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HaHafeng 66255368b7 feat(admin): Add user management and upgrade to module permission system

Features - User Management (Phase 4.1):
- Database: Add user_modules table for fine-grained module permissions
- Database: Add 4 user permissions (view/create/edit/delete) to role_permissions
- Backend: UserService (780 lines) - CRUD with tenant isolation
- Backend: UserController + UserRoutes (648 lines) - 13 API endpoints
- Backend: Batch import users from Excel
- Frontend: UserListPage (412 lines) - list/filter/search/pagination
- Frontend: UserFormPage (341 lines) - create/edit with module config
- Frontend: UserDetailPage (393 lines) - details/tenant/module management
- Frontend: 3 modal components (592 lines) - import/assign/configure
- API: GET/POST/PUT/DELETE /api/admin/users/* endpoints

Architecture Upgrade - Module Permission System:
- Backend: Add getUserModules() method in auth.service
- Backend: Login API returns modules array in user object
- Frontend: AuthContext adds hasModule() method
- Frontend: Navigation filters modules based on user.modules
- Frontend: RouteGuard checks requiredModule instead of requiredVersion
- Frontend: Remove deprecated version-based permission system
- UX: Only show accessible modules in navigation (clean UI)
- UX: Smart redirect after login (avoid 403 for regular users)

Fixes:
- Fix UTF-8 encoding corruption in ~100 docs files
- Fix pageSize type conversion in userService (String to Number)
- Fix authUser undefined error in TopNavigation
- Fix login redirect logic with role-based access check
- Update Git commit guidelines v1.2 with UTF-8 safety rules

Database Changes:
- CREATE TABLE user_modules (user_id, tenant_id, module_code, is_enabled)
- ADD UNIQUE CONSTRAINT (user_id, tenant_id, module_code)
- INSERT 4 permissions + role assignments
- UPDATE PUBLIC tenant with 8 module subscriptions

Technical:
- Backend: 5 new files (~2400 lines)
- Frontend: 10 new files (~2500 lines)
- Docs: 1 development record + 2 status updates + 1 guideline update
- Total: ~4900 lines of code

Status: User management 100% complete, module permission system operational

2026-01-16 13:42:10 +08:00

36 KiB

Raw Blame History

ASL 模块任务分解（To-do List）

文档版本： V3.2
创建日期： 2025-11-16
适用阶段： MVP（标题摘要初筛）
预计周期： 4 周
最后更新： 2025-11-21
⭐ 重要：基于真实架构（Frontend-v2 + Backend + asl_schema）
📊 MVP核心功能进度： ✅ 100% 完成（Week 1-3 提前完成）
📊 质量优化进度： 🔄 60% 完成（准确率60%，目标85%）

📋 使用说明

本文档是 ASL 标题摘要初筛模块 的详细任务分解清单，基于 真实的架构基础：

✅ Frontend-v2（顶部导航 + 模块注册）- Week 2 已完成
✅ Backend 增量演进（legacy/ + common/ + modules/）- Week 2 已完成
✅ 数据库 10个Schema隔离 - Week 1 已完成

任务状态标记：

[ ] - 待开始
[🔄] - 进行中
[✅] - 已完成
[❌] - 已取消/跳过

🌥️ 云原生开发要求（2025-11-16 新增）

⭐ 重要提醒：所有任务必须遵循云原生开发规范
详细规范：云原生开发规范

核心要求

要求	说明
✅ 存储抽象层	使用 `StorageFactory`，支持本地/OSS切换
✅ 内存解析	Excel导入使用 `xlsx.read(buffer)`，不落盘
✅ 异步任务	LLM筛选必须异步处理（> 10秒）
✅ 环境变量	所有配置从 `.env` 读取
✅ 数据库连接池	使用全局 `prisma` 实例
✅ OSS字段预留	`pdfUrl`, `pdfOssKey`, `pdfFileSize`

每日检查清单

提交代码前必须确认：

是否使用存储抽象层？
是否避免文件落盘？
是否使用全局 prisma 实例？
是否所有配置都从环境变量读取？
长时间任务是否异步处理？

🗓️ Week 1: 数据库Schema与后端API框架（Day 1-5）✅ 已完成

完成日期: 2025-11-18
实际耗时: 1天（提前4天）
完成报告: Week 1完成报告
API测试: ASL-API测试报告

Day 1: Prisma Schema 设计 ✅

数据库任务

[✅] T1.1.1 设计 asl_schema 表结构
- 文件：backend/prisma/schema.prisma
- 新增4个模型：
  - AslScreeningProject（筛选项目表）
  - AslLiterature（文献条目表）
  - AslScreeningResult（筛选结果表）
  - AslScreeningTask（筛选任务表）
- 使用 @@schema("asl_schema") 指定Schema
- ⭐ 新增要求（云原生）：在 AslLiterature 中添加 OSS 字段
  - pdfUrl String? @map("pdf_url") - PDF访问URL
  - pdfOssKey String? @map("pdf_oss_key") - OSS存储Key
  - pdfFileSize Int? @map("pdf_file_size") - 文件大小（字节）
  - 说明：MVP阶段预留，V1.0阶段使用
- 预计耗时：2 小时
- 负责人：后端开发
- 参考：02-标题摘要初筛开发计划.md Week 1 Day 1

[✅] T1.1.2 在 User 模型中添加关联

// backend/prisma/schema.prisma - User模型添加
aslProjects AslScreeningProject[] @relation("AslProjects")

实际耗时：5 分钟
完成人：AI Assistant

[✅] T1.1.3 运行 Prisma 迁移
```
cd backend
npx tsx scripts/create-asl-tables.ts  # 手动SQL创建
```
- 实际耗时：10 分钟
- 完成人：AI Assistant
[✅] T1.1.4 生成 Prisma Client
```
npx prisma generate
```
- 实际耗时：3 分钟
- 完成人：AI Assistant
[✅] T1.1.5 验证数据库表创建
- 使用脚本验证数据库
- 检查 asl_schema 下的4个表 ✅
- 检查索引和外键 ✅
- 实际耗时：5 分钟
- 完成人：AI Assistant

Day 1 验收标准 ✅：

✅ asl_schema 4张表创建成功
✅ Prisma Client 生成无错误
✅ 可查询 asl_schema 表

Day 2: 后端目录结构创建 ✅

⭐ 前置条件（2025-11-17 更新）：平台基础设施已完成实施 ✅
完成状态：8个核心模块，100%测试通过
完成报告：平台基础设施实施完成报告
使用指南：backend/src/common/README.md

平台已提供的8个核心模块（ASL模块无需实现）

平台基础设施已完成（2025-11-17）：

#	服务	路径	使用方式	说明
1	存储服务	`common/storage/`	`import { storage } from '@/common/storage'`	文件上传下载（本地/OSS切换）
2	日志系统	`common/logging/`	`import { logger } from '@/common/logging'`	结构化JSON日志
3	缓存服务	`common/cache/`	`import { cache } from '@/common/cache'`	内存/Redis缓存
4	异步任务	`common/jobs/`	`import { jobQueue } from '@/common/jobs'`	长时间任务处理
5	健康检查	`common/health/`	`import { registerHealthRoutes } from '@/common/health'`	SAE健康检查
6	监控指标	`common/monitoring/`	`import { Metrics } from '@/common/monitoring'`	性能监控和告警
7	数据库连接池	`config/database.ts`	`import { prisma } from '@/config/database'`	全局Prisma实例
8	环境配置	`config/env.ts`	`import { env } from '@/config/env'`	统一配置管理

示例代码：

// ASL模块直接使用平台服务
import { storage, logger, cache, jobQueue } from '@/common'
import { prisma } from '@/config/database'
import { Metrics } from '@/common/monitoring'

// 上传文件
const url = await storage.upload('asl/literature/123.pdf', pdfBuffer)

// 记录日志
logger.info('Literature uploaded', { projectId, url })

// 缓存数据
await cache.set(`project:${projectId}`, data, 3600)

// 创建异步任务
const job = await jobQueue.push('asl:screening', { projectId })

// 记录监控指标
Metrics.recordAPIResponseTime('POST', '/api/v1/asl/screening', 200, 150)

⚠️ 禁止的操作（必须遵守）：

禁止操作	正确做法	原因
`fs.writeFileSync()`	使用 `storage.upload()`	Serverless容器重启丢失文件
`new PrismaClient()`	使用全局 `prisma` 实例	避免连接数暴增（已配置连接池）
硬编码配置	使用 `process.env` 或 `env`	配置管理混乱
同步处理LLM批量任务	使用 `jobQueue.push()`	避免Serverless超时
直接使用 `console.log()`	使用 `logger.info()`	日志格式标准化
自己实现缓存逻辑	使用 `cache.set()` / `cache.get()`	平台已提供分布式缓存

后端任务

[✅] T1.2.1 创建 ASL 模块目录结构

cd backend/src/modules
mkdir -p asl/{routes,controllers,services,schemas,types,utils}

预计耗时：5 分钟
负责人：后端开发

T1.2.2 创建路由文件
- routes/index.ts - 路由注册
- 实现占位函数（返回404或空数组）
- 预计耗时：30 分钟
- 负责人：后端开发
T1.2.3 创建控制器文件
- controllers/projectController.ts - 项目控制器
- controllers/literatureController.ts - 文献控制器
- controllers/screeningController.ts - 筛选控制器
- 创建占位函数（每个控制器5-7个函数）
- 预计耗时：1 小时
- 负责人：后端开发
T1.2.4 创建服务层文件
- services/projectService.ts - 项目业务逻辑
- services/literatureService.ts - 文献业务逻辑
- services/llmScreeningService.ts - LLM筛选服务
- 预计耗时：30 分钟
- 负责人：后端开发

[✅] T1.2.5 创建类型定义文件

// types/screening.types.ts
export interface Literature { ... }
export interface ScreeningResult { ... }
export interface Protocol { ... }

预计耗时：30 分钟
负责人：后端开发

Day 2 验收标准 ✅：

✅ ASL 模块目录结构完整（5个子目录，9个文件）
✅ 所有占位文件创建完成
✅ 可正常使用平台服务（8个核心模块）：
- ✅ import { storage } from '@/common/storage' 可用
- ✅ import { logger } from '@/common/logging' 可用
- ✅ import { cache } from '@/common/cache' 可用
- ✅ import { jobQueue } from '@/common/jobs' 可用
- ✅ import { prisma } from '@/config/database' 可用
- ✅ import { Metrics } from '@/common/monitoring' 可用

Day 3: 注册ASL路由 ✅

后端任务

[✅] T1.3.1 实现 routes/index.ts
- 注册所有API路由
- 参考 legacy/routes/ 的风格
- 预计耗时：1 小时
- 负责人：后端开发
- 参考：02-标题摘要初筛开发计划.md Week 1 Day 2

[✅] T1.3.2 在 src/index.ts 中注册ASL路由

import { aslRoutes } from './modules/asl/routes/index.js'
await app.register(aslRoutes, { prefix: '/api/v1/asl' })
console.log('✅ ASL 路由已注册到 /api/v1/asl/*')

预计耗时：10 分钟
负责人：后端开发

[✅] T1.3.3 测试路由可访问性

# 启动后端服务
cd backend && npm run dev
# 测试健康检查
curl http://localhost:3001/api/v1/asl/projects

预计耗时：10 分钟
负责人：后端开发

Day 3 验收标准 ✅：

✅ 后端服务正常启动
✅ ASL路由注册成功（/api/v1/asl）
✅ API可访问（10个端点）

Day 4-5: 实现基础API ✅

后端任务

[✅] T1.4.1 实现 projectService.ts
- createProject(userId, data) - 创建项目
- listProjects(userId) - 获取项目列表
- getProject(projectId) - 获取项目详情
- 使用 Prisma Client 操作 asl_schema
- 预计耗时：2 小时
- 负责人：后端开发
[✅] T1.4.2 实现 projectController.ts
- createProject - 控制器
- listProjects - 控制器
- getProject - 控制器
- 请求验证、响应格式化
- 预计耗时：1.5 小时
- 负责人：后端开发
[✅] T1.4.3 实现 literatureService.ts
- importBatch(projectId, literatures) - 批量导入
- listLiteratures(projectId, page, pageSize) - 分页查询
- 去重逻辑（基于DOI和标题）
- 预计耗时：2 小时
- 负责人：后端开发
[✅] T1.4.4 实现 literatureController.ts
- importLiteratures - 导入控制器
- listLiteratures - 列表控制器
- Excel数据验证
- 预计耗时：1.5 小时
- 负责人：后端开发
[✅] T1.4.5 API测试（完整测试脚本）
- 创建 Postman 测试集合
- 测试所有已实现的API
- 预计耗时：1 小时
- 负责人：后端开发

Day 4-5 验收标准 ✅：

✅ 项目管理API可调用（5个接口）
✅ 文献导入API可调用（4个接口）
✅ 数据正确保存到 asl_schema
✅ 所有测试通过（7/7 - 100%）

🗓️ Week 2: LLM筛选核心（Day 6-10）✅ 已完成

完成日期: 2025-11-21
实际耗时: 3天
完成报告: Prompt设计与测试完成报告
实际准确率: 60%（目标85%，需优化）

Day 6: JSON Schema 与提示词设计 ✅

后端任务

[✅] T2.1.1 定义 JSON Schema
- 文件：backend/src/modules/asl/schemas/screening.schema.ts
- 定义输出结构（decision, reason, confidence, pico）
- 实际耗时：1 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T2.1.2 安装验证库
```
cd backend
npm install ajv
```
- 实际耗时：5 分钟
- 完成人：AI Assistant
[✅] T2.1.3 编写 Schema 验证函数
- 使用 Ajv 验证
- 错误信息格式化
- 实际耗时：30 分钟
- 完成人：AI Assistant
[✅] T2.1.4 设计提示词模板 v1.0.0
- 文件：backend/prompts/asl/screening/v1.0.0-mvp.txt
- 包含：PICO标准、纳排标准、输出格式
- 实际耗时：4 小时
- 完成人：AI Assistant + 用户
[✅] T2.1.5 人工测试提示词
- 手动调用 LLM（使用 10 篇样本）
- 评估输出质量
- 迭代优化提示词
- 实际耗时：2 小时
- 完成人：AI Assistant + 用户

Day 6 验收标准 ✅：

✅ JSON Schema 定义完成
⚠️ 提示词人工测试准确率 60%（目标80%，需后续优化）

Day 7: LLM 服务封装 ✅

后端任务

[✅] T2.2.1 创建 llmScreeningService.ts
- 实际耗时：10 分钟
- 完成人：AI Assistant
[✅] T2.2.2 实现 callModel 方法
- 调用 LLMFactory.createLLM()（复用 common/llm）
- 设置参数（temperature: 0）
- 错误处理
- 实际耗时：1 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T2.2.3 实现 parseModelOutput 方法
- JSON 解析（使用 common/utils/jsonParser.js）
- Schema 验证
- 格式化为 ModelDecision
- 实际耗时：1 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T2.2.4 实现 compareDecisions 方法
- 对比两个模型的 PICO 判断
- 识别冲突字段（仅结论不一致）
- 实际耗时：1 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T2.2.5 实现 shouldReview 方法
- 自动分流规则
- 置信度阈值（< 0.7）
- 实际耗时：30 分钟
- 完成人：AI Assistant
[✅] T2.2.6 实现 dualModelScreening 方法
- 并行调用两个模型（Promise.all）
- 汇总结果
- 实际耗时：1 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T2.2.7 单元测试
- 测试 JSON 解析
- 测试冲突检测
- 测试分流规则
- 实际耗时：2 小时
- 完成人：AI Assistant

Day 7 验收标准 ✅：

✅ 可成功调用 DeepSeek 和 Qwen3
✅ JSON Schema 验证通过率 100%
✅ 冲突检测准确（仅结论不一致）

Day 8: 批量筛选任务管理 ✅

后端任务

[✅] T2.3.1 实现 batchScreening 方法
- 串行处理（避免API限流）
- 进度计算
- 实际耗时：2 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T2.3.2 实现任务创建
- screeningService.startScreeningTask
- 初始化任务记录（AslScreeningTask表）
- 实际耗时：1 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T2.3.3 实现任务状态更新
- screeningService.processLiteraturesInBackground
- 更新 processedItems, deepseekProcessed, qwenProcessed 等
- 实际耗时：1.5 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T2.3.4 实现结果保存
- 单篇保存到 AslScreeningResult 表
- 冲突检测（仅结论不一致）
- 实际耗时：2 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T2.3.5 错误处理和重试
- 单篇失败不影响整体
- 记录错误信息
- 实际耗时：1 小时
- 完成人：AI Assistant

Day 8 验收标准 ✅：

✅ 可批量处理 199 篇文献（串行）
✅ 任务状态正确记录
✅ 结果正确保存到数据库
✅ 进度实时更新（每1条）

Day 9: 筛选 API 开发 ✅

后端任务

[✅] T2.4.1 实现启动筛选 API
- 自动在文献导入后启动（literatureController.importLiteratures）
- 创建任务
- ⭐ 云原生要求：异步执行筛选（立即返回taskId，后台处理）
- 避免请求超时（SAE默认30秒超时限制）
- 实际耗时：2 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T2.4.2 实现进度查询 API
- GET /api/v1/asl/projects/:projectId/screening-task
- 返回实时进度（总数、已处理、成功、冲突、失败、DS处理数、Qwen处理数）
- 实际耗时：1 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T2.4.3 实现结果查询 API
- GET /api/v1/asl/projects/:projectId/screening-results
- 支持过滤（all, conflict, included, excluded, reviewed）
- 分页（后端分页）
- 实际耗时：2 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T2.4.4 实现更新决策 API
- POST /api/v1/asl/screening-results/:resultId/review
- 人工复核提交
- 实际耗时：1 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T2.4.5 Postman 测试
- 创建测试集合
- 测试各种场景
- 实际耗时：1 小时
- 完成人：AI Assistant

Day 9 验收标准 ✅：

✅ API 调用成功
✅ 任务可异步执行
✅ 进度查询实时准确（1秒轮询）

Day 10: 后端集成测试 ✅

后端任务

[✅] T2.5.1 端到端测试（199篇文献）
- 导入文献 → 自动启动筛选 → 查询结果
- 实际耗时：1 小时执行 + 1小时分析
- 完成人：AI Assistant + 用户
[✅] T2.5.2 性能测试
- 测试 199 篇文献筛选时间
- 实际：约33-66分钟（串行处理）
- 实际耗时：1 小时
- 完成人：AI Assistant + 用户
[✅] T2.5.3 质量评估
- 计算准确率（对比金标准）
- 计算双模型一致率
- 计算冲突率
- 实际耗时：2 小时
- 完成人：AI Assistant + 用户
- 结果：准确率60%, 一致率70-100%, JSON验证率100%
[✅] T2.5.4 修复 Bug
- 修复字段映射问题（PICOS、模型名称）
- 修复列表顺序问题
- 修复进度显示问题
- 实际耗时：3 小时
- 完成人：AI Assistant

Week 2 总验收标准 ⚠️ 部分达标：

✅ 可成功筛选 199 篇文献
⚠️ 准确率 60%（目标85%，需Prompt优化）
✅ 双模型一致率 70-100%
⚠️ 性能：199篇约33-66分钟（串行处理，可优化为并发）
✅ JSON Schema验证率100%

🗓️ Week 3: 前端模块开发（Day 11-15）✅ 已完成

完成日期: 2025-11-21
实际耗时: 2天
完成报告: Week2-Day2完成报告
说明: Week 3任务实际在Week 2完成

Day 11: 前端模块结构创建 ✅

前端任务

[✅] T3.1.1 更新 modules/asl/index.tsx
- 创建左侧导航布局（ASLLayout）
- 7个主模块，标题摘要初筛含3个子页面
- 实际耗时：1 小时
- 完成人：AI Assistant

[✅] T3.1.2 创建 ASL 子目录

cd frontend-v2/src/modules/asl
mkdir pages components api hooks types utils

实际耗时：5 分钟
完成人：AI Assistant

[✅] T3.1.3 创建路由配置
- 直接在 index.tsx 中使用 <Route> 定义
- 使用 lazy() 懒加载
- 实际耗时：30 分钟
- 完成人：AI Assistant
[✅] T3.1.4 创建3个主页面
- pages/TitleScreeningSettings.tsx - 设置与启动
- pages/ScreeningWorkbench.tsx - 审核工作台
- pages/ScreeningResults.tsx - 初筛结果（占位）
- 实际耗时：30 分钟
- 完成人：AI Assistant
[✅] T3.1.5 测试路由
- 启动前端：cd frontend-v2 && npm run dev
- 访问 http://localhost:3001/literature
- 确认顶部导航显示"AI智能文献"
- 实际耗时：10 分钟
- 完成人：AI Assistant + 用户

Day 11 验收标准 ✅：

✅ 顶部导航显示"AI智能文献"
✅ 左侧导航显示7个模块
✅ 点击后进入"设置与启动"页面

Day 12: Excel 上传功能 ✅

前端任务

[✅] T3.2.1 安装依赖
```
cd frontend-v2
npm install xlsx
```
- 实际耗时：5 分钟
- 完成人：AI Assistant
[✅] T3.2.2 创建 Excel上传组件
- 集成在 TitleScreeningSettings.tsx 中
- 文件选择（antd Upload.Dragger）
- 文件类型验证（.xls, .xlsx）
- 实际耗时：1 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T3.2.3 实现 Excel 解析逻辑
- 使用 xlsx 库解析
- ⭐ 云原生要求：内存解析 xlsx.read(buffer)，禁止落盘
- 字段映射（Title/title → title，支持中英文）
- 数据验证（title和abstract必填）
- 文件：utils/excelUtils.ts
- 实际耗时：3 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T3.2.4 实现去重逻辑
- 基于 DOI 去重（优先）
- 基于标题去重（标准化，去空格/标点）
- 去重统计展示
- 文件：utils/excelUtils.ts
- 实际耗时：1.5 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T3.2.5 实现文献预览表格
- 使用 Ant Design Table
- 显示：序号、标题、摘要、作者、年份、期刊、PMID、DOI
- 固定列宽、Tooltip显示全文
- 无分页（内存中）
- 实际耗时：2 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T3.2.6 实现Excel模板下载
- 生成包含字段说明的Excel模板
- 两个Sheet：文献列表、字段说明
- 实际耗时：1 小时
- 完成人：AI Assistant

Day 12 验收标准 ✅：

✅ 可成功上传 Excel 文件
✅ 解析后数据正确展示
✅ 去重功能正常（DOI优先，标题辅助）
✅ Excel模板下载正常

Day 13: API 客户端封装 ✅

前端任务

[✅] T3.3.1 创建 API 客户端
- api/index.ts
- 使用 fetch + 统一错误处理
- 实际耗时：1 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T3.3.2 实现项目 API
- createProject(data)
- listProjects()
- getProject(id)
- 实际耗时：1 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T3.3.3 实现文献 API
- importLiteratures(projectId, literatures)
- 实际耗时：30 分钟
- 完成人：AI Assistant
[✅] T3.3.4 实现筛选 API
- getScreeningTask(projectId) - 获取任务进度
- getScreeningResultsList(projectId, params) - 获取结果列表
- getScreeningResultDetail(resultId) - 获取结果详情
- reviewScreeningResult(resultId, data) - 人工复核
- 实际耗时：2 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T3.3.5 前后端联调
- 测试所有API调用
- 错误处理（统一message提示）
- Loading 状态
- 实际耗时：2 小时
- 完成人：AI Assistant + 用户

Day 13 验收标准 ✅：

✅ API 客户端可正常调用后端
✅ 上传Excel后数据保存到数据库
✅ 自动启动筛选任务

Day 14-15: 审核工作台（核心UI）✅

前端任务

[✅] T3.4.1 实现 ScreeningWorkbench 页面
- 任务进度显示（轮询1秒/次）
- 双行表格结构（使用rowSpan）
- 实际耗时：3 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T3.4.2 实现表头
- 序号、文献标题、结论、操作、模型、P、I、C、S
- 压缩列宽、模型名缩写（DS/Qw）
- 实际耗时：2 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T3.4.3 实现主行（双行）
- 点击标题展开/收起证据
- 文献标题、DS和Qwen的PICO判断（单字母）
- 冲突状态（红色背景）
- 结论Tag（纳入/排除）
- 实际耗时：4 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T3.4.4 实现展开行
- 显示DS和Qwen的详细PICOS判断、证据、理由
- 两栏布局（左DS，右Qwen）
- 实际耗时：2 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T3.4.5 实现冲突高亮
- 冲突行背景色浅红（仅结论不一致）
- 冲突Tag显示
- 实际耗时：1 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T3.4.6 实现复核Drawer
- 使用 Ant Design Drawer（1000px宽）
- 左侧70%：文献详情、模型判断、证据
- 右侧30%：人工复核表单（sticky）
- 实际耗时：4 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T3.4.7 实现筛选Tab
- 全部、冲突、已纳入、已排除、已复核
- 实际耗时：1 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T3.4.8 实现分页
- 后端分页（20条/页）
- 实际耗时：30 分钟
- 完成人：AI Assistant

Day 14-15 验收标准 ✅：

✅ 审核工作台完整可用
✅ 表格可正确展示筛选结果（双行）
✅ 冲突项高亮显示（红色背景）
✅ 复核Drawer可弹出并提交
✅ 进度实时更新（1秒轮询）
✅ 列表顺序与Excel上传一致

🗓️ Week 4: 结果展示与集成测试（Day 16-20）✅ 已完成

完成日期: 2025-11-21
实际耗时: 1天（3小时）
完成报告: Week4完成报告
架构验证: ✅ 完全符合云原生开发规范

Day 16: 结果统计与展示 ✅

前端任务

[✅] T4.1.1 实现统计概览卡片
- 4个卡片（总数、纳入、排除、待复核）
- 使用 Ant Design Statistic
- 实际耗时：30 分钟
- 完成人：AI Assistant
[✅] T4.1.2 实现 PRISMA 式排除总结
- 按排除原因分组统计（后端聚合）
- 柱状图展示（Progress组件）
- 实际耗时：1 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T4.1.3 实现结果列表 Tab 页
- 全部、已纳入、已排除、待复核 Tab
- Tab数量动态显示
- 实际耗时：30 分钟
- 完成人：AI Assistant
[✅] T4.1.4 实现结果表格（混合方案）
- 列：序号、标题、AI共识、排除原因、人工最终决策、状态、操作
- 可点击标题展开查看双模型详细判断
- 总宽度870px（无需横向滚动）
- 实际耗时：2 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T4.1.5 实现后端统计API
- GET /projects/:projectId/statistics
- Prisma并行聚合查询
- 实际耗时：1 小时
- 完成人：AI Assistant

Day 16 验收标准 ✅：

✅ 统计数据正确展示
✅ PRISMA 排除总结清晰
✅ 结果列表可正常查看
✅ 混合方案解决逻辑矛盾
✅ 云原生架构验证通过

Day 17: Excel 导出功能

后端任务

T4.2.1 后端实现导出逻辑
- 使用 exceljs 库
- 生成 Excel 文件
- 预计耗时：2 小时
- 负责人：后端开发
T4.2.2 实现导出 API
- GET /api/v1/asl/projects/:id/screening/results/export
- 支持过滤参数（导出全部/仅纳入/仅排除）
- 预计耗时：1.5 小时
- 负责人：后端开发

前端任务

T4.2.3 前端实现导出按钮
- 调用导出 API
- 下载文件
- 预计耗时：1 小时
- 负责人：前端开发
[✅] T4.2.1 创建Excel导出工具
- 文件：utils/excelExport.ts
- 使用 xlsx 库（前端生成，零文件落盘）
- 实际耗时：1.5 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T4.2.2 实现导出功能
- 导出统计摘要（2个Sheet）
- 导出初筛结果（当前Tab）
- 导出选中项
- 实际耗时：1 小时
- 完成人：AI Assistant
[✅] T4.2.3 Excel格式优化（混合方案）
- 共40列完整信息
- 包含AI共识、双模型详细判断、人工决策
- 一行显示全部信息
- 自动设置列宽
- 实际耗时：30 分钟
- 完成人：AI Assistant

Day 17 验收标准 ✅：

✅ 可成功导出 Excel（3种方式）
✅ 导出格式规范（40列）
✅ 数据完整准确
✅ 云原生：前端生成，零文件落盘

Day 18: 完整流程测试 ✅

集成测试任务

[✅] T4.3.1 端到端完整流程测试
- 上传 → 筛选 → 复核 → 统计 → 导出
- 使用真实的 7 篇测试数据
- 实际耗时：1 小时
- 完成人：AI Assistant + 用户
[✅] T4.3.2 UI/UX优化
- 修复逻辑矛盾（纳入不显示排除原因）
- 实现混合方案（AI共识+人工决策）
- 优化表格宽度（870px，无需滚动）
- 实际耗时：1 小时
- 完成人：AI Assistant + 用户
[✅] T4.3.3 性能测试
- 统计API：<500ms（199篇）
- Excel导出：<3秒（199篇）
- 实际耗时：30 分钟
- 完成人：AI Assistant
[✅] T4.3.4 创建快速测试工具
- scripts/get-test-projects.mjs
- 自动推荐有数据的项目
- 生成测试URL
- 实际耗时：30 分钟
- 完成人：AI Assistant

Day 18 验收标准 ✅：

✅ 完整流程无阻塞
✅ 混合方案解决问题
✅ 性能达标
✅ 符合云原生规范

Day 19: 质量验收

质量验收任务

T4.4.1 准确率测试
- 使用金标准数据集（199 篇）
- 计算准确率、召回率、F1
- 目标：准确率 ≥ 85%
- 预计耗时：2 小时
- 负责人：AI工程师 + 医学专家
T4.4.2 双模型一致性测试
- 计算一致率
- 目标：≥ 80%
- 预计耗时：1 小时
- 负责人：AI工程师
T4.4.3 JSON Schema 验证率测试
- 统计验证通过率
- 目标：≥ 95%
- 预计耗时：30 分钟
- 负责人：后端开发
T4.4.4 人工复核队列测试
- 统计需人工复核的比例
- 目标：≤ 20%
- 预计耗时：30 分钟
- 负责人：AI工程师
T4.4.5 根据测试结果优化
- 调整提示词
- 调整分流阈值
- 预计耗时：3 小时
- 负责人：AI工程师

Day 19 验收标准：

✅ 准确率 ≥ 85%
✅ 双模型一致率 ≥ 80%
✅ JSON Schema 验证通过率 ≥ 95%
✅ 人工复核队列 ≤ 20%

Day 20: 文档与交付

文档任务

T4.5.1 编写用户手册
- 功能介绍
- 操作步骤
- 常见问题
- 预计耗时：3 小时
- 负责人：产品经理
T4.5.2 编写技术文档
- 架构设计
- API 文档
- 数据库设计
- 预计耗时：2 小时
- 负责人：后端开发
T4.5.3 编写测试报告
- 测试用例
- 测试结果
- 质量指标
- 预计耗时：2 小时
- 负责人：测试
T4.5.4 代码审查
- 代码规范检查
- 安全性检查
- 性能检查
- 预计耗时：2 小时
- 负责人：技术 Leader
T4.5.5 准备演示环境
- 部署到测试环境
- 准备演示数据
- 预计耗时：1 小时
- 负责人：运维

Day 20 验收标准：

✅ 文档完整
✅ 代码质量合格
✅ 测试报告完整
✅ 演示环境就绪

📊 总体验收清单（2025-11-21 更新）

功能完整性（MVP核心）

[✅] 用户可上传 Excel 文件
[✅] Excel 格式验证正常（中英文表头）
[✅] 文献去重功能正常（DOI优先，标题辅助）
[✅] AI 双模型筛选可运行（DeepSeek + Qwen）
[✅] 冲突自动检测和标记（仅结论不一致）
[✅] 人工复核界面完整（DetailReviewDrawer）
[✅] 批量选择功能正常（Checkbox多选）
[✅] 结果统计正确展示（统计概览+PRISMA排除分析）
[✅] Excel 导出功能正常（3种导出方式）
[✅] ASL模块在顶部导航显示并可点击
[✅] 混合方案解决逻辑矛盾（AI决策+人工决策明确区分）

质量指标

[⚠️] 准确率 60%（目标85%，需Prompt优化）
[✅] 双模型一致率 70-100%
[✅] JSON Schema 验证通过率 100%
[⚠️] 人工复核队列 20-30%（目标≤20%）

性能指标

[⚠️] 199 篇文献筛选 33-66 分钟（串行，可优化为3-5并发）
[✅] Excel 上传响应 < 1 秒（内存解析）
[✅] 页面加载 < 2 秒

架构验证

[✅] ASL模块正确注册（左侧导航）
[✅] 后端路由注册到 /api/v1/asl/*
[✅] 数据保存到 asl_schema
[✅] 复用 common/llm 成功（LLMFactory）
[✅] Prisma Client 正常工作（全局实例）
[✅] 云原生要求：内存解析Excel
[✅] 云原生要求：异步处理筛选任务

🚀 Phase 2: 智能Prompt生成模块（Week 5-7）

前置条件: MVP阶段（Week 1-4）完成
开发周期: 3周
优先级: P1（高级功能）
详细设计: 智能Prompt生成模块开发计划

核心目标

解决问题: 消除AI与人类对边界情况的理解差异

核心流程:

用户输入PICOS → AI分析边界情况 → 用户确认 → 生成自定义Prompt → 筛选

🗓️ Week 5: 后端开发（Day 21-25）

Day 21-22: PICOS分析服务

T5.1.1 创建Prompt配置数据表
- 文件：backend/prisma/schema.prisma
- 新增模型：PromptConfiguration
- 预计耗时：2小时
T5.1.2 实现PICOS分析服务
- 文件：backend/src/modules/asl/services/picosAnalyzer.ts
- 功能：调用LLM分析PICOS，生成边界问题
- 预计耗时：1天
T5.1.3 API: 分析PICOS
- 路由：POST /api/v1/asl/prompt/analyze
- 预计耗时：3小时

Day 23: Prompt生成服务

T5.2.1 实现Prompt生成逻辑
- 文件：backend/src/modules/asl/services/promptGenerator.ts
- 预计耗时：1天
T5.2.2 API: 确认边界规则并生成Prompt
- 路由：POST /api/v1/asl/prompt/confirm-rules
- 预计耗时：2小时

Day 24: Prompt保存与使用

T5.3.1 API: 保存最终Prompt
- 路由：POST /api/v1/asl/prompt/save
- 预计耗时：3小时
T5.3.2 修改筛选服务支持自定义Prompt
- 新增参数：customPromptOverride?: string
- 预计耗时：2小时

Day 25: 测试与优化

T5.4.1 单元测试
- 预计耗时：3小时
T5.4.2 集成测试
- 预计耗时：3小时

🗓️ Week 6: 前端开发（Day 26-30）

Day 26: PICOS输入界面

T6.1.1 创建PICOS配置页面
- 路径：/asl/projects/:id/prompt-config
- 预计耗时：4小时
T6.1.2 PICOS输入表单组件
- 7个输入字段
- 预计耗时：4小时

Day 27-28: 用户确认界面

T6.2.1 AI理解展示组件
- 显示必须纳入/排除的要素
- 预计耗时：1天
T6.2.2 边界问题确认组件
- 逐个确认边界问题
- 预计耗时：1天

Day 29: Prompt编辑器

T6.3.1 Prompt预览与编辑组件
- 支持用户编辑和保存
- 预计耗时：1天

Day 30: 集成与测试

T6.4.1 完整流程集成
- 预计耗时：3小时
T6.4.2 UI/UX优化
- 预计耗时：3小时

🗓️ Week 7: 优化与上线（Day 31-35）

Day 31-32: 功能完善

T7.1.1 Prompt模板管理
- 预计耗时：1天
T7.1.2 在筛选任务中使用自定义Prompt
- 预计耗时：4小时

Day 33: 测试

T7.2.1 端到端测试
- 预计耗时：1天

Day 34-35: 优化与上线

T7.3.1 性能优化
- 预计耗时：4小时
T7.3.2 用户文档
- 预计耗时：4小时
T7.3.3 上线部署
- 预计耗时：4小时

Phase 2 验收标准

用户可以输入PICOS和纳排标准
AI可以分析并生成5-8个边界问题
用户可以确认每个边界问题的处理方式
系统可以自动生成自定义Prompt
用户可以编辑生成的Prompt
筛选任务可以使用自定义Prompt
Prompt生成准确率 ≥ 90%

📊 完整进度跟踪（2025-11-21 更新）

阶段	Week	任务	状态	完成时间	备注
MVP	Week 1	数据库+后端API	✅	2025-11-18	提前4天完成
MVP	Week 2	LLM筛选核心	✅	2025-11-21	准确率60%，需优化
MVP	Week 3	前端UI（设置+工作台）	✅	2025-11-21	实际在Week 2完成
MVP	Week 4	结果展示+导出	✅	2025-11-21	混合方案，云原生架构
MVP优化	-	Prompt优化	🔄	-	下一步：提升至85%
MVP优化	-	并发处理优化	⏸️	-	3-5并发，提升性能
Phase 2	Week 5	智能Prompt后端	⬜	-	待MVP质量达标后开始
Phase 2	Week 6	智能Prompt前端	⬜	-	-
Phase 2	Week 7	优化+上线	⬜	-	-

📚 相关文档

更新日志：

2025-11-21: V3.3 更新，Week 4功能完成（结果展示+Excel导出，混合方案解决逻辑矛盾）
2025-11-21: V3.2 更新，反映MVP核心功能完成状态（Week 1-3已完成，准确率60%需优化）
2025-11-18: V4.0 更新，整合智能Prompt生成模块（Phase 2: Week 5-7）
2025-11-18: V3.1 更新，补充平台基础设施完成状态（8个核心模块，禁止操作清单）
2025-11-16: V3.0 完全重写，基于真实架构（Frontend-v2 + Backend + asl_schema），详细到每个任务
2025-11-16: V2.0 完全重写，详细到每个任务（预计耗时、负责人、验收标准）
2025-10-29: V1.0 创建，初始占位符

36 KiB Raw Blame History Unescape Escape

ASL 模块任务分解（To-do List）

📋 使用说明

🌥️ 云原生开发要求（2025-11-16 新增）

核心要求

每日检查清单

🗓️ Week 1: 数据库Schema与后端API框架（Day 1-5）✅ 已完成

Day 1: Prisma Schema 设计 ✅

数据库任务

Day 2: 后端目录结构创建 ✅

平台已提供的8个核心模块（ASL模块无需实现）

后端任务

Day 3: 注册ASL路由 ✅

后端任务

Day 4-5: 实现基础API ✅

后端任务

🗓️ Week 2: LLM筛选核心（Day 6-10）✅ 已完成

Day 6: JSON Schema 与提示词设计 ✅

后端任务

Day 7: LLM 服务封装 ✅

后端任务

Day 8: 批量筛选任务管理 ✅

后端任务

Day 9: 筛选 API 开发 ✅

后端任务

Day 10: 后端集成测试 ✅

后端任务

🗓️ Week 3: 前端模块开发（Day 11-15）✅ 已完成

Day 11: 前端模块结构创建 ✅

前端任务

Day 12: Excel 上传功能 ✅

前端任务

Day 13: API 客户端封装 ✅

前端任务

Day 14-15: 审核工作台（核心UI）✅

前端任务

🗓️ Week 4: 结果展示与集成测试（Day 16-20）✅ 已完成

Day 16: 结果统计与展示 ✅

前端任务

Day 17: Excel 导出功能

后端任务

前端任务

Day 18: 完整流程测试 ✅

集成测试任务

Day 19: 质量验收

质量验收任务

Day 20: 文档与交付

文档任务

📊 总体验收清单（2025-11-21 更新）

功能完整性（MVP核心）

质量指标

性能指标

架构验证

🚀 Phase 2: 智能Prompt生成模块（Week 5-7）

核心目标

🗓️ Week 5: 后端开发（Day 21-25）

Day 21-22: PICOS分析服务

Day 23: Prompt生成服务

Day 24: Prompt保存与使用

Day 25: 测试与优化

🗓️ Week 6: 前端开发（Day 26-30）

Day 26: PICOS输入界面

Day 27-28: 用户确认界面

Day 29: Prompt编辑器

Day 30: 集成与测试

🗓️ Week 7: 优化与上线（Day 31-35）

Day 31-32: 功能完善

Day 33: 测试

Day 34-35: 优化与上线

Phase 2 验收标准

📊 完整进度跟踪（2025-11-21 更新）

📚 相关文档

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Raw Blame History