## **1\. 风险预警 (Risk Alert)**

### **🔴 高风险：Phase 4 排期过饱和**

* **问题**：Week 4 同时安排了"视觉识别"、"周报系统"、"高级伦理规则"开发，对于 2 人团队工作量过载。  
* **建议**：**战略性放弃视觉识别的自动录入功能**，将其降级为 MVP（仅识别展示）。将资源集中在"周报系统"上，因为周报对 PI 的价值感知更强。

### **🟠 中风险：SOP 状态丢失**

* **问题**：SopEngine 在内存中运行 while 循环。若 Node.js 服务在长任务中途重启（如发布新版），当前流程会丢失。  
* **建议**：在 while 循环的每一步，增加 await updateTaskProgress()，将 currentNode 写入数据库，确保有据可查。

### **🟠 中风险：AI 自动写入合规性**

* **问题**：Phase 4 提到"高置信度自动录入"。在 GCP 原则下，AI 直接修改源数据存在合规隐患。  
* **建议**：坚持 **Shadow State (影子状态)** 原则。VisionService 的结果应生成 PROPOSED 状态的记录，必须由 CRC 人工点击确认。

## **2\. 架构优化建议 (Architecture Tuning)**

### **2.1 增加 "Dry Run" 机制**

* **痛点**：JSON 配置写在数据库里，出错难排查。  
* **方案**：在 ToolsService 中增加 simulate() 方法，允许在不产生副作用的情况下测试 Skill 逻辑。

### **2.2 强化字段映射管理**

* **痛点**：iit\_field\_mapping 表如果只能通过 SQL 修改，运营成本极高。  
* **方案**：在 Week 3 增加一个简单的 Admin API 或界面，用于管理字段别名。

## **3\. 调整后的推荐路线图 (Refined Roadmap)**

* **Week 1 (基础)**：数据库 \+ HardRuleEngine \+ ToolsService (不变)  
* **Week 2 (引擎)**：SoftRuleEngine \+ SopEngine (**增加状态持久化**)  
* **Week 3 (联调)**：配置第一个 Skill \+ 端到端测试 (**增加 Dry Run 工具**)  
* **Week 4 (扩展)**：  
  * **P0**: 定时任务 \+ 周报系统 (Scheduler \+ Report)  
  * **P1**: 高级质控工具 (Visit Window)  
  * **P2 (延后)**: 视觉识别 (VisionService) \-\> **建议移至 V2.6**

## **4\. 结论**

架构选型（Postgres-Only \+ Service-First）非常精准。只需在 Phase 4 做适当减法，并注意状态持久化细节，即可确保项目按时、高质量交付。