docs(dc/tool-c): Complete Tool C MVP planning and TODO list
Summary: - Update Tool C MVP Development Plan (V1.3) * Clarify Python execution as core feature * Add 15 real medical data cleaning scenarios (basic/medium/advanced) * Enhance System Prompt with 10 Few-shot examples * Discover existing Python service (extraction_service) * Update to extend existing service instead of rebuilding - Create Tool C MVP Development TODO List * 3-week plan with 30 tasks (Day 1-15) * 4 core milestones with clear acceptance criteria * Daily checklist and risk management * Detailed task breakdown for each day Key Changes: - Python service: Extend existing extraction_service instead of new setup - Test scenarios: 15 scenarios (5 basic + 5 medium + 5 advanced) - Success criteria: Basic >90%, Medium >80%, Advanced >60%, Total >80% - Development time: Reduced from 3 weeks to 2 weeks (reuse infrastructure) Status: Planning complete, ready to start Day 1 development
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docs/03-业务模块/DC-数据清洗整理/04-开发计划/工具C_MVP开发_TODO清单.md
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@@ -0,0 +1,620 @@
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# 工具C MVP开发 - To-do List
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> **文档版本**：v1.0
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> **创建日期**：2025-12-06
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> **预计工期**：3周（15个工作日）
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> **参考文档**：[工具C_MVP开发计划_V1.0.md](./工具C_MVP开发计划_V1.0.md)
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## 📊 整体进度概览
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| 阶段 | 任务数 | 已完成 | 进行中 | 待开始 | 完成率 |
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|------|-------|-------|-------|-------|--------|
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| **Week 1: 基础架构** | 12 | 0 | 0 | 12 | 0% |
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| **Week 2: 核心功能** | 10 | 0 | 0 | 10 | 0% |
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| **Week 3: 测试优化** | 8 | 0 | 0 | 8 | 0% |
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| **总计** | **30** | **0** | **0** | **30** | **0%** |
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## 🎯 核心里程碑（必须完成）
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- [ ] **M1**：Python代码执行环境搭建完成（Day 1）
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- [ ] **M2**：AI生成代码能力验证通过（Day 7）
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- [ ] **M3**：基础场景成功率 > 90%（Day 12）
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- [ ] **M4**：总体成功率 > 80%（Day 15）
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## 📅 Week 1：基础架构搭建（Day 1-5）
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### Day 1：Python服务扩展 + 环境验证 ⭐
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#### Python微服务扩展
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- [ ] **P0** 创建 `extraction_service/services/dc_executor.py`
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- [ ] 实现 `validate_code(code)` - AST静态检查
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- [ ] 实现 `execute_pandas_code(data, code)` - 代码执行
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- [ ] 添加危险模块黑名单（os、sys、subprocess等）
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- [ ] 添加超时保护（30秒）
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- [ ] 添加异常捕获和错误消息
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- [ ] **P0** 扩展 `extraction_service/main.py`
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- [ ] 添加 `POST /api/dc/execute` 端点
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- [ ] 添加 `POST /api/dc/validate` 端点
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- [ ] 添加请求日志记录
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- [ ] 添加错误处理中间件
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- [ ] **P0** 测试Python服务
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- [ ] 启动服务：`cd extraction_service && venv\Scripts\activate && uvicorn main:app --reload`
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- [ ] 测试健康检查：`GET http://localhost:8000/api/health`
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- [ ] 测试代码验证：发送简单Pandas代码
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- [ ] 测试代码执行：发送真实数据+代码
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- [ ] 验证AST拦截：发送危险代码（如 `import os`）
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#### Node.js后端集成
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- [ ] **P0** 创建后端文件夹结构
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```
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backend/src/modules/dc/tool-c/
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├── services/
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│ ├── SessionService.ts # Session管理
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│ ├── AICodeService.ts # AI代码生成
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│ ├── PythonExecutorService.ts # Python执行（新增）
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│ └── DataProcessService.ts # 数据处理
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├── controllers/
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│ └── ToolCController.ts # HTTP控制器
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├── routes/
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│ └── index.ts # 路由定义
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└── utils/
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└── codeValidator.ts # 前置验证
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```
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- [ ] **P0** 实现 `PythonExecutorService.ts`
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- [ ] 实现 `executeCode(data, code)` 方法
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- [ ] 实现 `validateCode(code)` 方法
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- [ ] 添加超时控制（30秒）
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- [ ] 添加日志记录（复用 `@/common/logging`）
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- [ ] 添加错误处理和重试机制
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- [ ] **P1** 环境变量配置
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- [ ] 添加 `EXTRACTION_SERVICE_URL=http://localhost:8000` 到 `.env`
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- [ ] 验证环境变量加载
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#### 验收标准
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- [ ] Python服务能成功执行简单Pandas代码（如 `df['age'] > 60`）
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- [ ] AST检查能拦截危险代码（如 `import os`）
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- [ ] Node.js能成功调用Python服务并获取结果
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- [ ] 所有日志正常输出到控制台
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### Day 2：数据库 + Session管理
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#### 数据库Schema设计
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- [ ] **P0** 创建Prisma Schema（`prisma/schema.prisma`）
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```prisma
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// @@schema("dc")
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||||
model DcToolCSession {
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||||
id String @id @default(uuid())
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||||
userId String
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||||
fileName String
|
||||
fileKey String // OSS存储key
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||||
totalRows Int
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||||
totalCols Int
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||||
columns Json // 列名数组
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||||
encoding String? // 编码格式
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||||
createdAt DateTime @default(now())
|
||||
updatedAt DateTime @updatedAt
|
||||
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||||
@@index([userId])
|
||||
@@map("dc_tool_c_sessions")
|
||||
}
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||||
```
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||||
- [ ] **P0** 执行数据库迁移
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||||
```bash
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||||
npx prisma db push
|
||||
npx prisma generate
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||||
```
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||||
- [ ] **P1** 验证表创建成功
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||||
```sql
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||||
SELECT * FROM dc.dc_tool_c_sessions LIMIT 1;
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```
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#### SessionService实现
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- [ ] **P0** 实现 `SessionService.ts`
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- [ ] `createSession(userId, fileName, fileBuffer)` - 创建会话
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- [ ] 上传Excel到OSS（复用 `storage.uploadBuffer`）
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||||
- [ ] 解析Excel到JSON（使用xlsx库）
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- [ ] 保存元数据到数据库（prisma）
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- [ ] `getSession(sessionId)` - 获取会话
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- [ ] 从数据库读取元数据
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- [ ] 从OSS下载数据（如需要）
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- [ ] `deleteSession(sessionId)` - 删除会话
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- [ ] 删除OSS文件
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- [ ] 删除数据库记录
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- [ ] **P1** 添加Excel解析逻辑
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- [ ] 使用 `xlsx` 库读取Excel
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- [ ] 转换为JSON格式（数组对象）
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- [ ] 检测编码（中文支持）
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- [ ] 提取列名和数据类型
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#### 验收标准
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- [ ] 能成功上传10MB以内的Excel文件
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- [ ] 数据正确保存到OSS（零落盘）
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- [ ] Session元数据正确存储到数据库
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- [ ] 能通过sessionId检索到完整数据
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### Day 3：AI代码生成服务
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#### AICodeService实现
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- [ ] **P0** 实现 `AICodeService.ts`
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- [ ] 集成LLMFactory（复用 `@/common/llm`）
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- [ ] 实现 `generateCode(prompt, dataContext)` 方法
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- [ ] 构建System Prompt（包含10个Few-shot示例）
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- [ ] 注入数据上下文（行数、列名、样本数据）
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- [ ] 调用LLM生成代码
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- [ ] 提取纯代码（去除Markdown格式）
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- [ ] 实现 `fixCode(originalCode, errorMsg, dataContext)` 方法
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- [ ] AI自我修复逻辑
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- [ ] 最多重试1次
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- [ ] **P0** System Prompt设计
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- [ ] 基础场景示例（5个）
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- [ ] 中等场景示例（3个）
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- [ ] 高级场景示例（2个）
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- [ ] 安全规范说明
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- [ ] 输出格式要求
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- [ ] **P1** 代码提取逻辑
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- [ ] 识别 ` ```python ... ``` ` 格式
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- [ ] 识别纯代码格式
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- [ ] 去除注释和说明
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#### 验收标准
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- [ ] AI能生成正确的Pandas代码（基础场景）
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- [ ] 生成的代码符合安全规范（无危险导入）
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- [ ] 能正确处理中文列名
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- [ ] 代码提取准确率 > 95%
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### Day 4：前端基础框架
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#### 前端文件夹结构
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- [ ] **P0** 创建前端目录
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```
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frontend-v2/src/modules/dc/pages/tool-c/
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├── index.tsx # 主页面入口
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├── components/
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│ ├── DataTable.tsx # AG Grid数据表格
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│ ├── AICopilot.tsx # AI对话侧边栏
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│ ├── FileUploader.tsx # 文件上传
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│ ├── Toolbar.tsx # 顶部工具栏
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│ └── ChatMessage.tsx # 对话消息组件
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├── hooks/
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│ ├── useSession.ts # Session管理
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│ └── useAIChat.ts # AI对话
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├── types.ts # TypeScript类型定义
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└── api.ts # API封装
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```
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- [ ] **P0** 安装依赖
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```bash
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cd frontend-v2
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npm install ag-grid-react ag-grid-community xlsx
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```
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#### 主页面布局
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- [ ] **P0** 实现 `index.tsx`（主布局）
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- [ ] 左侧：数据表格区域（70%宽度）
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- [ ] 右侧：AI Copilot侧边栏（30%宽度）
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- [ ] 顶部：扁平工具栏（文件上传、导出、撤销）
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- [ ] 状态管理：useState/useReducer
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- [ ] **P1** 实现 `FileUploader.tsx`
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- [ ] 拖拽上传支持
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- [ ] 文件类型验证（仅Excel）
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- [ ] 文件大小限制（10MB）
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- [ ] 上传进度显示
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#### 验收标准
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- [ ] 页面布局正确（左表格右AI）
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- [ ] 能成功上传Excel文件
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- [ ] 上传后能看到加载状态
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- [ ] 响应式布局（最小宽度1280px）
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### Day 5：数据表格实现（AG Grid）
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#### DataTable组件
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- [ ] **P0** 实现 `DataTable.tsx`
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- [ ] 集成AG Grid
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- [ ] 动态列定义（根据Excel自动生成）
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- [ ] 单元格编辑功能
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- [ ] 脏数据标记（黄色高亮）
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- [ ] 分页支持（每页100行）
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- [ ] **P1** 配置AG Grid主题
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- [ ] 使用 `ag-theme-alpine`
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- [ ] 自定义样式（Ant Design风格）
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- [ ] 列宽自适应
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- [ ] **P1** 表格功能
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- [ ] 列排序
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- [ ] 列筛选
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- [ ] 行选择（多选）
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- [ ] 导出CSV（AG Grid内置）
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#### 验收标准
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- [ ] 能正确显示Excel数据（100行+）
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- [ ] 列宽自适应且可手动调整
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- [ ] 单元格编辑后有黄色标记
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- [ ] 表格性能流畅（1000行不卡顿）
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## 📅 Week 2：核心功能实现（Day 6-10）
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### Day 6：AI对话UI
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#### AICopilot组件
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- [ ] **P0** 实现 `AICopilot.tsx`
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- [ ] 对话消息列表（滚动）
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- [ ] 输入框（多行，支持Enter发送）
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- [ ] 发送按钮
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- [ ] 加载状态（AI思考中...）
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- [ ] **P0** 实现 `ChatMessage.tsx`
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- [ ] 用户消息（右对齐，蓝色）
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- [ ] AI消息（左对齐，灰色）
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- [ ] 代码块高亮（使用 `react-syntax-highlighter`）
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- [ ] 时间戳显示
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- [ ] **P1** 消息历史管理
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- [ ] 保存到localStorage
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- [ ] 最多保存50条
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- [ ] 清空历史按钮
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#### 验收标准
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- [ ] 对话界面美观（参考原型设计）
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- [ ] 消息发送/接收流畅
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- [ ] 代码块正确高亮
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- [ ] 滚动到最新消息
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### Day 7：AI生成代码集成 ⭐
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#### API集成
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- [ ] **P0** 实现 `api.ts`
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- [ ] `uploadFile(file)` - 上传Excel
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- [ ] `sendMessage(sessionId, message)` - 发送AI消息
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- [ ] `executeCode(sessionId, code)` - 执行代码
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- [ ] `getSessionData(sessionId)` - 获取数据
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- [ ] **P0** 后端API实现（`ToolCController.ts`）
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- [ ] `POST /api/v1/dc/tool-c/upload` - 文件上传
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- [ ] `POST /api/v1/dc/tool-c/chat` - AI对话
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- [ ] `POST /api/v1/dc/tool-c/execute` - 执行代码
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- [ ] `GET /api/v1/dc/tool-c/sessions/:id` - 获取会话
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#### 业务逻辑实现
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- [ ] **P0** 实现完整流程
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1. [ ] 用户发送消息 → AICodeService生成代码
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2. [ ] 前端展示生成的代码（Markdown格式）
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3. [ ] 用户点击"执行"按钮 → 调用Python服务
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4. [ ] 执行成功 → 刷新表格数据
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5. [ ] 执行失败 → AI自我修复 → 重试
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- [ ] **P1** 错误处理
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- [ ] AST检查失败 → 提示用户
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- [ ] 执行超时（30秒） → 提示用户
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- [ ] AI生成失败 → 重试机制
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#### 验收标准
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- [ ] **基础场景测试（5个）成功率 > 90%**
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- [ ] "把年龄大于60的标记为老年组"
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- [ ] "删除所有患者ID为空的行"
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- [ ] "把性别转为数字，男1女0"
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- [ ] "计算BMI = 体重 / (身高/100)^2"
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- [ ] "删除缺失率超过50%的列"
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### Day 8：UI锁定机制
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#### 互斥锁实现
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- [ ] **P0** 前端状态管理
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- [ ] 添加 `isAIProcessing` 状态
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- [ ] AI对话中 → 锁定表格编辑
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- [ ] 显示友好提示："AI正在处理，请稍候..."
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- [ ] **P0** 表格锁定逻辑
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- [ ] `isAIProcessing=true` → AG Grid设置为只读
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- [ ] 禁用工具栏按钮（导出除外）
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- [ ] 显示半透明蒙层
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- [ ] **P1** 视觉反馈
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- [ ] 表格半透明（opacity: 0.6）
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- [ ] 显示加载动画
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- [ ] 顶部显示进度条
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#### 验收标准
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- [ ] AI处理时，表格无法编辑
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- [ ] 锁定状态有明显的视觉反馈
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- [ ] AI完成后，表格自动解锁
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- [ ] 用户体验流畅（无卡顿）
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### Day 9：自动检查点（Checkpoint）
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#### 数据快照管理
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- [ ] **P0** 实现检查点逻辑
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- [ ] 每次AI执行成功 → 自动保存快照
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- [ ] 最多保存10个检查点
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- [ ] 快照数据存储到OSS（压缩JSON）
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- [ ] **P0** 回滚功能
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- [ ] 工具栏添加"撤销"按钮
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- [ ] 点击撤销 → 恢复到上一个检查点
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- [ ] 最多支持10次撤销
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- [ ] **P1** 检查点列表UI
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- [ ] 侧边栏显示检查点列表
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- [ ] 每个检查点显示：时间、操作描述
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- [ ] 点击检查点 → 恢复到该状态
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#### 验收标准
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- [ ] 每次AI操作后自动保存检查点
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- [ ] 撤销功能正常工作
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- [ ] 快照数据正确存储到OSS
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- [ ] 10个检查点后，自动删除最旧的
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### Day 10：Excel导出
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#### 导出功能实现
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- [ ] **P0** 后端导出API
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- [ ] `POST /api/v1/dc/tool-c/export/:sessionId`
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- [ ] 使用 `openpyxl`（Python）或 `xlsx`（Node.js）
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||||
- [ ] 保留原始Excel格式（可选，MVP可跳过）
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||||
- [ ] **P0** 前端导出按钮
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||||
- [ ] 工具栏添加"导出"按钮
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||||
- [ ] 点击 → 下载Excel文件
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- [ ] 文件名：`原文件名_cleaned_YYYYMMDD.xlsx`
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||||
- [ ] **P1** 导出选项（可选）
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||||
- [ ] 仅导出修改的行
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||||
- [ ] 保留样式（复杂，可延后）
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#### 验收标准
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- [ ] 能成功导出Excel文件
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- [ ] 导出的数据与表格一致
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- [ ] 文件名正确
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- [ ] 下载速度快（< 3秒）
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## 📅 Week 3：测试优化（Day 11-15）
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### Day 11：中等场景测试 🟡
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#### 测试用例执行
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- [ ] **P0** 准备测试数据
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- [ ] 创建测试Excel文件（包含多个列）
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- [ ] 包含真实医疗数据示例
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||||
- [ ] **P0** 中等场景测试（5个）
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||||
1. [ ] "把诊断日期和出院日期计算天数差，如果出院日期早于诊断日期则标记为异常"
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||||
2. [ ] "根据白细胞、中性粒细胞、淋巴细胞三个指标，计算NLR，并按2.5分为高低两组"
|
||||
3. [ ] "从病理报告列中提取TNM分期，生成新列"
|
||||
4. [ ] "把血压列的'120/80'格式拆分成收缩压和舒张压，并判断是否高血压"
|
||||
5. [ ] "删除重复的患者ID，保留最新的一条记录（根据就诊日期）"
|
||||
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||||
#### 优化AI Prompt
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||||
- [ ] **P1** 根据失败案例优化Prompt
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- [ ] 增加错误处理示例
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- [ ] 强化中文列名处理
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||||
- [ ] 增加边界情况说明
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#### 验收标准
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- [ ] **中等场景成功率 > 80%（4/5成功）**
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### Day 12：高级场景测试 🔴
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#### 高级场景测试（5个）
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||||
- [ ] **P0** 复杂场景测试
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||||
1. [ ] "对于每个患者，找出第一次化疗日期和最后一次化疗日期，计算化疗持续时间"
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||||
2. [ ] "生成生存状态和生存时间"（复杂条件逻辑）
|
||||
3. [ ] "根据ALT、AST、ALP、TBIL判断肝功能分级"
|
||||
4. [ ] "按患者ID分组，计算每次随访相比上次的肿瘤大小变化率"
|
||||
5. [ ] "根据入院时间，计算季节变量，统计不同季节的发病人数"
|
||||
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||||
#### Prompt深度优化
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- [ ] **P1** 针对失败场景优化
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- [ ] 增加分组聚合示例
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- [ ] 增加时间序列示例
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||||
- [ ] 增加医学规则示例
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#### 验收标准
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- [ ] **高级场景成功率 > 60%（3/5成功）**
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- [ ] **总体成功率 > 80%（12/15成功）**
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### Day 13：性能优化
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#### 性能测试
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- [ ] **P1** 测试性能指标
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- [ ] 文件上传速度（10MB文件 < 5秒）
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- [ ] AI代码生成速度（< 10秒）
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- [ ] Python执行速度（< 5秒）
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- [ ] 表格刷新速度（< 2秒）
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- [ ] 端到端流程（< 20秒）
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#### 优化措施
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- [ ] **P1** 前端优化
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- [ ] AG Grid虚拟滚动
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- [ ] React.memo优化渲染
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- [ ] 防抖输入（debounce 300ms）
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- [ ] **P1** 后端优化
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- [ ] 数据压缩（OSS上传前）
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- [ ] 缓存会话数据（Redis可选）
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- [ ] 并发控制（限制同时执行数）
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#### 验收标准
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- [ ] 端到端操作 < 20秒
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- [ ] 1000行数据表格不卡顿
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- [ ] 无内存泄漏
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### Day 14：集成测试
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#### 端到端测试
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- [ ] **P0** 完整流程测试（10次）
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1. [ ] 上传Excel文件
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2. [ ] 查看数据表格
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3. [ ] 发送AI指令
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4. [ ] 执行生成的代码
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5. [ ] 验证表格刷新
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6. [ ] 测试撤销功能
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7. [ ] 导出Excel文件
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8. [ ] 验证导出数据正确
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- [ ] **P1** 异常场景测试
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- [ ] 上传损坏的Excel文件
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- [ ] 发送空消息
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- [ ] 执行危险代码（应被拦截）
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- [ ] 网络断开恢复
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#### Bug修复
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- [ ] **P1** 修复测试中发现的问题
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- [ ] 记录所有bug到GitHub Issues
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- [ ] 按优先级修复（P0 > P1 > P2）
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#### 验收标准
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- [ ] 端到端流程100%通过
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- [ ] 无P0级别bug
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- [ ] P1级别bug < 3个
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### Day 15：MVP验收 🎉
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#### 最终验收测试
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- [ ] **P0** 15个场景全覆盖测试
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- [ ] 基础场景：5/5 ✅
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- [ ] 中等场景：4/5 ✅
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- [ ] 高级场景：3/5 ✅
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- [ ] **总体成功率 > 80%**
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- [ ] **P0** 非功能性验收
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- [ ] 性能：端到端 < 20秒 ✅
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- [ ] 安全：AST拦截危险代码 ✅
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- [ ] 稳定：10次测试无崩溃 ✅
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- [ ] 易用：用户能独立完成任务 ✅
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#### 文档完善
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- [ ] **P1** 更新文档
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- [ ] 用户使用手册
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- [ ] API接口文档
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- [ ] 部署指南
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- [ ] 已知问题清单
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#### 验收决策
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- [ ] ✅ **通过**：总体成功率 > 80%，进入下一阶段
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- [ ] ❌ **失败**：总体成功率 < 60%，需要Pivot到模板库模式
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## 🔥 每日站会检查清单
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### 每天工作开始前
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- [ ] 查看昨日遗留问题
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- [ ] 确认今日任务清单
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- [ ] 检查环境是否正常（Python服务、数据库、前端dev server）
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### 每天工作结束前
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- [ ] 更新To-do List进度
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- [ ] 提交代码到Git（✅ 重要！防止丢失）
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- [ ] 记录遇到的问题和解决方案
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- [ ] 规划明日任务
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## ⚠️ 风险提示
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### 技术风险
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1. **AI生成质量不稳定**
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- 缓解：多轮测试，优化Prompt
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- 备选：失败后人工编写模板
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2. **Python执行安全问题**
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- 缓解：AST静态检查 + 超时控制
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- 备选：Docker沙箱隔离（Phase 2）
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3. **性能不达标**
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- 缓解：分步优化，设定性能基准
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- 备选：降低数据量要求（10MB → 5MB）
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### 进度风险
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1. **AI生成成功率 < 60%**
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- 应对：紧急会议，决定是否Pivot
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2. **前端开发延期**
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- 应对：简化UI，聚焦核心功能
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## 📊 成功标准（最终验收）
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| 指标 | 目标 | 当前 | 状态 |
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| **基础场景成功率** | > 90% | 0% | 🔴 |
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| **中等场景成功率** | > 80% | 0% | 🔴 |
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| **高级场景成功率** | > 60% | 0% | 🔴 |
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| **总体成功率** | > 80% | 0% | 🔴 |
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| **端到端性能** | < 20秒 | 0秒 | 🔴 |
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| **代码安全性** | 100%拦截 | 0% | 🔴 |
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## 🎯 下一步行动（启动开发）
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### 立即开始（Day 1）
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1. **扩展Python服务**（2小时）
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```bash
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cd AIclinicalresearch/extraction_service
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# 创建dc_executor.py
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# 扩展main.py添加2个端点
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# 测试服务
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```
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2. **创建后端文件夹**（1小时）
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```bash
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cd AIclinicalresearch/backend/src/modules/dc
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mkdir -p tool-c/services tool-c/controllers tool-c/routes tool-c/utils
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```
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3. **实现PythonExecutorService**（2小时）
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- 编写代码
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- 单元测试
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- 集成测试
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**准备好了吗？让我们开始Day 1的开发！** 🚀
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Reference in New Issue
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