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Tool C 技术债务清单

创建日期: 2025-12-06
最后更新: 2025-12-06
当前版本: Day 3 MVP完成
优先级分级: P0-紧急 | P1-重要 | P2-中期优化 | P3-长期规划

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📋 技术债务概览

编号	债务项	优先级	预计工时	影响范围	计划时间
TD-C-001	Python Session状态持久化	P1	1天	稳定性	Day 5-6
TD-C-002	数据版本管理与回滚	P2	2天	功能	Week 3
TD-C-003	大文件性能优化	P2	1.5天	性能	Week 3
TD-C-004	AI Prompt持续优化	P1	持续	质量	持续
TD-C-005	前端对话UI开发	P0	3天	功能	Day 4-5
TD-C-006	复杂场景Prompt优化	P2	0.5天	质量	Day 4

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🔴 P1: 重要（近期必做）

TD-C-001: Python Session状态持久化

当前问题:

# 当前实现：内存维护Session状态
session_data = {}  # 存在内存中

# 问题：
# 1. Python服务重启 → Session数据丢失
# 2. 多实例部署 → 负载均衡会导致状态不一致
# 3. 无法回滚到历史版本

影响:

• 用户体验差：重启服务后需重新上传文件
• 无法云原生部署：不支持多实例
• 数据安全性：内存断电即丢失

优化方案:

方案A: Redis持久化（推荐）

# 使用Redis存储Session状态
import redis
import pickle

class SessionManager:
    def __init__(self):
        self.redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
    
    def save_session(self, session_id, dataframe):
        # 序列化DataFrame
        serialized = pickle.dumps(dataframe)
        
        # 存储到Redis，10分钟过期
        self.redis_client.setex(
            f"session:{session_id}",
            600,  # 10分钟
            serialized
        )
    
    def get_session(self, session_id):
        data = self.redis_client.get(f"session:{session_id}")
        if data:
            return pickle.loads(data)
        return None

方案B: OSS持久化

# 每次操作后保存到OSS
def save_to_oss(session_id, dataframe):
    # 序列化为Parquet格式（高效）
    buffer = io.BytesIO()
    dataframe.to_parquet(buffer)
    
    # 上传到OSS
    oss_key = f"dc/tool-c/sessions/{session_id}/current.parquet"
    oss_client.put_object(oss_key, buffer.getvalue())

实施计划:

• Day 5: 实现Redis集成
• Day 6: 测试与部署

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TD-C-004: AI Prompt持续优化

当前问题:

• 10个Few-shot示例可能不够覆盖所有场景
• 某些复杂医疗场景AI理解不准确
• 代码生成质量依赖DeepSeek-V3性能

优化方向:

1. 扩展Few-shot库

# 当前：10个示例
# 目标：20-30个示例，分类存储

few_shot_library = {
    "basic": [...],      # 基础清洗（10个）
    "medical": [...],    # 医疗专业（10个）
    "advanced": [...]    # 高级分析（10个）
}

# 根据用户需求动态选择相关示例
def select_relevant_examples(user_message):
    # 语义匹配最相关的5个示例
    ...

2. 用户反馈收集

# 记录AI生成失败的场景
failed_cases = []

# 定期分析，添加新示例
def analyze_failures():
    # 找出高频失败场景
    # 人工编写Few-shot
    # 更新System Prompt

3. 多模型备选

# 主：DeepSeek-V3（性价比高）
# 备：GPT-4（质量高，成本高）
# 备：Claude-3.5（代码能力强）

if deepseek_fails:
    retry_with_gpt4()

实施计划:

• 持续收集失败案例
• 每月优化1次Prompt
• 测试其他LLM模型

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🟡 P2: 中期优化（1-2个月）

TD-C-002: 数据版本管理与回滚

当前问题:

• AI每次操作都直接修改当前数据
• 无法撤销/回滚到之前状态
• 无法对比不同版本

优化方案:

版本管理架构:

# 每次操作后保存快照
class DataVersionManager:
    def save_version(self, session_id, dataframe, operation_desc):
        version_id = str(uuid.uuid4())
        
        # 保存到OSS（Parquet格式，压缩高效）
        oss_key = f"dc/tool-c/sessions/{session_id}/versions/{version_id}.parquet"
        dataframe.to_parquet(oss_key)
        
        # 元数据存数据库
        db.save({
            "session_id": session_id,
            "version_id": version_id,
            "operation": operation_desc,
            "timestamp": now(),
            "row_count": len(dataframe),
            "file_size": ...
        })
    
    def rollback(self, session_id, version_id):
        # 从OSS恢复
        dataframe = pd.read_parquet(oss_key)
        return dataframe

前端展示:

// 版本历史列表
<Timeline>
  <TimelineItem>
    版本1: 上传原始文件 (100行)
  </TimelineItem>
  <TimelineItem>
    版本2: 删除缺失值 (95行) [回滚]
  </TimelineItem>
  <TimelineItem>
    版本3: 计算BMI (95行) [当前]
  </TimelineItem>
</Timeline>

成本估算:

• 每个版本~1-5MB（Parquet压缩后）
• 10个版本 = 10-50MB
• OSS成本：￥0.01-0.05/Session

实施计划:

• Week 3: 后端版本管理
• Week 4: 前端UI + 测试

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TD-C-003: 大文件性能优化

当前限制:

• 文件大小：10MB
• 行数限制：~50,000行
• 前端预览：100行

优化目标:

• 文件大小：50MB
• 行数限制：500,000行
• 前端预览：虚拟滚动

技术方案:

1. 流式处理

# 分块读取大文件
def process_large_file(file_path):
    chunk_size = 10000  # 每次处理1万行
    
    for chunk in pd.read_csv(file_path, chunksize=chunk_size):
        # 分块处理
        process_chunk(chunk)

2. Apache Arrow集成

# 使用Arrow高性能列式存储
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq

# Node.js ↔ Python 数据传输
# 使用Arrow IPC格式（比JSON快10-100倍）

3. 前端虚拟滚动

// 使用AG Grid的虚拟滚动
<AgGridReact
  rowModelType="infinite"
  cacheBlockSize={100}
  maxBlocksInCache={10}
/>

实施计划:

• Week 3: 流式处理 + Arrow
• Week 4: 前端虚拟滚动

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🟡 P2: 中期优化（1-2个月）

TD-C-006: 复杂场景Prompt优化（Day 3测试遗留）

当前问题: Day 3测试中，2个复杂场景持续超时失败（3次重试都失败）：

• 示例2：数值列清洗（creatinine列处理，包含<0.1等特殊符号）
• 示例7：智能去重（日期解析 + 排序 + 去重）

失败原因分析:

❌ 示例2失败: timeout of 60000ms exceeded
   用户需求: 把creatinine列里的非数字符号去掉，<0.1按0.05处理，转为数值类型
   
   问题：
   - 需求描述复杂（3个子任务：去符号 + 特殊值处理 + 类型转换）
   - AI理解不准确，生成的代码有逻辑错误
   - 3次重试仍无法修正

❌ 示例7失败: timeout of 60000ms exceeded
   用户需求: 按patient_id去重，保留check_date最新的记录
   
   问题：
   - 日期列可能包含多种格式
   - 排序 + 去重的组合逻辑复杂
   - AI生成的代码执行出错后难以自我修正

优化方案:

方案A: 增强Few-shot示例

# 为这两个场景添加更详细的Few-shot示例

### 示例: 复杂数值清洗（含特殊符号）
用户: 把肌酐列里的非数字符号（>、<）去掉，<0.1按0.05处理，转为数值
代码:
\`\`\`python
try:
    # 第1步：去除符号
    df['creatinine_clean'] = df['creatinine'].astype(str).str.replace('>', '').str.replace('<', '')
    
    # 第2步：处理特殊值
    df.loc[df['creatinine_clean'] == '0.1', 'creatinine_clean'] = '0.05'
    
    # 第3步：转为数值
    df['creatinine_numeric'] = pd.to_numeric(df['creatinine_clean'], errors='coerce')
    
    print(f'清洗完成：{df["creatinine_numeric"].notna().sum()}个有效值')
except Exception as e:
    print(f'错误: {e}')
\`\`\`
说明: 分步处理复杂清洗任务，先去符号，再处理特殊值，最后转类型

方案B: 优化System Prompt

## 复杂场景处理建议
1. **数值清洗**：分步处理（去符号 → 处理特殊值 → 类型转换）
2. **日期操作**：先用pd.to_datetime()统一格式，再排序去重
3. **调试输出**：每步打印中间结果，便于错误定位
4. **错误处理**：使用try-except包裹每个子步骤

方案C: 调整重试策略

// 针对特定错误类型，提供更明确的修正提示
if (error.includes('日期') || error.includes('datetime')) {
  enhancedMessage = `${userMessage}
  
  注意：日期列可能包含缺失值或格式不一致，请：
  1. 使用 pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce')
  2. 删除日期为NaT的行
  3. 再进行排序和去重`;
}

实施计划:

• Day 4: 实现方案A（增强Few-shot示例）
• Day 4: 实现方案B（优化System Prompt）
• Day 5: 测试优化效果（目标：通过率达到95%+）

预期效果:

• 通过率从81.8%提升到95%+
• 复杂场景一次成功率提升50%
• 用户体验改善（减少等待时间）

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🟢 P3: 长期规划（3个月+）

TD-C-007: 自定义函数库

愿景: 用户可保存常用代码为函数，一键复用

# 用户保存的自定义函数
my_functions = {
    "血压分类": "df['bp_category'] = ...",
    "年龄分组": "df['age_group'] = ...",
}

# 一键应用
apply_function("血压分类")

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TD-C-007: 协作功能

愿景: 多人协作数据清洗

• 权限管理：查看/编辑/审核
• 操作日志：谁在什么时候做了什么
• 评论功能：对特定操作添加备注

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TD-C-008: 数据质量报告

愿景: 自动生成数据质量报告

quality_report = {
    "缺失值分析": {...},
    "离群值检测": {...},
    "数据分布": {...},
    "建议操作": [...]
}

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📊 债务统计

按优先级

• P0: 1项（前端UI，阻塞发布）
• P1: 2项（Session持久化、Prompt优化）
• P2: 3项（版本管理、大文件、复杂场景优化）
• P3: 3项（长期规划）

按工时

• 0.5天: 1项（复杂场景优化）
• 1天: 1项（Session持久化）
• 1-2天: 2项（版本管理、大文件）
• 3天以上: 1项（前端UI）
• 持续优化: 1项（Prompt优化）

总计

• 技术债务总数: 9项
• 近期必做: 4项（P0-P1 + 复杂场景）
• 预计总工时: ~10.5-12.5天

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🔄 更新记录

日期	版本	更新内容	更新人
2025-12-07	V1.1	新增TD-C-006（复杂场景Prompt优化）	AI Assistant
2025-12-06	V1.0	初始创建，Day 3 MVP完成后梳理	AI Assistant

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文档状态: ✅ 已创建
下次更新: Day 5或Week 3