# ASL 模块任务分解（To-do List） > **文档版本：** V3.2 > **创建日期：** 2025-11-16 > **适用阶段：** MVP（标题摘要初筛） > **预计周期：** 4 周 > **最后更新：** 2025-11-21 > **⭐ 重要：基于真实架构（Frontend-v2 + Backend + asl_schema）** > **📊 MVP核心功能进度：** ✅ 100% 完成（Week 1-3 提前完成） > **📊 质量优化进度：** 🔄 60% 完成（准确率60%，目标85%） --- ## 📋 使用说明 本文档是 **ASL 标题摘要初筛模块** 的详细任务分解清单，基于 **真实的架构基础**： - ✅ Frontend-v2（顶部导航 + 模块注册）- Week 2 已完成 - ✅ Backend 增量演进（legacy/ + common/ + modules/）- Week 2 已完成 - ✅ 数据库 10个Schema隔离 - Week 1 已完成 **任务状态标记**： - `[ ]` - 待开始 - `[🔄]` - 进行中 - `[✅]` - 已完成 - `[❌]` - 已取消/跳过 --- ## 🌥️ 云原生开发要求（2025-11-16 新增） > **⭐ 重要提醒**：所有任务必须遵循云原生开发规范 > **详细规范**：[云原生开发规范](../../../04-开发规范/08-云原生开发规范.md) ### 核心要求 | 要求 | 说明 | |------|------| | ✅ **存储抽象层** | 使用 `StorageFactory`，支持本地/OSS切换 | | ✅ **内存解析** | Excel导入使用 `xlsx.read(buffer)`，不落盘 | | ✅ **异步任务** | LLM筛选必须异步处理（> 10秒） | | ✅ **环境变量** | 所有配置从 `.env` 读取 | | ✅ **数据库连接池** | 使用全局 `prisma` 实例 | | ✅ **OSS字段预留** | `pdfUrl`, `pdfOssKey`, `pdfFileSize` | ### 每日检查清单 提交代码前必须确认： - [ ] 是否使用存储抽象层？ - [ ] 是否避免文件落盘？ - [ ] 是否使用全局 prisma 实例？ - [ ] 是否所有配置都从环境变量读取？ - [ ] 长时间任务是否异步处理？ --- ## 🗓️ Week 1: 数据库Schema与后端API框架（Day 1-5）✅ 已完成 **完成日期**: 2025-11-18 **实际耗时**: 1天（提前4天） **完成报告**: [Week 1完成报告](../05-开发记录/2025-11-18-Week1完成报告.md) **API测试**: [ASL-API测试报告](../../../../backend/ASL-API-测试报告.md) ### Day 1: Prisma Schema 设计 ✅ #### 数据库任务 - [✅] **T1.1.1** 设计 asl_schema 表结构 - 文件：`backend/prisma/schema.prisma` - 新增4个模型： - `AslScreeningProject`（筛选项目表） - `AslLiterature`（文献条目表） - `AslScreeningResult`（筛选结果表） - `AslScreeningTask`（筛选任务表） - 使用 `@@schema("asl_schema")` 指定Schema - **⭐ 新增要求（云原生）**：在 `AslLiterature` 中添加 OSS 字段 - `pdfUrl String? @map("pdf_url")` - PDF访问URL - `pdfOssKey String? @map("pdf_oss_key")` - OSS存储Key - `pdfFileSize Int? @map("pdf_file_size")` - 文件大小（字节） - 说明：MVP阶段预留，V1.0阶段使用 - 预计耗时：2 小时 - 负责人：后端开发 - 参考：`02-标题摘要初筛开发计划.md` Week 1 Day 1 - [✅] **T1.1.2** 在 User 模型中添加关联 ```prisma // backend/prisma/schema.prisma - User模型添加 aslProjects AslScreeningProject[] @relation("AslProjects") ``` - 实际耗时：5 分钟 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T1.1.3** 运行 Prisma 迁移 ```bash cd backend npx tsx scripts/create-asl-tables.ts # 手动SQL创建 ``` - 实际耗时：10 分钟 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T1.1.4** 生成 Prisma Client ```bash npx prisma generate ``` - 实际耗时：3 分钟 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T1.1.5** 验证数据库表创建 - 使用脚本验证数据库 - 检查 asl_schema 下的4个表 ✅ - 检查索引和外键 ✅ - 实际耗时：5 分钟 - 完成人：AI Assistant **Day 1 验收标准** ✅： - ✅ asl_schema 4张表创建成功 - ✅ Prisma Client 生成无错误 - ✅ 可查询 asl_schema 表 --- ### Day 2: 后端目录结构创建 ✅ > **⭐ 前置条件（2025-11-17 更新）**：平台基础设施已完成实施 ✅ > **完成状态**：8个核心模块，100%测试通过 > **完成报告**：[平台基础设施实施完成报告](../../../08-项目管理/03-每周计划/2025-11-17-平台基础设施实施完成报告.md) > **使用指南**：[backend/src/common/README.md](../../../../backend/src/common/README.md) #### 平台已提供的8个核心模块（ASL模块无需实现） **平台基础设施已完成（2025-11-17）**： | # | 服务 | 路径 | 使用方式 | 说明 | |---|------|------|---------|------| | 1 | 存储服务 | `common/storage/` | `import { storage } from '@/common/storage'` | 文件上传下载（本地/OSS切换） | | 2 | 日志系统 | `common/logging/` | `import { logger } from '@/common/logging'` | 结构化JSON日志 | | 3 | 缓存服务 | `common/cache/` | `import { cache } from '@/common/cache'` | 内存/Redis缓存 | | 4 | 异步任务 | `common/jobs/` | `import { jobQueue } from '@/common/jobs'` | 长时间任务处理 | | 5 | 健康检查 | `common/health/` | `import { registerHealthRoutes } from '@/common/health'` | SAE健康检查 | | 6 | 监控指标 | `common/monitoring/` | `import { Metrics } from '@/common/monitoring'` | 性能监控和告警 | | 7 | 数据库连接池 | `config/database.ts` | `import { prisma } from '@/config/database'` | 全局Prisma实例 | | 8 | 环境配置 | `config/env.ts` | `import { env } from '@/config/env'` | 统一配置管理 | **示例代码**： ```typescript // ASL模块直接使用平台服务 import { storage, logger, cache, jobQueue } from '@/common' import { prisma } from '@/config/database' import { Metrics } from '@/common/monitoring' // 上传文件 const url = await storage.upload('asl/literature/123.pdf', pdfBuffer) // 记录日志 logger.info('Literature uploaded', { projectId, url }) // 缓存数据 await cache.set(`project:${projectId}`, data, 3600) // 创建异步任务 const job = await jobQueue.push('asl:screening', { projectId }) // 记录监控指标 Metrics.recordAPIResponseTime('POST', '/api/v1/asl/screening', 200, 150) ``` **⚠️ 禁止的操作（必须遵守）**： | 禁止操作 | 正确做法 | 原因 | |---------|---------|------| | `fs.writeFileSync()` | 使用 `storage.upload()` | Serverless容器重启丢失文件 | | `new PrismaClient()` | 使用全局 `prisma` 实例 | 避免连接数暴增（已配置连接池） | | 硬编码配置 | 使用 `process.env` 或 `env` | 配置管理混乱 | | 同步处理LLM批量任务 | 使用 `jobQueue.push()` | 避免Serverless超时 | | 直接使用 `console.log()` | 使用 `logger.info()` | 日志格式标准化 | | 自己实现缓存逻辑 | 使用 `cache.set()` / `cache.get()` | 平台已提供分布式缓存 | --- #### 后端任务 - [✅] **T1.2.1** 创建 ASL 模块目录结构 ```bash cd backend/src/modules mkdir -p asl/{routes,controllers,services,schemas,types,utils} ``` - 预计耗时：5 分钟 - 负责人：后端开发 - [ ] **T1.2.2** 创建路由文件 - `routes/index.ts` - 路由注册 - 实现占位函数（返回404或空数组） - 预计耗时：30 分钟 - 负责人：后端开发 - [ ] **T1.2.3** 创建控制器文件 - `controllers/projectController.ts` - 项目控制器 - `controllers/literatureController.ts` - 文献控制器 - `controllers/screeningController.ts` - 筛选控制器 - 创建占位函数（每个控制器5-7个函数） - 预计耗时：1 小时 - 负责人：后端开发 - [ ] **T1.2.4** 创建服务层文件 - `services/projectService.ts` - 项目业务逻辑 - `services/literatureService.ts` - 文献业务逻辑 - `services/llmScreeningService.ts` - LLM筛选服务 - 预计耗时：30 分钟 - 负责人：后端开发 - [✅] **T1.2.5** 创建类型定义文件 ```typescript // types/screening.types.ts export interface Literature { ... } export interface ScreeningResult { ... } export interface Protocol { ... } ``` - 预计耗时：30 分钟 - 负责人：后端开发 **Day 2 验收标准** ✅： - ✅ ASL 模块目录结构完整（5个子目录，9个文件） - ✅ 所有占位文件创建完成 - ✅ **可正常使用平台服务（8个核心模块）**： - ✅ `import { storage } from '@/common/storage'` 可用 - ✅ `import { logger } from '@/common/logging'` 可用 - ✅ `import { cache } from '@/common/cache'` 可用 - ✅ `import { jobQueue } from '@/common/jobs'` 可用 - ✅ `import { prisma } from '@/config/database'` 可用 - ✅ `import { Metrics } from '@/common/monitoring'` 可用 --- ### Day 3: 注册ASL路由 ✅ #### 后端任务 - [✅] **T1.3.1** 实现 `routes/index.ts` - 注册所有API路由 - 参考 `legacy/routes/` 的风格 - 预计耗时：1 小时 - 负责人：后端开发 - 参考：`02-标题摘要初筛开发计划.md` Week 1 Day 2 - [✅] **T1.3.2** 在 `src/index.ts` 中注册ASL路由 ```typescript import { aslRoutes } from './modules/asl/routes/index.js' await app.register(aslRoutes, { prefix: '/api/v1/asl' }) console.log('✅ ASL 路由已注册到 /api/v1/asl/*') ``` - 预计耗时：10 分钟 - 负责人：后端开发 - [✅] **T1.3.3** 测试路由可访问性 ```bash # 启动后端服务 cd backend && npm run dev # 测试健康检查 curl http://localhost:3001/api/v1/asl/projects ``` - 预计耗时：10 分钟 - 负责人：后端开发 **Day 3 验收标准** ✅： - ✅ 后端服务正常启动 - ✅ ASL路由注册成功（/api/v1/asl） - ✅ API可访问（10个端点） --- ### Day 4-5: 实现基础API ✅ #### 后端任务 - [✅] **T1.4.1** 实现 `projectService.ts` - `createProject(userId, data)` - 创建项目 - `listProjects(userId)` - 获取项目列表 - `getProject(projectId)` - 获取项目详情 - 使用 Prisma Client 操作 asl_schema - 预计耗时：2 小时 - 负责人：后端开发 - [✅] **T1.4.2** 实现 `projectController.ts` - `createProject` - 控制器 - `listProjects` - 控制器 - `getProject` - 控制器 - 请求验证、响应格式化 - 预计耗时：1.5 小时 - 负责人：后端开发 - [✅] **T1.4.3** 实现 `literatureService.ts` - `importBatch(projectId, literatures)` - 批量导入 - `listLiteratures(projectId, page, pageSize)` - 分页查询 - 去重逻辑（基于DOI和标题） - 预计耗时：2 小时 - 负责人：后端开发 - [✅] **T1.4.4** 实现 `literatureController.ts` - `importLiteratures` - 导入控制器 - `listLiteratures` - 列表控制器 - Excel数据验证 - 预计耗时：1.5 小时 - 负责人：后端开发 - [✅] **T1.4.5** API测试（完整测试脚本） - 创建 Postman 测试集合 - 测试所有已实现的API - 预计耗时：1 小时 - 负责人：后端开发 **Day 4-5 验收标准** ✅： - ✅ 项目管理API可调用（5个接口） - ✅ 文献导入API可调用（4个接口） - ✅ 数据正确保存到 asl_schema - ✅ 所有测试通过（7/7 - 100%） --- ## 🗓️ Week 2: LLM筛选核心（Day 6-10）✅ 已完成 **完成日期**: 2025-11-21 **实际耗时**: 3天 **完成报告**: [Prompt设计与测试完成报告](../05-开发记录/2025-11-18-Prompt设计与测试完成报告.md) **实际准确率**: 60%（目标85%，需优化） ### Day 6: JSON Schema 与提示词设计 ✅ #### 后端任务 - [✅] **T2.1.1** 定义 JSON Schema - 文件：`backend/src/modules/asl/schemas/screening.schema.ts` - 定义输出结构（decision, reason, confidence, pico） - 实际耗时：1 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T2.1.2** 安装验证库 ```bash cd backend npm install ajv ``` - 实际耗时：5 分钟 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T2.1.3** 编写 Schema 验证函数 - 使用 `Ajv` 验证 - 错误信息格式化 - 实际耗时：30 分钟 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T2.1.4** 设计提示词模板 v1.0.0 - 文件：`backend/prompts/asl/screening/v1.0.0-mvp.txt` - 包含：PICO标准、纳排标准、输出格式 - 实际耗时：4 小时 - 完成人：AI Assistant + 用户 - [✅] **T2.1.5** 人工测试提示词 - 手动调用 LLM（使用 10 篇样本） - 评估输出质量 - 迭代优化提示词 - 实际耗时：2 小时 - 完成人：AI Assistant + 用户 **Day 6 验收标准** ✅： - ✅ JSON Schema 定义完成 - ⚠️ 提示词人工测试准确率 60%（目标80%，需后续优化） --- ### Day 7: LLM 服务封装 ✅ #### 后端任务 - [✅] **T2.2.1** 创建 `llmScreeningService.ts` - 实际耗时：10 分钟 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T2.2.2** 实现 `callModel` 方法 - 调用 `LLMFactory.createLLM()`（复用 common/llm） - 设置参数（temperature: 0） - 错误处理 - 实际耗时：1 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T2.2.3** 实现 `parseModelOutput` 方法 - JSON 解析（使用 `common/utils/jsonParser.js`） - Schema 验证 - 格式化为 `ModelDecision` - 实际耗时：1 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T2.2.4** 实现 `compareDecisions` 方法 - 对比两个模型的 PICO 判断 - 识别冲突字段（仅结论不一致） - 实际耗时：1 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T2.2.5** 实现 `shouldReview` 方法 - 自动分流规则 - 置信度阈值（< 0.7） - 实际耗时：30 分钟 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T2.2.6** 实现 `dualModelScreening` 方法 - 并行调用两个模型（`Promise.all`） - 汇总结果 - 实际耗时：1 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T2.2.7** 单元测试 - 测试 JSON 解析 - 测试冲突检测 - 测试分流规则 - 实际耗时：2 小时 - 完成人：AI Assistant **Day 7 验收标准** ✅： - ✅ 可成功调用 DeepSeek 和 Qwen3 - ✅ JSON Schema 验证通过率 100% - ✅ 冲突检测准确（仅结论不一致） --- ### Day 8: 批量筛选任务管理 ✅ #### 后端任务 - [✅] **T2.3.1** 实现 `batchScreening` 方法 - 串行处理（避免API限流） - 进度计算 - 实际耗时：2 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T2.3.2** 实现任务创建 - `screeningService.startScreeningTask` - 初始化任务记录（AslScreeningTask表） - 实际耗时：1 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T2.3.3** 实现任务状态更新 - `screeningService.processLiteraturesInBackground` - 更新 processedItems, deepseekProcessed, qwenProcessed 等 - 实际耗时：1.5 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T2.3.4** 实现结果保存 - 单篇保存到 `AslScreeningResult` 表 - 冲突检测（仅结论不一致） - 实际耗时：2 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T2.3.5** 错误处理和重试 - 单篇失败不影响整体 - 记录错误信息 - 实际耗时：1 小时 - 完成人：AI Assistant **Day 8 验收标准** ✅： - ✅ 可批量处理 199 篇文献（串行） - ✅ 任务状态正确记录 - ✅ 结果正确保存到数据库 - ✅ 进度实时更新（每1条） --- ### Day 9: 筛选 API 开发 ✅ #### 后端任务 - [✅] **T2.4.1** 实现启动筛选 API - 自动在文献导入后启动（`literatureController.importLiteratures`） - 创建任务 - **⭐ 云原生要求**：异步执行筛选（立即返回taskId，后台处理） - 避免请求超时（SAE默认30秒超时限制） - 实际耗时：2 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T2.4.2** 实现进度查询 API - `GET /api/v1/asl/projects/:projectId/screening-task` - 返回实时进度（总数、已处理、成功、冲突、失败、DS处理数、Qwen处理数） - 实际耗时：1 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T2.4.3** 实现结果查询 API - `GET /api/v1/asl/projects/:projectId/screening-results` - 支持过滤（all, conflict, included, excluded, reviewed） - 分页（后端分页） - 实际耗时：2 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T2.4.4** 实现更新决策 API - `POST /api/v1/asl/screening-results/:resultId/review` - 人工复核提交 - 实际耗时：1 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T2.4.5** Postman 测试 - 创建测试集合 - 测试各种场景 - 实际耗时：1 小时 - 完成人：AI Assistant **Day 9 验收标准** ✅： - ✅ API 调用成功 - ✅ 任务可异步执行 - ✅ 进度查询实时准确（1秒轮询） --- ### Day 10: 后端集成测试 ✅ #### 后端任务 - [✅] **T2.5.1** 端到端测试（199篇文献） - 导入文献 → 自动启动筛选 → 查询结果 - 实际耗时：1 小时执行 + 1小时分析 - 完成人：AI Assistant + 用户 - [✅] **T2.5.2** 性能测试 - 测试 199 篇文献筛选时间 - 实际：约33-66分钟（串行处理） - 实际耗时：1 小时 - 完成人：AI Assistant + 用户 - [✅] **T2.5.3** 质量评估 - 计算准确率（对比金标准） - 计算双模型一致率 - 计算冲突率 - 实际耗时：2 小时 - 完成人：AI Assistant + 用户 - **结果**：准确率60%, 一致率70-100%, JSON验证率100% - [✅] **T2.5.4** 修复 Bug - 修复字段映射问题（PICOS、模型名称） - 修复列表顺序问题 - 修复进度显示问题 - 实际耗时：3 小时 - 完成人：AI Assistant **Week 2 总验收标准** ⚠️ 部分达标： - ✅ 可成功筛选 199 篇文献 - ⚠️ 准确率 60%（目标85%，需Prompt优化） - ✅ 双模型一致率 70-100% - ⚠️ 性能：199篇约33-66分钟（串行处理，可优化为并发） - ✅ JSON Schema验证率100% --- ## 🗓️ Week 3: 前端模块开发（Day 11-15）✅ 已完成 **完成日期**: 2025-11-21 **实际耗时**: 2天 **完成报告**: [Week2-Day2完成报告](../05-开发记录/2025-11-19-Week2-Day2完成报告.md) **说明**: Week 3任务实际在Week 2完成 ### Day 11: 前端模块结构创建 ✅ #### 前端任务 - [✅] **T3.1.1** 更新 `modules/asl/index.tsx` - 创建左侧导航布局（ASLLayout） - 7个主模块，标题摘要初筛含3个子页面 - 实际耗时：1 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T3.1.2** 创建 ASL 子目录 ```bash cd frontend-v2/src/modules/asl mkdir pages components api hooks types utils ``` - 实际耗时：5 分钟 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T3.1.3** 创建路由配置 - 直接在 `index.tsx` 中使用 `` 定义 - 使用 `lazy()` 懒加载 - 实际耗时：30 分钟 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T3.1.4** 创建3个主页面 - `pages/TitleScreeningSettings.tsx` - 设置与启动 - `pages/ScreeningWorkbench.tsx` - 审核工作台 - `pages/ScreeningResults.tsx` - 初筛结果（占位） - 实际耗时：30 分钟 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T3.1.5** 测试路由 - 启动前端：`cd frontend-v2 && npm run dev` - 访问 `http://localhost:3001/literature` - 确认顶部导航显示"AI智能文献" - 实际耗时：10 分钟 - 完成人：AI Assistant + 用户 **Day 11 验收标准** ✅： - ✅ 顶部导航显示"AI智能文献" - ✅ 左侧导航显示7个模块 - ✅ 点击后进入"设置与启动"页面 --- ### Day 12: Excel 上传功能 ✅ #### 前端任务 - [✅] **T3.2.1** 安装依赖 ```bash cd frontend-v2 npm install xlsx ``` - 实际耗时：5 分钟 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T3.2.2** 创建 Excel上传组件 - 集成在 `TitleScreeningSettings.tsx` 中 - 文件选择（`antd Upload.Dragger`） - 文件类型验证（.xls, .xlsx） - 实际耗时：1 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T3.2.3** 实现 Excel 解析逻辑 - 使用 `xlsx` 库解析 - **⭐ 云原生要求**：内存解析 `xlsx.read(buffer)`，禁止落盘 - 字段映射（Title/title → title，支持中英文） - 数据验证（title和abstract必填） - 文件：`utils/excelUtils.ts` - 实际耗时：3 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T3.2.4** 实现去重逻辑 - 基于 DOI 去重（优先） - 基于标题去重（标准化，去空格/标点） - 去重统计展示 - 文件：`utils/excelUtils.ts` - 实际耗时：1.5 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T3.2.5** 实现文献预览表格 - 使用 `Ant Design Table` - 显示：序号、标题、摘要、作者、年份、期刊、PMID、DOI - 固定列宽、Tooltip显示全文 - 无分页（内存中） - 实际耗时：2 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T3.2.6** 实现Excel模板下载 - 生成包含字段说明的Excel模板 - 两个Sheet：文献列表、字段说明 - 实际耗时：1 小时 - 完成人：AI Assistant **Day 12 验收标准** ✅： - ✅ 可成功上传 Excel 文件 - ✅ 解析后数据正确展示 - ✅ 去重功能正常（DOI优先，标题辅助） - ✅ Excel模板下载正常 --- ### Day 13: API 客户端封装 ✅ #### 前端任务 - [✅] **T3.3.1** 创建 API 客户端 - `api/index.ts` - 使用 `fetch` + 统一错误处理 - 实际耗时：1 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T3.3.2** 实现项目 API - `createProject(data)` - `listProjects()` - `getProject(id)` - 实际耗时：1 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T3.3.3** 实现文献 API - `importLiteratures(projectId, literatures)` - 实际耗时：30 分钟 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T3.3.4** 实现筛选 API - `getScreeningTask(projectId)` - 获取任务进度 - `getScreeningResultsList(projectId, params)` - 获取结果列表 - `getScreeningResultDetail(resultId)` - 获取结果详情 - `reviewScreeningResult(resultId, data)` - 人工复核 - 实际耗时：2 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T3.3.5** 前后端联调 - 测试所有API调用 - 错误处理（统一message提示） - Loading 状态 - 实际耗时：2 小时 - 完成人：AI Assistant + 用户 **Day 13 验收标准** ✅： - ✅ API 客户端可正常调用后端 - ✅ 上传Excel后数据保存到数据库 - ✅ 自动启动筛选任务 --- ### Day 14-15: 审核工作台（核心UI）✅ #### 前端任务 - [✅] **T3.4.1** 实现 `ScreeningWorkbench` 页面 - 任务进度显示（轮询1秒/次） - 双行表格结构（使用`rowSpan`） - 实际耗时：3 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T3.4.2** 实现表头 - 序号、文献标题、结论、操作、模型、P、I、C、S - 压缩列宽、模型名缩写（DS/Qw） - 实际耗时：2 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T3.4.3** 实现主行（双行） - 点击标题展开/收起证据 - 文献标题、DS和Qwen的PICO判断（单字母） - 冲突状态（红色背景） - 结论Tag（纳入/排除） - 实际耗时：4 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T3.4.4** 实现展开行 - 显示DS和Qwen的详细PICOS判断、证据、理由 - 两栏布局（左DS，右Qwen） - 实际耗时：2 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T3.4.5** 实现冲突高亮 - 冲突行背景色浅红（仅结论不一致） - 冲突Tag显示 - 实际耗时：1 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T3.4.6** 实现复核Drawer - 使用 `Ant Design Drawer`（1000px宽） - 左侧70%：文献详情、模型判断、证据 - 右侧30%：人工复核表单（sticky） - 实际耗时：4 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T3.4.7** 实现筛选Tab - 全部、冲突、已纳入、已排除、已复核 - 实际耗时：1 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T3.4.8** 实现分页 - 后端分页（20条/页） - 实际耗时：30 分钟 - 完成人：AI Assistant **Day 14-15 验收标准** ✅： - ✅ 审核工作台完整可用 - ✅ 表格可正确展示筛选结果（双行） - ✅ 冲突项高亮显示（红色背景） - ✅ 复核Drawer可弹出并提交 - ✅ 进度实时更新（1秒轮询） - ✅ 列表顺序与Excel上传一致 --- ## 🗓️ Week 4: 结果展示与集成测试（Day 16-20）✅ 已完成 **完成日期**: 2025-11-21 **实际耗时**: 1天（3小时） **完成报告**: [Week4完成报告](../05-开发记录/2025-11-21-Week4完成报告.md) **架构验证**: ✅ 完全符合云原生开发规范 ### Day 16: 结果统计与展示 ✅ #### 前端任务 - [✅] **T4.1.1** 实现统计概览卡片 - 4个卡片（总数、纳入、排除、待复核） - 使用 `Ant Design Statistic` - 实际耗时：30 分钟 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T4.1.2** 实现 PRISMA 式排除总结 - 按排除原因分组统计（后端聚合） - 柱状图展示（Progress组件） - 实际耗时：1 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T4.1.3** 实现结果列表 Tab 页 - 全部、已纳入、已排除、待复核 Tab - Tab数量动态显示 - 实际耗时：30 分钟 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T4.1.4** 实现结果表格（混合方案） - 列：序号、标题、AI共识、排除原因、人工最终决策、状态、操作 - 可点击标题展开查看双模型详细判断 - 总宽度870px（无需横向滚动） - 实际耗时：2 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T4.1.5** 实现后端统计API - GET /projects/:projectId/statistics - Prisma并行聚合查询 - 实际耗时：1 小时 - 完成人：AI Assistant **Day 16 验收标准** ✅： - ✅ 统计数据正确展示 - ✅ PRISMA 排除总结清晰 - ✅ 结果列表可正常查看 - ✅ 混合方案解决逻辑矛盾 - ✅ 云原生架构验证通过 --- ### Day 17: Excel 导出功能 #### 后端任务 - [ ] **T4.2.1** 后端实现导出逻辑 - 使用 `exceljs` 库 - 生成 Excel 文件 - 预计耗时：2 小时 - 负责人：后端开发 - [ ] **T4.2.2** 实现导出 API - `GET /api/v1/asl/projects/:id/screening/results/export` - 支持过滤参数（导出全部/仅纳入/仅排除） - 预计耗时：1.5 小时 - 负责人：后端开发 #### 前端任务 - [ ] **T4.2.3** 前端实现导出按钮 - 调用导出 API - 下载文件 - 预计耗时：1 小时 - 负责人：前端开发 - [✅] **T4.2.1** 创建Excel导出工具 - 文件：`utils/excelExport.ts` - 使用 `xlsx` 库（前端生成，零文件落盘） - 实际耗时：1.5 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T4.2.2** 实现导出功能 - 导出统计摘要（2个Sheet） - 导出初筛结果（当前Tab） - 导出选中项 - 实际耗时：1 小时 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T4.2.3** Excel格式优化（混合方案） - 共40列完整信息 - 包含AI共识、双模型详细判断、人工决策 - 一行显示全部信息 - 自动设置列宽 - 实际耗时：30 分钟 - 完成人：AI Assistant **Day 17 验收标准** ✅： - ✅ 可成功导出 Excel（3种方式） - ✅ 导出格式规范（40列） - ✅ 数据完整准确 - ✅ 云原生：前端生成，零文件落盘 --- ### Day 18: 完整流程测试 ✅ #### 集成测试任务 - [✅] **T4.3.1** 端到端完整流程测试 - 上传 → 筛选 → 复核 → 统计 → 导出 - 使用真实的 7 篇测试数据 - 实际耗时：1 小时 - 完成人：AI Assistant + 用户 - [✅] **T4.3.2** UI/UX优化 - 修复逻辑矛盾（纳入不显示排除原因） - 实现混合方案（AI共识+人工决策） - 优化表格宽度（870px，无需滚动） - 实际耗时：1 小时 - 完成人：AI Assistant + 用户 - [✅] **T4.3.3** 性能测试 - 统计API：<500ms（199篇） - Excel导出：<3秒（199篇） - 实际耗时：30 分钟 - 完成人：AI Assistant - [✅] **T4.3.4** 创建快速测试工具 - `scripts/get-test-projects.mjs` - 自动推荐有数据的项目 - 生成测试URL - 实际耗时：30 分钟 - 完成人：AI Assistant **Day 18 验收标准** ✅： - ✅ 完整流程无阻塞 - ✅ 混合方案解决问题 - ✅ 性能达标 - ✅ 符合云原生规范 --- ### Day 19: 质量验收 #### 质量验收任务 - [ ] **T4.4.1** 准确率测试 - 使用金标准数据集（199 篇） - 计算准确率、召回率、F1 - 目标：准确率 ≥ 85% - 预计耗时：2 小时 - 负责人：AI工程师 + 医学专家 - [ ] **T4.4.2** 双模型一致性测试 - 计算一致率 - 目标：≥ 80% - 预计耗时：1 小时 - 负责人：AI工程师 - [ ] **T4.4.3** JSON Schema 验证率测试 - 统计验证通过率 - 目标：≥ 95% - 预计耗时：30 分钟 - 负责人：后端开发 - [ ] **T4.4.4** 人工复核队列测试 - 统计需人工复核的比例 - 目标：≤ 20% - 预计耗时：30 分钟 - 负责人：AI工程师 - [ ] **T4.4.5** 根据测试结果优化 - 调整提示词 - 调整分流阈值 - 预计耗时：3 小时 - 负责人：AI工程师 **Day 19 验收标准**： - ✅ 准确率 ≥ 85% - ✅ 双模型一致率 ≥ 80% - ✅ JSON Schema 验证通过率 ≥ 95% - ✅ 人工复核队列 ≤ 20% --- ### Day 20: 文档与交付 #### 文档任务 - [ ] **T4.5.1** 编写用户手册 - 功能介绍 - 操作步骤 - 常见问题 - 预计耗时：3 小时 - 负责人：产品经理 - [ ] **T4.5.2** 编写技术文档 - 架构设计 - API 文档 - 数据库设计 - 预计耗时：2 小时 - 负责人：后端开发 - [ ] **T4.5.3** 编写测试报告 - 测试用例 - 测试结果 - 质量指标 - 预计耗时：2 小时 - 负责人：测试 - [ ] **T4.5.4** 代码审查 - 代码规范检查 - 安全性检查 - 性能检查 - 预计耗时：2 小时 - 负责人：技术 Leader - [ ] **T4.5.5** 准备演示环境 - 部署到测试环境 - 准备演示数据 - 预计耗时：1 小时 - 负责人：运维 **Day 20 验收标准**： - ✅ 文档完整 - ✅ 代码质量合格 - ✅ 测试报告完整 - ✅ 演示环境就绪 --- ## 📊 总体验收清单（2025-11-21 更新） ### 功能完整性（MVP核心） - [✅] 用户可上传 Excel 文件 - [✅] Excel 格式验证正常（中英文表头） - [✅] 文献去重功能正常（DOI优先，标题辅助） - [✅] AI 双模型筛选可运行（DeepSeek + Qwen） - [✅] 冲突自动检测和标记（仅结论不一致） - [✅] 人工复核界面完整（DetailReviewDrawer） - [✅] 批量选择功能正常（Checkbox多选） - [✅] 结果统计正确展示（统计概览+PRISMA排除分析） - [✅] Excel 导出功能正常（3种导出方式） - [✅] ASL模块在顶部导航显示并可点击 - [✅] 混合方案解决逻辑矛盾（AI决策+人工决策明确区分） ### 质量指标 - [⚠️] 准确率 60%（**目标85%，需Prompt优化**） - [✅] 双模型一致率 70-100% - [✅] JSON Schema 验证通过率 100% - [⚠️] 人工复核队列 20-30%（目标≤20%） ### 性能指标 - [⚠️] 199 篇文献筛选 33-66 分钟（串行，**可优化为3-5并发**） - [✅] Excel 上传响应 < 1 秒（内存解析） - [✅] 页面加载 < 2 秒 ### 架构验证 - [✅] ASL模块正确注册（左侧导航） - [✅] 后端路由注册到 /api/v1/asl/* - [✅] 数据保存到 asl_schema - [✅] 复用 common/llm 成功（LLMFactory） - [✅] Prisma Client 正常工作（全局实例） - [✅] 云原生要求：内存解析Excel - [✅] 云原生要求：异步处理筛选任务 --- --- ## 🚀 Phase 2: 智能Prompt生成模块（Week 5-7） > **前置条件**: MVP阶段（Week 1-4）完成 > **开发周期**: 3周 > **优先级**: P1（高级功能） > **详细设计**: [智能Prompt生成模块开发计划](../02-技术设计/07-智能Prompt生成模块开发计划.md) ### 核心目标 **解决问题**: 消除AI与人类对边界情况的理解差异 **核心流程**: ``` 用户输入PICOS → AI分析边界情况 → 用户确认 → 生成自定义Prompt → 筛选 ``` --- ### 🗓️ Week 5: 后端开发（Day 21-25） #### Day 21-22: PICOS分析服务 - [ ] **T5.1.1** 创建Prompt配置数据表 - 文件：`backend/prisma/schema.prisma` - 新增模型：`PromptConfiguration` - 预计耗时：2小时 - [ ] **T5.1.2** 实现PICOS分析服务 - 文件：`backend/src/modules/asl/services/picosAnalyzer.ts` - 功能：调用LLM分析PICOS，生成边界问题 - 预计耗时：1天 - [ ] **T5.1.3** API: 分析PICOS - 路由：`POST /api/v1/asl/prompt/analyze` - 预计耗时：3小时 #### Day 23: Prompt生成服务 - [ ] **T5.2.1** 实现Prompt生成逻辑 - 文件：`backend/src/modules/asl/services/promptGenerator.ts` - 预计耗时：1天 - [ ] **T5.2.2** API: 确认边界规则并生成Prompt - 路由：`POST /api/v1/asl/prompt/confirm-rules` - 预计耗时：2小时 #### Day 24: Prompt保存与使用 - [ ] **T5.3.1** API: 保存最终Prompt - 路由：`POST /api/v1/asl/prompt/save` - 预计耗时：3小时 - [ ] **T5.3.2** 修改筛选服务支持自定义Prompt - 新增参数：`customPromptOverride?: string` - 预计耗时：2小时 #### Day 25: 测试与优化 - [ ] **T5.4.1** 单元测试 - 预计耗时：3小时 - [ ] **T5.4.2** 集成测试 - 预计耗时：3小时 --- ### 🗓️ Week 6: 前端开发（Day 26-30） #### Day 26: PICOS输入界面 - [ ] **T6.1.1** 创建PICOS配置页面 - 路径：`/asl/projects/:id/prompt-config` - 预计耗时：4小时 - [ ] **T6.1.2** PICOS输入表单组件 - 7个输入字段 - 预计耗时：4小时 #### Day 27-28: 用户确认界面 - [ ] **T6.2.1** AI理解展示组件 - 显示必须纳入/排除的要素 - 预计耗时：1天 - [ ] **T6.2.2** 边界问题确认组件 - 逐个确认边界问题 - 预计耗时：1天 #### Day 29: Prompt编辑器 - [ ] **T6.3.1** Prompt预览与编辑组件 - 支持用户编辑和保存 - 预计耗时：1天 #### Day 30: 集成与测试 - [ ] **T6.4.1** 完整流程集成 - 预计耗时：3小时 - [ ] **T6.4.2** UI/UX优化 - 预计耗时：3小时 --- ### 🗓️ Week 7: 优化与上线（Day 31-35） #### Day 31-32: 功能完善 - [ ] **T7.1.1** Prompt模板管理 - 预计耗时：1天 - [ ] **T7.1.2** 在筛选任务中使用自定义Prompt - 预计耗时：4小时 #### Day 33: 测试 - [ ] **T7.2.1** 端到端测试 - 预计耗时：1天 #### Day 34-35: 优化与上线 - [ ] **T7.3.1** 性能优化 - 预计耗时：4小时 - [ ] **T7.3.2** 用户文档 - 预计耗时：4小时 - [ ] **T7.3.3** 上线部署 - 预计耗时：4小时 --- ### Phase 2 验收标准 - [ ] 用户可以输入PICOS和纳排标准 - [ ] AI可以分析并生成5-8个边界问题 - [ ] 用户可以确认每个边界问题的处理方式 - [ ] 系统可以自动生成自定义Prompt - [ ] 用户可以编辑生成的Prompt - [ ] 筛选任务可以使用自定义Prompt - [ ] Prompt生成准确率 ≥ 90% --- ## 📊 完整进度跟踪（2025-11-21 更新） | 阶段 | Week | 任务 | 状态 | 完成时间 | 备注 | |------|------|------|------|----------|------| | **MVP** | Week 1 | 数据库+后端API | ✅ | 2025-11-18 | 提前4天完成 | | **MVP** | Week 2 | LLM筛选核心 | ✅ | 2025-11-21 | 准确率60%，需优化 | | **MVP** | Week 3 | 前端UI（设置+工作台） | ✅ | 2025-11-21 | 实际在Week 2完成 | | **MVP** | Week 4 | 结果展示+导出 | ✅ | 2025-11-21 | **混合方案，云原生架构** | | **MVP优化** | - | **Prompt优化** | 🔄 | - | **下一步：提升至85%** | | **MVP优化** | - | 并发处理优化 | ⏸️ | - | 3-5并发，提升性能 | | **Phase 2** | Week 5 | 智能Prompt后端 | ⬜ | - | 待MVP质量达标后开始 | | **Phase 2** | Week 6 | 智能Prompt前端 | ⬜ | - | - | | **Phase 2** | Week 7 | 优化+上线 | ⬜ | - | - | --- ## 📚 相关文档 - [开发里程碑](./01-开发里程碑.md) - [标题摘要初筛开发计划](./02-标题摘要初筛开发计划.md) - [质量保障策略](../02-技术设计/06-质量保障与可追溯策略.md) - [技术选型](../02-技术设计/07-文献处理技术选型.md) - [API 设计规范](../02-技术设计/02-API设计规范.md) - [智能Prompt生成模块](../02-技术设计/07-智能Prompt生成模块开发计划.md) ⭐ **新增** - [前后端模块化架构设计-V2](../../../00-系统总体设计/前后端模块化架构设计-V2.md) - [Schema隔离架构设计](../../../09-架构实施/01-Schema隔离架构设计（10个）.md) --- **更新日志**： - 2025-11-21: V3.3 更新，Week 4功能完成（结果展示+Excel导出，混合方案解决逻辑矛盾） - 2025-11-21: V3.2 更新，反映MVP核心功能完成状态（Week 1-3已完成，准确率60%需优化） - 2025-11-18: V4.0 更新，整合智能Prompt生成模块（Phase 2: Week 5-7） - 2025-11-18: V3.1 更新，补充平台基础设施完成状态（8个核心模块，禁止操作清单） - 2025-11-16: V3.0 完全重写，基于真实架构（Frontend-v2 + Backend + asl_schema），详细到每个任务 - 2025-11-16: V2.0 完全重写，详细到每个任务（预计耗时、负责人、验收标准） - 2025-10-29: V1.0 创建，初始占位符