HaHafeng
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Sprint 1-3 Completed (Backend + Frontend): Backend (Sprint 1-2): - Implement 5-layer Agent framework (Query->Planner->Executor->Tools->Reflection) - Create agent_schema with 6 tables (agent_definitions, stages, prompts, sessions, traces, reflexion_rules) - Create protocol_schema with 2 tables (protocol_contexts, protocol_generations) - Implement Protocol Agent core services (Orchestrator, ContextService, PromptBuilder) - Integrate LLM service adapter (DeepSeek/Qwen/GPT-5/Claude) - 6 API endpoints with full authentication - 10/10 API tests passed Frontend (Sprint 3): - Add Protocol Agent entry in AgentHub (indigo theme card) - Implement ProtocolAgentPage with 3-column layout - Collapsible sidebar (Gemini style, 48px <-> 280px) - StatePanel with 5 stage cards (scientific_question, pico, study_design, sample_size, endpoints) - ChatArea with sync button and action cards integration - 100% prototype design restoration (608 lines CSS) - Detailed endpoints structure: baseline, exposure, outcomes, confounders Features: - 5-stage dialogue flow for research protocol design - Conversation-driven interaction with sync-to-protocol button - Real-time context state management - One-click protocol generation button (UI ready, backend pending) Database: - agent_schema: 6 tables for reusable Agent framework - protocol_schema: 2 tables for Protocol Agent - Seed data: 1 agent + 5 stages + 9 prompts + 4 reflexion rules Code Stats: - Backend: 13 files, 4338 lines - Frontend: 14 files, 2071 lines - Total: 27 files, 6409 lines Status: MVP core functionality completed, pending frontend-backend integration testing Next: Sprint 4 - One-click protocol generation + Word export
DC - 数据清洗整理
模块代号： DC (Data Cleaning)
开发状态： ⏳ 规划中
商业价值： ⭐⭐⭐⭐⭐ 可独立售卖
独立性： ⭐⭐⭐⭐⭐
优先级： P1
📋 模块概述
数据清洗整理模块提供专业工具，处理医院导出的海量（百万行级）、多表格的Excel数据。
核心价值： 核心差异化功能，解决医学科研痛点
🎯 核心功能
1. 表格ETL（重点）
- 多张Excel表格导入
- 按"患者ID"和"时间"自动JOIN
- 重组为干净的分析宽表
2. 文本提取（NER）（重点）
- 从病理报告提取结构化字段
- 从住院小结提取关键信息
- TNM分期自动识别
3. 数据质量报告
- 缺失值统计
- 异常值检测
- 数据质量评分
4. 导出标准化数据
- Excel导出
- SPSS格式
- R语言格式
📂 文档结构
DC-数据清洗整理/
├── [AI对接] DC快速上下文.md # ⏳ 待创建
├── 00-项目概述/
│ └── 01-产品需求文档(PRD).md # ⏳ 待创建
├── 01-设计文档/
│ ├── 01-ETL引擎设计.md # ⏳ 待创建
│ └── 02-医学NLP设计.md # ⏳ 待创建
└── README.md # ✅ 当前文档
🔗 依赖的通用能力
- LLM网关 - 医学NER提取（云端版）
- 文档处理引擎 - Excel/Docx读取
- ETL引擎 - 数据清洗和转换
- 医学NLP引擎 - 实体识别（单机版）
🎯 商业模式
目标客户： 临床科室、数据管理员
售卖方式： 独立产品
定价策略： 按项目数或一次性License
⚠️ 技术难点
- 大数据处理 - 百万行数据的内存管理
- 隐私保护 - 单机版必须100%本地化
- NER准确率 - 医学术语复杂
最后更新： 2025-11-06
维护人： 技术架构师