazabilidad completa del análisis IA
Backend (1.0.66):
- 🐛 Fix: answer_value ahora es Optional en AnswerBase schema
- Permite guardar respuestas con solo análisis IA y fotos
- Permite guardar observaciones sin answer_value
- Ya no rechaza con 422 cuando answer_value es null/vacío
Frontend (1.0.60):
- 🐛 Fix: saveAnswer ahora permite guardar si hay:
* Valor de respuesta, O
* Observaciones de IA, O
* Fotos cargadas
- Mejorada lógica de determinación de status
- Solo calcula status si hay answer.value
- Permite guardar análisis IA antes de seleccionar respuesta
Flujo mejorado:
1. Usuario sube fotos
2. Click "Analizar con IA" → genera observaciones
3. Puede avanzar sin seleccionar respuesta (guardará solo observaciones)
4. O puede seleccionar respuesta después → actualiza el record
Causa del error 422:
- answer_value era required en schema
- Al analizar fotos sin seleccionar respuesta se enviaba answer_value=""
- Backend rechazaba con 422 Unprocessable Entity
- Ahora answer_value es opcional y acepta null/vacío
Backend (1.0.65):
- Fix: Todas las referencias client_name cambiadas a order_number
- Actualizado webhook n8n: "cliente" → "pedido"
- Actualizado contexto IA: "Cliente" → "Nº Pedido"
- PDF ahora muestra "Nº de Pedido" en lugar de "Cliente"
Frontend (1.0.59):
- 📸 NUEVO: Vista previa de fotos cargadas (grid 3 columnas con thumbnails)
- 📸 NUEVO: Botón "✕" para eliminar fotos individuales
- 📸 NUEVO: Botón manual "🤖 Analizar con IA" (no auto-análisis)
- 📸 MEJORA: Permite cargar múltiples fotos respetando max_photos
- 📸 MEJORA: Input file solo required si no hay fotos cargadas
- 📸 MEJORA: Muestra contador "X foto(s) cargada(s)"
- 🔧 Fix: Ya no analiza automáticamente al subir (espera click en botón)
- 🔧 Fix: Permite re-cargar fotos eliminando las anteriores
- 🔧 Fix: Previene exceder max_photos mostrando alerta
UX Improvements:
- Usuario sube 1-3 fotos y las ve en preview
- Puede eliminar individualmente con hover + click en ✕
- Click en "Analizar con IA" procesa todas las fotos juntas
- Análisis secuencial con summary multi-imagen
Nota: No requiere migración (ya ejecutada en v1.0.64)
Backend (1.0.64):
- Renombrado campo client_name a order_number en modelo Inspection
- Actualizado InspectionBase schema con nuevo campo order_number
- Comentario descriptivo: "Número de pedido asociado a la inspección"
Frontend (1.0.58):
- Renombrado client_name a order_number en toda la aplicación
- Actualizado label: "Nombre del Cliente" → "Nº de Pedido"
- Actualizado placeholder: "Juan Pérez" → "PED-12345"
- Actualizado título sección: "Información del Cliente" → "Información del Pedido"
- Actualizado filtro de búsqueda para incluir número de pedido
- Actualizado texto de búsqueda: "cliente" → "Nº pedido"
Database:
- Script de migración: rename_client_name_to_order_number.sql
- Comando: ALTER TABLE inspections RENAME COLUMN client_name TO order_number
Nota: Ejecutar migración SQL antes de usar esta versión
- Miniaturas pequeñas (1x0.8 inch) en cada pregunta (4 por fila)
- Nueva página con galería completa al final del PDF
- Imágenes más grandes en galería (2.5x2 inch, 2 por fila)
- Captions con sección y pregunta en galería
- Mejor distribución del espacio en el PDF
Backend:
- Agregar campo ai_prompt a tabla questions
- Endpoint analyze-image recibe custom_prompt
- Validación de imagen apropiada (sugiere cambiar foto si no corresponde)
- Script de migración migrate_ai_prompt.py
Frontend:
- Campo de texto para configurar prompt de IA en editor de preguntas
- Envía custom_prompt al endpoint de análisis
- UI con fondo morado para sección de IA
La IA ahora analiza fotos según el contexto específico de cada pregunta
y sugiere cambiar la imagen si no corresponde al componente solicitado.
