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HaHafeng 303dd78c54 feat(aia): Protocol Agent MVP complete with one-click generation and Word export

- Add one-click research protocol generation with streaming output

- Implement Word document export via Pandoc integration

- Add dynamic dual-panel layout with resizable split pane

- Implement collapsible content for StatePanel stages

- Add conversation history management with title auto-update

- Fix scroll behavior, markdown rendering, and UI layout issues

- Simplify conversation creation logic for reliability

2026-01-25 19:16:36 +08:00

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基于对话流的文档生成与导出技术方案

核心策略: No-Editor (无编辑器模式)

目标: 在 Chat 界面完成方案生成与修改，后端直接合成 Word 下载。

1. 业务流程 (User Flow)

sequenceDiagram
participant User
participant ChatUI
participant Agent (Node.js)
participant PandocSvc (Python)

User-\>\>ChatUI: "生成完整方案"  
ChatUI-\>\>Agent: POST /generate  
Agent--\>\>ChatUI: Stream Markdown ("\# 1\. 研究背景...")  
  
User-\>\>ChatUI: "把样本量部分改一下..."  
ChatUI-\>\>Agent: POST /regenerate  
Agent--\>\>ChatUI: Stream Updated Markdown  
  
User-\>\>ChatUI: 点击 \[📥 导出 Word\]  
ChatUI-\>\>Agent: POST /export/docx { markdown }  
Agent-\>\>PandocSvc: Convert(markdown, reference.docx)  
PandocSvc--\>\>Agent: Buffer (Binary)  
Agent--\>\>ChatUI: Blob (Download)

2. 核心技术实现

2.1 Python 微服务：Pandoc 转换器

利用你们现有的 Python 微服务，集成 pypandoc。

Dockerfile 增加依赖:

RUN apt-get update && apt-get install -y pandoc

Service 代码 (python-service/app/services/doc_service.py):

import pypandoc
import os

def convert_md_to_docx(markdown_text: str, output_path: str):
# 使用参考文档 (Reference Doc) 来控制样式（字体、字号、页眉）
reference_doc = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'assets/style_template.docx')

pypandoc.convert\_text(  
    markdown\_text,  
    'docx',  
    format='markdown',  
    outputfile=output\_path,  
    extra\_args=\[f'--reference-doc={reference\_doc}'\]  
)

2.2 Node.js 后端：导出 API

// backend/src/modules/aia/controllers/exportController.ts

export const exportToWord = async (req, reply) => {
const { markdown } = req.body;

// 1. 调用 Python 微服务
const response = await pythonService.post('/convert/docx', { content: markdown }, { responseType: 'arraybuffer' });

// 2. 返回文件流
reply.header('Content-Type', 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document');
reply.header('Content-Disposition', 'attachment; filename="protocol.docx"');
return reply.send(response.data);
};

2.3 前端：Chat 组件增强

在 AIStreamChat 的消息组件中，增加导出按钮。

// frontend-v2/src/shared/components/Chat/MessageBubble.tsx

return (
<div className="message-bubble">
<Markdown>{content}</Markdown>

  {role \=== 'assistant' && (  
    \<div className="toolbar"\>  
      \<Button icon={\<DownloadIcon /\>} onClick={handleDownload}\>  
        导出 Word  
      \</Button\>  
    \</div\>  
  )}  
\</div\>

);
};

3. 方案优势总结

格式完美：通过 Pandoc 的 Reference Doc，可以保证导出的 Word 完全符合医院的格式要求（如宋体小四、行间距等），这是前端编辑器很难做到的。
开发极快：不需要处理 Tiptap 的状态管理、协同冲突、光标位置等复杂问题。
符合直觉：用户习惯在 Word 里做最后的精修。

结论： 这是一个非常务实且高效的决策。我们可以先不上编辑器，把精力花在 AI 生成内容的质量 和 Word 导出的样式 上。

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