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HaHafeng f01981bf78 feat(dc/tool-c): 完成AI代码生成服务（Day 3 MVP）

核心功能：
- 新增AICodeService（550行）：AI代码生成核心服务
- 新增AIController（257行）：4个API端点
- 新增dc_tool_c_ai_history表：存储对话历史
- 实现自我修正机制：最多3次智能重试
- 集成LLMFactory：复用通用能力层
- 10个Few-shot示例：覆盖Level 1-4场景

技术优化：
- 修复NaN序列化问题（Python端转None）
- 修复数据传递问题（从Session获取真实数据）
- 优化System Prompt（明确环境信息）
- 调整Few-shot示例（移除import语句）

测试结果：
- 通过率：9/11（81.8%） 达到MVP标准
- 成功场景：缺失值处理、编码、分箱、BMI、筛选、填补、统计、分类
- 待优化：数值清洗、智能去重（已记录技术债务TD-C-006）

API端点：
- POST /api/v1/dc/tool-c/ai/generate（生成代码）
- POST /api/v1/dc/tool-c/ai/execute（执行代码）
- POST /api/v1/dc/tool-c/ai/process（生成并执行，一步到位）
- GET /api/v1/dc/tool-c/ai/history/:sessionId（对话历史）

文档更新：
- 新增Day 3开发完成总结（770行）
- 新增复杂场景优化技术债务（TD-C-006）
- 更新工具C当前状态文档
- 更新技术债务清单

影响范围：
- backend/src/modules/dc/tool-c/*（新增2个文件，更新1个文件）
- backend/scripts/create-tool-c-ai-history-table.mjs（新增）
- backend/prisma/schema.prisma（新增DcToolCAiHistory模型）
- extraction_service/services/dc_executor.py（NaN序列化修复）
- docs/03-业务模块/DC-数据清洗整理/*（5份文档更新）

Breaking Changes: 无

总代码行数：+950行

Refs: #Tool-C-Day3

2025-12-07 16:21:32 +08:00

25 KiB

Raw Blame History

工具C（Tool C）- 科研数据编辑器 - 当前状态与开发指南

最后更新: 2025-12-07
当前版本: Day 3 MVP开发完成
开发进度: Python微服务 ✅ | Session管理 ✅ | AI代码生成 ✅ | 前端开发 ⏸️

📊 模块整体进度

组件	进度	代码行数	状态
Python微服务	100%	~430行	✅ Day 1完成（Day 3优化）
Node.js后端	85%	~2650行	✅ Day 2-3完成
前端界面	0%	0行	⏸️ 未开始
数据库Schema	100%	2表	✅ Day 2-3完成
测试通过率	81.8%	9/11场景	✅ MVP达标
总体进度	60%	~3080行	✅ 后端MVP完成

✅ 已完成功能（Day 1-2）

Day 1: Python微服务扩展 ✅

1. Python微服务扩展

文件结构

extraction_service/
├── services/
│   └── dc_executor.py              # 427行 ✅ 新增
├── main.py                          # 617行（新增2个端点）✅
├── test_module.py                   # 27行（测试脚本）✅
├── quick_test.py                    # 64行（快速测试）✅
└── test_execute_simple.py           # 51行（简单测试）✅

核心功能

1.1 AST静态代码检查 ✅

模块: dc_executor.py::validate_code()
功能:
- 解析Python代码的抽象语法树（AST）
- 检测危险模块导入（os, sys, subprocess等）
- 检测危险函数调用（eval, exec, open等）
- 检测是否操作df变量

安全黑名单:

DANGEROUS_MODULES = {
    'os', 'sys', 'subprocess', 'shutil', 'glob',
    'socket', 'urllib', 'requests', 'http',
    'pickle', 'shelve', 'dbm',
    'importlib', '__import__',
    'eval', 'exec', 'compile',
    'open', 'input', 'file',
}

DANGEROUS_BUILTINS = {
    'eval', 'exec', 'compile', '__import__',
    'open', 'input', 'file',
    'getattr', 'setattr', 'delattr',
    'globals', 'locals', 'vars',
}

1.2 Pandas代码沙箱执行 ✅

模块: dc_executor.py::execute_pandas_code()
功能:
- 创建安全的执行环境（限制可用函数）
- 执行Pandas数据处理代码
- 捕获print输出
- 30秒超时保护
- 返回执行结果和元数据
安全措施:
- 限制可用内置函数（仅允许安全函数如len, range等）
- 禁止文件操作
- 禁止网络访问
- 禁止系统调用
- 超时自动终止（Unix系统）

1.3 FastAPI端点 ✅

端点1: POST /api/dc/validate
- 功能：代码安全验证
- 请求：{"code": "..."}
- 响应：{"valid": bool, "errors": [], "warnings": []}
端点2: POST /api/dc/execute
- 功能：Pandas代码执行
- 请求：{"data": [...], "code": "..."}
- 响应：{"success": bool, "result_data": [...], "output": "", ...}

测试验证结果

✅ 测试1：正常代码执行

# 输入
data = [{"age": 25}, {"age": 65}, {"age": 45}]
code = "df['old'] = df['age'] > 60"

# 输出
{
  "success": true,
  "result_data": [
    {"age": 25, "old": false},
    {"age": 65, "old": true},
    {"age": 45, "old": false}
  ],
  "execution_time": 0.004,
  "result_shape": [3, 2]
}

✅ 测试2：危险代码拦截

# 输入
code = "import os"

# 输出
{
  "valid": false,
  "errors": ["🚫 禁止导入危险模块: os (行 1)"],
  "warnings": ["⚠️  代码中未使用 df 变量，可能无法操作数据"]
}

✅ 测试3：医疗数据清洗

# 输入
data = [
  {"patient_id": "P001", "age": 25, "sbp": 120, "dbp": 80},
  {"patient_id": "P002", "age": 65, "sbp": 150, "dbp": 95},
  {"patient_id": "P003", "age": None, "sbp": 160, "dbp": 100}
]
code = """
import numpy as np
df['age'] = df['age'].apply(lambda x: np.nan if x is None or x > 120 else x)
df['hypertension'] = df.apply(
    lambda row: '高血压' if row['sbp'] >= 140 or row['dbp'] >= 90 else '正常',
    axis=1
)
"""

# 输出
{
  "success": true,
  "result_data": [
    {"patient_id": "P001", "age": 25, "sbp": 120, "dbp": 80, "hypertension": "正常"},
    {"patient_id": "P002", "age": 65, "sbp": 150, "dbp": 95, "hypertension": "高血压"},
    {"patient_id": "P003", "age": null, "sbp": 160, "dbp": 100, "hypertension": "高血压"}
  ],
  "execution_time": 0.008
}

Day 3: AI代码生成服务 ✅

文件结构（新增）

backend/src/modules/dc/tool-c/
├── services/
│   ├── PythonExecutorService.ts    # 177行 ✅ Day 1
│   ├── SessionService.ts           # 383行 ✅ Day 2
│   ├── DataProcessService.ts       # 303行 ✅ Day 2
│   └── AICodeService.ts            # 550行 ✅ Day 3 新增
├── controllers/
│   ├── TestController.ts           # 131行 ✅ Day 1
│   ├── SessionController.ts        # 300行 ✅ Day 2
│   └── AIController.ts             # 257行 ✅ Day 3 新增
└── routes/
    └── index.ts                    # 85行 ✅ Day 3 更新

核心功能

3.1 AICodeService ✅

功能: AI代码生成核心服务

方法:

class AICodeService {
  generateCode(sessionId, userMessage): Promise<GenerateCodeResult>
  executeCode(sessionId, code, messageId): Promise<ExecuteCodeResult>
  generateAndExecute(sessionId, userMessage, maxRetries): Promise<ProcessResult>
  getHistory(sessionId, limit): Promise<Message[]>
}

特性:
- ✅ 复用LLMFactory（通用能力层）
- ✅ 10个Few-shot示例（Level 1-4）
- ✅ 自我修正机制（最多3次重试）
- ✅ 对话历史管理（最近5轮）
- ✅ 从Session获取真实数据执行
- ✅ 详细System Prompt（含环境说明）

3.2 AIController ✅

功能: AI功能API端点
端点:
- POST /ai/generate - 生成代码（不执行）✅
- POST /ai/execute - 执行代码 ✅
- POST /ai/process - 生成并执行（一步到位）✅
- GET /ai/history/:sessionId - 获取对话历史 ✅

3.3 数据库表 ✅

表名: dc_schema.dc_tool_c_ai_history
字段: 14个（id, session_id, user_id, role, content, generated_code, code_explanation, execute_status, execute_result, execute_error, retry_count, model, created_at）
索引: 3个（主键 + session_id + user_id）
迁移脚本: backend/scripts/create-tool-c-ai-history-table.mjs

AI功能测试结果（Day 3）

✅ 测试通过率: 9/11 (81.8%) 达到MVP标准

成功场景（9个）：

✅ 统一缺失值标记
✅ 分类变量编码
✅ 连续变量分箱
✅ BMI计算
✅ 条件筛选
✅ 缺失值填补
✅ 统计汇总
✅ 复杂分类
✅ 对话历史获取

待优化场景（2个，已记录技术债务TD-C-006）：

❌ 数值列清洗（复杂字符串处理）
❌ 智能去重（日期解析+排序）

关键修复：

✅ NaN序列化问题（Python端转None）
✅ 数据传递问题（从Session获取真实数据）
✅ System Prompt优化（明确告知环境信息）
✅ Few-shot示例调整（移除import语句）

Day 2: Session管理 + 数据处理 ✅

文件结构（新增）

backend/src/modules/dc/tool-c/
├── services/
│   ├── PythonExecutorService.ts    # 177行 ✅ Day 1
│   ├── SessionService.ts           # 383行 ✅ Day 2 新增
│   └── DataProcessService.ts       # 303行 ✅ Day 2 新增
├── controllers/
│   ├── TestController.ts           # 131行 ✅ Day 1
│   └── SessionController.ts        # 300行 ✅ Day 2 新增
└── routes/
    └── index.ts                    # 62行 ✅ Day 2 更新

核心功能

2.1 SessionService ✅

功能: Session生命周期管理

方法:

class SessionService {
  createSession(userId, fileName, buffer): Promise<SessionData>
  getSession(sessionId): Promise<SessionData>
  getPreviewData(sessionId): Promise<PreviewDataResponse>
  getFullData(sessionId): Promise<any[]>
  deleteSession(sessionId): Promise<void>
  updateHeartbeat(sessionId): Promise<Date>
  cleanExpiredSessions(): Promise<number>
}

特性:
- ✅ 零落盘：Excel内存解析，直接上传OSS
- ✅ 10分钟过期机制
- ✅ 心跳延长功能
- ✅ 自动清理过期Session
- ✅ 完整的错误处理

2.2 DataProcessService ✅

功能: Excel文件解析和验证

方法:

class DataProcessService {
  parseExcel(buffer): ParsedExcelData
  validateFile(buffer, fileName): ValidationResult
  inferColumnTypes(data): ColumnType[]
  formatFileSize(bytes): string
}

特性:
- ✅ 内存解析（零落盘）
- ✅ 10MB文件大小限制
- ✅ 支持.xlsx, .xls, .csv
- ✅ 列类型推断（可选）

2.3 SessionController ✅

功能: Session管理API端点
端点:
- POST /sessions/upload - 上传Excel创建Session ✅
- GET /sessions/:id - 获取Session信息 ✅
- GET /sessions/:id/preview - 获取预览数据（前100行）✅
- GET /sessions/:id/full - 获取完整数据 ✅
- DELETE /sessions/:id - 删除Session ✅
- POST /sessions/:id/heartbeat - 更新心跳 ✅

2.4 数据库表 ✅

表名: dc_schema.dc_tool_c_sessions
字段: 12个（id, user_id, file_name, file_key, total_rows, total_cols, columns, encoding, file_size, created_at, updated_at, expires_at）
索引: 3个（主键 + user_id + expires_at）
迁移脚本: backend/scripts/create-tool-c-table.mjs

API测试结果（Day 2）

✅ 测试数据:

文件名: test-medical-data.xlsx
数据: 8行 x 7列医疗数据
列名: patient_id, name, age, gender, diagnosis, sbp, dbp
文件大小: 17.42 KB

✅ 测试结果:

测试项	状态	说明
上传文件创建Session	✅	返回201，Session创建成功
获取Session信息	✅	元数据正确返回
获取预览数据（前100行）	✅	8行数据全部返回
获取完整数据	✅	从OSS读取成功
更新心跳	✅	过期时间延长10分钟
删除Session	✅	OSS+DB清理成功
验证删除	✅	返回404确认删除
总计	7/7 (100%)	所有测试通过

✅ 云原生规范检查:

✅ 使用 storage 服务（零落盘）
✅ 使用 logger 服务（结构化日志）
✅ 使用 prisma 全局实例
✅ Excel内存解析，无本地文件存储
✅ 无硬编码配置

2. Node.js后端集成（Day 1）

文件结构

backend/src/modules/dc/tool-c/
├── services/
│   └── PythonExecutorService.ts    # 177行 ✅ 新增
├── controllers/
│   └── TestController.ts           # 131行 ✅ 新增
├── routes/
│   └── index.ts                    # 29行 ✅ 新增
└── README.md                        # 172行（技术文档）✅

核心服务

2.1 PythonExecutorService ✅

功能: 封装Python微服务HTTP调用

方法:

class PythonExecutorService {
  validateCode(code: string): Promise<ValidateCodeResponse>
  executeCode(data: any[], code: string): Promise<ExecuteCodeResponse>
  healthCheck(): Promise<boolean>
}

特性:
- 完整的错误处理和重试机制
- 30秒超时控制
- 连接状态检测
- 详细的日志记录

2.2 TestController ✅

功能: Day 1测试端点控制器
端点:
- GET /test/health - 测试Python服务健康
- POST /test/validate - 测试代码验证
- POST /test/execute - 测试代码执行

2.3 路由注册 ✅

前缀: /api/v1/dc/tool-c
状态: 已在 dc/index.ts 中注册
可访问: ✅ 服务启动后即可调用

⏸️ 待开发功能（Day 2-15）

Week 1: 基础架构（Day 2-5）

Day 2: 数据库 + Session管理 ✅

数据库Schema（已创建）:

// dc_tool_c_sessions 表 ✅
model DcToolCSession {
  id            String    @id @default(uuid())
  userId        String
  fileName      String
  fileKey       String    // OSS存储key
  totalRows     Int
  totalCols     Int
  columns       Json      // 列名数组
  encoding      String?   // 编码格式
  fileSize      Int
  createdAt     DateTime  @default(now())
  updatedAt     DateTime  @updatedAt
  expiresAt     DateTime  // 过期时间
  
  @@index([userId])
  @@index([expiresAt])
  @@map("dc_tool_c_sessions")
  @@schema("dc_schema")
}

已完成服务:

SessionService.ts - Session管理（383行）✅
- createSession() - 创建会话（上传Excel到OSS）
- getSession() - 获取会话元数据
- getPreviewData() - 获取预览数据（前100行）
- getFullData() - 获取完整数据（从OSS）
- deleteSession() - 删除会话（OSS+DB）
- updateHeartbeat() - 更新心跳（延长10分钟）
- cleanExpiredSessions() - 清理过期Session
DataProcessService.ts - 数据处理（303行）✅
- Excel文件解析（xlsx库，内存解析）
- 文件验证（大小、格式、内容）
- 列类型推断（可选）
- 文件大小限制（10MB）
SessionController.ts - Session控制器（300行）✅
- 6个API端点全部实现

Day 3: AI代码生成服务 ⏸️

待开发服务:

AICodeService.ts - AI代码生成
- 集成LLMFactory
- System Prompt设计（含10个Few-shot示例）
- 代码生成和自我修正
- 上下文管理（Session元数据）

System Prompt要点:

const systemPrompt = `
你是一个医疗科研数据清洗专家，负责生成Pandas代码。

数据集信息：
- 文件名：${fileName}
- 行数：${totalRows}
- 列数：${totalCols}
- 列名：${columns.join(', ')}

安全规则：
1. 只能操作df变量
2. 禁止导入os、sys等危险模块
3. 禁止使用eval、exec等危险函数
4. 必须进行异常处理

Few-shot示例：
[示例1] 标记老年组
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' if x > 60 else '非老年')
...
`;

Day 3-5: AI代码生成和控制器 ⏸️

待开发控制器:

AIController.ts
- POST /ai/chat - AI对话生成代码
- POST /ai/execute - 执行AI生成的代码
- GET /ai/history/:sessionId - 获取对话历史

待开发服务:

AICodeService.ts - AI代码生成
- 集成LLMFactory
- System Prompt设计（10个Few-shot）
- 上下文管理
- 自我修正机制

Week 2: 前端开发（Day 6-10）

待开发组件:

ToolCEditor.tsx - 主编辑器页面
DataGrid.tsx - AG Grid数据表格
AICopilot.tsx - AI助手侧边栏
FileUpload.tsx - 文件上传组件
CodeBlock.tsx - 代码显示组件
ActionCard.tsx - AI操作卡片

Week 3: 测试优化（Day 11-15）

测试任务:

15个医疗数据清洗场景测试
性能测试（10MB文件）
并发测试（多用户）
安全测试（代码沙箱）
UI/UX测试

🗄️ 数据库状态

当前表结构

dc_schema 中的表:

-- Tool B相关表（已存在）
dc_schema.dc_templates                    -- 预设模板 ✅
dc_schema.dc_extraction_tasks             -- 提取任务 ✅
dc_schema.dc_extraction_items             -- 提取记录 ✅
dc_schema.dc_health_checks                -- 健康检查 ✅

-- Tool C相关表
dc_schema.dc_tool_c_sessions              -- ✅ 已创建（Day 2）
dc_schema.dc_tool_c_ai_history            -- ✅ 已创建（Day 3）

创建方式（已完成）:

# Day 2 已执行
cd backend
node scripts/create-tool-c-table.mjs  # ✅ 成功
npx prisma generate                    # ✅ 成功

表结构详情:

-- dc_tool_c_sessions 表（12字段，3索引）
CREATE TABLE dc_schema.dc_tool_c_sessions (
  id UUID PRIMARY KEY,
  user_id VARCHAR(255),
  file_name VARCHAR(500),
  file_key VARCHAR(500),        -- OSS路径
  total_rows INTEGER,
  total_cols INTEGER,
  columns JSONB,                -- ["age", "gender", ...]
  encoding VARCHAR(50),
  file_size INTEGER,
  created_at TIMESTAMP,
  updated_at TIMESTAMP,
  expires_at TIMESTAMP           -- 10分钟过期
);

🔌 API端点清单

Python微服务 (http://localhost:8000)

方法	端点	功能	状态	说明
GET	`/api/health`	健康检查	✅	检查服务状态
POST	`/api/dc/validate`	代码验证	✅	AST安全检查
POST	`/api/dc/execute`	代码执行	✅	Pandas代码执行

Node.js后端 (http://localhost:3000)

测试端点（Day 1）

方法	端点	功能	状态	说明
GET	`/api/v1/dc/tool-c/test/health`	测试Python服务	✅	Day 1测试用
POST	`/api/v1/dc/tool-c/test/validate`	测试代码验证	✅	Day 1测试用
POST	`/api/v1/dc/tool-c/test/execute`	测试代码执行	✅	Day 1测试用

Session管理端点（Day 2 已完成）✅

方法	端点	功能	状态	测试
POST	`/api/v1/dc/tool-c/sessions/upload`	上传Excel	✅	201 成功
GET	`/api/v1/dc/tool-c/sessions/:id`	获取Session	✅	200 成功
GET	`/api/v1/dc/tool-c/sessions/:id/preview`	获取预览数据	✅	200 成功
GET	`/api/v1/dc/tool-c/sessions/:id/full`	获取完整数据	✅	200 成功
DELETE	`/api/v1/dc/tool-c/sessions/:id`	删除Session	✅	200 成功
POST	`/api/v1/dc/tool-c/sessions/:id/heartbeat`	心跳更新	✅	200 成功

AI功能端点（Day 3已完成）✅

方法	端点	功能	状态	测试
POST	`/api/v1/dc/tool-c/ai/generate`	生成代码	✅	✅ 通过
POST	`/api/v1/dc/tool-c/ai/execute`	执行代码	✅	✅ 通过
POST	`/api/v1/dc/tool-c/ai/process`	生成并执行	✅	✅ 81.8%通过
GET	`/api/v1/dc/tool-c/ai/history/:sessionId`	获取历史	✅	✅ 通过

⚙️ 环境配置

必需环境变量

在 backend/.env 中配置：

# Python微服务地址（必需）
EXTRACTION_SERVICE_URL=http://localhost:8000

# OSS存储（Day 2使用）
OSS_REGION=your-region
OSS_BUCKET=your-bucket
OSS_ACCESS_KEY_ID=your-key-id
OSS_ACCESS_KEY_SECRET=your-secret

# LLM配置（Day 3使用）
LLM_PROVIDER=openai
LLM_API_KEY=your-api-key
LLM_MODEL=gpt-4

服务启动顺序

启动Python微服务 (必需)

cd extraction_service
.\venv\Scripts\activate
python main.py
# 服务运行在 http://localhost:8000

启动Node.js后端 (必需)

cd backend
npm run dev
# 服务运行在 http://localhost:3000

启动前端 (Day 6后)

cd frontend-v2
npm run dev
# 服务运行在 http://localhost:5173

📂 代码结构

Python微服务

extraction_service/
├── services/
│   ├── dc_executor.py              # DC代码执行模块 ✅
│   ├── pdf_extractor.py            # PDF提取
│   ├── docx_extractor.py           # Docx提取
│   └── txt_extractor.py            # Txt提取
├── main.py                          # FastAPI主文件 ✅
├── requirements.txt                 # Python依赖
└── venv/                            # 虚拟环境

Node.js后端

backend/src/modules/dc/tool-c/
├── services/
│   ├── PythonExecutorService.ts    # Python调用服务 ✅
│   ├── SessionService.ts           # Session管理 ⏸️
│   ├── AICodeService.ts            # AI代码生成 ⏸️
│   └── DataProcessService.ts       # 数据处理 ⏸️
├── controllers/
│   ├── TestController.ts           # 测试控制器 ✅
│   ├── SessionController.ts        # Session控制器 ⏸️
│   └── AIController.ts             # AI控制器 ⏸️
├── routes/
│   └── index.ts                    # 路由定义 ✅
└── utils/
    └── (待添加)

前端

frontend-v2/src/modules/dc/tool-c/
├── pages/
│   └── ToolCEditor.tsx             # 主编辑器页面 ⏸️
├── components/
│   ├── DataGrid.tsx                # AG Grid表格 ⏸️
│   ├── AICopilot.tsx               # AI助手 ⏸️
│   ├── FileUpload.tsx              # 文件上传 ⏸️
│   └── CodeBlock.tsx               # 代码块 ⏸️
├── hooks/
│   ├── useSession.ts               # Session Hook ⏸️
│   └── useAI.ts                    # AI Hook ⏸️
└── types/
    └── index.ts                    # 类型定义 ⏸️

🧪 测试清单

Day 1 测试（已完成）✅

Python服务健康检查
AST代码验证（正常代码）
AST代码验证（危险代码拦截）
Pandas代码执行（简单场景）
Pandas代码执行（医疗数据清洗）
Node.js服务集成
HTTP通信正常

Day 2-15 测试（待执行）⏸️

基础功能测试

Excel文件上传（<10MB）
文件编码检测
Session创建和删除
OSS存储读写
心跳机制

AI功能测试

LLM代码生成
代码自我修正
Few-shot效果验证
上下文理解准确性

15个医疗数据清洗场景

基础场景（成功率>90%）:

场景1：标记老年组（age > 60）
场景2：删除缺失患者ID的行
场景3：性别编码（男1女0）
场景4：计算BMI
场景5：删除缺失率>50%的列

中等场景（成功率>80%）:

场景6：血压分类（正常/高血压）
场景7：计算住院天数
场景8：删除重复患者ID
场景9：清理异常年龄值（>120）
场景10：按性别分组统计

高级场景（成功率>60%）:

场景11：复杂分组聚合
场景12：时间序列分析
场景13：医学规则验证
场景14：多列联合清洗
场景15：缺失值智能填充

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开发者快速上手

启动Python微服务

cd extraction_service
.\venv\Scripts\activate
python main.py

测试Python服务

# PowerShell测试
Invoke-WebRequest -Uri "http://localhost:8000/api/health"

启动Node.js后端

cd backend
npm install  # 首次运行
npm run dev

测试Node.js集成

curl http://localhost:3000/api/v1/dc/tool-c/test/health

API调用示例

代码验证:

curl -X POST http://localhost:3000/api/v1/dc/tool-c/test/validate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"code":"df[\"age_group\"] = df[\"age\"] > 60"}'

代码执行:

curl -X POST http://localhost:3000/api/v1/dc/tool-c/test/execute \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "data": [{"age": 25}, {"age": 65}],
    "code": "df[\"old\"] = df[\"age\"] > 60"
  }'

📝 开发记录

日期	里程碑	详细记录
2025-12-06	Day 1完成	2025-12-06_工具C_Day1开发完成总结.md
2025-12-06	Day 2完成	2025-12-06_工具C_Day2开发完成总结.md
2025-12-07	Day 3完成	2025-12-06_工具C_Day3开发完成总结.md ✅ 后端MVP完成

🎯 下一步行动

立即执行（Day 2）

创建 dc_tool_c_sessions 数据库表
实现 SessionService.ts
实现 DataProcessService.ts
集成OSS存储服务
创建 SessionController.ts

本周目标（Week 1）

完成Session管理和数据处理
完成AI代码生成服务
完成后端所有API端点
通过Postman测试所有API

📚 相关文档

需求文档: PRD：Tool C - 科研数据编辑器 (MVP V1.1).md
技术设计: 技术设计文档：工具 C - 科研数据编辑器 (V7 云端沙箱抗风险版).md
开发计划: 工具C_MVP开发计划_V1.0.md
TODO清单: 工具C_MVP开发_TODO清单.md
UI原型: 工具C_原型设计V6.html

🔐 安全说明

代码执行安全

✅ AST静态检查拦截危险操作
✅ 沙箱环境限制可用函数
✅ 30秒超时保护
✅ 禁止文件和网络操作
⏸️ 资源使用限制（待实现）

数据安全

✅ 10MB文件大小限制
⏸️ OSS加密存储（待实现）
⏸️ 10分钟Session过期（待实现）
⏸️ 用户隔离（待实现）

维护者: AI Assistant
联系方式: 请查看项目README
最后更新: 2025-12-06

25 KiB Raw Blame History Unescape Escape

工具C（Tool C）- 科研数据编辑器 - 当前状态与开发指南

📊 模块整体进度

✅ 已完成功能（Day 1-2）

Day 1: Python微服务扩展 ✅

1. Python微服务扩展

文件结构

核心功能

测试验证结果

Day 3: AI代码生成服务 ✅

文件结构（新增）

核心功能

AI功能测试结果（Day 3）

Day 2: Session管理 + 数据处理 ✅

文件结构（新增）

核心功能

API测试结果（Day 2）

2. Node.js后端集成（Day 1）

文件结构

核心服务

⏸️ 待开发功能（Day 2-15）

Week 1: 基础架构（Day 2-5）

Day 2: 数据库 + Session管理 ✅

Day 3: AI代码生成服务 ⏸️

Day 3-5: AI代码生成和控制器 ⏸️

Week 2: 前端开发（Day 6-10）

Week 3: 测试优化（Day 11-15）

🗄️ 数据库状态

当前表结构

🔌 API端点清单

Python微服务 (http://localhost:8000)

Node.js后端 (http://localhost:3000)

测试端点（Day 1）

Session管理端点（Day 2 已完成）✅

AI功能端点（Day 3已完成）✅

⚙️ 环境配置

必需环境变量

服务启动顺序

📂 代码结构

Python微服务

Node.js后端

前端

🧪 测试清单

Day 1 测试（已完成）✅

Day 2-15 测试（待执行）⏸️

基础功能测试

AI功能测试

15个医疗数据清洗场景

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本周目标（Week 1）

📚 相关文档

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代码执行安全

数据安全

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