HaHafeng
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SSA Agent channel improvements (12 code files, +931/-203 lines): - Solution B: left/right separation of concerns (gaze guiding + state mutex + time-travel) - JWT token refresh mechanism (ensureFreshToken) to fix HTTP 401 during pipeline - Code truncation fix: LLM maxTokens 4000->8000 + CSS max-height 60vh - Retry streaming code generation with generateCodeStream() - R Docker structured errors: 20+ pattern matching + format_agent_error + line extraction - Prompt iron rules: strict output format in CoderAgent System Prompt - parseCode robustness: XML/Markdown/inference 3-tier matching + length validation - consoleOutput type defense: handle both array and scalar from R Docker unboxedJSON - Agent progress bar sync: derive phase from agentExecution.status - Export report / view code buttons restored for Agent mode - ExecutingProgress component: real-time timer + dynamic tips + step pulse animation Architecture design (3 review reports): - Plan-and-Execute step-by-step execution architecture approved - Code accumulation strategy (R Docker stays stateless) - 5 engineering guardrails: XML tags, AST pre-check, defensive prompts, high-fidelity schema, error classification circuit breaker Docs: update SSA module status v4.1, system status v6.7, deployment changelist Made-with: Cursor
📚 壹证循AI科研平台 - 文档中心
文档版本： v3.0
最后更新： 2025-11-06
文档体系： 三层架构 + 金字塔式快速上下文
🚀 快速开始
我是新AI实例，第一次对话
必读： 00-系统总体设计/[AI对接] 快速上下文
阅读时间： 2分钟 | Token消耗： ~800 tokens
价值： 快速了解项目全貌、8个业务模块、技术栈、当前进度
我要开发具体模块
| 模块 | 快速上下文 | 阅读时间 | Token消耗 |
|---|---|---|---|
| ASL-AI智能文献 ⭐ P0 | ASL快速上下文 | 5分钟 | ~2000 |
| LLM网关 ⭐ P0 | LLM网关快速上下文 | 5分钟 | ~2000 |
| ADMIN运营管理端 P1 | ADMIN快速上下文 | 5分钟 | ~2000 |
我要了解整体架构
| 文档 | 说明 |
|---|---|
| 系统架构分层设计 | 三层架构、8个业务模块 |
| 架构设计全景图 | 可视化架构图 |
| 数据库架构说明 | PostgreSQL + Schema隔离 |
📂 文档目录结构
docs/
├── 📖 00-系统总体设计/ # 总体架构、技术决策
│ ├── [AI对接] 快速上下文.md ⭐ L0总览（必读）
│ ├── 01-系统架构分层设计.md
│ ├── 02-文档体系重构方案.md
│ ├── 03-数据库架构说明.md
│ ├── 08-架构设计全景图.md
│ └── README.md
│
├── 📖 01-平台基础层/ # 平台基础设施（5个模块）
│ ├── [AI对接] 平台层快速上下文.md ⭐ L1层级
│ ├── 01-用户与权限中心(UAM)/
│ ├── 02-存储服务/
│ ├── 03-通知服务/
│ ├── 04-监控与日志/
│ ├── 05-系统配置/
│ └── README.md
│
├── 📖 02-通用能力层/ # 跨模块共享能力（5个能力）
│ ├── [AI对接] 通用能力快速上下文.md ⭐ L1层级
│ ├── 01-LLM大模型网关/ ⭐ P0优先级
│ │ ├── [AI对接] LLM网关快速上下文.md ⭐ L2模块级
│ │ └── README.md
│ ├── 02-文档处理引擎/
│ ├── 03-RAG引擎/
│ ├── 04-数据ETL引擎/
│ ├── 05-医学NLP引擎/
│ └── README.md
│
├── 📖 03-业务模块/ # 业务功能模块（8个模块）
│ ├── [AI对接] 业务模块快速上下文.md ⭐ L1层级
│ ├── ASL-AI智能文献/ ⭐ P0优先级
│ │ ├── [AI对接] ASL快速上下文.md ⭐ L2模块级
│ │ └── README.md
│ ├── ADMIN-运营管理端/ ⭐ P1优先级
│ │ ├── [AI对接] ADMIN快速上下文.md ⭐ L2模块级
│ │ └── README.md
│ ├── AIA-AI智能问答/ ✅ 已完成
│ ├── PKB-个人知识库/ ✅ 已完成
│ ├── RVW-稿件审查系统/ ✅ 已完成
│ ├── DC-数据清洗整理/
│ ├── SSA-智能统计分析/
│ ├── ST-统计分析工具/
│ └── README.md
│
├── 📖 04-开发规范/ # 编码规范、API规范
│ ├── 01-数据库设计规范.md
│ ├── 02-API设计规范.md
│ ├── 03-代码规范.md
│ ├── 04-Git提交规范.md
│ └── README.md
│
├── 📖 05-部署文档/ # 4种部署模式
│ ├── 01-云端SaaS部署/
│ ├── 02-独立产品包部署/
│ ├── 03-Electron单机版/
│ ├── 04-私有化部署/
│ └── README.md
│
├── 📖 06-测试文档/ # 测试计划、测试用例
│ └── README.md
│
├── 📖 07-运维文档/ # 运维手册、故障排查
│ └── README.md
│
├── 📖 08-项目管理/ # 开发计划、每日进度
│ ├── 01-整体开发计划/
│ ├── 02-里程碑规划/
│ └── 03-每日进度/
│
├── 📖 09-架构实施/ # 架构演进、重构计划
│ └── README.md
│
├── 📖 _templates/ # 文档模板
│ ├── [AI对接] 快速上下文-模板.md
│ ├── 模块README-模板.md
│ └── README.md
│
└── 📖 00-项目概述/ # 历史文档（待整理）
├── 现有系统技术摸底报告.md
├── 壹证循科技 AI科研产品需求文档.md
├── 壹证循科技AI科研产品 - 技术架构白皮书.md
└── AI智能文献PRD（1-3）.md
🎯 快速上下文体系（金字塔式）
L0 - 总览（800 tokens，2分钟）
目标： 新AI实例快速了解项目全貌
文档： 00-系统总体设计/[AI对接] 快速上下文
包含： 8个业务模块、技术栈、当前进度、依赖关系
L1 - 层级（1500 tokens/篇，3分钟）
目标： 了解某一层的所有模块/能力
文档：
L2 - 模块级（2000 tokens/篇，5分钟）
目标： 深入了解具体模块的实现细节
文档：
📊 项目状态一览
当前阶段
🏗️ 架构设计完成，文档重构完成，准备ASL模块开发
已完成模块（3个）
| 模块 | 状态 | 说明 |
|---|---|---|
| AIA-AI智能问答 | ✅ | 12个智能体、多轮对话 |
| PKB-个人知识库 | ✅ | RAG问答、智能引用 |
| RVW-稿件审查系统 | ✅ | 独立系统，可独立售卖 |
下一步开发（P0）
| 模块 | 优先级 | 预计时间 | 前置条件 |
|---|---|---|---|
| LLM大模型网关 | P0 | 3天 | 无 |
| ASL-AI智能文献 | P0 | 3周 | LLM网关完成 |
🔍 常见场景导航
场景1：开发ASL模块（标题摘要初筛）
- 阅读：ASL快速上下文（5分钟）
- 阅读：LLM网关快速上下文（5分钟）
- 参考：
AI智能文献/目录下的详细PRD和技术设计文档 - 开始开发
Token消耗： ~4000 tokens | 时间： 10-15分钟
场景2：实现LLM网关
- 阅读：LLM网关快速上下文（5分钟）
- 阅读：平台层快速上下文 - 了解Feature Flag（3分钟）
- 参考：API设计规范、数据库设计规范
- 开始开发
Token消耗： ~3500 tokens | 时间： 8-10分钟
场景3：了解整体架构设计
- 阅读：00-系统总体设计/[AI对接] 快速上下文（2分钟）
- 阅读：系统架构分层设计（10分钟）
- 阅读：架构设计全景图（5分钟）
- 根据需要深入了解特定层级
Token消耗： ~5000 tokens | 时间： 15-20分钟
场景4：修改数据库
- 阅读：数据库架构说明
- 参考：04-开发规范/01-数据库设计规范
- 找到对应模块的数据库设计文档
- 开始修改
📝 文档维护规则
1. 快速上下文文档
- ✅ 必须控制在指定Token范围内
- ✅ 包含关键信息和跳转链接
- ✅ 每次架构变更后及时更新
2. 详细设计文档
- ✅ 每个模块必须有README.md
- ✅ 复杂模块需要分多个子文档
- ✅ 使用统一的文档模板
3. 代码注释
- ✅ 核心逻辑必须有注释
- ✅ 复杂算法必须有文档说明
- ✅ API接口必须有JSDoc
⚠️ 重要提醒
文档优先级
- ⭐⭐⭐⭐⭐ 快速上下文（L0、L1、L2） - 必须保持更新
- ⭐⭐⭐⭐ 架构设计文档 - 重要变更必须更新
- ⭐⭐⭐ 模块README - 每个模块必备
- ⭐⭐ 详细设计文档 - 复杂模块需要
- ⭐ 开发日志 - 记录关键决策
Token消耗优化
传统方式： 阅读全部文档 → ~30,000 tokens → 1小时+
快速上下文： L0+L1+L2 → ~5,000 tokens → 10-15分钟
节省： 83%的Token + 75%的时间
🔗 外部资源
代码仓库： D:\MyCursor\AIclinicalresearch\
数据库： PostgreSQL (Docker, localhost:5432)
Dify： http://localhost (独立系统)
📞 联系方式
技术架构师： 负责架构设计和文档维护
文档版本： v3.0
最后更新： 2025-11-06
🎯 下一步行动： 开始ASL模块开发 + LLM网关实现（Week 2）