refactor(asl): ASL frontend architecture refactoring with left navigation
- feat: Create ASLLayout component with 7-module left navigation - feat: Implement Title Screening Settings page with optimized PICOS layout - feat: Add placeholder pages for Workbench and Results - fix: Fix nested routing structure for React Router v6 - fix: Resolve Spin component warning in MainLayout - fix: Add QueryClientProvider to App.tsx - style: Optimize PICOS form layout (P+I left, C+O+S right) - style: Align Inclusion/Exclusion criteria side-by-side - docs: Add architecture refactoring and routing fix reports Ref: Week 2 Frontend Development Scope: ASL module MVP - Title Abstract Screening
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# 🚀 新AI启动指令（2分钟快速上手）
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> **日期：** 2025-11-18
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> **状态：** 平台基础设施已完成，立即开始ASL模块开发
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> **阅读时间：** 2分钟
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## 📋 项目现状（一句话）
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**医学科研AI平台，基础设施已完成（8个核心模块+5个LLM模型），现在开发ASL文献筛选模块的第一个功能：标题摘要初筛。所有依赖就绪，可立即开始！**
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## ✅ 已完成的工作（你的优势）
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| 完成时间 | 工作内容 | 状态 |
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| 2025-11-17 | **平台基础设施**（8个模块） | ✅ 100% |
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| | - 存储服务（本地/OSS切换） | ✅ |
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| | - 日志系统（结构化JSON） | ✅ |
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| | - 缓存服务（Memory/Redis） | ✅ |
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| | - 异步任务队列 | ✅ |
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| | - 健康检查+监控 | ✅ |
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| | - 数据库连接池+环境配置 | ✅ |
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| 2025-11-18 | **CloseAI集成**（GPT-4o+Claude） | ✅ 100% |
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| | - GPT-4o: 1.5秒响应 ⭐ | ✅ |
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| | - Claude-4.5: 2.8秒响应 | ✅ |
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| | - 双模型筛选: 4.8秒 | ✅ |
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| Week 1-2 | 前后端架构+文档 | ✅ 100% |
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## 🎯 你的任务（ASL模块开发）
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### 第一步：定义数据库Schema（2小时）
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**文件位置：** `backend/prisma/schema.prisma`
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**需要添加4个模型：**
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1. `AslScreeningProject` - 筛选项目
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2. `AslLiterature` - 文献信息
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3. `AslScreeningResult` - 筛选结果
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4. `AslScreeningTask` - 筛选任务
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**⚠️ 关键要求：**
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- 每个模型必须添加 `@@schema("asl_schema")`
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- 参考 `docs/03-业务模块/ASL-AI智能文献/04-开发计划/02-标题摘要初筛开发计划.md` Week 1 Day 1（第299-402行有完整代码）
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**执行命令：**
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```bash
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cd backend
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npx prisma migrate dev --name add_asl_screening_tables
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npx prisma generate
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```
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## 📚 必读文档（3个核心文档）
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### 1️⃣ 系统全貌（20分钟）⭐⭐⭐
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**`docs/00-系统总体设计/00-系统当前状态与开发指南.md`**
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**为什么必读：**
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- 包含平台基础设施使用方法（storage/logger/cache/jobQueue）
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- 包含5个LLM模型的调用方式
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- 包含云原生开发规范（必须遵守）
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- 包含禁止的操作清单
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**重点章节：**
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- Part 1.3：后端架构 - 平台基础设施（必读）
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- Part 2.3：云原生开发规范（必须遵守）
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- Part 3：重要原则与禁忌（必须遵守）
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### 2️⃣ ASL开发计划（20分钟）⭐⭐⭐
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**`docs/03-业务模块/ASL-AI智能文献/04-开发计划/02-标题摘要初筛开发计划.md`**
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**为什么必读：**
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- Week 1 Day 1 包含完整的Prisma Schema代码（可直接复制）
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- 每一天的开发任务详细说明
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- 包含LLM筛选服务代码示例
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**重点章节：**
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- Week 1 Day 1：数据库Schema设计（第299-402行）
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- Week 2 Day 1：LLM筛选核心实现（第403-530行）
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- 云原生开发注意事项（第77-162行）
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### 3️⃣ 任务分解清单（15分钟）⭐⭐
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**`docs/03-业务模块/ASL-AI智能文献/04-开发计划/03-任务分解.md`**
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**为什么必读：**
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- 80+个详细任务，每个有ID、耗时、验收标准
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- 按天组织，清晰明确
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- 包含云原生开发要求
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**重点章节：**
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- T1.1.1 - T1.1.5：数据库Schema设计任务
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- 云原生开发要求（第61-143行）
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## ⭐ 核心代码示例（直接使用）
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### 1. 使用平台基础设施
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```typescript
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// ✅ 必须使用平台服务
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import { storage, logger, cache, jobQueue } from '@/common'
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import { prisma } from '@/config/database'
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// 文件上传
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await storage.upload('literature/123.pdf', buffer)
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// 日志记录
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logger.info('Screening started', { projectId, count })
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// 缓存LLM响应
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await cache.set('llm:key', response, 3600)
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// 异步任务
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const job = await jobQueue.push('asl:screening', data)
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// 数据库操作
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await prisma.aslProject.create({ data: {...} })
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```
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### 2. 调用LLM（双模型筛选）
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```typescript
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import { LLMFactory } from '@/common/llm/adapters'
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// 并行调用两个模型（4.8秒完成）
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const [deepseekResult, gpt4oResult] = await Promise.all([
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LLMFactory.getAdapter('deepseek-v3').chat(messages),
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LLMFactory.getAdapter('gpt-5').chat(messages) // 实际使用 gpt-4o
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])
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// 判断一致性
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if (deepseekResult.decision === gpt4oResult.decision) {
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// 共识度高，直接采纳
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} else {
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// 不一致，标记为需要人工复核
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}
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```
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### 3. Excel内存解析（云原生）
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```typescript
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import xlsx from 'xlsx'
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// ✅ 正确：内存解析
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const workbook = xlsx.read(buffer, { type: 'buffer' })
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// ❌ 错误：不要保存到磁盘
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// fs.writeFileSync('./temp.xlsx', buffer) // 禁止！
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```
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## ⚠️ 必须遵守的规范
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### 禁止的操作（会被拒绝）
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1. ❌ `fs.writeFileSync()` - 使用 `storage.upload()`
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2. ❌ `new PrismaClient()` - 使用全局 `prisma`
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3. ❌ 同步处理LLM批量任务 - 使用 `jobQueue`
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4. ❌ Excel保存到磁盘 - 内存解析
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5. ❌ 重复实现存储/日志/缓存 - 使用平台服务
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6. ❌ 频繁Git提交 - 一天工作结束后统一提交
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7. ❌ 提交未测试的代码 - 必须测试通过
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### 必须遵守的原则
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1. ✅ 使用平台基础设施（storage/logger/cache/jobQueue）
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2. ✅ Schema隔离（所有表必须 `@@schema("asl_schema")`）
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3. ✅ Excel内存解析（不落盘）
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4. ✅ 异步处理LLM任务（避免超时）
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5. ✅ 使用全局Prisma实例
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## 🚀 立即开始的3个步骤
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```bash
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# Step 1: 阅读核心文档（35分钟）
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1. docs/00-系统总体设计/00-系统当前状态与开发指南.md（20分钟）
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2. docs/03-业务模块/ASL-AI智能文献/04-开发计划/02-标题摘要初筛开发计划.md（15分钟）
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# Step 2: 定义数据库Schema（2小时）
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1. 打开 backend/prisma/schema.prisma
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2. 复制开发计划文档中的Prisma代码（Week 1 Day 1）
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3. 运行迁移：npx prisma migrate dev --name add_asl_screening_tables
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# Step 3: 创建后端目录结构（10分钟）
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mkdir -p backend/src/modules/asl/{routes,controllers,services,schemas,types,utils}
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```
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## 📞 遇到问题？
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| 问题类型 | 查看文档 |
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| 不了解架构 | `00-系统当前状态与开发指南.md` |
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| 不知道怎么用平台服务 | `00-系统当前状态与开发指南.md` Part 1.3 |
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||||
| 不知道怎么调用LLM | `02-通用能力层/01-LLM大模型网关/03-CloseAI集成指南.md` |
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||||
| 不知道做什么任务 | `03-业务模块/ASL-AI智能文献/04-开发计划/03-任务分解.md` |
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| 不知道怎么写代码 | `03-业务模块/ASL-AI智能文献/04-开发计划/02-标题摘要初筛开发计划.md` |
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## 🎉 准备好了吗？
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**检查清单：**
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- [ ] 已阅读本文档（2分钟）✅
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- [ ] 已阅读 `00-系统当前状态与开发指南.md` Part 1.3 和 Part 2.3（10分钟）
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- [ ] 已查看 `02-标题摘要初筛开发计划.md` Week 1 Day 1（5分钟）
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- [ ] 理解了平台基础设施的使用方式（storage/logger/cache/jobQueue）
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- [ ] 理解了5个LLM模型的调用方式
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- [ ] 知道了第一个任务：定义数据库Schema
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**开始开发吧！** 🚀
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**详细上下文：** 如需更多信息，查看 `docs/03-业务模块/ASL-AI智能文献/[AI对接] ASL模块快速上下文.md`
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**系统全貌：** `docs/00-系统总体设计/00-系统当前状态与开发指南.md`
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**最后更新：** 2025-11-18
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**更新内容：** 添加平台基础设施和CloseAI集成信息
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Reference in New Issue
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