feat(admin): Add user management and upgrade to module permission system

Features - User Management (Phase 4.1):
- Database: Add user_modules table for fine-grained module permissions
- Database: Add 4 user permissions (view/create/edit/delete) to role_permissions
- Backend: UserService (780 lines) - CRUD with tenant isolation
- Backend: UserController + UserRoutes (648 lines) - 13 API endpoints
- Backend: Batch import users from Excel
- Frontend: UserListPage (412 lines) - list/filter/search/pagination
- Frontend: UserFormPage (341 lines) - create/edit with module config
- Frontend: UserDetailPage (393 lines) - details/tenant/module management
- Frontend: 3 modal components (592 lines) - import/assign/configure
- API: GET/POST/PUT/DELETE /api/admin/users/* endpoints

Architecture Upgrade - Module Permission System:
- Backend: Add getUserModules() method in auth.service
- Backend: Login API returns modules array in user object
- Frontend: AuthContext adds hasModule() method
- Frontend: Navigation filters modules based on user.modules
- Frontend: RouteGuard checks requiredModule instead of requiredVersion
- Frontend: Remove deprecated version-based permission system
- UX: Only show accessible modules in navigation (clean UI)
- UX: Smart redirect after login (avoid 403 for regular users)

Fixes:
- Fix UTF-8 encoding corruption in ~100 docs files
- Fix pageSize type conversion in userService (String to Number)
- Fix authUser undefined error in TopNavigation
- Fix login redirect logic with role-based access check
- Update Git commit guidelines v1.2 with UTF-8 safety rules

Database Changes:
- CREATE TABLE user_modules (user_id, tenant_id, module_code, is_enabled)
- ADD UNIQUE CONSTRAINT (user_id, tenant_id, module_code)
- INSERT 4 permissions + role assignments
- UPDATE PUBLIC tenant with 8 module subscriptions

Technical:
- Backend: 5 new files (~2400 lines)
- Frontend: 10 new files (~2500 lines)
- Docs: 1 development record + 2 status updates + 1 guideline update
- Total: ~4900 lines of code

Status: User management 100% complete, module permission system operational

docs/03-业务模块/ASL-AI智能文献/05-开发记录/2025-11-18-Prompt设计与测试完成报告.md

@@ -1,93 +1,93 @@
-# ASL Prompt璁捐<EFBFBD>涓庢祴璇曞畬鎴愭姤鍛?
+# ASL Prompt设计与测试完成报告
 
 **日期**: 2025-11-18  
-**浠诲姟**: ASL妯″潡Prompt璁捐<EFBFBD>涓庤川閲忔祴璇? 
-**鐘舵€?*: 鉁?瀹屾垚  
+**任务**: ASL模块Prompt设计与质量测试  
+**状态**: ✅ 完成  
 **耗时**: ~4小时
 
 ---
 
 ## 📋 任务概述
 
-鏍规嵁`AIclinicalresearch\docs\03-涓氬姟妯″潡\ASL-AI鏅鸿兘鏂囩尞\02-鎶€鏈<E282AC><E98F88>璁<EFBFBD>06-璐ㄩ噺淇濋殰涓庡彲杩芥函绛栫暐.md`鐨勮川閲忚<EFBFBD>姹傦紝瀹屾垚ASL妯″潡MVP闃舵<EFBFBD>鐨凱rompt璁捐<EFBFBD>銆佹祴璇曟<EFBFBD>鏋舵惌寤哄拰璐ㄩ噺楠岃瘉銆?
+根据`AIclinicalresearch\docs\03-业务模块\ASL-AI智能文献\02-技术设计\06-质量保障与可追溯策略.md`的质量要求，完成ASL模块MVP阶段的Prompt设计、测试框架搭建和质量验证。
 
 **质量目标**:
-- 鍑嗙‘鐜?鈮?85%
-- 鍙屾ā鍨嬩竴鑷寸巼 鈮?80%
-- JSON Schema楠岃瘉鐜?鈮?95%
-- 浜哄伐澶嶆牳鐜?鈮?20%
+- 准确率 ≥ 85%
+- 双模型一致率 ≥ 80%
+- JSON Schema验证率 ≥ 95%
+- 人工复核率 ≤ 20%
 
 ---
 
-## 鉁?瀹屾垚鍐呭<E98D90>
+## ✅ 完成内容
 
 ### 1. 高质量Prompt设计 (v1.0.0-MVP)
 
 **文件**: `backend/prompts/asl/screening/v1.0.0-mvp.txt`
 
 **设计特点**:
-- 鉁?缁撴瀯鍖栧垎姝ユ寚瀵硷紙姝ラ<E5A79D>1-4锛?
-- 鉁?鏄庣‘鐨凱ICO璇勪及鏍囧噯
-- 鉁?璇︾粏鐨勮緭鍑烘牸寮忚<E5AFAE>姹?
-- 鉁?鍖诲<E98D96>鏂囩尞绛涢€夊師鍒?
-- 鉁?缃<>俊搴﹁瘎鍒嗘寚鍗?
-- 鉁?50-300瀛楃悊鐢辫<EFBFBD>姹?
+- ✅ 结构化分步指导（步骤1-4）
+- ✅ 明确的PICO评估标准
+- ✅ 详细的输出格式要求
+- ✅ 医学文献筛选原则
+- ✅ 置信度评分指南
+- ✅ 50-300字理由要求
 
 **核心内容**:
 ```
 步骤1: PICO逐项评估 (match/partial/mismatch)
 步骤2: 提取证据 (引用原文)
 步骤3: 综合决策 (include/exclude/uncertain)
-姝ラ<EFBFBD>4: 缃<>俊搴﹁瘎鍒?(0-1)
+步骤4: 置信度评分 (0-1)
 ```
 
-### 2. 娴嬭瘯鏁版嵁闆嗘瀯寤?
+### 2. 测试数据集构建
 
 **文件**: `backend/scripts/test-samples/asl-test-literatures.json`
 
 **测试样本**: 10篇精心设计的医学文献
-- 鉁?3绡囧簲绾冲叆锛圧CT + 蹇冭<E8B987>绠＄粨灞€锛?
-- 鉁?6绡囧簲鎺掗櫎锛堢患杩般€佸姩鐗╁疄楠屻€佺梾渚嬫姤鍛娿€佽<E282AC>瀵熸€х爺绌躲€佸仴搴峰織鎰胯€呫€佺己涔忕粨灞€锛?
-- 鉁?1绡囪竟鐣屾<E990A3>渚嬶紙鍙岄噸鎶戝埗鍓傦級
+- ✅ 3篇应纳入（RCT + 心血管结局）
+- ✅ 6篇应排除（综述、动物实验、病例报告、观察性研究、健康志愿者、缺乏结局）
+- ✅ 1篇边界案例（双重抑制剂）
 
 **覆盖场景**:
-- RCT vs 瑙傚療鎬х爺绌?
-- SGLT2鍗曚竴鎶戝埗鍓?vs 鍙岄噸鎶戝埗鍓?
-- 绯栧翱鐥呮偅鑰?vs 鍋ュ悍蹇楁効鑰?
-- 瀹夋叞鍓傚<EFBFBD>鐓?vs 娲绘€у<E282AC>鐓?
-- 鎶ュ憡蹇冭<EFBFBD>绠＄粨灞€ vs 浠呬唬璋㈡寚鏍?
+- RCT vs 观察性研究
+- SGLT2单一抑制剂 vs 双重抑制剂
+- 糖尿病患者 vs 健康志愿者
+- 安慰剂对照 vs 活性对照
+- 报告心血管结局 vs 仅代谢指标
 - 原始研究 vs 综述/Meta分析
 
-### 3. 鑷<EFBFBD>姩鍖栨祴璇曟<EFBFBD>鏋?
+### 3. 自动化测试框架
 
 **文件**: `backend/scripts/test-llm-screening.ts`
 
-**鍔熻兘鐗规€?*:
-- 鉁?鍙屾ā鍨嬪苟琛屾祴璇曪紙DeepSeek + Qwen锛?
-- 鉁?鑷<>姩璐ㄩ噺鎸囨爣璁＄畻
-- 鉁?娣锋穯鐭╅樀鍒嗘瀽
-- 鉁?璇︾粏缁撴灉璁板綍锛圝SON + Markdown锛?
-- 鉁?鍐茬獊妫€娴嬩笌鏍囪<E98F8D>
-- 鉁?澶勭悊鏃堕棿缁熻<E7BC81>
+**功能特性**:
+- ✅ 双模型并行测试（DeepSeek + Qwen）
+- ✅ 自动质量指标计算
+- ✅ 混淆矩阵分析
+- ✅ 详细结果记录（JSON + Markdown）
+- ✅ 冲突检测与标记
+- ✅ 处理时间统计
 
 **质量指标**:
 ```typescript
 {
-  鍑嗙‘鐜? correctDecisions / totalTests,
+  准确率: correctDecisions / totalTests,
   一致率: consensusCount / totalTests,
-  骞冲潎缃<EFBFBD>俊搴? avgConfidence,
-  闇€浜哄伐澶嶆牳鐜? needReviewCount / totalTests,
+  平均置信度: avgConfidence,
+  需人工复核率: needReviewCount / totalTests,
   混淆矩阵: { TP, FP, TN, FN, uncertain }
 }
 ```
 
-### 4. 浠ｇ爜浼樺寲涓庝慨澶?
+### 4. 代码优化与修复
 
 **修复问题**:
-1. 鉁?`LLMFactory`璋冪敤鏂瑰紡閿欒<EFBFBD> 鈫?鏀圭敤`getAdapter()`
-2. 鉁?妯″瀷鍚嶇О鏄犲皠 鈫?鍒涘缓`MODEL_TYPE_MAP`
-3. 鉁?JSON瑙ｆ瀽缁撴灉澶勭悊 鈫?姝ｇ‘鎻愬彇`parseResult.data`
-4. 鉁?Prompt鍑芥暟绛惧悕 鈫?澧炲姞authors/journal/year鍙傛暟
+1. ✅ `LLMFactory`调用方式错误 → 改用`getAdapter()`
+2. ✅ 模型名称映射 → 创建`MODEL_TYPE_MAP`
+3. ✅ JSON解析结果处理 → 正确提取`parseResult.data`
+4. ✅ Prompt函数签名 → 增加authors/journal/year参数
 
 **文件改动**:
 - `backend/src/modules/asl/services/llmScreeningService.ts`
@@ -99,72 +99,72 @@
 
 ### 首次测试成绩 (v1.0.0)
 
-| 璐ㄩ噺鎸囨爣 | 瀹為檯鍊?| 鐩<>爣鍊?| 鐘舵€?| 鍒嗘瀽 |
+| 质量指标 | 实际值 | 目标值 | 状态 | 分析 |
 |---------|--------|--------|------|------|
-| **鍑嗙‘鐜?* | 60.0% | 鈮?5% | 鉂?| 闇€鎻愬崌25% |
-| **涓€鑷寸巼** | 70.0% | 鈮?0% | 鉂?| 闇€鎻愬崌10% |
-| **骞冲潎缃<EFBFBD>俊搴?* | 0.95 | - | 鉁?| 浼樼<E6B5BC> |
-| **闇€浜哄伐澶嶆牳鐜?* | 30.0% | 鈮?0% | 鉂?| 闇€闄嶄綆10% |
-| **JSON楠岃瘉鐜?* | 100% | 鈮?5% | 鉁?| 瀹岀編 |
+| **准确率** | 60.0% | ≥85% | ❌ | 需提升25% |
+| **一致率** | 70.0% | ≥80% | ❌ | 需提升10% |
+| **平均置信度** | 0.95 | - | ✅ | 优秀 |
+| **需人工复核率** | 30.0% | ≤20% | ❌ | 需降低10% |
+| **JSON验证率** | 100% | ≥95% | ✅ | 完美 |
 
 ### 成功案例 (6/10)
 
-鉁?**姝ｇ‘妗堜緥**:
-1. test-002: RCT + 蹇冭<EFBFBD>绠＄粨灞€ 鈫?鉁?绾冲叆
-2. test-003: 绯荤粺缁艰堪 鈫?鉁?鎺掗櫎
-3. test-004: 鍔ㄧ墿瀹為獙 鈫?鉁?鎺掗櫎
-4. test-005: RCT + 蹇冭<EFBFBD>绠＄粨灞€(CREDENCE) 鈫?鉁?绾冲叆
-5. test-006: 鍥為【鎬ч槦鍒?鈫?鉁?鎺掗櫎
-6. test-009: 鐥呬緥鎶ュ憡 鈫?鉁?鎺掗櫎
+✅ **正确案例**:
+1. test-002: RCT + 心血管结局 → ✅ 纳入
+2. test-003: 系统综述 → ✅ 排除
+3. test-004: 动物实验 → ✅ 排除
+4. test-005: RCT + 心血管结局(CREDENCE) → ✅ 纳入
+5. test-006: 回顾性队列 → ✅ 排除
+6. test-009: 病例报告 → ✅ 排除
 
 ### 错误案例分析 (4/10)
 
-鉂?**閿欒<E996BF>绫诲瀷**:
+❌ **错误类型**:
 
-1. **test-001** (鍋囬槾鎬?: 
+1. **test-001** (假阴性): 
    - 期望include，实际exclude
    - 原因：缺乏心血管结局数据
-   - **璇勪及锛氭ā鍨嬪彲鑳芥<EFBFBD>纭<EFBFBD>紝鏈熸湜鍊兼湁璇?*
+   - **评估：模型可能正确，期望值有误**
 
 2. **test-007** (PICO冲突):
-   - 鍋ュ悍蹇楁効鑰呯爺绌?
-   - 涓ゆā鍨嬬粨璁轰竴鑷?exclude)锛屼絾I鍜孲缁村害鍒ゆ柇涓嶅悓
+   - 健康志愿者研究
+   - 两模型结论一致(exclude)，但I和S维度判断不同
 
 3. **test-008** (PICO冲突):
-   - 瑙傚療鎬х爺绌?
-   - 涓ゆā鍨嬬粨璁轰竴鑷?exclude)锛屼絾C缁村害鍒ゆ柇涓嶅悓
+   - 观察性研究
+   - 两模型结论一致(exclude)，但C维度判断不同
 
 4. **test-010** (严重冲突):
-   - 鍙岄噸SGLT1/SGLT2鎶戝埗鍓?
-   - DeepSeek=exclude, Qwen=include锛屽畬鍏ㄧ浉鍙?
+   - 双重SGLT1/SGLT2抑制剂
+   - DeepSeek=exclude, Qwen=include，完全相反
 
 ---
 
 ## 🔍 核心发现
 
-### 1. Prompt鍩烘湰妗嗘灦鏈夋晥 鉁?
+### 1. Prompt基本框架有效 ✅
 
 **证据**:
 - 6/10案例完全正确，准确率60%
-- JSON Schema楠岃瘉鐜?00%
-- 骞冲潎缃<EFBFBD>俊搴?.95
+- JSON Schema验证率100%
+- 平均置信度0.95
 
-### 2. 杈圭晫鎯呭喌闇€瑕佷紭鍖?鈿狅笍
+### 2. 边界情况需要优化 ⚠️
 
 **问题场景**:
-- 鍙岄噸鎶戝埗鍓?vs 鍗曚竴SGLT2鎶戝埗鍓?
-- 鍋ュ悍蹇楁効鑰?Phase 1鐮旂┒
-- 娲绘€у<EFBFBD>鐓?vs 瀹夋叞鍓傚<E98D93>鐓?
+- 双重抑制剂 vs 单一SGLT2抑制剂
+- 健康志愿者 Phase 1研究
+- 活性对照 vs 安慰剂对照
 - 结局指标匹配判断
 
 ### 3. PICO判断标准需明确 ⚠️
 
 **影响**:
-- 涓や釜妯″瀷瀵筸atch/partial/mismatch鐨勭晫闄愮悊瑙ｄ笉鍚?
+- 两个模型对match/partial/mismatch的界限理解不同
 - 导致即使结论一致也被标记为冲突
 - 提高了人工复核率
 
-### 4. 鍐茬獊妫€娴嬭繃浜庝弗鏍?鈿狅笍
+### 4. 冲突检测过于严格 ⚠️
 
 **现象**:
 - test-007和test-008两个模型结论都是exclude
@@ -179,41 +179,41 @@
 
 **1. 增加Few-shot示例**
 ```
-鍦≒rompt涓<EFBFBD><EFBFBD>鍔?-5涓<35>爣鍑嗘<E98D91>渚嬶細
-- 鏄庣‘绾冲叆锛歊CT + SGLT2鎶戝埗鍓?+ 瀹夋叞鍓?+ 蹇冭<E8B987>绠＄粨灞€
-- 鏄庣‘鎺掗櫎锛氱患杩般€佸姩鐗╁疄楠屻€佺梾渚嬫姤鍛?
-- 杈圭晫鎯呭喌锛氬弻閲嶆姂鍒跺墏 鈫?uncertain
+在Prompt中增加3-5个标准案例：
+- 明确纳入：RCT + SGLT2抑制剂 + 安慰剂 + 心血管结局
+- 明确排除：综述、动物实验、病例报告
+- 边界情况：双重抑制剂 → uncertain
 ```
 
 **2. 明确PICO判断标准**
 ```
-P: match=2鍨嬬硸灏跨梾鎮ｈ€?| partial=娣峰悎浜虹兢 | mismatch=鍋ュ悍蹇楁効鑰?鍔ㄧ墿
-I: match=鍗曚竴SGLT2鎶戝埗鍓?| partial=鑱斿悎鐢ㄨ嵂 | mismatch=鍙岄噸鎶戝埗鍓?鍏朵粬
-C: match=瀹夋叞鍓?甯歌<E794AF>鐤楁硶 | partial=鏍囧噯娌荤枟 | mismatch=娲绘€у<EFBFBD>鐓?DPP-4绛?
-S: match=RCT | partial=鍑嗛殢鏈?| mismatch=瑙傚療鎬?缁艰堪/鍔ㄧ墿/鐥呬緥
+P: match=2型糖尿病患者 | partial=混合人群 | mismatch=健康志愿者/动物
+I: match=单一SGLT2抑制剂 | partial=联合用药 | mismatch=双重抑制剂/其他
+C: match=安慰剂/常规疗法 | partial=标准治疗 | mismatch=活性对照(DPP-4等)
+S: match=RCT | partial=准随机 | mismatch=观察性/综述/动物/病例
 ```
 
 **3. 强化uncertain使用**
 ```
-- 淇℃伅涓嶈冻 鈫?uncertain
-- 杈圭晫鎯呭喌 鈫?uncertain
-- PICO鏈?涓<>強浠ヤ笂partial 鈫?uncertain
+- 信息不足 → uncertain
+- 边界情况 → uncertain
+- PICO有2个及以上partial → uncertain
 ```
 
-**4. 浼樺寲鍐茬獊妫€娴?*
+**4. 优化冲突检测**
 ```typescript
 // 只有conclusion不同才算严重冲突
 const hasConflict = result1.conclusion !== result2.conclusion;
-// PICO缁村害宸<EFBFBD>紓闄嶇骇涓?闇€娉ㄦ剰"
+// PICO维度差异降级为"需注意"
 ```
 
 ### 预期改善效果
 
 | 指标 | v1.0.0 | v1.0.1预期 | 改善 |
 |------|--------|------------|------|
-| 鍑嗙‘鐜?| 60% | **85-90%** | +25-30% |
+| 准确率 | 60% | **85-90%** | +25-30% |
 | 一致率 | 70% | **85-90%** | +15-20% |
-| 浜哄伐澶嶆牳鐜?| 30% | **15-20%** | -10-15% |
+| 人工复核率 | 30% | **15-20%** | -10-15% |
 
 ---
 
@@ -222,17 +222,17 @@ const hasConflict = result1.conclusion !== result2.conclusion;
 ### 核心文件
 
 1. **Prompt模板**:
-   - `backend/prompts/asl/screening/v1.0.0-mvp.txt` (118琛?
+   - `backend/prompts/asl/screening/v1.0.0-mvp.txt` (118行)
 
 2. **测试数据**:
-   - `backend/scripts/test-samples/asl-test-literatures.json` (114琛? 10绡囨枃鐚?
+   - `backend/scripts/test-samples/asl-test-literatures.json` (114行, 10篇文献)
 
 3. **测试脚本**:
-   - `backend/scripts/test-llm-screening.ts` (376琛?
+   - `backend/scripts/test-llm-screening.ts` (376行)
 
 4. **服务优化**:
-   - `backend/src/modules/asl/services/llmScreeningService.ts` (224琛? 宸蹭紭鍖?
-   - `backend/src/modules/asl/schemas/screening.schema.ts` (174琛? 宸叉洿鏂?
+   - `backend/src/modules/asl/services/llmScreeningService.ts` (224行, 已优化)
+   - `backend/src/modules/asl/schemas/screening.schema.ts` (174行, 已更新)
 
 ### 文档报告
 
@@ -243,39 +243,39 @@ const hasConflict = result1.conclusion !== result2.conclusion;
    - `backend/scripts/test-results/test-results-2025-11-18T08-10-57-407Z.json`
    - `backend/scripts/test-results/test-report-2025-11-18T08-10-57-407Z.md`
 
-7. **鏈<EFBFBD>姤鍛?*:
-   - `docs/03-涓氬姟妯″潡/ASL-AI鏅鸿兘鏂囩尞/05-寮€鍙戣<E98D99>褰?2025-11-18-Prompt璁捐<EFBFBD>涓庢祴璇曞畬鎴愭姤鍛?md`
+7. **本报告**:
+   - `docs/03-业务模块/ASL-AI智能文献/05-开发记录/2025-11-18-Prompt设计与测试完成报告.md`
 
 ---
 
-## 馃幆 涓嬩竴姝ヨ<E5A79D>鍒?
+## 🎯 下一步计划
 
 ### Week 2 - Day 1 (明天)
 
-**浠诲姟**: Prompt v1.0.1浼樺寲涓庨噸娴?
+**任务**: Prompt v1.0.1优化与重测
 
 1. [ ] 创建v1.0.1 Prompt，增加Few-shot示例
 2. [ ] 更新PICO判断标准说明
 3. [ ] 优化冲突检测逻辑
-4. [ ] 閲嶆柊杩愯<EFBFBD>娴嬭瘯锛岄獙璇佹敼杩涙晥鏋?
-5. [ ] 鐩<EFBFBD>爣锛氬噯纭<EFBFBD>巼鈮?5%锛屼竴鑷寸巼鈮?5%
+4. [ ] 重新运行测试，验证改进效果
+5. [ ] 目标：准确率≥85%，一致率≥85%
 
 ### Week 2 - Day 2-3
 
-**浠诲姟**: 鎵╁睍娴嬭瘯涓庢ā鍨嬪<EFBFBD>姣?
+**任务**: 扩展测试与模型对比
 
-1. [ ] 鎵╁厖娴嬭瘯鏍锋湰鑷?0-30绡?
-2. [ ] 娴嬭瘯GPT-5鍜孋laude-4.5鐨勮〃鐜?
-3. [ ] 瀵规瘮涓嶅悓妯″瀷缁勫悎鐨勬晥鏋?
-4. [ ] 寤虹珛Few-shot绀轰緥搴?
+1. [ ] 扩充测试样本至20-30篇
+2. [ ] 测试GPT-5和Claude-4.5的表现
+3. [ ] 对比不同模型组合的效果
+4. [ ] 建立Few-shot示例库
 
 ### Week 2 - Day 4-5
 
-**浠诲姟**: 闆嗘垚鍒癆PI涓庡墠绔<EFBFBD>紑鍙?
+**任务**: 集成到API与前端开发
 
 1. [ ] 将LLM筛选集成到筛选任务控制器
-2. [ ] 瀹炵幇鎵归噺绛涢€夊姛鑳?
-3. [ ] 寮€濮嬪墠绔疷I寮€鍙?
+2. [ ] 实现批量筛选功能
+3. [ ] 开始前端UI开发
 
 ---
 
@@ -283,16 +283,16 @@ const hasConflict = result1.conclusion !== result2.conclusion;
 
 ### 优势
 
-鉁?**绯荤粺鍖栨祴璇曟<E79287>鏋?*: 寤虹珛浜嗗畬鏁寸殑鑷<E6AE91>姩鍖栨祴璇曟祦绋? 
-鉁?**楂樿川閲忓熀绾?*: v1.0.0 Prompt宸茶揪鍒?0%鍑嗙‘鐜? 
-鉁?**璇︾粏鍙<E7B28F>拷婧?*: 鎵€鏈夋祴璇曠粨鏋滃彲澶嶇幇  
-鉁?**蹇<>€熻凯浠ｈ兘鍔?*: 鍙<>揩閫熸祴璇曚笉鍚孭rompt鐗堟湰  
+✅ **系统化测试框架**: 建立了完整的自动化测试流程  
+✅ **高质量基线**: v1.0.0 Prompt已达到60%准确率  
+✅ **详细可追溯**: 所有测试结果可复现  
+✅ **快速迭代能力**: 可快速测试不同Prompt版本  
 
-### 寰呮敼杩?
+### 待改进
 
-鈿狅笍 **杈圭晫鎯呭喌澶勭悊**: 闇€瑕佹洿鏄庣‘鐨勫垽鏂<E59EBD>爣鍑? 
-鈿狅笍 **涓€鑷存€ф帶鍒?*: 涓や釜妯″瀷瀵瑰悓涓€鎯呭喌鐨勫垽鏂<E59EBD>渶鏇翠竴鑷? 
-鈿狅笍 **涓嶇‘瀹氭€у紩瀵?*: 闇€寮曞<E5AFAE>妯″瀷鏇村<E98F87>浣跨敤uncertain  
+⚠️ **边界情况处理**: 需要更明确的判断标准  
+⚠️ **一致性控制**: 两个模型对同一情况的判断需更一致  
+⚠️ **不确定性引导**: 需引导模型更多使用uncertain  
 
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@@ -300,18 +300,18 @@ const hasConflict = result1.conclusion !== result2.conclusion;
 
 | 项目 | 数量 |
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-| 鏂板<EFBFBD>浠ｇ爜琛屾暟 | ~1,200琛?|
-| 鏂板<EFBFBD>鏂囨。椤垫暟 | ~15椤?|
-| 娴嬭瘯鏍锋湰鏁?| 10绡?|
-| 娴嬭瘯閫氳繃鐜?| 60% |
-| API璋冪敤娆℃暟 | 20娆★紙10绡嚸楀弻妯″瀷锛?|
-| 鎬诲<EFBFBD>鐞嗘椂闂?| 125绉?|
-| 骞冲潎姣忕瘒鑰楁椂 | 12.5绉?|
+| 新增代码行数 | ~1,200行 |
+| 新增文档页数 | ~15页 |
+| 测试样本数 | 10篇 |
+| 测试通过率 | 60% |
+| API调用次数 | 20次（10篇×双模型） |
+| 总处理时间 | 125秒 |
+| 平均每篇耗时 | 12.5秒 |
 
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-**鎶ュ憡浜?*: AI Assistant  
-**瀹℃牳浜?*: [寰呭～鍐橾  
+**报告人**: AI Assistant  
+**审核人**: [待填写]  
 **日期**: 2025-11-18  
 **版本**: v1.0.0