feat(dc): Complete Phase 1 - Portal workbench page development

Summary:
- Implement DC module Portal page with 3 tool cards
- Create ToolCard component with decorative background and hover animations
- Implement TaskList component with table layout and progress bars
- Implement AssetLibrary component with tab switching and file cards
- Complete database verification (4 tables confirmed)
- Complete backend API verification (6 endpoints ready)
- Optimize UI to match prototype design (V2.html)

Frontend Components (~715 lines):
- components/ToolCard.tsx - Tool cards with animations
- components/TaskList.tsx - Recent tasks table view
- components/AssetLibrary.tsx - Data asset library with tabs
- hooks/useRecentTasks.ts - Task state management
- hooks/useAssets.ts - Asset state management
- pages/Portal.tsx - Main portal page
- types/portal.ts - TypeScript type definitions

Backend Verification:
- Backend API: 1495 lines code verified
- Database: dc_schema with 4 tables verified
- API endpoints: 6 endpoints tested (templates API works)

Documentation:
- Database verification report
- Backend API test report
- Phase 1 completion summary
- UI optimization report
- Development task checklist
- Development plan for Tool B

Status: Phase 1 completed (100%), ready for browser testing
Next: Phase 2 - Tool B Step 1 and 2 development

docs/03-业务模块/DC-数据清洗整理/01-需求分析/总体 PRD：医疗科研智能数据清洗平台.md

@@ -0,0 +1,112 @@
+# **总体 PRD：医疗科研智能数据清洗平台 (The Data Cleaning Platform)**
+
+| 文档版本 | V1.0 (基于工具箱架构) |
+| :---- | :---- |
+| **产品形态** | 企业级 Web SaaS 平台 |
+| **核心价值** | 为临床医生提供 **“一站式”** 的数据治理能力，解决多源异构数据合并难、病历文本提取难、统计前清洗繁琐的三大痛点。 |
+| **技术架构** | Node.js \+ React \+ Python/R (统计服务) \+ LLM |
+
+## **一、 项目背景与目标 (Background & Objectives)**
+
+### **1.1 核心痛点**
+
+临床科研数据的准备过程（Data Preparation）通常占据整个科研周期的 80% 时间。医生面临三大阻碍：
+
+1. **乱 (Messy):** HIS 导出的数据分散在多个 Excel（门诊、住院、检验），ID 对不上，时间线混乱。  
+2. **杂 (Unstructured):** 大量关键信息（如病理诊断、出院小结）存在于文本段落中，无法直接统计。  
+3. **错 (Dirty):** 缺失值、异常值、录入错误频发，不符合统计软件（SPSS/SAS）的格式要求。
+
+### **1.2 产品目标**
+
+构建一个 **“流程化、智能化、低门槛”** 的数据清洗平台：
+
+* **模块化 (Modular):** 将复杂流程拆解为三个独立工具，降低认知负荷。  
+* **可信赖 (Trustworthy):** 通过“双模型验证”和“全过程追溯”，解决对 AI 的信任危机。  
+* **高性能 (Performant):** 支持 10万+ 行数据的流式处理与实时编辑。
+
+## **二、 产品总体架构 (Product Architecture)**
+
+平台采用 **“1 \+ 3”** 架构模式：**1 个统一工作台 \+ 3 个垂直效能工具**。
+
+### **2.1 架构图**
+
+graph TD  
+    User\[临床医生/科研人员\] \--\> Portal\[智能数据清洗工作台 (Portal)\]  
+      
+    subgraph The\_Toolkit \[效能工具箱\]  
+        Portal \--\> ToolA\[工具 A: 超级合并器\]  
+        Portal \--\> ToolB\[工具 B: 病历结构化机器人\]  
+        Portal \--\> ToolC\[工具 C: 科研数据编辑器\]  
+    end  
+      
+    subgraph Data\_Flow \[数据流转\]  
+        ToolA \--合并后数据--\> ToolB  
+        ToolB \--结构化数据--\> ToolC  
+        ToolC \--清洗后数据集--\> Analysis\[智能数据分析模块\]  
+    end  
+      
+    subgraph Core\_Capabilities \[底层能力\]  
+        Engine1\[流式处理引擎\]  
+        Engine2\[双盲大模型引擎\]  
+        Engine3\[浏览器计算引擎\]  
+    end  
+      
+    ToolA \-.-\> Engine1  
+    ToolB \-.-\> Engine2  
+    ToolC \-.-\> Engine3
+
+### **2.2 模块定义与边界**
+
+| 模块名称 | 对应场景 | 核心任务 | 关键产出 | 详细文档 |
+| :---- | :---- | :---- | :---- | :---- |
+| **工作台 (Portal)** | 全局入口 | 任务监控、资产管理、跨工具流转 | 统一仪表盘 | [PRD\_数据清洗工作台](https://www.google.com/search?q=PRD_%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%B8%85%E6%B4%97%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E5%8F%B0.md) |
+| **工具 A (Merger)** | 多源合并 | ID 对齐、访视基准合并、时间窗清洗 | 宽表 (Wide Table) | [PRD\_工具A\_超级合并器\_V2](https://www.google.com/search?q=PRD_%E5%B7%A5%E5%85%B7A_%E8%B6%85%E7%BA%A7%E5%90%88%E5%B9%B6%E5%99%A8_V2.md) |
+| **工具 B (AI)** | 文本提取 | OCR、实体提取、隐私脱敏、交叉验证 | 结构化字段 | [PRD\_工具B\_病历结构化机器人\_V2](https://www.google.com/search?q=PRD_%E5%B7%A5%E5%85%B7B_%E7%97%85%E5%8E%86%E7%BB%93%E6%9E%84%E5%8C%96%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA_V2.md) |
+| **工具 C (Editor)** | 深度清洗 | 缺失填补、异常处理、变量计算、分箱 | 最终分析集 | [PRD\_工具C\_科研数据编辑器\_V2](https://www.google.com/search?q=PRD_%E5%B7%A5%E5%85%B7C_%E7%A7%91%E7%A0%94%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BC%96%E8%BE%91%E5%99%A8_V2.md) |
+
+## **三、 核心业务流程 (Core Workflows)**
+
+### **3.1 典型全链路场景 (The "Happy Path")**
+
+场景：医生收集了 100 份患者的住院 Excel 和病理报告 PDF，需要进行生存分析。
+
+1. **合并 (Step 1):** 在 **工作台** 启动 **工具 A**。上传“住院记录”为主表，“检验单”为辅表。系统基于“入院日期 ±7天”的时间窗，将检验数据挂载到住院记录上。  
+2. **提取 (Step 2):** 合并完成后，点击“流转到工具 B”。**工具 B** 自动加载数据。医生选择“肺癌病理模版”，双模型（DeepSeek & Qwen）并发提取“肿瘤大小”和“淋巴结转移”。医生在全景网格中裁决不一致的数据。  
+3. **清洗 (Step 3):** 提取完成后，点击“流转到工具 C”。**工具 C** 打开编辑器。医生通过侧边栏发现“肿瘤大小”有缺失值，一键用均值填补；并新增计算列 BMI。  
+4. **分析 (Step 4):** 数据清洗完毕，保存为“分析集\_V1”。一键发送至系统的“智能数据分析”模块进行 Kaplan-Meier 生存分析。
+
+## **四、 全局非功能需求 (Non-Functional Requirements)**
+
+### **4.1 用户体验策略 (UX Strategy)**
+
+* **去可视化 (De-visualization):** 对于工具 A 和 B，不展示全量 Excel 网格，采用 **“向导配置 \-\> 黑盒处理 \-\> 黄金预览”** 的模式，降低浏览器渲染压力，聚焦结果。  
+* **反馈补偿 (Feedback Loop):** 既然看不见过程，必须增强结果反馈。每个工具必须提供详细的 **“数据质量报告”**（如：丢弃行数、冲突率、空值率）。  
+* **本地优先 (Local-First):** 工具 C 采用 IndexedDB 存储，确保编辑操作（筛选、替换）无网络延迟。
+
+### **4.2 数据安全与隐私 (Security & Privacy)**
+
+* **PII 脱敏:** 所有发送给 LLM (工具 B) 的数据，**必须**在后端先经过正则脱敏（姓名、身份证、手机号）。  
+* **数据隔离:** 不同用户的数据严格物理隔离（S3 路径 / DB Row Level Security）。
+
+### **4.3 性能指标 (Performance SLAs)**
+
+* **文件支持:** 单个文件支持最大 **50MB** 或 **50万行**。  
+* **响应速度:**  
+  * 工具 A 合并（10万行）：\< 60秒。  
+  * 工具 B 提取（并发）：取决于 Token 量，需提供进度条。  
+  * 工具 C 编辑响应：\< 100ms。
+
+## **五、 数据标准与流转协议 (Data Standards)**
+
+为了保证三个工具能顺畅协作，必须定义统一的数据交换标准：
+
+1. **文件格式:** 内部流转统一使用 **CSV (UTF-8 with BOM)** 或 **JSON Lines**。  
+2. **日期格式:** 所有工具产出的日期列，强制标准化为 YYYY-MM-DD。  
+3. **空值表示:** 统一使用 null 或空字符串 ""，严禁使用 "NA", "-" 等文本混入数值列。  
+4. **流转凭证:** 跨工具跳转时，通过 URL 参数传递 assetId (资产ID)，接收方通过 API 获取文件流，无需前端透传大文件。
+
+## **六、 附录：版本规划 (Roadmap)**
+
+* **Phase 1 (MVP):** 上线工作台 \+ 工具 A (基础合并) \+ 工具 C (基础编辑)。工具 B 暂不上线。  
+* **Phase 2 (Intelligence):** 上线 工具 B (单模型提取)。工具 C 增加侧边栏统计。  
+* **Phase 3 (Trust):** 工具 B 升级为双模型交叉验证。工具 A 升级为时间窗合并。