# R 统计引擎架构与部署指南

> **版本：** v1.6  
> **更新日期：** 2026-03-07  
> **维护者：** SSA-Pro 开发团队 / ASL 循证工具箱团队  
> **状态：** ✅ 生产就绪（13 工具 + Block-based 标准化输出 + Agent 代码执行端点 + 结构化错误处理）

---

## 📋 目录

1. [概述](#1-概述)
2. [架构设计](#2-架构设计)
3. [Docker 镜像构建](#3-docker-镜像构建)
4. [部署指南](#4-部署指南)
5. [API 参考](#5-api-参考)
6. [开发指南](#6-开发指南)
   - 6.1 [添加新工具（含 Block-based 模板）](#61-添加新工具)
   - 6.5 [各工具参数快速参考](#65-各工具参数快速参考)
   - 6.6 [R 语言陷阱速查（7 大坑）](#66-r-语言陷阱速查从实际-bug-中总结)
   - 6.7 [开发环境新增 R 包](#67-开发环境新增-r-包)
7. [运维指南](#7-运维指南)
8. [常见问题](#8-常见问题)
9. [测试指南](#9-测试指南)

---

## 1. 概述

### 1.1 什么是 R 统计引擎

R 统计引擎是平台的**专用统计计算服务**，基于 Docker 容器化部署，提供：

- 🧮 **严谨的统计分析能力**（T 检验、方差分析、回归等）
- 🛡️ **统计护栏**（正态性检验、方差齐性检验等）
- 📊 **可视化输出**（Base64 编码的图表）
- 📝 **可复现代码生成**（APA 格式的 R 脚本）

### 1.2 定位

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      业务模块层                              │
│  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐                     │
│  │ SSA-Pro │  │  ASL    │  │  其他   │                     │
│  │ 智能统计 │  │Meta分析 │  │  模块   │                     │
│  └────┬────┘  └────┬────┘  └─────────┘                     │
├───────┼──────────┼──────────────────────────────────────────┤
│       ▼          ▼       通用能力层                          │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │              R 统计引擎 (Docker)                     │   │
│  │  • /health              健康检查                     │   │
│  │  • /api/v1/tools        工具列表                     │   │
│  │  • /api/v1/skills       技能执行（QPER 管线）        │   │
│  │  • /api/v1/execute-code 代码执行（Agent 通道）       │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

### 1.3 技术栈

| 组件 | 版本 | 说明 |
|------|------|------|
| R | 4.3.3 | 统计计算核心 |
| plumber | 1.2.1 | REST API 框架 |
| ggplot2 | 最新 | 数据可视化 |
| car | 3.1-2 | 高级统计检验 |
| dplyr/tidyr | 最新 | 数据处理 |
| gtsummary | 最新 | 基线特征表生成（Phase Deploy 新增） |
| gt/broom | 最新 | 表格渲染/模型整理（Phase Deploy 新增） |
| scales/gridExtra | 最新 | 坐标轴格式化/多图排版（Phase Deploy 新增） |
| meta | 8.2.1 | Meta 分析引擎（ASL 工具 5 新增 — metagen/metabin/metacont） |
| Docker | 24+ | 容器化部署 |

---

## 2. 架构设计

### 2.1 Brain-Hand 模型

R 统计引擎采用 **Brain-Hand 分离架构**：

```
┌──────────────────┐          ┌──────────────────┐
│    Node.js       │          │    R Docker      │
│    (Brain)       │          │    (Hand)        │
├──────────────────┤          ├──────────────────┤
│ • 业务逻辑       │  HTTP    │ • 统计计算       │
│ • 认证鉴权       │ ───────> │ • 数据处理       │
│ • OSS 签名       │          │ • 图表生成       │
│ • 结果解释       │ <─────── │ • 代码生成       │
└──────────────────┘  JSON    └──────────────────┘
```

### 2.2 数据传输协议

支持两种数据传输方式：

| 方式 | 条件 | 字段 |
|------|------|------|
| **inline** | 数据 < 2MB | `data_source.data` (JSON) |
| **oss** | 数据 >= 2MB | `data_source.oss_url` (预签名 URL) |

```json
// 方式 1: inline
{
  "data_source": {
    "type": "inline",
    "data": [{"group": "A", "value": 10}, ...]
  }
}

// 方式 2: oss (预签名 URL)
{
  "data_source": {
    "type": "oss",
    "oss_url": "https://bucket.oss.com/data.csv?signature=xxx"
  }
}
```

#### 2.2.1 inline 数据格式详解

R 数据加载器 (`utils/data_loader.R`) 支持两种 JSON 数据格式：

| 格式 | 说明 | 示例 |
|------|------|------|
| **行格式** | JSON 对象数组，每个对象是一行 | `[{"sex": 1, "age": 25}, {"sex": 2, "age": 30}]` |
| **列格式** | JSON 对象，每个属性是一列 | `{"sex": [1, 2], "age": [25, 30]}` |

> **推荐**：使用**行格式**，与 JavaScript/TypeScript 的数据处理习惯一致。

**Node.js 调用示例：**
```typescript
// 推荐：行格式（Array of Objects）
const data = [
  { sex: 1, age: 25, bmi: 22.5 },
  { sex: 2, age: 30, bmi: 24.1 },
  // ...
];

const response = await axios.post('http://localhost:8082/api/v1/skills/ST_T_TEST_IND', {
  data_source: {
    type: 'inline',
    data: data  // 直接传入数组
  },
  params: {
    group_var: 'sex',
    value_var: 'age'
  }
});
```

### 2.3 安全设计

| 安全措施 | 实现方式 |
|----------|----------|
| 非特权用户 | `USER appuser` |
| 路径遍历防护 | `tool_code` 正则白名单 `^[A-Z][A-Z0-9_]*$` |
| OSS 密钥隔离 | Node.js 生成预签名 URL，R 无需持有密钥 |
| 健康检查 | Docker HEALTHCHECK |

---

## 3. Docker 镜像构建

### 3.1 完整 Dockerfile

```dockerfile
FROM rocker/r-ver:4.3

LABEL maintainer="dev-team@aiclinicalresearch.com"
LABEL version="1.0.1"
LABEL description="SSA-Pro R Statistics Service"

# 安装系统依赖（包括 R 包编译所需的库）
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    libcurl4-openssl-dev \
    libssl-dev \
    libxml2-dev \
    libsodium-dev \
    zlib1g-dev \
    libnlopt-dev \
    liblapack-dev \
    libblas-dev \
    gfortran \
    pkg-config \
    cmake \
    curl \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 直接安装 R 包（含 Phase Deploy + ASL Meta 分析依赖）
RUN R -e "install.packages(c( \
    'plumber', \
    'jsonlite', \
    'ggplot2', \
    'glue', \
    'dplyr', \
    'tidyr', \
    'base64enc', \
    'yaml', \
    'car', \
    'httr', \
    'scales', \
    'gridExtra', \
    'gtsummary', \
    'gt', \
    'broom', \
    'meta' \
), repos='https://cloud.r-project.org/', Ncpus=2)"

# 安全加固：创建非特权用户
RUN useradd -m -s /bin/bash appuser

WORKDIR /app

# 复制应用代码
COPY plumber.R plumber.R
COPY utils/ utils/
COPY tools/ tools/
COPY tests/ tests/

# 设置目录权限
RUN chown -R appuser:appuser /app

# 切换到非特权用户
USER appuser

EXPOSE 8080

# 环境变量
ENV DEV_MODE="false"

# 健康检查
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=10s --start-period=5s --retries=3 \
  CMD curl -f http://localhost:8080/health || exit 1

# 启动服务
CMD ["R", "-e", "plumber::plumb('plumber.R')$run(host='0.0.0.0', port=8080)"]
```

### 3.2 系统依赖说明

| 依赖包 | 用途 |
|--------|------|
| `libcurl4-openssl-dev` | httr 包（HTTP 请求） |
| `libssl-dev` | openssl 包（加密） |
| `libxml2-dev` | xml2 包（XML 解析） |
| `libsodium-dev` | sodium 包（加密） |
| `zlib1g-dev` | httpuv 包（Web 服务器） |
| `libnlopt-dev` | nloptr 包（优化算法） |
| `liblapack-dev` | 线性代数计算 |
| `libblas-dev` | 基础线性代数 |
| `gfortran` | Fortran 编译器（部分 R 包需要） |
| `cmake` | nloptr 包构建 |
| `curl` | 健康检查 |

### 3.3 构建命令

```bash
# 本地构建
cd r-statistics-service
docker build -t ssa-r-statistics:1.0.1 .

# 查看镜像
docker images ssa-r-statistics

# 预期输出
REPOSITORY         TAG       IMAGE ID       CREATED         SIZE
ssa-r-statistics   1.0.1     xxxxxxxxxxxx   x minutes ago   1.81GB
```

### 3.4 构建时间参考

| 阶段 | 耗时 |
|------|------|
| 基础镜像下载 | ~2 分钟（首次） |
| 系统依赖安装 | ~1 分钟 |
| R 包安装（16 个，含 gtsummary/gt/meta） | ~15 分钟 |
| **总计** | **~17 分钟** |

---

## 4. 部署指南

### 4.1 开发环境

使用 docker-compose：

```yaml
# r-statistics-service/docker-compose.yml
services:
  ssa-r-service:
    build: .
    container_name: ssa-r-statistics
    ports:
      - "8082:8080"  # 主机8082 → 容器8080（REDCap占用8080/8081）
    environment:
      - DEV_MODE=true
    volumes:
      # 开发环境挂载：支持热重载
      - ./plumber.R:/app/plumber.R  # ⚠️ 重要：API 入口也需要挂载
      - ./tools:/app/tools
      - ./utils:/app/utils
      - ./tests:/app/tests
    restart: unless-stopped
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8080/health"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 3
      start_period: 10s
```

启动命令：
```bash
cd r-statistics-service
docker-compose up -d
```

#### 4.1.1 热重载机制详解

| 文件类型 | 热重载支持 | 说明 |
|----------|-----------|------|
| `tools/*.R` | ✅ 自动 | DEV_MODE=true 时每次请求重新加载 |
| `utils/*.R` | ⚠️ 需重启 | 服务启动时加载，修改后需 `docker-compose restart` |
| `plumber.R` | ⚠️ 需重启 | API 路由定义，修改后需 `docker-compose restart` |

**最佳实践：**
- 开发新工具时，只需修改 `tools/` 目录，无需重启
- 修改 `utils/` 或 `plumber.R` 后，执行 `docker-compose restart`
- 添加新的 API 端点后，需要 `docker-compose up -d --force-recreate`

### 4.2 生产环境 (SAE)

```yaml
# SAE 配置
容器镜像: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/aiclinical/ssa-r-statistics:1.0.1
实例规格: 2 vCPU, 4 GB
最小实例: 1
最大实例: 5
端口: 8080

环境变量:
  DEV_MODE: "false"
```

### 4.3 环境变量

| 变量 | 默认值 | 说明 |
|------|--------|------|
| `DEV_MODE` | `false` | 开发模式（启用热重载，每次请求重新加载工具脚本） |

> **说明**：开发环境和生产环境都使用真实 OSS，无需 Mock 数据。
> - 开发环境：`ai-clinical-data-dev` bucket
> - 生产环境：`ai-clinical-data` bucket

### 4.4 端口配置

| 环境 | 主机端口 | 容器端口 | 说明 |
|------|----------|----------|------|
| **开发环境** | 8082 | 8080 | 避免与 REDCap 8080/8081 冲突 |
| **生产环境 (SAE)** | 8080 | 8080 | 云端无端口冲突 |

> **注意**：Node.js 后端通过 `R_SERVICE_URL` 环境变量配置 R 服务地址，默认值为 `http://localhost:8082`。

---

## 5. API 参考

### 5.1 健康检查

```http
GET /health
```

**响应：**
```json
{
  "status": "ok",
  "timestamp": "2026-02-19 08:00:00",
  "version": "1.0.1",
  "dev_mode": true,
    "tools_loaded": 13
}
```

### 5.2 工具列表

```http
GET /api/v1/tools
```

**响应：**
```json
{
  "status": "ok",
  "tools": [
    "anova_one",
    "baseline_table",
    "chi_square",
    "correlation",
    "descriptive",
    "fisher",
    "linear_reg",
    "logistic_binary",
    "mann_whitney",
    "meta_analysis",
    "t_test_ind",
    "t_test_paired",
    "wilcoxon"
  ],
  "count": 13
}
```

#### 已实现的统计工具（13 个）

**Phase 2A 基础工具（7 个）**

| tool_code | 名称 | 场景 |
|-----------|------|------|
| `ST_T_TEST_IND` | 独立样本 T 检验 | 两组连续变量比较（正态） |
| `ST_MANN_WHITNEY` | Mann-Whitney U | 两组连续变量比较（非参数） |
| `ST_T_TEST_PAIRED` | 配对 T 检验 | 前后对比 |
| `ST_CHI_SQUARE` | 卡方检验 | 分类变量关联 |
| `ST_CORRELATION` | 相关分析 | Pearson/Spearman 相关 |
| `ST_LOGISTIC_BINARY` | 二元 Logistic 回归 | 多因素分析（二分类结局） |
| `ST_DESCRIPTIVE` | 描述性统计 | 基线表、数据概况 |

**Phase Deploy 新增工具（5 个）**

| tool_code | 名称 | 场景 |
|-----------|------|------|
| `ST_FISHER` | Fisher 精确检验 | 小样本/稀疏列联表（卡方替代） |
| `ST_ANOVA_ONE` | 单因素方差分析 | 三组及以上均值比较（含 Kruskal-Wallis 降级） |
| `ST_WILCOXON` | Wilcoxon 符号秩检验 | 配对非参数检验（配对 T 替代） |
| `ST_LINEAR_REG` | 线性回归 | 连续结局多因素分析 |
| `ST_BASELINE_TABLE` | 基线特征表（复合工具） | 基于 gtsummary 的一键式基线表生成 |

**ASL 循证工具箱新增（1 个）**

| tool_code | 名称 | 场景 | 调用方 |
|-----------|------|------|--------|
| `ST_META_ANALYSIS` | Meta 分析引擎 | HR / 二分类 / 连续型 Meta 分析，生成森林图 + 漏斗图 | ASL 工具 5 |

> **跨模块复用说明：** `ST_META_ANALYSIS` 由 ASL 模块（工具 5：Meta 分析引擎）引入，后端代理位于 `backend/src/modules/asl/meta-analysis/`，使用 `inline` 数据协议（Meta 分析通常 5-30 个研究，数据量极小）。该工具同样可被 SSA 或其他模块复用。

### 5.3 执行技能

```http
POST /api/v1/skills/{tool_code}
Content-Type: application/json
```

**请求体：**
```json
{
  "data_source": {
    "type": "inline",
    "data": [...]
  },
  "params": {
    "group_var": "group",
    "value_var": "value"
  },
  "guardrails": {
    "check_normality": true
  }
}
```

**成功响应：**
```json
{
  "status": "success",
  "message": "分析完成",
  "warnings": null,
  "results": {
    "method": "Welch Two Sample t-test",
    "statistic": -5.196,
    "df": 5.98,
    "p_value": 0.002,
    "p_value_fmt": "p = .002"
  },
  "plots": ["data:image/png;base64,..."],
  "trace_log": [...],
  "reproducible_code": "..."
}
```

**错误响应：**
```json
{
  "status": "error",
  "error_code": "E001",
  "error_type": "business",
  "message": "列名 'xxx' 在数据中不存在",
  "user_hint": "请检查变量名是否拼写正确"
}
```

### 5.4 JIT 护栏检查（Phase 2A 新增）

在执行核心统计工具前，调用此端点检验统计假设（正态性、方差齐性等）。

```http
POST /api/v1/guardrails/jit
Content-Type: application/json
```

**请求体：**
```json
{
  "data_source": {
    "type": "inline",
    "data": [...]
  },
  "tool_code": "ST_T_TEST_IND",
  "params": {
    "group_var": "sex",
    "value_var": "age"
  }
}
```

**响应：**
```json
{
  "status": "success",
  "checks": [
    {
      "check_name": "正态性检验 (组: 1)",
      "passed": true,
      "p_value": 0.234,
      "recommendation": "满足正态性"
    },
    {
      "check_name": "方差齐性检验 (Levene)",
      "passed": false,
      "p_value": 0.012,
      "recommendation": "建议使用 Welch 校正"
    }
  ],
  "suggested_tool": "ST_MANN_WHITNEY",
  "can_proceed": true,
  "all_checks_passed": false
}
```

**使用场景：**
- 工作流执行器在调用核心统计方法前，先调用 JIT 护栏
- 根据 `suggested_tool` 自动切换到更合适的方法
- 将 `checks` 结果展示给用户

### 5.5 Agent 通道：执行任意 R 代码（v1.5 双通道架构新增）

```http
POST /api/v1/execute-code
Content-Type: application/json
```

**请求体：**
```json
{
  "code": "blocks <- list()\nblocks[[1]] <- make_markdown_block('Hello', title='Test')\nlist(status='success', report_blocks=blocks)",
  "session_id": "xxx-xxx",
  "timeout": 120
}
```

| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| `code` | string | ✅ | 要执行的 R 代码（可使用 block_helpers.R 的所有辅助函数） |
| `session_id` | string | 否 | 会话 ID（用于日志追踪） |
| `timeout` | number | 否 | 超时秒数，默认 120，最大 120 |

**成功响应：**
```json
{
  "status": "success",
  "result": {
    "status": "success",
    "report_blocks": [
      {"type": "markdown", "content": "Hello", "title": "Test"}
    ]
  },
  "console_output": [],
  "duration_ms": 42
}
```

**错误响应（v1.6 结构化错误）：**
```json
{
  "status": "error",
  "error_code": "E001",
  "error_type": "business",
  "message": "[E001] object 'blood_pressure' not found (约第 12 行)\n[Warnings] NAs introduced by coercion",
  "user_hint": "请检查变量名是否拼写正确 | object 'blood_pressure' not found",
  "error_line": 12,
  "error_context": "     9| df$group <- as.factor(df$group)\n    10| \n    11| # 执行 T 检验\n>>> 12| result <- t.test(blood_pressure ~ group, data = df)\n    13| \n    14| # 构建结果",
  "console_output": ["Loading required package: ggplot2", "Warning: NAs introduced by coercion"],
  "duration_ms": 123
}
```

| 错误响应字段 | 类型 | 说明 |
|-------------|------|------|
| `error_code` | string | 错误分类码（`E001`-`E007` 业务错误，`E100`-`E101` 系统错误，`E_EXEC` 未分类运行时错误） |
| `error_type` | string | `business`（可由 LLM 自动修复）或 `system`（需人工介入）或 `runtime`（未分类） |
| `message` | string | 结构化友好消息，含错误码 + 原始信息 + 行号 + 警告摘要 |
| `user_hint` | string | 面向 LLM 的修复建议 + 原始错误拼接 |
| `error_line` | number? | 出错代码行号（从 R 错误信息中提取，可能为 null） |
| `error_context` | string? | 出错行前后 3 行的代码上下文，`>>>` 标记出错行（可能为 null） |
| `console_output` | string[] | R 控制台完整输出（stdout + warnings + messages 合并） |

**错误码速查（`error_codes.R` 定义，20+ 模式匹配）：**

| 错误码 | 类型 | 典型触发 | LLM 修复建议 |
|--------|------|---------|-------------|
| E001 | business | `object 'xxx' not found`, `undefined columns` | 检查变量名拼写 |
| E002 | business | `non-numeric argument`, `cannot coerce`, `contrasts can be applied only to factors` | 检查数据类型 |
| E003 | business | 分组变量水平数不匹配 | 检查分组变量取值 |
| E004 | business | `need at least 2 observations`, `sample size must be` | 数据量不足 |
| E005 | business | `singular matrix`, `rank deficient`, `singular gradient` | 移除共线变量 |
| E006 | business | `did not converge` | 调整模型参数 |
| E007 | business | 方差为零 | 该列值全部相同 |
| E100 | system | `subscript out of bounds`, `missing value where TRUE/FALSE needed` | 需人工排查 |
| E101 | system | `could not find function`, `no package called` | 缺少 R 包 |
| E_EXEC | runtime | 未匹配到已知模式 | 返回原始错误信息 |

**沙箱安全机制：**
- 代码在 `new.env(parent = globalenv())` 隔离环境中执行
- `setTimeLimit` 强制超时（CPU + 挂钟时间 ≤ 120 秒）
- `withCallingHandlers` 捕获 warnings 和 messages（不中断执行），错误由外层 `tryCatch` 捕获
- `console_output` 合并三种来源：`capture.output` stdout + 收集的 warnings + 收集的 messages
- 错误时调用 `format_agent_error()` 提取行号、代码上下文、错误分类和修复建议
- 可访问 `block_helpers.R` 和 `data_loader.R` 中的所有辅助函数
- 由 Node.js `CodeRunnerService` 自动注入 `input` 和 `df` 数据变量

**调用方：** SSA 模块 Agent 通道（`CodeRunnerService.ts` → `ChatHandlerService.ts`），用于执行 LLM CoderAgent 生成的 R 代码。

> **与 `/api/v1/skills/{tool_code}` 的区别：** `/skills` 端点执行**预制的统计工具**（白名单限制），`/execute-code` 端点执行**任意 R 代码**（由 LLM CoderAgent 生成）。两者的错误处理也不同：`/skills` 使用 `map_r_error()` 做简单映射，`/execute-code` 使用 `format_agent_error()` 返回结构化错误（含行号和上下文），便于 CoderAgent 自动修复重试。

### 5.6 复合工具示例：基线特征表（Phase Deploy）

```http
POST /api/v1/skills/ST_BASELINE_TABLE
Content-Type: application/json
```

**请求体：**
```json
{
  "data_source": {
    "type": "inline",
    "data": [
      {"group": "Drug", "age": 45, "sex": "M", "sbp": 130, "bmi": 24.5, "smoking": "Yes"},
      {"group": "Placebo", "age": 47, "sex": "F", "sbp": 128, "bmi": 23.8, "smoking": "No"}
    ]
  },
  "params": {
    "group_var": "group",
    "analyze_vars": ["age", "sex", "sbp", "bmi", "smoking"]
  }
}
```

**成功响应（核心字段）：**
```json
{
  "status": "success",
  "results": {
    "n_total": 30,
    "n_groups": 2,
    "n_variables": 5,
    "significant_vars": ["sbp"],
    "method_info": [
      {"variable": "age", "method": "Wilcoxon rank sum test"},
      {"variable": "sex", "method": "Fisher's exact test"}
    ]
  },
  "report_blocks": [
    {
      "type": "table",
      "headers": ["Characteristic", "Drug, N = 15", "Placebo, N = 15", "p-value"],
      "rows": [["age", "49 (42, 55)", "47 (41, 54)", "0.6"]],
      "title": "基线特征表 (按 group 分组)",
      "metadata": { "is_baseline_table": true, "group_var": "group", "has_p_values": true }
    }
  ]
}
```

> **特点：** `ST_BASELINE_TABLE` 是复合工具，基于 `gtsummary::tbl_summary()` 自动判断变量类型（连续/分类）、选择统计方法（T 检验/Mann-Whitney/卡方/Fisher），输出标准三线表。`report_blocks[0].metadata.is_baseline_table = true` 触发前端特殊渲染（P 值标星、rowspan 合并行）。

### 5.7 Meta 分析示例（ASL 工具 5 — v1.4 新增）

```http
POST /api/v1/skills/ST_META_ANALYSIS
Content-Type: application/json
```

**请求体（HR 数据类型）：**
```json
{
  "data_source": {
    "type": "inline",
    "data": [
      {"study_id": "Gandhi 2018", "hr": 0.49, "lower_ci": 0.38, "upper_ci": 0.64},
      {"study_id": "Socinski 2018", "hr": 0.56, "lower_ci": 0.45, "upper_ci": 0.70},
      {"study_id": "West 2019", "hr": 0.60, "lower_ci": 0.45, "upper_ci": 0.80}
    ]
  },
  "params": {
    "data_type": "hr",
    "model": "random"
  }
}
```

**支持的 3 种数据类型：**

| data_type | 必需列 | R 函数 | 效应指标 |
|-----------|--------|--------|----------|
| `hr` | `study_id`, `hr`, `lower_ci`, `upper_ci` | `meta::metagen()` | HR |
| `dichotomous` | `study_id`, `events_e`, `total_e`, `events_c`, `total_c` | `meta::metabin()` | OR / RR / RD |
| `continuous` | `study_id`, `mean_e`, `sd_e`, `n_e`, `mean_c`, `sd_c`, `n_c` | `meta::metacont()` | MD |

**params 参数：**

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|------|------|--------|------|
| `data_type` | string | 必填 | `"hr"` / `"dichotomous"` / `"continuous"` |
| `model` | string | `"random"` | `"random"` (DerSimonian-Laird) / `"fixed"` |
| `effect_measure` | string | 自动 | 仅二分类有效：`"OR"` / `"RR"` / `"RD"` |

**成功响应（核心字段）：**
```json
{
  "status": "success",
  "results": {
    "pooled_effect": 0.5948,
    "pooled_lower": 0.5255,
    "pooled_upper": 0.6733,
    "pooled_pvalue": 0.0,
    "i_squared": 15.4,
    "tau_squared": 0.0031,
    "q_statistic": 4.73,
    "q_pvalue": 0.316,
    "k_studies": 3,
    "effect_measure": "HR",
    "model": "Random Effects"
  },
  "plots": [
    "data:image/png;base64,...(森林图)",
    "data:image/png;base64,...(漏斗图)"
  ],
  "report_blocks": [
    {"type": "key_value", "title": "Meta-Analysis Summary", "items": [...]},
    {"type": "image", "title": "Forest Plot", "data": "..."},
    {"type": "image", "title": "Funnel Plot", "data": "..."},
    {"type": "markdown", "title": "Heterogeneity Assessment", "content": "..."}
  ]
}
```

> **重要实现细节 — 对数尺度反变换：** `meta` R 包对比值类效应量（HR / OR / RR）的内部计算在**对数尺度**上进行，即 `TE.random` 返回的是 `log(HR)` 而非 HR。`meta_analysis.R` 在结果提取阶段对比值类指标自动执行 `exp()` 反变换，确保 API 返回临床可读的效应量（如 HR = 0.59 而非 log(HR) = -0.52）。连续型指标（MD）无需反变换。

---

## 6. 开发指南

### 6.1 添加新工具

1. 在 `tools/` 目录创建 R 脚本：

```r
# tools/my_analysis.R

#' @tool_code ST_MY_ANALYSIS
#' @name 我的分析工具
#' @version 1.0.0
#' @description 工具描述
#' @author SSA-Pro Team

library(glue)
library(ggplot2)
library(base64enc)

run_analysis <- function(input) {
  # ===== 初始化日志 =====
  logs <- c()
  log_add <- function(msg) { logs <<- c(logs, paste0("[", Sys.time(), "] ", msg)) }
  
  # ===== 数据加载 =====
  log_add("开始加载输入数据")
  df <- tryCatch(
    load_input_data(input),
    error = function(e) {
      log_add(paste("数据加载失败:", e$message))
      return(NULL)
    }
  )
  
  if (is.null(df)) {
    return(make_error(ERROR_CODES$E100_INTERNAL_ERROR, details = "数据加载失败"))
  }
  log_add(glue("数据加载成功: {nrow(df)} 行, {ncol(df)} 列"))
  
  # ===== 参数提取 =====
  p <- input$params
  my_var <- p$my_var
  
  # ===== 参数校验 =====
  if (!(my_var %in% names(df))) {
    return(make_error(ERROR_CODES$E001_COLUMN_NOT_FOUND, col = my_var))
  }
  
  # ===== 护栏检查 =====
  guardrail_results <- list()
  warnings_list <- c()
  
  sample_check <- check_sample_size(nrow(df), min_required = 10, action = ACTION_WARN)
  guardrail_results <- c(guardrail_results, list(sample_check))
  
  guardrail_status <- run_guardrail_chain(guardrail_results)
  if (guardrail_status$status == "blocked") {
    return(list(status = "blocked", message = guardrail_status$reason, trace_log = logs))
  }
  
  # ===== 核心计算 =====
  log_add("执行分析...")
  # result <- your_analysis_function(df, ...)
  
  # ===== 构建 report_blocks（必须！） =====
  blocks <- list()
  
  # Block: 检验结果（key_value）
  blocks[[length(blocks) + 1]] <- make_kv_block(
    list("方法" = "Your Method", "统计量" = "1.234", "P 值" = format_p_value(0.05)),
    title = "检验结果"
  )
  
  # Block: 图表（image）
  plot_base64 <- tryCatch({
    p <- ggplot(df, aes(x = df[[my_var]])) + geom_histogram() + theme_minimal()
    tmp_file <- tempfile(fileext = ".png")
    ggsave(tmp_file, p, width = 7, height = 5, dpi = 100)
    base64_str <- base64encode(tmp_file)
    unlink(tmp_file)
    paste0("data:image/png;base64,", base64_str)
  }, error = function(e) NULL)
  
  if (!is.null(plot_base64)) {
    blocks[[length(blocks) + 1]] <- make_image_block(plot_base64, title = "分析图表")
  }
  
  # Block: 结论（markdown）
  blocks[[length(blocks) + 1]] <- make_markdown_block("分析结论...", title = "结论摘要")
  
  # ===== 生成可复现代码 =====
  reproducible_code <- glue('
# SSA-Pro 自动生成代码
# 工具: 我的分析工具
# 时间: {Sys.time()}
# ================================

df <- read.csv("data.csv")
# 你的分析代码...
')
  
  # ===== 返回结果 =====
  log_add("分析完成")
  
  return(list(
    status = "success",
    message = "分析完成",
    warnings = if (length(warnings_list) > 0) warnings_list else NULL,
    results = list(
      # 统计结果（使用 jsonlite::unbox 保证单值不被包装成数组）
      statistic = jsonlite::unbox(1.234),
      p_value = jsonlite::unbox(0.05),
      p_value_fmt = format_p_value(0.05)
    ),
    report_blocks = blocks,  # ⚠️ 必须！前端 DynamicReport 依赖此字段渲染
    plots = if (!is.null(plot_base64)) list(plot_base64) else list(),
    trace_log = logs,
    reproducible_code = as.character(reproducible_code)
  ))
}
```

2. **开发模式**：修改 `tools/` 下的文件后，无需重启，下次请求自动加载

3. 测试：
```bash
curl -X POST http://localhost:8082/api/v1/skills/ST_MY_ANALYSIS \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"data_source": {"type": "inline", "data": [{"x": 1}, {"x": 2}]}, "params": {"my_var": "x"}}'
```

### 6.2 工具命名规范

| 项目 | 规范 |
|------|------|
| 文件名 | 小写下划线：`t_test_ind.R` |
| tool_code | 大写下划线：`ST_T_TEST_IND` |
| 入口函数 | 固定名称：`run_analysis` |

### 6.3 结果格式规范

```r
return(list(
  status = "success" | "error" | "blocked",
  message = "...",
  warnings = c("...") | NULL,
  results = list(
    # 统计结果（使用 jsonlite::unbox() 保证单值不被包装成数组）
  ),
  report_blocks = list(
    # Block-based 标准化输出（Phase E+ 协议），前端 DynamicReport.tsx 统一渲染
    # 支持 4 种 Block 类型：markdown / table / image / key_value
    # 通过 utils/block_helpers.R 的辅助函数构建
  ),
  plots = list(
    "data:image/png;base64,..."
  ),
  trace_log = c("..."),
  reproducible_code = "..."
))
```

### 6.4 Block-based 输出协议（Phase E+ 标准）

所有工具**必须**通过 `utils/block_helpers.R` 构建 `report_blocks[]`，前端 `DynamicReport.tsx` 根据 `block.type` 统一渲染。

| 辅助函数 | Block 类型 | 用途 |
|----------|-----------|------|
| `make_markdown_block(content, title)` | `markdown` | 文本结论、方法说明 |
| `make_table_block(headers, rows, title, footnote, metadata)` | `table` | 统计结果表、系数表、事后比较表 |
| `make_table_block_from_df(df, title, footnote, digits)` | `table` | 从 data.frame 快速构建表格 |
| `make_image_block(base64_data, title, alt)` | `image` | 图表（base64 编码 PNG） |
| `make_kv_block(items, title)` | `key_value` | 检验统计量、模型拟合指标 |

**示例：**
```r
blocks <- list()
blocks[[length(blocks) + 1]] <- make_kv_block(
  list("检验方法" = "Welch t-test", "统计量" = "t = -2.35", "P 值" = "p = .021"),
  title = "检验结果"
)
blocks[[length(blocks) + 1]] <- make_image_block(plot_base64, title = "组间比较箱线图")
blocks[[length(blocks) + 1]] <- make_markdown_block("两组差异具有统计学意义...", title = "结论")
```

### 6.5 各工具参数快速参考

> 调用 `POST /api/v1/skills/{tool_code}` 时，`params` 对象需要的字段速查。

| tool_code | 必需参数 | 可选参数 |
|-----------|---------|---------|
| `ST_T_TEST_IND` | `group_var`, `value_var` | `guardrails.check_normality` |
| `ST_MANN_WHITNEY` | `group_var`, `value_var` | — |
| `ST_T_TEST_PAIRED` | `before_var`, `after_var` | `guardrails.check_normality` |
| `ST_CHI_SQUARE` | `var1`, `var2` | — |
| `ST_CORRELATION` | `var_x`, `var_y` | `method` (`"auto"` / `"pearson"` / `"spearman"`) |
| `ST_LOGISTIC_BINARY` | `outcome_var`, `predictors` (数组) | — |
| `ST_DESCRIPTIVE` | `variables` (数组) | `group_var` |
| `ST_FISHER` | `var1`, `var2` | — |
| `ST_ANOVA_ONE` | `group_var`, `value_var` | `guardrails.check_normality` |
| `ST_WILCOXON` | `before_var`, `after_var` | — |
| `ST_LINEAR_REG` | `outcome_var`, `predictors` (数组) | `confounders` (数组) |
| `ST_BASELINE_TABLE` | `group_var` | `analyze_vars` (数组，不传则自动全选) |
| `ST_META_ANALYSIS` | `data_type` (`hr` / `dichotomous` / `continuous`) | `model` (`random` / `fixed`)、`effect_measure` (二分类: `OR` / `RR` / `RD`) |

### 6.6 R 语言陷阱速查（从实际 Bug 中总结）

> **Phase Deploy 开发中实际踩过的坑**，后续开发者必读。每条附真实错误信息和修复方法。

#### 陷阱 1：JSON 数组参数在 R 中是 `list`，不是 `character` 向量

**错误信息：** `invalid subscript type 'list'`

**原因：** plumber 解析 JSON `["age", "sex", "bmi"]` 后，R 拿到的是 `list("age", "sex", "bmi")`，不是 `c("age", "sex", "bmi")`。对 list 做 `%in%`、`[` 等操作都会报错。

```r
# ❌ 错误：直接使用 JSON 传入的数组参数
analyze_vars <- p$analyze_vars
missing <- analyze_vars[!(analyze_vars %in% names(df))]  # 报错！

# ✅ 正确：先转换为字符向量
analyze_vars <- as.character(unlist(p$analyze_vars))
missing <- analyze_vars[!(analyze_vars %in% names(df))]  # 正常
```

**影响范围：** 所有接收数组参数的工具（`predictors`、`variables`、`analyze_vars`、`confounders`）。

#### 陷阱 2：`list()` 中不能用表达式做键名

**错误信息：** `unexpected '='`

**原因：** R 的 `list()` 构造器只接受**字面量**作为名称，不接受 `paste0()`、`glue()` 等函数调用。

```r
# ❌ 错误：用表达式做键名
items <- list(
  paste0(var_name, " Median") = "5.2"  # 语法错误！
)

# ✅ 正确：先创建 list 再用 [[ 赋值
items <- list()
items[[paste0(var_name, " Median")]] <- "5.2"
```

#### 陷阱 3：`tryCatch` 会吞掉 warning 导致结果丢失

**错误信息：** 无明确错误，但返回 NULL 或非预期结果

**原因：** `tryCatch(expr, warning = function(w) {...})` 捕获第一个 warning 后**中断 expr 执行**，返回 warning handler 的返回值。gtsummary、car 等包常发 warning，导致主计算被中断。

```r
# ❌ 错误：tryCatch 捕获 warning 会中断执行
tbl <- tryCatch({
  tbl_summary(df) %>% add_p()  # 如果 add_p() 发 warning，tbl 变成 NULL
}, warning = function(w) {
  invokeRestart("muffleWarning")  # 在 tryCatch 中无效！
})

# ✅ 正确：withCallingHandlers 处理 warning（不中断执行），tryCatch 只捕获 error
tbl <- tryCatch(
  withCallingHandlers(
    { tbl_summary(df) %>% add_p() },
    warning = function(w) {
      warnings_list <<- c(warnings_list, w$message)
      invokeRestart("muffleWarning")
    }
  ),
  error = function(e) { return(NULL) }
)
```

#### 陷阱 4：gtsummary `table_body` 的 p.value 是 list 列

**错误信息：** `invalid subscript type 'list'`

**原因：** `gtsummary` 的内部数据结构 `tbl$table_body$p.value` 是 list 列（每个元素可能是 NULL 或 numeric），不能直接用 `<` 比较。

```r
# ❌ 错误：直接对 list 列做比较
p_rows <- body[body$p.value < 0.05, ]  # 报错！

# ✅ 正确：先 unlist + as.numeric
p_vals <- as.numeric(unlist(body$p.value))
sig_idx <- which(!is.na(p_vals) & p_vals < 0.05)
```

#### 陷阱 5：浮点数比较不能用 `==`

**错误信息：** 无明确错误，但条件判断逻辑错误

```r
# ❌ 错误：直接比较浮点数
if (sd(values) == 0) { ... }  # 可能因精度问题漏判

# ✅ 正确：使用容差比较
if (isTRUE(sd(values) < .Machine$double.eps^0.5)) { ... }
```

#### 陷阱 6：变量可能为 NULL 导致 glue/round 崩溃

**错误信息：** `non-numeric argument to mathematical function` 或 `subscript out of bounds`

**原因：** 某些统计结果字段（如 `fstatistic`）在边界条件下为 NULL。

```r
# ❌ 错误：直接使用可能为 NULL 的值
log_add(glue("F = {round(f_stat[1], 2)}"))  # f_stat 为 NULL 时崩溃

# ✅ 正确：先检查再使用
if (!is.null(f_stat)) {
  log_add(glue("F = {round(f_stat[1], 2)}"))
} else {
  log_add("F = NA")
}
```

#### 陷阱 7：新增 R 包后 `utils/` 修改需要重启容器

**现象：** `make_table_block()` 新增了 `metadata` 参数，但调用时报 `unused argument`

**原因：** `utils/*.R` 在服务启动时一次性加载，不像 `tools/*.R` 有热重载。修改后必须：

```bash
cd r-statistics-service
docker-compose restart
```

#### 陷阱 8：`meta` 包返回对数尺度效应量（v1.4 新增）

**现象：** Meta 分析返回 HR = -0.52，但期望 HR ≈ 0.59

**原因：** `meta` R 包的 `metagen()`/`metabin()` 对比值类效应量（HR、OR、RR）在**对数尺度**上计算。`TE.random`/`TE.fixed` 返回的是 `log(HR)` 或 `log(OR)`，而非原始比值。

```r
# ❌ 错误：直接返回 TE（对数尺度）
pooled_effect = ma_result$TE.random  # 返回 -0.52（这是 log(HR)）

# ✅ 正确：对比值类指标做 exp() 反变换
is_ratio <- sm_label %in% c("HR", "OR", "RR")
display_te <- if (is_ratio) exp(pooled_te) else pooled_te  # 返回 0.59（真实 HR）
```

**影响范围：** 仅 `meta_analysis.R`，不影响其他统计工具。连续型指标（MD）无需反变换。

### 6.7 开发环境新增 R 包

当新工具依赖尚未安装的 R 包时，有两种方式：

**方式 1：临时安装到运行中的容器（开发测试用）**

```bash
# 容器以 appuser 运行，无写权限，需用 root
docker exec -u root ssa-r-statistics R -e "install.packages('新包名', repos='https://cloud.r-project.org/', quiet=TRUE)"
```

> 注意：容器重启后丢失，仅用于开发验证。

**方式 2：更新 Dockerfile 并重建镜像（正式方案）**

1. 在 `Dockerfile` 的 `install.packages()` 中添加新包名
2. 重建：`docker-compose up -d --build`

---

## 7. 运维指南

### 7.1 日志查看

```bash
# 实时日志
docker logs -f ssa-r-statistics

# 最近 100 行
docker logs --tail 100 ssa-r-statistics
```

### 7.2 性能监控

```bash
# 容器资源使用
docker stats ssa-r-statistics
```

### 7.3 重启服务

```bash
# 开发环境
docker-compose restart

# 生产环境 (SAE)
通过 SAE 控制台重启实例
```

### 7.4 镜像更新

```bash
# 1. 构建新镜像
docker build -t ssa-r-statistics:1.0.2 .

# 2. 推送到镜像仓库
docker tag ssa-r-statistics:1.0.2 registry.cn-beijing.aliyuncs.com/aiclinical/ssa-r-statistics:1.0.2
docker push registry.cn-beijing.aliyuncs.com/aiclinical/ssa-r-statistics:1.0.2

# 3. 更新 SAE 部署
```

---

## 8. 常见问题

### Q1: 构建时 httpuv 安装失败

**错误：** `fatal error: zlib.h: No such file or directory`

**解决：** 添加 `zlib1g-dev` 到系统依赖

### Q2: 构建时 nloptr 安装失败

**错误：** `CMAKE NOT FOUND`

**解决：** 添加 `cmake` 到系统依赖

### Q3: /tmp 权限问题

**错误：** `cannot open file '/tmp/Rtmpxxx': No such file or directory`

**解决：** 不要在启动命令中清理 /tmp

### Q4: DEV_MODE 热重载不生效

**原因：** 没有挂载 volumes

**解决：** 
```yaml
volumes:
  - ./tools:/app/tools
```

### Q5: 容器启动后无法访问

**检查：**
1. 端口映射是否正确
2. 健康检查是否通过
3. 查看容器日志

### Q6: 数据加载失败（inline 模式）

**错误：** `内部错误: 数据加载失败`

**原因：** 数据格式不正确，或数据为空

**解决：**
1. 确保 `data_source.data` 是有效的 JSON 数组
2. 行格式：`[{"col1": val1}, {"col1": val2}]`
3. 检查是否有空数据或全 NA 列

### Q7: R 脚本语法错误

**错误：** `unexpected symbol` 或 `lexical error`

**常见原因：**
1. `glue()` 字符串中使用 `\'` 转义（应直接使用 `'`）
2. 中文注释编码问题
3. 代码块中的花括号不匹配

**解决：**
```r
# 错误：glue 中的转义
glue("# Cramer\'s V = ...")  # ❌

# 正确：直接使用单引号或避免
glue("# Cramer V = ...")     # ✅
```

### Q8: JSON 序列化失败

**错误：** `No method asJSON S3 class: table`

**原因：** R 的 `table` 对象无法直接序列化为 JSON

**解决：**
```r
# 错误
observed = as.matrix(contingency_table)  # ❌ 可能保留 table 属性

# 正确：显式转换为纯数值矩阵
observed = matrix(
  as.numeric(contingency_table),
  nrow = nrow(contingency_table),
  ncol = ncol(contingency_table)
)  # ✅
```

### Q9: 新端点返回 404

**原因：** 修改 `plumber.R` 后未重启服务

**解决：**
```bash
# 修改 plumber.R 后必须重启
docker-compose restart

# 如果修改了 docker-compose.yml（如添加新 volume）
docker-compose up -d --force-recreate
```

### Q10: 变量类型判断错误（missing value where TRUE/FALSE needed）

**原因：** 对包含 NA 的数据进行布尔比较

**解决：**
```r
# 错误
if (var_type == "numeric") { ... }  # var_type 可能是 NA

# 正确
if (identical(var_type, "numeric")) { ... }  # ✅ 处理 NA
```

### Q11: 修改 utils/ 后新参数报 `unused argument`

**原因：** `utils/*.R`（如 `block_helpers.R`）在服务启动时加载进内存，不支持热重载（与 `tools/*.R` 不同）。

**解决：**
```bash
docker-compose restart
```

### Q12: Docker 已 build 但包仍不存在（`there is no package called 'xxx'`）

**原因：** `docker-compose.yml` 中的 `volumes` 挂载会覆盖镜像中的文件，但**不影响已安装的 R 包**。常见场景是更新了 Dockerfile 却只用了 `docker-compose up -d` 而没有加 `--build`。

**解决：**
```bash
# 确保 rebuild
docker-compose up -d --build

# 或临时装包（开发验证）
docker exec -u root ssa-r-statistics R -e "install.packages('xxx', repos='https://cloud.r-project.org/', quiet=TRUE)"
```

### Q13: 工具返回成功但 report_blocks 为空

**原因：** 返回结构中没有 `report_blocks` 字段或 blocks 列表为空。

**检查清单：**
1. 确认使用了 `utils/block_helpers.R` 的辅助函数构建 blocks
2. 确认 return 中包含 `report_blocks = blocks`
3. 确认每个 block 至少包含 `type` 字段
4. 用测试脚本验证：`node r-statistics-service/tests/run_all_tools_test.js`

---

## 9. 测试指南

### 9.1 单工具测试

```bash
# 测试 T 检验
curl -s -X POST "http://localhost:8082/api/v1/skills/ST_T_TEST_IND" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "data_source": {
      "type": "inline",
      "data": [
        {"group": "A", "value": 23}, {"group": "A", "value": 25},
        {"group": "B", "value": 30}, {"group": "B", "value": 32}
      ]
    },
    "params": {"group_var": "group", "value_var": "value"}
  }'
```

### 9.2 健康检查

```bash
curl -s http://localhost:8082/health | jq
```

### 9.3 R 工具集中测试脚本（13 工具 + JIT）

项目提供了 R 统计引擎的全工具测试脚本：

```bash
# 仅测试 R 服务层（12 工具 + JIT 护栏 + report_blocks 校验）
node r-statistics-service/tests/run_all_tools_test.js
```

测试覆盖：
- 13 个统计工具（Phase 2A × 7 + Phase Deploy × 5 + ASL × 1）
- JIT 护栏检查（ST_T_TEST_IND / ST_ANOVA_ONE / ST_FISHER / ST_LINEAR_REG）
- `report_blocks` 协议校验（类型、必填字段、metadata）

### 9.4 端到端测试脚本（三层联调）

三层联调测试覆盖 R → Python → Node.js：

```bash
cd docs/03-业务模块/SSA-智能统计分析/05-测试文档
node run_e2e_test.js
```

测试覆盖：
- Layer 1: R 服务（13 个统计工具 + JIT 护栏）
- Layer 2: Python DataProfile API
- Layer 3: Node.js 后端 API（登录 → 会话 → 规划 → 执行）

### 9.5 Meta 分析引擎专项 E2E 测试（v1.4 新增）

覆盖 Meta 分析的完整链路（Node.js → R Docker → 森林图/漏斗图生成）：

```bash
cd backend
npx tsx src/modules/asl/meta-analysis/__tests__/meta-e2e-test.ts
```

测试覆盖（8 个测试项，36 个断言）：
- R 服务健康检查 + meta_analysis 工具注册验证
- HR 风险比 Meta 分析（5 个研究，随机效应）
- 二分类 OR Meta 分析（4 个研究）
- 二分类 RR Meta 分析（效应指标切换）
- 连续型 MD Meta 分析（5 个研究）
- 固定效应模型切换
- 边界条件：仅 1 个研究（应返回错误）
- 森林图 + 漏斗图 Base64 PNG 生成验证

最近一次测试结果（2026-02-26）：
```
Results: 36 passed, 0 failed (1.3s)
HR = 0.5948 [0.5255, 0.6733], I² = 15.4%
OR = 0.4530 [0.3328, 0.6166], p < .001
MD = -1.4923 [-1.9098, -1.0749], I² = 70%
```

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## 附录：文件结构

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r-statistics-service/
├── Dockerfile              # 生产镜像定义（含 gtsummary/gt/broom/scales/gridExtra/meta）
├── docker-compose.yml      # 开发环境编排（含 volume 挂载）
├── renv.lock               # R 包版本锁定（备用）
├── .Rprofile               # R 启动配置（备用）
├── plumber.R               # API 入口（含 JIT 护栏端点，自动发现 tools/，Agent withCallingHandlers 错误处理）
├── utils/
│   ├── data_loader.R       # 数据加载（支持行格式/列格式）
│   ├── guardrails.R        # 统计护栏 + JIT 检查（12 工具全覆盖）
│   ├── error_codes.R       # 错误映射（20+ 模式 + format_agent_error 结构化错误）
│   ├── result_formatter.R  # 结果格式化
│   └── block_helpers.R     # Block-based 输出辅助函数（Phase E+ 协议）
├── tools/                  # 统计工具（13 个）
│   ├── t_test_ind.R        # 独立样本 T 检验
│   ├── t_test_paired.R     # 配对 T 检验
│   ├── mann_whitney.R      # Mann-Whitney U 检验
│   ├── chi_square.R        # 卡方检验
│   ├── correlation.R       # 相关分析
│   ├── logistic_binary.R   # 二元 Logistic 回归
│   ├── descriptive.R       # 描述性统计
│   ├── fisher.R            # 🆕 Fisher 精确检验（Phase Deploy）
│   ├── anova_one.R         # 🆕 单因素方差分析（Phase Deploy）
│   ├── wilcoxon.R          # 🆕 Wilcoxon 符号秩检验（Phase Deploy）
│   ├── linear_reg.R        # 🆕 线性回归（Phase Deploy）
│   ├── baseline_table.R    # 🆕 基线特征表 — 复合工具（Phase Deploy）
│   └── meta_analysis.R     # 🆕 Meta 分析引擎 — HR/二分类/连续型（ASL 工具 5）
├── tests/
│   ├── run_all_tools_test.js  # 🆕 全工具自动化测试（12 工具 + JIT + blocks 校验）
│   ├── test_t_test.json       # T 检验测试数据
│   ├── test_fisher.json       # Fisher 测试数据
│   ├── test_anova_one.json    # ANOVA 测试数据
│   ├── test_wilcoxon.json     # Wilcoxon 测试数据
│   ├── test_linear_reg.json   # 线性回归测试数据
│   ├── test_baseline_table.json # 基线表测试数据
│   └── fixtures/
│       └── normal_data.csv    # 测试数据
├── metadata/               # 工具元数据（预留）
└── templates/              # 解释模板（预留）
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## 更新日志

| 版本 | 日期 | 更新内容 |
|------|------|----------|
| v1.6 | 2026-03-07 | Agent 通道错误处理增强：`execute-code` 端点新增结构化错误响应（`error_type`/`error_line`/`error_context`/`console_output`），`withCallingHandlers` 捕获 warnings+messages，`format_agent_error()` 从 20+ 模式匹配中提取错误分类+行号+上下文+修复建议（§5.5），便于 CoderAgent 自动修复重试 |
| v1.5 | 2026-03-02 | SSA 双通道架构：新增 `POST /api/v1/execute-code` 沙箱端点（§5.5）供 Agent 通道执行 LLM 生成的 R 代码，含超时 + 隔离环境；架构图新增 Agent 通道入口 |
| v1.4 | 2026-02-26 | ASL Meta 分析引擎：工具 12→13（+ST_META_ANALYSIS），Dockerfile 新增 `meta` 包，新增 §5.7 Meta 分析 API 示例、陷阱 8（对数尺度反变换）、§9.5 Meta E2E 测试（36 断言全通过），架构图更新 ASL 调用方 |
| v1.3 | 2026-02-22 | 开发者体验增强：新工具模板补全 report_blocks（§6.1）、各工具 params 速查表（§6.5）、R 语言 7 大陷阱实录（§6.6）、新增 R 包操作指南（§6.7）、新增 Q11-Q13 常见问题 |
| v1.2 | 2026-02-22 | Phase Deploy 完成：工具 7→12（+Fisher/ANOVA/Wilcoxon/线性回归/基线表）、Dockerfile 新增 gtsummary 等 5 包、Block-based 输出协议文档化（§6.4）、全工具测试脚本 |
| v1.1 | 2026-02-20 | Phase 2A 完成：7 个统计工具、JIT 护栏、热重载说明、常见问题补充 |
| v1.0 | 2026-02-19 | 初始版本：架构设计、部署指南、T 检验工具 |

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**文档结束**