HaHafeng
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Completed: - Unifuncs DeepSearch API site coverage test (18 medical sites, 9 tier-1 available) - ClinicalTrials.gov dedicated test (4 strategies, English query + depth>=10 works best) - Deep Research V2.0 development plan (5-day phased delivery) - DeepResearch engine capability guide (docs/02-common-capability/) - Test scripts: test-unifuncs-site-coverage.ts, test-unifuncs-clinicaltrials.ts Key findings: - Tier-1 sites: PubMed(28), ClinicalTrials(38), NCBI(18), Scholar(10), Cochrane(4), CNKI(7), SinoMed(9), GeenMedical(5), VIP(1) - Paid databases (WoS/Embase/Scopus/Ovid) cannot be accessed (no credential support) - ClinicalTrials.gov requires English queries with max_depth>=10 Updated: ASL module status doc, system status doc, common capability list Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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# **产品需求文档 (PRD)：ASL \- 智能文献检索 (Deep Research) V4.1**
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## **📑 1\. 文档概述**
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| 属性 | 说明 |
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| **产品名称** | AI Clinical \- ASL 智能文献模块 |
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| **功能模块** | Deep Research (智能文献检索) |
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| **文档版本** | V4.1 (自然语言需求确认版) |
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| **目标受众** | 研发团队、UI/UX 设计师、测试工程师 |
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| **当前痛点** | 传统医学检索要求医生手动编写复杂的布尔逻辑（Boolean Query），学习成本极高；MVP版本直接盲搜容易偏离意图；强加聊天框（Chat UI）又会破坏工具的沉浸感。 |
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| **核心目标** | 采用\*\*“单页瀑布流 \+ 自然语言需求扩写 (Requirement Expansion) \+ 人机协同编辑”\*\*的极简专业工作流，彻底消除布尔逻辑的门槛，充分发挥底层深搜大模型的能力。 |
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## **🎯 2\. 用户故事与核心工作流 (User Workflow)**
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**UX 核心理念：单页瀑布流 (Progressive Disclosure) \+ 大白话指令驱动**
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本版本摒弃了传统数据库必须的“检索式”，改为生成一份\*\*“深度检索指令书”\*\*。
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**标准工作流 (The Happy Path)：**
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1. **粗略输入 (Input)：** 医生在顶部文本框中输入一个极其粗略的想法（如“他汀预防心血管疾病，要能下载PDF的”），并勾选数据库范围和年份。
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2. **意图扩写 (Generate)：** 点击“生成需求书”，系统内置的 LLM 将这句话扩写为一份结构严谨、逻辑清晰的\*\*《自然语言检索指令书》\*\*，并在下方展开【策略确认区】。
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3. **人工核验与修改 (Edit \- HITL)：** 医生在可编辑的文本区内审查这份指令书。如果发现 AI 遗漏了限定条件（如未限定 RCT），可以直接像写邮件一样用大白话打字补充进去。
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4. **异步深搜 (Execute)：** 确认无误后点击“执行”，系统展开【AI 执行终端】。该自然语言指令被直接发送给底层 Unifuncs 深搜引擎，任务进入后台队列。
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5. **透明执行 (Monitor)：** 终端实时打印深搜引擎跨库检索、阅读、抓取 PDF 的进度日志。
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6. **成果交付 (Results)：** 任务完成后，最下方展开包含图表、文献清单、综合报告的【结果看板】。
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## **💻 3\. 详细功能需求说明 (Functional Requirements)**
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### **模块 3.1：检索立项配置区 (Step 1: Setup)**
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* **自然语言输入区 (Textarea)：** 提供大号文本域，支持用户随意输入临床问题。
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* **数据源与高级过滤 (Options)：**
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* 目标数据源 (Checkbox)：PubMed/PMC, BMJ Open/Lancet(OA), Cochrane Library。
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* 发表年份 (Dropdown)：2010至今, 过去5年, 不限。
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* 目标文献数 (Dropdown)：\~100篇(测试集), 全面检索。
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* 强制约束项 (Checkbox)：高亮显示“强制要求：仅限可获取免费全文 (PDF Open Access)”。
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* **触发动作：** 点击“解析并生成检索需求书”按钮。系统进行短暂 Loading 后，平滑向下滑出 Step 2。
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### **模块 3.2：检索策略确认区 (Step 2: Strategy HITL)**
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**设计意图：** 破除代码恐惧感，建立基于自然语言的专业信任。
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* **左侧 \- 核心意图提炼 (Read-only 卡片)：**
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* 用精简的 UI 块展示 AI 提取出的结构化要素（例如🎯核心目标、💊干预/疾病、📚文献标准）。
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* 包含一个“预估命中率”的视觉反馈标签。
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* **右侧 \- 深度检索指令书编辑器 (Code Editor UI, but Plain Text)：**
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* **(核心交互)** 这是一个必须可编辑的宽大文本框 (Textarea)。
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* 里面展示由 AI 生成的一篇结构化大白话要求（如：【核心主题】...【目标文献类型】...【强制数据要求】...）。
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* 提示文案引导用户：“您可以像写邮件一样在这里补充任何大白话要求，底层的深搜大模型会完美理解。”
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* **触发动作：** 点击“确认需求，启动 Deep Research”。向下滑出 Step 3。
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### **模块 3.3：AI 执行终端区 (Step 3: Agent Terminal)**
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* **极客暗黑终端 (Dark Mode Log View)：** 固定高度（550px），内部滚动，顶部带脉冲闪烁的 Running 状态灯。
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* **阶段化日志流 (Event Stream)：** 实时打印后台 Worker 轮询获取到的状态，分为不同的视觉样式：
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* \[Thinking\] 紫色：AI 分析问题、过滤非 RCT 文献的思考过程。
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* \[Action\] 蓝色：执行具体站点的 Search 动作。
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* \[Done\] 绿色：阶段性爬取成功。
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* \[Summary\] 黄色：阶段性总结。
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* *前端交互：日志增加时，容器需自动滚动到最底部。*
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### **模块 3.4：最终交付结果大屏 (Step 4: Results Dashboard)**
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* **统计看板 (Top Row)：** \* 数量概览卡片（包含 OA 获取率、研究类型占比）。
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* 动态图表（Chart.js）：文献来源分布（饼图）、发表年份趋势（柱状图）。
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* **详情双 Tab 视图：**
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* **Tab A \- 核心文献清单：** 表格展示 Title, Authors, Journal, Year, Type, PDF状态。
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* **Tab B \- 智能综合报告：** AI 基于摘要生成的 Markdown 深度报告（背景、共识、研究空白 Gap）。
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* **科研资产流转 (Actions)：**
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* 推送至 ASL 初筛池（无缝流入下一阶段的筛选工作流）。
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* 导出 Excel、Word 报告、RIS 引文。
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## **⚙️ 4\. 技术架构与底层实现规约 (Architecture Specs)**
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### **4.1 系统数据流向**
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1. **指令扩写层 (本系统)：** 前端提交 original\_query \-\> Node.js 调用内部 DeepSeek-V3 \-\> 返回一段 Markdown 格式的**自然语言检索需求书 (Requirement)**。
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2. **异步执行层 (pg-boss \+ Unifuncs)：** 用户确认后的 confirmed\_requirement \-\> 压入 pg-boss 队列 \-\> Worker 将该自然语言原封不动地发给 Unifuncs /v1/create\_task 接口。由 Unifuncs 内部去理解大白话并自主执行复杂爬虫。
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3. **状态透传层：** Worker 轮询 Unifuncs 的 reasoning\_content，正则提取并写入 PostgreSQL 的 execution\_logs 数组。前端只负责拉取 DB 渲染，实现状态解耦。
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### **4.2 数据库 Schema (Prisma)**
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model AslResearchTask {
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id String @id @default(uuid())
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user\_id String
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// Step 1: 原始输入配置
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original\_query String @db.Text
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target\_sources Json
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filters Json
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// Step 2: HITL 策略确认阶段
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ai\_intent\_summary Json? // 左侧小卡片用的结构化摘要
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confirmed\_requirement String? @db.Text // 核心：用户最终复核并修改后的自然语言指令书
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// Step 3: 执行与状态
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status String // 'draft', 'pending', 'running', 'completed', 'failed'
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unifuncs\_task\_id String? // 绑定的深搜任务ID
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execution\_logs Json? // 终端执行日志数组 (增量更新)
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// Step 4: 交付资产
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result\_list Json? // 抓取到的文献元数据列表
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synthesis\_report String? @db.Text // Markdown 综合报告
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created\_at DateTime @default(now())
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updated\_at DateTime @updatedAt
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}
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### **4.3 Unifuncs 核心 Payload 规约**
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在 Worker 请求 Unifuncs 时，利用其强大的指令遵循能力，强制分离报告与 JSON 列表：
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const unifuncsPayload \= {
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model: "s2",
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messages: \[{
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role: "user",
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content: \`请严格根据以下检索需求执行深度研究：\\n${task.confirmed\_requirement}\`
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}\],
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// 核心约束：强制要求 XML tag 隔离输出，确保前端渲染不崩溃
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output\_prompt: \`
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请严格按照以下两部分输出结果，不要包含任何其他废话：
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\<REPORT\_SECTION\>
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\[此处撰写深度综合报告，包括研究背景、核心共识、分歧点\]
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\</REPORT\_SECTION\>
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\<JSON\_LIST\_SECTION\>
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||
\[此处输出文献元数据的严格 JSON 数组结构\]
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\</JSON\_LIST\_SECTION\>
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\`
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};
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## **📅 5\. 敏捷迭代开发计划建议 (Sprint Plan)**
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**周期：1.5 周 (约 8 个工作日)**
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| 阶段 | 时间 | 前端任务 (Frontend) | 后端任务 (Backend/Python) |
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| **Phase 1: 单页交互与需求扩写** | Day 1-3 | 搭建 V4.1 瀑布流单页布局；开发 Step 1 和 Step 2 的 UI 联动；支持 Textarea 编辑。 | 升级 Schema；编写“需求扩写 (Requirement Expansion)” 的 Prompt；提供生成草稿接口。 |
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| **Phase 2: 异步队列与终端日志** | Day 4-6 | 开发暗黑 Terminal 组件；实现轮询接口对接与 auto-scroll 日志滚动逻辑。 | 对接 Unifuncs API；实现 pg-boss 长任务 Worker；解析 reasoning\_content 转为增量 JSON 存入 DB。 |
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| **Phase 3: 结果解析与多维导出** | Day 7-8 | 集成 Chart.js 绘制双图表；完成 Tab 列表和 Markdown 报告渲染。 | 后端正则切割 \<REPORT\> 与 \<JSON\_LIST\>；提供 Word (复用 Pandoc) 和 .ris 格式的导出接口联调。 |
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