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- UIUX 文档：填充 19 个缺口（多主体画像/健康度/AI+看板/增长域/洞察域/创始人端/OODA/助推/商密） - UIUX 文档：插入 6 个新章节（十四~十九），旧章节重编号为二十~三十一，更新目录和交叉引用 - 作业指导书 x5：导航改为 6 域分组，新增 Context Bar/工作模式/Insight Rail/决策线程/多工作区等 UI 概念 - 新建 docs/2-task-uiux.md：50 个代码落地开发任务，按 P0-P6 分优先级 + 8 Sprint 规划 - 后端/前端：大量新增模型、路由、组件（来自之前 Phase 开发）
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1.2 KiB
Python
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"""数字孪生引擎。
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企业模型 + 场景模拟 + 精度追踪。
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"""
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from app.services.llm_client import LLMClient
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async def build_twin_model(company_data: str) -> dict:
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"""构建企业数字孪生模型。"""
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llm = LLMClient()
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prompt = f"""请基于以下企业数据构建数字孪生模型参数：
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{company_data[:5000]}
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以 JSON 格式返回：
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{{"model_params": {{"revenue_growth_rate": 0.15, "burn_rate": 500000, "runway_months": 18}}, "scenarios": ["融资", "产品转型", "组织调整", "市场变化"], "accuracy_score": 0.75}}"""
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result = await llm.chat(prompt, temperature=0.3)
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return result if isinstance(result, dict) else {}
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async def simulate_scenario(model_params: dict, scenario: str) -> dict:
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"""模拟决策场景。"""
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llm = LLMClient()
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prompt = f"""请基于以下模型参数模拟场景：
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模型参数：{model_params}
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场景：{scenario}
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以 JSON 格式返回：
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{{"projected_outcome": "预测结果", "key_metrics": [{{"metric": "指标", "value": "值"}}], "risk_assessment": "风险评估", "confidence": 0.7}}"""
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result = await llm.chat(prompt, temperature=0.4)
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return result if isinstance(result, dict) else {}
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