Implementation Plan

Overview

本任务清单将设计转化为增量式编码任务。任务遵循测试驱动、底座先行的顺序：先建立能力图谱与技能能力中心两个底座及合规/可信横切层，再实现各业务模块，最后串联端到端流程。带 * 的任务为可选。

Tasks

1. 项目脚手架与共享基础设施
- 初始化 NestJS + TypeScript 后端工程与 PostgreSQL 连接，建立模块化目录结构
- 实现统一的 Result<T, E> 返回类型与错误基类（区分校验/生成/授权/系统错误）
- 配置测试框架（Jest）与属性测试库（fast-check），建立 mock AI 网关与 mock 资料来源适配器骨架
- Requirements: 全局基础
2. 能力图谱底座（Competency_Graph）
2.1 能力标签体系与数据模型
- 实现 CompetencyTag（唯一标识、所属维度）与 CompetencyDimension 模型及持久化
- 实现统一标签体系的维护与 listTags() 接口
- 编写单元测试覆盖标签定义与维度归属
- Requirements: 14.1
2.2 能力数据映射与校验
- 实现 mapData()：将模块数据映射到 1-10 个已定义标签（5 秒内）
- 实现未定义标签拒绝逻辑：拒绝映射、不创建记录、记录原因、返回提示
- 编写属性测试验证 Property 2（能力标签映射有效性）
- Requirements: 14.2, 14.3
2.3 能力概览聚合
- 实现 getCompetencyOverview()：按维度以 0-100 量化分值聚合（5 秒内）
- 实现数据不足维度标记"数据不足"并保留其余维度
- 编写属性测试验证 Property 3（画像维度分值有界性，能力概览部分）
- Requirements: 14.4, 14.5
3. 技能能力中心底座（Skill_Center）
3.1 技能定义模型与序列化
- 实现 SkillDefinition 五要素结构（输入规格、AI 处理逻辑、知识源绑定、输出格式、可信度标注规则）
- 实现 serialize() / deserialize()
- 编写属性测试验证 Property 1（技能定义序列化往返一致性）
- Requirements: 13.2, 13.9
3.2 技能治理：配置、启用与审计
- 实现 upsertSkillDefinition() 与 enableSkill()，限定管理员或导师操作
- 实现技能定义变更的审计日志记录（操作者、时间、变更内容）
- 初始化至少 8 个内置技能定义（资料查询、检索式生成、文献综述、病例分析、鉴别诊断辅助、医患沟通模拟、医学翻译、引用生成）
- 编写单元测试覆盖治理流程与技能库完整性
- Requirements: 13.1, 13.6, 13.7
3.3 技能调用与失败处理
- 实现 invokeSkill()：输入规格校验、按输出格式返回结果并附可信度标注（30 秒内）
- 实现输入不符规格的拒绝、知识源不可用或处理失败的终止（不返回结果与标注、提示失败）
- 仅成功调用完成才写入能力图谱
- 编写单元测试覆盖正常路径与各错误路径
- Requirements: 13.3, 13.4, 13.5, 13.8
4. 横切层：合规模块与 AI 可信层
4.1 权限分级与访问判定
- 实现 checkAccess()：为学生/导师/管理员定义权限范围（可访问资源类型与允许操作类型）
- 实现范围内允许、越权拒绝并记录拒绝事件（操作者、时间、资源标识、拒绝原因）
- 编写属性测试验证 Property 6（权限判定一致性）
- Requirements: 17.1, 17.2, 17.3
4.2 知情同意授权与画像脱敏
- 实现 ConsentRecord 模型（范围、用途、有效期、撤销）与 verifyConsent() / revokeConsent()
- 实现 resolveProfileView()：非本人无有效授权时拒绝完整画像、对未授权敏感字段脱敏（2 秒内，仅返回已授权字段）
- 实现授权撤销即时失效、此后按未授权处理
- 编写属性测试验证 Property 4（授权强制不变量）
- Requirements: 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.8
4.3 审计日志
- 实现 writeAuditLog()：敏感数据访问/导出/修改记录（操作者、时间、操作类型、数据范围，5 秒内），保留≥12 个月
- 编写单元测试覆盖审计字段完整性与保留策略
- Requirements: 7.6, 17.4
4.4 AI 可信层
- 实现统一可信度标注封装：为 AI 输出附带≥1 来源与 0%-100% 置信度
- 实现依据查看（3 秒内展示可追溯来源条目及引用标识）与无法溯源时标注"未经核验"
- 编写单元测试覆盖可信度标注与未经核验标记
- Requirements: 16.1, 16.2, 16.3, 16.4
5. 个人学习空间（Learning_Space）
5.1 学习成果模型与新增校验
- 实现 Achievement 模型与成果类型枚举
- 实现 addAchievement()：必填元数据校验、标题≤200 字符与时间有效性校验，失败时拒绝且不创建记录
- 编写属性测试验证 Property 7（错误路径数据保全，学习成果部分）
- Requirements: 1.1, 1.2, 1.6, 1.9
5.2 自动归档与里程碑
- 实现保存成功后按学年、学期归档；含临床轮转科室信息时额外按科室归档
- 实现 markMilestone()：标记里程碑并关联节点内成果
- 编写单元测试覆盖归档维度与里程碑关联
- Requirements: 1.3, 1.4, 1.8
5.3 成果检索与能力标签关联
- 实现 listAchievements()：按时间倒序、支持按成果类型/学年/学期/轮转科室筛选、每页≤50 分页
- 实现保存成功后关联能力图谱标签；无匹配标签时标记"待关联能力标签"并提示
- 编写属性测试验证 Property 8（分页边界不变量，学习空间部分）
- Requirements: 1.5, 1.7, 1.10
6. AI 评估引擎（AI_Evaluation_Engine）
6.1 形成性与终结性评价
- 实现 generateFormativeEvaluation()（30 秒内）与 generateSummativeEvaluation()（节点须有成果）
- 实现评价附带可信度标注（≥1 依据来源）与发展建议引用≥1 能力标签
- 编写单元测试覆盖评价生成与标注
- Requirements: 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.7
6.2 评价错误路径
- 实现信息不足时中止、保留数据、提示缺失类别
- 实现生成失败或超时时中止、保留数据、提示失败
- 编写单元测试覆盖错误路径（验证 Property 7 相关部分）
- Requirements: 2.5, 2.6
7. 课程对练引擎（Practice_Engine）
7.1 题目生成与权威源绑定
- 实现 generateQuestions()：基于课程内容生成 5-50 道题（30 秒内），支持 A1/A2/A3/A4/病例分析/临床决策题型
- 实现每题绑定≥1 权威知识源并记录引用标识；无法绑定时不进入审核并记录原因
- 实现课程内容不足时中止并提示
- 编写单元测试覆盖生成、题型、绑定与错误路径
- Requirements: 3.1, 3.2, 3.3, 3.7, 3.8
7.2 题目审核状态机
- 实现题目状态流转（待导师审核→可用于对练/已退回），审核前不向学生发布
- 实现导师通过/退回（退回记录原因）
- 编写单元测试覆盖状态机与导师审核
- Requirements: 3.4, 3.5, 3.6, 15.1
7.3 模拟对练与结果诊断
- 实现 startPractice() / submitAnswer() / finishPractice()：逐题呈现采集作答、3 秒内判定正误、单题超 120 秒判错并继续
- 实现对练报告（正确率、用时、薄弱环节=正确率<60% 的能力标签）并按能力标签映射能力图谱
- 实现 AI 评估引擎对每个薄弱环节生成改进建议并附可信度标注
- 编写单元测试覆盖对练流程、报告与映射
- Requirements: 4.1, 4.2, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.8
8. 临床情景对话对练（Clinical_Dialogue_Practice）
- 实现 startDialogue()：基于绑定权威知识源 10 秒内呈现情景；未绑定时阻止启动、不创建记录、提示
- 实现 sendTurn() 多轮对话（最多 50 轮）并逐轮记录学生输入与系统应答
- 实现 finishDialogue()：30 秒内生成含问诊完整性/临床推理/医患沟通三维报告并映射能力图谱；失败或超时时中止、保留对话记录、提示
- 编写单元测试覆盖发起、多轮、报告与错误路径
- Requirements: 5.1, 5.2, 5.3, 5.4, 5.5, 5.6
9. 学生画像引擎（Profile_Engine）
- 实现 generateProfile()：基于学习空间与能力图谱生成六维度画像（0-100，5 秒内）
- 实现能力图谱更新后 10 秒内同步、每项结论可追溯≥1 来源记录
- 实现数据不足维度标记"数据不足"并保留其余；敏感字段标记；仅采集与维度直接相关字段（数据最小化）
- 编写属性测试验证 Property 3（画像维度分值有界性，画像部分）
- Requirements: 6.1, 6.2, 6.3, 6.4, 6.5, 7.1, 7.7
10. 职业规划模块（Career_Module）
10.1 职业目标与胜任力模型
- 实现 setCareerGoal()：3 秒内关联岗位胜任力模型并展示
- 实现胜任力模型四维度（科学与学术/临床能力/健康与社会/职业素养），每维度≥3 能力标签
- 实现无匹配模型时提示并推荐≥3 相近目标；关联系统错误时提示并保留已设目标
- 编写单元测试覆盖目标设定与错误路径
- Requirements: 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5
10.2 动态闭环发展规划
- 实现 generateDevelopmentPlan()：逐项对照能力水平与要求、标记能力差距项（含缺数据项）
- 实现每差距项≥1 建议行动（标明目标水平）、推荐≥1 学习资源或对练任务、引用对应能力标签
- 实现能力图谱更新后再次请求时重算全部差距项；未选目标/模型不可用时拒绝并保留数据；差距项无资源时保留并标注暂无推荐
- 编写单元测试覆盖对照、规划生成、动态更新与错误路径
- Requirements: 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7
11. 研究资料查询技能（Research_Query_Skill）
11.1 检索式生成与检索
- 实现 generateSearchQuery()：NL→PICO/MeSH 检索式（10 秒内，问题 1-2000 字符）
- 实现 search()：指定来源 30 秒内检索、每页≤50 分页；空结果返回空列表并提示；来源全不可用时中止、保留检索式、提示
- 实现问题为空/超长/无医学要素时拒绝生成并提示
- 实现结果每条仅含检索信息/摘要/原文链接（不存储分发全文）、查询完成 5 秒内映射能力图谱
- 编写单元测试覆盖检索式、检索、筛选与错误路径
- Requirements: 10.1, 10.2, 10.3, 10.4, 10.5, 10.6, 10.7, 10.8
11.2 总结、证据分级与引用管理
- 实现 summarize()：30 秒内生成总结，每条结论附≥1 来源引用，每条资料标注唯一证据分级
- 实现无法溯源结论标注"未验证"且不作为引用输出；呈现总结时显示"仅辅助不替代阅读原文"提示
- 实现 generateCitation() / exportCitations()：Vancouver/GB-T 7714 格式、导出 EndNote/NoteExpress；生成或导出失败时中止、保留数据、提示
- 编写属性测试验证 Property 5（引用可追溯不变量）
- Requirements: 11.1, 11.2, 11.3, 11.4, 11.5, 11.6, 11.7
12. AI 协同能力培养模块（AI_Collaboration_Module）
- 实现协同训练任务（提问能力/批判性验证/责任边界意识/协同工作流四维度各≥1）
- 实现 evaluateTask()：30 秒内四维度 0-100 评估；直接采用未核验 AI 输出时提示并要求核验、计入批判性验证；评估结果 5 秒内映射能力图谱计入画像与胜任力对照
- 实现导师点评（对学生可见）；评估失败或超时时中止、保留记录、提示；维度数据不足时标记"数据不足"并保留其余
- 编写单元测试覆盖任务、评估、点评与错误路径
- Requirements: 12.1, 12.2, 12.3, 12.4, 12.5, 12.6, 12.7
13. 导师端集成
- 集成题目审核（复用 7.2）、成果点评（关联学习成果并对学生可见）
- 实现带教关系校验：允许查看所带学生画像；查看非所带学生画像时合规模块拒绝并记录越权尝试
- 编写单元测试覆盖点评与带教关系访问控制
- Requirements: 15.2, 15.3, 15.4
14. 端到端集成与贯通验证
- 串联学习成果→能力标签→画像→职业规划的数据贯通流程并编写集成测试
- 串联技能调用（课程对练/研究查询）→能力图谱→画像的贯通流程并编写集成测试
- 验证全系统 AI 输出均经 AI 可信层、敏感资源访问均经合规模块
- 运行全部属性测试（Property 1-8）确认核心不变量成立
- Requirements: 2.4, 4.6, 5.4, 9.1, 12.4, 14.1, 16.1, 17.2
15. 三端前端界面（可选）
- 实现学生端（学习空间、对练、画像、职业规划、研究查询、协同训练）核心界面
- 实现导师端（题目审核、成果点评、带教学生画像）与管理端（技能治理、权限与合规管理）核心界面
- Requirements: 全部用户故事的界面呈现

Task Dependency Graph

graph TD
    T1["1. 脚手架与基础设施"]
    T2["2. 能力图谱底座"]
    T3["3. 技能能力中心底座"]
    T4["4. 合规与AI可信横切层"]
    T5["5. 个人学习空间"]
    T6["6. AI评估引擎"]
    T7["7. 课程对练引擎"]
    T8["8. 临床情景对话对练"]
    T9["9. 学生画像引擎"]
    T10["10. 职业规划模块"]
    T11["11. 研究资料查询技能"]
    T12["12. AI协同能力培养"]
    T13["13. 导师端集成"]
    T14["14. 端到端集成"]
    T15["15*. 三端前端界面"]

    T1 --> T2
    T1 --> T3
    T1 --> T4
    T2 --> T5
    T3 --> T7
    T3 --> T8
    T3 --> T11
    T4 --> T9
    T4 --> T13
    T5 --> T6
    T5 --> T9
    T6 --> T7
    T2 --> T6
    T2 --> T9
    T9 --> T10
    T2 --> T10
    T2 --> T12
    T7 --> T13
    T9 --> T13
    T5 --> T14
    T6 --> T14
    T7 --> T14
    T8 --> T14
    T9 --> T14
    T10 --> T14
    T11 --> T14
    T12 --> T14
    T13 --> T14
    T14 --> T15

{
  "waves": [
    { "wave": 1, "tasks": ["1"] },
    { "wave": 2, "tasks": ["2", "3", "4"] },
    { "wave": 3, "tasks": ["5"] },
    { "wave": 4, "tasks": ["6", "7", "8", "9", "11", "12"] },
    { "wave": 5, "tasks": ["10", "13"] },
    { "wave": 6, "tasks": ["14"] },
    { "wave": 7, "tasks": ["15"] }
  ]
}

Notes

任务 2（能力图谱）与任务 3（技能能力中心）是两大底座，应优先实现，多数业务模块依赖它们。
任务 4（合规与 AI 可信横切层）为所有涉及敏感数据访问与 AI 输出的模块提供统一保障，建议与底座并行推进。
每个业务模块任务均包含对应的单元测试或属性测试，覆盖正常路径与错误路径。
属性测试（Property 1-8）分散在相关任务中实现，并在任务 14 统一运行确认。
任务 15 为可选的前端界面实现，后端模块与测试可独立于前端完成验证。
技术栈（NestJS + TypeScript + PostgreSQL + Jest + fast-check）为设计阶段的假设，实现前可调整。

15 KiB Raw Blame History Unescape Escape

Implementation Plan

Overview

Tasks

Task Dependency Graph

Notes

15 KiB

Raw Blame History