commit bdc7de80436bbdf3823f4366914fa143b2c2f3a8
Author: AI Clinical Dev Team <dev@ai-clinical.com>
Date:   Fri Oct 10 15:14:54 2025 +0800

    chore: project initialization - Day 4 environment setup

diff --git a/.gitignore b/.gitignore
new file mode 100644
index 00000000..49385780
--- /dev/null
+++ b/.gitignore
@@ -0,0 +1,50 @@
+# Dependencies
+node_modules/
+.pnp
+.pnp.js
+
+# Testing
+coverage/
+
+# Production
+build/
+dist/
+
+# Environment variables
+.env
+.env.local
+.env.development.local
+.env.test.local
+.env.production.local
+
+# IDE
+.vscode/
+.idea/
+*.swp
+*.swo
+*~
+
+# OS
+.DS_Store
+Thumbs.db
+
+# Logs
+logs/
+*.log
+npm-debug.log*
+yarn-debug.log*
+yarn-error.log*
+
+# Docker
+docker-compose.override.yml
+
+# Prisma
+prisma/.env
+*.db
+*.db-journal
+
+# Temporary files
+tmp/
+temp/
+*.tmp
+
diff --git a/AI Clinical Research PRD.txt b/AI Clinical Research PRD.txt
new file mode 100644
index 00000000..8662d4f2
--- /dev/null
+++ b/AI Clinical Research PRD.txt	
@@ -0,0 +1,90 @@
+AI科研助手产品需求文档 (PRD)
+
+ 1. 产品概述
+1.1 产品简介
+AI科研助手是一款专注于赋能临床及科研人员的智能化平台。它通过集成一系列基于大语言模型的AI智能体，为科研工作者在从课题选择、方案设计、数据收集、论文撰写到最终发表的全流程中提供精准、高效、专业的AI辅助，旨在解决科研过程中耗时耗力、信息壁垒、方法学门槛高等痛点，全面提升科研工作的效率与质量。
+1.2 目标用户
+本平台的核心用户群体包括：
+（1）临床医生/科研人员： 需要在繁忙的临床工作之余，高效开展高质量科学研究的核心人群。
+（2）在读硕/博士研究生： 在科研学习阶段，需要专业指导和高效工具来完成研究课题与毕业论文的学生。
+（3）医药企业研发人员（R&D）： 从事新药研发、临床试验等工作，需要快速获取文献信息、设计研究方案的专业人士。
+1.3 产品目标
+ 
+（1）打造一套覆盖临床研究核心流程的AI智能体工具集，解决用户在选题、研究设计及论文写作阶段的关键需求。
+（2）优化人机交互体验，确保用户可以低门槛、便捷地使用各项功能。
+ （3）发展成为科研领域内领先的一站式AI解决方案平台。
+（4）后期考虑，增加基于大规模（1000篇以内）文献的读取、识别、内容提取的工作
+ 
+
+
+2. 功能需求详述 (Functional Requirements)
+2.1 用户端功能
+
+2.1.1 核心功能：项目/课题管理 (Context Persistence)
+为解决用户需要反复输入背景信息的问题，引入项目制管理，确保AI对话的上下文连贯性。
+（1）项目创建与管理： 用户可以创建、编辑和删除不同的“项目”或“课题”。
+（2）项目背景信息预设： 在每个项目中，用户可以预先填入该项目的核心背景信息。
+（3）上下文自动关联： 在特定项目内发起的所有AI智能体对话，都将自动继承该项目的背景信息。
+●	动态背景信息管理：
+（1）宏观编辑： 在项目主页，用户可通过点击编辑按钮，在弹出的模态框中对项目背景信息进行全面的、多行的编辑与修改。
+（2）微观追加： 在项目内的对话中，用户可将AI生成的关键回答（如PICOS框架、核心结论等）通过“固定”操作，一键追加到当前项目的背景信息中，实现项目信息的动态演进。
+
+
+2.1.2 核心功能：AI智能体 (Agent)
+AI智能体是产品的核心，用户可以通过以下两种主要路径与智能体进行交互：
+1. 全局快速问答 (Global Quick Chat): 用户可直接在主界面访问所有智能体，用于处理与特定项目无关的一次性问题。
+2. 项目内深度研究 (In-Project Deep Research): 用户进入一个具体的“项目/课题”空间后调用智能体，所有对话将自动继承该项目的背景信息。
+
+（重点）智能体功能列表：
+ 
+	（1）选题评价	智能体：从创新性、临床价值、科学性和可行性等维度，对用户提出的临床问题进行全面评价，并提供初步的SWOT分析。	用户输入的临床问题描述（自由文本），可关联项目背景。	结构化的评价报告，包含创新性、临床价值、科学性、可行性分析及综合建议。
+	（2）科学问题梳理智能体：	辅助用户将一个模糊或宽泛的研究想法，提炼成一个清晰、具体、可验证的科学问题。	一个初步的研究想法，如“研究肠道菌群与抑郁症的关系”。	多个精炼后的科学问题选项，供用户选择或参考。
+	（3）PICOS构建智能体：	引导用户按照PICOS原则来结构化地定义临床研究的核心要素。	引导式表单或自由文本描述的研究问题。	一个标准化的PICOS表格，清晰列出各项具体内容。
+	（4）观察指标设计智能体：	基于研究设计和因果关系，为用户的研究推荐合适的主要、次要及安全性观察指标集。	已确定的PICOS框架或研究问题。	包含具体指标、定义、测量方法建议的清单。
+	（5）CRF制定智能体：	基于研究方案和观察指标，自动生成一份结构化、符合规范的病例报告表（CRF）框架。	研究方案、观察指标清单。	一份可下载的CRF框架草稿（如Word/Excel格式）。
+	（6）样本量计算智能体：	根据研究类型、检验水准、把握度、效应量等核心参数，提供科学合理的样本量估算结果。 引导式表单输入研究设计、α、β、效应量等。 详细的样本量计算结果，包含公式、参数说明和最终建议样本量。
+	（7）临床研究方案撰写智能体：	基于科学问题、PICOS等信息，自动生成一份初步但结构完整的临床研究设计方案。	已确定的科学问题、PICOS、样本量等。 一份包含研究背景、目的、设计、流程等章节的Word文档初稿。
+ 	（8）论文润色智能体：	针对用户上传的稿件，提供专业级的语言润色，修正语法、拼写和表达方式。	上传的论文稿件（Word/Text），目标期刊名称（可选）。	一份带修订标记的润色后文稿及修改摘要说明。
+	（9）论文翻译智能体：	提供专业、精准的中英互译服务，特别针对医学科研领域的术语进行优化。	上传的论文稿件（Word/Text），选择源语言和目标语言。	翻译完成的稿件，保留原格式。
+      （10）方法学评审智能体：	从研究问题、方案设计、实施可行性和临床意义等维度，对研究方案或论文进行全面的方法学评审。	上传的研究方案或论文稿件。	一份评审报告，分点列出方法学上的优点、潜在缺陷及改进建议。
+	（11）期刊方法学评审智能体：	模拟期刊审稿人视角，针对投稿文章中可能存在的统计学、方法学问题进行提问和挑战。	上传的论文稿件，目标期刊。	一份模拟的“审稿意见”，列出可能被挑战的问题点。
+	（12）期刊稿约评审智能体：	依据目标期刊的投稿要求，自动检查文章在格式、字数、参考文献规范等方面是否符合标准。	上传的论文稿件，目标期刊的投稿指南。	一份格式审查报告，清晰列出所有不符合项和修改建议。
+
+在智能体对话中的重点功能：
+      （1）对话交互：	模型即时切换	在对话界面，用户可随时通过下拉菜单切换当前对话所使用的大语言模型（如Gemini, DeepSeek等），以应对不同任务。用户选择模型，后续对话由新选定的模型驱动。
+       （2）临时附件上传：	在对话输入框旁提供上传按钮，支持用户上传临时文件（如PDF, Word）供AI进行一次性分析、总结或评审。	用户上传的单个文件。	AI基于该附件内容进行回答。
+	（3）知识库融合对话：	在任何对话窗口中，用户可随时通过“@”操作调用个人知识库中的分类，让AI优先基于所选内容回答。	@骨质疏松专题	融合了私有知识和通用知识的回答。
+	（4）答案溯源与引用：	当AI回答引用自个人知识库时，必须生成清晰、可点击的引用标记。	-	回答中包含指向源文档具体位置的引用。
+	（5）对话内追加背景：	在项目对话中，提供将AI回答“固定”到项目背景的功能。	用户点击“固定”按钮。	该条回答被追加到项目描述中。
+	（6）历史对话管理：	自动保存所有对话记录，支持用户在独立的“历史记录”页面中进行查看、搜索和筛选。:
+
+2.1.3 核心功能：个人知识库 (Personal Knowledge Base)
+个人知识库是用户专属的、私密的知识管理中心。
+（1）层级化管理： 采用两级结构进行管理。第一级为知识库列表，用户可在此创建、编辑知识库分类；第二级为知识库详情页，用户点击某个知识库后，可查看和管理该库内的所有文件。
+（2）文档上传与处理： 支持在知识库详情页上传多种格式的文档。
+（3）文档处理状态透明化： 每份上传的文档都应有明确的状态标识：“处理中”、“已就绪”、“处理失败”。
+（4）失败原因提示： 若文档处理失败，系统需向用户提供清晰的原因说明。
+用户在智能体问答过程中，可以基于创建的个人知识库来进行问答
+
+2.1.4 核心功能：历史记录 (History)
+提供一个独立的顶级功能入口，用于管理用户的所有对话。
+（1）统一列表： 按时间倒序展示用户所有的对话记录。
+（2）来源标识： 每条记录都清晰标识其来源是“全局快速问答”还是具体的某个“项目”。
+（3）搜索与筛选： 提供强大的搜索框，并支持按项目、智能体、日期范围进行筛选，帮助用户快速定位历史对话。
+2.1.5 辅助功能 (Support)
+（1）快速上手： 在侧边栏提供独立入口，点击后展示产品核心功能引导和使用教程。
+（2）帮助中心： 在侧边栏提供独立入口，点击后展示FAQ和详细的用户手册。
+
+2.2 运营端/后台功能
+ 
+（1）仪表盘：	核心数据概览	以图表形式展示关键运营指标，如：今日活跃用户、7日活跃用户、总用户数、今日对话数等。	方便运营人员快速了解产品状态。
+（2）智能体管理：	智能体列表	以列表形式展示所有前端可用的AI智能体，支持上下线操作。	
+（3）智能体配置：	管理员可新增、编辑智能体，配置其名称、图标、描述、所属分类等。	
+（4）Prompt管理	核心功能。管理员可为每个智能体精细化地调试和优化其背后的系统级提示词（System Prompt），并进行版本管理。	这是保障智能体专业性的关键。
+（5）模型管理	模型接入与配置	管理后台接入的各类大语言模型（如Gemini, DeepSeek），并可配置其API密钥、调用参数、启用/禁用状态。	
+（6）用户管理	用户列表与检索	查看所有用户信息（ID, 手机号/邮箱, 注册时间, 状态），并支持多条件搜索。	
+（7）账户详情与操作	管理员可查看单个用户的详情，并进行操作，如： - 设置/延长试用期。 - 启用或禁用账户。 - 查看操作日志。	
+（8）数据统计	用户行为统计	查看用户的登录历史记录（登录时间），以及各个核心功能（如不同智能体）的使用频次统计。	帮助分析用户偏好和功能热度。
+（9）对话管理	：用户历史对话查看， 需建立严格的权限分级。只有在处理用户申诉或技术排障时，由授权的高级管理员在获得审批后，才能查看经过脱敏和屏蔽隐私信息的对话数据。	安全与隐私强化。所有查看行为必须记录在案，以备审计。
+
+
diff --git a/README.md b/README.md
new file mode 100644
index 00000000..33adcc50
--- /dev/null
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,87 @@
+# AI科研助手
+
+> 专注于赋能临床及科研人员的智能化平台
+
+## 📚 项目文档
+
+完整的项目文档位于 `docs/` 目录：
+
+- [产品需求文档(PRD)](./docs/00-项目概述/产品需求文档(PRD).md)
+- [技术架构总览](./docs/00-项目概述/技术架构总览.md)
+- [数据库设计文档](./docs/01-设计文档/数据库设计文档.md)
+- [API设计规范](./docs/01-设计文档/API设计规范.md)
+- [开发里程碑](./docs/04-开发计划/开发里程碑.md)
+
+## 🏗️ 技术栈
+
+### 前端
+- React 18 + TypeScript
+- Vite
+- TailwindCSS
+- Zustand
+- LobeChat组件
+
+### 后端
+- Node.js + Fastify + TypeScript
+- Prisma ORM
+- PostgreSQL
+- Redis
+
+### 第三方服务
+- Dify（RAG知识库）
+- DeepSeek-V3（主力LLM）
+- Qwen3（备用LLM）
+
+## 🚀 快速开始
+
+### 1. 启动基础服务
+
+```bash
+# 启动PostgreSQL和Redis
+docker-compose up -d
+```
+
+### 2. 后端开发
+
+```bash
+cd backend
+npm install
+npm run dev
+```
+
+### 3. 前端开发
+
+```bash
+cd frontend
+npm install
+npm run dev
+```
+
+## 📦 目录结构
+
+```
+AIclinicalresearch/
+├── frontend/           # 前端项目
+├── backend/            # 后端项目
+├── docs/               # 项目文档
+├── docker-compose.yml  # Docker配置
+└── README.md           # 本文件
+```
+
+## 🔑 环境变量
+
+请参考 `.env.example` 文件配置环境变量。
+
+## 📖 开发指南
+
+请查看 [开发里程碑](./docs/04-开发计划/开发里程碑.md) 了解详细的开发计划。
+
+## 📄 License
+
+MIT
+
+---
+
+**当前开发阶段：** 里程碑1 - Day 4（环境搭建）  
+**开发进度：** 设计阶段已完成，正在进行基础搭建
+
diff --git a/docker-compose.yml b/docker-compose.yml
new file mode 100644
index 00000000..9bc6be72
--- /dev/null
+++ b/docker-compose.yml
@@ -0,0 +1,48 @@
+version: '3.8'
+
+services:
+  # PostgreSQL 数据库
+  postgres:
+    image: postgres:15-alpine
+    container_name: ai-clinical-postgres
+    environment:
+      POSTGRES_DB: ai_clinical_research
+      POSTGRES_USER: postgres
+      POSTGRES_PASSWORD: postgres123
+    ports:
+      - "5432:5432"
+    volumes:
+      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data
+    networks:
+      - ai-clinical-network
+    healthcheck:
+      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U postgres"]
+      interval: 10s
+      timeout: 5s
+      retries: 5
+
+  # Redis 缓存
+  redis:
+    image: redis:7-alpine
+    container_name: ai-clinical-redis
+    ports:
+      - "6379:6379"
+    volumes:
+      - redis_data:/data
+    networks:
+      - ai-clinical-network
+    command: redis-server --appendonly yes
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "redis-cli", "ping"]
+      interval: 10s
+      timeout: 5s
+      retries: 5
+
+volumes:
+  postgres_data:
+  redis_data:
+
+networks:
+  ai-clinical-network:
+    driver: bridge
+
diff --git a/docs/00-项目概述/产品需求文档(PRD).md b/docs/00-项目概述/产品需求文档(PRD).md
new file mode 100644
index 00000000..745c6bad
--- /dev/null
+++ b/docs/00-项目概述/产品需求文档(PRD).md
@@ -0,0 +1,359 @@
+# AI科研助手产品需求文档 (PRD)
+
+> **版本：** v1.0  
+> **创建日期：** 2025-10-10  
+> **文档状态：** 正式版
+
+---
+
+## 📋 目录
+
+1. [产品概述](#产品概述)
+2. [功能需求详述](#功能需求详述)
+3. [用户端功能](#用户端功能)
+4. [运营端/后台功能](#运营端后台功能)
+
+---
+
+## 1. 产品概述
+
+### 1.1 产品简介
+
+**AI科研助手**是一款专注于赋能临床及科研人员的智能化平台。它通过集成一系列基于大语言模型的AI智能体，为科研工作者在从课题选择、方案设计、数据收集、论文撰写到最终发表的全流程中提供精准、高效、专业的AI辅助，旨在解决科研过程中耗时耗力、信息壁垒、方法学门槛高等痛点，全面提升科研工作的效率与质量。
+
+### 1.2 目标用户
+
+本平台的核心用户群体包括：
+
+**(1) 临床医生/科研人员**
+- 需要在繁忙的临床工作之余，高效开展高质量科学研究的核心人群
+
+**(2) 在读硕/博士研究生**
+- 在科研学习阶段，需要专业指导和高效工具来完成研究课题与毕业论文的学生
+
+**(3) 医药企业研发人员（R&D）**
+- 从事新药研发、临床试验等工作，需要快速获取文献信息、设计研究方案的专业人士
+
+### 1.3 产品目标
+
+**(1) 工具集覆盖**
+- 打造一套覆盖临床研究核心流程的AI智能体工具集，解决用户在选题、研究设计及论文写作阶段的关键需求
+
+**(2) 交互优化**
+- 优化人机交互体验，确保用户可以低门槛、便捷地使用各项功能
+
+**(3) 行业领先**
+- 发展成为科研领域内领先的一站式AI解决方案平台
+
+**(4) 未来规划**
+- 后期考虑，增加基于大规模（1000篇以内）文献的读取、识别、内容提取的工作
+
+---
+
+## 2. 功能需求详述 (Functional Requirements)
+
+### 2.1 用户端功能
+
+#### 2.1.1 核心功能：项目/课题管理 (Context Persistence)
+
+为解决用户需要反复输入背景信息的问题，引入项目制管理，确保AI对话的上下文连贯性。
+
+**基础功能：**
+
+**(1) 项目创建与管理**
+- 用户可以创建、编辑和删除不同的"项目"或"课题"
+
+**(2) 项目背景信息预设**
+- 在每个项目中，用户可以预先填入该项目的核心背景信息
+
+**(3) 上下文自动关联**
+- 在特定项目内发起的所有AI智能体对话，都将自动继承该项目的背景信息
+
+**动态背景信息管理：**
+
+**(1) 宏观编辑**
+- 在项目主页，用户可通过点击编辑按钮，在弹出的模态框中对项目背景信息进行全面的、多行的编辑与修改
+
+**(2) 微观追加**
+- 在项目内的对话中，用户可将AI生成的关键回答（如PICOS框架、核心结论等）通过"固定"操作，一键追加到当前项目的背景信息中，实现项目信息的动态演进
+
+---
+
+#### 2.1.2 核心功能：AI智能体 (Agent)
+
+AI智能体是产品的核心，用户可以通过以下两种主要路径与智能体进行交互：
+
+**交互路径：**
+
+**1. 全局快速问答 (Global Quick Chat)**
+- 用户可直接在主界面访问所有智能体，用于处理与特定项目无关的一次性问题
+
+**2. 项目内深度研究 (In-Project Deep Research)**
+- 用户进入一个具体的"项目/课题"空间后调用智能体，所有对话将自动继承该项目的背景信息
+
+---
+
+**（重点）智能体功能列表：**
+
+##### 选题阶段
+
+**① 选题评价智能体**
+- **功能描述：** 从创新性、临床价值、科学性和可行性等维度，对用户提出的临床问题进行全面评价，并提供初步的SWOT分析
+- **输入：** 用户输入的临床问题描述（自由文本），可关联项目背景
+- **输出：** 结构化的评价报告，包含创新性、临床价值、科学性、可行性分析及综合建议
+
+**② 科学问题梳理智能体**
+- **功能描述：** 辅助用户将一个模糊或宽泛的研究想法，提炼成一个清晰、具体、可验证的科学问题
+- **输入：** 一个初步的研究想法，如"研究肠道菌群与抑郁症的关系"
+- **输出：** 多个精炼后的科学问题选项，供用户选择或参考
+
+##### 研究设计阶段
+
+**③ PICOS构建智能体**
+- **功能描述：** 引导用户按照PICOS原则来结构化地定义临床研究的核心要素
+- **输入：** 引导式表单或自由文本描述的研究问题
+- **输出：** 一个标准化的PICOS表格，清晰列出各项具体内容
+
+**④ 观察指标设计智能体**
+- **功能描述：** 基于研究设计和因果关系，为用户的研究推荐合适的主要、次要及安全性观察指标集
+- **输入：** 已确定的PICOS框架或研究问题
+- **输出：** 包含具体指标、定义、测量方法建议的清单
+
+**⑤ CRF制定智能体**
+- **功能描述：** 基于研究方案和观察指标，自动生成一份结构化、符合规范的病例报告表（CRF）框架
+- **输入：** 研究方案、观察指标清单
+- **输出：** 一份可下载的CRF框架草稿（如Word/Excel格式）
+
+**⑥ 样本量计算智能体**
+- **功能描述：** 根据研究类型、检验水准、把握度、效应量等核心参数，提供科学合理的样本量估算结果
+- **输入：** 引导式表单输入研究设计、α、β、效应量等
+- **输出：** 详细的样本量计算结果，包含公式、参数说明和最终建议样本量
+
+**⑦ 临床研究方案撰写智能体**
+- **功能描述：** 基于科学问题、PICOS等信息，自动生成一份初步但结构完整的临床研究设计方案
+- **输入：** 已确定的科学问题、PICOS、样本量等
+- **输出：** 一份包含研究背景、目的、设计、流程等章节的Word文档初稿
+
+##### 论文阶段
+
+**⑧ 论文润色智能体**
+- **功能描述：** 针对用户上传的稿件，提供专业级的语言润色，修正语法、拼写和表达方式
+- **输入：** 上传的论文稿件（Word/Text），目标期刊名称（可选）
+- **输出：** 一份带修订标记的润色后文稿及修改摘要说明
+
+**⑨ 论文翻译智能体**
+- **功能描述：** 提供专业、精准的中英互译服务，特别针对医学科研领域的术语进行优化
+- **输入：** 上传的论文稿件（Word/Text），选择源语言和目标语言
+- **输出：** 翻译完成的稿件，保留原格式
+
+**⑩ 方法学评审智能体**
+- **功能描述：** 从研究问题、方案设计、实施可行性和临床意义等维度，对研究方案或论文进行全面的方法学评审
+- **输入：** 上传的研究方案或论文稿件
+- **输出：** 一份评审报告，分点列出方法学上的优点、潜在缺陷及改进建议
+
+**⑪ 期刊方法学评审智能体**
+- **功能描述：** 模拟期刊审稿人视角，针对投稿文章中可能存在的统计学、方法学问题进行提问和挑战
+- **输入：** 上传的论文稿件，目标期刊
+- **输出：** 一份模拟的"审稿意见"，列出可能被挑战的问题点
+
+**⑫ 期刊稿约评审智能体**
+- **功能描述：** 依据目标期刊的投稿要求，自动检查文章在格式、字数、参考文献规范等方面是否符合标准
+- **输入：** 上传的论文稿件，目标期刊的投稿指南
+- **输出：** 一份格式审查报告，清晰列出所有不符合项和修改建议
+
+---
+
+**在智能体对话中的重点功能：**
+
+**(1) 模型即时切换**
+- 在对话界面，用户可随时通过下拉菜单切换当前对话所使用的大语言模型（如Gemini, DeepSeek等），以应对不同任务
+- 用户选择模型，后续对话由新选定的模型驱动
+
+**(2) 临时附件上传**
+- 在对话输入框旁提供上传按钮，支持用户上传临时文件（如PDF, Word）供AI进行一次性分析、总结或评审
+- 用户上传的单个文件
+- AI基于该附件内容进行回答
+
+**(3) 知识库融合对话** ⭐
+- 在任何对话窗口中，用户可随时通过"@"操作调用个人知识库中的分类，让AI优先基于所选内容回答
+- 示例：`@骨质疏松专题`
+- 输出：融合了私有知识和通用知识的回答
+
+**(4) 答案溯源与引用**
+- 当AI回答引用自个人知识库时，必须生成清晰、可点击的引用标记
+- 回答中包含指向源文档具体位置的引用
+
+**(5) 对话内追加背景**
+- 在项目对话中，提供将AI回答"固定"到项目背景的功能
+- 用户点击"固定"按钮
+- 该条回答被追加到项目描述中
+
+**(6) 历史对话管理**
+- 自动保存所有对话记录，支持用户在独立的"历史记录"页面中进行查看、搜索和筛选
+
+---
+
+#### 2.1.3 核心功能：个人知识库 (Personal Knowledge Base)
+
+个人知识库是用户专属的、私密的知识管理中心。
+
+**(1) 层级化管理**
+- 采用两级结构进行管理
+- **第一级：** 知识库列表，用户可在此创建、编辑知识库分类
+- **第二级：** 知识库详情页，用户点击某个知识库后，可查看和管理该库内的所有文件
+
+**(2) 文档上传与处理**
+- 支持在知识库详情页上传多种格式的文档
+
+**(3) 文档处理状态透明化**
+- 每份上传的文档都应有明确的状态标识
+- 状态：**"处理中"**、**"已就绪"**、**"处理失败"**
+
+**(4) 失败原因提示**
+- 若文档处理失败，系统需向用户提供清晰的原因说明
+
+**(5) 在对话中使用**
+- 用户在智能体问答过程中，可以基于创建的个人知识库来进行问答
+
+---
+
+#### 2.1.4 核心功能：历史记录 (History)
+
+提供一个独立的顶级功能入口，用于管理用户的所有对话。
+
+**(1) 统一列表**
+- 按时间倒序展示用户所有的对话记录
+
+**(2) 来源标识**
+- 每条记录都清晰标识其来源是"全局快速问答"还是具体的某个"项目"
+
+**(3) 搜索与筛选**
+- 提供强大的搜索框
+- 支持按项目、智能体、日期范围进行筛选
+- 帮助用户快速定位历史对话
+
+---
+
+#### 2.1.5 辅助功能 (Support)
+
+**(1) 快速上手**
+- 在侧边栏提供独立入口
+- 点击后展示产品核心功能引导和使用教程
+
+**(2) 帮助中心**
+- 在侧边栏提供独立入口
+- 点击后展示FAQ和详细的用户手册
+
+---
+
+### 2.2 运营端/后台功能
+
+#### (1) 仪表盘
+
+**核心数据概览**
+- 以图表形式展示关键运营指标
+- 指标包括：
+  - 今日活跃用户
+  - 7日活跃用户
+  - 总用户数
+  - 今日对话数等
+- 目的：方便运营人员快速了解产品状态
+
+---
+
+#### (2) 智能体管理
+
+**智能体列表**
+- 以列表形式展示所有前端可用的AI智能体
+- 支持上下线操作
+
+---
+
+#### (3) 智能体配置
+
+**配置管理**
+- 管理员可新增、编辑智能体
+- 配置项：名称、图标、描述、所属分类等
+
+---
+
+#### (4) Prompt管理
+
+**核心功能** ⭐
+- 管理员可为每个智能体精细化地调试和优化其背后的系统级提示词（System Prompt）
+- 支持版本管理
+- **重要性：** 这是保障智能体专业性的关键
+
+---
+
+#### (5) 模型管理
+
+**模型接入与配置**
+- 管理后台接入的各类大语言模型（如Gemini, DeepSeek）
+- 可配置：
+  - API密钥
+  - 调用参数
+  - 启用/禁用状态
+
+---
+
+#### (6) 用户管理
+
+**用户列表与检索**
+- 查看所有用户信息
+- 信息包括：ID、手机号/邮箱、注册时间、状态
+- 支持多条件搜索
+
+**账户详情与操作**
+- 管理员可查看单个用户的详情
+- 可进行的操作：
+  - 设置/延长试用期
+  - 启用或禁用账户
+  - 查看操作日志
+
+---
+
+#### (7) 数据统计
+
+**用户行为统计**
+- 查看用户的登录历史记录（登录时间）
+- 各个核心功能的使用频次统计（如不同智能体）
+- 目的：帮助分析用户偏好和功能热度
+
+---
+
+#### (8) 对话管理
+
+**用户历史对话查看**
+- ⚠️ **重要：** 需建立严格的权限分级
+- 访问条件：
+  - 只有在处理用户申诉或技术排障时
+  - 由授权的高级管理员
+  - 在获得审批后
+  - 才能查看经过脱敏和屏蔽隐私信息的对话数据
+
+**安全与隐私强化**
+- 所有查看行为必须记录在案，以备审计
+
+---
+
+## 附录
+
+### 版本变更记录
+
+| 版本 | 日期 | 变更内容 | 修改人 |
+|------|------|---------|--------|
+| v1.0 | 2025-10-10 | 初始版本，从TXT转换为MD格式 | 项目团队 |
+
+### 相关文档
+
+- [数据库设计文档](../01-设计文档/数据库设计文档.md)
+- [API设计规范](../01-设计文档/API设计规范.md)
+- [核心业务规则](../03-业务规则/核心业务规则总览.md)
+- [用户端原型图](../01-设计文档/用户端原型图.html)
+
+---
+
+**文档维护者：** 产品经理  
+**最后更新：** 2025-10-10
+
diff --git a/docs/00-项目概述/技术架构总览.md b/docs/00-项目概述/技术架构总览.md
new file mode 100644
index 00000000..23cc1730
--- /dev/null
+++ b/docs/00-项目概述/技术架构总览.md
@@ -0,0 +1,419 @@
+# AI科研助手 - 技术架构总览
+
+> **最后更新：2025-10-10**  
+> **方案版本：v2.0（最终优化版）**  
+> **文档说明：** 本文档是技术架构的快速参考指南，适合新人快速了解整体技术方案
+
+---
+
+## 📊 核心数据一览
+
+| 指标 | 数值 |
+|------|------|
+| **开发周期** | 2.5个月（10周） |
+| **开发成本** | ¥49,300 |
+| **技术难度** | ⭐⭐⭐（中等） |
+| **月度成本** | ¥16,520（1000用户） |
+| **团队规模** | 2人（1全栈 + 1前端） |
+
+---
+
+## 🎯 关键需求澄清
+
+### 知识库规模（重要变更）
+
+| 项目 | 限制 |
+|------|------|
+| 知识库数量 | 3个/用户 |
+| 文件数量 | 50个/知识库 |
+| 文件格式 | PDF、DOCX |
+| 单用户最大 | 150个文件 |
+
+**影响：** 技术难度从⭐⭐⭐⭐⭐降至⭐⭐⭐，Dify完全满足需求！
+
+---
+
+## 🏗️ 技术架构（一图看懂）
+
+```
+┌─────────────────────────────────────────┐
+│         前端（React + Vite）             │
+│  - 项目管理（自研）                      │
+│  - 智能体选择（自研）                    │
+│  - 聊天界面（参考LobeChat）⭐            │
+│  - 知识库管理（自研）                    │
+└─────────────────────────────────────────┘
+                    ↓ REST API
+┌─────────────────────────────────────────┐
+│      业务层 (Node.js/TypeScript)        │
+│  - 对话逻辑（自研）⭐                    │
+│  - 项目/课题管理                         │
+│  - 智能体路由（配置化）⭐                │
+│  - 简化运营后台⭐                        │
+└─────────────────────────────────────────┘
+          ↓                    ↓
+┌──────────────────┐  ┌─────────────────┐
+│   Dify           │  │  LLM API        │
+│  （仅RAG）⭐      │  │  - DeepSeek-V3⭐│
+│  - 知识库检索     │  │  - Qwen3 ⭐     │
+│  - Qdrant(内置)⭐ │  │                 │
+└──────────────────┘  └─────────────────┘
+```
+
+---
+
+## 🔑 核心决策
+
+### 1. 聊天功能实现方式
+
+| 方案 | 选择 | 原因 |
+|------|------|------|
+| **前端UI** | 参考LobeChat组件 ✅ | 成熟稳定，节省9.5天 |
+| **对话逻辑** | 自研（调用LLM API）✅ | 业务可控，核心只要4步 |
+| Dify对话功能 | ❌ 不用 | 不适合12个智能体管理 |
+| LobeChat整体 | ❌ 不用 | 缺少项目管理功能 |
+
+### 2. RAG系统
+
+| 功能 | 方案 |
+|------|------|
+| **知识库管理** | Dify ✅ |
+| **文档解析** | Dify内置 ✅ |
+| **向量数据库** | Dify内置Qdrant ✅ |
+| **检索** | Dify API ✅ |
+| 自建RAG | ❌ 不需要 |
+
+### 3. 运营后台
+
+| 功能 | 状态 | 实现方式 |
+|------|------|---------|
+| 用户管理 | ✅ 保留 | 简化版 |
+| 数据统计 | ✅ 保留 | 基础仪表盘 |
+| 模型管理 | ❌ 删除 | `config/models.yaml` |
+| 智能体管理 | ❌ 删除 | `config/agents.yaml` |
+| Prompt配置 | ❌ 删除 | `prompts/*.txt` |
+
+### 4. 大模型选择
+
+| 优先级 | 模型 | 价格 | 用途 |
+|--------|------|------|------|
+| **主力** | DeepSeek-V3 | ¥1/百万tokens | 90%的请求 |
+| **备用** | Qwen3-72B | ¥4/百万tokens | 需要更强中文理解时 |
+| 可选 | Gemini 2.0 | ¥2.7/百万tokens | 国际用户 |
+
+---
+
+## 💰 成本明细
+
+### 开发成本
+
+| 项目 | 金额 |
+|------|------|
+| 人力（4人月） | ¥48,000 |
+| 服务器（开发环境） | ¥1,250 |
+| LLM API（测试） | ¥50 |
+| **总计** | **¥49,300** |
+
+### 月度运营成本（1000用户）
+
+| 项目 | 金额 |
+|------|------|
+| 基础设施（服务器） | ¥1,200 |
+| LLM API（DeepSeek-V3） | ¥180 |
+| 对象存储（知识库） | ¥140 |
+| 人力（1人运维） | ¥15,000 |
+| **总计** | **¥16,520/月** |
+
+### 知识库存储详情
+
+```
+单用户：150个文件 × 5MB = 750MB
+1000用户：750GB总存储
+
+对象存储（阿里云OSS）：
+- 存储费：¥90/月
+- 流量费：¥50/月
+- 总计：¥140/月
+```
+
+---
+
+## 📅 开发计划（10周）
+
+| 阶段 | 时间 | 主要任务 |
+|------|------|---------|
+| **阶段1** | 1.5周 | 基础搭建 + 复用LobeChat组件 |
+| **阶段2** | 3.5周 | 核心功能（12个智能体 + 对话） |
+| **阶段3** | 2周 | 高级功能（RAG + 文档生成） |
+| **阶段4** | 1周 | 简化运营后台 |
+| **阶段5** | 2周 | 测试优化 |
+
+### 阶段1：基础搭建（1.5周）
+- [ ] 前端框架（React + Vite + TailwindCSS）
+- [ ] **复用LobeChat聊天UI组件** ⭐
+- [ ] 后端框架（Fastify + Prisma + PostgreSQL）
+- [ ] Dify部署（Docker）
+- [ ] DeepSeek-V3 + Qwen3接入
+
+### 阶段2：核心功能（3.5周）
+- [ ] 用户认证（JWT）
+- [ ] 项目/课题CRUD
+- [ ] 12个智能体配置（`agents.yaml`）
+- [ ] 对话系统（上下文组装 + 流式输出）
+- [ ] 知识库集成（Dify API）
+
+### 阶段3：高级功能（2周）
+- [ ] 多模型切换（DeepSeek/Qwen）
+- [ ] 历史记录管理
+- [ ] 固定到项目背景功能
+- [ ] 文档生成（CRF、研究方案）
+
+### 阶段4：简化运营后台（1周）
+- [ ] 用户列表与管理
+- [ ] 基础数据统计
+- [ ] 对话记录查看
+
+### 阶段5：测试优化（2周）
+- [ ] 功能测试
+- [ ] 性能优化
+- [ ] DeepSeek-V3效果调优
+
+---
+
+## 🛠️ 技术栈
+
+### 前端
+```
+- React 18 + TypeScript
+- Vite（构建工具）
+- TailwindCSS（UI框架）
+- Zustand（状态管理）
+- LobeChat组件（聊天UI）⭐
+- react-markdown（Markdown渲染）
+```
+
+### 后端
+```
+- Node.js + Fastify + TypeScript
+- Prisma（ORM）
+- PostgreSQL（数据库）
+- Redis（缓存）
+```
+
+### 第三方服务
+```
+- Dify（RAG知识库）⭐
+- DeepSeek-V3（主力LLM）⭐
+- Qwen3（备用LLM）⭐
+- 阿里云OSS（对象存储）
+```
+
+---
+
+## ✅ 核心优势
+
+### 1. 开发效率高
+- ✅ 复用LobeChat聊天UI：节省9.5天
+- ✅ 使用Dify RAG：节省40天
+- ✅ 配置化智能体：节省5天
+- ✅ 总节省：**约54.5天**
+
+### 2. 成本可控
+- ✅ 开发成本：¥49,300（vs 纯手写¥80k+）
+- ✅ 月度LLM成本：¥180（vs GPT-4 ¥2,500）
+- ✅ 知识库存储：¥140/月（适度规模）
+
+### 3. 技术风险低
+- ✅ Dify：50k+ Stars，生产级稳定
+- ✅ LobeChat：40k+ Stars，成熟方案
+- ✅ DeepSeek-V3：性价比极高
+
+### 4. 架构灵活
+- ✅ 业务逻辑完全可控
+- ✅ 可随时替换RAG引擎
+- ✅ 可随时增减LLM模型
+
+---
+
+## 📋 核心文件结构
+
+```
+项目根目录/
+├── frontend/                    # 前端
+│   ├── src/
+│   │   ├── components/
+│   │   │   ├── chat/           # 聊天组件（参考LobeChat）⭐
+│   │   │   │   ├── ChatMessage.tsx
+│   │   │   │   ├── ChatInput.tsx
+│   │   │   │   └── StreamRenderer.tsx
+│   │   │   ├── project/        # 项目管理
+│   │   │   └── kb/             # 知识库管理
+│   │   ├── pages/
+│   │   └── services/
+│   └── package.json
+│
+├── backend/                     # 后端
+│   ├── src/
+│   │   ├── services/
+│   │   │   ├── chat.service.ts        # 对话服务 ⭐
+│   │   │   ├── kb.service.ts          # 知识库服务
+│   │   │   └── project.service.ts
+│   │   ├── adapters/
+│   │   │   └── llm-factory.ts         # LLM适配器 ⭐
+│   │   ├── clients/
+│   │   │   └── dify.ts                # Dify客户端
+│   │   └── config/
+│   │       └── agent-loader.ts        # 智能体配置加载 ⭐
+│   ├── config/
+│   │   ├── agents.yaml                # 智能体配置 ⭐
+│   │   └── models.yaml                # 模型配置 ⭐
+│   ├── prompts/                       # Prompt文件 ⭐
+│   │   ├── picos_system.txt
+│   │   ├── topic_evaluation_system.txt
+│   │   └── ...（共12个智能体）
+│   └── package.json
+│
+└── docker-compose.yml           # Dify部署
+```
+
+---
+
+## 🚀 快速启动
+
+### 1. 准备工作
+
+**申请API Key：**
+- [ ] DeepSeek API Key (https://platform.deepseek.com)
+- [ ] 阿里云DashScope Key (https://dashscope.aliyun.com)
+- [ ] 阿里云OSS (https://oss.console.aliyun.com)
+
+**准备服务器：**
+- [ ] 云服务器 4核8G（开发环境）
+- [ ] PostgreSQL 数据库
+- [ ] Redis 缓存
+
+### 2. 部署Dify
+
+```bash
+# 克隆Dify
+git clone https://github.com/langgenius/dify.git
+cd dify/docker
+
+# 启动
+docker-compose up -d
+
+# 访问 http://localhost:3000
+# 创建账号并获取API Key
+```
+
+### 3. 后端开发
+
+```bash
+cd backend
+npm install
+
+# 配置环境变量
+cp .env.example .env
+# 填入：
+# - DATABASE_URL
+# - REDIS_URL
+# - DEEPSEEK_API_KEY
+# - DASHSCOPE_API_KEY
+# - DIFY_API_KEY
+
+# 运行数据库迁移
+npx prisma migrate dev
+
+# 启动开发服务器
+npm run dev
+```
+
+### 4. 前端开发
+
+```bash
+cd frontend
+npm install
+
+# 配置API地址
+# .env.local
+VITE_API_URL=http://localhost:3001
+
+# 启动开发服务器
+npm run dev
+```
+
+---
+
+## 📚 相关文档
+
+### 设计文档
+- [产品需求文档(PRD)](./产品需求文档(PRD).md) - 完整的产品需求
+- [数据库设计文档](../01-设计文档/数据库设计文档.md) - 数据库表结构
+- [API设计规范](../01-设计文档/API设计规范.md) - 所有API定义
+- [代码规范](../02-开发规范/代码规范.md) - 代码风格规范
+- [核心业务规则](../03-业务规则/核心业务规则总览.md) - 业务逻辑规则
+
+### 开发计划
+- [开发里程碑](../04-开发计划/开发里程碑.md) - 详细的10周开发计划
+
+### 参考文档
+- **技术架构选型对比方案.md** - 完整技术方案（在项目根目录）
+- **对话系统实现方案对比.md** - 对话功能详细说明（在项目根目录）
+- **知识库需求调整说明.md** - 知识库实现方案（在项目根目录）
+
+---
+
+## 🎯 关键决策清单
+
+**在开始开发前，请确认：**
+
+- [ ] **聊天实现方式：** 参考LobeChat + 自研对话逻辑 ✅
+- [ ] **RAG系统：** 使用Dify（无需自建）✅
+- [ ] **向量数据库：** Dify内置Qdrant（无需关心）✅
+- [ ] **运营后台：** 简化版（配置文件管理）✅
+- [ ] **主力LLM：** DeepSeek-V3 ✅
+- [ ] **备用LLM：** Qwen3 ✅
+- [ ] **知识库限制：** 3个/用户，50个文件/库 ✅
+- [ ] **开发周期：** 2.5个月 ✅
+- [ ] **团队规模：** 2人 ✅
+
+---
+
+## 💡 常见问题 FAQ
+
+### Q1: 为什么不直接用Dify的对话功能？
+**A:** Dify对话功能需要为每个智能体创建独立应用，12个智能体管理复杂，且缺少项目管理功能。我们只用Dify做RAG检索。
+
+### Q2: 对话功能自己实现会很复杂吗？
+**A:** 不复杂！核心只要4步：接收消息 → 组装上下文 → 调用LLM → 返回流式结果。参考LobeChat的实现，约需4天。
+
+### Q3: 150个文件/用户，Dify够用吗？
+**A:** 完全够用！Dify单个知识库支持上万个文档片段，我们的需求远低于上限。
+
+### Q4: 为什么选择DeepSeek-V3？
+**A:** 性价比极高（¥1/百万tokens），性能接近GPT-4，年度可节省¥27,840。
+
+### Q5: 2.5个月真的能完成吗？
+**A:** 可以！通过复用LobeChat组件、使用Dify RAG、配置化智能体，我们节省了约54天开发时间。
+
+---
+
+## 🎉 总结
+
+**这是一个经过充分优化、成本可控、技术可行的方案：**
+
+✅ **开发周期：** 2.5个月  
+✅ **开发成本：** ¥49,300  
+✅ **月度成本：** ¥16,520（1000用户）  
+✅ **技术难度：** ⭐⭐⭐（中等）  
+✅ **风险等级：** 低（使用成熟组件和服务）  
+
+**立即可以开始！** 🚀
+
+---
+
+**文档版本：v2.0**  
+**最后更新：2025-10-10**  
+**文档位置：** `docs/00-项目概述/技术架构总览.md`  
+**作者：** AI技术顾问
+
diff --git a/docs/00-项目概述/设计文档完成总结.md b/docs/00-项目概述/设计文档完成总结.md
new file mode 100644
index 00000000..0d235e60
--- /dev/null
+++ b/docs/00-项目概述/设计文档完成总结.md
@@ -0,0 +1,297 @@
+# 设计文档完成总结
+
+> **完成时间：** 2025-10-10  
+> **耗时：** 约3小时  
+> **状态：** ✅ 已完成
+
+---
+
+## 🎉 恭喜！核心设计文档已全部完成
+
+我们按照您提出的专业开发流程，成功创建了完整的设计文档体系。这为接下来的开发工作奠定了坚实的基础。
+
+---
+
+## 📚 已完成的文档清单
+
+### ✅ 1. 文档目录结构
+**文件：** `docs/README.md`
+
+- 建立了8个文档分类目录
+- 清晰的文档导航系统
+- 文档维护指南
+
+### ✅ 2. 数据库设计文档（771行）
+**文件：** `docs/01-设计文档/数据库设计文档.md`
+
+**包含内容：**
+- 7个核心数据表设计
+- 完整的ER图
+- 字段说明和约束
+- 索引设计
+- Prisma Schema
+- 数据安全策略
+- 性能优化建议
+
+**核心表：**
+1. users - 用户表
+2. projects - 项目/课题表
+3. conversations - 对话表
+4. messages - 消息表
+5. knowledge_bases - 知识库表
+6. documents - 文档表
+7. admin_logs - 管理员日志表
+
+### ✅ 3. API设计规范（1023行）
+**文件：** `docs/01-设计文档/API设计规范.md`
+
+**包含内容：**
+- RESTful API设计原则
+- 完整的8个模块API定义
+- 请求/响应格式规范
+- 错误处理规范
+- 认证授权机制
+- 分页规范
+- 性能优化建议
+
+**API模块：**
+1. 认证模块（注册/登录/刷新Token）
+2. 用户模块（个人信息管理）
+3. 项目管理模块
+4. 对话管理模块（含流式输出）
+5. 智能体模块
+6. 知识库模块
+7. 历史记录模块
+8. 管理后台模块
+
+### ✅ 4. 开发里程碑（586行）
+**文件：** `docs/04-开发计划/开发里程碑.md`
+
+**包含内容：**
+- 10周详细开发计划
+- 5个里程碑定义
+- 每日任务分解（Day 1-70）
+- 验收标准
+- 风险管理
+- 进度跟踪机制
+
+**里程碑：**
+- 设计阶段：Day 1-3 ✅
+- 里程碑1：基础架构 + 用户认证（Week 1-2）
+- 里程碑2：项目管理 + 3个智能体（Week 3-4）
+- 里程碑3：12个智能体 + 知识库（Week 5-6）
+- 里程碑4：历史记录 + 文档生成（Week 7-8）
+- 里程碑5：运营后台 + 测试优化（Week 9-10）
+
+### ✅ 5. 代码规范（600+行）
+**文件：** `docs/02-开发规范/代码规范.md`
+
+**包含内容：**
+- TypeScript规范
+- React组件规范
+- Node.js后端规范
+- 命名规范
+- 注释规范
+- Git提交规范
+- ESLint/Prettier配置
+- Code Review检查清单
+
+### ✅ 6. 核心业务规则（700+行）
+**文件：** `docs/03-业务规则/核心业务规则总览.md`
+
+**包含内容：**
+- 用户管理规则（注册/登录/权限）
+- 项目管理规则（CRUD/权限验证）
+- 智能体管理规则（配置/Prompt）
+- 对话管理规则（上下文/流式输出）
+- 知识库管理规则（配额/文档处理）
+- 权限控制规则（RBAC/数据隔离）
+- 配额限制规则（知识库/API限流）
+
+**关键规则：**
+- BR-K001: 每用户最多3个知识库
+- BR-K002: 每知识库最多50个文档
+- BR-K003: 只支持PDF和DOCX格式
+- BR-K004: 单文件最大50MB
+- BR-C003: 项目背景自动注入上下文
+- BR-C006: 固定消息到项目背景
+
+---
+
+## 📊 文档统计
+
+| 文档类型 | 文件数 | 总行数 | 状态 |
+|---------|-------|--------|------|
+| 数据库设计 | 1 | 771 | ✅ |
+| API设计 | 1 | 1,023 | ✅ |
+| 开发计划 | 1 | 586 | ✅ |
+| 代码规范 | 1 | 600+ | ✅ |
+| 业务规则 | 1 | 700+ | ✅ |
+| **总计** | **5** | **3,680+** | **✅** |
+
+---
+
+## 🎯 设计文档的核心价值
+
+### 1. 为前后端开发提供契约
+- ✅ API设计规范是前后端协作的契约
+- ✅ 可以并行开发，互不阻塞
+- ✅ 避免接口频繁变更
+
+### 2. 避免开发过程中的返工
+- ✅ 数据库设计提前确定，改动成本低
+- ✅ 业务规则明确，减少理解偏差
+- ✅ 代码规范统一，提高质量
+
+### 3. 提高团队协作效率
+- ✅ 新成员快速上手
+- ✅ 减少沟通成本
+- ✅ Review有据可依
+
+### 4. 便于后期维护和扩展
+- ✅ 文档化的设计决策
+- ✅ 清晰的业务逻辑
+- ✅ 可追溯的变更历史
+
+---
+
+## 🚀 下一步行动
+
+### 立即可做（今天）
+
+**1. Review设计文档**
+- [ ] 仔细阅读数据库设计文档
+- [ ] 仔细阅读API设计规范
+- [ ] 仔细阅读业务规则
+- [ ] 提出疑问和优化建议
+
+**2. 团队讨论（如有团队）**
+- [ ] 召开设计Review会议
+- [ ] 确认技术细节
+- [ ] 调整不合理的地方
+
+**3. 准备开发环境**
+- [ ] 安装Docker Desktop ✅（已完成）
+- [ ] 申请DeepSeek API Key ✅（已完成）
+- [ ] 申请Qwen API Key ✅（已完成）
+
+### 明天开始
+
+**Day 4: 环境搭建**
+- [ ] 创建项目目录结构
+- [ ] 启动Docker服务
+- [ ] 初始化Git仓库
+- [ ] 验证所有服务
+
+**Day 5-7: 基础框架**
+- [ ] 后端框架搭建
+- [ ] 前端框架搭建
+- [ ] 数据库迁移
+
+---
+
+## 📂 文档位置
+
+所有文档都保存在：
+```
+AIclinicalresearch/docs/
+├── README.md                            # 文档导航
+├── 00-项目概述/
+│   └── 设计文档完成总结.md              # 本文档
+├── 01-设计文档/
+│   ├── 数据库设计文档.md                ⭐
+│   └── API设计规范.md                  ⭐
+├── 02-开发规范/
+│   └── 代码规范.md                     ⭐
+├── 03-业务规则/
+│   └── 核心业务规则总览.md              ⭐
+└── 04-开发计划/
+    └── 开发里程碑.md                   ⭐
+```
+
+---
+
+## 💡 使用建议
+
+### 对于开发者
+1. **开发前必读：**
+   - 数据库设计文档（了解表结构）
+   - API设计规范（了解接口定义）
+   - 代码规范（统一代码风格）
+
+2. **开发中参考：**
+   - 业务规则总览（理解业务逻辑）
+   - 开发里程碑（明确当前任务）
+
+3. **遇到问题时：**
+   - 先查阅相关文档
+   - 文档不清楚时再讨论
+   - 讨论结果更新文档
+
+### 对于项目经理
+1. **进度管理：**
+   - 参考开发里程碑
+   - 每周更新进度
+   - 风险及时沟通
+
+2. **质量把控：**
+   - Code Review参考代码规范
+   - 验收参考验收标准
+   - 业务逻辑参考业务规则
+
+---
+
+## ✅ 验收检查
+
+### 设计文档质量检查
+- [x] 数据库设计完整，包含所有核心表
+- [x] API设计覆盖所有功能模块
+- [x] 业务规则清晰，无二义性
+- [x] 开发计划详细，可执行性强
+- [x] 代码规范全面，有示例代码
+
+### 可用性检查
+- [x] 文档结构清晰，易于查找
+- [x] 术语统一，无矛盾之处
+- [x] 有充足的示例和说明
+- [x] 便于维护和更新
+
+---
+
+## 🎊 总结
+
+**我们完成了一件非常重要的工作！**
+
+通过这3小时的努力，我们建立了：
+- ✅ **完整的文档体系**（5个核心文档，3680+行）
+- ✅ **清晰的开发路线图**（10周70天详细计划）
+- ✅ **统一的技术规范**（数据库、API、代码）
+- ✅ **明确的业务规则**（70+条业务规则）
+
+**这些文档的价值：**
+- 💰 **节省时间**：避免后期返工，预计节省15-20天
+- 📈 **提高质量**：统一规范，代码质量更高
+- 🤝 **降低风险**：设计明确，技术风险可控
+- 🚀 **加快开发**：任务清晰，并行开发更高效
+
+---
+
+## 🎯 现在可以信心满满地开始开发了！
+
+**基于这些文档，我们可以：**
+1. ✅ 前后端并行开发（API已定义）
+2. ✅ 数据库结构稳定（很少需要迁移）
+3. ✅ 业务逻辑明确（减少理解偏差）
+4. ✅ 代码风格统一（便于协作和Review）
+5. ✅ 进度可控（每日任务清晰）
+
+---
+
+**准备好了吗？让我们开始Day 4的开发工作吧！** 🚀
+
+---
+
+**文档版本：** v1.0  
+**完成时间：** 2025-10-10  
+**创建者：** AI技术顾问 + 项目团队
+
diff --git a/docs/01-设计文档/API设计规范.md b/docs/01-设计文档/API设计规范.md
new file mode 100644
index 00000000..87ec45d4
--- /dev/null
+++ b/docs/01-设计文档/API设计规范.md
@@ -0,0 +1,1022 @@
+# API设计规范
+
+> **版本：** v1.0  
+> **创建日期：** 2025-10-10  
+> **API风格：** RESTful API  
+> **基础URL：** `http://localhost:3001/api/v1`
+
+---
+
+## 📋 目录
+
+1. [设计原则](#设计原则)
+2. [通用规范](#通用规范)
+3. [认证与授权](#认证与授权)
+4. [API端点设计](#api端点设计)
+5. [错误处理](#错误处理)
+6. [数据格式](#数据格式)
+
+---
+
+## 设计原则
+
+### API First原则
+- ✅ 先设计API，再实现功能
+- ✅ API是前后端的契约
+- ✅ API变更需要版本控制
+
+### RESTful设计
+- ✅ 使用HTTP动词表示操作（GET、POST、PUT、DELETE）
+- ✅ URL表示资源，不表示动作
+- ✅ 使用复数名词表示资源集合
+- ✅ 嵌套资源不超过2层
+
+### 命名规范
+- ✅ URL使用小写字母和连字符（kebab-case）
+- ✅ 查询参数使用驼峰命名（camelCase）
+- ✅ JSON字段使用驼峰命名（camelCase）
+
+---
+
+## 通用规范
+
+### HTTP方法
+
+| 方法 | 用途 | 是否幂等 |
+|------|------|---------|
+| GET | 获取资源 | ✅ |
+| POST | 创建资源 | ❌ |
+| PUT | 完整更新资源 | ✅ |
+| PATCH | 部分更新资源 | ❌ |
+| DELETE | 删除资源 | ✅ |
+
+### 状态码规范
+
+| 状态码 | 含义 | 使用场景 |
+|--------|------|---------|
+| 200 | OK | 成功返回数据 |
+| 201 | Created | 成功创建资源 |
+| 204 | No Content | 成功但无返回数据（如删除） |
+| 400 | Bad Request | 请求参数错误 |
+| 401 | Unauthorized | 未认证 |
+| 403 | Forbidden | 无权限 |
+| 404 | Not Found | 资源不存在 |
+| 409 | Conflict | 资源冲突（如重复创建） |
+| 422 | Unprocessable Entity | 语义错误（如验证失败） |
+| 429 | Too Many Requests | 请求过于频繁 |
+| 500 | Internal Server Error | 服务器错误 |
+
+### 响应格式
+
+**成功响应：**
+```json
+{
+  "success": true,
+  "data": {
+    // 实际数据
+  },
+  "message": "操作成功",
+  "timestamp": "2025-10-10T10:00:00.000Z"
+}
+```
+
+**错误响应：**
+```json
+{
+  "success": false,
+  "error": {
+    "code": "VALIDATION_ERROR",
+    "message": "参数验证失败",
+    "details": [
+      {
+        "field": "email",
+        "message": "邮箱格式不正确"
+      }
+    ]
+  },
+  "timestamp": "2025-10-10T10:00:00.000Z"
+}
+```
+
+### 分页规范
+
+**请求参数：**
+```
+GET /api/v1/projects?page=1&pageSize=20&sortBy=createdAt&sortOrder=desc
+```
+
+**响应格式：**
+```json
+{
+  "success": true,
+  "data": {
+    "items": [...],
+    "pagination": {
+      "page": 1,
+      "pageSize": 20,
+      "total": 100,
+      "totalPages": 5,
+      "hasNext": true,
+      "hasPrev": false
+    }
+  }
+}
+```
+
+---
+
+## 认证与授权
+
+### JWT认证
+
+**登录获取Token：**
+```http
+POST /api/v1/auth/login
+Content-Type: application/json
+
+{
+  "email": "user@example.com",
+  "password": "password123"
+}
+
+Response:
+{
+  "success": true,
+  "data": {
+    "accessToken": "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9...",
+    "refreshToken": "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9...",
+    "expiresIn": 604800,
+    "user": {
+      "id": "user-123",
+      "email": "user@example.com",
+      "name": "张三",
+      "role": "user"
+    }
+  }
+}
+```
+
+**使用Token：**
+```http
+GET /api/v1/projects
+Authorization: Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9...
+```
+
+### 权限控制
+
+| 端点 | 需要认证 | 角色要求 |
+|------|---------|---------|
+| `/auth/login` | ❌ | 无 |
+| `/auth/register` | ❌ | 无 |
+| `/users/me` | ✅ | user |
+| `/projects/*` | ✅ | user |
+| `/admin/*` | ✅ | admin |
+
+---
+
+## API端点设计
+
+### 1. 认证模块
+
+#### 1.1 用户注册
+```http
+POST /api/v1/auth/register
+Content-Type: application/json
+
+Request:
+{
+  "email": "user@example.com",
+  "password": "password123",
+  "name": "张三"
+}
+
+Response: 201 Created
+{
+  "success": true,
+  "data": {
+    "userId": "user-123",
+    "email": "user@example.com",
+    "message": "注册成功，请登录"
+  }
+}
+```
+
+#### 1.2 用户登录
+```http
+POST /api/v1/auth/login
+Content-Type: application/json
+
+Request:
+{
+  "email": "user@example.com",
+  "password": "password123"
+}
+
+Response: 200 OK
+{
+  "success": true,
+  "data": {
+    "accessToken": "eyJhbG...",
+    "refreshToken": "eyJhbG...",
+    "expiresIn": 604800,
+    "user": {
+      "id": "user-123",
+      "email": "user@example.com",
+      "name": "张三",
+      "role": "user"
+    }
+  }
+}
+```
+
+#### 1.3 刷新Token
+```http
+POST /api/v1/auth/refresh
+Content-Type: application/json
+
+Request:
+{
+  "refreshToken": "eyJhbG..."
+}
+
+Response: 200 OK
+{
+  "success": true,
+  "data": {
+    "accessToken": "new_token...",
+    "expiresIn": 604800
+  }
+}
+```
+
+#### 1.4 退出登录
+```http
+POST /api/v1/auth/logout
+Authorization: Bearer {token}
+
+Response: 204 No Content
+```
+
+---
+
+### 2. 用户模块
+
+#### 2.1 获取当前用户信息
+```http
+GET /api/v1/users/me
+Authorization: Bearer {token}
+
+Response: 200 OK
+{
+  "success": true,
+  "data": {
+    "id": "user-123",
+    "email": "user@example.com",
+    "name": "张三",
+    "role": "user",
+    "kbQuota": 3,
+    "kbUsed": 1,
+    "isTrial": true,
+    "trialEndsAt": "2025-11-10T00:00:00.000Z",
+    "createdAt": "2025-10-01T00:00:00.000Z"
+  }
+}
+```
+
+#### 2.2 更新用户信息
+```http
+PATCH /api/v1/users/me
+Authorization: Bearer {token}
+Content-Type: application/json
+
+Request:
+{
+  "name": "李四",
+  "avatarUrl": "https://..."
+}
+
+Response: 200 OK
+{
+  "success": true,
+  "data": {
+    "id": "user-123",
+    "name": "李四",
+    "avatarUrl": "https://..."
+  }
+}
+```
+
+#### 2.3 修改密码
+```http
+POST /api/v1/users/me/change-password
+Authorization: Bearer {token}
+Content-Type: application/json
+
+Request:
+{
+  "oldPassword": "old123",
+  "newPassword": "new456"
+}
+
+Response: 200 OK
+{
+  "success": true,
+  "message": "密码修改成功"
+}
+```
+
+---
+
+### 3. 项目管理模块
+
+#### 3.1 获取项目列表
+```http
+GET /api/v1/projects?page=1&pageSize=20
+Authorization: Bearer {token}
+
+Response: 200 OK
+{
+  "success": true,
+  "data": {
+    "items": [
+      {
+        "id": "proj-123",
+        "name": "XX药物III期临床试验",
+        "description": "项目背景描述...",
+        "conversationCount": 5,
+        "createdAt": "2025-10-01T00:00:00.000Z",
+        "updatedAt": "2025-10-10T00:00:00.000Z"
+      }
+    ],
+    "pagination": {
+      "page": 1,
+      "pageSize": 20,
+      "total": 2,
+      "totalPages": 1,
+      "hasNext": false,
+      "hasPrev": false
+    }
+  }
+}
+```
+
+#### 3.2 创建项目
+```http
+POST /api/v1/projects
+Authorization: Bearer {token}
+Content-Type: application/json
+
+Request:
+{
+  "name": "骨质疏松研究",
+  "description": "探索肠道菌群与骨质疏松的关系..."
+}
+
+Response: 201 Created
+{
+  "success": true,
+  "data": {
+    "id": "proj-456",
+    "name": "骨质疏松研究",
+    "description": "探索肠道菌群与骨质疏松的关系...",
+    "conversationCount": 0,
+    "createdAt": "2025-10-10T10:00:00.000Z"
+  }
+}
+```
+
+#### 3.3 获取项目详情
+```http
+GET /api/v1/projects/:id
+Authorization: Bearer {token}
+
+Response: 200 OK
+{
+  "success": true,
+  "data": {
+    "id": "proj-123",
+    "name": "XX药物III期临床试验",
+    "description": "项目背景描述...",
+    "conversationCount": 5,
+    "createdAt": "2025-10-01T00:00:00.000Z",
+    "updatedAt": "2025-10-10T00:00:00.000Z"
+  }
+}
+```
+
+#### 3.4 更新项目
+```http
+PUT /api/v1/projects/:id
+Authorization: Bearer {token}
+Content-Type: application/json
+
+Request:
+{
+  "name": "XX药物III期临床试验（更新）",
+  "description": "更新后的项目背景..."
+}
+
+Response: 200 OK
+{
+  "success": true,
+  "data": {
+    "id": "proj-123",
+    "name": "XX药物III期临床试验（更新）",
+    "description": "更新后的项目背景...",
+    "updatedAt": "2025-10-10T11:00:00.000Z"
+  }
+}
+```
+
+#### 3.5 删除项目
+```http
+DELETE /api/v1/projects/:id
+Authorization: Bearer {token}
+
+Response: 204 No Content
+```
+
+---
+
+### 4. 对话管理模块
+
+#### 4.1 获取对话列表
+```http
+GET /api/v1/conversations?projectId=proj-123&page=1&pageSize=20
+Authorization: Bearer {token}
+
+Query Parameters:
+- projectId (可选): 筛选特定项目的对话，不传则返回所有对话
+- agentId (可选): 筛选特定智能体的对话
+- page: 页码
+- pageSize: 每页数量
+
+Response: 200 OK
+{
+  "success": true,
+  "data": {
+    "items": [
+      {
+        "id": "conv-123",
+        "title": "PICOS构建",
+        "agentId": "agent-picos",
+        "agentName": "PICOS构建智能体",
+        "projectId": "proj-123",
+        "projectName": "XX药物研究",
+        "modelName": "deepseek-v3",
+        "messageCount": 10,
+        "totalTokens": 5000,
+        "createdAt": "2025-10-10T09:00:00.000Z",
+        "updatedAt": "2025-10-10T10:00:00.000Z"
+      }
+    ],
+    "pagination": {...}
+  }
+}
+```
+
+#### 4.2 创建对话
+```http
+POST /api/v1/conversations
+Authorization: Bearer {token}
+Content-Type: application/json
+
+Request:
+{
+  "projectId": "proj-123",  // 可选，全局快速问答时不传
+  "agentId": "agent-picos",
+  "title": "PICOS构建",
+  "modelName": "deepseek-v3"  // 可选，默认deepseek-v3
+}
+
+Response: 201 Created
+{
+  "success": true,
+  "data": {
+    "id": "conv-456",
+    "title": "PICOS构建",
+    "agentId": "agent-picos",
+    "projectId": "proj-123",
+    "modelName": "deepseek-v3",
+    "messageCount": 0,
+    "createdAt": "2025-10-10T10:00:00.000Z"
+  }
+}
+```
+
+#### 4.3 获取对话详情（含消息）
+```http
+GET /api/v1/conversations/:id
+Authorization: Bearer {token}
+
+Response: 200 OK
+{
+  "success": true,
+  "data": {
+    "id": "conv-123",
+    "title": "PICOS构建",
+    "agentId": "agent-picos",
+    "projectId": "proj-123",
+    "modelName": "deepseek-v3",
+    "messageCount": 2,
+    "messages": [
+      {
+        "id": "msg-1",
+        "role": "user",
+        "content": "请帮我构建PICOS框架",
+        "createdAt": "2025-10-10T09:00:00.000Z"
+      },
+      {
+        "id": "msg-2",
+        "role": "assistant",
+        "content": "好的，我们开始构建PICOS...",
+        "isPinned": false,
+        "tokens": 500,
+        "createdAt": "2025-10-10T09:00:05.000Z"
+      }
+    ],
+    "createdAt": "2025-10-10T09:00:00.000Z",
+    "updatedAt": "2025-10-10T09:00:05.000Z"
+  }
+}
+```
+
+#### 4.4 发送消息（流式）
+```http
+POST /api/v1/conversations/:id/messages/stream
+Authorization: Bearer {token}
+Content-Type: application/json
+
+Request:
+{
+  "content": "请帮我构建PICOS框架",
+  "kbReferences": ["kb-123"]  // 可选，引用的知识库
+}
+
+Response: 200 OK (Server-Sent Events)
+Content-Type: text/event-stream
+
+data: {"type":"start","conversationId":"conv-123"}
+
+data: {"type":"token","content":"好"}
+
+data: {"type":"token","content":"的"}
+
+data: {"type":"token","content":"，"}
+
+data: {"type":"done","messageId":"msg-456","tokens":500}
+```
+
+#### 4.5 固定消息到项目背景
+```http
+POST /api/v1/messages/:id/pin
+Authorization: Bearer {token}
+
+Response: 200 OK
+{
+  "success": true,
+  "message": "已固定到项目背景"
+}
+```
+
+#### 4.6 删除对话
+```http
+DELETE /api/v1/conversations/:id
+Authorization: Bearer {token}
+
+Response: 204 No Content
+```
+
+---
+
+### 5. 智能体模块
+
+#### 5.1 获取智能体列表
+```http
+GET /api/v1/agents
+Authorization: Bearer {token}
+
+Response: 200 OK
+{
+  "success": true,
+  "data": [
+    {
+      "id": "agent-picos",
+      "name": "PICOS构建",
+      "description": "结构化地定义临床研究的核心要素",
+      "category": "研究设计",
+      "icon": "construction",
+      "ragEnabled": true,
+      "fileUploadEnabled": false,
+      "status": "active"
+    },
+    {
+      "id": "agent-topic-evaluation",
+      "name": "选题评价",
+      "description": "从创新性、临床价值等维度评价研究选题",
+      "category": "选题阶段",
+      "icon": "lightbulb",
+      "ragEnabled": true,
+      "fileUploadEnabled": false,
+      "status": "active"
+    }
+  ]
+}
+```
+
+#### 5.2 获取智能体详情
+```http
+GET /api/v1/agents/:id
+Authorization: Bearer {token}
+
+Response: 200 OK
+{
+  "success": true,
+  "data": {
+    "id": "agent-picos",
+    "name": "PICOS构建",
+    "description": "结构化地定义临床研究的核心要素",
+    "category": "研究设计",
+    "icon": "construction",
+    "ragEnabled": true,
+    "fileUploadEnabled": false,
+    "outputFormat": "structured",
+    "models": {
+      "deepseek-v3": {
+        "temperature": 0.3,
+        "maxTokens": 2500
+      },
+      "qwen3-72b": {
+        "temperature": 0.4,
+        "maxTokens": 2500
+      }
+    },
+    "status": "active"
+  }
+}
+```
+
+---
+
+### 6. 知识库模块
+
+#### 6.1 获取知识库列表
+```http
+GET /api/v1/knowledge-bases
+Authorization: Bearer {token}
+
+Response: 200 OK
+{
+  "success": true,
+  "data": [
+    {
+      "id": "kb-123",
+      "name": "骨质疏松专题",
+      "description": "关于骨质疏松的文献资料",
+      "fileCount": 15,
+      "totalSizeMB": 45.6,
+      "quota": {
+        "used": 15,
+        "limit": 50
+      },
+      "createdAt": "2025-10-01T00:00:00.000Z",
+      "updatedAt": "2025-10-10T00:00:00.000Z"
+    }
+  ],
+  "quota": {
+    "used": 1,
+    "limit": 3
+  }
+}
+```
+
+#### 6.2 创建知识库
+```http
+POST /api/v1/knowledge-bases
+Authorization: Bearer {token}
+Content-Type: application/json
+
+Request:
+{
+  "name": "肺癌研究资料",
+  "description": "肺癌相关的临床研究文献"
+}
+
+Response: 201 Created
+{
+  "success": true,
+  "data": {
+    "id": "kb-456",
+    "name": "肺癌研究资料",
+    "description": "肺癌相关的临床研究文献",
+    "fileCount": 0,
+    "difyDatasetId": "dify-dataset-xxx",
+    "createdAt": "2025-10-10T10:00:00.000Z"
+  }
+}
+```
+
+#### 6.3 上传文档
+```http
+POST /api/v1/knowledge-bases/:id/documents
+Authorization: Bearer {token}
+Content-Type: multipart/form-data
+
+Request:
+- file: (binary)
+- filename: "文献综述.pdf"
+
+Response: 201 Created
+{
+  "success": true,
+  "data": {
+    "id": "doc-123",
+    "filename": "文献综述.pdf",
+    "fileType": "pdf",
+    "fileSizeBytes": 2048000,
+    "status": "processing",
+    "progress": 0,
+    "uploadedAt": "2025-10-10T10:00:00.000Z"
+  }
+}
+```
+
+#### 6.4 获取文档列表
+```http
+GET /api/v1/knowledge-bases/:id/documents
+Authorization: Bearer {token}
+
+Response: 200 OK
+{
+  "success": true,
+  "data": [
+    {
+      "id": "doc-123",
+      "filename": "文献综述.pdf",
+      "fileType": "pdf",
+      "fileSizeMB": 2.0,
+      "status": "completed",
+      "progress": 100,
+      "segmentsCount": 50,
+      "tokensCount": 10000,
+      "uploadedAt": "2025-10-10T10:00:00.000Z",
+      "processedAt": "2025-10-10T10:02:00.000Z"
+    }
+  ]
+}
+```
+
+#### 6.5 删除文档
+```http
+DELETE /api/v1/knowledge-bases/:kbId/documents/:docId
+Authorization: Bearer {token}
+
+Response: 204 No Content
+```
+
+#### 6.6 删除知识库
+```http
+DELETE /api/v1/knowledge-bases/:id
+Authorization: Bearer {token}
+
+Response: 204 No Content
+```
+
+---
+
+### 7. 历史记录模块
+
+#### 7.1 获取历史记录（跨项目）
+```http
+GET /api/v1/history?page=1&pageSize=20&agentId=agent-picos&startDate=2025-10-01&endDate=2025-10-10
+Authorization: Bearer {token}
+
+Query Parameters:
+- projectId (可选): 筛选特定项目
+- agentId (可选): 筛选特定智能体
+- startDate (可选): 开始日期
+- endDate (可选): 结束日期
+- keyword (可选): 关键词搜索
+
+Response: 200 OK
+{
+  "success": true,
+  "data": {
+    "items": [
+      {
+        "conversationId": "conv-123",
+        "title": "PICOS构建",
+        "agentId": "agent-picos",
+        "agentName": "PICOS构建智能体",
+        "projectId": "proj-123",
+        "projectName": "XX药物研究",
+        "source": "project",  // project 或 global
+        "messageCount": 10,
+        "createdAt": "2025-10-10T09:00:00.000Z",
+        "lastMessageAt": "2025-10-10T10:00:00.000Z"
+      }
+    ],
+    "pagination": {...}
+  }
+}
+```
+
+---
+
+### 8. 管理后台模块（简化版）
+
+#### 8.1 获取用户列表（管理员）
+```http
+GET /api/v1/admin/users?page=1&pageSize=20&status=active&keyword=zhang
+Authorization: Bearer {admin_token}
+
+Response: 200 OK
+{
+  "success": true,
+  "data": {
+    "items": [
+      {
+        "id": "user-123",
+        "email": "user@example.com",
+        "name": "张三",
+        "role": "user",
+        "status": "active",
+        "kbUsed": 1,
+        "conversationCount": 25,
+        "lastLoginAt": "2025-10-10T09:00:00.000Z",
+        "createdAt": "2025-10-01T00:00:00.000Z"
+      }
+    ],
+    "pagination": {...}
+  }
+}
+```
+
+#### 8.2 更新用户状态（管理员）
+```http
+PATCH /api/v1/admin/users/:id
+Authorization: Bearer {admin_token}
+Content-Type: application/json
+
+Request:
+{
+  "status": "suspended"  // active, inactive, suspended
+}
+
+Response: 200 OK
+{
+  "success": true,
+  "message": "用户状态已更新"
+}
+```
+
+#### 8.3 获取数据统计（管理员）
+```http
+GET /api/v1/admin/statistics
+Authorization: Bearer {admin_token}
+
+Response: 200 OK
+{
+  "success": true,
+  "data": {
+    "users": {
+      "total": 1000,
+      "active": 850,
+      "newToday": 15,
+      "new7Days": 120
+    },
+    "conversations": {
+      "total": 5000,
+      "today": 200,
+      "avgPerUser": 5
+    },
+    "agents": {
+      "mostUsed": [
+        {
+          "agentId": "agent-picos",
+          "name": "PICOS构建",
+          "count": 800
+        }
+      ]
+    },
+    "knowledgeBases": {
+      "total": 300,
+      "totalDocuments": 4500,
+      "totalSizeGB": 12.5
+    }
+  }
+}
+```
+
+---
+
+## 错误处理
+
+### 错误代码规范
+
+| 错误代码 | 说明 | HTTP状态码 |
+|---------|------|-----------|
+| VALIDATION_ERROR | 参数验证失败 | 422 |
+| UNAUTHORIZED | 未认证 | 401 |
+| FORBIDDEN | 无权限 | 403 |
+| NOT_FOUND | 资源不存在 | 404 |
+| CONFLICT | 资源冲突 | 409 |
+| RATE_LIMIT | 请求过于频繁 | 429 |
+| QUOTA_EXCEEDED | 配额超限 | 403 |
+| INTERNAL_ERROR | 服务器错误 | 500 |
+
+### 错误响应示例
+
+```json
+{
+  "success": false,
+  "error": {
+    "code": "QUOTA_EXCEEDED",
+    "message": "知识库数量已达上限",
+    "details": {
+      "resource": "knowledge_base",
+      "quota": 3,
+      "used": 3
+    }
+  },
+  "timestamp": "2025-10-10T10:00:00.000Z"
+}
+```
+
+---
+
+## 数据格式
+
+### 时间格式
+- 使用ISO 8601格式：`2025-10-10T10:00:00.000Z`
+- 统一使用UTC时区
+
+### 文件大小
+- 使用字节（bytes）存储
+- 前端显示时转换为MB/GB
+
+### ID格式
+- 使用UUID v4
+- 格式：`user-123abc...` 或 `proj-456def...`
+
+---
+
+## 版本控制
+
+### API版本
+- 当前版本：`v1`
+- URL格式：`/api/v1/...`
+- 向后兼容：同一主版本内保持兼容
+
+### 废弃策略
+- 提前3个月通知
+- 响应头标注：`X-API-Deprecated: true`
+- 提供迁移指南
+
+---
+
+## 性能优化
+
+### 缓存策略
+- 静态数据（智能体列表）：缓存1小时
+- 用户数据：不缓存或缓存5分钟
+- 使用ETag实现条件请求
+
+### 限流策略
+- 普通用户：100次/分钟
+- 管理员：500次/分钟
+- 登录接口：5次/分钟
+
+---
+
+## 安全性
+
+### HTTPS
+- 生产环境强制HTTPS
+- 开发环境可使用HTTP
+
+### CORS
+- 允许的域名列表（白名单）
+- 不允许通配符 `*`
+
+### SQL注入防护
+- 使用Prisma ORM
+- 永不拼接SQL
+
+### XSS防护
+- 所有用户输入转义
+- Content-Type正确设置
+
+---
+
+## 文档维护
+
+- **更新频率：** API变更时必须同步更新
+- **Review：** 每个里程碑Review一次
+- **版本记录：** 记录重大变更
+
+---
+
+**最后更新：** 2025-10-10  
+**维护者：** 开发团队
+
diff --git a/docs/01-设计文档/数据库设计文档.md b/docs/01-设计文档/数据库设计文档.md
new file mode 100644
index 00000000..6ece684c
--- /dev/null
+++ b/docs/01-设计文档/数据库设计文档.md
@@ -0,0 +1,770 @@
+# 数据库设计文档
+
+> **版本：** v1.0  
+> **创建日期：** 2025-10-10  
+> **数据库：** PostgreSQL 15+  
+> **ORM：** Prisma
+
+---
+
+## 📋 目录
+
+1. [数据库概述](#数据库概述)
+2. [ER图](#er图)
+3. [表结构设计](#表结构设计)
+4. [索引设计](#索引设计)
+5. [数据约束](#数据约束)
+6. [数据迁移策略](#数据迁移策略)
+
+---
+
+## 数据库概述
+
+### 设计原则
+- ✅ 遵循第三范式（3NF）
+- ✅ 使用UUID作为主键
+- ✅ 所有表包含created_at和updated_at时间戳
+- ✅ 使用软删除（保留deleted_at字段，重要表）
+- ✅ 外键约束使用CASCADE删除
+- ✅ 敏感字段加密存储（密码使用bcrypt）
+
+### 命名规范
+- 表名：复数形式，下划线分隔（如：`users`、`knowledge_bases`）
+- 字段名：下划线分隔（如：`created_at`、`user_id`）
+- 索引名：`idx_表名_字段名`（如：`idx_users_email`）
+- 外键名：`fk_表名_关联表名`（如：`fk_projects_users`）
+
+---
+
+## ER图
+
+```
+┌─────────────┐
+│    Users    │
+└──────┬──────┘
+       │
+       │ 1:N
+       ├─────────────────┐
+       │                 │
+       ▼                 ▼
+┌─────────────┐   ┌──────────────┐
+│  Projects   │   │KnowledgeBases│
+└──────┬──────┘   └──────┬───────┘
+       │                 │
+       │ 1:N             │ 1:N
+       │                 │
+       ▼                 ▼
+┌──────────────┐   ┌──────────────┐
+│Conversations │   │  Documents   │
+└──────┬───────┘   └──────────────┘
+       │
+       │ 1:N
+       │
+       ▼
+┌──────────────┐
+│   Messages   │
+└──────────────┘
+```
+
+---
+
+## 表结构设计
+
+### 1. users - 用户表
+
+**用途：** 存储用户基本信息和认证信息
+
+```sql
+CREATE TABLE users (
+  id                VARCHAR(50) PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid()::VARCHAR,
+  email             VARCHAR(255) NOT NULL UNIQUE,
+  password          VARCHAR(255) NOT NULL,  -- bcrypt加密
+  name              VARCHAR(100),
+  avatar_url        TEXT,
+  
+  -- 角色和状态
+  role              VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'user',  -- user, admin
+  status            VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'active', -- active, inactive, suspended
+  
+  -- 配额（知识库限制）
+  kb_quota          INTEGER DEFAULT 3,
+  kb_used           INTEGER DEFAULT 0,
+  
+  -- 试用信息
+  trial_ends_at     TIMESTAMP,
+  is_trial          BOOLEAN DEFAULT true,
+  
+  -- 时间戳
+  last_login_at     TIMESTAMP,
+  created_at        TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
+  updated_at        TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
+  
+  -- 索引
+  CONSTRAINT check_email_format CHECK (email ~* '^[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}$'),
+  CONSTRAINT check_kb_quota CHECK (kb_used <= kb_quota)
+);
+
+-- 索引
+CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);
+CREATE INDEX idx_users_status ON users(status);
+CREATE INDEX idx_users_created_at ON users(created_at);
+
+-- 注释
+COMMENT ON TABLE users IS '用户表';
+COMMENT ON COLUMN users.role IS '用户角色：user-普通用户, admin-管理员';
+COMMENT ON COLUMN users.status IS '账户状态：active-激活, inactive-未激活, suspended-暂停';
+```
+
+**字段说明：**
+| 字段 | 类型 | 说明 | 必填 | 默认值 |
+|------|------|------|------|--------|
+| id | VARCHAR(50) | 用户ID（UUID） | ✅ | 自动生成 |
+| email | VARCHAR(255) | 邮箱（登录名） | ✅ | - |
+| password | VARCHAR(255) | 密码（bcrypt） | ✅ | - |
+| name | VARCHAR(100) | 用户姓名 | ❌ | NULL |
+| role | VARCHAR(20) | 角色 | ✅ | 'user' |
+| status | VARCHAR(20) | 状态 | ✅ | 'active' |
+| kb_quota | INTEGER | 知识库配额 | ✅ | 3 |
+| kb_used | INTEGER | 已使用知识库数 | ✅ | 0 |
+
+---
+
+### 2. projects - 项目/课题表
+
+**用途：** 存储用户创建的研究项目/课题
+
+```sql
+CREATE TABLE projects (
+  id                VARCHAR(50) PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid()::VARCHAR,
+  user_id           VARCHAR(50) NOT NULL,
+  
+  -- 项目信息
+  name              VARCHAR(200) NOT NULL,
+  description       TEXT NOT NULL,  -- 项目背景信息（重要！用于上下文注入）
+  
+  -- 统计信息
+  conversation_count INTEGER DEFAULT 0,
+  
+  -- 时间戳
+  created_at        TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
+  updated_at        TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
+  
+  -- 外键
+  CONSTRAINT fk_projects_users FOREIGN KEY (user_id) 
+    REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE
+);
+
+-- 索引
+CREATE INDEX idx_projects_user_id ON projects(user_id);
+CREATE INDEX idx_projects_created_at ON projects(created_at);
+
+-- 注释
+COMMENT ON TABLE projects IS '项目/课题表';
+COMMENT ON COLUMN projects.description IS '项目背景信息，会自动注入到对话上下文中';
+```
+
+---
+
+### 3. conversations - 对话表
+
+**用途：** 存储用户与智能体的对话会话
+
+```sql
+CREATE TABLE conversations (
+  id                VARCHAR(50) PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid()::VARCHAR,
+  user_id           VARCHAR(50) NOT NULL,
+  project_id        VARCHAR(50),  -- 可选，全局快速问答时为NULL
+  agent_id          VARCHAR(50) NOT NULL,  -- 智能体ID（对应config/agents.yaml）
+  
+  -- 对话信息
+  title             VARCHAR(200) NOT NULL,
+  model_name        VARCHAR(50) DEFAULT 'deepseek-v3',
+  
+  -- 统计信息
+  message_count     INTEGER DEFAULT 0,
+  total_tokens      INTEGER DEFAULT 0,
+  
+  -- 时间戳
+  created_at        TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
+  updated_at        TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
+  
+  -- 外键
+  CONSTRAINT fk_conversations_users FOREIGN KEY (user_id) 
+    REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE,
+  CONSTRAINT fk_conversations_projects FOREIGN KEY (project_id) 
+    REFERENCES projects(id) ON DELETE CASCADE
+);
+
+-- 索引
+CREATE INDEX idx_conversations_user_id ON conversations(user_id);
+CREATE INDEX idx_conversations_project_id ON conversations(project_id);
+CREATE INDEX idx_conversations_agent_id ON conversations(agent_id);
+CREATE INDEX idx_conversations_created_at ON conversations(created_at);
+
+-- 注释
+COMMENT ON TABLE conversations IS '对话会话表';
+COMMENT ON COLUMN conversations.project_id IS '项目ID，全局快速问答时为NULL';
+COMMENT ON COLUMN conversations.agent_id IS '智能体ID，对应配置文件中的智能体';
+```
+
+---
+
+### 4. messages - 消息表
+
+**用途：** 存储对话中的每条消息
+
+```sql
+CREATE TABLE messages (
+  id                VARCHAR(50) PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid()::VARCHAR,
+  conversation_id   VARCHAR(50) NOT NULL,
+  
+  -- 消息内容
+  role              VARCHAR(20) NOT NULL,  -- user, assistant
+  content           TEXT NOT NULL,
+  
+  -- 元数据（可选）
+  metadata          JSONB,  -- 存储额外信息，如引用的知识库、模型参数等
+  
+  -- 统计信息
+  tokens            INTEGER,
+  
+  -- 是否固定到项目背景
+  is_pinned         BOOLEAN DEFAULT false,
+  
+  -- 时间戳
+  created_at        TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
+  
+  -- 外键
+  CONSTRAINT fk_messages_conversations FOREIGN KEY (conversation_id) 
+    REFERENCES conversations(id) ON DELETE CASCADE,
+  
+  -- 约束
+  CONSTRAINT check_role CHECK (role IN ('user', 'assistant'))
+);
+
+-- 索引
+CREATE INDEX idx_messages_conversation_id ON messages(conversation_id);
+CREATE INDEX idx_messages_created_at ON messages(created_at);
+CREATE INDEX idx_messages_is_pinned ON messages(is_pinned);
+
+-- 注释
+COMMENT ON TABLE messages IS '对话消息表';
+COMMENT ON COLUMN messages.is_pinned IS '是否固定到项目背景，用于动态更新项目描述';
+COMMENT ON COLUMN messages.metadata IS 'JSON格式，存储引用的知识库、使用的模型等';
+```
+
+---
+
+### 5. knowledge_bases - 知识库表
+
+**用途：** 存储用户创建的个人知识库
+
+```sql
+CREATE TABLE knowledge_bases (
+  id                VARCHAR(50) PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid()::VARCHAR,
+  user_id           VARCHAR(50) NOT NULL,
+  
+  -- 知识库信息
+  name              VARCHAR(100) NOT NULL,
+  description       TEXT,
+  
+  -- Dify集成
+  dify_dataset_id   VARCHAR(100) NOT NULL,  -- Dify中的知识库ID
+  
+  -- 统计信息
+  file_count        INTEGER DEFAULT 0,
+  total_size_bytes  BIGINT DEFAULT 0,
+  
+  -- 时间戳
+  created_at        TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
+  updated_at        TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
+  
+  -- 外键
+  CONSTRAINT fk_kb_users FOREIGN KEY (user_id) 
+    REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE,
+  
+  -- 约束：每个用户最多3个知识库
+  CONSTRAINT check_kb_limit CHECK (
+    (SELECT COUNT(*) FROM knowledge_bases WHERE user_id = knowledge_bases.user_id) <= 3
+  )
+);
+
+-- 索引
+CREATE INDEX idx_kb_user_id ON knowledge_bases(user_id);
+CREATE INDEX idx_kb_dify_dataset_id ON knowledge_bases(dify_dataset_id);
+
+-- 注释
+COMMENT ON TABLE knowledge_bases IS '知识库表，每个用户最多3个';
+COMMENT ON COLUMN knowledge_bases.dify_dataset_id IS 'Dify中对应的数据集ID';
+```
+
+---
+
+### 6. documents - 文档表
+
+**用途：** 存储知识库中上传的文档
+
+```sql
+CREATE TABLE documents (
+  id                VARCHAR(50) PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid()::VARCHAR,
+  kb_id             VARCHAR(50) NOT NULL,
+  user_id           VARCHAR(50) NOT NULL,
+  
+  -- 文件信息
+  filename          VARCHAR(255) NOT NULL,
+  file_type         VARCHAR(20) NOT NULL,  -- pdf, docx
+  file_size_bytes   BIGINT NOT NULL,
+  file_url          TEXT NOT NULL,  -- 对象存储URL
+  
+  -- Dify集成
+  dify_document_id  VARCHAR(100) NOT NULL,  -- Dify中的文档ID
+  
+  -- 处理状态
+  status            VARCHAR(20) DEFAULT 'uploading',  -- uploading, processing, completed, failed
+  progress          INTEGER DEFAULT 0,  -- 0-100
+  error_message     TEXT,
+  
+  -- 处理结果
+  segments_count    INTEGER,  -- 切分的段落数
+  tokens_count      INTEGER,  -- token数量
+  
+  -- 时间戳
+  uploaded_at       TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
+  processed_at      TIMESTAMP,
+  
+  -- 外键
+  CONSTRAINT fk_documents_kb FOREIGN KEY (kb_id) 
+    REFERENCES knowledge_bases(id) ON DELETE CASCADE,
+  CONSTRAINT fk_documents_users FOREIGN KEY (user_id) 
+    REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE,
+  
+  -- 约束：每个知识库最多50个文档
+  CONSTRAINT check_doc_limit CHECK (
+    (SELECT COUNT(*) FROM documents WHERE kb_id = documents.kb_id) <= 50
+  ),
+  
+  -- 约束：状态和进度
+  CONSTRAINT check_status CHECK (status IN ('uploading', 'processing', 'completed', 'failed')),
+  CONSTRAINT check_progress CHECK (progress >= 0 AND progress <= 100)
+);
+
+-- 索引
+CREATE INDEX idx_documents_kb_id ON documents(kb_id);
+CREATE INDEX idx_documents_user_id ON documents(user_id);
+CREATE INDEX idx_documents_status ON documents(status);
+CREATE INDEX idx_documents_dify_document_id ON documents(dify_document_id);
+
+-- 注释
+COMMENT ON TABLE documents IS '文档表，每个知识库最多50个文档';
+COMMENT ON COLUMN documents.status IS '处理状态：uploading-上传中, processing-处理中, completed-完成, failed-失败';
+```
+
+---
+
+### 7. admin_logs - 管理员操作日志表（可选）
+
+**用途：** 记录管理员的敏感操作
+
+```sql
+CREATE TABLE admin_logs (
+  id                SERIAL PRIMARY KEY,
+  admin_id          VARCHAR(50) NOT NULL,
+  
+  -- 操作信息
+  action            VARCHAR(100) NOT NULL,  -- 操作类型
+  resource_type     VARCHAR(50),  -- 资源类型：user, conversation, etc.
+  resource_id       VARCHAR(50),  -- 资源ID
+  
+  -- 详细信息
+  details           JSONB,
+  ip_address        VARCHAR(45),
+  user_agent        TEXT,
+  
+  -- 时间戳
+  created_at        TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
+  
+  -- 外键
+  CONSTRAINT fk_admin_logs_users FOREIGN KEY (admin_id) 
+    REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE
+);
+
+-- 索引
+CREATE INDEX idx_admin_logs_admin_id ON admin_logs(admin_id);
+CREATE INDEX idx_admin_logs_created_at ON admin_logs(created_at);
+CREATE INDEX idx_admin_logs_action ON admin_logs(action);
+
+-- 注释
+COMMENT ON TABLE admin_logs IS '管理员操作日志表，用于审计';
+```
+
+---
+
+## 索引设计
+
+### 主要索引
+
+| 表名 | 索引字段 | 类型 | 用途 |
+|------|---------|------|------|
+| users | email | UNIQUE | 登录查询 |
+| users | status | INDEX | 按状态筛选用户 |
+| projects | user_id | INDEX | 查询用户的项目 |
+| conversations | user_id | INDEX | 查询用户的对话 |
+| conversations | project_id | INDEX | 查询项目的对话 |
+| conversations | agent_id | INDEX | 统计智能体使用情况 |
+| messages | conversation_id | INDEX | 查询对话消息 |
+| knowledge_bases | user_id | INDEX | 查询用户的知识库 |
+| documents | kb_id | INDEX | 查询知识库的文档 |
+| documents | status | INDEX | 筛选处理状态 |
+
+### 复合索引（如需优化性能可添加）
+
+```sql
+-- 按时间范围查询用户的对话
+CREATE INDEX idx_conversations_user_created 
+  ON conversations(user_id, created_at DESC);
+
+-- 按项目查询特定智能体的对话
+CREATE INDEX idx_conversations_project_agent 
+  ON conversations(project_id, agent_id);
+```
+
+---
+
+## 数据约束
+
+### 业务约束
+
+1. **知识库数量限制**
+   - 每个用户最多3个知识库
+   - 通过CHECK约束和应用层双重控制
+
+2. **文档数量限制**
+   - 每个知识库最多50个文档
+   - 通过CHECK约束和应用层双重控制
+
+3. **邮箱格式验证**
+   - 使用正则表达式验证邮箱格式
+
+4. **密码安全**
+   - 使用bcrypt加密，成本因子12
+   - 密码长度至少8位（应用层验证）
+
+### 数据完整性
+
+1. **级联删除**
+   - 删除用户 → 级联删除其项目、对话、知识库
+   - 删除项目 → 级联删除其对话
+   - 删除知识库 → 级联删除其文档
+
+2. **外键约束**
+   - 所有外键都设置了ON DELETE CASCADE
+   - 保证数据一致性
+
+---
+
+## 数据迁移策略
+
+### 初始化迁移
+
+```bash
+# 创建初始迁移
+npx prisma migrate dev --name init
+
+# 生成Prisma Client
+npx prisma generate
+```
+
+### 迁移命名规范
+
+```
+yyyymmdd_描述.sql
+例如：
+20251010_init.sql
+20251015_add_admin_logs.sql
+20251020_add_user_quotas.sql
+```
+
+### 生产环境迁移流程
+
+1. 在开发环境测试迁移
+2. 备份生产数据库
+3. 执行迁移脚本
+4. 验证数据完整性
+5. 回滚计划（如有问题）
+
+---
+
+## Prisma Schema
+
+### 完整的schema.prisma
+
+```prisma
+generator client {
+  provider = "prisma-client-js"
+}
+
+datasource db {
+  provider = "postgresql"
+  url      = env("DATABASE_URL")
+}
+
+model User {
+  id            String   @id @default(uuid())
+  email         String   @unique
+  password      String
+  name          String?
+  avatarUrl     String?  @map("avatar_url")
+  
+  role          String   @default("user")
+  status        String   @default("active")
+  
+  kbQuota       Int      @default(3) @map("kb_quota")
+  kbUsed        Int      @default(0) @map("kb_used")
+  
+  trialEndsAt   DateTime? @map("trial_ends_at")
+  isTrial       Boolean  @default(true) @map("is_trial")
+  
+  lastLoginAt   DateTime? @map("last_login_at")
+  createdAt     DateTime @default(now()) @map("created_at")
+  updatedAt     DateTime @updatedAt @map("updated_at")
+  
+  projects      Project[]
+  conversations Conversation[]
+  knowledgeBases KnowledgeBase[]
+  documents     Document[]
+  adminLogs     AdminLog[]
+  
+  @@index([email])
+  @@index([status])
+  @@index([createdAt])
+  @@map("users")
+}
+
+model Project {
+  id                String   @id @default(uuid())
+  userId            String   @map("user_id")
+  name              String
+  description       String   @db.Text
+  conversationCount Int      @default(0) @map("conversation_count")
+  
+  createdAt         DateTime @default(now()) @map("created_at")
+  updatedAt         DateTime @updatedAt @map("updated_at")
+  
+  user              User     @relation(fields: [userId], references: [id], onDelete: Cascade)
+  conversations     Conversation[]
+  
+  @@index([userId])
+  @@index([createdAt])
+  @@map("projects")
+}
+
+model Conversation {
+  id           String   @id @default(uuid())
+  userId       String   @map("user_id")
+  projectId    String?  @map("project_id")
+  agentId      String   @map("agent_id")
+  title        String
+  modelName    String   @default("deepseek-v3") @map("model_name")
+  messageCount Int      @default(0) @map("message_count")
+  totalTokens  Int      @default(0) @map("total_tokens")
+  
+  createdAt    DateTime @default(now()) @map("created_at")
+  updatedAt    DateTime @updatedAt @map("updated_at")
+  
+  user         User     @relation(fields: [userId], references: [id], onDelete: Cascade)
+  project      Project? @relation(fields: [projectId], references: [id], onDelete: Cascade)
+  messages     Message[]
+  
+  @@index([userId])
+  @@index([projectId])
+  @@index([agentId])
+  @@index([createdAt])
+  @@map("conversations")
+}
+
+model Message {
+  id             String   @id @default(uuid())
+  conversationId String   @map("conversation_id")
+  role           String
+  content        String   @db.Text
+  metadata       Json?
+  tokens         Int?
+  isPinned       Boolean  @default(false) @map("is_pinned")
+  
+  createdAt      DateTime @default(now()) @map("created_at")
+  
+  conversation   Conversation @relation(fields: [conversationId], references: [id], onDelete: Cascade)
+  
+  @@index([conversationId])
+  @@index([createdAt])
+  @@index([isPinned])
+  @@map("messages")
+}
+
+model KnowledgeBase {
+  id             String   @id @default(uuid())
+  userId         String   @map("user_id")
+  name           String
+  description    String?
+  difyDatasetId  String   @map("dify_dataset_id")
+  fileCount      Int      @default(0) @map("file_count")
+  totalSizeBytes BigInt   @default(0) @map("total_size_bytes")
+  
+  createdAt      DateTime @default(now()) @map("created_at")
+  updatedAt      DateTime @updatedAt @map("updated_at")
+  
+  user           User     @relation(fields: [userId], references: [id], onDelete: Cascade)
+  documents      Document[]
+  
+  @@index([userId])
+  @@index([difyDatasetId])
+  @@map("knowledge_bases")
+}
+
+model Document {
+  id              String   @id @default(uuid())
+  kbId            String   @map("kb_id")
+  userId          String   @map("user_id")
+  filename        String
+  fileType        String   @map("file_type")
+  fileSizeBytes   BigInt   @map("file_size_bytes")
+  fileUrl         String   @map("file_url")
+  difyDocumentId  String   @map("dify_document_id")
+  status          String   @default("uploading")
+  progress        Int      @default(0)
+  errorMessage    String?  @map("error_message")
+  segmentsCount   Int?     @map("segments_count")
+  tokensCount     Int?     @map("tokens_count")
+  
+  uploadedAt      DateTime @default(now()) @map("uploaded_at")
+  processedAt     DateTime? @map("processed_at")
+  
+  knowledgeBase   KnowledgeBase @relation(fields: [kbId], references: [id], onDelete: Cascade)
+  user            User     @relation(fields: [userId], references: [id], onDelete: Cascade)
+  
+  @@index([kbId])
+  @@index([userId])
+  @@index([status])
+  @@index([difyDocumentId])
+  @@map("documents")
+}
+
+model AdminLog {
+  id           Int      @id @default(autoincrement())
+  adminId      String   @map("admin_id")
+  action       String
+  resourceType String?  @map("resource_type")
+  resourceId   String?  @map("resource_id")
+  details      Json?
+  ipAddress    String?  @map("ip_address")
+  userAgent    String?  @map("user_agent")
+  
+  createdAt    DateTime @default(now()) @map("created_at")
+  
+  admin        User     @relation(fields: [adminId], references: [id], onDelete: Cascade)
+  
+  @@index([adminId])
+  @@index([createdAt])
+  @@index([action])
+  @@map("admin_logs")
+}
+```
+
+---
+
+## 数据字典
+
+### 枚举值定义
+
+**用户角色 (user.role)**
+- `user` - 普通用户
+- `admin` - 管理员
+
+**账户状态 (user.status)**
+- `active` - 激活（正常使用）
+- `inactive` - 未激活（注册但未验证邮箱）
+- `suspended` - 暂停（违规或欠费）
+
+**消息角色 (message.role)**
+- `user` - 用户消息
+- `assistant` - AI助手消息
+
+**文档状态 (document.status)**
+- `uploading` - 上传中
+- `processing` - Dify处理中
+- `completed` - 处理完成
+- `failed` - 处理失败
+
+**文件类型 (document.file_type)**
+- `pdf` - PDF文档
+- `docx` - Word文档
+
+---
+
+## 数据安全
+
+### 敏感数据处理
+
+1. **密码**
+   - 使用bcrypt加密（成本因子12）
+   - 不可逆加密，无法还原明文
+
+2. **API Keys**
+   - 不存储在数据库中
+   - 使用环境变量管理
+
+3. **用户数据隔离**
+   - 所有查询必须包含user_id过滤
+   - 防止越权访问
+
+### 备份策略
+
+1. **自动备份**
+   - 每日全量备份
+   - 保留最近7天
+
+2. **手动备份**
+   - 重大升级前手动备份
+   - 保留3个版本
+
+---
+
+## 性能优化建议
+
+### 查询优化
+
+1. **分页查询**
+   - 使用 LIMIT + OFFSET
+   - 或使用游标分页（基于ID）
+
+2. **避免N+1查询**
+   - 使用Prisma的include和select
+   - 预加载关联数据
+
+3. **合理使用索引**
+   - 频繁查询的字段建立索引
+   - 定期检查索引使用情况
+
+### 数据归档
+
+1. **历史数据归档**
+   - 对话超过6个月自动归档
+   - 归档数据移至单独的表
+
+2. **日志清理**
+   - admin_logs保留3个月
+   - 定期清理过期日志
+
+---
+
+## 版本变更记录
+
+| 版本 | 日期 | 变更内容 | 作者 |
+|------|------|---------|------|
+| v1.0 | 2025-10-10 | 初始版本，定义所有核心表 | 开发团队 |
+
+---
+
+**文档维护：** 数据库结构变更需同步更新本文档  
+**Review频率：** 每个里程碑结束后Review一次
+
diff --git a/docs/01-设计文档/用户端原型图.html b/docs/01-设计文档/用户端原型图.html
new file mode 100644
index 00000000..a1a046d8
--- /dev/null
+++ b/docs/01-设计文档/用户端原型图.html
@@ -0,0 +1,537 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="zh-CN">
+<head>
+    <meta charset="UTF-8">
+    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
+    <title>AI科研助手产品原型 V6</title>
+    <script src="https://cdn.tailwindcss.com"></script>
+    <link href="https://fonts.googleapis.com/css2?family=Inter:wght@400;500;600;700&display=swap" rel="stylesheet">
+    <script src="https://unpkg.com/lucide@latest"></script>
+    <style>
+        body {
+            font-family: 'Inter', sans-serif;
+        }
+        .sidebar-icon {
+            stroke-width: 1.5;
+        }
+        .main-content {
+            transition: opacity 0.3s ease-in-out;
+        }
+        .agent-card, .kb-card {
+            transition: transform 0.2s ease-in-out, box-shadow 0.2s ease-in-out;
+        }
+        .agent-card:hover, .kb-card:hover {
+            transform: translateY(-5px);
+            box-shadow: 0 10px 15px -3px rgb(0 0 0 / 0.1), 0 4px 6px -4px rgb(0 0 0 / 0.1);
+        }
+        .project-list-item.active {
+            background-color: #eef2ff;
+            color: #4f46e5;
+            font-weight: 600;
+        }
+         .nav-item.active {
+            background-color: #4f46e5;
+            color: white;
+        }
+        .chat-bubble-actions {
+            opacity: 0;
+            transition: opacity 0.2s ease-in-out;
+        }
+        .chat-bubble:hover .chat-bubble-actions {
+            opacity: 1;
+        }
+        .typing-indicator span {
+            animation: bounce 1.4s infinite ease-in-out both;
+        }
+        .typing-indicator span:nth-child(2) { animation-delay: 0.2s; }
+        .typing-indicator span:nth-child(3) { animation-delay: 0.4s; }
+        @keyframes bounce {
+            0%, 80%, 100% { transform: scale(0); }
+            40% { transform: scale(1.0); }
+        }
+        /* Custom dropdown */
+        .dropdown { position: relative; display: inline-block; }
+        .dropdown-content { 
+            display: none; 
+            position: absolute; 
+            background-color: white; 
+            min-width: 160px; 
+            box-shadow: 0px 8px 16px 0px rgba(0,0,0,0.1); 
+            z-index: 50;
+            border-radius: 0.5rem; 
+            border: 1px solid #e5e7eb;
+            padding: 0.5rem; 
+        }
+        .dropdown-top .dropdown-content {
+            bottom: 100%;
+            margin-bottom: 0.5rem;
+        }
+        .dropdown-content a { color: black; padding: 8px 12px; text-decoration: none; display: block; border-radius: 0.25rem; font-size: 0.875rem; }
+        .dropdown-content a:hover { background-color: #f3f4f6; }
+        .dropdown:hover .dropdown-content { display: block; }
+
+        /* Custom scrollbar for better aesthetics */
+        ::-webkit-scrollbar { width: 8px; }
+        ::-webkit-scrollbar-track { background: #f1f5f9; }
+        ::-webkit-scrollbar-thumb { background: #cbd5e1; border-radius: 10px; }
+        ::-webkit-scrollbar-thumb:hover { background: #94a3b8; }
+    </style>
+</head>
+<body class="bg-gray-100 text-gray-800 h-screen flex overflow-hidden">
+
+    <!-- Sidebar -->
+    <aside class="w-64 bg-white border-r border-gray-200 flex flex-col">
+        <div class="px-6 py-4 border-b border-gray-200">
+            <h1 class="text-xl font-bold text-gray-900">AI科研助手</h1>
+        </div>
+        
+        <nav class="flex-1 px-4 py-4 space-y-2">
+            <a href="#" id="nav-agents" class="nav-item flex items-center px-4 py-2 text-gray-700 rounded-lg hover:bg-gray-100">
+                <i data-lucide="brain-circuit" class="w-5 h-5 mr-3 sidebar-icon"></i>
+                智能体
+            </a>
+            <a href="#" id="nav-history" class="nav-item flex items-center px-4 py-2 text-gray-700 rounded-lg hover:bg-gray-100">
+                <i data-lucide="history" class="w-5 h-5 mr-3 sidebar-icon"></i>
+                历史记录
+            </a>
+            <a href="#" id="nav-kb" class="nav-item flex items-center px-4 py-2 text-gray-700 rounded-lg hover:bg-gray-100">
+                <i data-lucide="book-marked" class="w-5 h-5 mr-3 sidebar-icon"></i>
+                知识库
+            </a>
+             <div class="pt-4 mt-4 border-t border-gray-200">
+                <div class="flex justify-between items-center px-4 mb-2">
+                    <h2 class="text-sm font-semibold text-gray-500 uppercase">我的项目</h2>
+                    <button id="add-project-btn" class="text-gray-400 hover:text-indigo-600" title="创建新项目">
+                        <i data-lucide="plus-circle" class="w-5 h-5"></i>
+                    </button>
+                </div>
+                <div id="projectsList" class="space-y-1">
+                    <!-- Projects will be rendered here -->
+                </div>
+            </div>
+        </nav>
+
+        <div class="px-4 py-4 border-t border-gray-200 space-y-2">
+             <a href="#" id="nav-quickstart" class="nav-item flex items-center px-4 py-2 text-gray-700 rounded-lg hover:bg-gray-100">
+                <i data-lucide="rocket" class="w-5 h-5 mr-3 sidebar-icon"></i>
+                快速上手
+            </a>
+            <a href="#" id="nav-help" class="nav-item flex items-center px-4 py-2 text-gray-700 rounded-lg hover:bg-gray-100">
+                <i data-lucide="help-circle" class="w-5 h-5 mr-3 sidebar-icon"></i>
+                帮助中心
+            </a>
+        </div>
+    </aside>
+
+    <!-- Main Content -->
+    <main class="flex-1 p-4 md:p-8 overflow-y-auto bg-gray-50">
+        
+        <div id="agents-view" class="main-content"></div>
+        <div id="chat-view" class="main-content hidden h-full flex flex-col"></div>
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+        <div id="quickstart-view" class="main-content hidden"></div>
+        <div id="help-view" class="main-content hidden"></div>
+
+    </main>
+
+    <!-- Modal for knowledge base selection -->
+    <div id="kb-modal" class="fixed inset-0 bg-black bg-opacity-50 hidden items-center justify-center z-50">
+        <div class="bg-white rounded-lg shadow-xl w-full max-w-md p-6">
+            <h3 class="text-lg font-medium leading-6 text-gray-900 mb-4">选择知识库</h3>
+            <div id="kb-modal-list" class="space-y-2 max-h-60 overflow-y-auto"></div>
+            <div class="mt-6 flex justify-end space-x-3">
+                <button id="kb-modal-cancel" class="px-4 py-2 bg-gray-200 text-gray-800 rounded-md hover:bg-gray-300">取消</button>
+            </div>
+        </div>
+    </div>
+    
+    <!-- Modal for Project Edit -->
+    <div id="project-edit-modal" class="fixed inset-0 bg-black bg-opacity-50 hidden items-center justify-center z-50">
+        <div class="bg-white rounded-lg shadow-xl w-full max-w-2xl p-6">
+            <h3 id="project-edit-title" class="text-lg font-medium leading-6 text-gray-900 mb-4">编辑项目信息</h3>
+            <textarea id="project-edit-textarea" class="w-full h-48 p-2 border border-gray-300 rounded-md focus:ring-2 focus:ring-indigo-500 focus:border-indigo-500"></textarea>
+            <div class="mt-6 flex justify-end space-x-3">
+                <button id="project-edit-cancel" class="px-4 py-2 bg-gray-200 text-gray-800 rounded-md hover:bg-gray-300">取消</button>
+                <button id="project-edit-save" class="px-4 py-2 bg-indigo-600 text-white rounded-md hover:bg-indigo-700">保存</button>
+            </div>
+        </div>
+    </div>
+
+
+<script>
+document.addEventListener('DOMContentLoaded', () => {
+
+    // --- DATA ---
+    const agentsData = [ { id: 'agent-1', name: '选题评价', description: '从创新性、价值、可行性等维度评价临床问题。', icon: 'lightbulb' }, { id: 'agent-2', name: '科学问题梳理', description: '将模糊想法提炼成清晰、可验证的科学问题。', icon: 'list-filter' }, { id: 'agent-3', name: 'PICOS构建', description: '结构化地定义临床研究的核心要素。', icon: 'construction' }, { id: 'agent-4', name: '观察指标设计', description: '推荐主要、次要及安全性观察指标。', icon: 'target' }, { id: 'agent-5', name: 'CRF制定', description: '生成符合规范的病例报告表（CRF）框架。', icon: 'file-text' }, { id: 'agent-6', name: '样本量计算', description: '提供科学的样本量估算。', icon: 'calculator' }, { id: 'agent-7', name: '临床研究方案撰写', description: '生成结构完整的临床研究方案初稿。', icon: 'file-plus-2' }, { id: 'agent-8', name: '论文润色', description: '专业级语言润色，修正语法、拼写和表达。', icon: 'file-signature' }, { id: 'agent-9', name: '论文翻译', description: '精准的中英互译,优化科研术语。', icon: 'languages' }, { id: 'agent-10', name: '方法学评审', description: '对研究方案或论文进行全面的方法学评审。', icon: 'shield-check' }, { id: 'agent-11', name: '期刊方法学评审', description: '模拟期刊审稿人视角，提出可能被质疑的问题。', icon: 'file-search-2' }, { id: 'agent-12', name: '期刊稿约评审', description: '检查论文格式、字数等是否符合期刊要求。', icon: 'clipboard-check' } ];
+    let projectsData = [ { id: 'proj-1', name: 'XX药物III期临床试验', description: '一项多中心、随机、双盲、安慰剂平行对照的临床试验，旨在评估XX药物在治疗阿尔兹海默症中的有效性和安全性。' }, { id: 'proj-2', name: '骨质疏松与肠道菌群关联研究', description: '探索特定肠道菌群与老年女性骨质疏松发生发展的关系。' } ];
+    let knowledgeBaseData = [ { id: 'kb-1', name: '骨质疏松专题', files: [{name:'文献综述.pdf', status:'ready'}, {name:'实验数据.docx', status:'ready'}]}, { id: 'kb-2', name: '肺癌研究资料', files: [{name:'临床指南_2024.pdf', status:'ready'}, {name:'病例报告汇总.docx', status:'processing'}, {name:'损坏的文件.pdf', status:'failed'}] }, { id: 'kb-3', name: '通用方法学', files: []} ];
+    let historyData = [ {id: 'hist-1', title: '关于XX药物的创新性评估', agentId: 'agent-1', projectId: 'proj-1', date: '2025-10-08'}, {id: 'hist-2', title: '润色论文摘要部分', agentId: 'agent-8', projectId: null, date: '2025-10-07'}, {id: 'hist-3', title: '骨质疏松研究PICOS构建', agentId: 'agent-3', projectId: 'proj-2', date: '2025-10-06'} ];
+    let chatData = { 'hist-1': [ {sender: 'user', text: '请帮我评估一下关于XX药物用于治疗阿尔兹海默症的选题。'}, {sender: 'ai', text: '好的，这是一个非常有前景的方向。从创新性来看，目前针对该靶点的研究尚属少数；从临床价值来看，若成功将为患者提供全新的治疗选择...'} ], 'hist-2': [ {sender: 'user', text: '请帮我润色这段摘要...'}, {sender: 'ai', text: '当然，这是修改后的版本...'} ], 'hist-3': [ {sender: 'user', text: '我们来为骨质疏松和肠道菌群的研究构建PICOS。'}, {sender: 'ai', text: '好的，我们开始吧。\n\n**P (Patient):** 绝经后、年龄在60-75岁、被诊断为骨质疏松的女性患者。\n**I (Intervention):** 接受特定益生菌制剂（XXX）治疗，每日一次，持续6个月。\n**C (Comparison):** 接受外观、味道、包装完全相同的安慰剂，每日一次，持续6个月。\n**O (Outcome):** 主要观察指标为治疗6个月后腰椎L1-4骨密度的变化值。次要观察指标包括股骨颈骨密度变化、血清骨转换标志物水平等。\n**S (Study Design):** 随机、双盲、安慰剂对照临床试验。'} ] };
+
+    // --- STATE ---
+    let state = {
+        activeView: 'agents', // agents, chat, kb, kb-detail, history, quickstart, help
+        activeProject: null, 
+        activeChatId: null, 
+        activeKbId: null, 
+        activeModel: 'Gemini Pro',
+        editingProjectId: null,
+        isAiTyping: false,
+    };
+    const availableModels = ['Gemini Pro', 'DeepSeek-V2', 'Qwen2-72B'];
+
+    // --- DOM ELEMENTS ---
+    const dom = {
+        navAgents: document.getElementById('nav-agents'),
+        navHistory: document.getElementById('nav-history'),
+        navKb: document.getElementById('nav-kb'),
+        navQuickstart: document.getElementById('nav-quickstart'),
+        navHelp: document.getElementById('nav-help'),
+        projectsList: document.getElementById('projectsList'),
+        views: {
+            'agents': document.getElementById('agents-view'),
+            'chat': document.getElementById('chat-view'),
+            'kb': document.getElementById('knowledge-base-view'),
+            'kb-detail': document.getElementById('kb-detail-view'),
+            'history': document.getElementById('history-view'),
+            'quickstart': document.getElementById('quickstart-view'),
+            'help': document.getElementById('help-view'),
+        },
+        kbModal: document.getElementById('kb-modal'),
+        kbModalList: document.getElementById('kb-modal-list'),
+        kbModalCancel: document.getElementById('kb-modal-cancel'),
+        addProjectBtn: document.getElementById('add-project-btn'),
+        projectEditModal: {
+            modal: document.getElementById('project-edit-modal'),
+            title: document.getElementById('project-edit-title'),
+            textarea: document.getElementById('project-edit-textarea'),
+            cancel: document.getElementById('project-edit-cancel'),
+            save: document.getElementById('project-edit-save'),
+        }
+    };
+
+    // --- RENDER & LOGIC ---
+    function setState(newState) {
+        Object.assign(state, newState);
+        render();
+    }
+    
+    function render() {
+        // Nav state
+        document.querySelectorAll('.nav-item').forEach(item => item.classList.remove('active'));
+        if (['agents', 'chat'].includes(state.activeView)) dom.navAgents.classList.add('active');
+        if (['kb', 'kb-detail'].includes(state.activeView)) dom.navKb.classList.add('active');
+        if (state.activeView === 'history') dom.navHistory.classList.add('active');
+        if (state.activeView === 'quickstart') dom.navQuickstart.classList.add('active');
+        if (state.activeView === 'help') dom.navHelp.classList.add('active');
+        
+        Object.values(dom.views).forEach(view => view.classList.add('hidden'));
+
+        // Render view using a stable switch statement
+        switch (state.activeView) {
+            case 'agents':
+                dom.views.agents.classList.remove('hidden');
+                renderAgentsView();
+                break;
+            case 'chat':
+                dom.views.chat.classList.remove('hidden');
+                renderChatView();
+                break;
+            case 'kb':
+                dom.views.kb.classList.remove('hidden');
+                renderKnowledgeBaseListView();
+                break;
+            case 'kb-detail':
+                dom.views['kb-detail'].classList.remove('hidden');
+                renderKbDetailView();
+                break;
+            case 'history':
+                dom.views.history.classList.remove('hidden');
+                renderHistoryView();
+                break;
+            case 'quickstart':
+                dom.views.quickstart.classList.remove('hidden');
+                renderQuickstartView();
+                break;
+            case 'help':
+                dom.views.help.classList.remove('hidden');
+                renderHelpView();
+                break;
+        }
+
+        renderProjectsList();
+        lucide.createIcons();
+    }
+
+    window.renderProjectsList = function() {
+        dom.projectsList.innerHTML = `
+            <div onclick="handleProjectClick(null)" class="project-list-item px-4 py-2 text-sm text-gray-600 rounded-md cursor-pointer hover:bg-gray-100 ${!state.activeProject ? 'active' : ''}">
+                <i data-lucide="globe" class="inline-block w-4 h-4 mr-2"></i> 全局快速问答
+            </div>
+            ${projectsData.map(p => `
+            <div onclick="handleProjectClick('${p.id}')" class="project-list-item px-4 py-2 text-sm text-gray-600 rounded-md cursor-pointer hover:bg-gray-100 ${state.activeProject === p.id ? 'active' : ''}">
+                <i data-lucide="folder" class="inline-block w-4 h-4 mr-2"></i> ${p.name}
+            </div>
+        `).join('')}`;
+    };
+
+    window.renderAgentsView = function() {
+        const view = dom.views.agents;
+        const project = state.activeProject ? projectsData.find(p => p.id === state.activeProject) : null;
+        
+        let breadcrumbHtml = project 
+            ? `<span class="cursor-pointer hover:text-indigo-600" onclick="handleProjectClick(null)">全局</span> > <span>${project.name}</span>`
+            : `<span>全局</span>`;
+
+        view.innerHTML = `
+            <header class="mb-8">
+                <div class="text-sm text-gray-500 mb-2">${breadcrumbHtml}</div>
+                <div class="flex items-center space-x-3">
+                    <h1 class="text-3xl font-bold text-gray-900">${project ? project.name : '智能体'}</h1>
+                    ${project ? `<button onclick="handleEditProject('${project.id}')" class="text-gray-400 hover:text-indigo-600 p-1 rounded-full hover:bg-gray-200" title="编辑项目信息"><i data-lucide="pencil" class="w-5 h-5"></i></button>` : ''}
+                </div>
+                <p class="text-gray-500 mt-2 whitespace-pre-wrap">${project ? project.description : '你好！我可以为你做什么？选择一个智能体或项目开始吧。'}</p>
+            </header>
+            <div class="grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 lg:grid-cols-3 xl:grid-cols-4 gap-6">
+                ${agentsData.map(agent => `
+                    <div onclick="handleAgentClick('${agent.id}')" class="agent-card bg-white p-5 rounded-xl border border-gray-200 cursor-pointer flex items-start space-x-4">
+                        <div class="bg-indigo-100 text-indigo-600 p-3 rounded-lg"><i data-lucide="${agent.icon}" class="w-6 h-6"></i></div>
+                        <div>
+                            <h3 class="font-semibold text-gray-900">${agent.name}</h3>
+                            <p class="text-sm text-gray-500 mt-1">${agent.description}</p>
+                        </div>
+                    </div>
+                `).join('')}
+            </div>`;
+    };
+
+    window.renderChatView = function() {
+        const view = dom.views.chat;
+        const historyItem = historyData.find(h => h.id === state.activeChatId);
+        if (!historyItem) { view.innerHTML = "错误：找不到对话记录。"; return; }
+        
+        const agent = agentsData.find(a => a.id === historyItem.agentId);
+        const project = state.activeProject ? projectsData.find(p => p.id === state.activeProject) : null;
+        const messages = chatData[state.activeChatId] || [];
+
+        let breadcrumbHtml = `<span class="cursor-pointer hover:text-indigo-600" onclick="handleProjectClick(null)">全局</span>`;
+        if (project) {
+            breadcrumbHtml += ` > <span class="cursor-pointer hover:text-indigo-600" onclick="handleProjectHomeClick('${project.id}')">${project.name}</span>`;
+        }
+        breadcrumbHtml += ` > <span>${agent.name}</span>`;
+        
+        view.innerHTML = `
+            <header class="p-4 border-b border-gray-200 bg-white flex-shrink-0">
+                <div class="text-sm text-gray-500 mb-2">${breadcrumbHtml}</div>
+                <div class="flex items-center justify-between">
+                    <div class="flex items-center space-x-3">
+                        <div class="bg-indigo-100 text-indigo-600 p-2 rounded-lg"><i data-lucide="${agent.icon}" class="w-5 h-5"></i></div>
+                        <div>
+                            <h2 class="text-xl font-bold text-gray-900">${agent.name}</h2>
+                            <p class="text-sm text-gray-500">${agent.description}</p>
+                        </div>
+                    </div>
+                </div>
+            </header>
+            <div id="chatMessages" class="flex-1 overflow-y-auto p-6 space-y-6">
+                ${messages.map((msg, index) => renderChatMessage(msg, index)).join('')}
+                ${state.isAiTyping ? renderTypingIndicator() : ''}
+            </div>
+            <div class="p-4 bg-gray-50 border-t border-gray-200 flex-shrink-0">
+                 <div class="flex items-center bg-white border border-gray-300 rounded-lg p-2 focus-within:ring-2 focus-within:ring-indigo-500">
+                    <textarea id="message-input" rows="1" class="flex-1 bg-transparent border-none focus:ring-0 resize-none text-sm" placeholder="输入您的问题..."></textarea>
+                    <button onclick="document.getElementById('file-upload').click()" class="p-2 text-gray-500 hover:text-indigo-600 rounded-full hover:bg-gray-100" title="上传附件">
+                        <i data-lucide="paperclip" class="w-5 h-5"></i>
+                    </button>
+                    <input type="file" id="file-upload" class="hidden"/>
+                    <button id="kb-button" class="p-2 text-gray-500 hover:text-indigo-600 rounded-full hover:bg-gray-100" title="引用知识库"><i data-lucide="at-sign" class="w-5 h-5"></i></button>
+                    <button id="send-button" class="ml-2 px-4 py-2 bg-indigo-600 text-white text-sm font-semibold rounded-lg hover:bg-indigo-700 disabled:bg-indigo-300">发送</button>
+                </div>
+                <div class="mt-2 flex items-center justify-between">
+                    <div class="dropdown dropdown-top">
+                        <button class="flex items-center space-x-2 px-3 py-1.5 border rounded-lg text-sm text-gray-600 hover:bg-gray-100">
+                            <i data-lucide="cpu" class="w-4 h-4"></i>
+                            <span>模型: ${state.activeModel}</span>
+                            <i data-lucide="chevron-up" class="w-4 h-4"></i>
+                        </button>
+                        <div class="dropdown-content">
+                            ${availableModels.map(m => `<a href="#" onclick="handleModelChange('${m}')">${m === state.activeModel ? '<span class="font-bold text-indigo-600">'+m+'</span>' : m}</a>`).join('')}
+                        </div>
+                    </div>
+                    <span class="text-xs text-gray-400">Shift+Enter 换行</span>
+                </div>
+            </div>`;
+
+        // Event listeners
+        const messageInput = document.getElementById('message-input');
+        messageInput.addEventListener('input', () => { messageInput.style.height = 'auto'; messageInput.style.height = `${messageInput.scrollHeight}px`; });
+        document.getElementById('send-button').onclick = () => handleSendMessage();
+        messageInput.onkeydown = (e) => { if (e.key === 'Enter' && !e.shiftKey) { e.preventDefault(); handleSendMessage(); } };
+        document.getElementById('kb-button').onclick = () => dom.kbModal.classList.remove('hidden');
+        document.getElementById('file-upload').onchange = (e) => alert(`已选择文件: ${e.target.files[0].name}`);
+
+        document.getElementById('chatMessages').scrollTop = document.getElementById('chatMessages').scrollHeight;
+    };
+
+    window.renderChatMessage = function(msg, index) {
+        const isUser = msg.sender === 'user';
+        return `
+        <div class="chat-bubble flex items-start gap-3 ${isUser ? 'justify-end' : ''}">
+            ${!isUser ? `<div class="w-8 h-8 rounded-full bg-indigo-500 text-white flex items-center justify-center flex-shrink-0"><i data-lucide="brain" class="w-5 h-5"></i></div>` : ''}
+            <div class="flex flex-col ${isUser ? 'items-end' : 'items-start'}">
+                <div class="max-w-xl p-4 rounded-xl ${isUser ? 'bg-indigo-600 text-white' : 'bg-white border'}">
+                    <p class="text-sm leading-relaxed whitespace-pre-wrap">${msg.text}</p>
+                </div>
+                <div class="chat-bubble-actions mt-1.5 flex items-center gap-2 px-2 h-5">
+                    <button onclick="alert('内容已复制')" title="复制" class="text-gray-400 hover:text-gray-600"><i data-lucide="copy" class="w-3.5 h-3.5"></i></button>
+                    ${!isUser ? `
+                        <button onclick="alert('正在重新生成...')" title="重新生成" class="text-gray-400 hover:text-gray-600"><i data-lucide="refresh-cw" class="w-3.5 h-3.5"></i></button>
+                        ${state.activeProject ? `<button onclick="handlePinMessage('${state.activeChatId}', ${index})" title="固定到项目背景" class="text-gray-400 hover:text-gray-600"><i data-lucide="pin" class="w-3.5 h-3.5"></i></button>` : ''}
+                    ` : ''}
+                </div>
+            </div>
+            ${isUser ? `<div class="w-8 h-8 rounded-full bg-gray-200 text-gray-600 flex items-center justify-center flex-shrink-0"><i data-lucide="user" class="w-5 h-5"></i></div>` : ''}
+        </div>`;
+    };
+
+    window.renderTypingIndicator = function() { return `<div class="flex items-start gap-3"><div class="w-8 h-8 rounded-full bg-indigo-500 text-white flex items-center justify-center flex-shrink-0"><i data-lucide="brain" class="w-5 h-5"></i></div><div class="max-w-lg p-4 rounded-xl bg-white border"><div class="typing-indicator flex items-center space-x-1.5"><span class="w-2 h-2 bg-gray-400 rounded-full"></span><span class="w-2 h-2 bg-gray-400 rounded-full"></span><span class="w-2 h-2 bg-gray-400 rounded-full"></span></div></div></div>`; }
+    
+    window.renderKnowledgeBaseListView = function() {
+        const v = dom.views['kb'];
+        v.innerHTML = `<header class="mb-8 flex justify-between items-center"><div><h1 class="text-3xl font-bold text-gray-900">个人知识库</h1><p class="text-gray-500 mt-2">在这里管理您的私人研究资料，AI可随时调用。</p></div><button class="bg-indigo-600 text-white px-4 py-2 rounded-lg font-semibold flex items-center space-x-2 hover:bg-indigo-700"><i data-lucide="plus" class="w-5 h-5"></i><span>创建新知识库</span></button></header><div class="grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 lg:grid-cols-3 xl:grid-cols-4 gap-6">${knowledgeBaseData.map(kb => `<div onclick="handleKbClick('${kb.id}')" class="kb-card bg-white p-5 rounded-xl border border-gray-200 cursor-pointer flex flex-col justify-between h-32"><div><div class="flex items-center space-x-3"><i data-lucide="folder" class="w-6 h-6 text-indigo-500"></i><h3 class="font-semibold text-gray-900">${kb.name}</h3></div></div><p class="text-sm text-gray-500 mt-2">${kb.files.length}个文档</p></div>`).join('')}</div>`;
+    }
+
+    window.renderKbDetailView = function() {
+        const v = dom.views['kb-detail'];
+        const kb = knowledgeBaseData.find(k => k.id === state.activeKbId);
+        if(!kb) { v.innerHTML = '错误: 找不到知识库。'; return; }
+        const s={'ready':{bg:'bg-green-100',text:'text-green-800',icon:'check-circle-2'},'processing':{bg:'bg-yellow-100',text:'text-yellow-800',icon:'loader'},'failed':{bg:'bg-red-100',text:'text-red-800',icon:'alert-circle'}};
+        v.innerHTML = `<header class="mb-8"><div class="text-sm text-gray-500 mb-2 cursor-pointer hover:text-indigo-600 flex items-center" onclick="handleNavClick('kb')"><i data-lucide="arrow-left" class="w-4 h-4 mr-1"></i>返回知识库列表</div><div class="flex justify-between items-center mt-2"><div><h1 class="text-3xl font-bold text-gray-900">${kb.name}</h1><p class="text-gray-500 mt-2">管理"${kb.name}"知识库中的所有文档。</p></div><button class="bg-indigo-600 text-white px-4 py-2 rounded-lg font-semibold flex items-center space-x-2 hover:bg-indigo-700"><i data-lucide="upload-cloud" class="w-5 h-5"></i><span>上传文件</span></button></div></header><div class="bg-white border border-gray-200 rounded-lg"><ul class="divide-y divide-gray-200">${kb.files.length > 0 ? kb.files.map(f => `<li class="p-4 flex items-center justify-between"><div class="flex items-center space-x-3"><i data-lucide="file-text" class="w-5 h-5 text-gray-400"></i><p class="font-medium text-gray-800">${f.name}</p></div><div class="flex items-center space-x-4"><span class="px-2 py-1 text-xs font-medium rounded-full ${s[f.status].bg} ${s[f.status].text}"><i data-lucide="${s[f.status].icon}" class="inline-block w-3 h-3 mr-1 ${f.status === 'processing' ? 'animate-spin' : ''}"></i>${{ready:'已就绪',processing:'处理中',failed:'失败'}[f.status]}</span><button class="text-gray-400 hover:text-red-600" title="删除"><i data-lucide="trash-2" class="w-4 h-4"></i></button></div></li>`).join('') : `<li class="p-8 text-center text-gray-500">这个知识库还没有文件。</li>`}</ul></div>`;
+    }
+    
+    window.renderHistoryView = function() {
+        const v = dom.views.history;
+        v.innerHTML = `<header class="mb-8"><h1 class="text-3xl font-bold text-gray-900">历史记录</h1><p class="text-gray-500 mt-2">查看您所有的对话记录。</p></header><div class="mb-6 flex space-x-4"><div class="relative flex-1"><i data-lucide="search" class="absolute left-3 top-1/2 -translate-y-1/2 w-5 h-5 text-gray-400"></i><input type="text" placeholder="搜索对话内容..." class="w-full pl-10 pr-4 py-2 border border-gray-300 rounded-lg focus:ring-2 focus:ring-indigo-500 focus:border-indigo-500"></div><select class="border border-gray-300 rounded-lg focus:ring-2 focus:ring-indigo-500 focus:border-indigo-500"><option>所有项目</option><option>全局快速问答</option>${projectsData.map(p => `<option>${p.name}</option>`).join('')}</select><select class="border border-gray-300 rounded-lg focus:ring-2 focus:ring-indigo-500 focus:border-indigo-500"><option>所有智能体</option>${agentsData.map(a => `<option>${a.name}</option>`).join('')}</select></div><div class="bg-white border border-gray-200 rounded-lg"><ul class="divide-y divide-gray-200">${historyData.map(h => { const a = agentsData.find(ag => ag.id === h.agentId), p = projectsData.find(pr => pr.id === h.projectId); return `<li onclick="handleHistoryClick('${h.id}')" class="p-4 hover:bg-gray-50 cursor-pointer"><div class="flex justify-between items-center mb-1"><p class="font-medium text-gray-800">${h.title}</p><p class="text-xs text-gray-400">${h.date}</p></div><div class="flex items-center space-x-2 text-sm text-gray-500"><span class="px-2 py-0.5 rounded-full bg-gray-100 flex items-center space-x-1.5"><i data-lucide="${a.icon}" class="w-3.5 h-3.5"></i><span>${a.name}</span></span><span class="px-2 py-0.5 rounded-full ${p ? 'bg-indigo-100 text-indigo-800' : 'bg-green-100 text-green-800'} flex items-center space-x-1.5"><i data-lucide="${p ? 'folder' : 'globe'}" class="w-3.5 h-3.5"></i><span>${p ? p.name : '全局'}</span></span></div></li>`; }).join('')}</ul></div>`;
+    }
+    
+    window.renderQuickstartView = function() { dom.views.quickstart.innerHTML = `<h1 class="text-3xl font-bold">快速上手</h1><p class="mt-2 text-gray-600">这里是产品引导和核心功能介绍...</p>`; }
+    
+    window.renderHelpView = function() { dom.views.help.innerHTML = `<h1 class="text-3xl font-bold">帮助中心</h1><p class="mt-2 text-gray-600">这里是FAQ和用户手册...</p>`; }
+
+    // --- EVENT HANDLERS ---
+    window.handleProjectClick = (projectId) => setState({ activeProject: projectId, activeView: 'agents', activeChatId: null });
+    window.handleProjectHomeClick = (projectId) => setState({ activeProject: projectId, activeView: 'agents', activeChatId: null });
+    window.handleAgentClick = (agentId) => {
+        const newHistoryId = `hist-${Date.now()}`;
+        const agentName = agentsData.find(a => a.id === agentId).name;
+        historyData.unshift({ id: newHistoryId, title: `与"${agentName}"的新对话`, agentId: agentId, projectId: state.activeProject, date: new Date().toISOString().split('T')[0] });
+        chatData[newHistoryId] = [{sender: 'ai', text: `你好，我是${agentName}，使用 ${state.activeModel} 模型为您服务。有什么可以帮助你？`}];
+        setState({ activeView: 'chat', activeChatId: newHistoryId });
+    };
+    window.handleNavClick = (view) => setState({ activeView: view, activeKbId: null, activeChatId: null });
+    window.handleKbClick = (kbId) => setState({ activeView: 'kb-detail', activeKbId: kbId });
+    window.handleHistoryClick = (historyId) => {
+        const historyItem = historyData.find(h => h.id === historyId);
+        setState({ activeView: 'chat', activeProject: historyItem.projectId, activeChatId: historyId });
+    };
+    window.handleSendMessage = function() {
+        const input = document.getElementById('message-input');
+        const text = input.value.trim();
+        if (!text || !state.activeChatId) return;
+        chatData[state.activeChatId].push({ sender: 'user', text });
+        input.value = ''; input.style.height = 'auto';
+        setState({ isAiTyping: true });
+        setTimeout(() => {
+            chatData[state.activeChatId].push({ sender: 'ai', text: `[${state.activeModel} 模型回复] 这是一个关于"${text}"的模拟回复。` });
+            setState({ isAiTyping: false });
+        }, 1500);
+    }
+    window.handleAddProject = function() {
+        const projectName = prompt("请输入新项目的名称：", `新研究项目 ${projectsData.length + 1}`);
+        if(projectName && projectName.trim()) {
+            const newProject = { id: `proj-${Date.now()}`, name: projectName.trim(), description: '新项目的简要描述。' };
+            projectsData.push(newProject);
+            setState({ activeProject: newProject.id, activeView: 'agents' });
+        }
+    }
+    window.handleEditProject = function(projectId) {
+        const project = projectsData.find(p => p.id === projectId);
+        if(!project) return;
+        state.editingProjectId = projectId;
+        const modal = dom.projectEditModal;
+        modal.title.textContent = `编辑项目: ${project.name}`;
+        modal.textarea.value = project.description;
+        modal.modal.classList.remove('hidden');
+    }
+    window.handleSaveProject = function() {
+        const project = projectsData.find(p => p.id === state.editingProjectId);
+        if(project) {
+            project.description = dom.projectEditModal.textarea.value;
+        }
+        dom.projectEditModal.modal.classList.add('hidden');
+        state.editingProjectId = null;
+        render();
+    }
+     window.handleCancelEditProject = function() {
+        dom.projectEditModal.modal.classList.add('hidden');
+        state.editingProjectId = null;
+    }
+    window.handlePinMessage = function(chatId, messageIndex) {
+        const project = projectsData.find(p => p.id === state.activeProject);
+        if (!project) { alert("错误：必须在项目中才能固定信息！"); return; }
+        const messageText = chatData[chatId][messageIndex].text;
+        const confirmation = confirm(`您确定要将以下内容追加到项目背景中吗？\n\n"${messageText.substring(0, 100)}..."`);
+        if(confirmation) {
+            project.description += `\n\n--- 来自对话的补充 ---\n${messageText}`;
+            alert("已成功追加到项目背景！");
+        }
+    }
+    window.handleModelChange = function(modelName) {
+        setState({ activeModel: modelName });
+    }
+
+    // --- MODAL LOGIC ---
+    function setupModal() {
+        dom.kbModalList.innerHTML = knowledgeBaseData.map(kb => `<div onclick="handleKbSelect('${kb.name}')" class="p-2 rounded-md hover:bg-gray-100 cursor-pointer">${kb.name}</div>`).join('');
+        dom.kbModalCancel.onclick = () => dom.kbModal.classList.add('hidden');
+        dom.projectEditModal.save.onclick = handleSaveProject;
+        dom.projectEditModal.cancel.onclick = handleCancelEditProject;
+    }
+    window.handleKbSelect = (kbName) => {
+        const input = document.getElementById('message-input');
+        input.value += ` @${kbName} `;
+        dom.kbModal.classList.add('hidden');
+        input.focus();
+    };
+
+    // --- INITIALIZATION ---
+    dom.navAgents.onclick = (e) => { e.preventDefault(); handleNavClick('agents'); };
+    dom.navHistory.onclick = (e) => { e.preventDefault(); handleNavClick('history'); };
+    dom.navKb.onclick = (e) => { e.preventDefault(); handleNavClick('kb'); };
+    dom.navQuickstart.onclick = (e) => { e.preventDefault(); handleNavClick('quickstart'); };
+    dom.navHelp.onclick = (e) => { e.preventDefault(); handleNavClick('help'); };
+    dom.addProjectBtn.onclick = handleAddProject;
+
+    // Make handlers globally accessible for inline onclicks
+    window.handleProjectClick = handleProjectClick;
+    window.handleProjectHomeClick = handleProjectHomeClick;
+    window.handleAgentClick = handleAgentClick;
+    window.handleNavClick = handleNavClick;
+    window.handleKbClick = handleKbClick;
+    window.handleHistoryClick = handleHistoryClick;
+    window.handleSendMessage = handleSendMessage;
+    window.handleAddProject = handleAddProject;
+    window.handleEditProject = handleEditProject;
+    window.handlePinMessage = handlePinMessage;
+    window.handleModelChange = handleModelChange;
+    window.handleKbSelect = handleKbSelect;
+
+    setupModal();
+    render();
+});
+</script>
+</body>
+</html>
+
diff --git a/docs/02-开发规范/代码规范.md b/docs/02-开发规范/代码规范.md
new file mode 100644
index 00000000..9c64da12
--- /dev/null
+++ b/docs/02-开发规范/代码规范.md
@@ -0,0 +1,814 @@
+# 代码规范
+
+> **版本：** v1.0  
+> **创建日期：** 2025-10-10  
+> **适用范围：** 前端（React/TypeScript）+ 后端（Node.js/TypeScript）
+
+---
+
+## 📋 目录
+
+1. [通用规范](#通用规范)
+2. [TypeScript规范](#typescript规范)
+3. [React规范](#react规范)
+4. [Node.js后端规范](#nodejs后端规范)
+5. [命名规范](#命名规范)
+6. [注释规范](#注释规范)
+7. [Git提交规范](#git提交规范)
+
+---
+
+## 通用规范
+
+### 代码风格
+- ✅ 使用ESLint和Prettier统一代码风格
+- ✅ 缩进：2个空格
+- ✅ 字符串：优先使用单引号 `'`
+- ✅ 行尾：不加分号（除非必要）
+- ✅ 单行最大长度：100字符
+- ✅ 使用尾随逗号（对象、数组）
+
+### 文件组织
+- ✅ 一个文件一个组件/类
+- ✅ 相关文件放在同一目录
+- ✅ 使用barrel exports（index.ts）
+- ✅ 测试文件与源文件同目录
+
+```
+src/
+├── components/
+│   ├── Button/
+│   │   ├── Button.tsx
+│   │   ├── Button.test.tsx
+│   │   ├── Button.styles.ts
+│   │   └── index.ts          # export { Button } from './Button'
+```
+
+### 代码注释
+- ✅ 复杂逻辑必须注释
+- ✅ 公共API必须注释
+- ✅ 避免无用注释
+- ✅ 使用JSDoc格式
+
+---
+
+## TypeScript规范
+
+### 类型定义
+
+**✅ 推荐：**
+```typescript
+// 使用interface定义对象结构
+interface User {
+  id: string
+  email: string
+  name?: string
+}
+
+// 使用type定义联合类型
+type Status = 'active' | 'inactive' | 'suspended'
+
+// 使用enum定义常量集合
+enum UserRole {
+  USER = 'user',
+  ADMIN = 'admin',
+}
+```
+
+**❌ 避免：**
+```typescript
+// 不要使用any
+function process(data: any) {  // ❌
+  // ...
+}
+
+// 应该明确类型
+function process(data: ProcessData) {  // ✅
+  // ...
+}
+```
+
+### 类型导入导出
+
+```typescript
+// types.ts
+export interface Project {
+  id: string
+  name: string
+  description: string
+}
+
+export type ProjectStatus = 'active' | 'archived'
+
+// project.service.ts
+import type { Project, ProjectStatus } from './types'
+```
+
+### 严格模式
+```json
+// tsconfig.json
+{
+  "compilerOptions": {
+    "strict": true,
+    "noImplicitAny": true,
+    "strictNullChecks": true,
+    "strictFunctionTypes": true
+  }
+}
+```
+
+---
+
+## React规范
+
+### 组件定义
+
+**✅ 推荐：函数组件 + Hooks**
+```tsx
+import { useState } from 'react'
+
+interface ButtonProps {
+  label: string
+  onClick: () => void
+  variant?: 'primary' | 'secondary'
+  disabled?: boolean
+}
+
+export function Button({ 
+  label, 
+  onClick, 
+  variant = 'primary',
+  disabled = false 
+}: ButtonProps) {
+  const [isLoading, setIsLoading] = useState(false)
+
+  const handleClick = async () => {
+    setIsLoading(true)
+    try {
+      await onClick()
+    } finally {
+      setIsLoading(false)
+    }
+  }
+
+  return (
+    <button
+      onClick={handleClick}
+      disabled={disabled || isLoading}
+      className={`btn btn-${variant}`}
+    >
+      {isLoading ? 'Loading...' : label}
+    </button>
+  )
+}
+```
+
+**❌ 避免：类组件**
+```tsx
+// 除非有特殊需求，否则不使用类组件
+class Button extends React.Component { ... }  // ❌
+```
+
+### Hooks规范
+
+**✅ 推荐：自定义Hooks**
+```typescript
+// useProjects.ts
+import { useState, useEffect } from 'react'
+import { projectService } from '@/services'
+import type { Project } from '@/types'
+
+export function useProjects() {
+  const [projects, setProjects] = useState<Project[]>([])
+  const [loading, setLoading] = useState(false)
+  const [error, setError] = useState<Error | null>(null)
+
+  useEffect(() => {
+    loadProjects()
+  }, [])
+
+  const loadProjects = async () => {
+    setLoading(true)
+    setError(null)
+    try {
+      const data = await projectService.getProjects()
+      setProjects(data)
+    } catch (err) {
+      setError(err as Error)
+    } finally {
+      setLoading(false)
+    }
+  }
+
+  return { projects, loading, error, reload: loadProjects }
+}
+
+// 使用
+function ProjectList() {
+  const { projects, loading, error } = useProjects()
+  
+  if (loading) return <Loading />
+  if (error) return <Error message={error.message} />
+  
+  return (
+    <ul>
+      {projects.map(project => (
+        <li key={project.id}>{project.name}</li>
+      ))}
+    </ul>
+  )
+}
+```
+
+### 组件组织
+
+```tsx
+// ✅ 推荐的组件结构
+import { useState, useEffect, useMemo, useCallback } from 'react'
+import { useNavigate } from 'react-router-dom'
+import { SomeComponent } from '@/components'
+import { useCustomHook } from '@/hooks'
+import type { SomeType } from '@/types'
+
+interface ComponentProps {
+  // props定义
+}
+
+export function Component({ prop1, prop2 }: ComponentProps) {
+  // 1. Hooks
+  const navigate = useNavigate()
+  const [state, setState] = useState()
+  const { data } = useCustomHook()
+
+  // 2. 派生状态（useMemo）
+  const computedValue = useMemo(() => {
+    return heavyComputation(data)
+  }, [data])
+
+  // 3. 事件处理（useCallback）
+  const handleClick = useCallback(() => {
+    // 处理逻辑
+  }, [])
+
+  // 4. Effects
+  useEffect(() => {
+    // 副作用
+  }, [])
+
+  // 5. 早期返回（Loading/Error）
+  if (!data) return <Loading />
+
+  // 6. 渲染
+  return (
+    <div>
+      {/* JSX */}
+    </div>
+  )
+}
+```
+
+### 条件渲染
+
+**✅ 推荐：**
+```tsx
+// 简单条件：使用 &&
+{isLoggedIn && <UserMenu />}
+
+// if-else：使用三元运算符
+{isLoggedIn ? <UserMenu /> : <LoginButton />}
+
+// 多条件：提取为函数或组件
+function renderContent() {
+  if (loading) return <Loading />
+  if (error) return <Error />
+  if (data.length === 0) return <Empty />
+  return <DataList data={data} />
+}
+
+return <div>{renderContent()}</div>
+```
+
+**❌ 避免：**
+```tsx
+// 避免复杂的嵌套三元运算符
+{condition1 ? (
+  condition2 ? <A /> : <B />
+) : (
+  condition3 ? <C /> : <D />
+)}  // ❌ 难以理解
+```
+
+---
+
+## Node.js后端规范
+
+### 文件组织
+
+```
+backend/src/
+├── routes/           # 路由定义
+│   ├── auth.routes.ts
+│   └── project.routes.ts
+├── services/         # 业务逻辑
+│   ├── auth.service.ts
+│   └── project.service.ts
+├── controllers/      # 控制器（可选）
+├── models/           # Prisma模型
+├── utils/            # 工具函数
+├── config/           # 配置加载
+├── types/            # 类型定义
+└── server.ts         # 入口文件
+```
+
+### 路由定义
+
+```typescript
+// routes/project.routes.ts
+import { FastifyInstance } from 'fastify'
+import { projectService } from '../services/project.service'
+import { authMiddleware } from '../middleware/auth'
+
+export async function projectRoutes(server: FastifyInstance) {
+  // 获取项目列表
+  server.get(
+    '/api/v1/projects',
+    { 
+      preHandler: [authMiddleware],
+      schema: {
+        querystring: {
+          type: 'object',
+          properties: {
+            page: { type: 'number' },
+            pageSize: { type: 'number' },
+          },
+        },
+      },
+    },
+    async (request, reply) => {
+      const { page = 1, pageSize = 20 } = request.query as any
+      const userId = request.user.id
+
+      const result = await projectService.getProjects(userId, {
+        page,
+        pageSize,
+      })
+
+      return reply.send({
+        success: true,
+        data: result,
+      })
+    }
+  )
+
+  // 创建项目
+  server.post(
+    '/api/v1/projects',
+    {
+      preHandler: [authMiddleware],
+      schema: {
+        body: {
+          type: 'object',
+          required: ['name', 'description'],
+          properties: {
+            name: { type: 'string', minLength: 1, maxLength: 200 },
+            description: { type: 'string', minLength: 1 },
+          },
+        },
+      },
+    },
+    async (request, reply) => {
+      const userId = request.user.id
+      const data = request.body as CreateProjectDto
+
+      const project = await projectService.createProject(userId, data)
+
+      return reply.code(201).send({
+        success: true,
+        data: project,
+      })
+    }
+  )
+}
+```
+
+### Service层
+
+```typescript
+// services/project.service.ts
+import { prisma } from '../lib/prisma'
+import type { CreateProjectDto, UpdateProjectDto } from '../types'
+
+export class ProjectService {
+  /**
+   * 获取用户的项目列表
+   */
+  async getProjects(userId: string, options: PaginationOptions) {
+    const { page, pageSize } = options
+
+    const [items, total] = await Promise.all([
+      prisma.project.findMany({
+        where: { userId },
+        skip: (page - 1) * pageSize,
+        take: pageSize,
+        orderBy: { createdAt: 'desc' },
+      }),
+      prisma.project.count({ where: { userId } }),
+    ])
+
+    return {
+      items,
+      pagination: {
+        page,
+        pageSize,
+        total,
+        totalPages: Math.ceil(total / pageSize),
+        hasNext: page * pageSize < total,
+        hasPrev: page > 1,
+      },
+    }
+  }
+
+  /**
+   * 创建项目
+   */
+  async createProject(userId: string, data: CreateProjectDto) {
+    return prisma.project.create({
+      data: {
+        userId,
+        name: data.name,
+        description: data.description,
+      },
+    })
+  }
+
+  /**
+   * 更新项目
+   */
+  async updateProject(
+    userId: string,
+    projectId: string,
+    data: UpdateProjectDto
+  ) {
+    // 验证权限
+    const project = await prisma.project.findFirst({
+      where: { id: projectId, userId },
+    })
+
+    if (!project) {
+      throw new Error('Project not found or unauthorized')
+    }
+
+    return prisma.project.update({
+      where: { id: projectId },
+      data,
+    })
+  }
+
+  /**
+   * 删除项目
+   */
+  async deleteProject(userId: string, projectId: string) {
+    // 验证权限
+    const project = await prisma.project.findFirst({
+      where: { id: projectId, userId },
+    })
+
+    if (!project) {
+      throw new Error('Project not found or unauthorized')
+    }
+
+    await prisma.project.delete({
+      where: { id: projectId },
+    })
+  }
+}
+
+export const projectService = new ProjectService()
+```
+
+### 错误处理
+
+```typescript
+// utils/errors.ts
+export class AppError extends Error {
+  constructor(
+    public code: string,
+    public message: string,
+    public statusCode: number = 400,
+    public details?: any
+  ) {
+    super(message)
+    this.name = 'AppError'
+  }
+}
+
+export class ValidationError extends AppError {
+  constructor(message: string, details?: any) {
+    super('VALIDATION_ERROR', message, 422, details)
+  }
+}
+
+export class UnauthorizedError extends AppError {
+  constructor(message: string = 'Unauthorized') {
+    super('UNAUTHORIZED', message, 401)
+  }
+}
+
+export class NotFoundError extends AppError {
+  constructor(resource: string) {
+    super('NOT_FOUND', `${resource} not found`, 404)
+  }
+}
+
+// 使用
+async function getProject(id: string) {
+  const project = await prisma.project.findUnique({ where: { id } })
+  
+  if (!project) {
+    throw new NotFoundError('Project')
+  }
+  
+  return project
+}
+```
+
+### 错误处理中间件
+
+```typescript
+// middleware/error-handler.ts
+import { FastifyError, FastifyReply, FastifyRequest } from 'fastify'
+import { AppError } from '../utils/errors'
+
+export async function errorHandler(
+  error: FastifyError | AppError,
+  request: FastifyRequest,
+  reply: FastifyReply
+) {
+  // 记录错误
+  request.log.error(error)
+
+  // 自定义错误
+  if (error instanceof AppError) {
+    return reply.code(error.statusCode).send({
+      success: false,
+      error: {
+        code: error.code,
+        message: error.message,
+        details: error.details,
+      },
+      timestamp: new Date().toISOString(),
+    })
+  }
+
+  // Prisma错误
+  if (error.name === 'PrismaClientKnownRequestError') {
+    // 处理Prisma特定错误
+    return reply.code(400).send({
+      success: false,
+      error: {
+        code: 'DATABASE_ERROR',
+        message: 'Database operation failed',
+      },
+      timestamp: new Date().toISOString(),
+    })
+  }
+
+  // 默认错误
+  return reply.code(500).send({
+    success: false,
+    error: {
+      code: 'INTERNAL_ERROR',
+      message: 'Internal server error',
+    },
+    timestamp: new Date().toISOString(),
+  })
+}
+```
+
+---
+
+## 命名规范
+
+### 文件命名
+
+| 类型 | 命名方式 | 示例 |
+|------|---------|------|
+| React组件 | PascalCase | `Button.tsx`, `ProjectList.tsx` |
+| Hooks | camelCase + use前缀 | `useProjects.ts`, `useAuth.ts` |
+| 工具函数 | camelCase | `formatDate.ts`, `api.ts` |
+| 类型定义 | camelCase + .types | `user.types.ts`, `api.types.ts` |
+| 常量 | camelCase + .constants | `routes.constants.ts` |
+| 测试文件 | 同源文件 + .test | `Button.test.tsx` |
+
+### 变量命名
+
+```typescript
+// ✅ 推荐
+const userName = 'John'                    // camelCase
+const USER_ROLE = 'admin'                  // 常量用UPPER_SNAKE_CASE
+const isLoading = false                    // 布尔值用is/has/can前缀
+const hasPermission = true
+const canEdit = false
+
+// ❌ 避免
+const user_name = 'John'                   // 不用snake_case
+const loading = false                      // 布尔值缺少is前缀
+const x = 10                               // 无意义的变量名
+```
+
+### 函数命名
+
+```typescript
+// ✅ 推荐
+function getUser() { }                     // get: 获取数据
+function fetchProjects() { }               // fetch: 异步获取
+function createProject() { }               // create: 创建
+function updateProject() { }               // update: 更新
+function deleteProject() { }               // delete: 删除
+function handleClick() { }                 // handle: 事件处理
+function validateEmail() { }               // validate: 验证
+function formatDate() { }                  // format: 格式化
+
+// ❌ 避免
+function data() { }                        // 不清楚功能
+function doSomething() { }                 // 太模糊
+function process() { }                     // 不明确
+```
+
+### 组件命名
+
+```typescript
+// ✅ 推荐
+<Button />                                 // 基础组件
+<UserProfile />                            // 业务组件
+<ProjectList />                            // 列表组件
+<CreateProjectModal />                     // 弹窗组件
+
+// ❌ 避免
+<button />                                 // 不用小写
+<user_profile />                           // 不用snake_case
+<ListProjects />                           // 动词不要在前
+```
+
+---
+
+## 注释规范
+
+### JSDoc注释
+
+```typescript
+/**
+ * 创建新项目
+ * @param userId - 用户ID
+ * @param data - 项目数据
+ * @returns 创建的项目对象
+ * @throws {ValidationError} 当数据验证失败时
+ */
+async function createProject(
+  userId: string,
+  data: CreateProjectDto
+): Promise<Project> {
+  // 实现...
+}
+```
+
+### 代码注释
+
+```typescript
+// ✅ 好的注释：解释为什么
+// 使用setTimeout避免阻塞UI渲染
+setTimeout(() => {
+  processLargeData()
+}, 0)
+
+// 等待Dify处理文档，最多重试10次
+for (let i = 0; i < 10; i++) {
+  const status = await checkStatus()
+  if (status === 'completed') break
+  await sleep(2000)
+}
+
+// ❌ 坏的注释：重复代码
+// 设置loading为true
+setLoading(true)
+
+// 调用API
+await api.getData()
+```
+
+---
+
+## Git提交规范
+
+### Commit Message格式
+
+```
+<type>(<scope>): <subject>
+
+<body>
+
+<footer>
+```
+
+### Type类型
+
+| 类型 | 说明 |
+|------|------|
+| feat | 新功能 |
+| fix | Bug修复 |
+| docs | 文档更新 |
+| style | 代码格式（不影响功能） |
+| refactor | 重构 |
+| perf | 性能优化 |
+| test | 测试相关 |
+| chore | 构建/工具变动 |
+
+### 示例
+
+```bash
+# 好的提交
+git commit -m "feat(auth): 实现用户登录功能"
+git commit -m "fix(project): 修复项目删除权限问题"
+git commit -m "docs(api): 更新API文档"
+git commit -m "refactor(chat): 优化消息组件结构"
+
+# 不好的提交
+git commit -m "update"           # ❌ 太模糊
+git commit -m "fix bug"          # ❌ 没有说明是什么bug
+git commit -m "完成功能"          # ❌ 没有说明是什么功能
+```
+
+---
+
+## ESLint配置
+
+```javascript
+// .eslintrc.js
+module.exports = {
+  extends: [
+    'eslint:recommended',
+    'plugin:@typescript-eslint/recommended',
+    'plugin:react/recommended',
+    'plugin:react-hooks/recommended',
+    'prettier',
+  ],
+  rules: {
+    '@typescript-eslint/no-explicit-any': 'error',
+    '@typescript-eslint/explicit-function-return-type': 'off',
+    '@typescript-eslint/no-unused-vars': ['error', { argsIgnorePattern: '^_' }],
+    'react/react-in-jsx-scope': 'off',
+    'react/prop-types': 'off',
+  },
+}
+```
+
+---
+
+## Prettier配置
+
+```json
+{
+  "semi": false,
+  "singleQuote": true,
+  "tabWidth": 2,
+  "trailingComma": "es5",
+  "printWidth": 100,
+  "arrowParens": "avoid"
+}
+```
+
+---
+
+## 代码Review检查清单
+
+### 功能
+- [ ] 功能是否完整实现
+- [ ] 是否有遗漏的边界情况
+- [ ] 错误处理是否完善
+
+### 代码质量
+- [ ] 代码是否易读易理解
+- [ ] 是否有重复代码
+- [ ] 函数是否过长（建议<50行）
+- [ ] 是否遵守命名规范
+
+### 性能
+- [ ] 是否有性能问题
+- [ ] 是否有不必要的重渲染
+- [ ] 数据库查询是否优化
+
+### 安全
+- [ ] 是否有SQL注入风险
+- [ ] 是否有XSS风险
+- [ ] 权限验证是否完善
+
+### 测试
+- [ ] 是否有单元测试
+- [ ] 测试覆盖率是否足够
+
+---
+
+**文档维护：** 规范更新需同步此文档  
+**最后更新：** 2025-10-10  
+**维护者：** 技术负责人
+
diff --git a/docs/03-业务规则/核心业务规则总览.md b/docs/03-业务规则/核心业务规则总览.md
new file mode 100644
index 00000000..324257ec
--- /dev/null
+++ b/docs/03-业务规则/核心业务规则总览.md
@@ -0,0 +1,592 @@
+# 核心业务规则总览
+
+> **版本：** v1.0  
+> **创建日期：** 2025-10-10  
+> **适用范围：** 整个系统
+
+---
+
+## 📋 目录
+
+1. [用户管理规则](#用户管理规则)
+2. [项目管理规则](#项目管理规则)
+3. [智能体管理规则](#智能体管理规则)
+4. [对话管理规则](#对话管理规则)
+5. [知识库管理规则](#知识库管理规则)
+6. [权限控制规则](#权限控制规则)
+7. [配额限制规则](#配额限制规则)
+
+---
+
+## 用户管理规则
+
+### 注册规则
+
+**BR-U001: 邮箱唯一性**
+- 规则：每个邮箱只能注册一个账号
+- 验证时机：注册时
+- 错误提示："该邮箱已被注册"
+
+**BR-U002: 邮箱格式验证**
+- 规则：必须是有效的邮箱格式
+- 正则：`^[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}$`
+- 错误提示："邮箱格式不正确"
+
+**BR-U003: 密码强度**
+- 规则：密码至少8位，包含字母和数字
+- 正则：`^(?=.*[A-Za-z])(?=.*\d)[A-Za-z\d@$!%*#?&]{8,}$`
+- 错误提示："密码至少8位，需包含字母和数字"
+
+**BR-U004: 默认试用期**
+- 规则：新用户默认获得30天试用期
+- 实现：`trial_ends_at = now() + 30天`
+
+### 登录规则
+
+**BR-U005: 账户状态检查**
+- 规则：只有status=active的用户可以登录
+- 状态：
+  - `active` - 可登录
+  - `inactive` - 未激活，不可登录
+  - `suspended` - 已暂停，不可登录
+
+**BR-U006: 密码错误次数限制**
+- 规则：5分钟内最多5次错误尝试
+- 超过次数：临时锁定账户15分钟
+- 实现：使用Redis记录失败次数
+
+**BR-U007: JWT Token有效期**
+- Access Token：7天
+- Refresh Token：30天
+- 过期后需要重新登录
+
+---
+
+## 项目管理规则
+
+### 创建规则
+
+**BR-P001: 项目数量无限制**
+- 规则：用户可以创建任意数量的项目
+- 理由：项目是核心功能，不应限制
+
+**BR-P002: 项目名称必填**
+- 规则：项目名称不能为空
+- 长度：1-200字符
+- 错误提示："项目名称不能为空"
+
+**BR-P003: 项目描述必填**
+- 规则：项目描述不能为空（用于上下文注入）
+- 最小长度：10字符
+- 错误提示："请输入项目背景信息，至少10个字符"
+
+### 更新规则
+
+**BR-P004: 项目背景动态更新**
+- 规则：用户可以随时编辑项目描述
+- 规则：可以"固定"AI回复到项目描述中
+- 实现：追加到description字段末尾
+
+**BR-P005: 项目所有权验证**
+- 规则：只能修改/删除自己的项目
+- 验证：`project.userId === currentUser.id`
+- 错误提示："无权限操作该项目"
+
+### 删除规则
+
+**BR-P006: 级联删除**
+- 规则：删除项目时，级联删除其所有对话和消息
+- 实现：数据库ON DELETE CASCADE
+- 确认：前端需要二次确认
+
+**BR-P007: 软删除（可选）**
+- 规则：重要项目可以先软删除，保留30天
+- 实现：添加deleted_at字段
+- 备注：当前版本暂不实现
+
+---
+
+## 智能体管理规则
+
+### 智能体配置
+
+**BR-A001: 智能体配置化管理**
+- 规则：智能体配置存储在`config/agents.yaml`
+- 规则：不通过数据库管理
+- 规则：修改配置后需要重启服务
+
+**BR-A002: 智能体状态**
+- `active` - 可用，用户可以选择
+- `inactive` - 不可用，隐藏
+- `testing` - 测试中，仅管理员可见
+
+**BR-A003: 智能体分类**
+- 选题阶段：选题评价、科学问题梳理
+- 研究设计：PICOS构建、观察指标设计、CRF制定、样本量计算、临床研究方案撰写
+- 论文阶段：论文润色、论文翻译、方法学评审、期刊方法学评审、期刊稿约评审
+
+### Prompt管理
+
+**BR-A004: Prompt文件管理**
+- 规则：Prompt存储在`backend/prompts/`目录
+- 命名：`{agent_id}_system.txt` 和 `{agent_id}_user.txt`
+- 版本：通过Git管理版本
+
+**BR-A005: Prompt变量注入**
+- 规则：Prompt中可以使用变量
+- 格式：`{variable_name}`
+- 示例：`{project_description}`, `{user_question}`
+
+### 模型配置
+
+**BR-A006: 模型参数配置**
+- 规则：每个智能体可以配置不同模型的参数
+- 参数：
+  - `temperature`: 0.0-1.0
+  - `max_tokens`: 最大输出token数
+  - `top_p`: 0.0-1.0
+
+**BR-A007: 模型切换**
+- 规则：用户可以在对话中切换模型
+- 可选模型：
+  - `deepseek-v3` (默认)
+  - `qwen3-72b`
+  - `gemini-2.0-flash` (可选)
+
+---
+
+## 对话管理规则
+
+### 创建对话
+
+**BR-C001: 对话归属**
+- 规则：对话可以属于项目，也可以是全局快速问答
+- 项目对话：`projectId` 不为null
+- 全局快速问答：`projectId` 为null
+
+**BR-C002: 对话标题自动生成**
+- 规则：首次创建对话时，标题为"与{智能体名称}的对话"
+- 规则：可以手动修改标题
+
+### 上下文管理
+
+**BR-C003: 项目背景自动注入**
+- 规则：如果对话属于项目，自动将项目description注入上下文
+- 注入位置：System prompt之后
+- 格式：`# 项目背景\n{project.description}`
+
+**BR-C004: 历史对话管理**
+- 规则：保留最近10轮对话作为上下文
+- 规则：超过10轮的对话，进行摘要压缩
+- Token限制：上下文总token数不超过6000
+
+**BR-C005: 知识库引用**
+- 规则：用户可以通过`@知识库名称`引用知识库
+- 规则：最多同时引用3个知识库
+- 检索数量：每个知识库检索Top 5结果
+
+### 消息固定
+
+**BR-C006: 固定消息到项目背景**
+- 规则：只有AI回复可以被固定
+- 规则：只有项目内对话可以固定（全局对话不可）
+- 实现：追加到project.description末尾
+- 格式：
+  ```
+  --- 来自对话的补充 ---
+  {message.content}
+  ```
+
+**BR-C007: 固定消息标记**
+- 规则：被固定的消息，isPinned字段设为true
+- 规则：固定后不可取消（简化实现）
+
+### 流式输出
+
+**BR-C008: Server-Sent Events**
+- 规则：使用SSE实现流式输出
+- 事件类型：
+  - `start`: 开始生成
+  - `token`: 每个token
+  - `done`: 完成
+  - `error`: 错误
+
+**BR-C009: 流式输出超时**
+- 规则：单个请求最长60秒
+- 超时后：返回已生成的内容
+- 错误提示："生成超时，请重试"
+
+---
+
+## 知识库管理规则
+
+### 数量限制
+
+**BR-K001: 知识库数量限制**
+- 规则：每个用户最多创建3个知识库
+- 验证时机：创建知识库时
+- 错误提示："已达到知识库数量上限（3个）"
+
+**BR-K002: 文档数量限制**
+- 规则：每个知识库最多上传50个文档
+- 验证时机：上传文档时
+- 错误提示："该知识库文档数量已达上限（50个）"
+
+### 文档上传
+
+**BR-K003: 文件格式限制**
+- 规则：只支持PDF和DOCX格式
+- MIME类型：
+  - `application/pdf`
+  - `application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document`
+- 错误提示："仅支持PDF和DOCX格式"
+
+**BR-K004: 文件大小限制**
+- 规则：单个文件最大50MB
+- 验证时机：上传前（前端）和上传后（后端）
+- 错误提示："文件大小超过限制（最大50MB）"
+
+**BR-K005: 文件名唯一性**
+- 规则：同一知识库内，文件名不能重复
+- 验证：检查是否已存在同名文件
+- 处理：自动重命名（添加时间戳）
+
+### 文档处理
+
+**BR-K006: 文档处理状态**
+- 状态流转：
+  1. `uploading` - 上传中
+  2. `processing` - Dify处理中
+  3. `completed` - 处理完成
+  4. `failed` - 处理失败
+
+**BR-K007: 处理失败重试**
+- 规则：处理失败的文档不自动重试
+- 规则：用户可以删除后重新上传
+- 错误信息：记录在error_message字段
+
+**BR-K008: 异步处理**
+- 规则：文档上传后立即返回
+- 规则：后台异步提交到Dify处理
+- 规则：前端轮询获取处理状态
+
+### 知识库检索
+
+**BR-K009: 混合检索**
+- 规则：使用关键词检索 + 语义检索
+- 规则：启用Reranking重排序
+- Top K：5个结果
+- 相似度阈值：0.5
+
+**BR-K010: 检索结果引用**
+- 规则：AI回答必须注明引用来源
+- 格式：`[文档名] 内容...`
+- 规则：前端显示可点击的引用标记
+
+---
+
+## 权限控制规则
+
+### 用户权限
+
+**BR-P001: 角色定义**
+- `user` - 普通用户
+  - 可以使用所有功能
+  - 受配额限制
+- `admin` - 管理员
+  - 所有user权限
+  - 可以访问运营后台
+  - 可以查看所有用户数据
+
+### 数据隔离
+
+**BR-P002: 用户数据隔离**
+- 规则：用户只能访问自己创建的数据
+- 验证：所有查询必须包含userId过滤
+- 实现：
+  ```sql
+  WHERE user_id = currentUser.id
+  ```
+
+**BR-P003: 项目权限验证**
+- 规则：修改/删除项目前，验证所有权
+- 实现：
+  ```typescript
+  const project = await prisma.project.findFirst({
+    where: { id: projectId, userId: currentUser.id }
+  })
+  if (!project) throw new UnauthorizedError()
+  ```
+
+### 管理员权限
+
+**BR-P004: 用户管理权限**
+- 规则：只有admin可以查看用户列表
+- 规则：只有admin可以修改用户状态
+- 规则：admin不能删除用户（只能暂停）
+
+**BR-P005: 对话查看权限**
+- 规则：只有admin可以查看用户对话
+- 规则：必须记录审计日志
+- 规则：敏感信息需要脱敏（如邮箱、手机号）
+
+---
+
+## 配额限制规则
+
+### 知识库配额
+
+**BR-Q001: 知识库数量配额**
+- 默认配额：3个知识库
+- 记录字段：`users.kb_quota`, `users.kb_used`
+- 更新时机：创建/删除知识库时
+
+**BR-Q002: 文档数量配额**
+- 默认配额：50个文档/知识库
+- 检查时机：上传文档前
+- 实现：
+  ```sql
+  SELECT COUNT(*) FROM documents 
+  WHERE kb_id = ? AND status != 'failed'
+  ```
+
+### 存储配额（预留）
+
+**BR-Q003: 存储空间配额**
+- 默认配额：1GB/用户
+- 当前版本：不强制限制
+- 未来：可以根据实际需求启用
+
+### API限流
+
+**BR-Q004: API请求频率限制**
+- 普通用户：100次/分钟
+- 管理员：500次/分钟
+- 实现：使用Redis + 滑动窗口算法
+
+**BR-Q005: 登录接口限流**
+- 规则：5次/分钟
+- 规则：IP和账户双重限制
+- 超过后：临时封禁15分钟
+
+---
+
+## 业务流程
+
+### 完整的对话流程
+
+```
+1. 用户选择智能体
+   ↓
+2. 创建对话（可选关联项目）
+   ↓
+3. 用户发送消息（可选引用知识库）
+   ↓
+4. 后端组装上下文：
+   - 项目背景（如有）
+   - 智能体System Prompt
+   - 历史对话（最近10轮）
+   - 知识库检索结果（如有）
+   - 当前用户问题
+   ↓
+5. 调用LLM（流式输出）
+   ↓
+6. 保存消息到数据库
+   ↓
+7. 用户可选：固定消息到项目背景
+```
+
+### 知识库文档处理流程
+
+```
+1. 用户上传文档
+   ↓
+2. 验证：
+   - 文件格式
+   - 文件大小
+   - 数量限制
+   ↓
+3. 上传到对象存储（OSS）
+   ↓
+4. 创建document记录（status: uploading）
+   ↓
+5. 异步提交到Dify：
+   - 调用Dify上传API
+   - 获取dify_document_id
+   ↓
+6. 轮询处理状态（每2秒）：
+   - processing → 更新progress
+   - completed → 更新status, segments_count, tokens_count
+   - failed → 更新status, error_message
+   ↓
+7. 更新知识库统计：
+   - file_count
+   - total_size_bytes
+```
+
+---
+
+## 数据一致性规则
+
+### 统计字段更新
+
+**BR-D001: 项目对话数统计**
+- 字段：`projects.conversation_count`
+- 更新时机：创建/删除对话时
+- 实现：使用事务保证一致性
+
+**BR-D002: 知识库文档数统计**
+- 字段：`knowledge_bases.file_count`
+- 更新时机：文档状态变为completed或删除时
+- 计算：只统计status='completed'的文档
+
+**BR-D003: 用户知识库数统计**
+- 字段：`users.kb_used`
+- 更新时机：创建/删除知识库时
+- 验证：创建前检查是否超过quota
+
+### 级联删除
+
+**BR-D004: 用户删除级联**
+- 规则：删除用户时，级联删除所有关联数据
+- 包括：projects, conversations, messages, knowledge_bases, documents
+- 实现：数据库ON DELETE CASCADE
+
+**BR-D005: 项目删除级联**
+- 规则：删除项目时，级联删除所有对话和消息
+- 实现：数据库ON DELETE CASCADE
+
+**BR-D006: 知识库删除级联**
+- 规则：删除知识库时：
+  1. 级联删除数据库中的documents
+  2. 调用Dify API删除dataset
+  3. 删除对象存储中的文件
+
+---
+
+## 异常处理规则
+
+### 错误类型
+
+**BR-E001: 业务错误**
+- 验证失败：HTTP 422
+- 资源不存在：HTTP 404
+- 权限不足：HTTP 403
+- 配额超限：HTTP 403
+
+**BR-E002: 系统错误**
+- 数据库错误：HTTP 500
+- 网络错误：HTTP 503
+- Dify服务错误：HTTP 503
+
+### 错误响应
+
+**BR-E003: 统一错误格式**
+```json
+{
+  "success": false,
+  "error": {
+    "code": "QUOTA_EXCEEDED",
+    "message": "知识库数量已达上限",
+    "details": {
+      "resource": "knowledge_base",
+      "quota": 3,
+      "used": 3
+    }
+  },
+  "timestamp": "2025-10-10T10:00:00.000Z"
+}
+```
+
+---
+
+## 安全规则
+
+### 密码安全
+
+**BR-S001: 密码加密**
+- 算法：bcrypt
+- 成本因子：12
+- 规则：永不存储明文密码
+
+**BR-S002: Token安全**
+- 规则：Token包含用户ID和角色
+- 规则：Token签名使用JWT_SECRET
+- 规则：过期Token自动失效
+
+### SQL注入防护
+
+**BR-S003: 使用ORM**
+- 规则：所有数据库操作使用Prisma ORM
+- 规则：禁止拼接SQL语句
+- 规则：使用参数化查询
+
+### XSS防护
+
+**BR-S004: 输入转义**
+- 规则：所有用户输入在显示前转义
+- 规则：使用React默认转义
+- 规则：禁止使用dangerouslySetInnerHTML（除非必要）
+
+---
+
+## 性能优化规则
+
+### 缓存规则
+
+**BR-O001: 智能体列表缓存**
+- 规则：智能体列表缓存1小时
+- 实现：Redis缓存
+- 失效：修改agents.yaml后需清除缓存
+
+**BR-O002: 用户信息缓存**
+- 规则：用户信息缓存5分钟
+- Key：`user:{userId}`
+- 失效：用户信息更新时
+
+### 查询优化
+
+**BR-O003: 分页查询**
+- 规则：列表查询必须分页
+- 默认：20条/页
+- 最大：100条/页
+
+**BR-O004: 索引使用**
+- 规则：频繁查询的字段必须建立索引
+- 包括：email, userId, projectId, conversationId
+- 定期：检查慢查询日志
+
+---
+
+## 数据保留规则
+
+### 数据归档
+
+**BR-R001: 对话归档（未来）**
+- 规则：超过6个月的对话自动归档
+- 归档表：conversations_archive
+- 查询：默认不查询归档数据
+
+**BR-R002: 日志清理**
+- 规则：admin_logs保留3个月
+- 执行：定时任务每月清理
+
+---
+
+## 业务规则变更流程
+
+1. **提出变更**：填写变更申请
+2. **影响评估**：评估对系统的影响
+3. **Review**：技术团队Review
+4. **更新文档**：同步更新本文档
+5. **实施变更**：修改代码
+6. **测试验证**：测试新规则
+7. **上线发布**：发布到生产
+
+---
+
+**文档维护：** 业务规则变更需同步更新  
+**Review频率：** 每个里程碑Review一次  
+**最后更新：** 2025-10-10  
+**维护者：** 产品经理 + 技术负责人
+
diff --git a/docs/04-开发计划/开发里程碑.md b/docs/04-开发计划/开发里程碑.md
new file mode 100644
index 00000000..57b7b8e8
--- /dev/null
+++ b/docs/04-开发计划/开发里程碑.md
@@ -0,0 +1,1151 @@
+# 开发里程碑与ToDo清单
+
+> **项目周期：** 10-11周（2.5-3个月）  
+> **开发策略：** MVP优先 + 技术验证第一  
+> **团队规模：** 2人（1全栈 + 1前端）  
+> **开始日期：** 2025-10-10  
+> **预计完成：** 2025-12-25
+
+---
+
+## 📊 总体进度
+
+```
+设计阶段      ████████████████████ 100% (已完成)
+里程碑1 MVP   ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░   0% (Week 1-4) ⭐ 核心验证
+里程碑2 扩展  ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░   0% (Week 5-7)
+里程碑3 补充  ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░   0% (Week 8-9)
+里程碑4 完善  ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░   0% (Week 10-11)
+```
+
+---
+
+## 🎯 里程碑概览（已优化）
+
+| 里程碑 | 时间 | 核心目标 | 验收标准 |
+|--------|------|---------|---------|
+| **设计阶段** | Day 1-3 | 完善设计文档 | ✅ 数据库、API、规范文档完成 |
+| **里程碑1 MVP** | Week 1-4 | 核心MVP + 技术验证 | ✅ 1个智能体 + 完整知识库流程可用 |
+| **里程碑2 扩展** | Week 5-7 | 开发其他11个智能体 | ✅ 所有12个智能体可用 |
+| **里程碑3 补充** | Week 8-9 | 用户系统 + 历史记录 | ✅ 用户对接完成，历史记录可用 |
+| **里程碑4 完善** | Week 10-11 | 运营后台 + 测试优化 | ✅ 系统稳定，可正式使用 |
+
+---
+
+## 💡 开发策略调整说明
+
+### ⚠️ 为什么要调整？
+
+**原计划的风险：**
+- 一开始就开发12个智能体，工作量巨大
+- Dify、LobeChat、知识库等新技术，如果不可行，10周后才发现
+- 心理压力大，容易放弃
+
+**调整后的优势：**
+- ✅ **MVP优先**：3-4周就能看到可用Demo
+- ✅ **技术验证**：先验证最不确定的技术（Dify、对话、知识库）
+- ✅ **风险可控**：技术验证成功后，其他11个智能体只是"重复劳动"
+- ✅ **心理轻松**：小步快跑，每完成一步都有成就感
+
+### 🎯 新的开发顺序
+
+```
+Phase 1: 核心MVP（Week 1-4）⭐⭐⭐
+  ├── 1个智能体（选题评价）
+  ├── 项目管理（基于项目背景）
+  ├── 对话系统（上下文组装 + 流式输出）
+  ├── 知识库完整流程（创建、上传、处理、@引用、问答）
+  ├── 模型切换（DeepSeek-V3 ↔ Qwen3）
+  └── 前端完整布局（其他功能占位符）
+  
+  【验证成功标准】
+  ✅ 能基于项目背景，使用选题评价智能体，上传知识库文档，进行问答
+  ✅ 知识库问答有明确溯源
+  ✅ 模型切换正常
+  ✅ LobeChat组件体验良好
+
+Phase 2: 扩展智能体（Week 5-7）
+  ├── 开发其他11个智能体
+  └── 每个智能体约1天（编写Prompt 0.5天 + 测试 0.5天）
+
+Phase 3: 补充功能（Week 8-9）
+  ├── 对接已有用户系统
+  ├── 历史记录管理
+  └── 文档导出功能
+
+Phase 4: 完善系统（Week 10-11）
+  ├── 简化版运营后台
+  ├── 全面测试
+  └── 性能优化
+```
+
+---
+
+## 📅 设计阶段（Day 1-3）✅ 已完成
+
+### 目标
+- 完善所有核心设计文档
+- 建立开发规范
+- 明确业务规则
+
+### ToDo清单
+
+#### Day 1-2: 核心文档
+- [x] 创建文档目录结构
+- [x] 创建数据库设计文档（771行）
+- [x] 创建API设计规范（1023行）
+- [x] 创建代码规范文档（815行）
+- [x] 创建核心业务规则文档（593行）
+- [x] 创建开发里程碑（本文档）
+
+#### Day 3: Review与准备
+- [x] Review所有设计文档
+- [x] 确定技术选型细节
+- [x] 整理PRD和原型图
+- [x] 准备API Key（DeepSeek、Qwen）
+
+---
+
+## 📅 里程碑1：核心MVP + 技术验证（Week 1-4）⭐⭐⭐
+
+> **这是整个项目最关键的阶段！**  
+> **目标：** 验证核心技术可行性，开发1个完整可用的智能体  
+> **时间：** 3-4周  
+> **验证内容：** Dify、LobeChat、对话系统、知识库完整流程
+
+### 核心目标
+
+**必须完成的功能：**
+1. ✅ 环境搭建（Docker、数据库、Dify）
+2. ✅ 前端完整布局（包含占位符）
+3. ✅ 1个智能体（选题评价）+ 配置系统
+4. ✅ 项目管理功能
+5. ✅ 对话系统（上下文组装 + 流式输出）
+6. ✅ 知识库完整流程（创建 → 上传 → 处理 → @引用 → 问答 → 溯源）
+7. ✅ 模型切换（DeepSeek-V3 ↔ Qwen3）
+
+**暂不实现：**
+- ❌ 用户注册登录（等对接已有系统）
+- ❌ 历史记录筛选（后续）
+- ❌ 其他11个智能体（验证成功后再做）
+- ❌ 运营后台（最后）
+- ❌ 文档导出（后续）
+
+---
+
+### Week 1（Day 4-10）：基础搭建 + 前端布局
+
+#### Day 4: 环境搭建
+- [ ] 创建项目目录结构（frontend/ + backend/）
+- [ ] 初始化Git仓库
+- [ ] 安装Docker Desktop（已完成）
+- [ ] 启动PostgreSQL + Redis（Docker Compose）
+- [ ] 部署Dify（Docker）
+- [ ] 验证Dify可访问（http://localhost:3000）
+- [ ] 创建Dify账号并获取API Key
+
+**验收：** 所有服务正常运行，能访问Dify管理界面
+
+---
+
+#### Day 5: 后端基础架构
+- [ ] 初始化后端项目
+  ```bash
+  mkdir backend && cd backend
+  npm init -y
+  npm install fastify prisma @prisma/client typescript
+  npx tsc --init
+  ```
+- [ ] 配置Fastify框架
+- [ ] 配置Prisma ORM
+- [ ] 创建`.env`文件（DATABASE_URL、REDIS_URL等）
+- [ ] 创建数据库表（执行Prisma migrate）
+  - users（简化版）
+  - projects
+  - conversations
+  - messages
+  - knowledge_bases
+  - documents
+- [ ] 编写数据库连接测试
+- [ ] 验证数据库表创建成功
+
+**验收：** 后端启动正常，数据库表全部创建
+
+---
+
+#### Day 6: 前端基础架构
+- [ ] 初始化前端项目
+  ```bash
+  npm create vite@latest frontend -- --template react-ts
+  cd frontend
+  npm install
+  ```
+- [ ] 安装依赖
+  ```bash
+  npm install react-router-dom zustand axios
+  npm install -D tailwindcss postcss autoprefixer
+  npx tailwindcss init -p
+  ```
+- [ ] 配置TailwindCSS
+- [ ] 配置路由（React Router）
+- [ ] 配置状态管理（Zustand）
+- [ ] 创建基础目录结构
+  ```
+  src/
+  ├── components/
+  ├── pages/
+  ├── services/
+  ├── stores/
+  └── types/
+  ```
+
+**验收：** 前端启动正常，能显示Hello World
+
+---
+
+#### Day 7-8: 前端完整布局 ⭐
+- [ ] **侧边栏组件**
+  - 顶部Logo
+  - 导航菜单（智能体、历史记录、知识库）
+  - 项目列表（全局快速问答 + 用户项目）
+  - 底部（快速上手、帮助中心）
+  
+- [ ] **主界面布局**
+  - Header（面包屑导航、操作按钮）
+  - Content区域（路由切换）
+  
+- [ ] **智能体选择页面**
+  - 12个智能体卡片（Grid布局）
+  - 只有"选题评价"可点击
+  - 其他11个显示"🔒 即将上线"
+  - 点击提示："该智能体正在开发中，敬请期待"
+  
+- [ ] **聊天页面布局**（暂不实现功能）
+  - 消息列表区域
+  - 输入框区域
+  - 工具栏（上传、@知识库、模型切换）
+  
+- [ ] **知识库页面布局**（暂不实现功能）
+  - 知识库列表
+  - 文档列表
+  
+- [ ] **历史记录页面**（占位符）
+  - 显示"即将上线"
+  
+- [ ] **运营后台页面**（占位符）
+  - 显示"即将上线"
+
+**验收：** 前端完整布局完成，可以在各个页面之间导航
+
+---
+
+#### Day 9-10: 项目管理功能
+- [ ] **后端API**
+  - `POST /api/v1/projects` - 创建项目
+  - `GET /api/v1/projects` - 获取项目列表
+  - `GET /api/v1/projects/:id` - 获取项目详情
+  - `PUT /api/v1/projects/:id` - 更新项目
+  - `DELETE /api/v1/projects/:id` - 删除项目
+  
+- [ ] **前端功能**
+  - 创建项目对话框
+  - 编辑项目背景信息（模态框）
+  - 项目列表显示
+  - 切换项目
+
+**验收：** 可以创建项目，编辑项目背景，切换项目
+
+---
+
+### Week 2（Day 11-17）：智能体配置 + 对话系统
+
+#### Day 11: 智能体配置系统
+- [ ] **创建配置文件**
+  - `backend/config/agents.yaml`
+    ```yaml
+    agents:
+      - id: agent-topic-evaluation
+        name: 选题评价
+        description: 从创新性、临床价值等维度评价研究选题
+        category: 选题阶段
+        icon: lightbulb
+        system_prompt_file: prompts/topic_evaluation_system.txt
+        user_prompt_template_file: prompts/topic_evaluation_user.txt
+        models:
+          deepseek-v3:
+            temperature: 0.4
+            max_tokens: 2000
+          qwen3-72b:
+            temperature: 0.5
+            max_tokens: 2000
+        rag_enabled: true
+        status: active
+      
+      # 其他11个智能体（status: inactive）
+      - id: agent-scientific-question
+        name: 科学问题梳理
+        status: inactive
+      # ... 其他10个
+    ```
+  
+- [ ] **创建Prompt文件**
+  - `backend/prompts/topic_evaluation_system.txt`
+    ```
+    你是一位经验丰富的临床研究专家，擅长评估研究选题的质量...
+    
+    评价维度：
+    1. 创新性：...
+    2. 临床价值：...
+    3. 科学性：...
+    4. 可行性：...
+    ```
+  
+  - `backend/prompts/topic_evaluation_user.txt`
+    ```
+    请对以下研究选题进行评价：
+    
+    {user_question}
+    
+    请按照创新性、临床价值、科学性、可行性四个维度进行分析。
+    ```
+
+- [ ] **编写配置加载器**
+  - `backend/src/config/agent-loader.ts`
+  - 读取agents.yaml
+  - 读取prompts/*.txt
+  - 提供getAgent()、getAllAgents()方法
+
+**验收：** 配置系统可以正常加载智能体配置和Prompt
+
+---
+
+#### Day 12-13: LLM适配器
+- [ ] **创建LLM Factory**
+  - `backend/src/adapters/llm-factory.ts`
+  - 支持DeepSeek-V3和Qwen3
+  - 统一的调用接口
+  
+- [ ] **实现DeepSeek适配器**
+  ```typescript
+  class DeepSeekAdapter {
+    async chat(messages, options) {
+      // 调用DeepSeek API
+      // 支持流式输出
+    }
+  }
+  ```
+
+- [ ] **实现Qwen适配器**
+  ```typescript
+  class QwenAdapter {
+    async chat(messages, options) {
+      // 调用DashScope API (Qwen)
+      // 支持流式输出
+    }
+  }
+  ```
+
+- [ ] **测试两个模型**
+  - 测试DeepSeek-V3调用
+  - 测试Qwen3调用
+  - 测试流式输出
+
+**验收：** 两个LLM模型都能正常调用，流式输出正常
+
+---
+
+#### Day 14-15: 对话系统（后端）⭐⭐⭐
+- [ ] **上下文组装逻辑**
+  ```typescript
+  async function assembleContext(
+    conversationId: string,
+    userMessage: string,
+    projectId?: string,
+    kbReferences?: string[]
+  ) {
+    // 1. 获取智能体配置
+    // 2. 获取项目背景（如有）
+    // 3. 获取历史对话（最近10轮）
+    // 4. 获取知识库检索结果（如有）
+    // 5. 组装最终prompt
+    return {
+      systemPrompt: "...",
+      messages: [...]
+    }
+  }
+  ```
+
+- [ ] **对话API**
+  - `POST /api/v1/conversations` - 创建对话
+  - `GET /api/v1/conversations/:id` - 获取对话详情
+  - `POST /api/v1/conversations/:id/messages/stream` - 发送消息（流式）
+
+- [ ] **流式输出实现（SSE）**
+  ```typescript
+  async function streamResponse(reply, llmStream) {
+    for await (const chunk of llmStream) {
+      reply.raw.write(`data: ${JSON.stringify(chunk)}\n\n`)
+    }
+    reply.raw.end()
+  }
+  ```
+
+- [ ] **测试对话流程**
+  - 测试上下文组装
+  - 测试流式输出
+  - 测试错误处理
+
+**验收：** 对话API正常工作，流式输出体验良好
+
+---
+
+#### Day 16-17: LobeChat组件集成 ⭐⭐⭐
+- [ ] **研究LobeChat源码**
+  - 克隆LobeChat仓库
+  - 研究ChatMessage组件
+  - 研究ChatInput组件
+  - 研究StreamRenderer组件
+
+- [ ] **提取核心组件**
+  - 复制相关文件到项目
+  - 调整依赖和导入
+  - 适配TailwindCSS样式
+
+- [ ] **集成到聊天页面**
+  - 使用ChatMessage渲染消息
+  - 使用ChatInput作为输入框
+  - 集成流式渲染
+
+- [ ] **测试聊天体验**
+  - 测试消息显示
+  - 测试Markdown渲染
+  - 测试代码块高亮
+  - 测试流式输出动画
+
+**验收：** 聊天界面美观，消息渲染正常，流式输出流畅
+
+---
+
+### Week 3（Day 18-24）：知识库完整流程 ⭐⭐⭐
+
+#### Day 18: Dify客户端封装
+- [ ] **创建Dify客户端**
+  - `backend/src/clients/dify.ts`
+  
+- [ ] **实现知识库API封装**
+  ```typescript
+  class DifyClient {
+    // 创建知识库
+    async createDataset(name: string, description: string)
+    
+    // 上传文档
+    async uploadDocument(datasetId: string, file: Buffer, filename: string)
+    
+    // 获取文档处理状态
+    async getDocumentStatus(documentId: string)
+    
+    // 检索知识库
+    async retrieveKnowledge(datasetId: string, query: string, topK: number)
+    
+    // 删除文档
+    async deleteDocument(documentId: string)
+  }
+  ```
+
+- [ ] **测试Dify API**
+  - 测试创建知识库
+  - 测试上传文档
+  - 测试查询文档状态
+  - 测试检索功能
+
+**验收：** Dify客户端能正常调用所有API
+
+---
+
+#### Day 19-20: 知识库管理（后端）
+- [ ] **知识库API**
+  - `POST /api/v1/knowledge-bases` - 创建知识库
+  - `GET /api/v1/knowledge-bases` - 获取知识库列表
+  - `DELETE /api/v1/knowledge-bases/:id` - 删除知识库
+  
+- [ ] **文档上传API**
+  - `POST /api/v1/knowledge-bases/:id/documents` - 上传文档
+  - `GET /api/v1/knowledge-bases/:id/documents` - 获取文档列表
+  - `DELETE /api/v1/knowledge-bases/:kbId/documents/:docId` - 删除文档
+
+- [ ] **文档处理流程**
+  ```typescript
+  async function processDocument(kbId, file) {
+    // 1. 上传到对象存储
+    // 2. 创建document记录（status: uploading）
+    // 3. 调用Dify上传API
+    // 4. 异步轮询处理状态
+    // 5. 更新document状态
+  }
+  ```
+
+- [ ] **实现配额检查**
+  - 检查知识库数量（最多3个）
+  - 检查文档数量（最多50个/知识库）
+  - 检查文件格式（PDF/DOCX）
+  - 检查文件大小（最大50MB）
+
+**验收：** 知识库API全部实现，配额限制正常工作
+
+---
+
+#### Day 21-22: 知识库管理（前端）
+- [ ] **知识库列表页面**
+  - 显示3个知识库卡片
+  - 显示文档数量
+  - "创建新知识库"按钮
+  - 达到3个后禁用创建按钮
+
+- [ ] **知识库详情页面**
+  - 显示文档列表
+  - 文档处理状态（处理中🟡、已就绪🟢、失败🔴）
+  - 上传文档按钮
+  - 删除文档按钮
+
+- [ ] **文档上传组件**
+  - 拖拽上传或点击上传
+  - 文件格式验证（前端）
+  - 文件大小验证（前端）
+  - 上传进度显示
+  - 上传后显示处理状态
+
+- [ ] **处理状态轮询**
+  ```typescript
+  // 每2秒轮询一次文档处理状态
+  useEffect(() => {
+    const interval = setInterval(() => {
+      if (hasProcessingDocs) {
+        fetchDocumentStatus()
+      }
+    }, 2000)
+    return () => clearInterval(interval)
+  }, [hasProcessingDocs])
+  ```
+
+**验收：** 知识库前端功能完整，文档上传流程顺畅
+
+---
+
+#### Day 23-24: 知识库检索 + @引用功能 ⭐⭐⭐
+- [ ] **检索API**
+  - `POST /api/v1/knowledge-bases/retrieve` - 检索知识库
+  - 调用Dify检索API
+  - 返回Top 5结果
+  - 包含文档名、段落内容、相似度分数
+
+- [ ] **@知识库功能（前端）**
+  - 输入框输入`@`触发知识库选择器
+  - 显示用户的3个知识库
+  - 选择后插入到输入框
+
+- [ ] **对话中集成知识库**
+  - 发送消息时，识别`@知识库名称`
+  - 调用检索API获取相关内容
+  - 将检索结果注入到上下文
+  
+- [ ] **答案溯源显示**
+  - AI回答中标注引用来源
+  - 格式：`根据您的资料 [📄 文献综述.pdf] 显示...`
+  - 点击可查看原文位置（可选）
+
+- [ ] **完整测试**
+  - 上传PDF文档
+  - 等待处理完成
+  - @引用该知识库
+  - 提问相关问题
+  - 验证回答有溯源
+
+**验收：** 知识库问答流程完整，答案有明确溯源
+
+---
+
+### Week 4（Day 25-28）：测试优化 + 技术验证
+
+#### Day 25: 模型切换功能
+- [ ] **后端支持**
+  - 对话API支持modelName参数
+  - 根据modelName选择对应的LLM适配器
+
+- [ ] **前端实现**
+  - 聊天界面显示当前模型
+  - 模型切换下拉菜单（DeepSeek-V3、Qwen3）
+  - 切换后立即生效
+
+- [ ] **测试**
+  - 测试DeepSeek-V3回答
+  - 测试Qwen3回答
+  - 测试切换是否立即生效
+
+**验收：** 模型切换正常，两个模型都能正常工作
+
+---
+
+#### Day 26-27: 完整流程测试 ⭐⭐⭐
+- [ ] **准备测试数据**
+  - 创建测试项目："骨质疏松研究"
+  - 项目背景："探索肠道菌群与老年女性骨质疏松的关系"
+  - 上传测试PDF文档（医学文献）
+
+- [ ] **测试完整流程**
+  1. 创建项目 ✓
+  2. 编辑项目背景 ✓
+  3. 选择"选题评价"智能体 ✓
+  4. 创建知识库"骨质疏松专题" ✓
+  5. 上传文档（等待处理完成）✓
+  6. 在对话中@骨质疏松专题 ✓
+  7. 提问："请评价骨质疏松研究的创新性" ✓
+  8. 验证回答：
+     - 包含项目背景信息 ✓
+     - 引用了知识库内容 ✓
+     - 有明确的溯源标注 ✓
+  9. 切换到Qwen3模型，再次提问 ✓
+  10. 验证回答质量 ✓
+
+- [ ] **性能测试**
+  - 首字响应时间 < 3秒 ✓
+  - 完整回复时间 < 30秒 ✓
+  - 文档上传+处理 < 2分钟 ✓
+
+- [ ] **Bug修复**
+  - 记录所有Bug
+  - 修复高优先级Bug
+  - 优化用户体验
+
+**验收：** 完整流程顺畅，性能达标
+
+---
+
+#### Day 28: 技术验证总结 + Go/No-Go决策
+
+- [ ] **技术验证检查清单**
+  
+  **对话功能** ✅
+  - [ ] 能正常流式输出AI回复
+  - [ ] 项目背景能正确注入到上下文
+  - [ ] 历史对话能正确加载（最近10轮）
+  - [ ] 回复质量可接受
+  
+  **知识库功能** ✅
+  - [ ] PDF/DOCX能成功上传（90%成功率）
+  - [ ] Dify能正常处理文档
+  - [ ] @知识库能检索到相关内容
+  - [ ] 答案有明确的溯源引用
+  - [ ] 基于知识库的回答质量可接受
+  
+  **LobeChat组件** ✅
+  - [ ] 聊天界面美观、流畅
+  - [ ] 消息渲染正常（Markdown、代码块等）
+  - [ ] 流式输出体验良好
+  
+  **模型切换** ✅
+  - [ ] 切换后立即生效
+  - [ ] 两个模型都能正常工作
+  
+  **性能** ✅
+  - [ ] 首字响应 < 3秒
+  - [ ] 完整回复 < 30秒
+  - [ ] 文档上传+处理 < 2分钟
+
+- [ ] **Go/No-Go决策**
+  - ✅ **GO：** 如果以上检查全部通过 → 继续开发其他11个智能体
+  - ⚠️ **调整：** 如果部分问题 → 调整方案，优化后继续
+  - ❌ **NO-GO：** 如果核心技术不可行 → 重新评估技术方案
+
+- [ ] **文档更新**
+  - 更新技术验证结果
+  - 记录遇到的问题和解决方案
+  - 为Phase 2做准备
+
+**里程碑1验收标准：**
+- ✅ 能基于项目背景，使用选题评价智能体，上传知识库文档，进行问答
+- ✅ 知识库问答有明确溯源
+- ✅ 模型切换正常
+- ✅ LobeChat组件体验良好
+- ✅ 前端完整布局已完成（其他功能占位符）
+- ✅ 技术验证通过，可以继续开发
+
+---
+
+## 📅 里程碑2：扩展智能体（Week 5-7）
+
+> **前提：** 里程碑1技术验证通过  
+> **目标：** 开发其他11个智能体  
+> **时间：** 2-3周
+
+### 核心目标
+
+- 开发其他11个智能体
+- 每个智能体约1天工作量
+- 复用已验证的对话系统和配置逻辑
+
+---
+
+### Week 5（Day 29-35）：开发4个智能体
+
+#### Day 29-30: 科学问题梳理 + PICOS构建
+- [ ] **科学问题梳理智能体**
+  - 编写System Prompt（0.5天）
+  - 编写User Prompt Template（0.1天）
+  - 更新agents.yaml配置（0.1天）
+  - 测试和调优（0.3天）
+
+- [ ] **PICOS构建智能体**
+  - 编写System Prompt
+  - 编写User Prompt Template
+  - 更新agents.yaml配置
+  - 实现结构化输出解析
+  - 测试和调优
+
+**验收：** 2个智能体可用，回答质量良好
+
+---
+
+#### Day 31-32: 观察指标设计 + CRF制定
+- [ ] **观察指标设计智能体**
+  - 编写Prompt
+  - 配置agents.yaml
+  - 测试和调优
+
+- [ ] **CRF制定智能体**
+  - 编写Prompt
+  - 配置agents.yaml
+  - 实现表格输出格式化
+  - 测试和调优
+
+**验收：** 2个智能体可用
+
+---
+
+#### Day 33-35: 样本量计算 + 临床研究方案撰写 + 论文润色
+- [ ] **样本量计算智能体**
+  - 编写Prompt（包含计算公式）
+  - 配置agents.yaml
+  - 测试计算准确性
+
+- [ ] **临床研究方案撰写智能体**
+  - 编写Prompt
+  - 配置agents.yaml
+  - 测试输出完整性
+
+- [ ] **论文润色智能体**
+  - 编写Prompt
+  - 配置agents.yaml
+  - 实现文件上传支持
+  - 测试润色效果
+
+**验收：** 3个智能体可用，共完成7个智能体
+
+---
+
+### Week 6（Day 36-42）：开发5个智能体
+
+#### Day 36-37: 论文翻译 + 方法学评审
+- [ ] **论文翻译智能体**
+  - 编写Prompt（中英互译）
+  - 配置agents.yaml
+  - 测试翻译质量
+  - 支持保留格式
+
+- [ ] **方法学评审智能体**
+  - 编写Prompt
+  - 配置agents.yaml
+  - 测试评审维度
+
+**验收：** 2个智能体可用，共9个
+
+---
+
+#### Day 38-40: 期刊方法学评审 + 期刊稿约评审
+- [ ] **期刊方法学评审智能体**
+  - 编写Prompt（模拟审稿人视角）
+  - 配置agents.yaml
+  - 测试提问质量
+
+- [ ] **期刊稿约评审智能体**
+  - 编写Prompt（格式检查）
+  - 配置agents.yaml
+  - 测试检查准确性
+
+**验收：** 2个智能体可用，共11个
+
+---
+
+#### Day 41-42: 最后1个智能体 + 全面测试
+- [ ] **开发最后1个智能体**
+  - 根据需要选择
+  - 或补充前面的智能体
+
+- [ ] **12个智能体全面测试**
+  - 测试每个智能体的基本功能
+  - 测试Prompt效果
+  - 测试知识库集成
+  - 优化Prompt
+
+**验收：** 所有12个智能体可用
+
+---
+
+### Week 7（Day 43-49）：前端完善 + 集成测试
+
+#### Day 43-44: 前端完善
+- [ ] **智能体选择页面**
+  - 移除所有占位符
+  - 所有12个智能体都可点击
+  - 添加智能体分类（选题阶段、研究设计、论文阶段）
+
+- [ ] **智能体详情优化**
+  - 显示智能体描述
+  - 显示适用场景
+  - 显示示例问题
+
+**验收：** 前端所有智能体功能完整
+
+---
+
+#### Day 45-47: 集成测试
+- [ ] **测试所有智能体**
+  - 每个智能体至少3个测试用例
+  - 测试知识库集成
+  - 测试项目背景注入
+  - 记录问题
+
+- [ ] **Prompt优化**
+  - 根据测试结果优化Prompt
+  - 调整temperature参数
+  - 调整max_tokens
+
+**验收：** 所有智能体回答质量良好
+
+---
+
+#### Day 48-49: 性能优化 + Bug修复
+- [ ] **性能优化**
+  - 优化LLM调用速度
+  - 优化前端渲染性能
+  - 优化知识库检索
+
+- [ ] **Bug修复**
+  - 修复所有已知Bug
+  - 用户体验优化
+
+**里程碑2验收标准：**
+- ✅ 所有12个智能体可用
+- ✅ 每个智能体回答质量良好
+- ✅ 知识库集成正常
+- ✅ 前端功能完整
+
+---
+
+## 📅 里程碑3：补充功能（Week 8-9）
+
+> **目标：** 用户系统对接 + 历史记录 + 附加功能  
+> **时间：** 2周
+
+### Week 8（Day 50-56）：用户系统对接 + 历史记录
+
+#### Day 50-51: 对接已有用户系统
+- [ ] **了解已有用户系统**
+  - 获取用户系统API文档
+  - 了解认证机制
+  - 了解用户数据结构
+
+- [ ] **实现SSO集成**
+  - 实现统一认证接口
+  - 验证Token有效性
+  - 获取用户信息
+  - 同步用户数据到本地数据库
+
+- [ ] **前端集成**
+  - 移除注册登录页面占位符
+  - 集成SSO登录流程
+  - 实现自动登录
+
+**验收：** 用户可以通过已有系统登录
+
+---
+
+#### Day 52-54: 历史记录管理
+- [ ] **历史记录API**
+  - `GET /api/v1/history` - 获取历史记录
+  - 支持筛选（项目、智能体、日期）
+  - 支持搜索（关键词）
+  - 支持分页
+
+- [ ] **历史记录页面**
+  - 移除占位符
+  - 实现历史记录列表
+  - 实现筛选器（项目、智能体、日期范围）
+  - 实现搜索框
+  - 点击记录跳转到对话详情
+
+**验收：** 历史记录功能完整，可以快速查找对话
+
+---
+
+#### Day 55-56: 附加功能
+- [ ] **固定到项目背景**
+  - 实现消息固定API
+  - 前端添加固定按钮
+  - 固定后追加到项目description
+
+- [ ] **对话管理**
+  - 删除对话
+  - 重命名对话
+  - 导出对话（JSON/Markdown）
+
+**验收：** 附加功能可用
+
+---
+
+### Week 9（Day 57-63）：文档生成 + 优化
+
+#### Day 57-59: 文档生成 - CRF
+- [ ] **安装docx库**
+  ```bash
+  npm install docx
+  ```
+
+- [ ] **设计CRF模板**
+  - Word模板结构
+  - 动态字段定义
+
+- [ ] **实现Word生成**
+  - `POST /api/v1/documents/crf` - 生成CRF
+  - 解析AI输出的结构化数据
+  - 填充到Word模板
+  - 返回下载链接
+
+- [ ] **前端下载功能**
+  - CRF智能体对话中添加"生成CRF"按钮
+  - 点击后调用API
+  - 下载Word文档
+
+**验收：** 可以生成CRF Word文档
+
+---
+
+#### Day 60-61: 文档生成 - 研究方案
+- [ ] **设计研究方案模板**
+  - 包含：背景、目的、设计、流程等章节
+
+- [ ] **实现Word生成**
+  - `POST /api/v1/documents/research-proposal` - 生成研究方案
+  - 填充AI生成的内容
+  - 返回下载链接
+
+**验收：** 可以生成研究方案Word文档
+
+---
+
+#### Day 62-63: 测试优化
+- [ ] **全面测试**
+  - 测试所有新功能
+  - 测试与已有功能的集成
+
+- [ ] **Bug修复**
+  - 修复所有已知Bug
+
+**里程碑3验收标准：**
+- ✅ 用户可以通过已有系统登录
+- ✅ 历史记录功能完整
+- ✅ 可以生成CRF和研究方案文档
+- ✅ 固定到项目背景功能可用
+
+---
+
+## 📅 里程碑4：运营后台 + 最终测试（Week 10-11）
+
+> **目标：** 简化版运营后台 + 全面测试 + 部署准备  
+> **时间：** 1-2周
+
+### Week 10（Day 64-70）：运营后台
+
+#### Day 64-65: 用户管理
+- [ ] **用户列表API**
+  - `GET /api/v1/admin/users` - 获取用户列表
+  - 支持搜索和筛选
+
+- [ ] **用户管理页面**
+  - 用户列表表格
+  - 用户详情查看
+  - 用户状态管理（启用/禁用）
+
+**验收：** 管理员可以查看和管理用户
+
+---
+
+#### Day 66-67: 数据统计
+- [ ] **统计数据API**
+  - `GET /api/v1/admin/statistics` - 获取统计数据
+  - 用户统计
+  - 对话统计
+  - 智能体使用统计
+
+- [ ] **仪表盘页面**
+  - 关键指标卡片
+  - 图表展示（使用Recharts）
+  - 智能体使用排行
+
+**验收：** 仪表盘可以展示核心数据
+
+---
+
+#### Day 68-69: 对话记录查看
+- [ ] **对话查看API**
+  - `GET /api/v1/admin/conversations/:id` - 查看对话
+  - 敏感信息脱敏
+  - 记录审计日志
+
+- [ ] **对话查看页面**
+  - 对话列表
+  - 对话详情查看（已脱敏）
+
+**验收：** 管理员可以查看用户对话（已脱敏）
+
+---
+
+#### Day 70: 权限管理
+- [ ] **RBAC实现**
+  - 定义角色（user、admin）
+  - 实现权限检查中间件
+  - 前端路由守卫
+
+**验收：** 权限控制正常
+
+---
+
+### Week 11（Day 71-77）：最终测试 + 部署
+
+#### Day 71-73: 全面测试
+- [ ] **功能测试**
+  - 测试所有功能模块
+  - 编写测试用例
+  - 记录测试结果
+
+- [ ] **性能测试**
+  - 并发测试（50用户同时使用）
+  - 响应时间测试
+  - 数据库性能测试
+
+- [ ] **兼容性测试**
+  - Chrome、Firefox、Safari测试
+  - 移动端适配测试
+
+**验收：** 所有测试通过
+
+---
+
+#### Day 74-75: Bug修复 + 优化
+- [ ] **修复所有已知Bug**
+  - 按优先级修复
+  - 验证修复效果
+
+- [ ] **性能优化**
+  - 前端优化（懒加载、代码分割）
+  - 后端优化（查询优化、缓存）
+  - 数据库索引优化
+
+**验收：** 系统稳定，性能良好
+
+---
+
+#### Day 76-77: 文档完善 + 部署准备
+- [ ] **更新所有文档**
+  - 更新技术文档
+  - 编写用户手册
+  - 编写运维文档
+  - 编写部署文档
+
+- [ ] **部署准备**
+  - 准备生产环境配置
+  - 准备Docker镜像
+  - 准备数据库迁移脚本
+
+**验收：** 文档完整，可以部署
+
+---
+
+## ✅ 最终验收清单
+
+### 功能完整性
+- [x] 12个智能体全部可用
+- [x] 项目管理功能完整
+- [x] 对话系统流畅
+- [x] 知识库功能完整
+- [x] 历史记录管理
+- [x] 用户系统对接
+- [x] 文档生成功能
+- [x] 运营后台基本功能
+
+### 性能指标
+- [x] API响应时间 < 500ms
+- [x] 页面加载时间 < 2s
+- [x] LLM首字响应 < 3s
+- [x] 支持100+并发用户
+
+### 质量指标
+- [x] 代码测试覆盖率 > 60%
+- [x] ESLint错误数 = 0
+- [x] TypeScript类型错误 = 0
+- [x] 安全漏洞 = 0（高危/中危）
+
+### 文档完整性
+- [x] 所有技术文档已更新
+- [x] 用户手册已完成
+- [x] 运维文档已完成
+- [x] 部署文档已完成
+
+---
+
+## 🎯 关键成功因素
+
+### 1. 技术验证优先 ⭐⭐⭐
+- 里程碑1必须完成技术验证
+- 验证通过才能继续开发
+- 避免"开发到一半发现技术不可行"
+
+### 2. MVP优先
+- 先做最小可用版本
+- 快速获得反馈
+- 及时调整方向
+
+### 3. 小步快跑
+- 每周都有可见成果
+- 降低心理压力
+- 保持开发动力
+
+### 4. 风险可控
+- 随时可以调整
+- 核心技术验证后风险大幅降低
+- 后续开发都是"重复劳动"
+
+---
+
+## 📊 进度跟踪
+
+### 每日更新
+- 更新Todo状态
+- 记录遇到的问题
+- 记录解决方案
+
+### 每周总结
+- 周五写周报
+- 总结本周成果
+- 规划下周任务
+
+### 里程碑Review
+- 每个里程碑结束Review一次
+- 检查验收标准
+- 决定是否继续
+
+---
+
+**文档维护：** 每日更新任务进度  
+**最后更新：** 2025-10-10  
+**维护者：** 项目经理
+
diff --git a/docs/README.md b/docs/README.md
new file mode 100644
index 00000000..9efdad73
--- /dev/null
+++ b/docs/README.md
@@ -0,0 +1,86 @@
+# AI科研助手 - 文档中心
+
+## 📚 文档导航
+
+### 00-项目概述
+- [产品需求文档(PRD)](./00-项目概述/产品需求文档(PRD).md) ⭐
+- [技术架构总览](./00-项目概述/技术架构总览.md) ⭐
+- [设计文档完成总结](./00-项目概述/设计文档完成总结.md)
+
+### 01-设计文档 ⭐ 核心
+- [数据库设计文档](./01-设计文档/数据库设计文档.md) ⭐
+- [API设计规范](./01-设计文档/API设计规范.md) ⭐
+- [用户端原型图](./01-设计文档/用户端原型图.html) 🎨
+- [系统架构设计](./01-设计文档/系统架构设计.md)
+- [接口设计详细说明](./01-设计文档/接口设计/)
+
+### 02-开发规范 ⭐ 核心
+- [代码规范](./02-开发规范/代码规范.md) ⭐
+- [Git提交规范](./02-开发规范/Git提交规范.md)
+- [命名规范](./02-开发规范/命名规范.md)
+- [目录结构规范](./02-开发规范/目录结构规范.md)
+
+### 03-业务规则 ⭐ 核心
+- [核心业务规则总览](./03-业务规则/核心业务规则总览.md) ⭐
+- [智能体管理规则](./03-业务规则/智能体管理规则.md)
+- [项目管理规则](./03-业务规则/项目管理规则.md)
+- [知识库管理规则](./03-业务规则/知识库管理规则.md)
+
+### 04-开发计划 ⭐ 核心
+- [开发里程碑](./04-开发计划/开发里程碑.md) ⭐
+- [详细开发计划](./04-开发计划/)
+
+### 05-配置文档
+- [智能体配置说明](./05-配置文档/智能体配置说明.md)
+- [模型配置说明](./05-配置文档/模型配置说明.md)
+- [Prompt编写指南](./05-配置文档/Prompt编写指南.md)
+
+### 06-测试文档
+- [测试计划](./06-测试文档/测试计划.md)
+- [测试用例](./06-测试文档/测试用例.md)
+
+### 07-部署文档
+- [本地开发环境配置](./07-部署文档/本地开发环境配置.md)
+- [测试环境部署](./07-部署文档/测试环境部署.md)
+- [生产环境部署](./07-部署文档/生产环境部署.md)
+
+### 08-参考资料
+- [Dify接入指南](./08-参考资料/Dify接入指南.md)
+- [LobeChat组件参考](./08-参考资料/LobeChat组件参考.md)
+- [对话系统实现方案](./08-参考资料/对话系统实现方案.md)
+
+---
+
+## 🎯 文档使用指南
+
+### 新人入门顺序
+1. 阅读 `00-项目概述/产品需求文档(PRD).md` - 了解产品全貌
+2. 查看 `01-设计文档/用户端原型图.html` - 体验产品交互
+3. 阅读 `00-项目概述/技术架构总览.md` ⭐ - 快速了解技术方案
+4. 阅读 `01-设计文档/数据库设计文档.md` - 理解数据结构
+5. 阅读 `01-设计文档/API设计规范.md` - 掌握接口定义
+6. 阅读 `02-开发规范/代码规范.md` - 遵守开发规范
+7. 阅读 `03-业务规则/核心业务规则总览.md` - 理解业务逻辑
+8. 阅读 `04-开发计划/开发里程碑.md` - 了解开发计划
+9. 开始开发
+
+### 开发前必读
+- ⭐ 产品需求文档(PRD) - 了解产品需求
+- ⭐ 技术架构总览 - 了解技术方案
+- ⭐ 数据库设计文档 - 理解数据结构
+- ⭐ API设计规范 - 掌握接口定义
+- ⭐ 代码规范 - 遵守开发规范
+- ⭐ 业务规则总览 - 理解业务逻辑
+
+### 文档维护原则
+1. 所有设计变更必须先更新文档
+2. 每个功能模块开发前先完善对应业务规则文档
+3. API变更需要同步更新接口文档
+4. 保持文档与代码同步
+
+---
+
+**文档版本：** v1.0  
+**创建日期：** 2025-10-10  
+**维护者：** 开发团队
+
diff --git a/yonghuduan_v6.html b/yonghuduan_v6.html
new file mode 100644
index 00000000..b69c00db
--- /dev/null
+++ b/yonghuduan_v6.html
@@ -0,0 +1,536 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="zh-CN">
+<head>
+    <meta charset="UTF-8">
+    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
+    <title>AI科研助手产品原型 V6</title>
+    <script src="https://cdn.tailwindcss.com"></script>
+    <link href="https://fonts.googleapis.com/css2?family=Inter:wght@400;500;600;700&display=swap" rel="stylesheet">
+    <script src="https://unpkg.com/lucide@latest"></script>
+    <style>
+        body {
+            font-family: 'Inter', sans-serif;
+        }
+        .sidebar-icon {
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+        }
+        .main-content {
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+        }
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+        }
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+        }
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+        .chat-bubble:hover .chat-bubble-actions {
+            opacity: 1;
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+            animation: bounce 1.4s infinite ease-in-out both;
+        }
+        .typing-indicator span:nth-child(2) { animation-delay: 0.2s; }
+        .typing-indicator span:nth-child(3) { animation-delay: 0.4s; }
+        @keyframes bounce {
+            0%, 80%, 100% { transform: scale(0); }
+            40% { transform: scale(1.0); }
+        }
+        /* Custom dropdown */
+        .dropdown { position: relative; display: inline-block; }
+        .dropdown-content { 
+            display: none; 
+            position: absolute; 
+            background-color: white; 
+            min-width: 160px; 
+            box-shadow: 0px 8px 16px 0px rgba(0,0,0,0.1); 
+            z-index: 50;
+            border-radius: 0.5rem; 
+            border: 1px solid #e5e7eb;
+            padding: 0.5rem; 
+        }
+        .dropdown-top .dropdown-content {
+            bottom: 100%;
+            margin-bottom: 0.5rem;
+        }
+        .dropdown-content a { color: black; padding: 8px 12px; text-decoration: none; display: block; border-radius: 0.25rem; font-size: 0.875rem; }
+        .dropdown-content a:hover { background-color: #f3f4f6; }
+        .dropdown:hover .dropdown-content { display: block; }
+
+        /* Custom scrollbar for better aesthetics */
+        ::-webkit-scrollbar { width: 8px; }
+        ::-webkit-scrollbar-track { background: #f1f5f9; }
+        ::-webkit-scrollbar-thumb { background: #cbd5e1; border-radius: 10px; }
+        ::-webkit-scrollbar-thumb:hover { background: #94a3b8; }
+    </style>
+</head>
+<body class="bg-gray-100 text-gray-800 h-screen flex overflow-hidden">
+
+    <!-- Sidebar -->
+    <aside class="w-64 bg-white border-r border-gray-200 flex flex-col">
+        <div class="px-6 py-4 border-b border-gray-200">
+            <h1 class="text-xl font-bold text-gray-900">AI科研助手</h1>
+        </div>
+        
+        <nav class="flex-1 px-4 py-4 space-y-2">
+            <a href="#" id="nav-agents" class="nav-item flex items-center px-4 py-2 text-gray-700 rounded-lg hover:bg-gray-100">
+                <i data-lucide="brain-circuit" class="w-5 h-5 mr-3 sidebar-icon"></i>
+                智能体
+            </a>
+            <a href="#" id="nav-history" class="nav-item flex items-center px-4 py-2 text-gray-700 rounded-lg hover:bg-gray-100">
+                <i data-lucide="history" class="w-5 h-5 mr-3 sidebar-icon"></i>
+                历史记录
+            </a>
+            <a href="#" id="nav-kb" class="nav-item flex items-center px-4 py-2 text-gray-700 rounded-lg hover:bg-gray-100">
+                <i data-lucide="book-marked" class="w-5 h-5 mr-3 sidebar-icon"></i>
+                知识库
+            </a>
+             <div class="pt-4 mt-4 border-t border-gray-200">
+                <div class="flex justify-between items-center px-4 mb-2">
+                    <h2 class="text-sm font-semibold text-gray-500 uppercase">我的项目</h2>
+                    <button id="add-project-btn" class="text-gray-400 hover:text-indigo-600" title="创建新项目">
+                        <i data-lucide="plus-circle" class="w-5 h-5"></i>
+                    </button>
+                </div>
+                <div id="projectsList" class="space-y-1">
+                    <!-- Projects will be rendered here -->
+                </div>
+            </div>
+        </nav>
+
+        <div class="px-4 py-4 border-t border-gray-200 space-y-2">
+             <a href="#" id="nav-quickstart" class="nav-item flex items-center px-4 py-2 text-gray-700 rounded-lg hover:bg-gray-100">
+                <i data-lucide="rocket" class="w-5 h-5 mr-3 sidebar-icon"></i>
+                快速上手
+            </a>
+            <a href="#" id="nav-help" class="nav-item flex items-center px-4 py-2 text-gray-700 rounded-lg hover:bg-gray-100">
+                <i data-lucide="help-circle" class="w-5 h-5 mr-3 sidebar-icon"></i>
+                帮助中心
+            </a>
+        </div>
+    </aside>
+
+    <!-- Main Content -->
+    <main class="flex-1 p-4 md:p-8 overflow-y-auto bg-gray-50">
+        
+        <div id="agents-view" class="main-content"></div>
+        <div id="chat-view" class="main-content hidden h-full flex flex-col"></div>
+        <div id="knowledge-base-view" class="main-content hidden"></div>
+        <div id="kb-detail-view" class="main-content hidden"></div>
+        <div id="history-view" class="main-content hidden"></div>
+        <div id="quickstart-view" class="main-content hidden"></div>
+        <div id="help-view" class="main-content hidden"></div>
+
+    </main>
+
+    <!-- Modal for knowledge base selection -->
+    <div id="kb-modal" class="fixed inset-0 bg-black bg-opacity-50 hidden items-center justify-center z-50">
+        <div class="bg-white rounded-lg shadow-xl w-full max-w-md p-6">
+            <h3 class="text-lg font-medium leading-6 text-gray-900 mb-4">选择知识库</h3>
+            <div id="kb-modal-list" class="space-y-2 max-h-60 overflow-y-auto"></div>
+            <div class="mt-6 flex justify-end space-x-3">
+                <button id="kb-modal-cancel" class="px-4 py-2 bg-gray-200 text-gray-800 rounded-md hover:bg-gray-300">取消</button>
+            </div>
+        </div>
+    </div>
+    
+    <!-- Modal for Project Edit -->
+    <div id="project-edit-modal" class="fixed inset-0 bg-black bg-opacity-50 hidden items-center justify-center z-50">
+        <div class="bg-white rounded-lg shadow-xl w-full max-w-2xl p-6">
+            <h3 id="project-edit-title" class="text-lg font-medium leading-6 text-gray-900 mb-4">编辑项目信息</h3>
+            <textarea id="project-edit-textarea" class="w-full h-48 p-2 border border-gray-300 rounded-md focus:ring-2 focus:ring-indigo-500 focus:border-indigo-500"></textarea>
+            <div class="mt-6 flex justify-end space-x-3">
+                <button id="project-edit-cancel" class="px-4 py-2 bg-gray-200 text-gray-800 rounded-md hover:bg-gray-300">取消</button>
+                <button id="project-edit-save" class="px-4 py-2 bg-indigo-600 text-white rounded-md hover:bg-indigo-700">保存</button>
+            </div>
+        </div>
+    </div>
+
+
+<script>
+document.addEventListener('DOMContentLoaded', () => {
+
+    // --- DATA ---
+    const agentsData = [ { id: 'agent-1', name: '选题评价', description: '从创新性、价值、可行性等维度评价临床问题。', icon: 'lightbulb' }, { id: 'agent-2', name: '科学问题梳理', description: '将模糊想法提炼成清晰、可验证的科学问题。', icon: 'list-filter' }, { id: 'agent-3', name: 'PICOS构建', description: '结构化地定义临床研究的核心要素。', icon: 'construction' }, { id: 'agent-4', name: '观察指标设计', description: '推荐主要、次要及安全性观察指标。', icon: 'target' }, { id: 'agent-5', name: 'CRF制定', description: '生成符合规范的病例报告表（CRF）框架。', icon: 'file-text' }, { id: 'agent-6', name: '样本量计算', description: '提供科学的样本量估算。', icon: 'calculator' }, { id: 'agent-7', name: '临床研究方案撰写', description: '生成结构完整的临床研究方案初稿。', icon: 'file-plus-2' }, { id: 'agent-8', name: '论文润色', description: '专业级语言润色，修正语法、拼写和表达。', icon: 'file-signature' }, { id: 'agent-9', name: '论文翻译', description: '精准的中英互译，优化科研术语。', icon: 'languages' }, { id: 'agent-10', name: '方法学评审', description: '对研究方案或论文进行全面的方法学评审。', icon: 'shield-check' }, { id: 'agent-11', name: '期刊方法学评审', description: '模拟期刊审稿人视角，提出可能被质疑的问题。', icon: 'file-search-2' }, { id: 'agent-12', name: '期刊稿约评审', description: '检查论文格式、字数等是否符合期刊要求。', icon: 'clipboard-check' } ];
+    let projectsData = [ { id: 'proj-1', name: 'XX药物III期临床试验', description: '一项多中心、随机、双盲、安慰剂平行对照的临床试验，旨在评估XX药物在治疗阿尔兹海默症中的有效性和安全性。' }, { id: 'proj-2', name: '骨质疏松与肠道菌群关联研究', description: '探索特定肠道菌群与老年女性骨质疏松发生发展的关系。' } ];
+    let knowledgeBaseData = [ { id: 'kb-1', name: '骨质疏松专题', files: [{name:'文献综述.pdf', status:'ready'}, {name:'实验数据.docx', status:'ready'}]}, { id: 'kb-2', name: '肺癌研究资料', files: [{name:'临床指南_2024.pdf', status:'ready'}, {name:'病例报告汇总.docx', status:'processing'}, {name:'损坏的文件.pdf', status:'failed'}] }, { id: 'kb-3', name: '通用方法学', files: []} ];
+    let historyData = [ {id: 'hist-1', title: '关于XX药物的创新性评估', agentId: 'agent-1', projectId: 'proj-1', date: '2025-10-08'}, {id: 'hist-2', title: '润色论文摘要部分', agentId: 'agent-8', projectId: null, date: '2025-10-07'}, {id: 'hist-3', title: '骨质疏松研究PICOS构建', agentId: 'agent-3', projectId: 'proj-2', date: '2025-10-06'} ];
+    let chatData = { 'hist-1': [ {sender: 'user', text: '请帮我评估一下关于XX药物用于治疗阿尔兹海默症的选题。'}, {sender: 'ai', text: '好的，这是一个非常有前景的方向。从创新性来看，目前针对该靶点的研究尚属少数；从临床价值来看，若成功将为患者提供全新的治疗选择...'} ], 'hist-2': [ {sender: 'user', text: '请帮我润色这段摘要...'}, {sender: 'ai', text: '当然，这是修改后的版本...'} ], 'hist-3': [ {sender: 'user', text: '我们来为骨质疏松和肠道菌群的研究构建PICOS。'}, {sender: 'ai', text: '好的，我们开始吧。\n\n**P (Patient):** 绝经后、年龄在60-75岁、被诊断为骨质疏松的女性患者。\n**I (Intervention):** 接受特定益生菌制剂（XXX）治疗，每日一次，持续6个月。\n**C (Comparison):** 接受外观、味道、包装完全相同的安慰剂，每日一次，持续6个月。\n**O (Outcome):** 主要观察指标为治疗6个月后腰椎L1-4骨密度的变化值。次要观察指标包括股骨颈骨密度变化、血清骨转换标志物水平等。\n**S (Study Design):** 随机、双盲、安慰剂对照临床试验。'} ] };
+
+    // --- STATE ---
+    let state = {
+        activeView: 'agents', // agents, chat, kb, kb-detail, history, quickstart, help
+        activeProject: null, 
+        activeChatId: null, 
+        activeKbId: null, 
+        activeModel: 'Gemini Pro',
+        editingProjectId: null,
+        isAiTyping: false,
+    };
+    const availableModels = ['Gemini Pro', 'DeepSeek-V2', 'Qwen2-72B'];
+
+    // --- DOM ELEMENTS ---
+    const dom = {
+        navAgents: document.getElementById('nav-agents'),
+        navHistory: document.getElementById('nav-history'),
+        navKb: document.getElementById('nav-kb'),
+        navQuickstart: document.getElementById('nav-quickstart'),
+        navHelp: document.getElementById('nav-help'),
+        projectsList: document.getElementById('projectsList'),
+        views: {
+            'agents': document.getElementById('agents-view'),
+            'chat': document.getElementById('chat-view'),
+            'kb': document.getElementById('knowledge-base-view'),
+            'kb-detail': document.getElementById('kb-detail-view'),
+            'history': document.getElementById('history-view'),
+            'quickstart': document.getElementById('quickstart-view'),
+            'help': document.getElementById('help-view'),
+        },
+        kbModal: document.getElementById('kb-modal'),
+        kbModalList: document.getElementById('kb-modal-list'),
+        kbModalCancel: document.getElementById('kb-modal-cancel'),
+        addProjectBtn: document.getElementById('add-project-btn'),
+        projectEditModal: {
+            modal: document.getElementById('project-edit-modal'),
+            title: document.getElementById('project-edit-title'),
+            textarea: document.getElementById('project-edit-textarea'),
+            cancel: document.getElementById('project-edit-cancel'),
+            save: document.getElementById('project-edit-save'),
+        }
+    };
+
+    // --- RENDER & LOGIC ---
+    function setState(newState) {
+        Object.assign(state, newState);
+        render();
+    }
+    
+    function render() {
+        // Nav state
+        document.querySelectorAll('.nav-item').forEach(item => item.classList.remove('active'));
+        if (['agents', 'chat'].includes(state.activeView)) dom.navAgents.classList.add('active');
+        if (['kb', 'kb-detail'].includes(state.activeView)) dom.navKb.classList.add('active');
+        if (state.activeView === 'history') dom.navHistory.classList.add('active');
+        if (state.activeView === 'quickstart') dom.navQuickstart.classList.add('active');
+        if (state.activeView === 'help') dom.navHelp.classList.add('active');
+        
+        Object.values(dom.views).forEach(view => view.classList.add('hidden'));
+
+        // Render view using a stable switch statement
+        switch (state.activeView) {
+            case 'agents':
+                dom.views.agents.classList.remove('hidden');
+                renderAgentsView();
+                break;
+            case 'chat':
+                dom.views.chat.classList.remove('hidden');
+                renderChatView();
+                break;
+            case 'kb':
+                dom.views.kb.classList.remove('hidden');
+                renderKnowledgeBaseListView();
+                break;
+            case 'kb-detail':
+                dom.views['kb-detail'].classList.remove('hidden');
+                renderKbDetailView();
+                break;
+            case 'history':
+                dom.views.history.classList.remove('hidden');
+                renderHistoryView();
+                break;
+            case 'quickstart':
+                dom.views.quickstart.classList.remove('hidden');
+                renderQuickstartView();
+                break;
+            case 'help':
+                dom.views.help.classList.remove('hidden');
+                renderHelpView();
+                break;
+        }
+
+        renderProjectsList();
+        lucide.createIcons();
+    }
+
+    window.renderProjectsList = function() {
+        dom.projectsList.innerHTML = `
+            <div onclick="handleProjectClick(null)" class="project-list-item px-4 py-2 text-sm text-gray-600 rounded-md cursor-pointer hover:bg-gray-100 ${!state.activeProject ? 'active' : ''}">
+                <i data-lucide="globe" class="inline-block w-4 h-4 mr-2"></i> 全局快速问答
+            </div>
+            ${projectsData.map(p => `
+            <div onclick="handleProjectClick('${p.id}')" class="project-list-item px-4 py-2 text-sm text-gray-600 rounded-md cursor-pointer hover:bg-gray-100 ${state.activeProject === p.id ? 'active' : ''}">
+                <i data-lucide="folder" class="inline-block w-4 h-4 mr-2"></i> ${p.name}
+            </div>
+        `).join('')}`;
+    };
+
+    window.renderAgentsView = function() {
+        const view = dom.views.agents;
+        const project = state.activeProject ? projectsData.find(p => p.id === state.activeProject) : null;
+        
+        let breadcrumbHtml = project 
+            ? `<span class="cursor-pointer hover:text-indigo-600" onclick="handleProjectClick(null)">全局</span> > <span>${project.name}</span>`
+            : `<span>全局</span>`;
+
+        view.innerHTML = `
+            <header class="mb-8">
+                <div class="text-sm text-gray-500 mb-2">${breadcrumbHtml}</div>
+                <div class="flex items-center space-x-3">
+                    <h1 class="text-3xl font-bold text-gray-900">${project ? project.name : '智能体'}</h1>
+                    ${project ? `<button onclick="handleEditProject('${project.id}')" class="text-gray-400 hover:text-indigo-600 p-1 rounded-full hover:bg-gray-200" title="编辑项目信息"><i data-lucide="pencil" class="w-5 h-5"></i></button>` : ''}
+                </div>
+                <p class="text-gray-500 mt-2 whitespace-pre-wrap">${project ? project.description : '你好！我可以为你做什么？选择一个智能体或项目开始吧。'}</p>
+            </header>
+            <div class="grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 lg:grid-cols-3 xl:grid-cols-4 gap-6">
+                ${agentsData.map(agent => `
+                    <div onclick="handleAgentClick('${agent.id}')" class="agent-card bg-white p-5 rounded-xl border border-gray-200 cursor-pointer flex items-start space-x-4">
+                        <div class="bg-indigo-100 text-indigo-600 p-3 rounded-lg"><i data-lucide="${agent.icon}" class="w-6 h-6"></i></div>
+                        <div>
+                            <h3 class="font-semibold text-gray-900">${agent.name}</h3>
+                            <p class="text-sm text-gray-500 mt-1">${agent.description}</p>
+                        </div>
+                    </div>
+                `).join('')}
+            </div>`;
+    };
+
+    window.renderChatView = function() {
+        const view = dom.views.chat;
+        const historyItem = historyData.find(h => h.id === state.activeChatId);
+        if (!historyItem) { view.innerHTML = "错误：找不到对话记录。"; return; }
+        
+        const agent = agentsData.find(a => a.id === historyItem.agentId);
+        const project = state.activeProject ? projectsData.find(p => p.id === state.activeProject) : null;
+        const messages = chatData[state.activeChatId] || [];
+
+        let breadcrumbHtml = `<span class="cursor-pointer hover:text-indigo-600" onclick="handleProjectClick(null)">全局</span>`;
+        if (project) {
+            breadcrumbHtml += ` > <span class="cursor-pointer hover:text-indigo-600" onclick="handleProjectHomeClick('${project.id}')">${project.name}</span>`;
+        }
+        breadcrumbHtml += ` > <span>${agent.name}</span>`;
+        
+        view.innerHTML = `
+            <header class="p-4 border-b border-gray-200 bg-white flex-shrink-0">
+                <div class="text-sm text-gray-500 mb-2">${breadcrumbHtml}</div>
+                <div class="flex items-center justify-between">
+                    <div class="flex items-center space-x-3">
+                        <div class="bg-indigo-100 text-indigo-600 p-2 rounded-lg"><i data-lucide="${agent.icon}" class="w-5 h-5"></i></div>
+                        <div>
+                            <h2 class="text-xl font-bold text-gray-900">${agent.name}</h2>
+                            <p class="text-sm text-gray-500">${agent.description}</p>
+                        </div>
+                    </div>
+                </div>
+            </header>
+            <div id="chatMessages" class="flex-1 overflow-y-auto p-6 space-y-6">
+                ${messages.map((msg, index) => renderChatMessage(msg, index)).join('')}
+                ${state.isAiTyping ? renderTypingIndicator() : ''}
+            </div>
+            <div class="p-4 bg-gray-50 border-t border-gray-200 flex-shrink-0">
+                 <div class="flex items-center bg-white border border-gray-300 rounded-lg p-2 focus-within:ring-2 focus-within:ring-indigo-500">
+                    <textarea id="message-input" rows="1" class="flex-1 bg-transparent border-none focus:ring-0 resize-none text-sm" placeholder="输入您的问题..."></textarea>
+                    <button onclick="document.getElementById('file-upload').click()" class="p-2 text-gray-500 hover:text-indigo-600 rounded-full hover:bg-gray-100" title="上传附件">
+                        <i data-lucide="paperclip" class="w-5 h-5"></i>
+                    </button>
+                    <input type="file" id="file-upload" class="hidden"/>
+                    <button id="kb-button" class="p-2 text-gray-500 hover:text-indigo-600 rounded-full hover:bg-gray-100" title="引用知识库"><i data-lucide="at-sign" class="w-5 h-5"></i></button>
+                    <button id="send-button" class="ml-2 px-4 py-2 bg-indigo-600 text-white text-sm font-semibold rounded-lg hover:bg-indigo-700 disabled:bg-indigo-300">发送</button>
+                </div>
+                <div class="mt-2 flex items-center justify-between">
+                    <div class="dropdown dropdown-top">
+                        <button class="flex items-center space-x-2 px-3 py-1.5 border rounded-lg text-sm text-gray-600 hover:bg-gray-100">
+                            <i data-lucide="cpu" class="w-4 h-4"></i>
+                            <span>模型: ${state.activeModel}</span>
+                            <i data-lucide="chevron-up" class="w-4 h-4"></i>
+                        </button>
+                        <div class="dropdown-content">
+                            ${availableModels.map(m => `<a href="#" onclick="handleModelChange('${m}')">${m === state.activeModel ? '<span class="font-bold text-indigo-600">'+m+'</span>' : m}</a>`).join('')}
+                        </div>
+                    </div>
+                    <span class="text-xs text-gray-400">Shift+Enter 换行</span>
+                </div>
+            </div>`;
+
+        // Event listeners
+        const messageInput = document.getElementById('message-input');
+        messageInput.addEventListener('input', () => { messageInput.style.height = 'auto'; messageInput.style.height = `${messageInput.scrollHeight}px`; });
+        document.getElementById('send-button').onclick = () => handleSendMessage();
+        messageInput.onkeydown = (e) => { if (e.key === 'Enter' && !e.shiftKey) { e.preventDefault(); handleSendMessage(); } };
+        document.getElementById('kb-button').onclick = () => dom.kbModal.classList.remove('hidden');
+        document.getElementById('file-upload').onchange = (e) => alert(`已选择文件: ${e.target.files[0].name}`);
+
+        document.getElementById('chatMessages').scrollTop = document.getElementById('chatMessages').scrollHeight;
+    };
+
+    window.renderChatMessage = function(msg, index) {
+        const isUser = msg.sender === 'user';
+        return `
+        <div class="chat-bubble flex items-start gap-3 ${isUser ? 'justify-end' : ''}">
+            ${!isUser ? `<div class="w-8 h-8 rounded-full bg-indigo-500 text-white flex items-center justify-center flex-shrink-0"><i data-lucide="brain" class="w-5 h-5"></i></div>` : ''}
+            <div class="flex flex-col ${isUser ? 'items-end' : 'items-start'}">
+                <div class="max-w-xl p-4 rounded-xl ${isUser ? 'bg-indigo-600 text-white' : 'bg-white border'}">
+                    <p class="text-sm leading-relaxed whitespace-pre-wrap">${msg.text}</p>
+                </div>
+                <div class="chat-bubble-actions mt-1.5 flex items-center gap-2 px-2 h-5">
+                    <button onclick="alert('内容已复制')" title="复制" class="text-gray-400 hover:text-gray-600"><i data-lucide="copy" class="w-3.5 h-3.5"></i></button>
+                    ${!isUser ? `
+                        <button onclick="alert('正在重新生成...')" title="重新生成" class="text-gray-400 hover:text-gray-600"><i data-lucide="refresh-cw" class="w-3.5 h-3.5"></i></button>
+                        ${state.activeProject ? `<button onclick="handlePinMessage('${state.activeChatId}', ${index})" title="固定到项目背景" class="text-gray-400 hover:text-gray-600"><i data-lucide="pin" class="w-3.5 h-3.5"></i></button>` : ''}
+                    ` : ''}
+                </div>
+            </div>
+            ${isUser ? `<div class="w-8 h-8 rounded-full bg-gray-200 text-gray-600 flex items-center justify-center flex-shrink-0"><i data-lucide="user" class="w-5 h-5"></i></div>` : ''}
+        </div>`;
+    };
+
+    window.renderTypingIndicator = function() { return `<div class="flex items-start gap-3"><div class="w-8 h-8 rounded-full bg-indigo-500 text-white flex items-center justify-center flex-shrink-0"><i data-lucide="brain" class="w-5 h-5"></i></div><div class="max-w-lg p-4 rounded-xl bg-white border"><div class="typing-indicator flex items-center space-x-1.5"><span class="w-2 h-2 bg-gray-400 rounded-full"></span><span class="w-2 h-2 bg-gray-400 rounded-full"></span><span class="w-2 h-2 bg-gray-400 rounded-full"></span></div></div></div>`; }
+    
+    window.renderKnowledgeBaseListView = function() {
+        const v = dom.views['kb'];
+        v.innerHTML = `<header class="mb-8 flex justify-between items-center"><div><h1 class="text-3xl font-bold text-gray-900">个人知识库</h1><p class="text-gray-500 mt-2">在这里管理您的私人研究资料，AI可随时调用。</p></div><button class="bg-indigo-600 text-white px-4 py-2 rounded-lg font-semibold flex items-center space-x-2 hover:bg-indigo-700"><i data-lucide="plus" class="w-5 h-5"></i><span>创建新知识库</span></button></header><div class="grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 lg:grid-cols-3 xl:grid-cols-4 gap-6">${knowledgeBaseData.map(kb => `<div onclick="handleKbClick('${kb.id}')" class="kb-card bg-white p-5 rounded-xl border border-gray-200 cursor-pointer flex flex-col justify-between h-32"><div><div class="flex items-center space-x-3"><i data-lucide="folder" class="w-6 h-6 text-indigo-500"></i><h3 class="font-semibold text-gray-900">${kb.name}</h3></div></div><p class="text-sm text-gray-500 mt-2">${kb.files.length}个文档</p></div>`).join('')}</div>`;
+    }
+
+    window.renderKbDetailView = function() {
+        const v = dom.views['kb-detail'];
+        const kb = knowledgeBaseData.find(k => k.id === state.activeKbId);
+        if(!kb) { v.innerHTML = '错误: 找不到知识库。'; return; }
+        const s={'ready':{bg:'bg-green-100',text:'text-green-800',icon:'check-circle-2'},'processing':{bg:'bg-yellow-100',text:'text-yellow-800',icon:'loader'},'failed':{bg:'bg-red-100',text:'text-red-800',icon:'alert-circle'}};
+        v.innerHTML = `<header class="mb-8"><div class="text-sm text-gray-500 mb-2 cursor-pointer hover:text-indigo-600 flex items-center" onclick="handleNavClick('kb')"><i data-lucide="arrow-left" class="w-4 h-4 mr-1"></i>返回知识库列表</div><div class="flex justify-between items-center mt-2"><div><h1 class="text-3xl font-bold text-gray-900">${kb.name}</h1><p class="text-gray-500 mt-2">管理“${kb.name}”知识库中的所有文档。</p></div><button class="bg-indigo-600 text-white px-4 py-2 rounded-lg font-semibold flex items-center space-x-2 hover:bg-indigo-700"><i data-lucide="upload-cloud" class="w-5 h-5"></i><span>上传文件</span></button></div></header><div class="bg-white border border-gray-200 rounded-lg"><ul class="divide-y divide-gray-200">${kb.files.length > 0 ? kb.files.map(f => `<li class="p-4 flex items-center justify-between"><div class="flex items-center space-x-3"><i data-lucide="file-text" class="w-5 h-5 text-gray-400"></i><p class="font-medium text-gray-800">${f.name}</p></div><div class="flex items-center space-x-4"><span class="px-2 py-1 text-xs font-medium rounded-full ${s[f.status].bg} ${s[f.status].text}"><i data-lucide="${s[f.status].icon}" class="inline-block w-3 h-3 mr-1 ${f.status === 'processing' ? 'animate-spin' : ''}"></i>${{ready:'已就绪',processing:'处理中',failed:'失败'}[f.status]}</span><button class="text-gray-400 hover:text-red-600" title="删除"><i data-lucide="trash-2" class="w-4 h-4"></i></button></div></li>`).join('') : `<li class="p-8 text-center text-gray-500">这个知识库还没有文件。</li>`}</ul></div>`;
+    }
+    
+    window.renderHistoryView = function() {
+        const v = dom.views.history;
+        v.innerHTML = `<header class="mb-8"><h1 class="text-3xl font-bold text-gray-900">历史记录</h1><p class="text-gray-500 mt-2">查看您所有的对话记录。</p></header><div class="mb-6 flex space-x-4"><div class="relative flex-1"><i data-lucide="search" class="absolute left-3 top-1/2 -translate-y-1/2 w-5 h-5 text-gray-400"></i><input type="text" placeholder="搜索对话内容..." class="w-full pl-10 pr-4 py-2 border border-gray-300 rounded-lg focus:ring-2 focus:ring-indigo-500 focus:border-indigo-500"></div><select class="border border-gray-300 rounded-lg focus:ring-2 focus:ring-indigo-500 focus:border-indigo-500"><option>所有项目</option><option>全局快速问答</option>${projectsData.map(p => `<option>${p.name}</option>`).join('')}</select><select class="border border-gray-300 rounded-lg focus:ring-2 focus:ring-indigo-500 focus:border-indigo-500"><option>所有智能体</option>${agentsData.map(a => `<option>${a.name}</option>`).join('')}</select></div><div class="bg-white border border-gray-200 rounded-lg"><ul class="divide-y divide-gray-200">${historyData.map(h => { const a = agentsData.find(ag => ag.id === h.agentId), p = projectsData.find(pr => pr.id === h.projectId); return `<li onclick="handleHistoryClick('${h.id}')" class="p-4 hover:bg-gray-50 cursor-pointer"><div class="flex justify-between items-center mb-1"><p class="font-medium text-gray-800">${h.title}</p><p class="text-xs text-gray-400">${h.date}</p></div><div class="flex items-center space-x-2 text-sm text-gray-500"><span class="px-2 py-0.5 rounded-full bg-gray-100 flex items-center space-x-1.5"><i data-lucide="${a.icon}" class="w-3.5 h-3.5"></i><span>${a.name}</span></span><span class="px-2 py-0.5 rounded-full ${p ? 'bg-indigo-100 text-indigo-800' : 'bg-green-100 text-green-800'} flex items-center space-x-1.5"><i data-lucide="${p ? 'folder' : 'globe'}" class="w-3.5 h-3.5"></i><span>${p ? p.name : '全局'}</span></span></div></li>`; }).join('')}</ul></div>`;
+    }
+    
+    window.renderQuickstartView = function() { dom.views.quickstart.innerHTML = `<h1 class="text-3xl font-bold">快速上手</h1><p class="mt-2 text-gray-600">这里是产品引导和核心功能介绍...</p>`; }
+    
+    window.renderHelpView = function() { dom.views.help.innerHTML = `<h1 class="text-3xl font-bold">帮助中心</h1><p class="mt-2 text-gray-600">这里是FAQ和用户手册...</p>`; }
+
+    // --- EVENT HANDLERS ---
+    window.handleProjectClick = (projectId) => setState({ activeProject: projectId, activeView: 'agents', activeChatId: null });
+    window.handleProjectHomeClick = (projectId) => setState({ activeProject: projectId, activeView: 'agents', activeChatId: null });
+    window.handleAgentClick = (agentId) => {
+        const newHistoryId = `hist-${Date.now()}`;
+        const agentName = agentsData.find(a => a.id === agentId).name;
+        historyData.unshift({ id: newHistoryId, title: `与“${agentName}”的新对话`, agentId: agentId, projectId: state.activeProject, date: new Date().toISOString().split('T')[0] });
+        chatData[newHistoryId] = [{sender: 'ai', text: `你好，我是${agentName}，使用 ${state.activeModel} 模型为您服务。有什么可以帮助你？`}];
+        setState({ activeView: 'chat', activeChatId: newHistoryId });
+    };
+    window.handleNavClick = (view) => setState({ activeView: view, activeKbId: null, activeChatId: null });
+    window.handleKbClick = (kbId) => setState({ activeView: 'kb-detail', activeKbId: kbId });
+    window.handleHistoryClick = (historyId) => {
+        const historyItem = historyData.find(h => h.id === historyId);
+        setState({ activeView: 'chat', activeProject: historyItem.projectId, activeChatId: historyId });
+    };
+    window.handleSendMessage = function() {
+        const input = document.getElementById('message-input');
+        const text = input.value.trim();
+        if (!text || !state.activeChatId) return;
+        chatData[state.activeChatId].push({ sender: 'user', text });
+        input.value = ''; input.style.height = 'auto';
+        setState({ isAiTyping: true });
+        setTimeout(() => {
+            chatData[state.activeChatId].push({ sender: 'ai', text: `[${state.activeModel} 模型回复] 这是一个关于“${text}”的模拟回复。` });
+            setState({ isAiTyping: false });
+        }, 1500);
+    }
+    window.handleAddProject = function() {
+        const projectName = prompt("请输入新项目的名称：", `新研究项目 ${projectsData.length + 1}`);
+        if(projectName && projectName.trim()) {
+            const newProject = { id: `proj-${Date.now()}`, name: projectName.trim(), description: '新项目的简要描述。' };
+            projectsData.push(newProject);
+            setState({ activeProject: newProject.id, activeView: 'agents' });
+        }
+    }
+    window.handleEditProject = function(projectId) {
+        const project = projectsData.find(p => p.id === projectId);
+        if(!project) return;
+        state.editingProjectId = projectId;
+        const modal = dom.projectEditModal;
+        modal.title.textContent = `编辑项目: ${project.name}`;
+        modal.textarea.value = project.description;
+        modal.modal.classList.remove('hidden');
+    }
+    window.handleSaveProject = function() {
+        const project = projectsData.find(p => p.id === state.editingProjectId);
+        if(project) {
+            project.description = dom.projectEditModal.textarea.value;
+        }
+        dom.projectEditModal.modal.classList.add('hidden');
+        state.editingProjectId = null;
+        render();
+    }
+     window.handleCancelEditProject = function() {
+        dom.projectEditModal.modal.classList.add('hidden');
+        state.editingProjectId = null;
+    }
+    window.handlePinMessage = function(chatId, messageIndex) {
+        const project = projectsData.find(p => p.id === state.activeProject);
+        if (!project) { alert("错误：必须在项目中才能固定信息！"); return; }
+        const messageText = chatData[chatId][messageIndex].text;
+        const confirmation = confirm(`您确定要将以下内容追加到项目背景中吗？\n\n"${messageText.substring(0, 100)}..."`);
+        if(confirmation) {
+            project.description += `\n\n--- 来自对话的补充 ---\n${messageText}`;
+            alert("已成功追加到项目背景！");
+        }
+    }
+    window.handleModelChange = function(modelName) {
+        setState({ activeModel: modelName });
+    }
+
+    // --- MODAL LOGIC ---
+    function setupModal() {
+        dom.kbModalList.innerHTML = knowledgeBaseData.map(kb => `<div onclick="handleKbSelect('${kb.name}')" class="p-2 rounded-md hover:bg-gray-100 cursor-pointer">${kb.name}</div>`).join('');
+        dom.kbModalCancel.onclick = () => dom.kbModal.classList.add('hidden');
+        dom.projectEditModal.save.onclick = handleSaveProject;
+        dom.projectEditModal.cancel.onclick = handleCancelEditProject;
+    }
+    window.handleKbSelect = (kbName) => {
+        const input = document.getElementById('message-input');
+        input.value += ` @${kbName} `;
+        dom.kbModal.classList.add('hidden');
+        input.focus();
+    };
+
+    // --- INITIALIZATION ---
+    dom.navAgents.onclick = (e) => { e.preventDefault(); handleNavClick('agents'); };
+    dom.navHistory.onclick = (e) => { e.preventDefault(); handleNavClick('history'); };
+    dom.navKb.onclick = (e) => { e.preventDefault(); handleNavClick('kb'); };
+    dom.navQuickstart.onclick = (e) => { e.preventDefault(); handleNavClick('quickstart'); };
+    dom.navHelp.onclick = (e) => { e.preventDefault(); handleNavClick('help'); };
+    dom.addProjectBtn.onclick = handleAddProject;
+
+    // Make handlers globally accessible for inline onclicks
+    window.handleProjectClick = handleProjectClick;
+    window.handleProjectHomeClick = handleProjectHomeClick;
+    window.handleAgentClick = handleAgentClick;
+    window.handleNavClick = handleNavClick;
+    window.handleKbClick = handleKbClick;
+    window.handleHistoryClick = handleHistoryClick;
+    window.handleSendMessage = handleSendMessage;
+    window.handleAddProject = handleAddProject;
+    window.handleEditProject = handleEditProject;
+    window.handlePinMessage = handlePinMessage;
+    window.handleModelChange = handleModelChange;
+    window.handleKbSelect = handleKbSelect;
+
+    setupModal();
+    render();
+});
+</script>
+</body>
+</html>
diff --git a/优化方案总结.md b/优化方案总结.md
new file mode 100644
index 00000000..4f466bc7
--- /dev/null
+++ b/优化方案总结.md
@@ -0,0 +1,416 @@
+# AI科研助手 - 优化方案总结
+
+## 📋 需求澄清与方案调整
+
+### 🔄 重要需求变更：知识库规模
+
+**原PRD描述：**
+> "后期考虑，增加基于大规模（1000篇以内）文献的读取、识别、内容提取的工作"
+
+**实际需求（已明确）：**
+- ✅ 每个用户最多创建 **3个知识库**
+- ✅ 每个知识库最多上传 **50个文件**
+- ✅ 主要格式：**PDF、DOCX**
+- ✅ 单用户最大文档量：**150个文件**
+
+**影响：**
+- 🎉 技术难度从 ⭐⭐⭐⭐⭐ 降至 ⭐⭐⭐
+- 🎉 **Dify完全满足需求**，无需自建RAG系统
+- 🎉 开发成本进一步降低
+- 🎉 性能优化需求降低
+
+---
+
+## 📋 您提出的问题与解决方案
+
+### 问题1：聊天功能如何实现？
+
+**您的担忧：** 不用LobeChat整体，如何保证聊天功能稳定？
+
+**我的方案：** ✅ **参考LobeChat开源实现，复用核心聊天组件**
+
+```
+策略：
+├── ❌ 不采用：LobeChat整体（缺少项目管理、知识库功能）
+├── ❌ 不采用：Dify + LobeChat组合（集成复杂，定制成本高）
+├── ✅ 采用：提取LobeChat的聊天UI组件到我们的React项目
+└── ✅ 采用：参考其流式输出、Markdown渲染的实现逻辑
+```
+
+**具体实施：**
+1. 克隆LobeChat源码（MIT开源许可，可自由使用）
+2. 提取核心组件：ChatMessage、ChatInput、StreamRenderer、MarkdownContent
+3. 移植到我们的React+Vite项目中
+4. 自研业务逻辑：项目管理、智能体编排、知识库集成
+
+**优势：**
+- 聊天体验有保障（LobeChat已被4万+用户验证）
+- 节省开发时间（9.5天 → 见详细方案）
+- 保持架构灵活性（不被整体框架绑定）
+
+---
+
+### 问题2：向量数据库还需要考虑吗？
+
+**回答：** ❌ **完全不需要考虑**
+
+**原因：**
+- Dify内置了Qdrant向量数据库
+- 文档解析、向量化、检索全由Dify处理
+- 我们只需调用Dify的REST API即可
+
+**实际需求下更加确定：**
+```
+知识库规模：
+- 3个知识库/用户
+- 50个文件/知识库
+- 150个文件/用户最大
+
+Dify的能力：
+- 单个知识库支持上万个文档片段
+- 我们只需150个文件，远低于上限
+- Dify内置Qdrant完全够用！✅
+```
+
+**我们需要做的：**
+```javascript
+// 只需调用Dify API
+const results = await difyClient.queryKnowledgeBase({
+  datasetId: 'kb-xxx',
+  query: '骨质疏松的治疗方案',
+  topK: 5
+});
+
+// Dify自动处理：
+// 1. 向量检索（Qdrant）
+// 2. 混合检索（关键词+语义）
+// 3. 重排序（Reranking）
+// 4. 返回结果
+```
+
+**数据库设计（业务层）：**
+```sql
+-- 我们只需要管理知识库的元数据
+CREATE TABLE knowledge_bases (
+  id VARCHAR(50) PRIMARY KEY,
+  user_id VARCHAR(50) NOT NULL,
+  name VARCHAR(100) NOT NULL,
+  dify_dataset_id VARCHAR(100) NOT NULL,  -- Dify知识库ID
+  file_count INT DEFAULT 0,
+  -- 限制：每个用户最多3个
+  CONSTRAINT check_kb_limit CHECK (
+    (SELECT COUNT(*) FROM knowledge_bases WHERE user_id = user_id) <= 3
+  )
+);
+
+-- 文档表
+CREATE TABLE documents (
+  id VARCHAR(50) PRIMARY KEY,
+  kb_id VARCHAR(50) NOT NULL,
+  filename VARCHAR(255) NOT NULL,
+  file_size_bytes BIGINT NOT NULL,
+  status VARCHAR(20) DEFAULT 'processing',  -- processing, completed, failed
+  dify_document_id VARCHAR(100) NOT NULL,
+  -- 限制：每个知识库最多50个
+  CONSTRAINT check_doc_limit CHECK (
+    (SELECT COUNT(*) FROM documents WHERE kb_id = kb_id) <= 50
+  )
+);
+```
+
+---
+
+### 问题3：删除运营端功能后的方案
+
+**已删除功能：** ✅ 降低开发成本
+
+| 功能 | 状态 | 替代方案 |
+|------|------|---------|
+| 模型管理 | ❌ 删除 | 配置文件：`config/models.yaml` |
+| 智能体管理 | ❌ 删除 | 配置文件：`config/agents.yaml` |
+| 智能体配置 | ❌ 删除 | Prompt文件：`prompts/*.txt` |
+| Prompt版本管理 | ❌ 删除 | Git版本控制 |
+| 用户管理 | ✅ 保留 | 简化版（列表、禁用、查看） |
+| 数据统计 | ✅ 保留 | 简化版（基础仪表盘） |
+| 对话查看 | ✅ 保留 | 仅管理员可查看 |
+
+**配置文件示例：**
+
+```yaml
+# config/agents.yaml
+agents:
+  - id: agent-picos
+    name: PICOS构建
+    system_prompt_file: prompts/picos_system.txt
+    models:
+      deepseek-v3:
+        temperature: 0.3
+        max_tokens: 2500
+    rag_enabled: true
+    status: active
+```
+
+**优势：**
+- 开发时间节省：约3周
+- 开发成本降低：¥77,000 → ¥49,300（节省36%）
+- 维护更简单：直接修改配置文件，无需后台界面
+- 版本控制：所有配置由Git管理
+
+---
+
+### 问题4：大模型优先级
+
+**您的要求：** 优先DeepSeek-V3和Qwen3
+
+**已更新方案：** ✅
+
+**模型配置：**
+```yaml
+# config/models.yaml
+models:
+  primary:
+    - name: deepseek-v3
+      provider: deepseek
+      api_key: ${DEEPSEEK_API_KEY}
+      base_url: https://api.deepseek.com/v1
+      pricing:
+        input: 1    # ¥1/百万tokens
+        output: 2   # ¥2/百万tokens
+      features:
+        - reasoning  # 推理能力强
+        - long_context  # 支持128k上下文
+      
+  secondary:
+    - name: qwen3-72b
+      provider: aliyun
+      api_key: ${DASHSCOPE_API_KEY}
+      base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1
+      pricing:
+        input: 4    # ¥4/百万tokens
+        output: 4
+      features:
+        - chinese  # 中文理解好
+        - stable   # 国内稳定
+      
+  optional:
+    - name: gemini-2.0-flash
+      provider: google
+      api_key: ${GEMINI_API_KEY}
+      # 可选，国际用户使用
+```
+
+**成本对比（1000用户/月）：**
+
+| 模型 | 月度成本 | 年度成本 | 性价比 |
+|------|---------|---------|--------|
+| **DeepSeek-V3** ⭐ | **¥150** | **¥1,800** | **最高** |
+| Qwen3-72B | ¥600 | ¥7,200 | 高 |
+| Gemini Pro | ¥300 | ¥3,600 | 中 |
+| GPT-4 | ¥2,500 | ¥30,000 | 低 |
+
+**建议：**
+- 90%的请求使用DeepSeek-V3（极具性价比）
+- 10%的请求使用Qwen3（需要更强中文理解时）
+- 年度可节省LLM成本：¥1,200-1,500
+
+---
+
+## 🎯 最终优化方案总结
+
+### 核心架构
+
+```
+┌─────────────────────────────────────────┐
+│    自定义前端（React + Vite）            │
+│  - 项目管理（自研）                      │
+│  - 智能体选择（自研）                    │
+│  - 聊天界面（参考LobeChat）⭐            │
+│  - 知识库管理（自研）                    │
+└─────────────────────────────────────────┘
+                    ↓ REST API
+┌─────────────────────────────────────────┐
+│      业务层 (Node.js/TypeScript)        │
+│  - 智能体路由（配置化）⭐                │
+│  - 上下文组装                            │
+│  - 用户认证                              │
+│  - 简化运营后台⭐                        │
+└─────────────────────────────────────────┘
+          ↓                    ↓
+┌──────────────────┐  ┌─────────────────┐
+│   Dify (RAG)     │  │  LLM API        │
+│  - 知识库        │  │  - DeepSeek-V3⭐│
+│  - 文档解析      │  │  - Qwen3 ⭐     │
+│  - Qdrant(内置)⭐│  │  - Gemini(可选) │
+└──────────────────┘  └─────────────────┘
+```
+
+### 技术栈
+
+**前端：**
+- React 18 + TypeScript + Vite
+- TailwindCSS + HeadlessUI
+- Zustand（状态管理）
+- **LobeChat聊天组件（复用）** ⭐
+
+**后端：**
+- Node.js + Fastify + TypeScript
+- Prisma（ORM）+ PostgreSQL
+- Redis（缓存）
+
+**RAG：**
+- Dify（Docker部署，内置Qdrant）⭐
+
+**LLM：**
+- DeepSeek-V3（主力）⭐
+- Qwen3-72B（备用）⭐
+
+**配置管理：**
+- agents.yaml（智能体配置）⭐
+- models.yaml（模型配置）⭐
+- prompts/*.txt（Prompt文件）⭐
+
+### 开发计划
+
+| 阶段 | 内容 | 时间 |
+|------|------|------|
+| 阶段1 | 基础搭建 + 复用LobeChat组件 | 1.5周 |
+| 阶段2 | 核心功能（12个智能体） | 3.5周 |
+| 阶段3 | 高级功能（RAG、文档生成） | 2周 |
+| 阶段4 | 简化运营后台 | 1周 |
+| 阶段5 | 测试优化 | 2周 |
+| **总计** | **10周（2.5个月）** | ⭐ |
+
+### 成本估算
+
+**开发成本（知识库需求明确后）：**
+- 人力：4人月 × ¥12k = ¥48,000
+- 服务器（开发）：¥1,250
+- LLM API（测试）：¥50（DeepSeek-V3极便宜）
+- **总计：¥49,300** ⭐
+
+**月度运营成本（1000用户）：**
+- 基础设施：¥1,200
+- LLM API：¥180（主要用DeepSeek-V3）
+- 对象存储（知识库文件）：¥140（750GB存储 + 流量）⭐
+- 人力（运维）：¥15,000
+- **总计：¥16,520/月**
+
+**成本节省：**
+- vs 原方案（大规模文献）：节省约 ¥500/月
+- vs 纯手写：节省 ¥30,700+（38%+）
+
+**知识库成本明细：**
+```
+单用户：150个文件 × 5MB = 750MB
+1000用户：750GB总存储
+
+对象存储（阿里云OSS）：
+- 存储费：750GB × ¥0.12/GB = ¥90/月
+- 流量费：100GB × ¥0.5/GB = ¥50/月
+- 总计：¥140/月
+
+注：比原估算的"大规模文献处理"节省60%成本
+```
+
+---
+
+## ✅ 优势总结
+
+### 1. 聊天功能有保障
+- ✅ 参考LobeChat成熟实现
+- ✅ 流式输出、Markdown渲染开箱即用
+- ✅ 节省9.5天开发时间
+
+### 2. 向量数据库无需关心（知识库需求明确后更加确定）
+- ✅ Dify内置Qdrant，自动处理
+- ✅ 只需调用API，降低技术难度
+- ✅ 150个文件/用户，远低于Dify上限
+- ✅ 无需考虑性能优化
+
+### 3. 开发成本大幅降低
+- ✅ 删除复杂后台功能，节省3周
+- ✅ 配置文件管理，易于维护
+- ✅ 总成本：¥49,300（vs ¥77,000）
+
+### 4. LLM成本最优
+- ✅ DeepSeek-V3：¥1/百万tokens
+- ✅ 月度LLM成本：¥180（vs GPT-4的¥2,500）
+- ✅ 年度节省：¥27,840
+
+### 5. 开发周期短
+- ✅ 2.5个月可上线MVP
+- ✅ 复用成熟组件，降低风险
+
+---
+
+## 📝 下一步行动
+
+### 立即可做：
+
+**1. 确认技术方案** ✅
+- 是否采用优化后的混合架构？
+- 是否同意删除后台管理功能？
+
+**2. 准备环境**
+```bash
+# 申请LLM API Key
+- DeepSeek API Key (https://platform.deepseek.com)
+- 阿里云DashScope Key (https://dashscope.aliyun.com)
+
+# 准备服务器
+- 云服务器 4核8G（开发环境）
+- PostgreSQL 数据库
+- Redis 缓存
+
+# 准备代码仓库
+- GitHub/GitLab 仓库
+```
+
+**3. 组建团队**
+- 1名全栈开发（Node.js + React）
+- 1名前端开发（React + TailwindCSS）
+- 预计：2.5个月完成
+
+**4. 启动开发**
+
+**第1周：**
+- [ ] 搭建前后端框架
+- [ ] 部署Dify（Docker）
+- [ ] 克隆LobeChat，提取聊天组件
+
+**第2-4周：**
+- [ ] 实现3个核心智能体
+- [ ] 集成DeepSeek-V3
+- [ ] 完成基础对话功能
+
+**第5-7周：**
+- [ ] 完善12个智能体
+- [ ] 集成Dify RAG
+- [ ] 项目管理功能
+
+**第8-10周：**
+- [ ] 简化运营后台
+- [ ] 测试优化
+- [ ] 上线MVP
+
+---
+
+## 🎉 总结
+
+**优化后的方案：**
+- ✅ 聊天功能：参考LobeChat，稳定可靠
+- ✅ 向量数据库：Dify内置，无需关心
+- ✅ 运营后台：配置化，大幅简化
+- ✅ 大模型：DeepSeek-V3优先，成本最优
+- ✅ 开发周期：2.5个月
+- ✅ 开发成本：¥49,300
+- ✅ 月度成本：¥16,400（1000用户）
+
+**这是最适合您项目的技术方案！** 🚀
+
+---
+
+**文档版本：v2.0（优化版）**  
+**更新时间：2025-10-10**  
+**作者：AI技术顾问**
+
diff --git a/对话系统实现方案对比.md b/对话系统实现方案对比.md
new file mode 100644
index 00000000..ca2d8d13
--- /dev/null
+++ b/对话系统实现方案对比.md
@@ -0,0 +1,857 @@
+# 对话系统实现方案详细对比
+
+## 🎯 核心问题
+
+**如果不使用LobeChat整体框架，基于大模型的对话聊天该怎么实现？**
+
+让我为您详细对比3种方案：
+
+---
+
+## 方案A：使用Dify的对话功能
+
+### Dify的对话能力
+
+Dify确实提供了完整的对话功能，包括：
+- ✅ LLM对话管理
+- ✅ 流式输出
+- ✅ 对话历史管理
+- ✅ RAG知识库集成
+- ✅ 提供WebApp界面
+
+### 架构图
+
+```
+用户浏览器
+    ↓
+Dify自带的WebApp界面
+    ↓
+Dify后端（对话+RAG）
+    ↓
+LLM API (DeepSeek/Qwen)
+```
+
+### 实现方式
+
+**方式1：直接使用Dify的WebApp**
+```bash
+# 部署Dify后，直接访问其Web界面
+docker-compose up -d
+# 访问 http://localhost:3000
+# 创建12个应用（对应12个智能体）
+```
+
+**方式2：通过Dify API集成**
+```javascript
+// 调用Dify的对话API
+const response = await fetch('https://api.dify.ai/v1/chat-messages', {
+  method: 'POST',
+  headers: {
+    'Authorization': `Bearer ${DIFY_API_KEY}`,
+    'Content-Type': 'application/json'
+  },
+  body: JSON.stringify({
+    inputs: {},
+    query: "请帮我构建PICOS",
+    response_mode: "streaming",  // 流式输出
+    conversation_id: "conv-xxx",  // 对话ID
+    user: "user-123"
+  })
+});
+
+// 接收流式响应
+const reader = response.body.getReader();
+while (true) {
+  const { done, value } = await reader.read();
+  if (done) break;
+  // 处理流式数据
+}
+```
+
+### 优点 ✅
+
+1. **开发成本极低**
+   - 不需要自己实现对话逻辑
+   - 不需要自己实现流式输出
+   - 不需要自己管理对话历史
+   - RAG功能开箱即用
+
+2. **功能完整**
+   - 对话管理
+   - Prompt管理
+   - 流式输出
+   - 知识库集成
+   - 文件上传
+
+3. **快速上线**
+   - 1-2周即可搭建MVP
+   - 无需深入理解LLM API细节
+
+### 缺点 ❌
+
+1. **12个智能体管理复杂**
+   ```
+   问题：需要在Dify中创建12个独立的应用（App）
+   
+   Dify界面：
+   ├── 应用1: 选题评价
+   ├── 应用2: PICOS构建
+   ├── 应用3: 论文润色
+   ├── ... (共12个)
+   └── 应用12: 期刊稿约评审
+   
+   影响：
+   - 用户需要在12个应用间切换（体验差）
+   - 无法统一管理对话历史
+   - 无法共享项目上下文
+   ```
+
+2. **项目管理功能缺失**
+   ```
+   我们的需求：
+   - 用户创建"项目/课题"
+   - 在项目内使用多个智能体
+   - 项目背景信息自动注入
+   - 对话可"固定"到项目背景
+   
+   Dify的能力：
+   - ❌ 没有"项目"概念
+   - ❌ 无法跨应用共享上下文
+   - ❌ 每个对话是独立的
+   ```
+
+3. **前端定制困难**
+   ```
+   我们的原型图：
+   - 左侧：项目列表 + 智能体列表
+   - 中间：智能体卡片选择
+   - 右侧：对话界面
+   
+   Dify的界面：
+   - 固定的单应用界面
+   - 定制需要修改Dify源码（复杂）
+   ```
+
+4. **业务逻辑受限**
+   ```
+   我们的特殊需求：
+   - 全局快速问答 vs 项目内深度研究
+   - 动态背景信息管理（固定功能）
+   - 对话溯源（引用知识库）
+   - 多模型即时切换
+   
+   Dify的支持：
+   - 🟡 部分支持，但需要复杂配置
+   - 🟡 或需要修改源码
+   ```
+
+### 适用场景 ✅
+
+**适合：** 如果您的需求是：
+- 简单的知识库问答
+- 单一的对话场景
+- 快速验证想法（MVP）
+
+**不适合：** 我们的项目
+- ❌ 12个智能体需要统一管理
+- ❌ 项目管理是核心功能
+- ❌ 需要高度定制的UI
+
+---
+
+## 方案B：参考LobeChat + 自研后端（推荐 ⭐）
+
+### 核心思路
+
+```
+前端：参考LobeChat的UI组件（不用整体框架）
+后端：自己实现对话逻辑（调用LLM API）
+RAG：使用Dify（专注知识库检索）
+```
+
+### 架构图
+
+```
+┌─────────────────────────────────────────┐
+│    前端（React + Vite）                  │
+│  ┌──────────────────────────────────┐   │
+│  │ 聊天UI（参考LobeChat实现）        │   │
+│  │ - ChatMessage 组件               │   │
+│  │ - ChatInput 组件                 │   │
+│  │ - StreamRenderer 组件            │   │
+│  │ - MarkdownContent 组件           │   │
+│  └──────────────────────────────────┘   │
+│  ┌──────────────────────────────────┐   │
+│  │ 业务界面（自己实现）              │   │
+│  │ - 项目管理                       │   │
+│  │ - 智能体选择                     │   │
+│  │ - 历史记录                       │   │
+│  └──────────────────────────────────┘   │
+└─────────────────────────────────────────┘
+                    ↓ REST API
+┌─────────────────────────────────────────┐
+│    后端（Node.js + TypeScript）         │
+│  ┌──────────────────────────────────┐   │
+│  │ 对话服务（自己实现）              │   │
+│  │ - 接收用户消息                   │   │
+│  │ - 组装上下文（项目背景+历史）     │   │
+│  │ - 调用LLM API                    │   │
+│  │ - 流式返回结果                   │   │
+│  └──────────────────────────────────┘   │
+│  ┌──────────────────────────────────┐   │
+│  │ 业务服务（自己实现）              │   │
+│  │ - 项目管理                       │   │
+│  │ - 智能体路由                     │   │
+│  │ - 权限控制                       │   │
+│  └──────────────────────────────────┘   │
+└─────────────────────────────────────────┘
+          ↓                    ↓
+┌──────────────────┐  ┌─────────────────┐
+│   Dify (RAG)     │  │  LLM API        │
+│  - 知识库检索     │  │  - DeepSeek-V3  │
+│  （仅RAG）        │  │  - Qwen3        │
+└──────────────────┘  └─────────────────┘
+```
+
+### 详细实现
+
+#### 1. 前端聊天UI（参考LobeChat）
+
+**提取LobeChat的核心组件：**
+
+```tsx
+// src/components/chat/ChatMessage.tsx
+// 从LobeChat移植，做少量修改
+
+import React from 'react';
+import ReactMarkdown from 'react-markdown';
+import { Prism as SyntaxHighlighter } from 'react-syntax-highlighter';
+
+interface Message {
+  id: string;
+  role: 'user' | 'assistant';
+  content: string;
+  timestamp: number;
+}
+
+export function ChatMessage({ message, onCopy, onPin }: Props) {
+  const isUser = message.role === 'user';
+  
+  return (
+    <div className={`flex gap-3 ${isUser ? 'flex-row-reverse' : ''}`}>
+      {/* 头像 */}
+      <Avatar type={isUser ? 'user' : 'ai'} />
+      
+      {/* 消息内容 */}
+      <div className={`flex-1 ${isUser ? 'items-end' : 'items-start'}`}>
+        <div className={`
+          max-w-3xl p-4 rounded-lg
+          ${isUser ? 'bg-blue-600 text-white' : 'bg-white border'}
+        `}>
+          {isUser ? (
+            <p className="whitespace-pre-wrap">{message.content}</p>
+          ) : (
+            <ReactMarkdown
+              components={{
+                code({ node, inline, className, children, ...props }) {
+                  const match = /language-(\w+)/.exec(className || '');
+                  return !inline && match ? (
+                    <SyntaxHighlighter
+                      language={match[1]}
+                      PreTag="div"
+                      {...props}
+                    >
+                      {String(children).replace(/\n$/, '')}
+                    </SyntaxHighlighter>
+                  ) : (
+                    <code className={className} {...props}>
+                      {children}
+                    </code>
+                  );
+                }
+              }}
+            >
+              {message.content}
+            </ReactMarkdown>
+          )}
+        </div>
+        
+        {/* 操作按钮 */}
+        {!isUser && (
+          <div className="flex gap-2 mt-2">
+            <button onClick={onCopy}>复制</button>
+            <button onClick={onPin}>固定到项目</button>
+            <button>重新生成</button>
+          </div>
+        )}
+      </div>
+    </div>
+  );
+}
+```
+
+```tsx
+// src/components/chat/ChatInput.tsx
+// 从LobeChat移植
+
+export function ChatInput({ onSend, onUpload, onKbSelect }: Props) {
+  const [message, setMessage] = useState('');
+  
+  const handleSend = () => {
+    if (!message.trim()) return;
+    onSend(message);
+    setMessage('');
+  };
+  
+  return (
+    <div className="border rounded-lg p-2 bg-white">
+      <textarea
+        value={message}
+        onChange={(e) => setMessage(e.target.value)}
+        onKeyDown={(e) => {
+          if (e.key === 'Enter' && !e.shiftKey) {
+            e.preventDefault();
+            handleSend();
+          }
+        }}
+        placeholder="输入您的问题..."
+        className="w-full resize-none"
+        rows={3}
+      />
+      
+      <div className="flex justify-between items-center mt-2">
+        <div className="flex gap-2">
+          <button onClick={onUpload}>📎 上传文件</button>
+          <button onClick={onKbSelect}>@ 引用知识库</button>
+        </div>
+        
+        <button 
+          onClick={handleSend}
+          className="px-4 py-2 bg-blue-600 text-white rounded-lg"
+        >
+          发送
+        </button>
+      </div>
+    </div>
+  );
+}
+```
+
+#### 2. 后端对话逻辑（自己实现）
+
+**核心代码：**
+
+```typescript
+// backend/src/services/chat.service.ts
+
+import { agentConfig } from '../config/agent-loader';
+import { LLMFactory } from '../adapters/llm-factory';
+import { difyClient } from '../clients/dify';
+
+export class ChatService {
+  
+  /**
+   * 处理对话请求（流式输出）
+   */
+  async handleChatStream(req: Request, res: Response) {
+    const { 
+      message, 
+      projectId, 
+      agentId, 
+      conversationId,
+      modelName = 'deepseek-v3'
+    } = req.body;
+    
+    // 1. 获取智能体配置
+    const agent = agentConfig.getAgent(agentId);
+    if (!agent) {
+      return res.status(404).json({ error: 'Agent not found' });
+    }
+    
+    // 2. 组装上下文
+    const context = await this.buildContext({
+      projectId,
+      agentId,
+      conversationId,
+      message,
+      agent
+    });
+    
+    // 3. 设置流式响应头
+    res.setHeader('Content-Type', 'text/event-stream');
+    res.setHeader('Cache-Control', 'no-cache');
+    res.setHeader('Connection', 'keep-alive');
+    
+    try {
+      // 4. 调用LLM（流式）
+      const llm = LLMFactory.create(modelName);
+      const stream = await llm.chatStream({
+        messages: context,
+        temperature: agent.models[modelName]?.temperature || 0.7,
+        max_tokens: agent.models[modelName]?.max_tokens || 2000
+      });
+      
+      // 5. 转发流式数据
+      let fullResponse = '';
+      for await (const chunk of stream) {
+        fullResponse += chunk;
+        res.write(`data: ${JSON.stringify({ 
+          type: 'token', 
+          content: chunk 
+        })}\n\n`);
+      }
+      
+      // 6. 保存对话记录
+      await this.saveMessage({
+        conversationId,
+        projectId,
+        agentId,
+        userMessage: message,
+        aiMessage: fullResponse
+      });
+      
+      // 7. 结束流
+      res.write(`data: ${JSON.stringify({ type: 'done' })}\n\n`);
+      res.end();
+      
+    } catch (error) {
+      res.write(`data: ${JSON.stringify({ 
+        type: 'error', 
+        message: error.message 
+      })}\n\n`);
+      res.end();
+    }
+  }
+  
+  /**
+   * 组装对话上下文
+   */
+  private async buildContext(params: BuildContextParams) {
+    const { projectId, agentId, conversationId, message, agent } = params;
+    
+    const messages = [];
+    
+    // 1. 项目背景（如果有）
+    if (projectId) {
+      const project = await db.projects.findOne({ id: projectId });
+      messages.push({
+        role: 'system',
+        content: `# 项目背景\n${project.description}`
+      });
+    }
+    
+    // 2. 智能体系统提示词
+    const systemPrompt = agentConfig.getPrompt(agent.system_prompt_file);
+    messages.push({
+      role: 'system',
+      content: systemPrompt
+    });
+    
+    // 3. 历史对话（最近10轮）
+    const history = await db.messages.find({
+      conversation_id: conversationId
+    }).limit(20).sort({ created_at: -1 });
+    
+    for (const msg of history.reverse()) {
+      messages.push(
+        { role: 'user', content: msg.user_message },
+        { role: 'assistant', content: msg.ai_message }
+      );
+    }
+    
+    // 4. 知识库检索（如果需要）
+    if (agent.rag_enabled && message.includes('@')) {
+      const kbName = this.extractKbReference(message);
+      if (kbName) {
+        const ragResults = await difyClient.queryKnowledgeBase({
+          datasetId: this.getKbId(kbName),
+          query: message,
+          topK: 5
+        });
+        
+        messages.push({
+          role: 'system',
+          content: `# 相关知识库内容\n${
+            ragResults.map(r => `[${r.metadata.filename}]\n${r.content}`).join('\n\n')
+          }`
+        });
+      }
+    }
+    
+    // 5. 当前用户问题
+    messages.push({
+      role: 'user',
+      content: message
+    });
+    
+    return messages;
+  }
+  
+  /**
+   * 保存对话记录
+   */
+  private async saveMessage(params: SaveMessageParams) {
+    await db.messages.create({
+      conversation_id: params.conversationId,
+      project_id: params.projectId,
+      agent_id: params.agentId,
+      user_message: params.userMessage,
+      ai_message: params.aiMessage,
+      created_at: new Date()
+    });
+  }
+}
+```
+
+#### 3. LLM Adapter（统一接口）
+
+```typescript
+// backend/src/adapters/llm-factory.ts
+
+// DeepSeek Adapter
+export class DeepSeekAdapter {
+  constructor(private apiKey: string) {}
+  
+  async chatStream(params: ChatParams): AsyncGenerator<string> {
+    const response = await fetch('https://api.deepseek.com/v1/chat/completions', {
+      method: 'POST',
+      headers: {
+        'Authorization': `Bearer ${this.apiKey}`,
+        'Content-Type': 'application/json'
+      },
+      body: JSON.stringify({
+        model: 'deepseek-chat',
+        messages: params.messages,
+        temperature: params.temperature,
+        max_tokens: params.max_tokens,
+        stream: true
+      })
+    });
+    
+    const reader = response.body.getReader();
+    const decoder = new TextDecoder();
+    
+    while (true) {
+      const { done, value } = await reader.read();
+      if (done) break;
+      
+      const chunk = decoder.decode(value);
+      const lines = chunk.split('\n').filter(line => line.trim());
+      
+      for (const line of lines) {
+        if (line.startsWith('data: ')) {
+          const data = line.slice(6);
+          if (data === '[DONE]') continue;
+          
+          try {
+            const json = JSON.parse(data);
+            const content = json.choices[0]?.delta?.content;
+            if (content) {
+              yield content;
+            }
+          } catch (e) {
+            // 忽略解析错误
+          }
+        }
+      }
+    }
+  }
+}
+
+// Qwen Adapter
+export class QwenAdapter {
+  constructor(private apiKey: string) {}
+  
+  async chatStream(params: ChatParams): AsyncGenerator<string> {
+    // 类似实现，调用阿里云DashScope API
+    // ...
+  }
+}
+
+// 工厂
+export class LLMFactory {
+  static create(modelName: string) {
+    switch (modelName) {
+      case 'deepseek-v3':
+        return new DeepSeekAdapter(process.env.DEEPSEEK_API_KEY);
+      case 'qwen3-72b':
+        return new QwenAdapter(process.env.DASHSCOPE_API_KEY);
+      default:
+        throw new Error(`Unsupported model: ${modelName}`);
+    }
+  }
+}
+```
+
+#### 4. 前端调用（流式接收）
+
+```typescript
+// frontend/src/services/chat.ts
+
+export async function sendMessage(params: SendMessageParams) {
+  const { message, projectId, agentId, conversationId, onToken, onDone } = params;
+  
+  const response = await fetch('/api/chat/stream', {
+    method: 'POST',
+    headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
+    body: JSON.stringify({
+      message,
+      project_id: projectId,
+      agent_id: agentId,
+      conversation_id: conversationId,
+      model_name: 'deepseek-v3'
+    })
+  });
+  
+  const reader = response.body.getReader();
+  const decoder = new TextDecoder();
+  
+  while (true) {
+    const { done, value } = await reader.read();
+    if (done) break;
+    
+    const chunk = decoder.decode(value);
+    const lines = chunk.split('\n');
+    
+    for (const line of lines) {
+      if (line.startsWith('data: ')) {
+        const data = JSON.parse(line.slice(6));
+        
+        if (data.type === 'token') {
+          onToken(data.content);  // 实时显示
+        } else if (data.type === 'done') {
+          onDone();
+        } else if (data.type === 'error') {
+          throw new Error(data.message);
+        }
+      }
+    }
+  }
+}
+
+// React组件中使用
+function ChatView() {
+  const [messages, setMessages] = useState([]);
+  const [currentResponse, setCurrentResponse] = useState('');
+  
+  const handleSend = async (message: string) => {
+    // 添加用户消息
+    setMessages(prev => [...prev, { role: 'user', content: message }]);
+    
+    // 添加空的AI消息（准备接收流式内容）
+    const aiMessageId = Date.now();
+    setMessages(prev => [...prev, { 
+      id: aiMessageId,
+      role: 'assistant', 
+      content: '' 
+    }]);
+    
+    // 发送请求
+    await sendMessage({
+      message,
+      projectId: currentProject.id,
+      agentId: currentAgent.id,
+      conversationId: currentConversation.id,
+      
+      // 接收每个token
+      onToken: (token) => {
+        setMessages(prev => prev.map(msg => 
+          msg.id === aiMessageId 
+            ? { ...msg, content: msg.content + token }
+            : msg
+        ));
+      },
+      
+      // 完成
+      onDone: () => {
+        console.log('Stream completed');
+      }
+    });
+  };
+  
+  return (
+    <div className="chat-container">
+      <div className="messages">
+        {messages.map(msg => (
+          <ChatMessage key={msg.id} message={msg} />
+        ))}
+      </div>
+      <ChatInput onSend={handleSend} />
+    </div>
+  );
+}
+```
+
+### 优点 ✅
+
+1. **完全可控**
+   - ✅ 业务逻辑完全自主
+   - ✅ UI 100%匹配原型图
+   - ✅ 可以实现任何定制需求
+
+2. **功能完整**
+   - ✅ 项目管理（核心功能）
+   - ✅ 12个智能体统一管理
+   - ✅ 上下文动态管理
+   - ✅ 对话固定到项目背景
+
+3. **聊天体验好**
+   - ✅ 参考LobeChat的成熟实现
+   - ✅ 流式输出流畅
+   - ✅ Markdown渲染完美
+
+4. **成本可控**
+   - ✅ 只需实现业务逻辑
+   - ✅ 聊天UI复用LobeChat（节省9.5天）
+   - ✅ RAG交给Dify（节省40天）
+
+### 缺点 ❌
+
+1. **需要自己实现对话逻辑**
+   - 但其实不复杂（上面的代码已展示）
+   - 核心就是：接收消息 → 组装上下文 → 调用LLM → 返回流式结果
+
+2. **需要处理流式输出**
+   - 但有成熟的实现可参考（LobeChat、OpenAI SDK）
+   - Server-Sent Events (SSE) 是标准协议
+
+### 开发工作量
+
+| 模块 | 工作量 | 说明 |
+|------|-------|------|
+| 前端聊天UI | 1天 | 复用LobeChat组件 |
+| 流式输出前端 | 0.5天 | 参考LobeChat实现 |
+| Markdown渲染 | 0.5天 | 使用react-markdown |
+| 后端对话服务 | 2天 | 上下文组装 + LLM调用 |
+| 流式输出后端 | 1天 | SSE实现 |
+| LLM Adapter | 1天 | DeepSeek + Qwen接入 |
+| **总计** | **6天** | vs 纯手写13天 |
+
+---
+
+## 方案C：完全自研（不推荐）
+
+### 架构
+
+```
+前端：完全自己实现聊天UI
+后端：完全自己实现对话逻辑
+RAG：完全自己实现向量检索
+```
+
+### 缺点 ❌
+
+- 开发周期长（4-6个月）
+- 技术难度高
+- RAG系统复杂度被严重低估
+- 不推荐！
+
+---
+
+## 📊 三种方案对比总结
+
+| 维度 | 方案A: 用Dify对话 | 方案B: 自研对话+Dify RAG ⭐ | 方案C: 完全自研 |
+|------|------------------|---------------------------|----------------|
+| **开发周期** | 1-2周 | 2.5个月 | 4-6个月 |
+| **开发成本** | ¥10k-20k | **¥49k** ⭐ | ¥80k-180k |
+| **12个智能体管理** | 🔴 复杂 | **🟢 简单** ⭐ | 🟢 简单 |
+| **项目管理** | 🔴 不支持 | **🟢 完全支持** ⭐ | 🟢 完全支持 |
+| **UI定制** | 🔴 困难 | **🟢 完全可控** ⭐ | 🟢 完全可控 |
+| **业务逻辑灵活性** | 🟡 受限 | **🟢 完全灵活** ⭐ | 🟢 完全灵活 |
+| **聊天体验** | 🟢 好 | **🟢 好** ⭐ | 🟡 需大量调试 |
+| **RAG能力** | 🟢 强 | **🟢 强** ⭐ | 🟡 需自己实现 |
+| **技术难度** | ⭐ | **⭐⭐⭐** | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
+| **维护成本** | 🟢 低 | **🟡 中** ⭐ | 🔴 高 |
+| **功能匹配度** | 🔴 40% | **🟢 95%** ⭐ | 🟢 100% |
+
+---
+
+## 🎯 最终推荐：方案B
+
+### 核心理由
+
+**✅ Dify能帮我们什么？**
+- ✅ RAG知识库功能（文档解析、向量检索、答案溯源）
+- ❌ 对话功能不适合我们（12个智能体管理困难）
+
+**✅ 我们自己做什么？**
+- ✅ 对话逻辑（接收消息 → 组装上下文 → 调用LLM）
+- ✅ 项目管理（核心功能）
+- ✅ 智能体编排（12个智能体统一管理）
+- ✅ 前端UI（100%匹配原型图）
+
+**✅ LobeChat帮我们什么？**
+- ✅ 聊天UI组件（开源可复用）
+- ✅ 流式输出参考实现
+- ✅ Markdown渲染方案
+
+### 技术可行性
+
+**对话功能其实不复杂！** 核心只有4步：
+
+```typescript
+// 1. 接收消息
+const { message, projectId, agentId } = req.body;
+
+// 2. 组装上下文
+const context = [
+  { role: 'system', content: '项目背景...' },
+  { role: 'system', content: '智能体提示词...' },
+  { role: 'user', content: '历史对话...' },
+  { role: 'assistant', content: '历史回复...' },
+  { role: 'user', content: message }
+];
+
+// 3. 调用LLM
+const stream = await deepseek.chatStream({ messages: context });
+
+// 4. 返回流式结果
+for await (const chunk of stream) {
+  res.write(`data: ${JSON.stringify({ content: chunk })}\n\n`);
+}
+```
+
+**就这么简单！** 不需要Dify的对话功能。
+
+### 最佳实践
+
+```
+Dify擅长的：RAG（知识库检索）
+  → 让Dify做它擅长的
+
+我们需要的：复杂业务逻辑（项目管理、智能体编排）
+  → 自己实现，完全可控
+
+聊天UI：成熟方案（LobeChat）
+  → 参考实现，节省时间
+```
+
+---
+
+## 📝 总结
+
+**问题：如果不使用LobeChat，对话聊天该怎么实现？**
+
+**答案：**
+1. **前端聊天UI**：参考LobeChat开源组件（复用，不是不用）
+2. **后端对话逻辑**：自己实现（调用DeepSeek/Qwen API）
+3. **RAG知识库**：使用Dify（专注检索）
+
+**Dify的角色：**
+- ✅ 用于RAG知识库功能
+- ❌ 不用其对话功能（不适合我们的复杂业务）
+
+**这个方案的优势：**
+- ✅ 开发周期：2.5个月（可接受）
+- ✅ 开发成本：¥49,300（可控）
+- ✅ 功能匹配度：95%（满足需求）
+- ✅ 聊天体验：优秀（参考LobeChat）
+- ✅ 灵活性：高（业务逻辑完全自主）
+
+**关键点：对话功能不复杂，核心是业务逻辑！**
+
+---
+
+**文档版本：v1.0**  
+**更新时间：2025-10-10**
+
diff --git a/开发环境配置指南.md b/开发环境配置指南.md
new file mode 100644
index 00000000..8d867647
--- /dev/null
+++ b/开发环境配置指南.md
@@ -0,0 +1,704 @@
+# 开发环境配置指南
+
+## 🎯 核心建议：先本地开发，MVP完成后再上云
+
+**理由：**
+- ✅ 节省成本（开发期2.5个月无需云服务器费用）
+- ✅ 调试方便（本地开发响应快）
+- ✅ 灵活性高（随时修改配置）
+- ✅ 降低风险（等功能稳定后再上云）
+
+---
+
+## 📅 分阶段部署策略
+
+### 阶段1：本地开发（0-2个月）⭐ 当前阶段
+
+**环境：** 开发人员本地电脑
+
+**需要的硬件：**
+- CPU: 4核心以上
+- 内存: 16GB以上（推荐）
+- 硬盘: 50GB可用空间
+- 操作系统: Windows 10+、macOS、Linux
+
+**需要安装：**
+- Docker Desktop（运行Dify）
+- Node.js 18+（后端开发）
+- PostgreSQL 15+（或用Docker）
+- Redis 7+（或用Docker）
+
+**费用：** ¥0（使用现有设备）
+
+**适用于：**
+- 搭建基础架构
+- 开发核心功能
+- 本地测试
+- MVP开发
+
+---
+
+### 阶段2：内测环境（2-2.5个月）
+
+**环境：** 小型云服务器
+
+**推荐配置：**
+- CPU: 2核心
+- 内存: 4GB
+- 硬盘: 40GB
+- 带宽: 1Mbps
+
+**云厂商选择：**
+- 阿里云：轻量应用服务器 约¥60/月
+- 腾讯云：轻量应用服务器 约¥50/月
+
+**费用：** ¥50-60/月
+
+**适用于：**
+- 小范围内测（5-10人）
+- 功能验证
+- 性能初步测试
+
+---
+
+### 阶段3：正式上线（3个月后）
+
+**环境：** 生产级云服务器
+
+**推荐配置：**
+- CPU: 4核心
+- 内存: 8GB
+- 硬盘: 100GB SSD
+- 带宽: 5Mbps
+
+**费用：** ¥200-300/月
+
+**适用于：**
+- 正式对外服务
+- 100+用户规模
+
+---
+
+## 💻 本地开发环境配置（详细步骤）
+
+### 方案A：全Docker方式（推荐 ⭐）
+
+**优点：** 环境隔离、配置简单、一键启动
+
+#### 1. 安装Docker Desktop
+
+**Windows：**
+```bash
+# 下载并安装 Docker Desktop
+# https://www.docker.com/products/docker-desktop/
+
+# 启动后验证
+docker --version
+docker-compose --version
+```
+
+**macOS：**
+```bash
+# 使用 Homebrew
+brew install --cask docker
+
+# 或下载安装包
+# https://www.docker.com/products/docker-desktop/
+```
+
+#### 2. 创建项目目录
+
+```bash
+mkdir ai-clinical-research
+cd ai-clinical-research
+```
+
+#### 3. 创建 docker-compose.yml
+
+```yaml
+# docker-compose.yml
+version: '3.8'
+
+services:
+  # PostgreSQL 数据库
+  postgres:
+    image: postgres:15-alpine
+    container_name: acr-postgres
+    environment:
+      POSTGRES_DB: ai_clinical_research
+      POSTGRES_USER: dev_user
+      POSTGRES_PASSWORD: dev_password
+    ports:
+      - "5432:5432"
+    volumes:
+      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data
+    restart: unless-stopped
+
+  # Redis 缓存
+  redis:
+    image: redis:7-alpine
+    container_name: acr-redis
+    ports:
+      - "6379:6379"
+    volumes:
+      - redis_data:/data
+    restart: unless-stopped
+
+  # Dify（RAG系统）
+  dify:
+    image: langgenius/dify-api:latest
+    container_name: acr-dify
+    environment:
+      - DB_USERNAME=dify
+      - DB_PASSWORD=dify_password
+      - DB_HOST=dify-postgres
+      - DB_PORT=5432
+      - DB_DATABASE=dify
+      - REDIS_HOST=dify-redis
+      - REDIS_PORT=6379
+      - SECRET_KEY=your-secret-key-change-this
+    ports:
+      - "5001:5001"
+    depends_on:
+      - dify-postgres
+      - dify-redis
+    restart: unless-stopped
+
+  # Dify 专用 PostgreSQL
+  dify-postgres:
+    image: postgres:15-alpine
+    container_name: acr-dify-postgres
+    environment:
+      POSTGRES_DB: dify
+      POSTGRES_USER: dify
+      POSTGRES_PASSWORD: dify_password
+    volumes:
+      - dify_postgres_data:/var/lib/postgresql/data
+    restart: unless-stopped
+
+  # Dify 专用 Redis
+  dify-redis:
+    image: redis:7-alpine
+    container_name: acr-dify-redis
+    volumes:
+      - dify_redis_data:/data
+    restart: unless-stopped
+
+  # Dify Web界面（可选，开发调试用）
+  dify-web:
+    image: langgenius/dify-web:latest
+    container_name: acr-dify-web
+    environment:
+      - CONSOLE_API_URL=http://localhost:5001
+    ports:
+      - "3000:3000"
+    depends_on:
+      - dify
+    restart: unless-stopped
+
+volumes:
+  postgres_data:
+  redis_data:
+  dify_postgres_data:
+  dify_redis_data:
+
+networks:
+  default:
+    name: acr-network
+```
+
+#### 4. 启动所有服务
+
+```bash
+# 启动所有容器
+docker-compose up -d
+
+# 查看运行状态
+docker-compose ps
+
+# 查看日志
+docker-compose logs -f
+
+# 停止所有容器
+docker-compose down
+
+# 停止并删除数据
+docker-compose down -v
+```
+
+#### 5. 验证服务
+
+```bash
+# 检查 PostgreSQL
+docker exec -it acr-postgres psql -U dev_user -d ai_clinical_research -c "\dt"
+
+# 检查 Redis
+docker exec -it acr-redis redis-cli ping
+# 应返回: PONG
+
+# 检查 Dify
+curl http://localhost:5001/health
+# 或在浏览器访问 http://localhost:3000
+```
+
+---
+
+### 方案B：本地安装方式
+
+**适用于：** 不想用Docker或机器配置较低
+
+#### 1. 安装 PostgreSQL
+
+**Windows：**
+```bash
+# 下载安装包
+# https://www.postgresql.org/download/windows/
+
+# 安装后创建数据库
+psql -U postgres
+CREATE DATABASE ai_clinical_research;
+CREATE USER dev_user WITH PASSWORD 'dev_password';
+GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE ai_clinical_research TO dev_user;
+```
+
+**macOS：**
+```bash
+brew install postgresql@15
+brew services start postgresql@15
+
+# 创建数据库
+createdb ai_clinical_research
+```
+
+#### 2. 安装 Redis
+
+**Windows：**
+```bash
+# 使用 Memurai（Redis for Windows）
+# https://www.memurai.com/get-memurai
+
+# 或使用 WSL2 + Docker
+wsl --install
+# 然后在 WSL2 中运行 Docker
+```
+
+**macOS：**
+```bash
+brew install redis
+brew services start redis
+```
+
+#### 3. 安装 Node.js
+
+```bash
+# Windows 和 macOS
+# 下载 LTS 版本
+# https://nodejs.org/
+
+# 验证安装
+node --version  # v18.x 或更高
+npm --version
+```
+
+#### 4. 安装 Dify（本地方式）
+
+```bash
+# 克隆 Dify
+git clone https://github.com/langgenius/dify.git
+cd dify/api
+
+# 安装 Python 依赖
+pip install -r requirements.txt
+
+# 配置环境变量
+cp .env.example .env
+# 编辑 .env，填入数据库连接信息
+
+# 运行数据库迁移
+flask db upgrade
+
+# 启动 API
+flask run --host=0.0.0.0 --port=5001
+```
+
+---
+
+## 🔧 开发工具推荐
+
+### 必需工具
+
+1. **代码编辑器**
+   - VS Code（推荐）⭐
+   - WebStorm
+   - Cursor（AI辅助编程）
+
+2. **API测试工具**
+   - Postman（推荐）⭐
+   - Insomnia
+   - VS Code REST Client 插件
+
+3. **数据库管理工具**
+   - DBeaver（推荐，免费）⭐
+   - TablePlus
+   - pgAdmin
+
+4. **Git客户端**
+   - Git命令行
+   - GitHub Desktop
+   - SourceTree
+
+### 推荐插件（VS Code）
+
+```json
+{
+  "recommendations": [
+    "dbaeumer.vscode-eslint",         // ESLint
+    "esbenp.prettier-vscode",         // 代码格式化
+    "prisma.prisma",                  // Prisma ORM
+    "ms-azuretools.vscode-docker",    // Docker
+    "humao.rest-client",              // REST API 测试
+    "bradlc.vscode-tailwindcss",      // TailwindCSS
+    "dsznajder.es7-react-js-snippets" // React 代码片段
+  ]
+}
+```
+
+---
+
+## 📝 本地开发配置文件
+
+### 后端环境变量（.env）
+
+```bash
+# backend/.env
+
+# 数据库
+DATABASE_URL="postgresql://dev_user:dev_password@localhost:5432/ai_clinical_research"
+
+# Redis
+REDIS_URL="redis://localhost:6379"
+
+# JWT
+JWT_SECRET="your-jwt-secret-change-this-in-production"
+JWT_EXPIRES_IN="7d"
+
+# LLM API Keys（本地开发可先不填，等需要测试时再填）
+DEEPSEEK_API_KEY=""
+DASHSCOPE_API_KEY=""
+GEMINI_API_KEY=""
+
+# Dify
+DIFY_API_URL="http://localhost:5001"
+DIFY_API_KEY=""  # 启动Dify后在管理界面获取
+
+# 对象存储（本地开发可先不配置）
+OSS_ACCESS_KEY_ID=""
+OSS_ACCESS_KEY_SECRET=""
+OSS_BUCKET=""
+OSS_REGION=""
+
+# 应用配置
+NODE_ENV="development"
+PORT=3001
+```
+
+### 前端环境变量（.env.local）
+
+```bash
+# frontend/.env.local
+
+# API 地址
+VITE_API_URL="http://localhost:3001"
+
+# 是否启用调试模式
+VITE_DEBUG=true
+```
+
+---
+
+## 🚀 快速启动脚本
+
+### 一键启动（适用于方案A：Docker）
+
+创建 `start-dev.sh`（macOS/Linux）或 `start-dev.bat`（Windows）：
+
+**start-dev.sh:**
+```bash
+#!/bin/bash
+
+echo "🚀 启动开发环境..."
+
+# 启动 Docker 服务
+echo "📦 启动 Docker 容器..."
+docker-compose up -d
+
+# 等待服务就绪
+echo "⏳ 等待服务启动..."
+sleep 10
+
+# 启动后端
+echo "🔧 启动后端服务..."
+cd backend
+npm run dev &
+BACKEND_PID=$!
+
+# 启动前端
+echo "🎨 启动前端服务..."
+cd ../frontend
+npm run dev &
+FRONTEND_PID=$!
+
+echo "✅ 开发环境启动完成！"
+echo ""
+echo "📝 访问地址："
+echo "   前端: http://localhost:5173"
+echo "   后端: http://localhost:3001"
+echo "   Dify: http://localhost:3000"
+echo ""
+echo "按 Ctrl+C 停止所有服务"
+
+# 等待用户中断
+wait $BACKEND_PID $FRONTEND_PID
+```
+
+**start-dev.bat:**
+```batch
+@echo off
+echo 🚀 启动开发环境...
+
+echo 📦 启动 Docker 容器...
+docker-compose up -d
+
+echo ⏳ 等待服务启动...
+timeout /t 10
+
+echo 🔧 启动后端服务...
+start cmd /k "cd backend && npm run dev"
+
+echo 🎨 启动前端服务...
+start cmd /k "cd frontend && npm run dev"
+
+echo ✅ 开发环境启动完成！
+echo.
+echo 📝 访问地址：
+echo    前端: http://localhost:5173
+echo    后端: http://localhost:3001
+echo    Dify: http://localhost:3000
+echo.
+pause
+```
+
+---
+
+## 💰 成本对比
+
+### 本地开发（推荐用于开发阶段）
+
+| 项目 | 成本 |
+|------|------|
+| 硬件 | ¥0（使用现有电脑） |
+| 软件 | ¥0（全部开源免费） |
+| LLM API | ¥10-50（少量测试） |
+| **总计** | **¥10-50/2.5个月** |
+
+### 云服务器（开发环境）
+
+| 项目 | 成本 |
+|------|------|
+| 服务器（2核4G） | ¥60/月 × 2.5 = ¥150 |
+| 数据库（小规格） | ¥50/月 × 2.5 = ¥125 |
+| 带宽 | ¥30/月 × 2.5 = ¥75 |
+| LLM API | ¥50 |
+| **总计** | **¥400/2.5个月** |
+
+**节省：约¥350-390（开发阶段）**
+
+---
+
+## ⚠️ 本地开发注意事项
+
+### 1. 资源限制
+
+**Docker Desktop 默认限制：**
+- CPU: 2核心
+- 内存: 2GB
+
+**建议调整：**
+```
+设置 → Resources → Advanced
+- CPUs: 4（如果机器允许）
+- Memory: 8GB（推荐）
+- Swap: 2GB
+```
+
+### 2. 端口占用
+
+**常用端口：**
+- 3000: Dify Web界面
+- 3001: 后端API
+- 5001: Dify API
+- 5173: 前端开发服务器
+- 5432: PostgreSQL
+- 6379: Redis
+
+**检查端口占用：**
+```bash
+# Windows
+netstat -ano | findstr :3000
+
+# macOS/Linux
+lsof -i :3000
+```
+
+### 3. 数据备份
+
+**定期备份数据库：**
+```bash
+# 备份
+docker exec acr-postgres pg_dump -U dev_user ai_clinical_research > backup.sql
+
+# 恢复
+docker exec -i acr-postgres psql -U dev_user ai_clinical_research < backup.sql
+```
+
+### 4. API Key 管理
+
+**开发阶段策略：**
+- 使用个人API Key（不要提交到Git）
+- 设置低配额（避免误操作）
+- 使用便宜的模型测试（DeepSeek-V3）
+
+---
+
+## 🎯 什么时候需要购买云服务器？
+
+### 场景1：需要团队协作
+
+**时机：** 当第2名开发者加入时
+
+**原因：**
+- 共享开发环境
+- 统一数据库
+- 方便联调
+
+**推荐：** 购买小型云服务器（2核4G，¥60/月）
+
+### 场景2：需要外部测试
+
+**时机：** MVP完成，需要给用户试用
+
+**原因：**
+- 外网访问
+- 稳定性测试
+- 收集反馈
+
+**推荐：** 购买小型云服务器
+
+### 场景3：准备正式上线
+
+**时机：** 功能稳定，准备对外服务
+
+**原因：**
+- 生产级稳定性
+- 性能优化
+- 数据安全
+
+**推荐：** 购买生产级服务器（4核8G，¥250/月）
+
+---
+
+## 📋 分阶段采购清单
+
+### 第0-8周：本地开发（当前阶段）⭐
+
+**需要购买：**
+- [ ] ❌ 不需要任何云服务！
+
+**需要准备：**
+- [ ] ✅ 本地安装 Docker Desktop
+- [ ] ✅ 申请 DeepSeek API Key（免费额度足够测试）
+- [ ] ✅ 申请 Qwen API Key（可选）
+
+**费用：** ¥0-10
+
+---
+
+### 第9-10周：内测准备（如需要）
+
+**需要购买：**
+- [ ] 🟡 轻量应用服务器（2核4G）¥60/月
+- [ ] 🟡 或使用阿里云/腾讯云免费试用（新用户）
+
+**用途：**
+- 小范围内测
+- 团队联调
+
+**费用：** ¥0-120
+
+---
+
+### 第11周+：正式上线
+
+**需要购买：**
+- [ ] 🔴 云服务器（4核8G）¥250/月
+- [ ] 🔴 对象存储 OSS ¥50/月
+- [ ] 🔴 CDN加速 ¥50/月
+- [ ] 🔴 域名 ¥50/年
+- [ ] 🔴 SSL证书（可用免费的Let's Encrypt）
+
+**费用：** ¥350/月起
+
+---
+
+## ✅ 推荐方案
+
+### 第1-2个月（现在）：
+
+**✅ 本地开发，不购买云服务器**
+
+**理由：**
+1. 节省成本（¥0 vs ¥400）
+2. 调试方便（响应快）
+3. 灵活性高（随时修改）
+4. 功能还在开发中，不需要云环境
+
+**需要做的：**
+1. 安装 Docker Desktop
+2. 按照本文档配置本地环境
+3. 申请 DeepSeek API Key（少量测试用）
+
+### 第2.5个月：
+
+**🟡 考虑购买小型云服务器（如需内测）**
+
+### 第3个月+：
+
+**🔴 购买生产级服务器（正式上线）**
+
+---
+
+## 🎉 总结
+
+**回答您的问题：不需要现在购买云服务器！**
+
+**建议：**
+1. ✅ **0-2个月：** 本地开发（Docker Desktop）
+2. 🟡 **2-2.5个月：** 内测环境（小型云服务器，可选）
+3. 🔴 **3个月+：** 生产环境（正式服务器）
+
+**现在就可以开始：**
+```bash
+# 1. 安装 Docker Desktop
+# 2. 创建项目目录
+# 3. 复制上面的 docker-compose.yml
+# 4. 启动开发环境
+docker-compose up -d
+```
+
+**节省成本：约¥350-400（开发阶段）**
+
+---
+
+**文档版本：v1.0**  
+**更新时间：2025-10-10**
+
diff --git a/快速参考-最终方案.md b/快速参考-最终方案.md
new file mode 100644
index 00000000..3fc96fc5
--- /dev/null
+++ b/快速参考-最终方案.md
@@ -0,0 +1,408 @@
+# AI科研助手 - 最终方案快速参考
+
+> **最后更新：2025-10-10**  
+> **方案版本：v2.0（优化版）**
+
+---
+
+## 📊 核心数据一览
+
+| 指标 | 数值 |
+|------|------|
+| **开发周期** | 2.5个月（10周） |
+| **开发成本** | ¥49,300 |
+| **技术难度** | ⭐⭐⭐（中等） |
+| **月度成本** | ¥16,520（1000用户） |
+| **团队规模** | 2人（1全栈 + 1前端） |
+
+---
+
+## 🎯 关键需求澄清
+
+### 知识库规模（重要变更）
+
+| 项目 | 限制 |
+|------|------|
+| 知识库数量 | 3个/用户 |
+| 文件数量 | 50个/知识库 |
+| 文件格式 | PDF、DOCX |
+| 单用户最大 | 150个文件 |
+
+**影响：** 技术难度从⭐⭐⭐⭐⭐降至⭐⭐⭐，Dify完全满足需求！
+
+---
+
+## 🏗️ 技术架构（一图看懂）
+
+```
+┌─────────────────────────────────────────┐
+│         前端（React + Vite）             │
+│  - 项目管理（自研）                      │
+│  - 智能体选择（自研）                    │
+│  - 聊天界面（参考LobeChat）⭐            │
+│  - 知识库管理（自研）                    │
+└─────────────────────────────────────────┘
+                    ↓ REST API
+┌─────────────────────────────────────────┐
+│      业务层 (Node.js/TypeScript)        │
+│  - 对话逻辑（自研）⭐                    │
+│  - 项目/课题管理                         │
+│  - 智能体路由（配置化）⭐                │
+│  - 简化运营后台⭐                        │
+└─────────────────────────────────────────┘
+          ↓                    ↓
+┌──────────────────┐  ┌─────────────────┐
+│   Dify           │  │  LLM API        │
+│  （仅RAG）⭐      │  │  - DeepSeek-V3⭐│
+│  - 知识库检索     │  │  - Qwen3 ⭐     │
+│  - Qdrant(内置)⭐ │  │                 │
+└──────────────────┘  └─────────────────┘
+```
+
+---
+
+## 🔑 核心决策
+
+### 1. 聊天功能实现方式
+
+| 方案 | 选择 | 原因 |
+|------|------|------|
+| **前端UI** | 参考LobeChat组件 ✅ | 成熟稳定，节省9.5天 |
+| **对话逻辑** | 自研（调用LLM API）✅ | 业务可控，核心只要4步 |
+| Dify对话功能 | ❌ 不用 | 不适合12个智能体管理 |
+| LobeChat整体 | ❌ 不用 | 缺少项目管理功能 |
+
+### 2. RAG系统
+
+| 功能 | 方案 |
+|------|------|
+| **知识库管理** | Dify ✅ |
+| **文档解析** | Dify内置 ✅ |
+| **向量数据库** | Dify内置Qdrant ✅ |
+| **检索** | Dify API ✅ |
+| 自建RAG | ❌ 不需要 |
+
+### 3. 运营后台
+
+| 功能 | 状态 | 实现方式 |
+|------|------|---------|
+| 用户管理 | ✅ 保留 | 简化版 |
+| 数据统计 | ✅ 保留 | 基础仪表盘 |
+| 模型管理 | ❌ 删除 | `config/models.yaml` |
+| 智能体管理 | ❌ 删除 | `config/agents.yaml` |
+| Prompt配置 | ❌ 删除 | `prompts/*.txt` |
+
+### 4. 大模型选择
+
+| 优先级 | 模型 | 价格 | 用途 |
+|--------|------|------|------|
+| **主力** | DeepSeek-V3 | ¥1/百万tokens | 90%的请求 |
+| **备用** | Qwen3-72B | ¥4/百万tokens | 需要更强中文理解时 |
+| 可选 | Gemini 2.0 | ¥2.7/百万tokens | 国际用户 |
+
+---
+
+## 💰 成本明细
+
+### 开发成本
+
+| 项目 | 金额 |
+|------|------|
+| 人力（4人月） | ¥48,000 |
+| 服务器（开发环境） | ¥1,250 |
+| LLM API（测试） | ¥50 |
+| **总计** | **¥49,300** |
+
+### 月度运营成本（1000用户）
+
+| 项目 | 金额 |
+|------|------|
+| 基础设施（服务器） | ¥1,200 |
+| LLM API（DeepSeek-V3） | ¥180 |
+| 对象存储（知识库） | ¥140 |
+| 人力（1人运维） | ¥15,000 |
+| **总计** | **¥16,520/月** |
+
+### 知识库存储详情
+
+```
+单用户：150个文件 × 5MB = 750MB
+1000用户：750GB总存储
+
+对象存储（阿里云OSS）：
+- 存储费：¥90/月
+- 流量费：¥50/月
+- 总计：¥140/月
+```
+
+---
+
+## 📅 开发计划（10周）
+
+| 阶段 | 时间 | 主要任务 |
+|------|------|---------|
+| **阶段1** | 1.5周 | 基础搭建 + 复用LobeChat组件 |
+| **阶段2** | 3.5周 | 核心功能（12个智能体 + 对话） |
+| **阶段3** | 2周 | 高级功能（RAG + 文档生成） |
+| **阶段4** | 1周 | 简化运营后台 |
+| **阶段5** | 2周 | 测试优化 |
+
+### 阶段1：基础搭建（1.5周）
+- [ ] 前端框架（React + Vite + TailwindCSS）
+- [ ] **复用LobeChat聊天UI组件** ⭐
+- [ ] 后端框架（Fastify + Prisma + PostgreSQL）
+- [ ] Dify部署（Docker）
+- [ ] DeepSeek-V3 + Qwen3接入
+
+### 阶段2：核心功能（3.5周）
+- [ ] 用户认证（JWT）
+- [ ] 项目/课题CRUD
+- [ ] 12个智能体配置（`agents.yaml`）
+- [ ] 对话系统（上下文组装 + 流式输出）
+- [ ] 知识库集成（Dify API）
+
+### 阶段3：高级功能（2周）
+- [ ] 多模型切换（DeepSeek/Qwen）
+- [ ] 历史记录管理
+- [ ] 固定到项目背景功能
+- [ ] 文档生成（CRF、研究方案）
+
+### 阶段4：简化运营后台（1周）
+- [ ] 用户列表与管理
+- [ ] 基础数据统计
+- [ ] 对话记录查看
+
+### 阶段5：测试优化（2周）
+- [ ] 功能测试
+- [ ] 性能优化
+- [ ] DeepSeek-V3效果调优
+
+---
+
+## 🛠️ 技术栈
+
+### 前端
+```
+- React 18 + TypeScript
+- Vite（构建工具）
+- TailwindCSS（UI框架）
+- Zustand（状态管理）
+- LobeChat组件（聊天UI）⭐
+- react-markdown（Markdown渲染）
+```
+
+### 后端
+```
+- Node.js + Fastify + TypeScript
+- Prisma（ORM）
+- PostgreSQL（数据库）
+- Redis（缓存）
+```
+
+### 第三方服务
+```
+- Dify（RAG知识库）⭐
+- DeepSeek-V3（主力LLM）⭐
+- Qwen3（备用LLM）⭐
+- 阿里云OSS（对象存储）
+```
+
+---
+
+## ✅ 核心优势
+
+### 1. 开发效率高
+- ✅ 复用LobeChat聊天UI：节省9.5天
+- ✅ 使用Dify RAG：节省40天
+- ✅ 配置化智能体：节省5天
+- ✅ 总节省：**约54.5天**
+
+### 2. 成本可控
+- ✅ 开发成本：¥49,300（vs 纯手写¥80k+）
+- ✅ 月度LLM成本：¥180（vs GPT-4 ¥2,500）
+- ✅ 知识库存储：¥140/月（适度规模）
+
+### 3. 技术风险低
+- ✅ Dify：50k+ Stars，生产级稳定
+- ✅ LobeChat：40k+ Stars，成熟方案
+- ✅ DeepSeek-V3：性价比极高
+
+### 4. 架构灵活
+- ✅ 业务逻辑完全可控
+- ✅ 可随时替换RAG引擎
+- ✅ 可随时增减LLM模型
+
+---
+
+## 📋 核心文件结构
+
+```
+项目根目录/
+├── frontend/                    # 前端
+│   ├── src/
+│   │   ├── components/
+│   │   │   ├── chat/           # 聊天组件（参考LobeChat）⭐
+│   │   │   │   ├── ChatMessage.tsx
+│   │   │   │   ├── ChatInput.tsx
+│   │   │   │   └── StreamRenderer.tsx
+│   │   │   ├── project/        # 项目管理
+│   │   │   └── kb/             # 知识库管理
+│   │   ├── pages/
+│   │   └── services/
+│   └── package.json
+│
+├── backend/                     # 后端
+│   ├── src/
+│   │   ├── services/
+│   │   │   ├── chat.service.ts        # 对话服务 ⭐
+│   │   │   ├── kb.service.ts          # 知识库服务
+│   │   │   └── project.service.ts
+│   │   ├── adapters/
+│   │   │   └── llm-factory.ts         # LLM适配器 ⭐
+│   │   ├── clients/
+│   │   │   └── dify.ts                # Dify客户端
+│   │   └── config/
+│   │       └── agent-loader.ts        # 智能体配置加载 ⭐
+│   ├── config/
+│   │   ├── agents.yaml                # 智能体配置 ⭐
+│   │   └── models.yaml                # 模型配置 ⭐
+│   ├── prompts/                       # Prompt文件 ⭐
+│   │   ├── picos_system.txt
+│   │   ├── topic_evaluation_system.txt
+│   │   └── ...（共12个智能体）
+│   └── package.json
+│
+└── docker-compose.yml           # Dify部署
+```
+
+---
+
+## 🚀 快速启动
+
+### 1. 准备工作
+
+**申请API Key：**
+- [ ] DeepSeek API Key (https://platform.deepseek.com)
+- [ ] 阿里云DashScope Key (https://dashscope.aliyun.com)
+- [ ] 阿里云OSS (https://oss.console.aliyun.com)
+
+**准备服务器：**
+- [ ] 云服务器 4核8G（开发环境）
+- [ ] PostgreSQL 数据库
+- [ ] Redis 缓存
+
+### 2. 部署Dify
+
+```bash
+# 克隆Dify
+git clone https://github.com/langgenius/dify.git
+cd dify/docker
+
+# 启动
+docker-compose up -d
+
+# 访问 http://localhost:3000
+# 创建账号并获取API Key
+```
+
+### 3. 后端开发
+
+```bash
+cd backend
+npm install
+
+# 配置环境变量
+cp .env.example .env
+# 填入：
+# - DATABASE_URL
+# - REDIS_URL
+# - DEEPSEEK_API_KEY
+# - DASHSCOPE_API_KEY
+# - DIFY_API_KEY
+
+# 运行数据库迁移
+npx prisma migrate dev
+
+# 启动开发服务器
+npm run dev
+```
+
+### 4. 前端开发
+
+```bash
+cd frontend
+npm install
+
+# 配置API地址
+# .env.local
+VITE_API_URL=http://localhost:3001
+
+# 启动开发服务器
+npm run dev
+```
+
+---
+
+## 📚 相关文档
+
+1. **技术架构选型对比方案.md** - 完整技术方案（1566行）
+2. **优化方案总结.md** - 简明总结
+3. **对话系统实现方案对比.md** - 对话功能详细说明
+4. **知识库需求调整说明.md** - 知识库实现方案
+5. **快速参考-最终方案.md** - 本文档
+
+---
+
+## 🎯 关键决策清单
+
+**在开始开发前，请确认：**
+
+- [ ] **聊天实现方式：** 参考LobeChat + 自研对话逻辑 ✅
+- [ ] **RAG系统：** 使用Dify（无需自建）✅
+- [ ] **向量数据库：** Dify内置Qdrant（无需关心）✅
+- [ ] **运营后台：** 简化版（配置文件管理）✅
+- [ ] **主力LLM：** DeepSeek-V3 ✅
+- [ ] **备用LLM：** Qwen3 ✅
+- [ ] **知识库限制：** 3个/用户，50个文件/库 ✅
+- [ ] **开发周期：** 2.5个月 ✅
+- [ ] **团队规模：** 2人 ✅
+
+---
+
+## 💡 常见问题 FAQ
+
+### Q1: 为什么不直接用Dify的对话功能？
+**A:** Dify对话功能需要为每个智能体创建独立应用，12个智能体管理复杂，且缺少项目管理功能。我们只用Dify做RAG检索。
+
+### Q2: 对话功能自己实现会很复杂吗？
+**A:** 不复杂！核心只要4步：接收消息 → 组装上下文 → 调用LLM → 返回流式结果。参考LobeChat的实现，约需4天。
+
+### Q3: 150个文件/用户，Dify够用吗？
+**A:** 完全够用！Dify单个知识库支持上万个文档片段，我们的需求远低于上限。
+
+### Q4: 为什么选择DeepSeek-V3？
+**A:** 性价比极高（¥1/百万tokens），性能接近GPT-4，年度可节省¥27,840。
+
+### Q5: 2.5个月真的能完成吗？
+**A:** 可以！通过复用LobeChat组件、使用Dify RAG、配置化智能体，我们节省了约54天开发时间。
+
+---
+
+## 🎉 总结
+
+**这是一个经过充分优化、成本可控、技术可行的方案：**
+
+✅ **开发周期：** 2.5个月  
+✅ **开发成本：** ¥49,300  
+✅ **月度成本：** ¥16,520（1000用户）  
+✅ **技术难度：** ⭐⭐⭐（中等）  
+✅ **风险等级：** 低（使用成熟组件和服务）  
+
+**立即可以开始！** 🚀
+
+---
+
+**文档版本：v2.0**  
+**最后更新：2025-10-10**  
+**作者：AI技术顾问**
+
diff --git a/技术架构选型对比方案.md b/技术架构选型对比方案.md
new file mode 100644
index 00000000..16985150
--- /dev/null
+++ b/技术架构选型对比方案.md
@@ -0,0 +1,1565 @@
+# AI科研助手 - 技术架构选型对比方案
+
+## 📊 项目概述
+AI科研助手是一个垂直于医学科研领域的智能化平台，核心功能包括12个专业AI智能体、项目管理、RAG知识库、多模型管理等。
+
+---
+
+## 🎯 核心技术难点分析
+
+### 难点1：RAG系统构建 ⭐⭐⭐（已大幅降低）
+**实际需求（已明确）：**
+- 每个用户最多创建 **3个知识库**
+- 每个知识库最多上传 **50个文件**
+- 主要格式：PDF、DOCX
+- 单用户最大文档量：3 × 50 = **150个文件**
+
+**挑战（已降低）：**
+- ✅ 文档规模适中（150个文件/用户，Dify完全胜任）
+- 🟡 多格式文档解析（PDF、Word - Dify内置支持）
+- 🟡 医学专业术语的准确理解和检索
+- 🟡 答案溯源与引用标记
+- ✅ 中英文混合文本的语义理解（现代向量模型已解决）
+
+**技术要求（降低后）：**
+- 文档解析精度 > 90%（Dify默认即可达到）
+- 检索召回率 > 80%（合理预期）
+- 检索响应时间 < 3s（小规模知识库响应快）
+
+**结论：使用Dify完全可以满足需求，无需自建RAG系统！** ✅
+
+### 难点2：上下文管理 ⭐⭐⭐⭐
+**挑战：**
+- 项目背景信息的动态演进（用户可追加对话内容）
+- 多轮对话的上下文窗口管理（避免Token溢出）
+- 不同智能体间的上下文共享
+- 全局快速问答 vs 项目内深度研究的上下文切换
+
+**技术要求：**
+- 上下文自动注入
+- 智能上下文压缩
+- 上下文持久化存储
+
+### 难点3：多模型接入与管理 ⭐⭐⭐⭐
+**挑战：**
+- 统一的LLM接口抽象层（兼容Gemini、DeepSeek、Qwen等）
+- 不同模型的参数适配（温度、Top-P、Max Tokens等）
+- 模型切换的平滑过渡（对话中即时切换）
+- API限流与成本控制
+
+**技术要求：**
+- 统一的Adapter模式
+- 模型配置热更新
+- 故障切换机制
+
+### 难点4：Prompt工程与版本管理 ⭐⭐⭐⭐
+**挑战：**
+- 12个智能体的Prompt精细化调优
+- Prompt模板的版本控制与回滚
+- 不同模型需要不同的Prompt策略
+- A/B测试和效果评估
+
+**技术要求：**
+- Prompt模板引擎
+- 版本控制系统
+- 效果监控与分析
+
+### 难点5：专业文档生成 ⭐⭐⭐
+**挑战：**
+- 结构化输出（CRF表格、PICOS框架、研究方案）
+- 格式化文档导出（Word、Excel、PDF）
+- 医学术语的准确性
+- 参考文献的自动引用
+
+**技术要求：**
+- 结构化输出解析
+- 文档模板引擎
+- 格式转换工具
+
+---
+
+## 🏗️ 技术架构方案对比
+
+### 方案一：纯手写架构（从零开发）
+
+#### 技术栈
+```
+前端：React + Vite + TailwindCSS
+后端：Node.js (Express) + Python (FastAPI)
+数据库：PostgreSQL + Redis
+向量数据库：自建Milvus/Weaviate
+LLM接入：手写Adapter
+文档解析：PyMuPDF + python-docx + pandas
+```
+
+#### 优点 ✅
+- **完全掌控**：对每个模块有100%的控制权
+- **高度定制**：可以精确实现PRD的每个细节
+- **无供应商锁定**：不依赖第三方平台
+- **成本透明**：只支付基础设施和LLM API费用
+
+#### 缺点 ❌
+- **开发周期长**：3-6个月（2-3人团队）
+- **技术难度高**：需要深厚的AI工程经验
+- **维护成本高**：需要持续维护和优化
+- **RAG系统复杂**：文档解析、向量化、检索全需自己实现
+- **稳定性风险**：需要大量测试和调优
+
+#### 实现难度评分
+| 模块 | 难度 | 预计工时 |
+|------|------|---------|
+| RAG系统 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 40天 |
+| 多模型管理 | ⭐⭐⭐⭐ | 15天 |
+| Prompt管理 | ⭐⭐⭐ | 10天 |
+| 前端开发 | ⭐⭐⭐ | 25天 |
+| 后台管理 | ⭐⭐ | 15天 |
+| 测试优化 | ⭐⭐⭐⭐ | 20天 |
+| **总计** | - | **125天** |
+
+#### 开发成本估算
+- 人力成本：2-3人 × 4-6个月 = **8-18人月**
+- 服务器成本：$200-500/月
+- LLM API成本：按实际使用量
+- **总成本：¥80,000 - ¥180,000（初期开发）**
+
+---
+
+### 方案二：开源RAG框架 (Dify/FastGPT/LobeChat)
+
+#### 技术栈
+```
+核心框架：Dify / FastGPT
+前端：框架自带 + 自定义扩展
+后端：框架内置（Python/Node.js）
+数据库：PostgreSQL (内置)
+向量数据库：Qdrant/Milvus (内置)
+LLM接入：框架集成
+```
+
+#### 方案2-A：Dify
+
+**优点 ✅**
+- **快速上手**：可视化编排AI工作流，1-2周可搭建MVP
+- **RAG开箱即用**：文档解析、向量化、检索全内置
+- **多模型支持**：已集成50+ LLM（Gemini、DeepSeek等）
+- **Prompt管理**：可视化Prompt调试和版本管理
+- **社区活跃**：GitHub 50k+ Stars，更新频繁
+- **企业级功能**：权限管理、API管理、监控日志
+
+**缺点 ❌**
+- **定制受限**：复杂业务逻辑需要二次开发
+- **12个智能体难管理**：需要创建12个独立的App
+- **前端UI固定**：需要大量自定义开发才能匹配原型图
+- **项目管理功能弱**：需要自己扩展
+- **历史记录管理**：框架默认功能较弱
+
+**适配PRD功能评估**
+| 功能 | 支持程度 | 说明 |
+|------|---------|------|
+| 12个AI智能体 | 🟡 50% | 需创建12个App，管理复杂 |
+| 项目/课题管理 | 🔴 20% | 需大量自定义开发 |
+| 个人知识库 | 🟢 95% | 核心优势，开箱即用 |
+| 多模型切换 | 🟢 90% | 内置支持，但UI需自定义 |
+| 历史记录 | 🟡 60% | 基础功能有，需扩展 |
+| 运营后台 | 🟢 80% | 内置管理后台，需调整 |
+
+**开发成本**
+- 初期搭建：1-2周
+- 定制开发：2-3个月
+- **总工时：60-80天**
+- **成本：¥50,000 - ¥80,000**
+
+---
+
+#### 方案2-B：FastGPT
+
+**优点 ✅**
+- **RAG专精**：专注于知识库问答，检索效果好
+- **可视化编排**：工作流编排直观
+- **部署简单**：Docker一键部署
+- **中文友好**：国内团队开发，文档完善
+- **轻量级**：资源占用小，适合中小规模
+
+**缺点 ❌**
+- **功能单一**：主要聚焦RAG，其他功能需自己开发
+- **扩展性一般**：复杂业务逻辑支持较弱
+- **社区规模小**：相比Dify生态较小
+- **前端定制难**：UI框架不够灵活
+
+**适配PRD功能评估**
+| 功能 | 支持程度 | 说明 |
+|------|---------|------|
+| 12个AI智能体 | 🟡 40% | 需手动创建多个应用 |
+| 项目/课题管理 | 🔴 10% | 需完全自己开发 |
+| 个人知识库 | 🟢 90% | 核心功能，强项 |
+| 多模型切换 | 🟢 85% | 支持，但需自定义UI |
+| 历史记录 | 🟡 50% | 基础功能 |
+| 运营后台 | 🟡 60% | 需扩展 |
+
+**开发成本**
+- 初期搭建：1周
+- 定制开发：3-4个月
+- **总工时：70-90天**
+- **成本：¥60,000 - ¥90,000**
+
+---
+
+#### 方案2-C：LobeChat
+
+**优点 ✅**
+- **UI精美**：现代化界面，用户体验好
+- **前端开源**：基于Next.js，易于定制
+- **多模型支持**：支持多种LLM
+- **插件系统**：可扩展功能
+
+**缺点 ❌**
+- **RAG功能弱**：知识库功能较简单
+- **后端能力弱**：主要是前端框架
+- **项目管理功能无**：需完全自己开发
+- **不适合复杂业务**：更适合简单聊天场景
+
+**适配PRD功能评估**
+| 功能 | 支持程度 | 说明 |
+|------|---------|------|
+| 12个AI智能体 | 🟡 50% | 可用插件实现 |
+| 项目/课题管理 | 🔴 0% | 需完全自己开发 |
+| 个人知识库 | 🟡 40% | 功能较弱 |
+| 多模型切换 | 🟢 85% | 支持良好 |
+| 历史记录 | 🟢 80% | 内置功能 |
+| 运营后台 | 🔴 20% | 需自己开发 |
+
+**不推荐**：LobeChat更适合个人聊天工具，不适合本项目。
+
+---
+
+### 方案三：混合架构（推荐 ⭐⭐⭐⭐⭐）
+
+#### 核心思路
+**"开源RAG引擎 + 自研业务层 + 自定义前端"**
+
+```
+┌─────────────────────────────────────────┐
+│         自定义前端（React）              │
+│   完全按照原型图实现                     │
+└─────────────────────────────────────────┘
+                    ↓ API
+┌─────────────────────────────────────────┐
+│      自研业务层 (Node.js/Python)        │
+│  - 项目/课题管理                         │
+│  - 智能体编排与管理                      │
+│  - 上下文管理                            │
+│  - Prompt管理与版本控制                  │
+│  - 用户权限与审计                        │
+└─────────────────────────────────────────┘
+          ↓                    ↓
+┌──────────────────┐  ┌─────────────────┐
+│   Dify (RAG)     │  │  LLM API        │
+│  - 知识库管理     │  │  - Gemini       │
+│  - 文档解析       │  │  - DeepSeek     │
+│  - 向量检索       │  │  - Qwen         │
+└──────────────────┘  └─────────────────┘
+```
+
+#### 技术栈
+```
+前端：React 18 + Vite + TailwindCSS + Zustand
+业务层：Node.js (Fastify/Nest.js) + TypeScript
+RAG引擎：Dify (作为微服务调用)
+数据库：PostgreSQL + Redis
+LLM接口：统一Adapter层
+文档处理：Dify内置 + 自定义增强
+```
+
+#### 核心架构设计
+
+**1. 智能体管理系统**
+```javascript
+// 智能体配置表
+{
+  id: 'agent-picos',
+  name: 'PICOS构建',
+  description: '结构化地定义临床研究的核心要素',
+  category: '研究设计',
+  icon: 'construction',
+  
+  // Prompt配置（支持多版本）
+  prompts: {
+    system: 'prompt_picos_system_v2.txt',
+    user: 'prompt_picos_user_v2.txt',
+  },
+  
+  // 模型配置（可为不同模型配置不同参数）
+  models: {
+    'gemini-pro': { temperature: 0.3, max_tokens: 2000 },
+    'deepseek-v2': { temperature: 0.4, max_tokens: 2500 }
+  },
+  
+  // 是否需要知识库增强
+  rag_enabled: true,
+  
+  // 输出格式
+  output_format: 'structured', // structured | text | document
+  
+  // 状态
+  status: 'active' // active | inactive | testing
+}
+```
+
+**2. 项目上下文管理**
+```javascript
+// 项目对话流程
+用户发起对话
+  ↓
+自动注入项目背景
+  ↓
+[项目背景 + 历史对话摘要 + 当前问题] → LLM
+  ↓
+AI回复
+  ↓
+用户可"固定"重要回复到项目背景
+  ↓
+下次对话自动继承更新后的背景
+```
+
+**3. RAG集成方式**
+```javascript
+// 用户在对话中@骨质疏松专题
+const chatRequest = {
+  message: "请帮我设计观察指标 @骨质疏松专题",
+  project_id: "proj-123",
+  agent_id: "agent-4",
+  kb_references: ["kb-1"] // 骨质疏松专题
+}
+
+// 后端处理
+1. 提取知识库引用 → 调用Dify检索相关文档
+2. 提取项目背景 → 从数据库获取
+3. 组装完整Prompt
+4. 调用LLM生成回答
+5. 解析引用标记，生成溯源链接
+```
+
+#### 优点 ✅
+- **快速启动**：RAG功能直接复用Dify，1周可搭建基础版
+- **高度定制**：前端和业务逻辑完全自主可控
+- **最佳实践**：利用Dify成熟的RAG能力，避免重复造轮子
+- **灵活扩展**：可随时替换RAG引擎，不影响业务层
+- **成本可控**：开发周期和成本介于纯手写和纯框架之间
+- **易于维护**：职责清晰，RAG和业务逻辑分离
+
+#### 缺点 ❌
+- **架构复杂度中等**：需要协调多个系统
+- **需要熟悉Dify API**：有一定学习曲线
+- **多系统部署**：部署流程略复杂
+
+#### 开发计划
+**阶段1：基础搭建（2周）**
+- [ ] 前端框架搭建（React + 路由 + 状态管理）
+- [ ] 后端框架搭建（API设计 + 数据库设计）
+- [ ] Dify部署与配置
+- [ ] LLM Adapter层开发
+
+**阶段2：核心功能（4周）**
+- [ ] 项目/课题管理模块
+- [ ] 12个智能体配置与管理
+- [ ] 对话系统（含上下文管理）
+- [ ] 知识库集成（调用Dify）
+
+**阶段3：高级功能（3周）**
+- [ ] 多模型切换
+- [ ] Prompt版本管理
+- [ ] 历史记录管理
+- [ ] 文档生成（CRF、方案等）
+
+**阶段4：运营后台（2周）**
+- [ ] 用户管理
+- [ ] 智能体管理
+- [ ] 数据统计
+- [ ] 权限与审计
+
+**阶段5：测试优化（2周）**
+- [ ] 功能测试
+- [ ] 性能优化
+- [ ] 用户体验优化
+
+**总计：13周（约3个月）**
+
+#### 开发成本（优化后）
+- 人力：2人 × 2.5个月 = **5人月** ⭐
+- 服务器：$300/月（含Dify、数据库、Redis等）
+- LLM API：按实际使用量（DeepSeek-V3极便宜）
+- **总成本：¥40,000 - ¥55,000（初期开发）** ⭐
+- **节省：¥10,000-15,000（vs原方案）**
+
+---
+
+## 📊 方案对比总结表
+
+| 维度 | 纯手写 | Dify | FastGPT | **混合架构** |
+|------|--------|------|---------|------------|
+| **开发周期** | 4-6个月 | 2-3个月 | 3-4个月 | **3个月** ⭐ |
+| **开发成本** | ¥80k-180k | ¥50k-80k | ¥60k-90k | **¥50k-70k** ⭐ |
+| **RAG能力** | 🟡 需自己实现 | 🟢 强大 | 🟢 强大 | **🟢 强大** ⭐ |
+| **定制灵活性** | 🟢 完全可控 | 🟡 受限 | 🟡 受限 | **🟢 高度可控** ⭐ |
+| **功能匹配度** | 🟢 100% | 🟡 60-70% | 🟡 50-60% | **🟢 95%** ⭐ |
+| **维护成本** | 🔴 高 | 🟢 低 | 🟢 低 | **🟡 中** ⭐ |
+| **技术难度** | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | **⭐⭐⭐⭐** |
+| **扩展性** | 🟢 极强 | 🟡 一般 | 🟡 一般 | **🟢 强** ⭐ |
+| **供应商锁定** | 🟢 无 | 🟡 中等 | 🟡 中等 | **🟢 低** ⭐ |
+| **社区支持** | 🔴 无 | 🟢 强 | 🟡 中 | **🟢 强** ⭐ |
+
+---
+
+## 🎯 最终推荐：混合架构（优化版）
+
+### 核心架构调整
+
+基于您的反馈，我重新设计了架构方案，核心变化：
+
+**1. 聊天系统：参考LobeChat开源实现**
+- 不直接使用LobeChat整体，但**参考其聊天UI组件和流式输出实现**
+- LobeChat的聊天界面已经过充分验证，体验优秀
+- 可以复用其核心聊天组件（MIT许可），节省前端开发时间
+
+**2. 向量数据库：完全依赖Dify内置**
+- Dify内置Qdrant向量数据库，无需单独部署
+- 文档解析、向量化、检索全由Dify处理
+- 我们只需调用Dify的API即可
+
+**3. 运营端简化（降低成本）**
+- ❌ 删除模型管理功能（模型配置写在配置文件中）
+- ❌ 删除智能体管理功能（智能体配置固定在代码中）
+- ❌ 删除智能体配置功能（Prompt直接写在代码或配置文件）
+- ✅ 保留用户管理、数据统计、对话查看（仅必需功能）
+
+**4. 大模型优先级调整**
+- 主力模型：**DeepSeek-V3**（¥1/百万tokens，极具性价比）
+- 备用模型：**Qwen3**（阿里云，国内稳定）
+- 可选模型：Gemini Pro（国际用户）
+
+### 优化后的架构图
+
+```
+┌─────────────────────────────────────────┐
+│    自定义前端（React）                   │
+│  - 项目管理界面（自研）                  │
+│  - 智能体选择界面（自研）                │
+│  - 聊天界面（参考LobeChat组件）⭐        │
+│  - 知识库管理（自研）                    │
+│  - 历史记录（自研）                      │
+└─────────────────────────────────────────┘
+                    ↓ REST API
+┌─────────────────────────────────────────┐
+│      业务层 (Node.js/TypeScript)        │
+│  - 项目/课题CRUD                         │
+│  - 12个智能体路由（配置化）⭐            │
+│  - 对话上下文组装                        │
+│  - 用户认证与权限                        │
+│  - 简化的运营后台API                     │
+└─────────────────────────────────────────┘
+          ↓                    ↓
+┌──────────────────┐  ┌─────────────────┐
+│   Dify (RAG)     │  │  LLM API        │
+│  - 知识库        │  │  - DeepSeek-V3  │
+│  - 文档解析      │  │  - Qwen3        │
+│  - 向量检索      │  │  - Gemini       │
+│  - Qdrant(内置)⭐│  │                 │
+└──────────────────┘  └─────────────────┘
+```
+
+### 推荐理由（优化后）
+
+1. **聊天体验有保障**
+   - 参考LobeChat的成熟实现，避免重复造轮子
+   - 流式输出、Markdown渲染、代码高亮等功能开箱即用
+   - 可以直接复用其React组件（MIT开源许可）
+
+2. **成本大幅降低**
+   - 开发周期：**2-2.5个月**（vs 之前3个月）
+   - 开发成本：**¥40k-55k**（vs 之前¥50k-70k）
+   - 维护成本：更低（删除了复杂的后台管理）
+
+3. **架构更简洁**
+   - 向量数据库：无需关心，Dify全包
+   - 智能体管理：配置化，无需复杂后台
+   - 模型管理：配置文件搞定
+
+4. **DeepSeek-V3极具性价比**
+   - 价格：¥1/百万tokens（vs Gemini ¥2.7/百万tokens）
+   - 性能：接近GPT-4水平
+   - 速度：响应快，适合流式输出
+
+### 不推荐LobeChat整体的原因
+
+**为什么不用Dify + LobeChat组合？**
+
+虽然LobeChat聊天功能强，但：
+- ❌ **项目管理功能缺失**：LobeChat没有项目/课题管理概念
+- ❌ **12个智能体管理困难**：LobeChat的插件系统不适合我们的智能体模式
+- ❌ **知识库集成复杂**：LobeChat与Dify的知识库集成需要大量适配
+- ❌ **定制成本高**：深度定制LobeChat可能比参考实现还费时
+
+**我们的策略：**
+✅ **参考LobeChat的聊天UI实现**（复用组件）
+✅ **自研业务逻辑**（项目管理、智能体编排）
+✅ **Dify专注RAG**（知识库检索）
+
+这样既能享受LobeChat的聊天体验，又保持架构灵活性。
+
+---
+
+## 🚀 实施建议
+
+### 技术选型细节
+
+**前端技术栈**
+```
+框架：React 18 + TypeScript
+构建：Vite
+UI：TailwindCSS + HeadlessUI
+状态管理：Zustand (轻量) 或 Redux Toolkit
+路由：React Router v6
+HTTP：Axios + SWR (数据缓存)
+Markdown：react-markdown + katex (公式支持)
+文件上传：react-dropzone
+富文本：Tiptap (用于项目描述编辑)
+```
+
+**后端技术栈**
+```
+框架：Node.js + Fastify (高性能) 或 Nest.js (企业级)
+语言：TypeScript
+ORM：Prisma (类型安全)
+数据库：PostgreSQL 15+
+缓存：Redis 7+
+队列：Bull (文档处理队列)
+日志：Winston + Pino
+认证：JWT + Passport
+文档：Swagger/OpenAPI
+```
+
+**RAG集成**
+```
+引擎：Dify (Docker部署)
+调用方式：REST API
+向量数据库：Dify内置 (Qdrant)
+文档解析：Dify内置
+检索策略：混合检索 (关键词 + 语义)
+```
+
+**LLM接入（优化后）**
+```
+主力模型：
+- DeepSeek-V3 (DeepSeek API) ⭐ 
+  价格：¥1/百万tokens，性价比极高
+  特点：推理能力强，适合复杂任务
+  
+- Qwen3-72B (阿里云DashScope) ⭐
+  价格：¥4/百万tokens
+  特点：中文理解好，国内稳定
+
+备用模型：
+- Gemini 2.0 Flash (可选，国际用户)
+- Qwen3-7B (轻量任务)
+
+统一接口：OpenAI SDK格式（兼容性最好）
+模型配置：写在config/models.yaml中，无需后台管理
+```
+
+**部署方案**
+```
+容器化：Docker + Docker Compose
+反向代理：Nginx
+CI/CD：GitHub Actions
+监控：Prometheus + Grafana
+日志：ELK Stack
+备份：自动化数据库备份脚本
+```
+
+### 开发优先级（优化后）
+
+**P0（MVP必需，1个月内）**
+- [ ] 用户认证与权限（JWT）
+- [ ] 项目/课题基础CRUD
+- [ ] **复用LobeChat聊天UI组件** ⭐
+- [ ] 3个核心智能体（选题评价、PICOS构建、论文润色）
+- [ ] 基础对话功能（DeepSeek-V3接入）
+- [ ] 历史记录管理
+
+**P1（核心功能，2个月内）**
+- [ ] 剩余9个智能体（配置化实现）
+- [ ] 知识库集成（Dify RAG）
+- [ ] 多模型切换（DeepSeek-V3 / Qwen3）
+- [ ] 上下文动态管理（固定功能）
+- [ ] 流式输出优化
+
+**P2（高级功能，2.5个月内）**
+- [ ] 文档生成（CRF、研究方案导出Word）
+- [ ] 简化运营后台（用户管理 + 数据统计）
+- [ ] 高级搜索与筛选
+- [ ] 对话记录查看（仅管理员）
+
+**P3（优化迭代，后续）**
+- [ ] 性能优化（缓存、索引）
+- [ ] DeepSeek-V3效果调优
+- [ ] 用户体验优化
+- [ ] 移动端适配
+
+**已删除功能（降低成本）：**
+- ❌ 智能体管理后台
+- ❌ 模型管理后台
+- ❌ Prompt版本管理系统
+- ❌ 复杂的审计日志
+
+---
+
+## 💰 成本估算（详细）
+
+### 开发成本（优化后方案）
+
+**人力成本**
+- 全栈开发 × 1人 × 2.5个月 = 2.5人月
+- 前端开发 × 1人 × 1.5个月 = 1.5人月（复用LobeChat组件节省时间）
+- 合计：4人月
+- 按¥12k/人月计算 = **¥48,000** ⭐
+
+**服务器成本（开发+测试环境）**
+- 云服务器（4核8G）：¥200/月 × 2.5 = ¥500
+- 数据库（PostgreSQL）：¥100/月 × 2.5 = ¥250
+- Redis：¥50/月 × 2.5 = ¥125
+- 对象存储（文档存储）：¥50/月 × 2.5 = ¥125
+- 带宽：¥100/月 × 2.5 = ¥250
+- 合计：**¥1,250**
+
+**LLM API成本（开发+测试）**
+- DeepSeek-V3：¥1/百万tokens（极便宜）⭐
+- 预计开发测试消耗：50M tokens（优化后）
+- 预估成本：**¥50** ⭐
+
+**第三方服务**
+- 短信验证：¥0.05/条 × 50 = ¥2.5
+- 邮件服务：¥0/月 (使用免费额度)
+- 合计：**¥3**
+
+**开发总成本：¥48,000 + ¥1,250 + ¥50 + ¥3 ≈ ¥49,300** ⭐
+
+**成本节省：**
+- vs 原方案（¥77,000）：节省 **¥27,700**（36%）
+- vs 纯手写（¥80,000+）：节省 **¥30,700+**（38%+）
+
+### 运营成本（月度）
+
+**基础设施（生产环境）**
+- 云服务器（8核16G）：¥500/月
+- 数据库（PostgreSQL高可用）：¥300/月
+- Redis（主从）：¥150/月
+- 对象存储：¥100/月
+- CDN：¥100/月
+- 备份：¥50/月
+- 合计：**¥1,200/月**
+
+**LLM API成本（按1000用户/月估算）**
+- 假设每用户每月100轮对话
+- 平均每轮1k tokens输入 + 500 tokens输出
+- 总量：1000用户 × 100轮 × 1.5k tokens = 150M tokens/月
+- **DeepSeek-V3成本：150M × ¥1/百万 = ¥150/月** ⭐
+- Qwen3成本（备用）：150M × ¥4/百万 = ¥600/月
+- 主要使用DeepSeek-V3：**¥150-200/月** ⭐
+
+**成本优势：**
+- vs Gemini Pro：节省约¥100-120/月
+- vs GPT-4：节省约¥2,000+/月
+- **年度节省：¥1,200-1,500**
+
+**人力成本（运维+优化）**
+- 1名全栈开发兼运维：¥15,000/月
+
+**月度总成本：¥1,200 + ¥180 + ¥15,000 ≈ ¥16,400/月**
+
+**vs 使用其他模型的成本对比：**
+| 模型方案 | 月度LLM成本 | 年度成本 | vs DeepSeek-V3 |
+|---------|------------|---------|----------------|
+| DeepSeek-V3 | ¥180 | ¥2,160 | 基准 ⭐ |
+| Qwen3-72B | ¥600 | ¥7,200 | +¥5,040/年 |
+| Gemini Pro | ¥300 | ¥3,600 | +¥1,440/年 |
+| GPT-4 | ¥2,500 | ¥30,000 | +¥27,840/年 |
+
+---
+
+## 💬 如何复用LobeChat聊天组件
+
+### 为什么选择LobeChat
+
+**LobeChat的核心优势：**
+1. ✅ **MIT开源许可** - 可以自由使用和修改
+2. ✅ **聊天体验优秀** - 流式输出、Markdown渲染、代码高亮
+3. ✅ **技术栈一致** - Next.js/React，与我们的技术栈兼容
+4. ✅ **组件化设计** - 聊天UI组件可以单独提取
+5. ✅ **社区活跃** - 4万+ Stars，持续更新
+
+### 复用策略
+
+**不使用LobeChat整体的原因：**
+- ❌ 基于Next.js，而我们选择Vite（更轻量）
+- ❌ 缺少项目管理、知识库等我们需要的功能
+- ❌ 深度定制成本高，不如参考实现
+
+**我们的复用方式：**
+✅ **提取核心聊天组件** - 将LobeChat的聊天UI组件移植到我们的React项目
+✅ **参考实现逻辑** - 学习其流式输出、Markdown渲染的实现
+✅ **复用UI设计** - 参考其聊天界面的交互设计
+
+### 具体实施步骤
+
+**第1步：克隆LobeChat源码**
+```bash
+git clone https://github.com/lobehub/lobe-chat.git
+cd lobe-chat
+```
+
+**第2步：提取核心组件**
+
+需要提取的关键组件：
+```
+src/app/chat/
+  ├── ChatMessage.tsx         # 消息气泡组件
+  ├── ChatInput.tsx           # 输入框组件
+  ├── StreamingText.tsx       # 流式文本渲染
+  ├── MarkdownRender.tsx      # Markdown渲染
+  └── ChatList.tsx            # 消息列表
+
+src/components/
+  ├── Avatar/                 # 头像组件
+  ├── CodeBlock/              # 代码块组件
+  └── FileUpload/             # 文件上传组件
+```
+
+**第3步：适配到我们的项目**
+
+```tsx
+// 我们的项目结构
+src/components/chat/
+  ├── ChatWindow.tsx          // 主聊天窗口（自研）
+  ├── ChatMessage.tsx         // 从LobeChat移植 ⭐
+  ├── ChatInput.tsx           // 从LobeChat移植 ⭐
+  ├── StreamRenderer.tsx      // 从LobeChat移植 ⭐
+  ├── MarkdownContent.tsx     // 从LobeChat移植 ⭐
+  └── ActionButtons.tsx       // 自研（复制、固定、重新生成）
+
+// 使用示例
+import { ChatMessage } from '@/components/chat/ChatMessage';
+import { ChatInput } from '@/components/chat/ChatInput';
+
+function ChatView() {
+  return (
+    <div className="chat-container">
+      <div className="messages">
+        {messages.map(msg => (
+          <ChatMessage 
+            key={msg.id}
+            message={msg}
+            onCopy={handleCopy}
+            onPin={handlePin}  // 我们自己的功能
+          />
+        ))}
+      </div>
+      <ChatInput 
+        onSend={handleSend}
+        onUpload={handleUpload}
+        onKbSelect={handleKbSelect}  // 我们自己的功能
+      />
+    </div>
+  );
+}
+```
+
+**第4步：实现流式输出**
+
+参考LobeChat的实现，使用Server-Sent Events (SSE)：
+
+```typescript
+// 前端：接收流式数据
+async function streamChat(message: string) {
+  const response = await fetch('/api/chat/stream', {
+    method: 'POST',
+    headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
+    body: JSON.stringify({ message, projectId, agentId })
+  });
+
+  const reader = response.body?.getReader();
+  const decoder = new TextDecoder();
+  let accumulatedText = '';
+
+  while (true) {
+    const { done, value } = await reader.read();
+    if (done) break;
+    
+    const chunk = decoder.decode(value);
+    const lines = chunk.split('\n');
+    
+    for (const line of lines) {
+      if (line.startsWith('data: ')) {
+        const data = JSON.parse(line.slice(6));
+        if (data.type === 'token') {
+          accumulatedText += data.content;
+          setMessages(prev => [...prev.slice(0, -1), {
+            ...prev[prev.length - 1],
+            content: accumulatedText
+          }]);
+        }
+      }
+    }
+  }
+}
+
+// 后端：发送流式数据
+app.post('/api/chat/stream', async (req, res) => {
+  res.setHeader('Content-Type', 'text/event-stream');
+  res.setHeader('Cache-Control', 'no-cache');
+  res.setHeader('Connection', 'keep-alive');
+
+  const stream = await llmAdapter.chatStream({
+    messages: contextMessages,
+    temperature: 0.7
+  });
+
+  for await (const chunk of stream) {
+    res.write(`data: ${JSON.stringify({ 
+      type: 'token', 
+      content: chunk 
+    })}\n\n`);
+  }
+
+  res.write(`data: ${JSON.stringify({ type: 'done' })}\n\n`);
+  res.end();
+});
+```
+
+### 预计节省时间
+
+| 功能模块 | 从零开发 | 复用LobeChat | 节省 |
+|---------|---------|-------------|------|
+| 基础聊天UI | 5天 | 1天 | 4天 |
+| 流式输出 | 3天 | 0.5天 | 2.5天 |
+| Markdown渲染 | 2天 | 0.5天 | 1.5天 |
+| 代码高亮 | 1天 | 0.5天 | 0.5天 |
+| 文件上传UI | 2天 | 1天 | 1天 |
+| **总计** | **13天** | **3.5天** | **9.5天** ⭐ |
+
+---
+
+## 🔧 技术实现关键点
+
+### 1. 智能体配置管理（简化版 - 配置文件方式）
+
+**为什么选择配置文件而非数据库管理？**
+- ✅ 降低开发成本（无需开发后台管理界面）
+- ✅ 版本控制友好（Git管理配置变更）
+- ✅ 部署简单（无需数据库迁移）
+- ✅ 易于调试（直接修改配置文件）
+
+**配置文件结构**
+
+```yaml
+# config/agents.yaml
+agents:
+  - id: agent-topic-evaluation
+    name: 选题评价
+    description: 从创新性、临床价值、科学性和可行性等维度评价临床问题
+    category: 选题阶段
+    icon: lightbulb
+    
+    # Prompt配置
+    system_prompt_file: prompts/topic_evaluation_system.txt
+    user_prompt_template_file: prompts/topic_evaluation_user.txt
+    
+    # 模型配置
+    models:
+      deepseek-v3:
+        temperature: 0.4
+        max_tokens: 2000
+        top_p: 0.9
+      qwen3-72b:
+        temperature: 0.5
+        max_tokens: 2000
+    
+    # 功能开关
+    rag_enabled: true          # 是否支持知识库检索
+    file_upload_enabled: false # 是否支持文件上传
+    
+    # 输出格式
+    output_format: structured  # text | structured | document
+    
+    # 状态
+    status: active  # active | inactive
+    
+  - id: agent-picos
+    name: PICOS构建
+    description: 结构化地定义临床研究的核心要素
+    category: 研究设计
+    icon: construction
+    system_prompt_file: prompts/picos_system.txt
+    user_prompt_template_file: prompts/picos_user.txt
+    models:
+      deepseek-v3:
+        temperature: 0.3
+        max_tokens: 2500
+    rag_enabled: true
+    file_upload_enabled: false
+    output_format: structured
+    status: active
+    
+  # ... 其他10个智能体配置
+```
+
+**Prompt文件管理**
+
+```
+backend/prompts/
+  ├── topic_evaluation_system.txt
+  ├── topic_evaluation_user.txt
+  ├── picos_system.txt
+  ├── picos_user.txt
+  ├── crf_system.txt
+  ├── sample_size_system.txt
+  └── ...
+```
+
+**示例Prompt文件**
+
+```txt
+# prompts/picos_system.txt
+你是一位经验丰富的临床研究方法学专家，擅长帮助研究者构建科学严谨的PICOS框架。
+
+## 你的任务
+根据用户提供的研究想法，帮助其完善以下要素：
+- P (Population): 研究人群的精确定义
+- I (Intervention): 干预措施的详细描述
+- C (Comparison): 对照组的设计
+- O (Outcome): 主要和次要观察指标
+- S (Study Design): 研究设计类型
+
+## 输出要求
+1. 使用结构化的表格或清单形式输出
+2. 每个要素都要具体、可操作、可测量
+3. 指出潜在的方法学问题
+4. 提供改进建议
+
+## 注意事项
+- 确保研究人群的纳入排除标准明确
+- 干预措施要具有可重复性
+- 观察指标要符合临床意义和统计学要求
+- 研究设计要匹配研究目的
+```
+
+**加载配置的代码实现**
+
+```typescript
+// backend/src/config/agent-loader.ts
+import fs from 'fs';
+import yaml from 'yaml';
+import path from 'path';
+
+interface AgentConfig {
+  id: string;
+  name: string;
+  description: string;
+  category: string;
+  icon: string;
+  system_prompt_file: string;
+  user_prompt_template_file: string;
+  models: Record<string, {
+    temperature: number;
+    max_tokens: number;
+    top_p?: number;
+  }>;
+  rag_enabled: boolean;
+  file_upload_enabled: boolean;
+  output_format: 'text' | 'structured' | 'document';
+  status: 'active' | 'inactive';
+}
+
+class AgentConfigLoader {
+  private agents: Map<string, AgentConfig> = new Map();
+  private prompts: Map<string, string> = new Map();
+  
+  constructor() {
+    this.loadAgents();
+    this.loadPrompts();
+  }
+  
+  private loadAgents() {
+    const configFile = fs.readFileSync(
+      path.join(__dirname, '../../config/agents.yaml'),
+      'utf-8'
+    );
+    const config = yaml.parse(configFile);
+    
+    for (const agent of config.agents) {
+      if (agent.status === 'active') {
+        this.agents.set(agent.id, agent);
+      }
+    }
+    
+    console.log(`✅ Loaded ${this.agents.size} active agents`);
+  }
+  
+  private loadPrompts() {
+    const promptsDir = path.join(__dirname, '../../prompts');
+    const files = fs.readdirSync(promptsDir);
+    
+    for (const file of files) {
+      if (file.endsWith('.txt')) {
+        const content = fs.readFileSync(
+          path.join(promptsDir, file),
+          'utf-8'
+        );
+        this.prompts.set(file, content);
+      }
+    }
+    
+    console.log(`✅ Loaded ${this.prompts.size} prompt templates`);
+  }
+  
+  getAgent(agentId: string): AgentConfig | undefined {
+    return this.agents.get(agentId);
+  }
+  
+  getAllAgents(): AgentConfig[] {
+    return Array.from(this.agents.values());
+  }
+  
+  getPrompt(filename: string): string {
+    return this.prompts.get(filename) || '';
+  }
+  
+  // 热重载（开发环境）
+  reloadConfig() {
+    this.agents.clear();
+    this.prompts.clear();
+    this.loadAgents();
+    this.loadPrompts();
+  }
+}
+
+export const agentConfig = new AgentConfigLoader();
+```
+
+**API设计**
+```javascript
+// 获取智能体列表
+GET /api/agents
+Response: {
+  agents: [
+    {
+      id: 'agent-picos',
+      name: 'PICOS构建',
+      description: '...',
+      category: '研究设计',
+      icon: 'construction',
+      status: 'active'
+    }
+  ]
+}
+
+// 调用智能体
+POST /api/agents/{agentId}/chat
+Request: {
+  message: "请帮我构建PICOS",
+  project_id: "proj-123", // 可选
+  kb_references: ["kb-1"], // 可选
+  model: "gemini-pro", // 可选
+  stream: true // 是否流式输出
+}
+Response (Stream): 
+data: {"type":"start"}
+data: {"type":"token","content":"好的"}
+data: {"type":"token","content":"，我们"}
+...
+data: {"type":"end","message_id":"msg-xxx"}
+```
+
+### 2. 上下文管理实现
+
+**上下文组装策略**
+```javascript
+async function buildContextForAgent(params) {
+  const { projectId, agentId, message, conversationHistory } = params;
+  
+  let contextParts = [];
+  
+  // 1. 项目背景（如果有）
+  if (projectId) {
+    const project = await db.projects.findOne(projectId);
+    contextParts.push({
+      role: 'system',
+      content: `# 项目背景\n${project.description}`
+    });
+  }
+  
+  // 2. 智能体系统提示词
+  const agent = await db.agents.findOne(agentId);
+  contextParts.push({
+    role: 'system',
+    content: agent.system_prompt
+  });
+  
+  // 3. 历史对话摘要（如果超过10轮，进行摘要压缩）
+  if (conversationHistory.length > 10) {
+    const summary = await summarizeHistory(conversationHistory.slice(0, -10));
+    contextParts.push({
+      role: 'system',
+      content: `# 历史对话摘要\n${summary}`
+    });
+    contextParts.push(...conversationHistory.slice(-10));
+  } else {
+    contextParts.push(...conversationHistory);
+  }
+  
+  // 4. 知识库检索结果（如果有@引用）
+  if (params.kb_references) {
+    const ragResults = await queryDifyKnowledgeBase({
+      kb_ids: params.kb_references,
+      query: message,
+      top_k: 5
+    });
+    contextParts.push({
+      role: 'system',
+      content: `# 相关知识库内容\n${ragResults.documents.map(d => 
+        `[${d.metadata.filename}] ${d.content}`
+      ).join('\n\n')}`
+    });
+  }
+  
+  // 5. 当前用户问题
+  contextParts.push({
+    role: 'user',
+    content: message
+  });
+  
+  return contextParts;
+}
+```
+
+**Token计数与控制**
+```javascript
+import { encoding_for_model } from 'tiktoken';
+
+function estimateTokens(messages, model = 'gpt-4') {
+  const encoding = encoding_for_model(model);
+  let total = 0;
+  for (const msg of messages) {
+    total += encoding.encode(msg.content).length;
+    total += 4; // 每条消息的格式开销
+  }
+  return total;
+}
+
+async function buildContextWithTokenLimit(params, maxTokens = 6000) {
+  let context = await buildContextForAgent(params);
+  let tokens = estimateTokens(context);
+  
+  // 如果超限，逐步删减历史对话
+  while (tokens > maxTokens && context.length > 3) {
+    // 保留系统提示词和当前问题，删减中间的历史对话
+    context.splice(2, 1);
+    tokens = estimateTokens(context);
+  }
+  
+  return context;
+}
+```
+
+### 3. Dify RAG集成
+
+**调用Dify API**
+```javascript
+import axios from 'axios';
+
+class DifyService {
+  constructor() {
+    this.baseUrl = process.env.DIFY_API_URL;
+    this.apiKey = process.env.DIFY_API_KEY;
+  }
+  
+  // 查询知识库
+  async queryKnowledgeBase({ datasetId, query, topK = 5 }) {
+    const response = await axios.post(
+      `${this.baseUrl}/datasets/${datasetId}/retrieve`,
+      {
+        query,
+        retrieval_model: {
+          search_method: 'hybrid_search', // 混合检索
+          reranking_enable: true, // 重排序
+          reranking_model: {
+            reranking_provider_name: 'cohere',
+            reranking_model_name: 'rerank-multilingual-v2.0'
+          },
+          top_k: topK,
+          score_threshold_enabled: true,
+          score_threshold: 0.5
+        }
+      },
+      {
+        headers: {
+          'Authorization': `Bearer ${this.apiKey}`,
+          'Content-Type': 'application/json'
+        }
+      }
+    );
+    
+    return response.data.records.map(record => ({
+      content: record.segment.content,
+      score: record.score,
+      metadata: {
+        filename: record.segment.document.name,
+        position: record.segment.position,
+        document_id: record.segment.document.id
+      }
+    }));
+  }
+  
+  // 上传文档到知识库
+  async uploadDocument({ datasetId, file, processRule }) {
+    const formData = new FormData();
+    formData.append('file', file);
+    formData.append('process_rule', JSON.stringify(processRule || {
+      mode: 'automatic',
+      rules: {
+        pre_processing_rules: [
+          { id: 'remove_extra_spaces', enabled: true },
+          { id: 'remove_urls_emails', enabled: true }
+        ],
+        segmentation: {
+          separator: '\n\n',
+          max_tokens: 500
+        }
+      }
+    }));
+    
+    const response = await axios.post(
+      `${this.baseUrl}/datasets/${datasetId}/documents`,
+      formData,
+      {
+        headers: {
+          'Authorization': `Bearer ${this.apiKey}`
+        }
+      }
+    );
+    
+    return response.data;
+  }
+  
+  // 检查文档处理状态
+  async getDocumentStatus({ datasetId, documentId }) {
+    const response = await axios.get(
+      `${this.baseUrl}/datasets/${datasetId}/documents/${documentId}`,
+      {
+        headers: {
+          'Authorization': `Bearer ${this.apiKey}`
+        }
+      }
+    );
+    
+    return {
+      status: response.data.indexing_status, // 'processing' | 'completed' | 'error'
+      progress: response.data.completed_segments,
+      total: response.data.total_segments,
+      error: response.data.error
+    };
+  }
+}
+```
+
+### 4. 多模型Adapter
+
+**统一接口抽象**
+```javascript
+// 基础Adapter接口
+class LLMAdapter {
+  async chat({ messages, temperature, maxTokens, stream }) {
+    throw new Error('Must implement chat method');
+  }
+}
+
+// Gemini Adapter
+class GeminiAdapter extends LLMAdapter {
+  constructor(apiKey) {
+    super();
+    this.apiKey = apiKey;
+    this.baseUrl = 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta';
+  }
+  
+  async chat({ messages, temperature = 0.7, maxTokens = 2000, stream = false }) {
+    // 转换消息格式
+    const contents = messages.map(msg => ({
+      role: msg.role === 'user' ? 'user' : 'model',
+      parts: [{ text: msg.content }]
+    }));
+    
+    const response = await axios.post(
+      `${this.baseUrl}/models/gemini-pro:${stream ? 'streamGenerateContent' : 'generateContent'}`,
+      {
+        contents,
+        generationConfig: {
+          temperature,
+          maxOutputTokens: maxTokens
+        }
+      },
+      {
+        headers: { 'x-goog-api-key': this.apiKey },
+        responseType: stream ? 'stream' : 'json'
+      }
+    );
+    
+    if (stream) {
+      return this.handleStream(response.data);
+    } else {
+      return response.data.candidates[0].content.parts[0].text;
+    }
+  }
+}
+
+// DeepSeek Adapter
+class DeepSeekAdapter extends LLMAdapter {
+  constructor(apiKey) {
+    super();
+    this.apiKey = apiKey;
+    this.baseUrl = 'https://api.deepseek.com/v1';
+  }
+  
+  async chat({ messages, temperature = 0.7, maxTokens = 2000, stream = false }) {
+    // DeepSeek兼容OpenAI格式
+    const response = await axios.post(
+      `${this.baseUrl}/chat/completions`,
+      {
+        model: 'deepseek-chat',
+        messages,
+        temperature,
+        max_tokens: maxTokens,
+        stream
+      },
+      {
+        headers: {
+          'Authorization': `Bearer ${this.apiKey}`,
+          'Content-Type': 'application/json'
+        },
+        responseType: stream ? 'stream' : 'json'
+      }
+    );
+    
+    if (stream) {
+      return response.data; // 返回stream
+    } else {
+      return response.data.choices[0].message.content;
+    }
+  }
+}
+
+// 工厂模式
+class LLMFactory {
+  static adapters = {
+    'gemini-pro': GeminiAdapter,
+    'deepseek-v2': DeepSeekAdapter,
+    'qwen2-72b': QwenAdapter,
+  };
+  
+  static create(modelName, apiKey) {
+    const AdapterClass = this.adapters[modelName];
+    if (!AdapterClass) {
+      throw new Error(`Unsupported model: ${modelName}`);
+    }
+    return new AdapterClass(apiKey);
+  }
+}
+
+// 使用
+const adapter = LLMFactory.create('gemini-pro', process.env.GEMINI_API_KEY);
+const response = await adapter.chat({
+  messages: contextMessages,
+  temperature: 0.7,
+  stream: true
+});
+```
+
+### 5. 文档生成
+
+**CRF生成示例**
+```javascript
+import { Document, Packer, Paragraph, Table, TableRow, TableCell, WidthType } from 'docx';
+import fs from 'fs';
+
+async function generateCRF(crfData) {
+  const doc = new Document({
+    sections: [{
+      children: [
+        new Paragraph({
+          text: '病例报告表 (CRF)',
+          heading: 'Heading1',
+        }),
+        new Paragraph({
+          text: `研究名称：${crfData.studyName}`,
+        }),
+        new Paragraph({
+          text: `受试者编号：__________`,
+        }),
+        new Paragraph({ text: '' }),
+        
+        // 基本信息表格
+        new Table({
+          width: { size: 100, type: WidthType.PERCENTAGE },
+          rows: [
+            new TableRow({
+              children: [
+                new TableCell({ children: [new Paragraph('姓名缩写')] }),
+                new TableCell({ children: [new Paragraph('___________')] }),
+              ]
+            }),
+            new TableRow({
+              children: [
+                new TableCell({ children: [new Paragraph('性别')] }),
+                new TableCell({ children: [new Paragraph('□ 男  □ 女')] }),
+              ]
+            }),
+            // ... 更多字段
+          ]
+        }),
+        
+        // 观察指标
+        new Paragraph({
+          text: '主要观察指标',
+          heading: 'Heading2',
+        }),
+        ...crfData.outcomes.map(outcome => 
+          new Paragraph({
+            text: `${outcome.name}：__________  单位：${outcome.unit}`,
+            bullet: { level: 0 }
+          })
+        ),
+      ]
+    }]
+  });
+  
+  const buffer = await Packer.toBuffer(doc);
+  return buffer;
+}
+
+// API endpoint
+app.post('/api/agents/crf-agent/generate', async (req, res) => {
+  const { projectId, crfData } = req.body;
+  
+  const buffer = await generateCRF(crfData);
+  
+  res.setHeader('Content-Type', 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document');
+  res.setHeader('Content-Disposition', `attachment; filename="CRF_${Date.now()}.docx"`);
+  res.send(buffer);
+});
+```
+
+---
+
+## ⚠️ 风险与挑战
+
+### 技术风险
+
+1. **RAG检索质量问题**
+   - 风险：医学术语复杂，检索准确率可能不达标
+   - 应对：
+     - 使用Dify的重排序功能
+     - 自定义医学词典
+     - 人工标注高质量问答对进行微调
+
+2. **LLM幻觉问题**
+   - 风险：AI生成内容可能不准确，尤其是医学领域
+   - 应对：
+     - 加强Prompt约束（要求标注不确定性）
+     - RAG强制引用（减少幻觉）
+     - 关键功能人工复核机制
+
+3. **性能问题**
+   - 风险：大规模用户并发时响应慢
+   - 应对：
+     - Redis缓存高频查询
+     - 流式输出提升体验
+     - CDN加速静态资源
+     - 数据库索引优化
+
+4. **成本失控**
+   - 风险：LLM API费用可能超预期
+   - 应对：
+     - 设置单用户每日Token配额
+     - 优先使用便宜模型（DeepSeek）
+     - 缓存常见问题的答案
+     - 监控异常使用
+
+### 业务风险
+
+1. **医疗合规问题**
+   - 风险：AI生成的医学建议可能涉及法律风险
+   - 应对：
+     - 明确免责声明
+     - 强调"仅供参考"
+     - 不涉及诊断和治疗建议
+     - 保留所有对话记录以备审查
+
+2. **数据安全问题**
+   - 风险：用户上传敏感医学数据
+   - 应对：
+     - 数据加密存储
+     - 严格权限控制
+     - 不传输到境外LLM（优先国内模型）
+     - 定期安全审计
+
+---
+
+## 📚 参考资源
+
+**Dify相关**
+- 官方文档：https://docs.dify.ai/
+- GitHub：https://github.com/langgenius/dify
+- API文档：https://docs.dify.ai/guides/application-publishing/developing-with-apis
+
+**LLM API**
+- Gemini：https://ai.google.dev/docs
+- DeepSeek：https://platform.deepseek.com/docs
+- Qwen：https://help.aliyun.com/zh/dashscope/
+
+**开发框架**
+- React：https://react.dev/
+- Fastify：https://fastify.dev/
+- Prisma：https://www.prisma.io/
+- TailwindCSS：https://tailwindcss.com/
+
+---
+
+## 📝 总结
+
+基于以上分析，**强烈推荐采用混合架构方案**：
+
+✅ **短期优势**
+- 3个月内可完成MVP并上线
+- 开发成本可控（¥50k-70k）
+- RAG功能开箱即用
+- 技术风险低
+
+✅ **长期优势**
+- 业务逻辑完全自主可控
+- 可随时优化和扩展
+- RAG引擎可替换
+- 不被框架绑定
+
+✅ **实施建议**
+1. 第1周：搭建基础架构（前后端+Dify）
+2. 第2-4周：实现2-3个核心智能体（MVP）
+3. 第5-8周：完善12个智能体+知识库
+4. 第9-10周：开发运营后台
+5. 第11-12周：测试优化上线
+
+这个方案在**开发效率、成本、质量、可扩展性**之间取得了最佳平衡，是最适合您项目的技术选型。
+
+---
+
+**文档版本：v1.0**  
+**更新时间：2025-10-10**  
+**作者：AI技术顾问**
+
diff --git a/知识库需求调整说明.md b/知识库需求调整说明.md
new file mode 100644
index 00000000..50ba92c5
--- /dev/null
+++ b/知识库需求调整说明.md
@@ -0,0 +1,568 @@
+# 知识库需求调整说明
+
+## 📋 需求变更
+
+### 原需求（PRD原文）
+> "后期考虑，增加基于大规模（1000篇以内）文献的读取、识别、内容提取的工作"
+
+**理解：** 这给人的印象是需要处理海量文献，技术难度极高。
+
+### 实际需求（明确后）
+✅ **每个用户最多创建 3个知识库**  
+✅ **每个知识库最多上传 50个文件**  
+✅ **主要格式：PDF、DOCX**  
+✅ **单用户最大文档量：150个文件**
+
+---
+
+## 🎯 影响分析
+
+### 技术难度大幅降低
+
+| 维度 | 原理解（1000篇+） | 实际需求（150个/用户） | 影响 |
+|------|-----------------|---------------------|------|
+| **向量数据库** | 需要高性能集群 | Dify内置Qdrant足够 | ✅ 简化 |
+| **文档处理** | 需要分布式处理 | 单机异步处理即可 | ✅ 简化 |
+| **检索性能** | 需要优化索引 | 默认配置即可 | ✅ 简化 |
+| **存储成本** | 需要大容量存储 | 标准对象存储 | ✅ 降低 |
+| **技术难度** | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ✅ 降低 |
+
+### Dify完全够用
+
+**Dify的能力：**
+- ✅ 单个知识库支持上万个文档片段
+- ✅ 自动文档解析（PDF、Word、TXT等）
+- ✅ 内置向量化（支持多种Embedding模型）
+- ✅ 混合检索（关键词 + 语义检索）
+- ✅ 重排序（Reranking）
+- ✅ 答案溯源
+
+**我们的需求：**
+- 50个文件/知识库（远低于Dify上限）
+- PDF、DOCX格式（Dify原生支持）
+- **结论：Dify完全满足需求！**
+
+---
+
+## 💾 数据库设计
+
+### 知识库表结构
+
+```sql
+-- 知识库表
+CREATE TABLE knowledge_bases (
+  id VARCHAR(50) PRIMARY KEY,
+  user_id VARCHAR(50) NOT NULL,
+  name VARCHAR(100) NOT NULL,
+  description TEXT,
+  
+  -- Dify知识库ID
+  dify_dataset_id VARCHAR(100) NOT NULL,
+  
+  -- 统计信息
+  file_count INT DEFAULT 0,
+  total_size_bytes BIGINT DEFAULT 0,
+  
+  created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
+  updated_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
+  
+  FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id),
+  
+  -- 限制：每个用户最多3个知识库
+  CONSTRAINT check_kb_limit CHECK (
+    (SELECT COUNT(*) FROM knowledge_bases WHERE user_id = NEW.user_id) <= 3
+  )
+);
+
+-- 为用户ID创建索引
+CREATE INDEX idx_kb_user ON knowledge_bases(user_id);
+
+-- 文档表
+CREATE TABLE documents (
+  id VARCHAR(50) PRIMARY KEY,
+  kb_id VARCHAR(50) NOT NULL,
+  user_id VARCHAR(50) NOT NULL,
+  
+  filename VARCHAR(255) NOT NULL,
+  file_type VARCHAR(20) NOT NULL,  -- pdf, docx
+  file_size_bytes BIGINT NOT NULL,
+  file_url TEXT NOT NULL,  -- 对象存储URL
+  
+  -- Dify文档ID
+  dify_document_id VARCHAR(100) NOT NULL,
+  
+  -- 处理状态
+  status VARCHAR(20) DEFAULT 'uploading',  -- uploading, processing, completed, failed
+  progress INT DEFAULT 0,  -- 0-100
+  error_message TEXT,
+  
+  -- 处理结果
+  segments_count INT DEFAULT 0,  -- 切分的段落数
+  tokens_count INT DEFAULT 0,    -- token数量
+  
+  uploaded_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
+  processed_at TIMESTAMP,
+  
+  FOREIGN KEY (kb_id) REFERENCES knowledge_bases(id) ON DELETE CASCADE,
+  FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id),
+  
+  -- 限制：每个知识库最多50个文件
+  CONSTRAINT check_doc_limit CHECK (
+    (SELECT COUNT(*) FROM documents WHERE kb_id = NEW.kb_id) <= 50
+  )
+);
+
+-- 索引
+CREATE INDEX idx_doc_kb ON documents(kb_id);
+CREATE INDEX idx_doc_user ON documents(user_id);
+CREATE INDEX idx_doc_status ON documents(status);
+```
+
+### 用户配额表
+
+```sql
+-- 用户配额表（可选，用于更灵活的配额管理）
+CREATE TABLE user_quotas (
+  user_id VARCHAR(50) PRIMARY KEY,
+  
+  -- 知识库配额
+  kb_quota INT DEFAULT 3,           -- 允许创建的知识库数量
+  kb_used INT DEFAULT 0,             -- 已使用
+  
+  -- 文件配额（每个知识库）
+  files_per_kb_quota INT DEFAULT 50,
+  
+  -- 存储配额（字节）
+  storage_quota_bytes BIGINT DEFAULT 1073741824,  -- 1GB
+  storage_used_bytes BIGINT DEFAULT 0,
+  
+  updated_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
+  
+  FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)
+);
+```
+
+---
+
+## 🔧 实现方案
+
+### 1. 知识库创建（带限制检查）
+
+```typescript
+// backend/src/services/knowledge-base.service.ts
+
+export class KnowledgeBaseService {
+  
+  /**
+   * 创建知识库
+   */
+  async createKnowledgeBase(userId: string, data: CreateKBDto) {
+    // 1. 检查用户知识库数量限制
+    const userKbCount = await db.knowledge_bases.count({
+      where: { user_id: userId }
+    });
+    
+    if (userKbCount >= 3) {
+      throw new Error('已达到知识库数量上限（3个）');
+    }
+    
+    // 2. 在Dify中创建知识库
+    const difyDataset = await difyClient.createDataset({
+      name: data.name,
+      description: data.description,
+      indexing_technique: 'high_quality',  // 高质量索引
+      permission: 'only_me'
+    });
+    
+    // 3. 在数据库中保存记录
+    const kb = await db.knowledge_bases.create({
+      id: generateId('kb'),
+      user_id: userId,
+      name: data.name,
+      description: data.description,
+      dify_dataset_id: difyDataset.id,
+      file_count: 0,
+      total_size_bytes: 0
+    });
+    
+    return kb;
+  }
+  
+  /**
+   * 上传文档
+   */
+  async uploadDocument(userId: string, kbId: string, file: File) {
+    // 1. 检查知识库是否存在且属于该用户
+    const kb = await db.knowledge_bases.findOne({
+      where: { id: kbId, user_id: userId }
+    });
+    
+    if (!kb) {
+      throw new Error('知识库不存在或无权限');
+    }
+    
+    // 2. 检查文件数量限制
+    const docCount = await db.documents.count({
+      where: { kb_id: kbId }
+    });
+    
+    if (docCount >= 50) {
+      throw new Error('知识库文件数量已达上限（50个）');
+    }
+    
+    // 3. 检查文件格式
+    const allowedTypes = ['application/pdf', 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document'];
+    if (!allowedTypes.includes(file.mimetype)) {
+      throw new Error('仅支持PDF和DOCX格式');
+    }
+    
+    // 4. 检查文件大小（单个文件最大50MB）
+    const maxSize = 50 * 1024 * 1024; // 50MB
+    if (file.size > maxSize) {
+      throw new Error('文件大小超过限制（最大50MB）');
+    }
+    
+    // 5. 上传到对象存储
+    const fileUrl = await objectStorage.upload(file);
+    
+    // 6. 创建文档记录
+    const doc = await db.documents.create({
+      id: generateId('doc'),
+      kb_id: kbId,
+      user_id: userId,
+      filename: file.originalname,
+      file_type: path.extname(file.originalname).slice(1),
+      file_size_bytes: file.size,
+      file_url: fileUrl,
+      status: 'uploading',
+      dify_document_id: ''  // 稍后更新
+    });
+    
+    // 7. 异步提交到Dify处理
+    this.processDocumentAsync(doc.id, kb.dify_dataset_id, fileUrl);
+    
+    return doc;
+  }
+  
+  /**
+   * 异步处理文档
+   */
+  private async processDocumentAsync(docId: string, difyDatasetId: string, fileUrl: string) {
+    try {
+      // 1. 更新状态为处理中
+      await db.documents.update({
+        where: { id: docId },
+        data: { status: 'processing' }
+      });
+      
+      // 2. 提交到Dify处理
+      const difyDoc = await difyClient.uploadDocument({
+        dataset_id: difyDatasetId,
+        file_url: fileUrl,
+        indexing_technique: 'high_quality',
+        process_rule: {
+          mode: 'automatic',
+          rules: {
+            pre_processing_rules: [
+              { id: 'remove_extra_spaces', enabled: true },
+              { id: 'remove_urls_emails', enabled: false }  // 保留医学文献中的引用
+            ],
+            segmentation: {
+              separator: '\n\n',
+              max_tokens: 500  // 每段最大500 tokens
+            }
+          }
+        }
+      });
+      
+      // 3. 保存Dify文档ID
+      await db.documents.update({
+        where: { id: docId },
+        data: { dify_document_id: difyDoc.id }
+      });
+      
+      // 4. 轮询处理状态
+      let status = 'processing';
+      while (status === 'processing') {
+        await sleep(2000); // 2秒后重试
+        
+        const result = await difyClient.getDocumentStatus({
+          dataset_id: difyDatasetId,
+          document_id: difyDoc.id
+        });
+        
+        status = result.indexing_status;
+        
+        // 更新进度
+        await db.documents.update({
+          where: { id: docId },
+          data: {
+            progress: Math.round((result.completed_segments / result.total_segments) * 100)
+          }
+        });
+      }
+      
+      // 5. 处理完成
+      if (status === 'completed') {
+        const result = await difyClient.getDocumentStatus({
+          dataset_id: difyDatasetId,
+          document_id: difyDoc.id
+        });
+        
+        await db.documents.update({
+          where: { id: docId },
+          data: {
+            status: 'completed',
+            progress: 100,
+            segments_count: result.total_segments,
+            tokens_count: result.tokens,
+            processed_at: new Date()
+          }
+        });
+        
+        // 更新知识库统计
+        await this.updateKbStats(docId);
+        
+      } else {
+        // 处理失败
+        await db.documents.update({
+          where: { id: docId },
+          data: {
+            status: 'failed',
+            error_message: result.error || '文档处理失败'
+          }
+        });
+      }
+      
+    } catch (error) {
+      // 异常处理
+      await db.documents.update({
+        where: { id: docId },
+        data: {
+          status: 'failed',
+          error_message: error.message
+        }
+      });
+    }
+  }
+  
+  /**
+   * 检索知识库
+   */
+  async queryKnowledgeBase(userId: string, kbId: string, query: string) {
+    // 1. 验证权限
+    const kb = await db.knowledge_bases.findOne({
+      where: { id: kbId, user_id: userId }
+    });
+    
+    if (!kb) {
+      throw new Error('知识库不存在或无权限');
+    }
+    
+    // 2. 调用Dify检索
+    const results = await difyClient.queryKnowledgeBase({
+      dataset_id: kb.dify_dataset_id,
+      query,
+      retrieval_model: {
+        search_method: 'hybrid_search',  // 混合检索
+        reranking_enable: true,          // 启用重排序
+        top_k: 5,                        // 返回前5个结果
+        score_threshold: 0.5             // 相似度阈值
+      }
+    });
+    
+    // 3. 格式化返回结果
+    return results.records.map(record => ({
+      content: record.segment.content,
+      score: record.score,
+      document: {
+        id: record.segment.document.id,
+        name: record.segment.document.name,
+        position: record.segment.position  // 在文档中的位置
+      }
+    }));
+  }
+  
+  /**
+   * 获取用户的知识库列表
+   */
+  async getUserKnowledgeBases(userId: string) {
+    const kbs = await db.knowledge_bases.findMany({
+      where: { user_id: userId },
+      include: {
+        _count: {
+          select: { documents: true }
+        }
+      }
+    });
+    
+    return kbs.map(kb => ({
+      id: kb.id,
+      name: kb.name,
+      description: kb.description,
+      file_count: kb.file_count,
+      total_size_mb: (kb.total_size_bytes / 1024 / 1024).toFixed(2),
+      created_at: kb.created_at,
+      quota: {
+        used: kb.file_count,
+        limit: 50
+      }
+    }));
+  }
+  
+  /**
+   * 删除文档
+   */
+  async deleteDocument(userId: string, docId: string) {
+    // 1. 验证权限
+    const doc = await db.documents.findOne({
+      where: { id: docId, user_id: userId },
+      include: { knowledge_base: true }
+    });
+    
+    if (!doc) {
+      throw new Error('文档不存在或无权限');
+    }
+    
+    // 2. 从Dify删除
+    await difyClient.deleteDocument({
+      dataset_id: doc.knowledge_base.dify_dataset_id,
+      document_id: doc.dify_document_id
+    });
+    
+    // 3. 从对象存储删除
+    await objectStorage.delete(doc.file_url);
+    
+    // 4. 从数据库删除
+    await db.documents.delete({ where: { id: docId } });
+    
+    // 5. 更新知识库统计
+    await this.updateKbStats(doc.kb_id);
+  }
+  
+  /**
+   * 更新知识库统计信息
+   */
+  private async updateKbStats(kbId: string) {
+    const stats = await db.documents.aggregate({
+      where: { kb_id: kbId, status: 'completed' },
+      _count: true,
+      _sum: { file_size_bytes: true }
+    });
+    
+    await db.knowledge_bases.update({
+      where: { id: kbId },
+      data: {
+        file_count: stats._count,
+        total_size_bytes: stats._sum.file_size_bytes || 0
+      }
+    });
+  }
+}
+```
+
+---
+
+## 📊 成本影响
+
+### 存储成本（降低）
+
+**原估算（1000篇文献）：**
+- 假设每篇10MB
+- 总存储：10GB+
+- 成本：¥200+/月
+
+**实际需求（150个文件/用户）：**
+```
+单用户存储：
+- 150个文件 × 平均5MB = 750MB
+- 1000个用户 = 750GB
+
+月度成本（阿里云OSS）：
+- 存储：750GB × ¥0.12/GB = ¥90/月
+- 流量：假设100GB/月 × ¥0.5/GB = ¥50/月
+- 总计：¥140/月
+```
+
+**成本节省：约¥60/月**
+
+### 处理性能（提升）
+
+**小规模知识库的优势：**
+- ✅ 检索速度更快（< 1s）
+- ✅ 向量化处理更快（单文件 < 30s）
+- ✅ 无需复杂的性能优化
+
+---
+
+## 🎯 技术选型确认
+
+### Dify完全满足需求 ✅
+
+| 功能 | 需求 | Dify能力 | 结论 |
+|------|------|---------|------|
+| 知识库数量 | 3个/用户 | 无限制 | ✅ 满足 |
+| 文件数量 | 50个/知识库 | 上千个 | ✅ 满足 |
+| 文件格式 | PDF、DOCX | 支持20+格式 | ✅ 满足 |
+| 向量化 | 自动 | 内置支持 | ✅ 满足 |
+| 检索 | 混合检索 | 支持 | ✅ 满足 |
+| 答案溯源 | 需要 | 支持 | ✅ 满足 |
+
+**结论：无需考虑其他RAG方案，Dify完全够用！**
+
+---
+
+## 📝 API设计
+
+### RESTful API
+
+```typescript
+// 知识库管理
+GET    /api/knowledge-bases              // 获取用户的知识库列表
+POST   /api/knowledge-bases              // 创建知识库
+GET    /api/knowledge-bases/:id          // 获取知识库详情
+PUT    /api/knowledge-bases/:id          // 更新知识库
+DELETE /api/knowledge-bases/:id          // 删除知识库
+
+// 文档管理
+GET    /api/knowledge-bases/:kbId/documents           // 获取文档列表
+POST   /api/knowledge-bases/:kbId/documents           // 上传文档
+GET    /api/knowledge-bases/:kbId/documents/:docId    // 获取文档详情
+DELETE /api/knowledge-bases/:kbId/documents/:docId    // 删除文档
+
+// 检索
+POST   /api/knowledge-bases/:kbId/query   // 检索知识库
+
+// 配额查询
+GET    /api/users/me/quotas               // 获取用户配额信息
+```
+
+---
+
+## ✅ 总结
+
+### 需求明确后的影响
+
+| 方面 | 原理解 | 实际需求 | 影响 |
+|------|--------|---------|------|
+| **技术难度** | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | 大幅降低 |
+| **开发成本** | 需自建RAG | 用Dify即可 | 节省30天+ |
+| **运营成本** | ¥200+/月 | ¥140/月 | 节省30% |
+| **性能要求** | 需要优化 | 默认配置 | 简化 |
+| **风险** | 高 | 低 | 降低 |
+
+### 最终方案
+
+**✅ 使用Dify处理知识库，完全满足需求！**
+- 每用户3个知识库
+- 每知识库50个文件
+- PDF、DOCX格式
+- 自动向量化、检索、答案溯源
+
+**无需考虑其他RAG方案！**
+
+---
+
+**文档版本：v1.0**  
+**更新时间：2025-10-10**
+
diff --git a/第一周开发指南.md b/第一周开发指南.md
new file mode 100644
index 00000000..226b062d
--- /dev/null
+++ b/第一周开发指南.md
@@ -0,0 +1,900 @@
+# 第一周开发指南（Day 1-7）
+
+> **目标：** 搭建完整的开发环境，实现第一个功能（用户认证）  
+> **时间：** 7天  
+> **状态：** 🚀 准备就绪！
+
+---
+
+## ✅ 已完成准备工作
+
+- [x] Docker Desktop 安装完毕
+- [x] DeepSeek API Key 已申请
+- [x] Qwen API Key 已申请
+
+---
+
+## 📅 本周计划
+
+| 天数 | 任务 | 预计时间 |
+|------|------|---------|
+| Day 1 | 验证环境 + 创建项目结构 | 2小时 |
+| Day 2 | 启动基础服务（Docker） | 1小时 |
+| Day 3 | 搭建后端框架 | 3小时 |
+| Day 4 | 搭建前端框架 | 3小时 |
+| Day 5 | 实现用户认证（后端） | 4小时 |
+| Day 6 | 实现登录界面（前端） | 4小时 |
+| Day 7 | 测试联调 | 2小时 |
+
+---
+
+## 🎯 Day 1: 验证环境 + 创建项目结构
+
+### 步骤1：验证 Docker 安装
+
+打开终端（Windows用PowerShell或CMD，macOS用Terminal），执行：
+
+```bash
+# 检查 Docker 版本
+docker --version
+# 应输出类似：Docker version 24.0.x
+
+# 检查 Docker Compose 版本
+docker-compose --version
+# 应输出类似：Docker Compose version v2.x.x
+
+# 检查 Docker 是否运行
+docker ps
+# 应输出表头（即使没有容器运行）
+```
+
+**如果遇到错误：**
+- Windows: 确保 Docker Desktop 已启动（系统托盘有Docker图标）
+- macOS: 确保 Docker Desktop 已启动
+
+---
+
+### 步骤2：创建项目目录结构
+
+```bash
+# 选择一个工作目录（比如 D:\Projects 或 ~/Projects）
+cd D:\Projects  # Windows
+# 或
+cd ~/Projects   # macOS/Linux
+
+# 创建项目根目录
+mkdir ai-clinical-research
+cd ai-clinical-research
+
+# 创建子目录
+mkdir backend frontend config docs
+
+# 验证目录结构
+tree -L 1
+# 或 Windows: dir
+```
+
+**预期结构：**
+```
+ai-clinical-research/
+├── backend/          # 后端代码
+├── frontend/         # 前端代码
+├── config/           # 配置文件
+└── docs/             # 文档
+```
+
+---
+
+### 步骤3：创建 docker-compose.yml
+
+在项目根目录创建 `docker-compose.yml`：
+
+```yaml
+version: '3.8'
+
+services:
+  # PostgreSQL 数据库
+  postgres:
+    image: postgres:15-alpine
+    container_name: acr-postgres
+    environment:
+      POSTGRES_DB: ai_clinical_research
+      POSTGRES_USER: dev_user
+      POSTGRES_PASSWORD: dev_pass_2024
+    ports:
+      - "5432:5432"
+    volumes:
+      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data
+    healthcheck:
+      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U dev_user -d ai_clinical_research"]
+      interval: 10s
+      timeout: 5s
+      retries: 5
+
+  # Redis 缓存
+  redis:
+    image: redis:7-alpine
+    container_name: acr-redis
+    ports:
+      - "6379:6379"
+    volumes:
+      - redis_data:/data
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "redis-cli", "ping"]
+      interval: 10s
+      timeout: 3s
+      retries: 5
+
+  # Dify Sandbox（沙箱环境，Dify依赖）
+  dify-sandbox:
+    image: langgenius/dify-sandbox:latest
+    container_name: acr-dify-sandbox
+    restart: unless-stopped
+
+  # Dify API
+  dify-api:
+    image: langgenius/dify-api:latest
+    container_name: acr-dify-api
+    environment:
+      # 数据库配置
+      DB_USERNAME: dify
+      DB_PASSWORD: dify_pass_2024
+      DB_HOST: dify-postgres
+      DB_PORT: 5432
+      DB_DATABASE: dify
+      
+      # Redis配置
+      REDIS_HOST: dify-redis
+      REDIS_PORT: 6379
+      REDIS_DB: 0
+      
+      # 应用配置
+      MODE: api
+      SECRET_KEY: sk-9f73s3ljTXVcMT3Blb3ljTqtsKiGHXVcMT3BlbkFJLK7U
+      CONSOLE_WEB_URL: http://localhost
+      CONSOLE_API_URL: http://localhost:5001
+      SERVICE_API_URL: http://localhost:5001
+      APP_WEB_URL: http://localhost
+      
+      # 文件存储（本地）
+      STORAGE_TYPE: local
+      STORAGE_LOCAL_PATH: /app/storage
+      
+      # Vector Store（向量数据库）
+      VECTOR_STORE: qdrant
+      QDRANT_URL: http://dify-qdrant:6333
+      QDRANT_API_KEY: dify-qdrant-key
+      
+      # Celery（异步任务）
+      CELERY_BROKER_URL: redis://dify-redis:6379/1
+      
+      # 模型配置（可选，可在Web界面配置）
+      # OPENAI_API_KEY: your-key-here
+    ports:
+      - "5001:5001"
+    volumes:
+      - dify_app_storage:/app/storage
+    depends_on:
+      - dify-postgres
+      - dify-redis
+      - dify-qdrant
+      - dify-sandbox
+    restart: unless-stopped
+
+  # Dify Worker（后台任务处理）
+  dify-worker:
+    image: langgenius/dify-api:latest
+    container_name: acr-dify-worker
+    environment:
+      MODE: worker
+      DB_USERNAME: dify
+      DB_PASSWORD: dify_pass_2024
+      DB_HOST: dify-postgres
+      DB_PORT: 5432
+      DB_DATABASE: dify
+      REDIS_HOST: dify-redis
+      REDIS_PORT: 6379
+      REDIS_DB: 0
+      CELERY_BROKER_URL: redis://dify-redis:6379/1
+      SECRET_KEY: sk-9f73s3ljTXVcMT3Blb3ljTqtsKiGHXVcMT3BlbkFJLK7U
+      STORAGE_TYPE: local
+      STORAGE_LOCAL_PATH: /app/storage
+      VECTOR_STORE: qdrant
+      QDRANT_URL: http://dify-qdrant:6333
+      QDRANT_API_KEY: dify-qdrant-key
+    volumes:
+      - dify_app_storage:/app/storage
+    depends_on:
+      - dify-postgres
+      - dify-redis
+      - dify-qdrant
+    restart: unless-stopped
+
+  # Dify PostgreSQL
+  dify-postgres:
+    image: postgres:15-alpine
+    container_name: acr-dify-postgres
+    environment:
+      POSTGRES_DB: dify
+      POSTGRES_USER: dify
+      POSTGRES_PASSWORD: dify_pass_2024
+      PGDATA: /var/lib/postgresql/data/pgdata
+    volumes:
+      - dify_postgres_data:/var/lib/postgresql/data
+    healthcheck:
+      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U dify -d dify"]
+      interval: 10s
+      timeout: 5s
+      retries: 5
+    restart: unless-stopped
+
+  # Dify Redis
+  dify-redis:
+    image: redis:7-alpine
+    container_name: acr-dify-redis
+    volumes:
+      - dify_redis_data:/data
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "redis-cli", "ping"]
+      interval: 10s
+      timeout: 3s
+      retries: 5
+    restart: unless-stopped
+
+  # Qdrant 向量数据库
+  dify-qdrant:
+    image: qdrant/qdrant:latest
+    container_name: acr-dify-qdrant
+    environment:
+      QDRANT__SERVICE__API_KEY: dify-qdrant-key
+    ports:
+      - "6333:6333"
+    volumes:
+      - dify_qdrant_data:/qdrant/storage
+    restart: unless-stopped
+
+  # Dify Web界面
+  dify-web:
+    image: langgenius/dify-web:latest
+    container_name: acr-dify-web
+    environment:
+      CONSOLE_API_URL: http://localhost:5001
+      APP_API_URL: http://localhost:5001
+    ports:
+      - "3000:3000"
+    depends_on:
+      - dify-api
+    restart: unless-stopped
+
+volumes:
+  postgres_data:
+  redis_data:
+  dify_postgres_data:
+  dify_redis_data:
+  dify_qdrant_data:
+  dify_app_storage:
+
+networks:
+  default:
+    name: acr-network
+```
+
+**保存文件：** `ai-clinical-research/docker-compose.yml`
+
+---
+
+### 步骤4：创建 .gitignore
+
+在项目根目录创建 `.gitignore`：
+
+```gitignore
+# Node modules
+node_modules/
+*/node_modules/
+
+# Environment variables
+.env
+.env.local
+.env.*.local
+*.env
+
+# IDE
+.vscode/
+.idea/
+*.swp
+*.swo
+*~
+
+# OS
+.DS_Store
+Thumbs.db
+
+# Build outputs
+dist/
+build/
+*.log
+
+# Database
+*.sqlite
+*.db
+
+# API Keys（重要！）
+**/config/api-keys.json
+backend/config/api-keys.json
+```
+
+---
+
+### 步骤5：创建 README.md
+
+在项目根目录创建 `README.md`：
+
+```markdown
+# AI科研助手
+
+## 快速启动
+
+### 启动所有服务
+\`\`\`bash
+docker-compose up -d
+\`\`\`
+
+### 查看服务状态
+\`\`\`bash
+docker-compose ps
+\`\`\`
+
+### 查看日志
+\`\`\`bash
+docker-compose logs -f
+\`\`\`
+
+### 停止所有服务
+\`\`\`bash
+docker-compose down
+\`\`\`
+
+## 访问地址
+
+- 前端开发服务器: http://localhost:5173
+- 后端API: http://localhost:3001
+- Dify Web管理界面: http://localhost:3000
+- Dify API: http://localhost:5001
+- PostgreSQL: localhost:5432
+- Redis: localhost:6379
+
+## 开发文档
+
+详见 `docs/` 目录
+```
+
+---
+
+**✅ Day 1 完成检查清单：**
+- [ ] Docker 命令验证通过
+- [ ] 项目目录创建完成
+- [ ] docker-compose.yml 创建完成
+- [ ] .gitignore 创建完成
+- [ ] README.md 创建完成
+
+---
+
+## 🎯 Day 2: 启动基础服务
+
+### 步骤1：启动 Docker 服务
+
+```bash
+# 确保在项目根目录
+cd ai-clinical-research
+
+# 启动所有服务（首次启动会下载镜像，需要5-10分钟）
+docker-compose up -d
+
+# 查看启动日志
+docker-compose logs -f
+
+# 等待所有服务启动完成（约2-3分钟）
+# 看到类似信息表示成功：
+# acr-dify-api       | INFO: Application startup complete.
+# acr-dify-web       | ready - started server on 0.0.0.0:3000
+```
+
+**注意：** 首次启动会下载Docker镜像（约2GB），请耐心等待。
+
+---
+
+### 步骤2：验证服务状态
+
+```bash
+# 查看所有容器状态
+docker-compose ps
+
+# 应该看到所有服务都是 "Up" 状态
+# NAME                    STATUS
+# acr-postgres            Up (healthy)
+# acr-redis               Up (healthy)
+# acr-dify-postgres       Up (healthy)
+# acr-dify-redis          Up (healthy)
+# acr-dify-qdrant         Up
+# acr-dify-api            Up
+# acr-dify-worker         Up
+# acr-dify-web            Up
+```
+
+---
+
+### 步骤3：访问 Dify Web 界面
+
+1. 打开浏览器访问：http://localhost:3000
+2. 首次访问会要求创建管理员账号
+3. 填写信息：
+   - 邮箱：admin@example.com
+   - 密码：Admin123!（自己设置一个）
+   - 确认密码：Admin123!
+4. 点击"创建账号"
+
+**成功标志：** 进入Dify管理后台
+
+---
+
+### 步骤4：获取 Dify API Key
+
+1. 在Dify管理后台，点击左侧 "设置" → "API密钥"
+2. 点击 "创建密钥"
+3. 复制生成的API Key（类似：`app-xxx...`）
+4. 保存到安全的地方（后面会用到）
+
+---
+
+### 步骤5：测试数据库连接
+
+```bash
+# 测试 PostgreSQL（业务数据库）
+docker exec -it acr-postgres psql -U dev_user -d ai_clinical_research -c "SELECT version();"
+
+# 应输出 PostgreSQL 版本信息
+
+# 测试 Redis
+docker exec -it acr-redis redis-cli ping
+# 应输出: PONG
+
+# 测试 Dify API
+curl http://localhost:5001/health
+# 应输出: {"status":"ok"}
+```
+
+---
+
+**✅ Day 2 完成检查清单：**
+- [ ] 所有Docker容器启动成功
+- [ ] Dify Web界面可访问
+- [ ] Dify管理员账号创建完成
+- [ ] Dify API Key获取完成
+- [ ] 数据库连接测试通过
+
+---
+
+## 🎯 Day 3: 搭建后端框架
+
+### 步骤1：初始化后端项目
+
+```bash
+# 进入后端目录
+cd backend
+
+# 初始化 Node.js 项目
+npm init -y
+
+# 安装依赖
+npm install fastify@4.26.0 \
+  @fastify/cors@9.0.0 \
+  @fastify/jwt@7.2.0 \
+  @prisma/client@5.10.0 \
+  bcryptjs@2.4.3 \
+  dotenv@16.4.0 \
+  ioredis@5.3.0 \
+  axios@1.6.0
+
+# 安装开发依赖
+npm install -D \
+  prisma@5.10.0 \
+  typescript@5.3.0 \
+  @types/node@20.11.0 \
+  @types/bcryptjs@2.4.6 \
+  tsx@4.7.0 \
+  nodemon@3.0.0
+```
+
+---
+
+### 步骤2：配置 TypeScript
+
+创建 `backend/tsconfig.json`：
+
+```json
+{
+  "compilerOptions": {
+    "target": "ES2022",
+    "module": "commonjs",
+    "lib": ["ES2022"],
+    "outDir": "./dist",
+    "rootDir": "./src",
+    "strict": true,
+    "esModuleInterop": true,
+    "skipLibCheck": true,
+    "forceConsistentCasingInFileNames": true,
+    "resolveJsonModule": true,
+    "moduleResolution": "node"
+  },
+  "include": ["src/**/*"],
+  "exclude": ["node_modules", "dist"]
+}
+```
+
+---
+
+### 步骤3：配置环境变量
+
+创建 `backend/.env`：
+
+```bash
+# 数据库配置
+DATABASE_URL="postgresql://dev_user:dev_pass_2024@localhost:5432/ai_clinical_research"
+
+# Redis配置
+REDIS_URL="redis://localhost:6379"
+
+# JWT配置
+JWT_SECRET="your-super-secret-jwt-key-change-this-in-production-2024"
+JWT_EXPIRES_IN="7d"
+
+# LLM API Keys
+DEEPSEEK_API_KEY="你的DeepSeek API Key"
+DASHSCOPE_API_KEY="你的Qwen API Key"
+
+# Dify配置
+DIFY_API_URL="http://localhost:5001"
+DIFY_API_KEY="你在Day2获取的Dify API Key"
+
+# 应用配置
+NODE_ENV="development"
+PORT=3001
+```
+
+**注意：** 把"你的XXX API Key"替换成你实际申请的Key
+
+---
+
+### 步骤4：初始化 Prisma
+
+```bash
+# 初始化 Prisma
+npx prisma init
+
+# 这会创建 prisma/schema.prisma 文件
+```
+
+编辑 `backend/prisma/schema.prisma`：
+
+```prisma
+generator client {
+  provider = "prisma-client-js"
+}
+
+datasource db {
+  provider = "postgresql"
+  url      = env("DATABASE_URL")
+}
+
+// 用户表
+model User {
+  id        String   @id @default(uuid())
+  email     String   @unique
+  password  String
+  name      String?
+  role      String   @default("user") // user, admin
+  status    String   @default("active") // active, inactive
+  createdAt DateTime @default(now())
+  updatedAt DateTime @updatedAt
+
+  // 关联
+  projects  Project[]
+  knowledgeBases KnowledgeBase[]
+
+  @@map("users")
+}
+
+// 项目/课题表
+model Project {
+  id          String   @id @default(uuid())
+  userId      String
+  name        String
+  description String   @db.Text
+  createdAt   DateTime @default(now())
+  updatedAt   DateTime @updatedAt
+
+  // 关联
+  user        User     @relation(fields: [userId], references: [id], onDelete: Cascade)
+  conversations Conversation[]
+
+  @@map("projects")
+}
+
+// 对话表
+model Conversation {
+  id        String   @id @default(uuid())
+  projectId String?
+  userId    String
+  agentId   String
+  title     String
+  createdAt DateTime @default(now())
+  updatedAt DateTime @updatedAt
+
+  // 关联
+  project   Project? @relation(fields: [projectId], references: [id], onDelete: Cascade)
+  messages  Message[]
+
+  @@map("conversations")
+}
+
+// 消息表
+model Message {
+  id             String   @id @default(uuid())
+  conversationId String
+  role           String   // user, assistant
+  content        String   @db.Text
+  createdAt      DateTime @default(now())
+
+  // 关联
+  conversation   Conversation @relation(fields: [conversationId], references: [id], onDelete: Cascade)
+
+  @@map("messages")
+}
+
+// 知识库表
+model KnowledgeBase {
+  id             String   @id @default(uuid())
+  userId         String
+  name           String
+  description    String?
+  difyDatasetId  String   // Dify中的知识库ID
+  fileCount      Int      @default(0)
+  totalSizeBytes BigInt   @default(0)
+  createdAt      DateTime @default(now())
+  updatedAt      DateTime @updatedAt
+
+  // 关联
+  user           User     @relation(fields: [userId], references: [id], onDelete: Cascade)
+  documents      Document[]
+
+  @@map("knowledge_bases")
+}
+
+// 文档表
+model Document {
+  id              String   @id @default(uuid())
+  kbId            String
+  userId          String
+  filename        String
+  fileType        String
+  fileSizeBytes   BigInt
+  fileUrl         String
+  difyDocumentId  String
+  status          String   @default("uploading") // uploading, processing, completed, failed
+  progress        Int      @default(0)
+  errorMessage    String?
+  segmentsCount   Int?
+  tokensCount     Int?
+  uploadedAt      DateTime @default(now())
+  processedAt     DateTime?
+
+  // 关联
+  knowledgeBase   KnowledgeBase @relation(fields: [kbId], references: [id], onDelete: Cascade)
+
+  @@map("documents")
+}
+```
+
+---
+
+### 步骤5：创建数据库表
+
+```bash
+# 生成 Prisma Client
+npx prisma generate
+
+# 创建数据库迁移
+npx prisma migrate dev --name init
+
+# 看到类似输出表示成功：
+# ✔ Generated Prisma Client
+# ✔ Your database is now in sync with your schema.
+```
+
+---
+
+### 步骤6：创建基础目录结构
+
+```bash
+# 在 backend 目录下创建
+mkdir -p src/routes src/services src/config src/utils src/types
+```
+
+---
+
+### 步骤7：创建服务器入口文件
+
+创建 `backend/src/server.ts`：
+
+```typescript
+import Fastify from 'fastify';
+import cors from '@fastify/cors';
+import dotenv from 'dotenv';
+
+// 加载环境变量
+dotenv.config();
+
+const server = Fastify({
+  logger: true
+});
+
+// 注册CORS
+server.register(cors, {
+  origin: true // 开发环境允许所有来源
+});
+
+// 健康检查端点
+server.get('/health', async (request, reply) => {
+  return { status: 'ok', timestamp: new Date().toISOString() };
+});
+
+// 测试端点
+server.get('/api/test', async (request, reply) => {
+  return { 
+    message: 'AI科研助手后端服务运行正常！',
+    env: process.env.NODE_ENV,
+    timestamp: new Date().toISOString()
+  };
+});
+
+// 启动服务器
+const start = async () => {
+  try {
+    const port = parseInt(process.env.PORT || '3001');
+    await server.listen({ port, host: '0.0.0.0' });
+    console.log(`🚀 服务器启动成功！`);
+    console.log(`📝 API地址: http://localhost:${port}`);
+    console.log(`🏥 健康检查: http://localhost:${port}/health`);
+  } catch (err) {
+    server.log.error(err);
+    process.exit(1);
+  }
+};
+
+start();
+```
+
+---
+
+### 步骤8：配置 package.json scripts
+
+编辑 `backend/package.json`，添加 scripts：
+
+```json
+{
+  "scripts": {
+    "dev": "tsx watch src/server.ts",
+    "build": "tsc",
+    "start": "node dist/server.js",
+    "prisma:generate": "prisma generate",
+    "prisma:migrate": "prisma migrate dev",
+    "prisma:studio": "prisma studio"
+  }
+}
+```
+
+---
+
+### 步骤9：启动后端服务
+
+```bash
+# 启动开发服务器
+npm run dev
+
+# 看到类似输出表示成功：
+# 🚀 服务器启动成功！
+# 📝 API地址: http://localhost:3001
+# 🏥 健康检查: http://localhost:3001/health
+```
+
+---
+
+### 步骤10：测试后端API
+
+打开新的终端窗口：
+
+```bash
+# 测试健康检查
+curl http://localhost:3001/health
+
+# 测试API
+curl http://localhost:3001/api/test
+```
+
+---
+
+**✅ Day 3 完成检查清单：**
+- [ ] 后端项目初始化完成
+- [ ] 依赖安装完成
+- [ ] TypeScript配置完成
+- [ ] 环境变量配置完成
+- [ ] Prisma数据库模型创建完成
+- [ ] 数据库迁移成功
+- [ ] 后端服务启动成功
+- [ ] API测试通过
+
+---
+
+## 🎯 Day 4-7: 继续开发...
+
+（后续天数的详细步骤将在您完成Day 1-3后提供）
+
+---
+
+## 📊 当前进度
+
+```
+✅ 环境准备: 100%
+⏳ Day 1: 待开始
+⏳ Day 2: 待开始
+⏳ Day 3: 待开始
+```
+
+---
+
+## 🆘 常见问题
+
+### Q1: Docker 容器启动失败
+```bash
+# 查看日志
+docker-compose logs [服务名]
+
+# 重启服务
+docker-compose restart [服务名]
+
+# 完全重置
+docker-compose down -v
+docker-compose up -d
+```
+
+### Q2: 端口被占用
+```bash
+# Windows 查找占用端口的进程
+netstat -ano | findstr :3001
+
+# macOS/Linux
+lsof -i :3001
+
+# 修改端口（在 .env 中）
+PORT=3002
+```
+
+### Q3: npm install 太慢
+```bash
+# 使用国内镜像
+npm config set registry https://registry.npmmirror.com
+```
+
+---
+
+## 🎉 准备开始！
+
+**现在就开始 Day 1 吧！**
+
+执行第一个命令：
+```bash
+docker --version
+```
+
+有任何问题随时告诉我！🚀
+