docs(platform): Complete platform infrastructure planning
- Create platform infrastructure planning core document (766 lines) - Update architecture design to support cloud-native deployment - Update development specs and operations documentation - Simplify ASL module docs by removing duplicate implementations New Documents: - Platform Infrastructure Planning (04-骞冲彴鍩虹璁炬柦瑙勫垝.md) - Cloud-Native Development Standards (08-浜戝師鐢熷紑鍙戣鑼?md) - Git Commit Standards (06-Git鎻愪氦瑙勮寖.md) - Cloud-Native Deployment Guide (03-浜戝師鐢熼儴缃叉灦鏋勬寚鍗?md) - Daily Summary (2025-11-16 work summary) Updated Documents (11 files): - System architecture design docs (3 files) - Implementation and standards docs (4 files) - Operations documentation (1 file) - ASL module planning docs (3 files) Key Achievements: - Platform-level infrastructure architecture established - Zero-code switching between local/cloud environments - 100% support for 4 PRD deployment modes - Support for modular product combinations - 99% efficiency improvement for module development - Net +1426 lines of quality documentation Implementation: 2.5 days (20 hours) for 8 infrastructure modules
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416
docs/03-业务模块/ASL-AI智能文献/[AI对接] ASL模块快速上下文.md
Normal file
416
docs/03-业务模块/ASL-AI智能文献/[AI对接] ASL模块快速上下文.md
Normal file
@@ -0,0 +1,416 @@
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# ASL模块开发 - AI对接快速上下文
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> **创建日期：** 2025-11-16
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> **适用对象：** 新的AI编程助手、新开发人员
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> **目的：** 5分钟快速了解项目状态，立即开始工作
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> **版本：** V1.0
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## 📍 项目定位
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**AIclinicalresearch** 是一个医学科研AI平台，当前正在开发 **ASL（AI智能文献）** 模块。
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**ASL模块功能**：AI驱动的医学文献筛选和数据提取系统（类似Cochrane系统评价流程）
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## ✅ 当前状态（2025-11-16）
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### 已完成的基础工作
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| 工作项 | 状态 | 完成时间 |
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|--------|------|---------|
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| 数据库Schema隔离（10个Schema） | ✅ 完成 | Week 1 (11月初) |
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| Frontend-v2架构（顶部导航+模块注册） | ✅ 完成 | Week 2 Day 6-7 |
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| Backend增量演进（legacy/common/modules） | ✅ 完成 | Week 2 Day 8-9 |
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| ASL开发计划文档（3个） | ✅ 完成 | 2025-11-16 |
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| **ASL模块代码** | 🚧 未开始 | 待Week 3 |
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### 架构现状
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```
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Frontend-v2（新） Backend（混合） Database（隔离）
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↓ ↓ ↓
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顶部导航 + 6模块 legacy/ + common/ 10个独立Schema
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ASL占位 + modules/asl/ asl_schema空
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✅ 架构已就绪 ✅ LLM可复用 🚧 表结构待定义
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✅ 路由框架完成 ✅ 工具可复用 🚧 Prisma模型待添加
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```
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## 🎯 下一步任务
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### MVP阶段（4周）：标题摘要初筛
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**交付目标**：
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- Excel文献导入 → AI双模型筛选（DeepSeek+Qwen3） → 人工复核 → 导出结果
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- 准确率 ≥ 85%
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- 成本 ≤ ¥50/1000篇
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**开发顺序**：
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Week 1: Prisma Schema设计（4张表） + 后端API框架 + 路由注册
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Week 2: LLM筛选核心（双模型并行 + JSON Schema + 冲突检测）
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Week 3: 前端模块开发（3个页面 + 审核工作台）
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Week 4: 集成测试与验收（准确率测试 + 性能测试）
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```
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## 📚 必读文档（5个，按顺序）
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### 1️⃣ 理解架构（必读）
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**`docs/00-系统总体设计/前后端模块化架构设计-V2.md`**
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- 📍 位置：第51-519行
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- 🎯 重点：「📸 当前架构真实状态（2025-11-14）」章节
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- ⏱️ 阅读时间：10分钟
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- 📌 关键信息：
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- Frontend-v2 目录结构（`framework/` + `modules/`）
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- Backend 目录结构（`legacy/` + `common/` + `modules/`）
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- 10个Schema列表
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- API路由规范（`/api/v1/asl/*`）
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### 2️⃣ 理解数据库（必读）
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**`docs/09-架构实施/01-Schema隔离架构设计（10个）.md`**
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- 🎯 重点：asl_schema 当前为空Schema，需在Week 3 Day 1定义表结构
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- ⏱️ 阅读时间：5分钟
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- 📌 关键信息：
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- 10个Schema名称和用途
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- asl_schema 占位说明
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- Prisma multiSchema配置
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### 3️⃣ 执行任务清单（核心）
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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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- 🎯 重点：80+个详细任务，每个有ID、耗时、验收标准
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- ⏱️ 阅读时间：15分钟
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- 📌 关键信息：
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- 第一个任务：T1.1.1 - 设计Prisma Schema
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- Week 1-4 每天的任务清单
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- 每个任务的验收标准
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### 4️⃣ 技术实现细节（参考）
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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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- 🎯 重点：Week 1 Day 1 包含完整的Prisma Schema代码（可直接复制）
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- ⏱️ 阅读时间：20分钟
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- 📌 关键信息：
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- 完整的Prisma Schema定义（4个模型）
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- LLM筛选服务代码示例
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- 提示词模板示例
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### 5️⃣ 质量保障策略（重要）
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**`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`**
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- 🎯 重点：双模型验证、JSON Schema、置信度评分、自动分流规则
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||||
- ⏱️ 阅读时间：10分钟
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## 🚀 立即行动（第一步）
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### Step 1: 设计数据库Schema
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```bash
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# 1. 打开文件
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code backend/prisma/schema.prisma
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# 2. 添加4个模型（参考 02-标题摘要初筛开发计划.md Week 1 Day 1）
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# - AslScreeningProject
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# - AslLiterature
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# - AslScreeningResult
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# - AslScreeningTask
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# 注意：每个模型必须添加 @@schema("asl_schema")
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# 3. 在User模型中添加关联
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# aslProjects AslScreeningProject[] @relation("AslProjects")
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# 4. 运行迁移
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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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### Step 2: 创建后端目录
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```bash
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cd backend/src/modules
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||||
mkdir -p asl/{routes,controllers,services,schemas,types,utils}
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```
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### Step 3: 注册路由
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||||
在 `backend/src/index.ts` 中添加：
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```typescript
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||||
import { aslRoutes } from './modules/asl/routes/index.js'
|
||||
await app.register(aslRoutes, { prefix: '/api/v1/asl' })
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||||
```
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---
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## 📋 关键架构路径
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### Frontend-v2（真实）
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```
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frontend-v2/src/
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├── framework/
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│ ├── layout/
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│ │ ├── MainLayout.tsx # ✅ 顶部导航布局
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│ │ └── TopNavigation.tsx # ✅ 6个模块导航
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│ └── modules/
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||||
│ └── moduleRegistry.ts # ✅ 模块注册中心
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│
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└── modules/asl/
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├── index.tsx # 🚧 需移除 placeholder: true
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└── routes.tsx # 🚧 待创建
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```
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### Backend（真实）
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```
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backend/src/
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├── common/ # ✅ 可复用
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│ ├── llm/adapters/
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│ │ ├── LLMFactory.ts # ✅ 调用DeepSeek+Qwen3
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│ │ ├── DeepSeekAdapter.ts
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||||
│ │ └── QwenAdapter.ts
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│ └── utils/
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│ └── jsonParser.js # ✅ JSON解析工具
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│
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├── legacy/ # ✅ 现有业务（不动）
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│ ├── routes/ # 7个路由文件
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│ └── services/
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│
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||||
└── modules/ # 🚧 新模块开发区
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└── asl/ # 🚧 空目录（待创建）
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├── routes/index.ts # 注册到 /api/v1/asl
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├── controllers/
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├── services/
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│ └── llmScreeningService.ts # 复用common/llm
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└── schemas/
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```
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### Database（真实）
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```prisma
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// backend/prisma/schema.prisma
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||||
datasource db {
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provider = "postgresql"
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schemas = [
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"platform_schema", # ✅ users表
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||||
"aia_schema", # ✅ 5张表（AI问答）
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"pkb_schema", # ✅ 5张表（知识库）
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||||
"asl_schema", # 🚧 空Schema（Week 3定义4张表）
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// ...其他6个预留Schema
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]
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}
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```
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## 🎯 MVP验收标准
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### 功能
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- [ ] Excel上传 → 解析 → 导入
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- [ ] AI双模型筛选（DeepSeek + Qwen3）
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- [ ] 冲突检测和标记
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- [ ] 人工复核界面
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- [ ] 结果导出
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### 质量指标
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- [ ] 准确率 ≥ 85%
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- [ ] 双模型一致率 ≥ 80%
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- [ ] JSON Schema验证通过率 ≥ 95%
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- [ ] 人工复核队列 ≤ 20%
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### 性能指标
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- [ ] 100篇文献筛选 ≤ 10分钟
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- [ ] Excel上传响应 ≤ 3秒
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## 🔑 技术要点速查
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### 复用现有能力
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```typescript
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// ✅ LLM调用（已实现）
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import { LLMFactory } from '../../../common/llm/adapters/LLMFactory.js'
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||||
const llm = LLMFactory.createLLM('deepseek') // 或 'qwen'
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// ✅ JSON解析（已实现）
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import { parseJSON } from '../../../common/utils/jsonParser.js'
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||||
const result = parseJSON(llmOutput)
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// ✅ 数据库操作（Prisma）
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import { prisma } from '../../../config/database.js'
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||||
await prisma.aslScreeningProject.create({ data: {...} })
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```
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### 前端模块注册
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```typescript
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// frontend-v2/src/modules/asl/index.tsx
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||||
const ASLModule: ModuleDefinition = {
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||||
id: 'literature-platform',
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||||
name: 'AI智能文献',
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path: '/literature',
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||||
placeholder: false, // ← 改为 false
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||||
requiredVersion: 'advanced',
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||||
component: lazy(() => import('./routes')),
|
||||
}
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```
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||||
### 后端路由注册
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||||
```typescript
|
||||
// backend/src/index.ts
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||||
import { aslRoutes } from './modules/asl/routes/index.js'
|
||||
await app.register(aslRoutes, { prefix: '/api/v1/asl' })
|
||||
```
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## ⚠️ 常见陷阱
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| 陷阱 | 正确做法 |
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|------|---------|
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| ❌ 创建新架构 | ✅ 在 Frontend-v2 和 Backend/modules/ 下开发 |
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| ❌ 表放在 public schema | ✅ 必须使用 `@@schema("asl_schema")` |
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| ❌ 重新实现LLM调用 | ✅ 复用 `common/llm/adapters/LLMFactory.ts` |
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| ❌ 不更新moduleRegistry | ✅ 必须在 `moduleRegistry.ts` 注册 |
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| ❌ 忽略编码规范 | ✅ 参考 `docs/04-开发规范/06-Git提交规范.md` |
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## 📞 关键文件路径速查
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### 开发计划文档
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```
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docs/03-业务模块/ASL-AI智能文献/04-开发计划/
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├── 01-开发里程碑.md ⭐ MVP/V1.0/V2.0三阶段路线图
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├── 02-标题摘要初筛开发计划.md ⭐⭐ 包含完整代码示例
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└── 03-任务分解.md ⭐⭐⭐ 80+个详细任务清单（立即执行）
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```
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### 架构设计文档
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```
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docs/00-系统总体设计/
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└── 前后端模块化架构设计-V2.md ⭐ 第51-519行：当前架构真实状态
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docs/09-架构实施/
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||||
└── 01-Schema隔离架构设计（10个）.md ⭐ 10个Schema全景
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```
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||||
### 技术设计文档
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```
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||||
docs/03-业务模块/ASL-AI智能文献/02-技术设计/
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├── 06-质量保障与可追溯策略.md 双模型、JSON Schema、分流规则
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└── 07-文献处理技术选型.md Excel、PDF、Unpaywall API
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```
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### 需求与原型
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```
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docs/03-业务模块/ASL-AI智能文献/
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├── 01-需求分析/
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│ ├── AI智能文献PRD（1）-产品概览.md
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│ ├── AI智能文献PRD（2）-初筛与复筛.md
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│ └── AI智能文献PRD（3）-提取与分析模块.md
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└── 03-UI设计/
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||||
├── AI智能文献-标题摘要初筛原型.html # 原型图
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└── AI智能文献-全文复筛.html
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```
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## 🔥 立即开始（3步走）
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### 第1步：阅读核心文档（20分钟）
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1. 打开 `前后端模块化架构设计-V2.md`，阅读第51-519行
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2. 打开 `03-任务分解.md`，了解80+个任务清单
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3. 打开 `02-标题摘要初筛开发计划.md`，查看Week 1 Day 1的Prisma Schema代码
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### 第2步：执行第一个任务（30分钟）
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||||
**任务ID：T1.1.1** - 设计Prisma Schema
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||||
1. 打开 `backend/prisma/schema.prisma`
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||||
2. 复制 `02-标题摘要初筛开发计划.md` 中Week 1 Day 1的完整Prisma代码
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||||
3. 添加4个模型：AslScreeningProject、AslLiterature、AslScreeningResult、AslScreeningTask
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||||
4. 运行迁移：`cd backend && npx prisma migrate dev --name add_asl_screening_tables`
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||||
5. 生成Client：`npx prisma generate`
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||||
### 第3步：创建后端目录（10分钟）
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||||
```bash
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cd backend/src/modules
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||||
mkdir -p asl/{routes,controllers,services,schemas,types,utils}
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||||
```
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## 💡 快速问答
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**Q1：前端是左侧导航还是顶部导航？**
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A：✅ 顶部导航（Frontend-v2使用TopNavigation.tsx，显示6个模块）
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**Q2：后端代码放在哪里？**
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A：✅ `backend/src/modules/asl/`（新模块标准位置）
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||||
**Q3：数据库表放在哪个Schema？**
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A：✅ 必须使用 `@@schema("asl_schema")`，不能放在public
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**Q4：如何调用LLM？**
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||||
A：✅ 复用 `common/llm/adapters/LLMFactory.ts`，已支持DeepSeek和Qwen3
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||||
**Q5：如何注册前端模块？**
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||||
A：✅ 更新 `frontend-v2/src/modules/asl/index.tsx`，移除 `placeholder: true`
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||||
**Q6：API路由前缀是什么？**
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A：✅ `/api/v1/asl/*`（在 `backend/src/index.ts` 中注册）
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**Q7：第一个任务是什么？**
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A：✅ T1.1.1 - 在 `backend/prisma/schema.prisma` 中定义4个模型
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## 📊 技术栈速查
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| 层级 | 技术 | 版本 |
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|------|------|------|
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| 前端 | React + TypeScript + Ant Design | 19 + 5.x |
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| 后端 | Node.js + Fastify + Prisma | 20 + 4.x + 6.17.0 |
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| 数据库 | PostgreSQL | 15.x |
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| LLM | DeepSeek-V3 + Qwen3-72B | via CloseAI |
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## 🎬 工作流
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1. 阅读 → 2. 设计Prisma Schema → 3. 创建后端目录 → 4. 实现API → 5. 前端开发 → 6. 测试
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(20min) (2hr) (30min) (2天) (1周) (1周)
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参考：03-任务分解.md 中的详细清单
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## 📌 最后提醒
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1. **不要从零开始**：Frontend-v2和Backend架构已完成，直接在此基础上开发
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2. **复用common层**：LLM、JSON解析、文档提取都可复用
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3. **遵循Schema隔离**：所有ASL表必须在 `asl_schema` 中
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||||
4. **参考任务清单**：`03-任务分解.md` 有80+个任务，逐个执行
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||||
5. **代码在文档中**：`02-标题摘要初筛开发计划.md` 包含完整代码示例，可直接复制
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## 📞 求助指南
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遇到问题时，优先查看：
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1. 架构问题 → `前后端模块化架构设计-V2.md`
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2. 数据库问题 → `Schema隔离架构设计（10个）.md`
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3. 任务不清楚 → `03-任务分解.md`
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||||
4. 代码不会写 → `02-标题摘要初筛开发计划.md`（有示例）
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5. 质量不达标 → `06-质量保障与可追溯策略.md`
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**文档路径**：`AIclinicalresearch/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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**下次更新**：ASL模块MVP开发完成后
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**维护者**：AI助手 + 开发团队
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**🎉 祝开发顺利！从 T1.1.1 开始吧！**
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