# Deep Research V2.0 开发计划

> **文档版本：** v1.0  
> **创建日期：** 2026-02-22  
> **维护者：** 开发团队  
> **前置文档：** PRD V4.1 / 原型图 V4.2 / 技术设计 V4.1  
> **预计工期：** 5 天  
> **核心理念：** 单页瀑布流 + 自然语言需求扩写 + 异步执行 + 务实结果展示

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## 1. 升级概述

### 1.1 V1.x → V2.0 变化总结

| 维度 | V1.x (当前) | V2.0 (目标) |
|------|------------|------------|
| **交互模式** | 单输入框 → 直接搜索 | 四步瀑布流 Landing → 配置 → HITL 确认 → 终端 → 结果 |
| **需求理解** | 用户原文直传 unifuncs | 内置 LLM 需求扩写 + 用户人工核验修改 |
| **API 协议** | OpenAI 兼容（SSE 流式） | **Unifuncs 异步模式**（create_task + query_task 轮询） |
| **执行展示** | 混合文字流（打字机效果） | 暗黑终端 + 分类结构化日志（每 3-5s 弹出一条） |
| **结果展示** | PubMed 链接列表 | 综合报告（Markdown）+ 文献清单表格 + Word 导出 |
| **可靠性** | 离开页面任务丢失 | pg-boss 队列，离开页面任务继续，回来可恢复 |

### 1.2 设计决策记录

| 决策 | 选择 | 理由 |
|------|------|------|
| SSE vs 异步 | **异步模式** | Deep Research 任务 3-10 分钟，SSE 连接不稳定；异步模式用户可离开回来，可靠性远高于 SSE |
| 异步下的实时性 | **Worker 5s 轮询 + 前端 3s 轮询** | 用户每 3-5s 看到一条新日志，对分钟级 Agent 任务来说体验自然，比逐字流更适合终端 UI |
| 结果展示复杂度 | **报告 + 表格，不做图表看板** | 研究人员要的是内容本身（综合报告 + 文献清单），图表是锦上添花非刚需，MVP 不做 |
| Word 导出 | **复用 Pandoc** | Protocol Agent 已验证 Pandoc → Word 方案，零额外依赖 |

---

## 2. 系统数据流

```
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Step 1-2: 需求扩写（同步，本系统内部）                                  │
│                                                                      │
│  前端 Landing/Setup ──POST──→ Node.js ──LLMFactory──→ DeepSeek-V3   │
│                     original_query    "需求扩写Prompt"                │
│                                                                      │
│  返回：taskId + generatedRequirement（结构化自然语言检索指令书）        │
│  前端展示指令书，用户可编辑修改                                        │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                    ↓ 用户确认
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Step 3: 异步执行（pg-boss + Unifuncs 异步 API）                       │
│                                                                      │
│  前端 ──PUT──→ Node.js ──pg-boss push──→ Worker                     │
│       confirmed_requirement                                          │
│                                                                      │
│  Worker:                                                             │
│    1. POST unifuncs/v1/create_task（传入 confirmed_requirement）      │
│    2. 每 5s GET unifuncs/v1/query_task                               │
│    3. 解析 reasoning_content → 增量日志写 DB (execution_logs)         │
│    4. 完成后解析 content → synthesis_report + result_list            │
│                                                                      │
│  前端每 3s GET /tasks/:id → 渲染 execution_logs 到暗黑终端            │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                    ↓ status === 'completed'
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Step 4: 结果展示（读 DB 渲染）                                        │
│                                                                      │
│  终端折叠 → 白底结果区展开                                            │
│  ├── ✅ 完成横幅（一行 + 导出 Word 按钮）                              │
│  ├── 📄 AI 综合报告（synthesis_report → Markdown 渲染）               │
│  └── 📋 文献清单表格（result_list → Ant Design Table）                │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

---

## 3. 数据库 Schema 变更

在现有 `AslResearchTask` 基础上**新增 6 个字段**，不删除任何现有字段（向后兼容）。

```prisma
model AslResearchTask {
  // ── 现有字段（保留不动）──────────────────────────
  id               String   @id @default(uuid())
  projectId        String   @map("project_id")
  userId           String   @map("user_id")
  query            String                           // 原始粗略输入（Step 1）
  filters          Json?                            // 高级筛选配置
  externalTaskId   String?  @map("external_task_id") // unifuncs task_id
  status           String   @default("pending")
  errorMessage     String?  @map("error_message")
  resultCount      Int?     @map("result_count")
  rawResult        String?  @map("raw_result") @db.Text
  reasoningContent String?  @map("reasoning_content") @db.Text
  literatures      Json?
  tokenUsage       Json?    @map("token_usage")
  searchCount      Int?     @map("search_count")
  readCount        Int?     @map("read_count")
  iterations       Int?
  createdAt        DateTime @default(now()) @map("created_at")
  updatedAt        DateTime @updatedAt @map("updated_at")
  completedAt      DateTime? @map("completed_at")

  // ── V2.0 新增字段 ──────────────────────────────
  targetSources         Json?    @map("target_sources")          // 选中的数据源 ["pubmed.ncbi.nlm.nih.gov", ...]
  confirmedRequirement  String?  @map("confirmed_requirement") @db.Text  // 用户核验后的自然语言检索指令书
  aiIntentSummary       Json?    @map("ai_intent_summary")       // AI提炼的结构化摘要（左侧卡片用）
  executionLogs         Json?    @map("execution_logs")          // 终端日志数组 [{type, title, text, timestamp}]
  synthesisReport       String?  @map("synthesis_report") @db.Text // AI综合报告（Markdown）
  resultList            Json?    @map("result_list")             // 结构化文献元数据列表

  // ── 索引（保留现有）────────────────────────────
  @@index([projectId], map: "idx_research_tasks_project_id")
  @@index([userId], map: "idx_research_tasks_user_id")
  @@index([status], map: "idx_research_tasks_status")
  @@index([createdAt], map: "idx_research_tasks_created_at")
  @@map("research_tasks")
  @@schema("asl_schema")
}
```

**Status 枚举扩展：**

| 状态 | 含义 | 触发时机 |
|------|------|---------|
| `draft` | 需求已扩写，等待用户确认 | POST /generate-requirement |
| `pending` | 用户已确认，等待 Worker 拾取 | PUT /tasks/:id/execute |
| `running` | Worker 已创建 unifuncs 任务，轮询中 | Worker 内部 |
| `completed` | unifuncs 完成，结果已解析入库 | Worker 内部 |
| `failed` | 执行失败 | Worker 内部 |

**迁移命令：**
```bash
npx prisma migrate dev --name add_deep_research_v2_fields
```

---

## 4. API 契约

### 4.1 需求扩写（同步）

**POST /api/v1/asl/research/generate-requirement**

```typescript
// 请求
{ 
  originalQuery: string,       // "他汀预防心血管疾病，要能下载PDF的"
  targetSources: string[],     // ["pubmed.ncbi.nlm.nih.gov", "bmjopen.bmj.com"]
  filters: {
    yearRange?: string,        // "2010至今" | "过去5年" | "不限"
    targetCount?: string,      // "~100篇" | "全面检索"
    requireOpenAccess?: boolean // true
  }
}

// 响应
{
  success: true,
  data: {
    taskId: "uuid",                     // 已创建DB记录（status=draft）
    generatedRequirement: "请帮我执行一次深度的医学文献检索...",  // LLM扩写结果
    intentSummary: {                    // 结构化摘要
      objective: "为Meta分析构建测试语料库",
      intervention: "他汀类药物 (Statins)",
      condition: "心血管疾病 (CVD)",
      literatureStandard: "高质量临床研究，PDF全文可下载"
    }
  }
}
```

**实现要点：**
- 调用 `LLMFactory.getAdapter('deepseek-v3')` 进行需求扩写
- System Prompt 要求 LLM 输出结构化自然语言指令（非布尔检索式）
- 同时创建 DB 记录，status = `draft`

### 4.2 启动执行（进入异步队列）

**PUT /api/v1/asl/research/tasks/:id/execute**

```typescript
// 请求
{
  confirmedRequirement: string  // 用户核验修改后的最终指令书
}

// 响应
{ success: true }
```

**实现要点：**
- 更新 DB 的 `confirmed_requirement` 和 `target_sources`
- `jobQueue.push('asl_deep_research_v2', { taskId })` 推入 pg-boss
- status 更新为 `pending`

### 4.3 任务状态与日志轮询

**GET /api/v1/asl/research/tasks/:id**

```typescript
// 响应
{
  success: true,
  data: {
    taskId: "uuid",
    status: "running",                  // draft/pending/running/completed/failed
    executionLogs: [                    // 终端日志（增量）
      { type: "think", title: "任务理解", text: "已收到检索需求...", ts: "..." },
      { type: "action", title: "Search", text: "executing search across PubMed...", ts: "..." },
      { type: "done", title: "搜索轮次完成", text: "", ts: "..." },
    ],
    progress: { current: 60, total: 100 },
    // 仅 completed 时有：
    synthesisReport: "## 研究背景\n他汀类药物...",
    resultList: [
      { title: "...", authors: "...", journal: "...", year: 2010, type: "Meta-analysis", pmid: "...", doi: "...", pdfStatus: "OA" },
    ],
    resultCount: 103,
    errorMessage: null
  }
}
```

### 4.4 Word 导出

**GET /api/v1/asl/research/tasks/:id/export-word**

- 读取 DB 的 `synthesis_report`（Markdown）和 `result_list`（JSON）
- 拼接为完整 Markdown（报告 + 文献清单表格）
- 调用 Pandoc 转 Word
- 返回 `.docx` 文件流

### 4.5 路由汇总

| 方法 | 路径 | 说明 | 新增/改造 |
|------|------|------|----------|
| POST | `/research/generate-requirement` | 需求扩写 | **新增** |
| PUT | `/research/tasks/:id/execute` | 启动执行 | **新增** |
| GET | `/research/tasks/:id` | 状态+日志+结果 | **改造** |
| GET | `/research/tasks/:id/export-word` | Word 导出 | **新增** |
| POST | `/research/stream` | V1 SSE（保留兼容） | 不动 |
| POST | `/research/tasks` | V1 异步创建（保留） | 不动 |

---

## 5. 后台 Worker 逻辑

### 5.1 核心流程（伪代码）

```typescript
// backend/src/modules/asl/workers/deepResearchV2Worker.ts

export async function processDeepResearchV2(job: Job) {
  const { taskId } = job.data;
  const task = await prisma.aslResearchTask.findUnique({ where: { id: taskId } });

  // 1. 调用 Unifuncs 创建异步任务
  const unifuncsPayload = {
    model: "s2",
    messages: [{
      role: "user",
      content: `请根据以下详细检索需求执行深度研究：\n${task.confirmedRequirement}`
    }],
    introduction: buildIntroduction(),
    max_depth: 25,
    domain_scope: task.targetSources || ["https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/"],
    domain_blacklist: ["wanfang.com", "cnki.net"],
    output_prompt: buildOutputPrompt(),
    reference_style: "link",
    generate_summary: true,
  };

  const createRes = await unifuncsClient.createTask(unifuncsPayload);
  const unifuncsTaskId = createRes.data.task_id;

  await prisma.aslResearchTask.update({
    where: { id: taskId },
    data: { externalTaskId: unifuncsTaskId, status: 'running' }
  });

  // 2. 轮询 Unifuncs 直到完成
  let previousReasoning = '';
  const MAX_POLLS = 180;  // 最多 15 分钟（180 × 5s）

  for (let i = 0; i < MAX_POLLS; i++) {
    await sleep(5000);
    const queryRes = await unifuncsClient.queryTask(unifuncsTaskId);
    const data = queryRes.data;

    // 解析增量日志
    const currentReasoning = data.result?.reasoning_content || '';
    if (currentReasoning.length > previousReasoning.length) {
      const increment = currentReasoning.slice(previousReasoning.length);
      const newLogs = parseReasoningToLogs(increment);
      await appendExecutionLogs(taskId, newLogs);
      previousReasoning = currentReasoning;
    }

    // 同步进度
    if (data.progress) {
      // progress 信息可通过 executionLogs 的最后一条体现
    }

    // 检查完成
    if (data.status === 'completed') {
      const content = data.result?.content || '';
      const report = extractSection(content, 'REPORT_SECTION');
      const jsonList = extractSection(content, 'JSON_LIST_SECTION');
      const parsedList = safeParseJsonList(jsonList);

      await prisma.aslResearchTask.update({
        where: { id: taskId },
        data: {
          status: 'completed',
          rawResult: content,
          reasoningContent: currentReasoning,
          synthesisReport: report || content,
          resultList: parsedList,
          resultCount: parsedList?.length || 0,
          tokenUsage: data.statistics?.token_usage,
          searchCount: data.statistics?.search_count,
          readCount: data.statistics?.read_count,
          iterations: data.statistics?.iterations,
          completedAt: new Date(),
        }
      });
      return;
    }

    if (data.status === 'failed') {
      throw new Error(data.result?.content || 'Unifuncs 任务失败');
    }
  }

  throw new Error('任务超时（15分钟）');
}
```

### 5.2 日志解析逻辑

```typescript
function parseReasoningToLogs(increment: string): LogEntry[] {
  const logs: LogEntry[] = [];
  const lines = increment.split('\n').filter(l => l.trim());

  for (const line of lines) {
    if (line.includes('搜索') || line.includes('search') || line.includes('Search')) {
      logs.push({ type: 'action', title: 'Search', text: line.trim(), ts: new Date().toISOString() });
    } else if (line.includes('阅读') || line.includes('read') || line.includes('Read')) {
      logs.push({ type: 'action', title: 'Read', text: line.trim(), ts: new Date().toISOString() });
    } else if (line.includes('完成') || line.includes('成功') || line.includes('OK')) {
      logs.push({ type: 'done', title: '阶段完成', text: line.trim(), ts: new Date().toISOString() });
    } else if (line.includes('汇总') || line.includes('总结') || line.includes('发现')) {
      logs.push({ type: 'summary', title: '阶段总结', text: line.trim(), ts: new Date().toISOString() });
    } else if (line.trim().length > 10) {
      logs.push({ type: 'think', title: 'Thinking', text: line.trim(), ts: new Date().toISOString() });
    }
  }
  return logs;
}
```

### 5.3 output_prompt 设计

```typescript
function buildOutputPrompt(): string {
  return `请严格按照以下格式输出结果：

<REPORT_SECTION>
[此处撰写深度综合研究报告，使用 Markdown 格式，包括：
- 研究背景与目的
- 核心发现与共识
- 分歧点与研究空白
- 参考文献列表（带编号和PubMed链接）]
</REPORT_SECTION>

<JSON_LIST_SECTION>
[此处输出文献元数据的严格 JSON 数组，每条包含：
{"title":"...", "authors":"...", "journal":"...", "year":2024, "type":"RCT|Meta-analysis|Cohort|SR", "pmid":"...", "doi":"...", "pdfStatus":"OA|Restricted", "url":"https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/..."}]
</JSON_LIST_SECTION>`;
}
```

---

## 6. 前端组件设计

### 6.1 页面结构

```
frontend-v2/src/modules/asl/pages/
└── DeepResearchPage.tsx            # V2.0 主页面（替代 ResearchSearch.tsx）

frontend-v2/src/modules/asl/components/
├── deep-research/
│   ├── LandingView.tsx             # Landing 大搜索框
│   ├── SetupPanel.tsx              # Step 1: 配置面板
│   ├── StrategyConfirm.tsx         # Step 2: HITL 策略确认（左右分栏）
│   ├── AgentTerminal.tsx           # Step 3: 暗黑执行终端
│   └── ResultsView.tsx             # Step 4: 结果展示（报告+表格）
```

### 6.2 状态管理

```typescript
// 页面级状态（useState 即可，无需 Zustand）
interface DeepResearchState {
  currentStep: 'landing' | 'setup' | 'strategy' | 'terminal' | 'results';
  taskId: string | null;
  originalQuery: string;
  generatedRequirement: string;
  intentSummary: IntentSummary | null;
  isGenerating: boolean;  // 需求扩写中
}
```

### 6.3 各组件核心逻辑

**LandingView（Landing 大搜索框）**
- 居中大输入框 + "开始研究"按钮 + 推荐预置词
- 点击后携带输入值，平滑过渡到 SetupPanel
- 参考原型图 V4.2 的 `#landing-view` 部分

**SetupPanel（Step 1: 配置）**
- 继承 Landing 输入值到 textarea
- 数据源 Checkbox（PubMed/PMC, BMJ Open, Cochrane）
- 高级过滤（年份下拉、目标数量、OA 强制）
- 点击"解析并生成检索需求书" → POST /generate-requirement
- Loading 后平滑展开 Step 2

**StrategyConfirm（Step 2: HITL 确认）**
- 左侧 1/3：AI 意图提炼卡片（只读，来自 `intentSummary`）
- 右侧 2/3：可编辑 textarea（内容为 `generatedRequirement`）
- 提示文案："您可以像写邮件一样在这里补充任何大白话要求"
- 点击"确认需求，启动 Deep Research" → PUT /execute

**AgentTerminal（Step 3: 暗黑终端）**
- 暗色背景（bg-slate-900），固定高度 550px，内部滚动
- 顶部状态栏：红/黄/绿圆点 + "Running" 脉冲指示灯
- 日志渲染：
  - `think` → 紫色 + 🧠 图标
  - `action` → 蓝色 + 💻 图标
  - `done` → 绿色 + ✅ 图标
  - `summary` → 黄色 + 📋 图标
- 轮询逻辑：`useQuery` + refetchInterval: 3000（running 时启用）
- 新日志出现时 auto-scroll 到底部
- 完成后状态灯变灰 "Finished"，终端可折叠

**ResultsView（Step 4: 结果）**
- 白色背景，与终端形成视觉分界
- 完成横幅（一行）：文献数 + 耗时 + "导出 Word" 按钮
- AI 综合报告区：`react-markdown` 渲染 `synthesisReport`，可折叠，默认展开
- 文献清单表格：Ant Design Table
  - 列：标题（可点击跳转 PubMed）、期刊、年份、类型 Tag、PDF 状态
  - 支持简单搜索过滤
  - 分页（前端分页即可，数据量 ~100 条）

### 6.4 轮询 Hook

```typescript
// hooks/useDeepResearchTask.ts
function useDeepResearchTask(taskId: string | null) {
  return useQuery({
    queryKey: ['deep-research-task', taskId],
    queryFn: () => apiClient.get(`/api/v1/asl/research/tasks/${taskId}`),
    enabled: !!taskId,
    refetchInterval: (query) => {
      const status = query.state.data?.data?.status;
      return (status === 'pending' || status === 'running') ? 3000 : false;
    },
  });
}
```

---

## 7. 复用清单（不重复造轮子）

| 能力 | 来源 | 用法 |
|------|------|------|
| LLM 调用 | `common/llm/LLMFactory` | DeepSeek-V3 需求扩写 |
| pg-boss 队列 | `common/jobs/jobQueue` | Worker 注册与任务推送 |
| 日志服务 | `common/logging/logger` | 全程结构化日志 |
| 认证中间件 | `common/auth/authenticate` | 所有 API 路由 |
| Prisma 全局实例 | `config/database` | 数据库操作 |
| Word 导出 | Pandoc（Python 微服务） | 复用 Protocol Agent 验证的方案 |
| 前端 API Client | `common/api/axios` | 带认证的请求 |
| 前端布局 | `ASLLayout.tsx` | 左侧导航 |

---

## 8. 分阶段开发计划

### Phase 1: 数据库 + 需求扩写（Day 1）

**目标：** 用户输入粗略想法 → AI 扩写为结构化指令书 → 用户可编辑修改

| 任务 | 文件 | 说明 |
|------|------|------|
| Schema 迁移 | `prisma/schema.prisma` | 新增 6 个字段，`prisma migrate dev` |
| 需求扩写 Prompt | `services/requirementExpansionService.ts` | 新建服务，调用 DeepSeek-V3 扩写 |
| 扩写 API | `controllers/researchController.ts` | 新增 `POST /generate-requirement` |
| 启动 API | `controllers/researchController.ts` | 新增 `PUT /tasks/:id/execute` |
| 状态 API 改造 | `controllers/researchController.ts` | 改造 `GET /tasks/:id`，返回新字段 |
| 路由注册 | `routes/index.ts` | 注册新端点 |

**验收标准：**
- [ ] `POST /generate-requirement` 返回扩写后的指令书
- [ ] `PUT /tasks/:id/execute` 成功推入 pg-boss 队列
- [ ] `GET /tasks/:id` 返回含新字段的完整数据

### Phase 2: Worker 改造 — Unifuncs 异步模式（Day 2）

**目标：** Worker 使用 create_task + query_task 轮询，增量日志写入 DB

| 任务 | 文件 | 说明 |
|------|------|------|
| Unifuncs 异步客户端 | `services/unifuncsAsyncClient.ts` | 新建，封装 create_task / query_task |
| V2 Worker | `workers/deepResearchV2Worker.ts` | 新建，轮询 + 日志解析 + 结果切割 |
| 日志解析器 | `utils/reasoningParser.ts` | 新建，reasoning_content → 结构化日志 |
| 结果解析器 | `utils/resultParser.ts` | 新建，XML 标签切割报告与 JSON 列表 |
| Worker 注册 | `workers/researchWorker.ts` | 注册新 Worker `asl_deep_research_v2` |

**验收标准：**
- [ ] Worker 成功调用 unifuncs create_task
- [ ] 轮询期间 execution_logs 持续增量更新
- [ ] 完成后 synthesis_report 和 result_list 正确入库
- [ ] 超时保护（15 分钟）和错误处理正常

### Phase 3: 前端 — Landing + 配置 + HITL 确认（Day 3）

**目标：** 完成 Step 1-2 的前端交互，瀑布流渐进展开

| 任务 | 文件 | 说明 |
|------|------|------|
| 主页面骨架 | `pages/DeepResearchPage.tsx` | 新建，管理瀑布流状态 |
| Landing 组件 | `components/deep-research/LandingView.tsx` | 大搜索框 + 推荐预置词 |
| 配置面板 | `components/deep-research/SetupPanel.tsx` | 数据源 + 高级过滤 + 生成按钮 |
| HITL 确认 | `components/deep-research/StrategyConfirm.tsx` | 左右分栏 + 可编辑 textarea |
| API 函数 | `api/index.ts` | 新增 generateRequirement / executeTask |
| 路由注册 | `pages/index.tsx` | 新增 V2 路由 |

**验收标准：**
- [ ] Landing 输入 → Step 1 配置面板流畅过渡
- [ ] 点击"生成需求书" → Loading → Step 2 展开
- [ ] Step 2 左侧摘要卡片正确展示，右侧 textarea 可编辑
- [ ] 点击"启动 Deep Research" → 进入 Step 3

### Phase 4: 前端 — 终端 + 结果展示（Day 4）

**目标：** 完成 Step 3-4，终端实时日志 + 结果报告/表格

| 任务 | 文件 | 说明 |
|------|------|------|
| 暗黑终端 | `components/deep-research/AgentTerminal.tsx` | 日志渲染 + auto-scroll + 状态灯 |
| 结果视图 | `components/deep-research/ResultsView.tsx` | 横幅 + 报告 + 文献表格 |
| 轮询 Hook | `hooks/useDeepResearchTask.ts` | 3s 轮询，running 时启用 |
| 终端样式 | CSS / Tailwind | 暗色主题 + 日志类型着色 |

**验收标准：**
- [ ] 终端日志按类型着色，新日志 auto-scroll
- [ ] 完成后终端折叠，结果区展开
- [ ] 综合报告 Markdown 渲染正确
- [ ] 文献清单表格展示（标题可点击跳转 PubMed）
- [ ] 全流程端到端联调通过

### Phase 5: Word 导出 + 收尾（Day 5）

**目标：** Word 导出功能 + 全流程打磨 + 测试

| 任务 | 文件 | 说明 |
|------|------|------|
| Word 导出 API | `controllers/researchController.ts` | `GET /tasks/:id/export-word` |
| Markdown 拼接 | `services/wordExportService.ts` | 报告 + 文献表格 → 完整 Markdown |
| Pandoc 调用 | 复用 Python 微服务 | Markdown → .docx |
| 前端导出按钮 | `ResultsView.tsx` | 下载 Word 文件 |
| 全流程测试 | 手动 + 脚本 | 端到端验证 |
| 文档更新 | 模块状态文档 | 更新 ASL 模块当前状态 |

**验收标准：**
- [ ] 点击"导出 Word" → 下载包含报告和文献清单的 .docx
- [ ] 全流程：Landing → 配置 → 扩写 → 确认 → 执行 → 日志 → 结果 → 导出
- [ ] 离开页面回来，能恢复查看正在执行/已完成的任务
- [ ] 错误情况处理（unifuncs 超时、API 报错、网络中断）

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## 9. 验收标准总览

### 功能验收

- [ ] **Landing 引导**：用户输入粗略想法 → 进入配置
- [ ] **需求扩写**：AI 自动扩写为结构化自然语言指令书
- [ ] **HITL 核验**：用户可直接编辑修改指令书
- [ ] **异步执行**：pg-boss 队列，离开页面任务不中断
- [ ] **终端日志**：每 3-5s 弹出一条结构化日志
- [ ] **综合报告**：Markdown 渲染，内容来自 Unifuncs 输出
- [ ] **文献清单**：表格展示，标题可跳转 PubMed
- [ ] **Word 导出**：一键导出报告 + 文献清单

### 非功能验收

- [ ] V1.x SSE 端点保留不动（向后兼容）
- [ ] 所有 API 经过 authenticate 中间件
- [ ] 日志使用 `logger`（非 console.log）
- [ ] 无硬编码配置（API Key 来自环境变量）
- [ ] 数据库变更通过 Prisma migrate（非 db push）

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## 10. 风险与应对

| 风险 | 概率 | 影响 | 应对措施 |
|------|------|------|---------|
| Unifuncs 异步模式下 reasoning_content 不增量更新 | 低 | 终端日志为空 | 降级方案：只显示 progress.message |
| output_prompt XML 标签分割不可靠 | 中 | 报告和列表无法分离 | 降级方案：整体作为报告展示，文献从 PubMed 链接提取 |
| Unifuncs 长任务超时 | 低 | 任务失败 | MAX_POLLS=180（15分钟），超时标记 failed，用户可重试 |
| Pandoc Word 导出在 SAE 不可用 | 低 | 导出失败 | 降级方案：导出为 Markdown 文件 |

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**文档维护者：** 开发团队  
**最后更新：** 2026-02-22  
**文档状态：** ✅ 方案确认，待开发启动