feat(ssa): Complete Phase I-IV intelligent dialogue and tool system development
Phase I - Session Blackboard + READ Layer: - SessionBlackboardService with Postgres-Only cache - DataProfileService for data overview generation - PicoInferenceService for LLM-driven PICO extraction - Frontend DataContextCard and VariableDictionaryPanel - E2E tests: 31/31 passed Phase II - Conversation Layer LLM + Intent Router: - ConversationService with SSE streaming - IntentRouterService (rule-first + LLM fallback, 6 intents) - SystemPromptService with 6-segment dynamic assembly - TokenTruncationService for context management - ChatHandlerService as unified chat entry - Frontend SSAChatPane and useSSAChat hook - E2E tests: 38/38 passed Phase III - Method Consultation + AskUser Standardization: - ToolRegistryService with Repository Pattern - MethodConsultService with DecisionTable + LLM enhancement - AskUserService with global interrupt handling - Frontend AskUserCard component - E2E tests: 13/13 passed Phase IV - Dialogue-Driven Analysis + QPER Integration: - ToolOrchestratorService (plan/execute/report) - analysis_plan SSE event for WorkflowPlan transmission - Dual-channel confirmation (ask_user card + workspace button) - PICO as optional hint for LLM parsing - E2E tests: 25/25 passed R Statistics Service: - 5 new R tools: anova_one, baseline_table, fisher, linear_reg, wilcoxon - Enhanced guardrails and block helpers - Comprehensive test suite (run_all_tools_test.js) Documentation: - Updated system status document (v5.9) - Updated SSA module status and development plan (v1.8) Total E2E: 107/107 passed (Phase I: 31, Phase II: 38, Phase III: 13, Phase IV: 25) Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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277
backend/scripts/seed-ssa-phase2-prompts.ts
Normal file
277
backend/scripts/seed-ssa-phase2-prompts.ts
Normal file
@@ -0,0 +1,277 @@
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/**
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* SSA Phase II Prompt Seed 脚本
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*
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* 写入 7 个 Prompt 模板到 capability_schema.prompt_templates:
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* 1. SSA_BASE_SYSTEM — 固定角色定义
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* 2. SSA_INTENT_CHAT — chat 意图指令
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* 3. SSA_INTENT_EXPLORE — explore 意图指令
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* 4. SSA_INTENT_CONSULT — consult 意图指令
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* 5. SSA_INTENT_ANALYZE — analyze 意图指令
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* 6. SSA_INTENT_DISCUSS — discuss 意图指令
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* 7. SSA_INTENT_FEEDBACK — feedback 意图指令
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*
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* 运行: npx tsx scripts/seed-ssa-phase2-prompts.ts
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*/
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import { PrismaClient } from '@prisma/client';
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const prisma = new PrismaClient();
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interface PromptDef {
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code: string;
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name: string;
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description: string;
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variables: string[];
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content: string;
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modelConfig: Record<string, any>;
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}
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const PROMPTS: PromptDef[] = [
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{
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code: 'SSA_BASE_SYSTEM',
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name: 'SSA 基础角色定义',
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description: 'Phase II — 对话层 LLM 的固定角色 System Prompt，始终作为 [1] 段注入',
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variables: [],
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content: `你是 SSA-Pro 智能统计分析助手，专注于临床研究统计分析领域。
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## 你的身份
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你是一位经验丰富的生物统计顾问，服务于临床研究人员和医学院师生。你不仅能执行统计分析，更重要的是帮助用户理解数据、选择方法、解读结果。
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## 核心能力
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1. **数据理解** — 解读数据结构、变量类型、缺失模式、异常值和分布特征
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2. **方法推荐** — 根据研究设计和数据特征推荐合适的统计方法，说明前提条件和替代方案
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3. **结果解读** — 用通俗易懂的语言解释 p 值、置信区间、效应量等统计概念
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4. **PICO 识别** — 识别研究的人群、干预、对照和结局变量
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## 沟通原则
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- 使用中文回复
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- 语言专业但不晦涩，避免不必要的术语堆砌
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- 分点作答，条理清晰
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- 对不确定的内容如实说明，不编造数据或结论
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- 回复简洁聚焦，不要过度发散
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||||
- 当用户的问题涉及其数据时，优先引用数据上下文中的实际信息`,
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modelConfig: { model: 'deepseek-v3', temperature: 0.7, maxTokens: 2000 },
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},
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{
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code: 'SSA_INTENT_CHAT',
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name: 'SSA chat 意图指令',
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description: 'Phase II — chat 意图的指令段，注入 System Prompt [6] 位置',
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variables: [],
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content: `## 当前任务：自由对话
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用户正在与你进行普通对话（可能是统计学问题、数据理解问题、或闲聊）。
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规则：
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1. 基于统计知识和上方的数据上下文（如有）直接回答
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2. 不要主动建议"帮你执行分析"，除非用户明确要求
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3. 如果问题与用户数据相关，引用数据上下文中的具体信息
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4. 如果问题超出统计分析范围，礼貌说明并引导回统计话题
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5. 回复简洁，不超过 300 字`,
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modelConfig: { model: 'deepseek-v3', temperature: 0.7, maxTokens: 1500 },
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},
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{
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code: 'SSA_INTENT_EXPLORE',
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name: 'SSA explore 意图指令',
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description: 'Phase II — explore 意图的指令段，用于数据探索解读',
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variables: [],
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content: `## 当前任务：数据探索
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用户想了解数据的特征和质量状况。
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规则：
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1. 基于上方的数据摘要信息（数据概览、变量列表、PICO 推断），帮用户解读数据
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2. 重点关注：缺失模式、异常值、变量类型、分布特征、样本量
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3. 如果发现数据质量问题，主动提醒并建议处理方式
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4. 可以推断 PICO 结构，但标注为"AI 推断，请确认"
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5. 不要执行统计分析，仅做描述性解读
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6. 使用编号列表组织回答，便于阅读`,
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||||
modelConfig: { model: 'deepseek-v3', temperature: 0.7, maxTokens: 2000 },
|
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},
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{
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||||
code: 'SSA_INTENT_CONSULT',
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||||
name: 'SSA consult 意图指令',
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description: 'Phase II — consult 意图的指令段（Phase III 正式启用）',
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||||
variables: [],
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content: `## 当前任务：方法咨询
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用户在咨询应该使用什么统计方法。
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规则：
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1. 根据数据特征（变量类型、分布、样本量）和研究目的推荐统计方法
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2. 必须说明：推荐方法、选择理由、前提条件（如正态性要求）
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3. 提供至少一个替代方案（如非参数替代）
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4. 不要直接执行分析，等待用户确认方案后再执行
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5. 如果信息不足以做出推荐，主动追问缺少的关键信息`,
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modelConfig: { model: 'deepseek-v3', temperature: 0.7, maxTokens: 2000 },
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},
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{
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||||
code: 'SSA_INTENT_ANALYZE',
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name: 'SSA analyze 意图指令',
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description: 'Phase II — analyze 意图的指令段，用于播报 QPER 执行进度',
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variables: [],
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content: `## 当前任务：分析执行播报
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系统正在执行统计分析（通过 QPER 引擎），你的任务是向用户简要说明进展。
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规则：
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1. 如果提供了工具执行结果，用通俗语言向用户解释关键发现
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2. 避免复制粘贴原始 R 输出，提炼核心信息（p 值、效应量、置信区间）
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3. 使用用户能理解的语言，必要时解释统计术语
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4. 回复控制在 200 字以内，详细结果可在分析报告中查看
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5. 如果执行出错，简要说明原因并建议解决方案`,
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||||
modelConfig: { model: 'deepseek-v3', temperature: 0.5, maxTokens: 1000 },
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||||
},
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{
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||||
code: 'SSA_INTENT_DISCUSS',
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||||
name: 'SSA discuss 意图指令',
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description: 'Phase II — discuss 意图的指令段（Phase V 正式启用）',
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variables: [],
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content: `## 当前任务：结果讨论
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用户想深入讨论已有的分析结果。
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规则：
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1. 基于上方注入的分析结果，帮助用户深入解读
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2. 解释统计量的含义（如 p 值的正确解读、置信区间的意义）
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3. 讨论结果的临床意义（不仅是统计显著性）
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4. 指出分析的局限性和注意事项
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5. 如果用户提出合理质疑，认真分析并给出专业回应
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||||
6. 避免给出超出数据支撑范围的结论`,
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modelConfig: { model: 'deepseek-v3', temperature: 0.7, maxTokens: 2000 },
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||||
},
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{
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||||
code: 'SSA_INTENT_FEEDBACK',
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||||
name: 'SSA feedback 意图指令',
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description: 'Phase II — feedback 意图的指令段（Phase V 正式启用）',
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||||
variables: [],
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content: `## 当前任务：分析反馈与改进
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用户对之前的分析结果不满意或有改进建议。
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规则：
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1. 认真分析用户的反馈，理解不满意的具体原因
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2. 如果上方提供了 QPER 执行记录，从中诊断问题（方法选择不当？参数错误？数据问题？）
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3. 提出具体改进方案（换统计方法、调整参数、处理异常值等）
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4. 改进方案必须可执行、有理据
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5. 如果是数据本身的问题（样本量不足、变量不合适等），如实告知`,
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||||
modelConfig: { model: 'deepseek-v3', temperature: 0.7, maxTokens: 2000 },
|
||||
},
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{
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code: 'SSA_INTENT_ROUTER',
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||||
name: 'SSA 意图路由分类器',
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description: 'Phase II — 轻量级意图分类 Prompt（LLM 兜底，<500 tokens）',
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variables: [],
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content: `你是一个意图分类器。根据用户消息和会话状态，判断用户的意图类型。
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## 可选意图
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| 意图 | 含义 | 典型示例 |
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|------|------|----------|
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| chat | 普通对话、统计知识问答 | "BMI 正常范围是多少？" |
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| explore | 探索数据特征、了解数据概况 | "帮我看看各组样本分布" |
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| consult | 咨询分析方法、请求推荐 | "我应该用什么方法比较两组差异？" |
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| analyze | 要求执行统计分析 | "对 BMI 和血压做相关分析" |
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| discuss | 讨论已有分析结果 | "这个 p 值说明什么？" |
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| feedback | 对结果不满意、要求改进 | "结果不对，换个方法试试" |
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## 分类规则
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1. 如果用户消息同时匹配多个意图，选择最具体的（analyze > consult > explore > chat）
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2. 如果无法确定，输出 chat（最安全的兜底）
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3. discuss 和 feedback 仅在"有分析结果"时才适用
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## 输出格式
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以 JSON 格式输出，只输出 JSON，不要输出其他内容：
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{"intent": "chat", "confidence": 0.9}`,
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||||
modelConfig: { model: 'deepseek-v3', temperature: 0.1, maxTokens: 100 },
|
||||
},
|
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];
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||||
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||||
async function upsertPrompt(def: PromptDef): Promise<void> {
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||||
const existing = await prisma.prompt_templates.findUnique({
|
||||
where: { code: def.code },
|
||||
});
|
||||
|
||||
if (existing) {
|
||||
const latestVersion = await prisma.prompt_versions.findFirst({
|
||||
where: { template_id: existing.id },
|
||||
orderBy: { version: 'desc' },
|
||||
});
|
||||
|
||||
const activeVersion = await prisma.prompt_versions.findFirst({
|
||||
where: { template_id: existing.id, status: 'ACTIVE' },
|
||||
});
|
||||
|
||||
if (activeVersion && activeVersion.content === def.content) {
|
||||
console.log(` ⏭️ ${def.code} 内容未变化，跳过`);
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
|
||||
const newVersion = (latestVersion?.version ?? 0) + 1;
|
||||
|
||||
await prisma.prompt_versions.updateMany({
|
||||
where: { template_id: existing.id, status: 'ACTIVE' },
|
||||
data: { status: 'ARCHIVED' },
|
||||
});
|
||||
|
||||
await prisma.prompt_versions.create({
|
||||
data: {
|
||||
template_id: existing.id,
|
||||
version: newVersion,
|
||||
content: def.content,
|
||||
model_config: def.modelConfig,
|
||||
status: 'ACTIVE',
|
||||
changelog: `Phase II v${newVersion}: ${def.description}`,
|
||||
created_by: 'system-seed',
|
||||
},
|
||||
});
|
||||
|
||||
console.log(` ✅ ${def.code} 更新到 v${newVersion}`);
|
||||
} else {
|
||||
const template = await prisma.prompt_templates.create({
|
||||
data: {
|
||||
code: def.code,
|
||||
name: def.name,
|
||||
module: 'SSA',
|
||||
description: def.description,
|
||||
variables: def.variables,
|
||||
},
|
||||
});
|
||||
|
||||
await prisma.prompt_versions.create({
|
||||
data: {
|
||||
template_id: template.id,
|
||||
version: 1,
|
||||
content: def.content,
|
||||
model_config: def.modelConfig,
|
||||
status: 'ACTIVE',
|
||||
changelog: `Phase II v1.0: ${def.description}`,
|
||||
created_by: 'system-seed',
|
||||
},
|
||||
});
|
||||
|
||||
console.log(` ✅ ${def.code} 创建成功 (id=${template.id})`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
async function main() {
|
||||
console.log('🚀 开始写入 SSA Phase II Prompt 模板...\n');
|
||||
|
||||
for (const def of PROMPTS) {
|
||||
console.log(`📝 处理 ${def.code} (${def.name})...`);
|
||||
await upsertPrompt(def);
|
||||
}
|
||||
|
||||
console.log(`\n✅ 全部 ${PROMPTS.length} 个 Prompt 模板写入完成！`);
|
||||
}
|
||||
|
||||
main()
|
||||
.catch(e => {
|
||||
console.error('❌ 写入失败:', e);
|
||||
process.exit(1);
|
||||
})
|
||||
.finally(() => prisma.$disconnect());
|
||||
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