AIclinicalresearch/docs/03-业务模块/DC-数据清洗整理/04-开发计划/工具C_MVP开发计划_V1.0.md

# 工具C - 科研数据编辑器 MVP开发计划

> **文档版本：** V1.0 (务实快速验证版)  
> **创建日期：** 2025-12-06  
> **计划周期：** 3周（15个工作日）  
> **核心策略：** 用最小成本验证核心假设，快速失败优于完美计划  
> **状态：** 待启动

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## ⚠️ 开发前必读：严格遵守现有架构与规范

### 🔴 不要重复造轮子！复用平台能力

**本项目已有完整的3层架构体系和平台基础设施，所有代码必须复用现有能力：**

#### 平台基础层（✅ 已完成，直接使用）

| 服务 | 导入方式 | 用途 | 文档 |
|------|---------|------|------|
| **存储服务** | `import { storage } from '@/common/storage'` | 文件上传下载 | ✅ 必须使用 |
| **日志系统** | `import { logger } from '@/common/logging'` | 标准化日志 | ✅ 必须使用 |
| **缓存服务** | `import { cache } from '@/common/cache'` | 分布式缓存 | ✅ 必须使用 |
| **异步任务** | `import { jobQueue } from '@/common/jobs'` | 长时间任务 | ✅ 必须使用 |
| **数据库** | `import { prisma } from '@/config/database'` | 数据库操作 | ✅ 必须使用 |
| **LLM能力** | `import { LLMFactory } from '@/common/llm'` | LLM调用 | ✅ 必须使用 |

#### 云原生开发规范（✅ 强制执行）

**详细文档**：`docs/04-开发规范/08-云原生开发规范.md`

**核心要求：**
- ✅ **文件存储**：使用`storage.upload()`，不要用`fs.writeFile()`
- ✅ **Session管理**：存数据库，不要用`Map<sessionId, data>`
- ✅ **日志输出**：使用`logger.info()`，不要用`console.log()`
- ✅ **数据库连接**：使用全局`prisma`实例，不要`new PrismaClient()`
- ✅ **LLM调用**：使用`LLMFactory.getLLM()`，不要自己集成
- ❌ **禁止本地文件存储**：Excel直接从内存解析
- ❌ **禁止内存缓存Map**：用数据库或cache服务
- ❌ **禁止硬编码配置**：使用环境变量

#### 代码文件夹结构（✅ 参考tool-b）

**后端**：
```
backend/src/modules/dc/tool-c/        ← 已存在
├── services/                          ← 业务逻辑
├── controllers/                       ← HTTP控制器
├── routes/                            ← 路由定义
└── utils/                             ← 工具函数
```

**前端**：
```
frontend-v2/src/modules/dc/pages/tool-c/  ← 已存在
```

#### 常见错误示例（❌ 严禁）

```typescript
// ❌ 错误1：自己实现Session管理
const sessions = new Map<string, any>();  // 违反规范！

// ❌ 错误2：本地文件存储
fs.writeFileSync('./uploads/file.xlsx', buffer);  // 违反规范！

// ❌ 错误3：不用logger
console.log('User uploaded file');  // 违反规范！

// ❌ 错误4：新建Prisma实例
const prisma = new PrismaClient();  // 违反规范！

// ❌ 错误5：自己集成LLM
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';  // 违反规范！
```

**正确示例（✅ 必须）**：参考本文档Day 1-5的代码示例

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## 📋 目录

- [开发前必读](#开发前必读严格遵守现有架构与规范)
- [一、MVP核心目标](#一mvp核心目标)
- [二、技术架构方案（务实版）](#二技术架构方案务实版)
- [三、功能优先级矩阵](#三功能优先级矩阵)
- [四、3周详细开发计划](#四3周详细开发计划)
- [五、风险应对策略](#五风险应对策略)
- [六、验收标准](#六验收标准)
- [七、快速失败机制](#七快速失败机制)

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## 一、MVP核心目标

### 1.1 核心假设验证

**我们需要验证的3个核心假设：**

| 假设 | 验证方式 | 成功标准 | 失败后果 |
|------|---------|---------|---------|
| **H1: AI能生成高质量Pandas代码并成功执行** | 15个真实场景测试 | 总体成功率 > 80% | MVP失败，改用代码模板库 |
| **H2: Python代码执行环境稳定可靠** | 复杂场景测试 | 高级场景成功率 > 60% | 简化为批处理模式 |
| **H3: 左表格+右AI的交互模式好用** | 用户体验测试 | 用户能独立完成任务 | 重新设计UI交互 |
| **H4: 性能可接受（含Python执行）** | 性能测试 | 端到端 < 20秒 | 优化Python执行或改批处理 |

**⚠️ 核心价值主张：**
- ✅ **AI生成代码 + 真实执行 + 表格刷新**是工具C的差异化价值
- ✅ 如果只生成代码不执行，用户还不如直接用ChatGPT
- ✅ Python执行环境是MVP的**技术核心**，不是可选项

### 1.2 MVP功能范围

**✅ MVP必须有的（P0）：**
1. 文件上传（10MB限制）
2. 表格展示（AG Grid，100行预览）
3. AI对话界面（右侧侧边栏）
4. AI代码生成（DeepSeek-V3）
5. 代码执行（Python沙箱）
6. UI锁定机制（AI处理时表格只读）
7. AST安全检查
8. 表格自动刷新
9. 导出Excel

**❌ MVP明确不做的：**
- 手动编辑单元格（专注AI能力）
- 撤销/回滚（节省内存）
- Apache Arrow（先用JSON）
- Redis会话（用进程内存）
- 样式保留（直接覆盖）
- 操作审计日志
- 协同编辑

### 1.3 MVP交付物

**最终演示场景：**
```
用户上传 "lung_cancer_patients.xlsx" (5000行 × 20列)
  ↓
左侧显示数据表格，右侧AI助手准备就绪
  ↓
用户对AI说："把年龄大于60的患者标记为老年组"
  ↓
AI生成代码 → 展示预操作卡片 → 用户确认 → 执行成功
  ↓
表格自动刷新，新增"age_group"列
  ↓
用户继续说："删除所有缺失患者ID的行"
  ↓
AI执行 → 表格刷新，显示删除了23行
  ↓
用户点击"导出"，下载处理后的Excel
```

**成功标准：**
- ✅ 整个流程 < 2分钟完成
- ✅ AI代码一次性执行成功
- ✅ 用户无需看文档就能操作

---

## 二、技术架构方案（务实版）

### 2.1 总体架构（简化版）- ⚠️ 重要：复用平台能力

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    前端 (React)                          │
│  frontend-v2/src/modules/dc/pages/tool-c/               │
│  ┌──────────────────────┐  ┌────────────────────────┐  │
│  │ AG Grid (70%)        │  │ AI Chat Sidebar (30%) │  │
│  │ • 展示100行数据      │  │ • 自然语言输入         │  │
│  │ • 只读模式切换       │  │ • 预操作卡片           │  │
│  │ • 锁定遮罩           │  │ • 消息历史             │  │
│  └──────────────────────┘  └────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
              ↕ REST API (JSON)
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│     Node.js后端 (backend/src/modules/dc/tool-c/)        │
│  • 文件上传（复用storage服务）✅                         │
│  • 会话管理（存数据库，不用内存Map）✅                   │
│  • LLM集成（复用LLMFactory）✅                           │
│  • 日志记录（复用logger）✅                              │
│  • 异步任务（复用jobQueue）✅                            │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
              ↕ HTTP（如需Python执行）
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│    Python微服务（可选，扩展文档处理引擎）                │
│  • DataFrame管理（存数据库，不用内存）                   │
│  • exec()代码执行                                        │
│  • AST静态安全检查                                       │
│  • JSON序列化返回                                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
```

**⚠️ 云原生架构强制要求：**
- ✅ **复用storage服务**：`import { storage } from '@/common/storage'`
- ✅ **复用logger服务**：`import { logger } from '@/common/logging'`
- ✅ **复用cache服务**：`import { cache } from '@/common/cache'`
- ✅ **复用LLMFactory**：`import { LLMFactory } from '@/common/llm'`
- ✅ **复用prisma实例**：`import { prisma } from '@/config/database'`
- ✅ **Session存数据库**：不用内存Map（违反规范）
- ❌ **禁止本地文件存储**：Excel直接从内存解析
- ❌ **禁止新建Prisma实例**：使用全局实例

**关键决策：**
- ✅ **不用Apache Arrow**：JSON够快（100行 ≈ 20KB）
- ✅ **Session存数据库**：符合云原生规范，支持多实例
- ✅ **不做撤销**：节省开发时间，用户重新上传即可
- ✅ **不保留样式**：直接生成新Excel

### 2.2 技术栈选型（✅ 复用现有技术栈）

#### 前端（frontend-v2）
```json
{
  "framework": "React 19 + TypeScript 5 (已有)",
  "table": "AG Grid Community (免费版)",
  "ui": "Ant Design 5 (已有)",
  "state": "React Query v5 (已有)",
  "http": "axios (已有)",
  "routing": "React Router DOM v6 (已有)"
}
```

#### Node.js后端（backend）
```json
{
  "framework": "Fastify v4 (已有)",
  "llm": "✅ 复用 LLMFactory (平台通用能力层)",
  "storage": "✅ 复用 storage服务 (平台基础层)",
  "logging": "✅ 复用 logger服务 (平台基础层)",
  "cache": "✅ 复用 cache服务 (平台基础层)",
  "database": "✅ 复用 prisma全局实例 (平台基础层)",
  "session": "✅ PostgreSQL (dc_tool_c_sessions表)",
  "excel": "xlsx 库（内存解析）",
  "validation": "Joi"
}
```

#### Python微服务（⚠️ 核心功能，扩展现有服务）⭐⭐⭐⭐⭐
**决策**：✅ **系统已有Python微服务（FastAPI），需扩展代码执行功能**

**📦 现有Python服务（已完成）：**
- ✅ **extraction_service**：FastAPI + PyMuPDF + Pandas + openpyxl
- ✅ **端口**：8000（已运行）
- ✅ **功能**：PDF/Docx/Txt文档提取、语言检测
- ✅ **集成**：Node.js通过ExtractionClient调用
- ✅ **依赖**：Pandas、openpyxl、chardet、langdetect（已安装）

**🔧 工具C需要的新功能：**
| 功能 | 现有服务 | 需求 | 方案 |
|------|---------|------|------|
| **Pandas代码执行** | ❌ 不支持 | ✅ 核心 | **新增API端点** `/api/dc/execute` |
| **Excel上传** | ❌ 不支持 | ✅ 需要 | 复用MultiPart上传 |
| **DataFrame管理** | ❌ 不支持 | ✅ 会话 | 新增Session管理 |
| **AST代码检查** | ❌ 不支持 | ✅ 必须 | 新增AST模块 |
| **Excel导出** | ❌ 不支持 | ✅ 需要 | 使用openpyxl（已安装） |

**⚠️ 不需要重复开发：**
- ❌ 不需要新建Python项目
- ❌ 不需要重新安装Pandas/openpyxl（已安装）
- ❌ 不需要重新配置FastAPI（已运行）
- ❌ 不需要重新写Node.js调用逻辑（ExtractionClient已存在）

**✅ MVP扩展方案：**
```python
# extraction_service/services/dc_executor.py（新增）
import pandas as pd
import ast
from typing import Dict, Any

def validate_code(code: str) -> Dict[str, Any]:
    """AST静态检查（安全验证）"""
    try:
        tree = ast.parse(code)
        # 禁止import os、sys、subprocess等
        for node in ast.walk(tree):
            if isinstance(node, ast.Import):
                for alias in node.names:
                    if alias.name in ['os', 'sys', 'subprocess', 'socket']:
                        return {'valid': False, 'error': f'禁止导入{alias.name}'}
        return {'valid': True}
    except Exception as e:
        return {'valid': False, 'error': str(e)}

def execute_pandas_code(data: list, code: str) -> Dict[str, Any]:
    """执行Pandas代码（⭐核心功能）"""
    try:
        # 1. 安全检查
        validation = validate_code(code)
        if not validation['valid']:
            return {'success': False, 'error': validation['error']}
        
        # 2. 加载数据
        df = pd.DataFrame(data)
        
        # 3. 执行代码（注入df和pd）
        exec(code, {'df': df, 'pd': pd})
        
        # 4. 返回结果（前100行）
        return {
            'success': True,
            'data': df.head(100).to_dict('records'),
            'totalRows': len(df),
            'totalCols': len(df.columns),
            'columns': df.columns.tolist()
        }
    except Exception as e:
        return {'success': False, 'error': str(e)}
```

```python
# extraction_service/main.py（扩展）
from services.dc_executor import execute_pandas_code, validate_code

@app.post("/api/dc/execute")
async def execute_code(
    data: List[Dict],
    code: str
):
    """工具C：执行Pandas代码"""
    result = execute_pandas_code(data, code)
    return JSONResponse(result)

@app.post("/api/dc/validate")
async def validate_code_endpoint(code: str):
    """工具C：AST代码检查"""
    result = validate_code(code)
    return JSONResponse(result)
```

**✅ Node.js调用（复用ExtractionClient模式）：**
```typescript
// backend/src/modules/dc/tool-c/services/PythonExecutorService.ts
import axios from 'axios';

const EXTRACTION_SERVICE_URL = process.env.EXTRACTION_SERVICE_URL || 'http://localhost:8000';

export class PythonExecutorService {
  async executeCode(data: any[], code: string) {
    const response = await axios.post(`${EXTRACTION_SERVICE_URL}/api/dc/execute`, {
      data,
      code
    });
    return response.data;
  }
}
```

### 2.3 数据流设计

**会话生命周期：**
```python
# 1. 用户上传文件
POST /api/tool-c/session/init
{
  file: File,
  userId: string
}

# Node.js: 转发到Python
# Python: 
#   - 读取Excel → DataFrame
#   - 存入内存：sessions[sessionId] = df
#   - 返回：sessionId + 数据概览

# 2. 用户发送AI指令
POST /api/tool-c/ai/execute
{
  sessionId: string,
  prompt: string
}

# Node.js:
#   - 构建System Prompt（包含数据上下文）
#   - 调用LLM生成代码
#   - 转发代码到Python

# Python:
#   - AST检查
#   - exec(code)修改df
#   - 返回前100行JSON

# 3. 用户导出
GET /api/tool-c/session/export/{sessionId}

# Python:
#   - df.to_excel(buffer)
#   - 返回二进制流
```

---

## 三、功能优先级矩阵

### 3.1 P0级：必须开发（核心闭环）⭐⭐⭐⭐⭐

| ID | 功能 | 描述 | 验证目标 | 工时 | 负责人 |
|----|------|------|---------|------|--------|
| **P0-001** | 文件上传 | 前端Upload组件 + 10MB限制 | 能否解析Excel | 0.5天 | 前端 |
| **P0-002** | Session初始化 | 后端接收文件，Python加载DataFrame | 中文列名、GBK编码 | 1天 | 后端 |
| **P0-003** | 表格展示 | AG Grid展示100行数据 | 列类型识别、空值高亮 | 1天 | 前端 |
| **P0-004** | AI对话UI | 右侧侧边栏，消息列表 | 聊天交互流畅 | 0.5天 | 前端 |
| **P0-005** | System Prompt构建 | 包含数据上下文的Prompt | AI能理解数据结构 | 1天 | 后端 |
| **P0-006** | AI代码生成 | 调用DeepSeek-V3生成Pandas代码 | **成功率>80%** | 2天 | 后端 |
| **P0-007** | AST安全检查 | 拦截危险代码 | `import os`被拦截 | 1天 | Python |
| **P0-008** | 代码执行 | exec()在沙箱中运行代码 | 修改DataFrame成功 | 1天 | Python |
| **P0-009** | 预操作卡片 | 展示代码，用户确认后执行 | 用户能看懂代码意图 | 0.5天 | 前端 |
| **P0-010** | 表格刷新 | 执行后自动拉取新数据 | 前端实时更新 | 0.5天 | 前端 |
| **P0-011** | UI锁定机制 | AI处理时表格变灰+遮罩 | 物理禁止并发操作 | 0.5天 | 前端 |
| **P0-012** | 导出Excel | 下载处理后的文件 | 文件完整性 | 1天 | Python |

**P0小计：11.5天**

### 3.2 P1级：必须验证，可简化实现 ⭐⭐⭐⭐

| ID | 功能 | MVP简化方案 | 完整版 | 工时 |
|----|------|------------|--------|------|
| **P1-001** | 会话管理 | 进程内存Map（单实例） | Redis分布式 | 0.5天 |
| **P1-002** | 心跳保活 | 固定10分钟过期，不续期 | 前端心跳续期 | 0.5天 |
| **P1-003** | 编码检测 | chardet自动检测+友好报错 | 自动转换 | 1天 |
| **P1-004** | AI自我修复 | 失败后重试1次 | 多次重试+学习 | 1天 |
| **P1-005** | 快捷模板 | 3个常用模板（年龄分组等） | 10+模板库 | 0.5天 |

**P1小计：3.5天**

### 3.3 P2级：延后或不做 ⭐⭐

| 功能 | 延后原因 | 何时做 |
|------|---------|--------|
| 手动编辑单元格 | MVP专注AI | P2阶段 |
| 撤销/回滚 | 节省内存 | P2阶段 |
| Apache Arrow | JSON够用 | 性能不达标时 |
| Redis分布式 | 单实例够用 | 横向扩展时 |
| 样式保留 | 复杂度高 | P3阶段 |
| 操作审计 | 非核心 | P3阶段 |
| 多Sheet支持 | 简化逻辑 | P3阶段 |

---

## 四、3周详细开发计划

### Week 1：基础架构搭建（5天）

#### Day 1：环境搭建 + 代码结构（⚠️ 参考tool-b结构 + Python环境）

**任务清单：**
- [ ] 创建项目目录结构（**参考tool-b**）
  ```
  backend/src/modules/dc/tool-c/           ← 主目录
  ├── services/                             ← 业务逻辑层
  │   ├── SessionService.ts                 ← Session管理（存数据库）
  │   ├── AICodeService.ts                  ← AI代码生成
  │   ├── PythonExecutorService.ts          ← ⭐ Python代码执行（核心）
  │   └── DataProcessService.ts             ← 数据处理逻辑
  ├── controllers/                          ← 控制器层
  │   └── ToolCController.ts                ← HTTP请求处理
  ├── routes/                               ← 路由层
  │   └── index.ts                          ← 路由定义
  └── utils/                                ← 工具函数
      ├── codeValidator.ts                  ← AST代码检查
      └── pythonScripts/                    ← ⭐ Python执行脚本
          └── executor.py                   ← Pandas代码执行器
  
  frontend-v2/src/modules/dc/pages/tool-c/  ← 前端（已存在）
  ```

- [ ] **⭐ 扩展现有Python服务（核心功能）**
  ```bash
  # 系统已有Python微服务（extraction_service），只需扩展功能
  cd extraction_service
  
  # 1. 创建DC执行器模块
  cat > services/dc_executor.py << 'EOF'
  import pandas as pd
  import ast
  from typing import Dict, Any, List
  
  def validate_code(code: str) -> Dict[str, Any]:
      """AST静态检查（安全验证）"""
      try:
          tree = ast.parse(code)
          # 禁止危险导入
          forbidden_modules = ['os', 'sys', 'subprocess', 'socket', 'shutil', 'requests']
          for node in ast.walk(tree):
              if isinstance(node, ast.Import):
                  for alias in node.names:
                      if alias.name in forbidden_modules:
                          return {'valid': False, 'error': f'禁止导入{alias.name}模块'}
              elif isinstance(node, ast.ImportFrom):
                  if node.module in forbidden_modules:
                      return {'valid': False, 'error': f'禁止导入{node.module}模块'}
          return {'valid': True}
      except Exception as e:
          return {'valid': False, 'error': f'代码语法错误: {str(e)}'}
  
  def execute_pandas_code(data: List[Dict], code: str) -> Dict[str, Any]:
      """执行Pandas代码（⭐核心功能）"""
      try:
          # 1. 安全检查
          validation = validate_code(code)
          if not validation['valid']:
              return {'success': False, 'error': validation['error']}
          
          # 2. 加载数据到DataFrame
          df = pd.DataFrame(data)
          
          # 3. 执行代码（注入df和pd，隔离环境）
          local_env = {'df': df, 'pd': pd}
          exec(code, {'__builtins__': {}}, local_env)
          
          # 4. 获取执行后的df
          df_result = local_env.get('df', df)
          
          # 5. 返回结果（前100行，避免数据量过大）
          return {
              'success': True,
              'data': df_result.head(100).to_dict('records'),
              'totalRows': len(df_result),
              'totalCols': len(df_result.columns),
              'columns': df_result.columns.tolist()
          }
      except Exception as e:
          return {
              'success': False,
              'error': f'代码执行失败: {str(e)}'
          }
  EOF
  
  # 2. 扩展main.py，添加DC端点
  # 在main.py末尾添加：
  cat >> main.py << 'EOF'
  
  # ==================== DC工具C端点 ====================
  from services.dc_executor import execute_pandas_code, validate_code
  from pydantic import BaseModel
  
  class ExecuteRequest(BaseModel):
      data: List[Dict]
      code: str
  
  class ValidateRequest(BaseModel):
      code: str
  
  @app.post("/api/dc/execute")
  async def dc_execute_code(request: ExecuteRequest):
      """工具C：执行Pandas代码"""
      logger.info(f"DC Execute: code length={len(request.code)}, data rows={len(request.data)}")
      result = execute_pandas_code(request.data, request.code)
      return JSONResponse(result)
  
  @app.post("/api/dc/validate")
  async def dc_validate_code(request: ValidateRequest):
      """工具C：AST代码检查"""
      logger.info(f"DC Validate: code length={len(request.code)}")
      result = validate_code(request.code)
      return JSONResponse(result)
  EOF
  ```

- [ ] **Node.js调用Python服务（PythonExecutorService）**
  ```typescript
  // backend/src/modules/dc/tool-c/services/PythonExecutorService.ts
  import axios from 'axios';
  import { logger } from '@/common/logging';
  
  const EXTRACTION_SERVICE_URL = process.env.EXTRACTION_SERVICE_URL || 'http://localhost:8000';
  
  export interface ExecuteResult {
    success: boolean;
    data?: any[];
    totalRows?: number;
    totalCols?: number;
    columns?: string[];
    error?: string;
  }
  
  export class PythonExecutorService {
    private baseUrl: string;
    
    constructor() {
      this.baseUrl = EXTRACTION_SERVICE_URL;
    }
    
    /**
     * 执行Pandas代码（⭐ 核心功能）
     * 复用现有Python微服务，添加新端点
     */
    async executeCode(data: any[], code: string): Promise<ExecuteResult> {
      try {
        logger.info('Calling Python executor', { 
          dataRows: data.length, 
          codeLength: code.length 
        });
        
        const response = await axios.post<ExecuteResult>(
          `${this.baseUrl}/api/dc/execute`,
          { data, code },
          { timeout: 30000 } // 30秒超时
        );
        
        logger.info('Python execution success', { 
          totalRows: response.data.totalRows 
        });
        
        return response.data;
      } catch (error) {
        logger.error('Python execution failed', { error });
        
        if (axios.isAxiosError(error) && error.response) {
          throw new Error(error.response.data.error || 'Python execution failed');
        }
        
        throw new Error('无法连接到Python执行服务');
      }
    }
    
    /**
     * AST代码检查（执行前验证）
     */
    async validateCode(code: string): Promise<{ valid: boolean; error?: string }> {
      try {
        const response = await axios.post(
          `${this.baseUrl}/api/dc/validate`,
          { code },
          { timeout: 5000 }
        );
        
        return response.data;
      } catch (error) {
        logger.error('Code validation failed', { error });
        throw new Error('代码验证失败');
      }
    }
  }
  
  export const pythonExecutorService = new PythonExecutorService();
  ```

- [ ] **强制检查**：确保复用平台服务
  ```typescript
  // backend/src/modules/dc/tool-c/services/SessionService.ts
  
  // ✅ 必须导入这些平台服务
  import { storage } from '@/common/storage';
  import { logger } from '@/common/logging';
  import { cache } from '@/common/cache';
  import { prisma } from '@/config/database';
  
  // ❌ 禁止自己实现
  // const sessions = new Map()  ← 违反规范！
  ```

- [ ] 数据库Schema设计（dc_schema）
  ```prisma
  // prisma/schema.prisma（添加到dc_schema）
  model DcToolCSession {
    id            String   @id @default(uuid())
    userId        String
    sessionId     String   @unique
    fileName      String
    dataSnapshot  Json     // 存储100行预览数据
    totalRows     Int
    totalCols     Int
    columns       Json     // 列信息
    expiresAt     DateTime // 10分钟过期
    createdAt     DateTime @default(now())
    
    @@schema("dc_schema")
    @@map("dc_tool_c_sessions")
  }
  ```

**验收标准：**
- ✅ 文件夹结构与tool-b一致
- ✅ 导入了所有必须的平台服务
- ✅ 没有内存Map、没有本地文件存储

**负责人：** 后端开发

---

#### Day 2：Session管理 + 数据加载（⚠️ 存数据库，不用内存）

**任务清单：**
- [ ] 实现SessionService（**存数据库，符合云原生规范**）
  ```typescript
  // backend/src/modules/dc/tool-c/services/SessionService.ts
  import { storage } from '@/common/storage';
  import { logger } from '@/common/logging';
  import { prisma } from '@/config/database';
  import * as xlsx from 'xlsx';
  import chardet from 'chardet';
  
  export class SessionService {
    /**
     * 创建Session（✅ 存数据库，不用内存Map）
     */
    async createSession(userId: string, fileBuffer: Buffer, fileName: string): Promise<string> {
      // 1. 检测编码
      const detected = chardet.detect(fileBuffer);
      if (detected.encoding.toLowerCase() !== 'utf-8') {
        throw new Error(`文件编码为${detected.encoding}，请转换为UTF-8`);
      }
      
      // 2. 内存解析Excel（✅ 云原生：不落盘）
      const workbook = xlsx.read(fileBuffer, { type: 'buffer' });
      const sheet = workbook.Sheets[workbook.SheetNames[0]];
      const data = xlsx.utils.sheet_to_json(sheet);
      
      // 3. 提取列信息
      const columns = Object.keys(data[0] || {}).map(col => ({
        name: col,
        type: typeof data[0][col]
      }));
      
      // 4. Session存数据库（✅ 符合云原生规范）
      const sessionId = `session_${Date.now()}_${Math.random().toString(36)}`;
      await prisma.dcToolCSession.create({
        data: {
          sessionId,
          userId,
          fileName,
          dataSnapshot: data.slice(0, 100),  // 只存前100行预览
          totalRows: data.length,
          totalCols: columns.length,
          columns,
          expiresAt: new Date(Date.now() + 10 * 60 * 1000)  // 10分钟过期
        }
      });
      
      // 5. 完整数据上传到OSS（✅ 云原生：持久化存储）
      const dataKey = `dc/tool-c/${sessionId}/full-data.json`;
      await storage.uploadBuffer(dataKey, Buffer.from(JSON.stringify(data)));
      
      logger.info('Session created', { sessionId, totalRows: data.length });
      
      return sessionId;
    }
    
    /**
     * 获取Session（从数据库读取）
     */
    async getSession(sessionId: string) {
      const session = await prisma.dcToolCSession.findUnique({
        where: { sessionId }
      });
      
      if (!session || new Date() > session.expiresAt) {
        throw new Error('Session已过期');
      }
      
      return session;
    }
  }
  ```

**测试用例：**
- [ ] 上传UTF-8编码的Excel，正常解析
- [ ] 上传GBK编码的Excel，被拦截并提示
- [ ] 上传中文列名的Excel，无乱码
- [ ] Session存入数据库，可查询
- [ ] 10分钟后Session自动过期

**验收标准：**
- ✅ Session存储在数据库（不是内存Map）
- ✅ 完整数据存储在OSS
- ✅ 符合云原生开发规范

**负责人：** Node.js后端

---

#### Day 3：Node.js BFF + 文件上传

**任务清单：**
- [ ] 创建Fastify路由
  ```typescript
  // backend/src/modules/dc/tool-c/routes/index.ts
  import { FastifyInstance } from 'fastify';
  
  export async function registerToolCRoutes(fastify: FastifyInstance) {
    // 文件上传
    fastify.post('/api/v1/dc/tool-c/session/init', async (req, reply) => {
      const file = await req.file();
      
      // 1. 文件大小检查
      if (file.file.bytesRead > 10 * 1024 * 1024) {
        return reply.code(413).send({
          success: false,
          error: '文件过大，请压缩后重试（限10MB）'
        });
      }
      
      // 2. 转发到Python服务
      const formData = new FormData();
      formData.append('file', file.file, file.filename);
      
      const response = await axios.post('http://localhost:8001/api/python/init', formData);
      
      return {
        success: true,
        sessionId: response.data.sessionId,
        data: response.data
      };
    });
  }
  ```
- [ ] 集成到主应用
  ```typescript
  // backend/src/modules/dc/index.ts
  import { registerToolCRoutes } from './tool-c/routes';
  
  export async function registerDCRoutes(fastify: FastifyInstance) {
    await registerToolBRoutes(fastify);
    await registerToolCRoutes(fastify);  // 新增
  }
  ```

**测试用例：**
- [ ] 上传9MB文件，成功
- [ ] 上传11MB文件，被拦截
- [ ] 并发上传2个文件，sessionId不冲突

**验收标准：**
- ✅ Node.js能正确转发文件到Python
- ✅ 文件大小限制生效

**负责人：** Node.js后端

---

#### Day 4：前端框架搭建

**任务清单：**
- [ ] 创建Tool C页面
  ```typescript
  // frontend-v2/src/modules/dc/pages/tool-c/index.tsx
  import { AgGridReact } from 'ag-grid-react';
  import { Upload, Spin } from 'antd';
  
  export default function ToolCEditor() {
    const [sessionId, setSessionId] = useState<string>();
    const [data, setData] = useState<any[]>([]);
    const [columns, setColumns] = useState<any[]>([]);
    const [isLoading, setIsLoading] = useState(false);
    
    const handleUpload = async (file: File) => {
      setIsLoading(true);
      const formData = new FormData();
      formData.append('file', file);
      
      const response = await api.post('/api/v1/dc/tool-c/session/init', formData);
      
      setSessionId(response.data.sessionId);
      setData(response.data.data.preview);
      setColumns(response.data.data.columns);
      setIsLoading(false);
    };
    
    return (
      <div className="h-screen flex">
        {/* 左侧：表格区域 */}
        <div className="flex-1">
          {!sessionId ? (
            <Upload beforeUpload={handleUpload}>
              <Button>上传Excel文件（限10MB）</Button>
            </Upload>
          ) : (
            <AgGridReact
              rowData={data}
              columnDefs={columns.map(col => ({
                field: col.name,
                headerName: col.name
              }))}
            />
          )}
        </div>
        
        {/* 右侧：AI侧边栏（占位） */}
        <div className="w-96 border-l bg-white">
          <h3>AI助手</h3>
        </div>
      </div>
    );
  }
  ```
- [ ] 集成AG Grid
  ```bash
  cd frontend-v2
  npm install ag-grid-react ag-grid-community
  ```
- [ ] 路由配置
  ```typescript
  // frontend-v2/src/modules/dc/routes.tsx
  {
    path: 'tool-c',
    element: <ToolCEditor />
  }
  ```

**测试用例：**
- [ ] 上传文件，表格正确显示
- [ ] 中文列名显示正常
- [ ] 空值单元格有视觉提示

**验收标准：**
- ✅ 用户能看到左右分栏界面
- ✅ 表格能展示100行数据

**负责人：** 前端开发

---

#### Day 5：System Prompt构建

**任务清单：**
- [ ] 创建Prompt模板
  ```typescript
  // backend/src/modules/dc/tool-c/prompts/system-prompt.ts
  export function buildSystemPrompt(dataContext: DataContext): string {
    return `# AI医疗数据清洗助手 - 系统角色

## 当前数据结构
- 总行数：${dataContext.totalRows} 行
- 总列数：${dataContext.totalCols} 列
- 列名：${dataContext.columns.map(c => c.name).join(', ')}

### 前5行数据示例
${JSON.stringify(dataContext.headData, null, 2)}

## 严格规则
1. 只能使用pandas操作（已预导入为pd）
2. 变量名必须是df（不要用其他名字）
3. 就地修改：df['new'] = ... 或 df.drop(...)
4. 不要print()、display()等输出
5. 禁止import os、sys、requests等

## Few-shot示例（分层难度：基础→中等→高级）

### 🟢 基础场景（单步骤操作）
#### 场景1：年龄分组
用户："把年龄大于60的标记为老年组"
代码：
df['age_group'] = df['age'].apply(lambda x: '老年组' if pd.notna(x) and x > 60 else '非老年组')

#### 场景2：删除缺失
用户："删除没有患者ID的行"
代码：
df.dropna(subset=['patient_id'], inplace=True)

#### 场景3：性别编码
用户："把性别转为数字"
代码：
df['gender_code'] = df['gender'].map({'男': 1, '女': 0})

### 🟡 中等场景（多步骤或跨列逻辑）
#### 场景4：计算NLR并分组
用户："计算中性粒细胞淋巴细胞比值NLR，并按2.5分为高低两组"
代码：
df['NLR'] = df.apply(lambda row: row['neutrophil'] / row['lymphocyte'] if pd.notna(row['neutrophil']) and pd.notna(row['lymphocyte']) and row['lymphocyte'] > 0 else None, axis=1)
df['NLR_group'] = df['NLR'].apply(lambda x: 'High' if pd.notna(x) and x > 2.5 else 'Low')

#### 场景5：字符串拆分（血压）
用户："把血压列的'120/80'格式拆分成收缩压和舒张压，并判断是否高血压"
代码：
df[['systolic_bp', 'diastolic_bp']] = df['blood_pressure'].str.split('/', expand=True)
df['systolic_bp'] = pd.to_numeric(df['systolic_bp'], errors='coerce')
df['diastolic_bp'] = pd.to_numeric(df['diastolic_bp'], errors='coerce')
df['is_hypertension'] = ((df['systolic_bp'] > 140) | (df['diastolic_bp'] > 90)).astype(int)

#### 场景6：时间差计算（逻辑验证）
用户："计算住院天数，如果出院日期早于入院日期则标记为异常"
代码：
df['admission_date'] = pd.to_datetime(df['admission_date'], errors='coerce')
df['discharge_date'] = pd.to_datetime(df['discharge_date'], errors='coerce')
df['hospital_days'] = (df['discharge_date'] - df['admission_date']).dt.days
df['date_error'] = df['hospital_days'] < 0
df.loc[df['date_error'], 'hospital_days'] = None

### 🔴 高级场景（分组聚合、时间序列、医学规则）
#### 场景7：生存时间计算（复杂条件逻辑）
用户："生成生存状态和生存时间，如果死亡日期存在则状态为1，时间为死亡日期减诊断日期，否则状态为0，时间为随访截止日期减诊断日期"
代码：
df['diagnosis_date'] = pd.to_datetime(df['diagnosis_date'], errors='coerce')
df['death_date'] = pd.to_datetime(df['death_date'], errors='coerce')
df['followup_end_date'] = pd.to_datetime(df['followup_end_date'], errors='coerce')
df['vital_status'] = df['death_date'].notna().astype(int)
df['survival_days'] = df.apply(lambda row: (row['death_date'] - row['diagnosis_date']).days if pd.notna(row['death_date']) else (row['followup_end_date'] - row['diagnosis_date']).days, axis=1)
df['survival_months'] = (df['survival_days'] / 30.44).round(1)

#### 场景8：分组聚合（首末记录）
用户："对每个患者找出第一次化疗日期和最后一次化疗日期，计算持续时间"
代码：
df['chemo_date'] = pd.to_datetime(df['chemo_date'], errors='coerce')
patient_chemo = df.groupby('patient_id')['chemo_date'].agg(['min', 'max']).reset_index()
patient_chemo.columns = ['patient_id', 'first_chemo', 'last_chemo']
patient_chemo['chemo_duration_days'] = (patient_chemo['last_chemo'] - patient_chemo['first_chemo']).dt.days
df = df.merge(patient_chemo[['patient_id', 'first_chemo', 'last_chemo', 'chemo_duration_days']], on='patient_id', how='left')

#### 场景9：时间序列变化率
用户："按患者ID分组，计算每次随访相比上次的肿瘤大小变化率"
代码：
df = df.sort_values(['patient_id', 'followup_date'])
df['prev_tumor_size'] = df.groupby('patient_id')['tumor_size'].shift(1)
df['tumor_change_rate'] = ((df['tumor_size'] - df['prev_tumor_size']) / df['prev_tumor_size'] * 100).round(2)
df['tumor_change_rate'] = df['tumor_change_rate'].fillna(0)

#### 场景10：医学规则引擎（肝功能分级）
用户："根据ALT、AST、ALP、TBIL判断肝功能分级"
代码：
def classify_liver_function(row):
    abnormal_count = 0
    if pd.notna(row.get('ALT')) and row['ALT'] > 40: abnormal_count += 1
    if pd.notna(row.get('AST')) and row['AST'] > 40: abnormal_count += 1
    if pd.notna(row.get('ALP')) and row['ALP'] > 125: abnormal_count += 1
    if pd.notna(row.get('TBIL')) and row['TBIL'] > 20: abnormal_count += 1
    if abnormal_count == 0: return '正常'
    elif abnormal_count == 1: return '轻度异常'
    elif abnormal_count == 2: return '中度异常'
    else: return '重度异常'
df['liver_function_grade'] = df.apply(classify_liver_function, axis=1)

现在，请准备好接收用户的指令。记住：代码要安全、可靠、易懂，能处理从基础到高级的复杂医疗场景。
`;
  }
  ```
- [ ] 集成LLMFactory（✅ 复用平台通用能力层）
  ```typescript
  // backend/src/modules/dc/tool-c/services/AICodeService.ts
  import { LLMFactory } from '@/common/llm';  // ✅ 复用平台LLM能力
  import { logger } from '@/common/logging';  // ✅ 复用日志
  
  export class AICodeService {
    /**
     * 生成Pandas代码（✅ 复用LLMFactory）
     */
    async generateCode(prompt: string, dataContext: DataContext): Promise<string> {
      logger.info('Generating Pandas code', { prompt, dataContext });
      
      // ✅ 复用平台LLM服务
      const llm = LLMFactory.getLLM('deepseek-v3');
      
      const systemPrompt = buildSystemPrompt(dataContext);
      
      const response = await llm.chat([
        { role: 'system', content: systemPrompt },
        { role: 'user', content: prompt }
      ]);
      
      // 提取纯代码（去除Markdown格式）
      const code = this.extractCode(response.content);
      
      logger.info('Code generated successfully', { codeLength: code.length });
      
      return code;
    }
    
    /**
     * AI自我修复（失败后重试1次）
     */
    async fixCode(originalCode: string, errorMsg: string, dataContext: DataContext): Promise<string> {
      logger.warn('Code execution failed, attempting self-repair', { errorMsg });
      
      const llm = LLMFactory.getLLM('deepseek-v3');
      
      const fixPrompt = `以下代码执行失败，请修复：

错误信息：
${errorMsg}

原始代码：
${originalCode}

数据结构：
${JSON.stringify(dataContext)}

请生成修复后的代码（不要有Markdown格式）：`;
      
      const response = await llm.chat([{ role: 'user', content: fixPrompt }]);
      
      return this.extractCode(response.content);
    }
    
    private extractCode(text: string): string {
      // 去除```python```或```标记
      const match = text.match(/```(?:python)?\n([\s\S]*?)\n```/);
      return match ? match[1] : text;
    }
  }
  ```

**测试用例：**
- [ ] 输入"年龄分组"，生成正确代码
- [ ] 输入"删除空行"，生成正确代码
- [ ] 检查代码中是否包含危险语句

**验收标准：**
- ✅ AI能生成可执行的Pandas代码
- ✅ 代码符合规范（无print、无import）

**负责人：** Node.js后端

---

### Week 2：核心功能开发（5天）

#### Day 6-7：AI代码生成 + AST检查

**Day 6任务：**
- [ ] 实现AST静态检查
  ```python
  # python-service/code_validator.py
  import ast
  
  DANGEROUS_IMPORTS = {'os', 'sys', 'subprocess', 'requests', 'urllib'}
  DANGEROUS_BUILTINS = {'eval', 'exec', 'compile', 'open', '__import__'}
  
  def validate_code_safety(code: str) -> Tuple[bool, str]:
      try:
          tree = ast.parse(code)
          
          for node in ast.walk(tree):
              # 检查import
              if isinstance(node, ast.Import):
                  for alias in node.names:
                      if alias.name in DANGEROUS_IMPORTS:
                          return False, f"禁止导入：{alias.name}"
              
              # 检查函数调用
              if isinstance(node, ast.Call):
                  if isinstance(node.func, ast.Name):
                      if node.func.id in DANGEROUS_BUILTINS:
                          return False, f"禁止使用：{node.func.id}"
          
          return True, "验证通过"
      except SyntaxError as e:
          return False, f"语法错误：{str(e)}"
  ```

**Day 7任务：**
- [ ] 实现AI代码生成API
  ```typescript
  // Node.js
  fastify.post('/api/v1/dc/tool-c/ai/generate', async (req, reply) => {
    const { sessionId, prompt } = req.body;
    
    // 1. 获取数据上下文
    const context = await pythonService.getDataContext(sessionId);
    
    // 2. 调用AI生成代码
    const code = await aiService.generateCode(prompt, context);
    
    return {
      success: true,
      code,
      summary: `将执行以下操作：${extractSummary(code)}`
    };
  });
  ```

**测试场景（15个真实医疗数据清洗场景）：**

**🟢 基础场景（5个）- 单步骤操作：**
1. [ ] "把年龄大于60的标记为老年组" - 简单条件判断
2. [ ] "删除所有患者ID为空的行" - 数据完整性清洗
3. [ ] "把性别转为数字，男1女0" - 分类变量编码
4. [ ] "计算BMI = 体重 / (身高/100)^2" - 简单公式计算
5. [ ] "删除缺失率超过50%的列" - 列级数据质量控制

**🟡 中等场景（5个）- 多步骤或跨列逻辑：**
6. [ ] "把诊断日期和出院日期计算天数差，如果出院日期早于诊断日期则标记为异常" - 逻辑验证
7. [ ] "根据白细胞、中性粒细胞、淋巴细胞三个指标，计算NLR（中性粒细胞/淋巴细胞），并按2.5分为高低两组" - 多步骤计算
8. [ ] "从病理报告列中提取TNM分期，生成新列，如果没有提取到则标记为'未分期'" - 文本提取（可用正则）
9. [ ] "把血压列中的'120/80'格式拆分成收缩压和舒张压两列，并判断是否高血压（收缩压>140 or 舒张压>90）" - 字符串处理+逻辑判断
10. [ ] "删除重复的患者ID，保留最新的一条记录（根据就诊日期）" - 去重+排序

**🔴 高级场景（5个）- 复杂分组、时间序列、医学规则：**
11. [ ] "对于每个患者，找出第一次化疗日期和最后一次化疗日期，计算化疗持续时间" - 分组聚合
12. [ ] "生成生存状态变量：如果死亡日期存在则为1，否则为0；生成生存时间：如果死亡则为（死亡日期-诊断日期），否则为（随访截止日期-诊断日期）" - 复杂条件逻辑
13. [ ] "根据多个实验室指标（ALT、AST、ALP、TBIL）判断肝功能分级（正常、轻度异常、中度异常、重度异常）" - 医学规则引擎
14. [ ] "按患者ID分组，对每个患者的多次随访记录，计算相邻两次之间的指标变化率（如肿瘤大小变化率）" - 时间序列分析
15. [ ] "根据入院时间，计算患者的季节变量（春夏秋冬），然后统计不同季节的发病人数" - 时间特征提取+统计分析

**验收标准（分层要求）：**
- ✅ **基础场景成功率 > 90%**（5/5或4/5成功）
- ✅ **中等场景成功率 > 80%**（4/5成功）
- ✅ **高级场景成功率 > 60%**（3/5成功）
- ✅ **总体成功率 > 80%**（12/15场景成功）
- ✅ AST能拦截`import os`等危险代码
- ❌ 如果总体成功率 < 60%（9/15失败），**MVP失败，需要Pivot到模板库模式**

**负责人：** Node.js后端 + Python开发

---

#### Day 8：代码执行 + 表格刷新

**任务清单：**
- [ ] 实现代码执行API
  ```python
  # Python
  @app.post("/api/python/execute")
  async def execute_code(request: ExecuteRequest):
      # 1. 获取Session
      df = session_manager.get(request.sessionId)
      
      # 2. AST检查
      is_safe, error_msg = validate_code_safety(request.code)
      if not is_safe:
          return {"success": False, "error": error_msg}
      
      # 3. 执行代码
      try:
          exec(request.code, {'df': df, 'pd': pd, 'np': np})
          
          # 4. 返回预览数据
          preview = df.head(100).to_dict('records')
          
          return {
              "success": True,
              "preview": preview,
              "stats": {
                  "totalRows": len(df),
                  "totalCols": len(df.columns)
              }
          }
      except Exception as e:
          return {
              "success": False,
              "error": str(e),
              "traceback": traceback.format_exc()
          }
  ```
- [ ] 前端执行流程
  ```typescript
  async function executeAICode(code: string) {
    // 1. 展示预操作卡片
    const confirmed = await showActionCard(code);
    if (!confirmed) return;
    
    // 2. 锁定表格
    setIsLocked(true);
    
    try {
      // 3. 执行代码
      const response = await api.post('/api/v1/dc/tool-c/ai/execute', {
        sessionId,
        code
      });
      
      if (response.data.success) {
        // 4. 刷新表格
        setData(response.data.preview);
        message.success('执行成功！');
      } else {
        message.error(`执行失败：${response.data.error}`);
      }
    } finally {
      // 5. 解锁表格
      setIsLocked(false);
    }
  }
  ```

**测试用例：**
- [ ] 执行成功，表格正确刷新
- [ ] 执行失败，显示错误信息
- [ ] 执行期间，表格处于锁定状态

**验收标准：**
- ✅ 代码能正确修改DataFrame
- ✅ 前端能实时看到变化

**负责人：** Python开发 + 前端

---

#### Day 9：UI锁定 + 预操作卡片

**任务清单：**
- [ ] 实现AI对话UI
  ```typescript
  function AIChatPanel({ sessionId }: Props) {
    const [messages, setMessages] = useState<Message[]>([]);
    const [input, setInput] = useState('');
    const [isProcessing, setIsProcessing] = useState(false);
    
    const handleSend = async () => {
      if (!input.trim()) return;
      
      // 1. 添加用户消息
      setMessages(prev => [...prev, {
        role: 'user',
        content: input
      }]);
      
      setIsProcessing(true);
      
      // 2. 调用AI生成代码
      const response = await api.post('/api/v1/dc/tool-c/ai/generate', {
        sessionId,
        prompt: input
      });
      
      // 3. 添加AI消息（包含代码）
      setMessages(prev => [...prev, {
        role: 'assistant',
        content: response.data.summary,
        code: response.data.code
      }]);
      
      setIsProcessing(false);
      setInput('');
    };
    
    return (
      <div className="flex flex-col h-full">
        {/* 消息列表 */}
        <div className="flex-1 overflow-y-auto p-4">
          {messages.map((msg, idx) => (
            <MessageBubble key={idx} message={msg} />
          ))}
        </div>
        
        {/* 输入框 */}
        <div className="p-4 border-t">
          <Input.TextArea
            value={input}
            onChange={e => setInput(e.target.value)}
            placeholder="输入指令，例如：把年龄大于60的标记为老年组"
            disabled={isProcessing}
          />
          <Button onClick={handleSend} disabled={isProcessing}>
            发送
          </Button>
        </div>
      </div>
    );
  }
  ```
- [ ] 实现预操作卡片
  ```typescript
  function ActionCard({ code, onConfirm, onCancel }: Props) {
    return (
      <Card className="mt-2 bg-slate-900 text-white">
        <div className="mb-2 text-xs text-slate-400">
          AI生成的代码 - 请确认后执行
        </div>
        <pre className="text-sm font-mono text-blue-300">
          {code}
        </pre>
        <div className="mt-3 flex gap-2">
          <Button type="primary" onClick={onConfirm}>
            运行代码
          </Button>
          <Button onClick={onCancel}>
            取消
          </Button>
        </div>
      </Card>
    );
  }
  ```
- [ ] 实现UI锁定
  ```typescript
  <AgGridReact
    rowData={data}
    suppressClickEdit={isLocked}
    readOnlyEdit={isLocked}
  />
  
  {isLocked && (
    <div className="absolute inset-0 bg-black/20 flex items-center justify-center">
      <Spin tip="AI正在处理中，请稍候..." />
    </div>
  )}
  ```

**验收标准：**
- ✅ 用户能发送消息
- ✅ AI返回代码时展示预操作卡片
- ✅ 执行期间表格锁定

**负责人：** 前端

---

#### Day 10：导出 + 端到端测试

**任务清单：**
- [ ] 实现导出API
  ```python
  @app.get("/api/python/export/{session_id}")
  async def export_excel(session_id: str):
      df = session_manager.get(session_id)
      
      # 生成Excel
      output = io.BytesIO()
      df.to_excel(output, index=False, engine='openpyxl')
      output.seek(0)
      
      return StreamingResponse(
          output,
          media_type='application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet',
          headers={
              'Content-Disposition': f'attachment; filename=cleaned_data_{session_id}.xlsx'
          }
      )
  ```
- [ ] 前端导出按钮
  ```typescript
  const handleExport = async () => {
    const response = await api.get(`/api/v1/dc/tool-c/session/export/${sessionId}`, {
      responseType: 'blob'
    });
    
    const url = window.URL.createObjectURL(response.data);
    const a = document.createElement('a');
    a.href = url;
    a.download = 'cleaned_data.xlsx';
    a.click();
  };
  ```
- [ ] **端到端测试（完整流程）**
  ```
  1. 上传 test_data.xlsx (5000行 × 20列)
  2. AI指令："把年龄大于60的标记为老年组"
  3. 确认 → 执行 → 表格刷新（验证新增列）
  4. AI指令："删除患者ID为空的行"
  5. 确认 → 执行 → 表格刷新（验证行数减少）
  6. 点击"导出" → 下载文件
  7. 打开下载的文件，验证数据正确
  ```

**验收标准：**
- ✅ 整个流程 < 2分钟
- ✅ 导出的Excel数据正确
- ✅ AI代码执行成功

**负责人：** 全员

---

### Week 3：优化与测试（5天）

#### Day 11-12：错误处理 + AI自我修复

**任务清单：**
- [ ] 实现AI自我修复
  ```typescript
  async function executeWithRetry(code: string): Promise<ExecuteResult> {
    // 第一次执行
    let result = await pythonService.execute(sessionId, code);
    
    if (!result.success) {
      // 失败，让AI修复
      const fixedCode = await aiService.fixCode(code, result.error);
      
      // 重试1次
      result = await pythonService.execute(sessionId, fixedCode);
      
      if (!result.success) {
        // 彻底失败
        return {
          success: false,
          error: '代码执行失败，请尝试更详细地描述您的需求',
          originalError: result.error
        };
      }
    }
    
    return result;
  }
  ```
- [ ] 优化错误提示
  ```typescript
  function showErrorDetail(error: string) {
    const errorMap = {
      "KeyError: 'age'": "列名'age'不存在，请检查列名是否正确",
      "ValueError": "数据类型不匹配，请检查数据格式",
      "MemoryError": "数据量过大，请减少数据行数"
    };
    
    const friendlyMsg = errorMap[error] || error;
    
    Modal.error({
      title: '执行失败',
      content: friendlyMsg
    });
  }
  ```

**测试场景（边界情况）：**
- [ ] 列名不存在：`df['nonexistent']`
- [ ] 语法错误：`df[df['age'] > 60 and df['age'] < 80]`
- [ ] 数据类型错误：`df['age'] + '字符串'`
- [ ] 内存溢出：处理超大数据

**验收标准：**
- ✅ 常见错误能自我修复
- ✅ 无法修复时有友好提示

**负责人：** Node.js后端

---

#### Day 13：快捷模板 + 编码检测

**任务清单：**
- [ ] 实现快捷模板
  ```typescript
  const QUICK_TEMPLATES = {
    '年龄分组': {
      label: '年龄分组（60岁分界）',
      code: `df['age_group'] = pd.cut(df['age'], bins=[0,60,150], labels=['非老年','老年'])`
    },
    '删除空行': {
      label: '删除空行',
      code: `df.dropna(how='all', inplace=True)`
    },
    '性别编码': {
      label: '性别编码（男1女0）',
      code: `df['gender_code'] = df['gender'].map({'男':1, '女':0})`
    }
  };
  
  function QuickActions() {
    return (
      <div className="p-4 border-t">
        <div className="text-xs text-slate-500 mb-2">快捷操作</div>
        {Object.entries(QUICK_TEMPLATES).map(([key, template]) => (
          <Button
            key={key}
            size="small"
            onClick={() => executeTemplate(template.code)}
          >
            {template.label}
          </Button>
        ))}
      </div>
    );
  }
  ```
- [ ] 实现编码检测
  ```python
  import chardet
  
  def detect_encoding(file_bytes: bytes) -> str:
      result = chardet.detect(file_bytes)
      encoding = result['encoding']
      confidence = result['confidence']
      
      if confidence < 0.8:
          raise ValueError(f"无法确定文件编码（置信度{confidence:.0%}）")
      
      return encoding
  
  @app.post("/api/python/init")
  async def init_session(file: UploadFile):
      content = await file.read()
      
      # 检测编码
      encoding = detect_encoding(content)
      
      if encoding.lower() not in ['utf-8', 'utf-8-sig']:
          return {
              "success": False,
              "error": f"文件编码为{encoding}，请转换为UTF-8后重新上传",
              "suggestion": "在Excel中另存为CSV UTF-8格式"
          }
      
      # 正常加载
      # ...
  ```

**验收标准：**
- ✅ 快捷模板一键执行
- ✅ GBK文件被友好拦截

**负责人：** 前端 + Python开发

---

#### Day 14：性能测试 + 压力测试

**测试场景：**
- [ ] **性能测试**
  ```
  测试数据：5000行 × 20列（约5MB）
  
  场景1：上传文件
  - 目标：< 5秒
  - 实测：____秒
  
  场景2：AI生成代码
  - 目标：< 5秒
  - 实测：____秒
  
  场景3：代码执行+刷新
  - 目标：< 3秒
  - 实测：____秒
  
  场景4：导出Excel
  - 目标：< 3秒
  - 实测：____秒
  
  总计：< 16秒
  ```
- [ ] **压力测试**
  ```
  场景1：并发用户
  - 5个用户同时上传文件
  - 验证：Session隔离，互不影响
  
  场景2：大数据量
  - 上传50000行 × 50列（约10MB）
  - 验证：不崩溃，响应时间可接受
  
  场景3：连续操作
  - 连续执行10次AI指令
  - 验证：内存不泄漏
  ```

**性能优化（如果不达标）：**
- [ ] 前端：AG Grid虚拟滚动配置
- [ ] 后端：DataFrame操作改为惰性计算
- [ ] Python：使用Polars替代Pandas（如果需要）

**验收标准：**
- ✅ 单次操作 < 16秒
- ✅ 5个并发用户正常工作
- ✅ 无内存泄漏

**负责人：** 全员

---

#### Day 15：文档 + 演示准备

**任务清单：**
- [ ] 编写用户文档
  ```markdown
  # 工具C使用指南
  
  ## 快速开始
  1. 点击"上传文件"，选择Excel（限10MB）
  2. 等待3-5秒，表格加载完成
  3. 在右侧AI助手输入指令，例如："把年龄大于60的标记为老年组"
  4. 点击"运行代码"确认
  5. 查看表格自动刷新
  6. 完成所有操作后，点击"导出"下载结果
  
  ## 常见问题
  Q: 文件上传失败，提示文件过大？
  A: 请将Excel文件压缩到10MB以内，或删除不需要的列。
  
  Q: 列名显示乱码？
  A: 请在Excel中另存为"CSV UTF-8"格式后重新上传。
  ```
- [ ] 准备演示数据
  ```
  创建 demo_data.xlsx：
  - 100行患者数据
  - 包含：patient_id, name, age, gender, admission_date, bmi
  - 故意制造一些问题：空值、异常值、需要清洗的数据
  ```
- [ ] 准备演示脚本
  ```
  演示流程（5分钟）：
  1. 上传demo_data.xlsx
  2. AI指令："把年龄大于60的标记为老年组"
  3. AI指令："删除患者ID为空的行"
  4. AI指令："把性别转为数字，男1女0"
  5. 导出结果
  6. 展示导出的Excel文件
  ```

**验收标准：**
- ✅ 文档清晰易懂
- ✅ 演示流畅无卡顿
- ✅ 演示数据能体现核心功能

**负责人：** 全员

---

## 五、风险应对策略

### 5.1 风险清单与应对

| 风险 | 概率 | 影响 | 应对策略 | 降级方案 |
|------|------|------|---------|---------|
| **AI代码质量低（成功率<60%）** | 中 | 致命 | 1. 优化Prompt工程<br>2. 增加Few-shot示例<br>3. 实现自我修复 | **Pivot：改用代码模板库** |
| **Apache Arrow集成困难** | 高 | 高 | 1. MVP不用Arrow<br>2. 直接用JSON | **已降级：MVP用JSON** |
| **Redis内存成本高** | 中 | 中 | 1. MVP用进程内存<br>2. 激进的Session过期 | **已降级：用Map缓存** |
| **Python内存泄漏** | 中 | 高 | 1. 不做历史快照<br>2. 定期重启进程 | **SAE自动重启** |
| **中文Excel乱码** | 高 | 中 | 1. chardet自动检测<br>2. 友好报错提示 | **文档说明转UTF-8** |
| **SAE冷启动慢** | 高 | 中 | 1. 最小实例数=1<br>2. 异步初始化 | **Loading优化** |
| **前端AG Grid性能差** | 低 | 中 | 1. 只展示100行<br>2. 虚拟滚动 | **已优化** |

### 5.2 快速失败触发器

**立即停止开发的条件：**

1. **Day 7结束，AI代码成功率 < 60%**
   - 决策：放弃AI Code Interpreter路线
   - Pivot：改为"代码模板库 + 参数化配置"
   
2. **Day 10结束，端到端时间 > 30秒**
   - 决策：性能无法接受
   - Pivot：改为批处理模式（上传 → 后台处理 → 下载）

3. **Day 14结束，3个用户测试，都无法独立完成任务**
   - 决策：交互设计失败
   - Pivot：重新设计UI，增加新手引导

---

## 六、验收标准

### 6.1 功能验收清单

| 编号 | 验收项 | 验收标准 | 验收方式 |
|------|--------|---------|---------|
| **F-001** | 文件上传 | 能上传10MB以内的Excel | 手动测试 |
| **F-002** | 编码检测 | GBK文件被友好拦截 | 手动测试 |
| **F-003** | 表格展示 | 100行数据正确显示，中文无乱码 | 手动测试 |
| **F-004** | AI对话 | 能发送消息，接收回复 | 手动测试 |
| **F-005** | 代码生成 | **10个场景，8个成功（80%）** | 自动化测试 |
| **F-006** | AST检查 | 拦截`import os`等危险代码 | 单元测试 |
| **F-007** | 代码执行 | 能正确修改DataFrame | 集成测试 |
| **F-008** | 表格刷新 | 执行后自动更新 | 手动测试 |
| **F-009** | UI锁定 | AI处理时表格只读+遮罩 | 手动测试 |
| **F-010** | 导出Excel | 下载的文件数据正确 | 手动测试 |

### 6.2 性能验收标准

| 指标 | 目标值 | 验收方式 |
|------|--------|---------|
| 文件上传到表格显示 | < 5秒 | 性能测试 |
| AI生成代码 | < 5秒 | 性能测试 |
| 代码执行+刷新 | < 3秒 | 性能测试 |
| 导出Excel | < 3秒 | 性能测试 |
| **端到端总时间** | **< 16秒** | 性能测试 |
| 并发用户数 | ≥ 5人 | 压力测试 |
| 内存占用 | < 2GB（5用户） | 压力测试 |

### 6.3 安全验收标准

| 指标 | 验收标准 | 验收方式 |
|------|---------|---------|
| 代码沙箱 | 拦截所有危险代码 | 渗透测试 |
| Session隔离 | 用户A看不到用户B数据 | 并发测试 |
| Session过期 | 10分钟后自动清理 | 时间测试 |

---

## 七、快速失败机制

### 7.1 关键检查点

```
Checkpoint 1 (Day 5结束)：
├─ System Prompt能否让AI理解数据？
├─ AI能生成Pandas代码吗？
└─ 决策：继续 or 调整Prompt策略

Checkpoint 2 (Day 7结束)：
├─ AI代码成功率 ≥ 80%？
├─ 如果 < 60%：立即停止，改用模板库
└─ 如果 60-80%：继续优化Prompt

Checkpoint 3 (Day 10结束)：
├─ 端到端流程能跑通？
├─ 性能 < 16秒？
└─ 决策：继续 or 性能优化

Checkpoint 4 (Day 14结束)：
├─ 用户测试通过？
├─ 无重大Bug？
└─ 决策：发布 or 修复Bug
```

### 7.2 Pivot决策树

```
如果 AI代码成功率 < 60%：
  ├─ Pivot 1：改用"代码模板库 + 参数化配置"
  │   └─ 用户选择模板 → 填写参数 → 生成代码
  │
  ├─ Pivot 2：AI变成"辅助建议"角色
  │   └─ 用户手动写代码，AI提供建议
  │
  └─ Pivot 3：简化为"批处理模式"
      └─ 上传 → 选择预设操作 → 后台处理 → 下载

如果 性能无法接受（> 30秒）：
  ├─ 方案1：引入Apache Arrow
  ├─ 方案2：使用Polars替代Pandas
  └─ 方案3：改为批处理+异步通知

如果 用户无法独立完成任务：
  ├─ 方案1：增加交互式新手引导
  ├─ 方案2：提供示例数据集
  └─ 方案3：简化UI，减少选项
```

---

## 八、附录

### 8.1 测试数据准备

**创建标准测试数据集：**
```python
# create_test_data.py
import pandas as pd
import numpy as np

# 生成5000行测试数据
data = {
    'patient_id': [f'P{i:04d}' for i in range(1, 5001)],
    'name': [f'患者{i}' for i in range(1, 5001)],
    'age': np.random.randint(18, 90, 5000),
    'gender': np.random.choice(['男', '女'], 5000),
    'admission_date': pd.date_range('2023-01-01', periods=5000, freq='H'),
    'weight': np.random.uniform(45, 95, 5000).round(1),
    'height': np.random.uniform(150, 190, 5000).round(0),
    'diagnosis': np.random.choice(['肺癌', '糖尿病', '高血压'], 5000)
}

df = pd.DataFrame(data)

# 故意制造问题
df.loc[np.random.choice(5000, 100, replace=False), 'age'] = None  # 100个缺失
df.loc[np.random.choice(5000, 10, replace=False), 'age'] = 150   # 10个异常值
df.loc[np.random.choice(5000, 50, replace=False), 'patient_id'] = None  # 50个空ID

df.to_excel('test_data.xlsx', index=False)
```

### 8.2 10个典型场景测试用例

```python
# test_ai_scenarios.py
test_cases = [
    {
        "id": "TC-001",
        "prompt": "把年龄大于60的患者标记为老年组",
        "expected_code": "df['age_group'] = df['age'].apply(lambda x: '老年组' if pd.notna(x) and x > 60 else '非老年组')",
        "verify": lambda df: 'age_group' in df.columns
    },
    {
        "id": "TC-002",
        "prompt": "删除所有患者ID为空的行",
        "expected_code": "df.dropna(subset=['patient_id'], inplace=True)",
        "verify": lambda df: df['patient_id'].isnull().sum() == 0
    },
    # ... 其余8个场景
]
```

### 8.3 环境配置清单

**Node.js依赖：**
```json
{
  "dependencies": {
    "fastify": "^4.0.0",
    "axios": "^1.6.0",
    "joi": "^17.11.0",
    "@fastify/multipart": "^8.0.0"
  }
}
```

**Python依赖：**
```txt
fastapi==0.115.0
uvicorn==0.30.0
pandas==2.2.0
openpyxl==3.1.0
chardet==5.2.0
python-multipart==0.0.9
```

---

## 九、项目管理

### 9.1 团队配置

| 角色 | 人数 | 职责 |
|------|------|------|
| 前端开发 | 1人 | React + AG Grid + UI |
| Node.js后端 | 1人 | BFF + LLM集成 + Prompt工程 |
| Python开发 | 1人 | FastAPI + DataFrame + AST检查 |
| **总计** | **3人** | **3周（15天）** |

### 9.2 沟通机制

- **每日站会**：15分钟，同步进度和问题
- **关键检查点**：Day 5、7、10、14
- **问题升级**：阻塞问题1小时内升级
- **文档更新**：每日更新开发记录

### 9.3 代码管理

**分支策略：**
```
main (稳定版)
  └── develop (开发版)
      ├── feature/tool-c-frontend
      ├── feature/tool-c-backend
      └── feature/tool-c-python
```

**提交规范：**
```
feat: 新增AI代码生成功能
fix: 修复表格刷新Bug
test: 增加AST检查测试用例
docs: 更新开发文档
```

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## 十、总结

### 核心成功要素
1. ✅ **AI代码质量**：成功率 > 80%（核心假设）
2. ✅ **性能可接受**：端到端 < 16秒
3. ✅ **交互简单**：用户无需文档就能用

### 风险控制
1. ✅ **快速失败**：7天验证AI能力，不行立即Pivot
2. ✅ **务实技术**：JSON不用Arrow，内存不用Redis
3. ✅ **降级方案**：准备好模板库、批处理等Plan B

### 时间节点
- **Week 1**：基础架构（5天）
- **Week 2**：核心功能（5天）
- **Week 3**：优化测试（5天）
- **总计**：15个工作日

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## 📝 文档修订记录

### V1.3（2025-12-06）- 发现现有Python服务 ⭐ 重大发现

**修正内容**：检查系统发现已有Python微服务，不需要重复开发：

#### 修正1：复用现有Python服务，不重复造轮 ⭐⭐⭐⭐⭐
- **重大发现**：系统已有 `extraction_service/`（FastAPI + Pandas + openpyxl）
- **现有功能**：
  - ✅ PDF/Docx/Txt文档提取（PyMuPDF + Mammoth）
  - ✅ Pandas、openpyxl、chardet、langdetect已安装
  - ✅ FastAPI框架已运行（端口8000）
  - ✅ Node.js已有ExtractionClient集成
- **新增方案**：
  - ✅ 扩展现有服务，添加 `/api/dc/execute` 端点
  - ✅ 新增 `dc_executor.py` 模块（AST检查 + 代码执行）
  - ✅ 复用ExtractionClient模式调用
- **避免重复**：
  - ❌ 不需要新建Python项目
  - ❌ 不需要重新安装依赖
  - ❌ 不需要重新写HTTP调用逻辑

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### V1.2（2025-12-06）- Python执行环境 + 复杂场景 ⚠️ 核心功能

**修正内容**：根据用户反馈，明确Python代码执行是核心功能：

#### 修正1：Python执行是核心，不是可选 ⭐⭐⭐⭐⭐
- **原错误**：说"MVP阶段可能不需要Python微服务"
- **已修正**：**Python代码执行是工具C的核心价值，必须实现**
- **新增内容**：
  - Day 1增加Python环境搭建
  - 新增PythonExecutorService（Node.js ↔ Python通信）
  - 新增executor.py（Pandas代码执行器）
  - 技术方案：Node.js child_process调用Python脚本

#### 修正2：测试场景从简单到复杂 ✅
- **原问题**：10个测试场景过于简单
- **已修正**：15个真实医疗数据清洗场景
  - 🟢 基础场景5个：单步骤操作
  - 🟡 中等场景5个：多步骤、跨列逻辑
  - 🔴 高级场景5个：分组聚合、时间序列、医学规则
- **新增场景**：
  - 复杂条件逻辑（生存时间计算）
  - 医学规则引擎（肝功能分级）
  - 时间序列分析（指标变化率）
  - 文本提取（TNM分期）
  - 字符串处理（血压拆分）

#### 修正3：验收标准分层 ✅
- **原标准**：总体成功率 > 80%
- **新标准**：
  - 基础场景成功率 > 90%
  - 中等场景成功率 > 80%
  - 高级场景成功率 > 60%
  - 总体成功率 > 80%（12/15场景）

#### 修正4：核心假设验证 ✅
- **新增H2**：Python代码执行环境稳定可靠
- **修改H1**：从"生成代码"改为"生成代码并成功执行"
- **强调**：AI生成代码 + 真实执行 + 表格刷新是差异化价值

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### V1.1（2025-12-06）- 架构合规性修正 ⚠️ 重要

**修正内容**：根据用户严肃提醒，修正以下违反规范的问题：

#### 修正1：强制复用平台能力 ✅
- **原错误**：建议自己实现Session管理、存储、日志
- **已修正**：强制使用`storage`, `logger`, `cache`, `prisma`, `LLMFactory`
- **影响章节**：所有Day 1-15的代码示例

#### 修正2：Session存储方式 ✅
- **原错误**：建议用`Map<sessionId, data>`内存缓存
- **已修正**：Session存数据库（`dc_tool_c_sessions`表）
- **原因**：违反云原生规范第2条（禁止内存缓存）

#### 修正3：文件夹结构 ✅
- **原错误**：建议创建`python-service/`、`node-service/`子文件夹
- **已修正**：遵循tool-b结构（`services/`, `controllers/`, `routes/`）
- **参考**：`backend/src/modules/dc/tool-b/`

#### 修正4：技术栈说明 ✅
- **原错误**：未强调复用现有能力
- **已修正**：明确标注"已有"、"复用平台能力"
- **新增**：云原生开发规范检查清单

#### 修正5：代码示例 ✅
- **原错误**：Day 1-5的代码示例未体现平台服务
- **已修正**：所有代码示例都使用`import { storage } from '@/common/storage'`等
- **新增**：常见错误示例（❌ 严禁）

#### 新增章节 ✅
- **开发前必读**：强调不要重复造轮子
- **云原生规范强制要求**：列出6条核心规范
- **常见错误示例**：展示5个严禁的错误写法

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**文档状态：** ✅ 已完成（V1.1 架构合规性修正版）  
**下一步：** 团队Review → 严格按规范开发  
**负责人：** 项目经理  
**创建日期：** 2025-12-06  
**修订日期：** 2025-12-06（架构合规性修正）  

**⚠️ 重要提醒**：
1. 开发前必须阅读：`docs/04-开发规范/08-云原生开发规范.md`
2. 参考现有实现：`backend/src/modules/dc/tool-b/`
3. 禁止违反规范：内存缓存、本地文件存储、重复实现平台能力