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/PRD：Tool B - 病历结构化机器人 (The AI Structurer).md

@@ -0,0 +1,82 @@
+# **PRD：Tool B \- 病历结构化机器人 (The AI Structurer)**
+
+| 文档版本 | V2.0 (双模型交叉验证版) |  
+| 产品形态 | Web 端工具（批处理 \+ 全景验证网格） |  
+| 核心价值 | 利用 双大模型（DeepSeek & Qwen）交叉验证 技术，将非结构化病历文本转化为高可信度的结构化数据，解决 AI 幻觉问题。 |  
+| 目标用户 | 需要处理出院小结、病理报告的医生（对数据准确性要求极高） |
+
+## **一、 产品流程图 (User Flow)**
+
+数据导入(上传/流转) \-\> 健康体检 \-\> 智能模版配置 \-\> 双盲提取与交叉验证 \-\> 全景网格裁决 \-\> 结果导出
+
+## **二、 核心功能需求 (Functional Requirements)**
+
+### **1\. 步骤一：数据装载与体检 (Injection & Health Check)**
+
+* **P0:** **数据源接入：** 支持本地 Excel 上传，或接收来自工具 A 的流转文件。  
+* **P0:** **智能体检 (Health Check)：**  
+  * 用户选定“文本源列”后，系统立即扫描前 100 行。  
+  * **拦截规则：** 若空值率 \> 80% 或平均字符数 \< 10，提示“该列不适合提取”，防止误操作浪费 Token。  
+  * **成本预估：** 根据字符数实时预估 Token 消耗量。
+
+### **2\. 步骤二：智能模版配置 (Smart Schema) —— V2 核心升级**
+
+* **P0:** **场景化模版选择：**  
+  * **一级分类（疾病）：** 肺癌、高血压、糖尿病等。  
+  * **二级分类（报告）：** 病理报告、入院记录、门诊病历、手术记录。  
+* **P0:** **动态字段定义：**  
+  * 选择模版后，自动加载预设字段列表（如“肺癌病理”自动加载：肿瘤大小、淋巴结转移、分化程度）。  
+  * 支持用户手动 **增/删/改** 字段定义。  
+* **P1:** **Prompt 预览：** 实时展示系统将发送给 AI 的 Prompt 结构，增强专业用户信任感。
+
+### **3\. 步骤三：双盲提取引擎 (Double-Blind Extraction) —— V2 核心升级**
+
+* **P0:** **双模型并发：**  
+  * 系统同时调用 **DeepSeek-V3** (Model A) 和 **Qwen-Max** (Model B) 对同一段文本进行提取。  
+* **P0:** **交叉验证算法 (Cross-Validation)：**  
+  * **完全一致：** 若 A 与 B 结果相同，标记为 Clean (可信)。  
+  * **冲突：** 若 A 与 B 结果不同，标记为 Conflict (待裁决)。  
+* **P0:** **隐私脱敏：** 强制执行 PII 脱敏（正则替换姓名、身份证号）。
+
+### **4\. 步骤四：全景验证网格 (Verification Grid) —— 交互重构**
+
+*不再使用单条划动的 Tinder 模式，改为更高效的 Excel 列表模式。*
+
+* **P0:** **验证列表 (The Grid)：**  
+  * **列结构：** 序号 | 原文摘要 | \[字段1\] | \[字段2\] ... | 状态。  
+  * **原文列：** 显示前 50 字，鼠标悬停显示 Tooltip。  
+* **P0:** **冲突可视化与裁决：**  
+  * **一致单元格：** 显示绿色/白色背景，展示单一值。  
+  * **冲突单元格：** 背景标黄/红。内部并列显示$$DS: 值A$$  
+    与$$QW: 值B$$  
+    。  
+  * **一键采纳：** 用户点击 A 或 B，该值即被采纳，单元格转为已解决状态。支持双击手动输入修正。  
+* **P0:** **侧边栏原文 (Context Drawer)：**  
+  * 点击表格任一行，右侧滑出侧边栏。  
+  * 展示病历**全文**，方便用户溯源核对。  
+* **P1:** **批量操作：** 支持“剩余冲突全部采纳 Model A”或“导出当前进度”。
+
+### **5\. 结果输出**
+
+* **P0:** **导出 Excel：** 包含最终采纳的结构化数据。  
+* **P0:** **流转到编辑器：** 一键发送到 **工具 C** 进行后续清洗（如缺失值填补）。
+
+## **三、 界面原型概念 (UI Sketch)**
+
+* **体检页：** 选中列后显示红绿灯卡片：“健康度优秀，预计消耗 45k Token”。  
+* **配置页：** 下拉选择“肺癌”+“病理报告”，下方自动列出 5 个关键指标。  
+* **处理页：** 进度环显示“双模型提取中...”，下方日志滚动“DeepSeek 完成... Qwen 完成... 正在交叉比对”。  
+* **验证页 (核心)：**  
+  * 顶部：统计条“共 100 条，发现 12 条冲突”。  
+  * 主体：类 Excel 表格。冲突单元格内有两个按钮供选择。  
+  * 侧边栏：展示当前行的完整病历文本。
+
+## **四、 技术可行性与约束**
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+* **模型选型：**  
+  * **主模型 (Model A)：** DeepSeek-V3 (性价比高，擅长中文医疗)。  
+  * **辅助模型 (Model B)：** Qwen-Max 或 GPT-4o-mini (用于校验)。  
+* **冲突判定逻辑：**  
+  * 字符串完全匹配或基于语义相似度（Embedding Cosine Similarity \> 0.95）判定为一致。  
+  * 数值提取需进行单位归一化后再比对（如 3cm vs 3.0 cm 视为一致）。  
+* **性能要求：** 双倍 API 调用会导致成本和时间增加，需在界面上明确告知用户并显示进度。