feat(dc/tool-c): 完成AI代码生成服务（Day 3 MVP）

核心功能：
- 新增AICodeService（550行）：AI代码生成核心服务
- 新增AIController（257行）：4个API端点
- 新增dc_tool_c_ai_history表：存储对话历史
- 实现自我修正机制：最多3次智能重试
- 集成LLMFactory：复用通用能力层
- 10个Few-shot示例：覆盖Level 1-4场景

技术优化：
- 修复NaN序列化问题（Python端转None）
- 修复数据传递问题（从Session获取真实数据）
- 优化System Prompt（明确环境信息）
- 调整Few-shot示例（移除import语句）

测试结果：
- 通过率：9/11（81.8%） 达到MVP标准
- 成功场景：缺失值处理、编码、分箱、BMI、筛选、填补、统计、分类
- 待优化：数值清洗、智能去重（已记录技术债务TD-C-006）

API端点：
- POST /api/v1/dc/tool-c/ai/generate（生成代码）
- POST /api/v1/dc/tool-c/ai/execute（执行代码）
- POST /api/v1/dc/tool-c/ai/process（生成并执行，一步到位）
- GET /api/v1/dc/tool-c/ai/history/:sessionId（对话历史）

文档更新：
- 新增Day 3开发完成总结（770行）
- 新增复杂场景优化技术债务（TD-C-006）
- 更新工具C当前状态文档
- 更新技术债务清单

影响范围：
- backend/src/modules/dc/tool-c/*（新增2个文件，更新1个文件）
- backend/scripts/create-tool-c-ai-history-table.mjs（新增）
- backend/prisma/schema.prisma（新增DcToolCAiHistory模型）
- extraction_service/services/dc_executor.py（NaN序列化修复）
- docs/03-业务模块/DC-数据清洗整理/*（5份文档更新）

Breaking Changes: 无

总代码行数：+950行

Refs: #Tool-C-Day3

extraction_service/main.py

@@ -12,6 +12,8 @@
 from fastapi import FastAPI, File, UploadFile, HTTPException
 from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
 from fastapi.responses import JSONResponse
+from pydantic import BaseModel
+from typing import List, Dict, Any
 from loguru import logger
 from pathlib import Path
 import os
@@ -58,6 +60,19 @@ from services.nougat_extractor import check_nougat_available, get_nougat_info
 from services.file_utils import detect_file_type, cleanup_temp_file
 from services.docx_extractor import extract_docx_mammoth, validate_docx_file
 from services.txt_extractor import extract_txt, validate_txt_file
+from services.dc_executor import validate_code, execute_pandas_code
+
+
+# ==================== Pydantic Models ====================
+
+class ValidateCodeRequest(BaseModel):
+    """代码验证请求模型"""
+    code: str
+
+class ExecuteCodeRequest(BaseModel):
+    """代码执行请求模型"""
+    data: List[Dict[str, Any]]
+    code: str
 
 
 # ==================== API路由 ====================
@@ -484,6 +499,99 @@ async def extract_document(
         )
 
 
+# ==================== DC工具C - 代码执行接口 ====================
+
+@app.post("/api/dc/validate")
+async def validate_pandas_code(request: ValidateCodeRequest):
+    """
+    DC工具C - Pandas代码安全验证接口
+    
+    Args:
+        request: ValidateCodeRequest
+            - code: str  # 待验证的Pandas代码
+    
+    Returns:
+        {
+            "valid": bool,
+            "errors": List[str],
+            "warnings": List[str]
+        }
+    """
+    try:
+        logger.info(f"开始验证Pandas代码，长度: {len(request.code)} 字符")
+        
+        # 执行AST安全检查
+        result = validate_code(request.code)
+        
+        logger.info(
+            f"代码验证完成: valid={result['valid']}, "
+            f"errors={len(result['errors'])}, warnings={len(result['warnings'])}"
+        )
+        
+        return JSONResponse(content=result)
+    
+    except HTTPException:
+        raise
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"代码验证失败: {str(e)}")
+        raise HTTPException(
+            status_code=500,
+            detail=f"验证失败: {str(e)}"
+        )
+
+
+@app.post("/api/dc/execute")
+async def execute_pandas_code_endpoint(request: ExecuteCodeRequest):
+    """
+    DC工具C - Pandas代码执行接口
+    
+    Args:
+        request: ExecuteCodeRequest
+            - data: List[Dict]  # JSON格式的数据（数组对象）
+            - code: str         # Pandas代码（操作df变量）
+    
+    Returns:
+        {
+            "success": bool,
+            "result_data": List[Dict],  # 执行后的数据
+            "output": str,              # 打印输出
+            "error": str,               # 错误信息（如果失败）
+            "execution_time": float,    # 执行时间（秒）
+            "result_shape": [rows, cols]  # 结果形状
+        }
+    """
+    try:
+        logger.info(
+            f"开始执行Pandas代码: "
+            f"数据行数={len(request.data)}, 代码长度={len(request.code)} 字符"
+        )
+        
+        # 执行代码
+        result = execute_pandas_code(request.data, request.code)
+        
+        if result["success"]:
+            logger.info(
+                f"代码执行成功: "
+                f"结果shape={result.get('result_shape')}, "
+                f"耗时={result['execution_time']:.3f}秒"
+            )
+        else:
+            logger.warning(
+                f"代码执行失败: {result.get('error', 'Unknown error')}"
+            )
+        
+        return JSONResponse(content=result)
+    
+    except HTTPException:
+        raise
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"代码执行接口失败: {str(e)}")
+        raise HTTPException(
+            status_code=500,
+            detail=f"处理失败: {str(e)}"
+        )
+
+
 # ==================== 启动配置 ====================
 
 if __name__ == "__main__":