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🚀 给新AI助手的快速指南

更新时间： 2026-01-11
当前任务： Phase 3.5.5 - RVW 模块集成

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⚡ 30秒了解当前状态

✅ Phase 3.5.1-3.5.4 已完成（83%）
⏳ Phase 3.5.5 待开始：改造 RVW 服务使用 PromptService

已完成：
  ✅ 数据库：capability_schema + prompt_templates + prompt_versions
  ✅ 后端：PromptService（596行）+ 8个API接口
  ✅ 前端：管理端架构 + Prompt列表 + 编辑器（CodeMirror 6）
  ✅ 测试：后端单元测试全部通过

下一步：
  → 改造 backend/src/modules/rvw/services/editorialService.ts
  → 改造 backend/src/modules/rvw/services/methodologyService.ts
  → 替换文件读取为 promptService.get()

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📁 关键文件位置

核心文件（必读）

文件	说明	行数
backend/src/common/prompt/prompt.service.ts	PromptService 核心逻辑	596
backend/src/modules/rvw/services/editorialService.ts	RVW 稿约评估服务（待改造）	?
backend/src/modules/rvw/services/methodologyService.ts	RVW 方法学评估服务（待改造）	?
frontend-v2/src/pages/admin/PromptEditorPage.tsx	Prompt 编辑器页面	399

文档（必读）

文档	内容
04-开发计划/01-TODO清单（可追踪）.md	详细任务清单（79/110 完成）
04-开发计划/02-Prompt管理系统开发计划.md	完整开发计划
00-Phase3.5完成总结.md	已完成工作总结

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🎯 Phase 3.5.5 任务详解

任务 1：改造 editorialService.ts

当前实现（文件读取）

const PROMPT_PATH = path.join(__dirname, '../../../../prompts/review_editorial_system.txt');
const prompt = fs.readFileSync(PROMPT_PATH, 'utf-8');

改造后（PromptService）

import { getPromptService } from '../../../common/prompt/index.js';

const promptService = getPromptService(prisma);
const { content, modelConfig } = await promptService.get('RVW_EDITORIAL', {}, userId);

任务 2：改造 methodologyService.ts

当前实现

const PROMPT_PATH = path.join(__dirname, '../../../../prompts/review_methodology_system.txt');
const prompt = fs.readFileSync(PROMPT_PATH, 'utf-8');

改造后

const { content, modelConfig } = await promptService.get('RVW_METHODOLOGY', {}, userId);

任务 3：测试验证

测试步骤

1. 登录 Prompt工程师（13800000002 / 123456）
2. 进入 /admin/prompts
3. 编辑 RVW_EDITORIAL，修改一处内容（如添加"测试"）
4. 保存草稿
5. 开启调试模式，选择 RVW 模块
6. 切换到业务端 /rvw
7. 上传一个文档，查看审查结果是否使用了修改后的 Prompt
8. 验证普通用户仍使用旧版本

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🔑 关键代码示例

PromptService.get() 用法

// 获取 Prompt（自动灰度）
const result = await promptService.get(
  'RVW_EDITORIAL',      // code
  {},                   // variables（RVW无变量）
  { userId: req.user.id } // 用于判断调试模式
);

// 使用渲染后的内容
const messages = [
  { role: 'system', content: result.content },
  { role: 'user', content: documentText },
];

// 使用模型配置
const llmResponse = await llm.chat(messages, {
  temperature: result.modelConfig.temperature,
  model: result.modelConfig.model,
});

调试模式 API

// 开启调试（只调试 RVW）
POST /api/admin/prompts/debug
{
  "modules": ["RVW"],
  "enabled": true
}

// 关闭调试
POST /api/admin/prompts/debug
{
  "modules": [],
  "enabled": false
}

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🛠️ 环境信息

数据库

Host: localhost
Port: 5432
Database: ai_clinical_research
User: postgres
Password: postgres123

后端服务

端口: 3001
启动: cd backend && npm run dev

前端服务

端口: 3000
启动: cd frontend-v2 && npm run dev
代理: /api -> http://localhost:3001 (已配置)

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⚠️ 常见问题

1. Prisma Client 找不到 prompt_templates

解决：运行 npx prisma generate

2. 前端调用 API 401

解决：检查是否已登录，JWT Token 是否有效

3. CodeMirror 不显示

解决：检查是否安装了 codemirror 和 @codemirror/* 依赖

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📞 联系信息

如有疑问，请查阅：

• 技术设计：02-技术设计/03-Prompt管理系统快速参考.md
• 开发规范：../../04-开发规范/

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祝开发顺利！ 🚀