需求文档skill回溯专家博弈之前
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闫旭隆
@ -0,0 +1,516 @@
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||||
{
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"consolidation_date": "2025-12-07",
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"statistics": {
|
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"total_issues": 27,
|
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"total_suggestions": 18,
|
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"total_missing_items": 16,
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"applied": 31,
|
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"modified": 19,
|
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"withdrawn": 1,
|
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"rejected": 10
|
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},
|
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"applied_items": [
|
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{
|
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"source_expert": "开发专家",
|
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"item_type": "issue",
|
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"item_index": 0,
|
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"severity": "high",
|
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"description": "外部数据源API访问可行性未验证",
|
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"status": "applied",
|
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"applied_content": "明确标注各数据源的授权方式，MVP阶段优先使用免费开放API（PubMed、bioRxiv），支持用户自带机构账号模式",
|
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"reason": "开发专家与产品经理达成共识，采用修改后方案"
|
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},
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{
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"source_expert": "开发专家",
|
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"item_type": "issue",
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"item_index": 2,
|
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"severity": "high",
|
||||
"description": "实时进度展示的技术实现方式不明确",
|
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"status": "applied",
|
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"applied_content": "在性能要求中增加进度反馈机制描述，包含预估完成时间和后台执行支持",
|
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"reason": "无争议，直接采纳"
|
||||
},
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{
|
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"source_expert": "开发专家",
|
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"item_type": "issue",
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"item_index": 4,
|
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"severity": "medium",
|
||||
"description": "'合理时间内完成'表述模糊",
|
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"status": "applied",
|
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"applied_content": "在验收标准中明确时间预期：简单问题30分钟内，复杂问题2小时内",
|
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"reason": "无争议，直接采纳"
|
||||
},
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{
|
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"source_expert": "开发专家",
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"item_type": "issue",
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"item_index": 7,
|
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"severity": "low",
|
||||
"description": "多数据源返回结果的格式标准化未考虑",
|
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"status": "applied",
|
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"applied_content": "在Agent能力定义中明确搜索Agent负责格式转换",
|
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"reason": "无争议，直接采纳"
|
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},
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{
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"source_expert": "开发专家",
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"item_type": "missing_item",
|
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"item_index": 2,
|
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"severity": "medium",
|
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"description": "缺少错误恢复机制说明",
|
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"status": "applied",
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"applied_content": "在性能要求中增加后台执行+完成通知支持",
|
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"reason": "无争议，直接采纳"
|
||||
},
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{
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"source_expert": "产品经理",
|
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"item_type": "issue",
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"item_index": 3,
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"severity": "medium",
|
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"description": "进度反馈机制描述不够具体",
|
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"status": "applied",
|
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"applied_content": "增加预估完成时间展示、后台执行+完成通知功能",
|
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"reason": "无争议，直接采纳"
|
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},
|
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{
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"source_expert": "产品经理",
|
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"item_type": "issue",
|
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"item_index": 5,
|
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"severity": "medium",
|
||||
"description": "边缘场景覆盖不足",
|
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"status": "applied",
|
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"applied_content": "在异常处理中增加用户问题模糊时的引导澄清机制",
|
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"reason": "无争议，直接采纳"
|
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},
|
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{
|
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"source_expert": "产品经理",
|
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"item_type": "issue",
|
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"item_index": 6,
|
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"severity": "medium",
|
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"description": "部分验收标准不够具体可测",
|
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"status": "applied",
|
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"applied_content": "在验收标准中明确复杂问题的定义和时间范围",
|
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"reason": "无争议，直接采纳"
|
||||
},
|
||||
{
|
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"source_expert": "产品经理",
|
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"item_type": "user_experience_concern",
|
||||
"item_index": 0,
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"description": "长时间等待的用户体验",
|
||||
"status": "applied",
|
||||
"applied_content": "增加预估完成时间、后台执行+完成通知功能",
|
||||
"reason": "无争议，直接采纳"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "AI专家",
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"item_type": "issue",
|
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"item_index": 0,
|
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"severity": "high",
|
||||
"description": "引用准确性验收标准缺乏量化指标",
|
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"status": "applied",
|
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"applied_content": "分层定义验收指标：引用来源可追溯率=100%（刚性约束），引用格式准确率>=95%",
|
||||
"reason": "AI专家与开发专家达成共识"
|
||||
},
|
||||
{
|
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"source_expert": "AI专家",
|
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"item_type": "issue",
|
||||
"item_index": 4,
|
||||
"severity": "medium",
|
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"description": "'复杂问题处理'验收标准过于模糊",
|
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"status": "applied",
|
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"applied_content": "明确复杂问题的定义：涉及多种疾病类型、多种治疗方法的跨领域研究问题",
|
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"reason": "无争议，直接采纳"
|
||||
},
|
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{
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"source_expert": "AI专家",
|
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"item_type": "ai_risk",
|
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"item_index": 0,
|
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"severity": "high",
|
||||
"description": "引用幻觉风险",
|
||||
"status": "applied",
|
||||
"applied_content": "通过架构设计防范：报告生成Agent引用只能来自搜索返回列表，采用结构化输出+ID校验机制",
|
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"reason": "AI专家接受开发专家的简化方案"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "AI专家",
|
||||
"item_type": "missing_item",
|
||||
"item_index": 2,
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"description": "未定义分析Agent处理单次任务的文献数量上限",
|
||||
"status": "applied",
|
||||
"applied_content": "采用分层处理策略：第一轮粗筛200篇，第二轮精读50-80篇核心文献",
|
||||
"reason": "AI专家接受开发专家的动态配置方案"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "领域专家",
|
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"item_type": "issue",
|
||||
"item_index": 3,
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"description": "缺少专业术语规范化处理",
|
||||
"status": "applied",
|
||||
"applied_content": "建立精神科标准术语库（基于DSM-5/ICD-11），在问题解析阶段自动映射到标准术语",
|
||||
"reason": "无争议，直接采纳"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "领域专家",
|
||||
"item_type": "issue",
|
||||
"item_index": 7,
|
||||
"severity": "low",
|
||||
"description": "输入示例可进一步优化",
|
||||
"status": "applied",
|
||||
"applied_content": "增加更专业的输入示例",
|
||||
"reason": "无争议，直接采纳"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "领域专家",
|
||||
"item_type": "issue",
|
||||
"item_index": 8,
|
||||
"severity": "low",
|
||||
"description": "未明确处理预印本文献的风险提示",
|
||||
"status": "applied",
|
||||
"applied_content": "在数据源说明中增加预印本风险提示",
|
||||
"reason": "无争议，直接采纳"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "领域专家",
|
||||
"item_type": "missing_item",
|
||||
"item_index": 0,
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"description": "缺少量表和评估工具识别功能",
|
||||
"status": "applied",
|
||||
"applied_content": "MVP阶段实现量表名称识别，Phase 2实现评分结果提取",
|
||||
"reason": "领域专家接受AI专家的分层实现建议"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"modified_items": [
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "开发专家",
|
||||
"item_type": "suggestion",
|
||||
"item_index": 0,
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"original": "建议增加技术选型章节：明确开发语言（Python推荐）、Agent框架等核心技术决策",
|
||||
"modified": "建议在需求文档中明确技术约束（知识图谱存储能力、并行任务调度、实时进度反馈、医学术语标准化组件），具体技术选型留待技术设计阶段",
|
||||
"modifier": "产品经理+领域专家",
|
||||
"reason": "产品经理指出需求文档应保持技术中立，领域专家补充了医学术语标准化组件的必要性"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "开发专家",
|
||||
"item_type": "issue",
|
||||
"item_index": 5,
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"original": "证据等级评估的实现复杂度被低估，建议结合文献元数据进行规则化判断",
|
||||
"modified": "采用分层策略：Phase 1做研究类型分类+规则化信息提取，Phase 2引入偏倚风险初筛；采用Cochrane偏倚风险评估工具框架，AI任务定位为信息提取而非判断",
|
||||
"modifier": "AI专家+领域专家",
|
||||
"reason": "AI专家和领域专家均指出完整GRADE评估超出AI能力边界，但研究类型分类是核心功能不可放弃"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "开发专家",
|
||||
"item_type": "suggestion",
|
||||
"item_index": 2,
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"original": "建议细化MVP验收标准：增加定量指标如'引用准确率>=95%'、'去重准确率>=90%'",
|
||||
"modified": "分层定义验收指标：引用来源可追溯率=100%（刚性约束），引用格式准确率>=95%，去重准确率>=90%",
|
||||
"modifier": "AI专家",
|
||||
"reason": "AI专家提出将可追溯性与格式准确性分开定义更精准"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "开发专家",
|
||||
"item_type": "tech_risk",
|
||||
"item_index": 1,
|
||||
"severity": "high",
|
||||
"original": "知识图谱去重准确性风险：分层去重方案",
|
||||
"modified": "分层去重：先DOI/PMID精确匹配，再UMLS/MeSH CUI映射实现跨语言术语对齐，最后标题相似度匹配；对无法匹配的实体采用保守策略",
|
||||
"modifier": "AI专家+领域专家",
|
||||
"reason": "两位专家均指出现有标准术语库可有效支持跨语言术语对齐"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "产品经理",
|
||||
"item_type": "suggestion",
|
||||
"item_index": 2,
|
||||
"severity": "low",
|
||||
"original": "建议细化用户故事",
|
||||
"modified": "建议在验收标准部分增加基于用户视角的测试用例描述",
|
||||
"modifier": "开发专家",
|
||||
"reason": "开发专家指出当前场景描述已足够详细"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "产品经理",
|
||||
"item_type": "issue",
|
||||
"item_index": 4,
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"original": "报告输出形式单一",
|
||||
"modified": "MVP阶段输出Markdown格式，Phase 2增加直接导出Word/PDF功能，英文报告作为后续版本考虑",
|
||||
"modifier": "开发专家+AI专家",
|
||||
"reason": "开发专家和AI专家均指出应分阶段实现"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "产品经理",
|
||||
"item_type": "user_experience_concern",
|
||||
"item_index": 1,
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"original": "报告质量的可信度建立：显示证据强度评分",
|
||||
"modified": "显示研究类型分布（如包含3项RCT、5项队列研究等）替代AI直接评分，展示文献筛选逻辑",
|
||||
"modifier": "AI专家",
|
||||
"reason": "AI专家指出证据强度评分可能给用户造成虚假的专业感"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "产品经理",
|
||||
"item_type": "issue",
|
||||
"item_index": 2,
|
||||
"severity": "high",
|
||||
"original": "缺少关键使用场景：医学生临床问题查证场景等",
|
||||
"modified": "MVP阶段聚焦学术研究场景，临床决策支持场景（诊断鉴别、治疗方案选择等）作为Phase 2扩展",
|
||||
"modifier": "领域专家",
|
||||
"reason": "领域专家指出临床决策支持与学术研究有本质区别，需差异化设计"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "产品经理",
|
||||
"item_type": "user_experience_concern",
|
||||
"item_index": 2,
|
||||
"severity": "low",
|
||||
"original": "专业术语理解门槛：根据用户角色调整报告语言复杂度",
|
||||
"modified": "采用保持专业术语+增加解释注释的方式，不直接简化术语以避免损失专业精确性",
|
||||
"modifier": "领域专家",
|
||||
"reason": "领域专家指出精神科术语简化可能导致专业准确性损失"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "AI专家",
|
||||
"item_type": "suggestion",
|
||||
"item_index": 0,
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"original": "增加引用验证Agent角色",
|
||||
"modified": "通过架构设计防范引用幻觉：结构化输出+ID校验，作为报告生成Agent的内置功能",
|
||||
"modifier": "开发专家",
|
||||
"reason": "开发专家指出独立Agent过度设计，架构约束即可解决"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "AI专家",
|
||||
"item_type": "suggestion",
|
||||
"item_index": 3,
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"original": "MVP阶段先实现用户对搜索策略的确认功能",
|
||||
"modified": "提供搜索策略确认的可选功能：默认自动执行，高级用户可开启策略预览，结果页面提供调整后重新生成入口",
|
||||
"modifier": "产品经理",
|
||||
"reason": "产品经理指出强制确认会打断用户流程，采用可选模式"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "AI专家",
|
||||
"item_type": "suggestion",
|
||||
"item_index": 5,
|
||||
"severity": "low",
|
||||
"original": "明确定义单次任务的文献处理上限（如50篇）",
|
||||
"modified": "采用分层处理策略（粗筛200篇+精读50-80篇）+动态配置，而非固定数值",
|
||||
"modifier": "开发专家+产品经理",
|
||||
"reason": "开发专家指出50篇过于保守，产品经理建议用户可选范围"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "AI专家",
|
||||
"item_type": "issue",
|
||||
"item_index": 2,
|
||||
"severity": "high",
|
||||
"original": "知识图谱的实体语义去重能力要求过高",
|
||||
"modified": "跨语言术语对齐可通过整合现有标准术语库（ICD-11、UMLS、MeSH）实现，技术难度低于从零构建",
|
||||
"modifier": "领域专家",
|
||||
"reason": "领域专家指出现有医学术语标准化资源成熟度被低估"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "AI专家",
|
||||
"item_type": "ai_risk",
|
||||
"item_index": 1,
|
||||
"severity": "high",
|
||||
"original": "证据等级评估不可靠风险，建议MVP阶段简化为研究类型分类",
|
||||
"modified": "采用Cochrane偏倚风险评估工具框架，AI任务定位为从文献中提取信息填充清单，基于清单结果进行规则化判断",
|
||||
"modifier": "领域专家",
|
||||
"reason": "领域专家提供了现有评估框架可转化为结构化检查清单的方案"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "领域专家",
|
||||
"item_type": "issue",
|
||||
"item_index": 0,
|
||||
"severity": "high",
|
||||
"original": "缺少诊断标准版本标注功能，自动识别并标注每篇文献的诊断标准版本",
|
||||
"modified": "MVP阶段增加诊断标准注意事项提醒章节+关键词识别，Phase 2尝试自动识别",
|
||||
"modifier": "开发专家+产品经理",
|
||||
"reason": "开发专家指出自动识别技术实现有挑战，应分阶段实现"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "领域专家",
|
||||
"item_type": "issue",
|
||||
"item_index": 1,
|
||||
"severity": "high",
|
||||
"original": "证据等级评估方法未明确，建议建立自动识别和分级逻辑",
|
||||
"modified": "MVP阶段实现研究类型分类，Phase 2尝试偏倚风险初筛，完整GRADE评估定位为人工任务",
|
||||
"modifier": "AI专家",
|
||||
"reason": "AI专家指出GRADE完整评估超出AI可靠能力边界"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "领域专家",
|
||||
"item_type": "issue",
|
||||
"item_index": 2,
|
||||
"severity": "high",
|
||||
"original": "未涵盖临床试验注册库",
|
||||
"modified": "ClinicalTrials.gov列入Phase 2扩展数据源，WHO ICTRP根据技术条件评估后决定",
|
||||
"modifier": "开发专家+产品经理",
|
||||
"reason": "开发专家指出WHO ICTRP缺乏稳定公开API，产品经理建议控制MVP范围"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "领域专家",
|
||||
"item_type": "suggestion",
|
||||
"item_index": 7,
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"original": "MVP阶段也应包含诊断标准版本标注和基本的证据等级评估",
|
||||
"modified": "MVP阶段实现诊断标准关键词识别+研究类型分类，标注为AI初步分类，完整循证医学评估功能在Phase 2完善",
|
||||
"modifier": "开发专家+产品经理+AI专家",
|
||||
"reason": "多位专家指出原建议对MVP范围定义过于激进"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "AI专家",
|
||||
"item_type": "suggestion",
|
||||
"item_index": 1,
|
||||
"severity": "high",
|
||||
"original": "将证据等级评估任务降级为研究类型分类",
|
||||
"modified": "保留证据等级评估功能，采用结构化规则评估方式：基于研究类型、样本量、盲法等客观元数据进行规则化判断，标注AI局限性",
|
||||
"modifier": "开发专家+产品经理+领域专家",
|
||||
"reason": "三位专家均指出完全降级会损害产品核心价值"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"rejected_items": [
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "开发专家",
|
||||
"item_type": "issue",
|
||||
"item_index": 1,
|
||||
"severity": "high",
|
||||
"description": "知识图谱技术选型和存储方案未明确",
|
||||
"status": "rejected",
|
||||
"reason": "属于技术设计阶段内容，需求文档应保持技术中立"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "开发专家",
|
||||
"item_type": "issue",
|
||||
"item_index": 3,
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"description": "Agent通信机制未定义",
|
||||
"status": "rejected",
|
||||
"reason": "属于技术设计阶段内容，需求文档应保持技术中立"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "开发专家",
|
||||
"item_type": "missing_item",
|
||||
"item_index": 0,
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"description": "缺少技术栈选型说明",
|
||||
"status": "rejected",
|
||||
"reason": "属于技术设计阶段内容"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "开发专家",
|
||||
"item_type": "missing_item",
|
||||
"item_index": 1,
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"description": "缺少LLM模型选型和调用方式",
|
||||
"status": "rejected",
|
||||
"reason": "属于技术设计阶段内容"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "开发专家",
|
||||
"item_type": "missing_item",
|
||||
"item_index": 5,
|
||||
"severity": "low",
|
||||
"description": "缺少监控和日志方案",
|
||||
"status": "rejected",
|
||||
"reason": "属于技术设计阶段内容"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "产品经理",
|
||||
"item_type": "missing_item",
|
||||
"item_index": 0,
|
||||
"severity": "low",
|
||||
"description": "竞品分析",
|
||||
"status": "rejected",
|
||||
"reason": "属于产品规划阶段内容，非需求文档范畴"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "产品经理",
|
||||
"item_type": "missing_item",
|
||||
"item_index": 1,
|
||||
"severity": "low",
|
||||
"description": "用户旅程地图",
|
||||
"status": "rejected",
|
||||
"reason": "当前场景描述已足够详细"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "产品经理",
|
||||
"item_type": "missing_item",
|
||||
"item_index": 5,
|
||||
"severity": "low",
|
||||
"description": "数据导出与集成（Zotero、EndNote等）",
|
||||
"status": "rejected",
|
||||
"reason": "超出用户原始需求范围，可作为后续版本考虑"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "领域专家",
|
||||
"item_type": "issue",
|
||||
"item_index": 4,
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"description": "未区分药物治疗与非药物治疗的文献分析逻辑",
|
||||
"status": "rejected",
|
||||
"reason": "过于细化的领域逻辑，可在技术设计阶段考虑"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "领域专家",
|
||||
"item_type": "issue",
|
||||
"item_index": 6,
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"description": "未提及临床实践指南的整合",
|
||||
"status": "rejected",
|
||||
"reason": "超出用户原始需求范围，指南整合复杂度高，可作为后续版本考虑"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"withdrawn_items": [
|
||||
{
|
||||
"source_expert": "产品经理",
|
||||
"item_type": "missing_item",
|
||||
"item_index": 4,
|
||||
"description": "移动端适配",
|
||||
"withdrawn_by": "产品经理",
|
||||
"reason": "开发专家指出目标用户的核心使用场景是桌面端长时间研究工作，移动端投入产出比低"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"conflict_resolutions": [
|
||||
{
|
||||
"topic": "证据等级评估功能范围",
|
||||
"conflicting_parties": ["AI专家（建议降级为研究类型分类）", "领域专家（坚持证据等级是核心价值）", "产品经理（强调用户核心需求）"],
|
||||
"resolution": "保留证据等级评估功能，但采用结构化规则评估方式降低AI风险",
|
||||
"reason": "按用户价值优先原则裁决，证据等级评估是用户明确需求，但采纳AI专家关于风险控制的建议"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"topic": "MVP阶段专业功能范围",
|
||||
"conflicting_parties": ["领域专家（要求诊断标准自动识别+完整证据评估）", "开发专家+产品经理（控制MVP范围）"],
|
||||
"resolution": "MVP阶段实现诊断标准关键词识别+研究类型分类，完整功能留待Phase 2",
|
||||
"reason": "按技术可行性优先原则裁决，同时保留核心专业价值"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"topic": "引用幻觉防范机制",
|
||||
"conflicting_parties": ["AI专家（建议增加引用验证Agent）", "开发专家（架构设计即可解决）"],
|
||||
"resolution": "采用开发专家方案：结构化输出+ID校验作为报告生成Agent内置功能",
|
||||
"reason": "按技术可行性优先原则裁决，更简洁的架构方案同样有效"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"topic": "文献处理数量上限",
|
||||
"conflicting_parties": ["AI专家（建议50篇固定上限）", "开发专家+产品经理（动态配置+分层处理）"],
|
||||
"resolution": "采用分层处理策略：粗筛200篇+精读50-80篇，上限动态可配置",
|
||||
"reason": "按技术可行性优先原则裁决，分层策略更符合实际工程需求"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"key_improvements_summary": [
|
||||
"明确了外部数据源的授权方式和优先级，MVP阶段聚焦免费开放API数据源",
|
||||
"增加了术语规范化处理能力（基于DSM-5/ICD-11/MeSH/UMLS）",
|
||||
"细化了验收标准：引用来源可追溯率100%（刚性约束），引用格式准确率>=95%，去重准确率>=90%",
|
||||
"建立了分层文献处理策略（粗筛200篇+精读50-80篇）",
|
||||
"增加了引用幻觉防范机制（结构化输出+ID校验）",
|
||||
"明确了证据等级评估的分阶段实现路径（MVP研究类型分类，Phase 2偏倚风险初筛）",
|
||||
"增加了进度反馈机制的具体描述（预估完成时间、后台执行+通知）",
|
||||
"增加了精神科专业功能（量表名称识别、诊断标准关键词识别、方法学注意事项章节）",
|
||||
"增加了预印本来源的风险提示",
|
||||
"明确了报告透明性要求（研究类型分布、文献筛选逻辑、AI局限性说明）"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
35
.claude/skills/requirement-generator-v1/temp/domain_role.md
Normal file
35
.claude/skills/requirement-generator-v1/temp/domain_role.md
Normal file
@ -0,0 +1,35 @@
|
||||
# 领域专家角色定义
|
||||
|
||||
## 角色名称
|
||||
精神科医生
|
||||
|
||||
## 角色身份
|
||||
你是一位资深的精神科医生，拥有15年以上精神疾病临床诊疗和学术研究经验。你将从精神科临床医生的角度评审这个深度研究助手的需求文档，确保它符合精神医学的专业标准和临床实际需求。
|
||||
|
||||
## 领域背景
|
||||
精神疾病领域涉及精神分裂症、抑郁症、双相障碍、焦虑症、PTSD等多种疾病的诊断、治疗和研究。该领域的文献研究需要：
|
||||
- 涵盖临床试验、流行病学、病因学、治疗方法等多个维度
|
||||
- 区分药物治疗与非药物治疗（心理治疗、物理治疗等）的研究证据
|
||||
- 关注证据等级和临床指南的更新
|
||||
- 了解DSM-5/ICD-11诊断标准的演变
|
||||
|
||||
## 该领域的专业要求
|
||||
- **诊断标准规范**：精神疾病的诊断必须遵循DSM-5或ICD-11标准，文献分析需注意诊断标准版本
|
||||
- **证据等级体系**：精神科遵循循证医学原则，RCT和系统评价/Meta分析具有最高证据等级
|
||||
- **治疗指南遵循**：需关注APA、NICE、WFSBP等权威机构发布的临床实践指南
|
||||
- **专业术语规范**：精神科术语需准确使用，如"精神分裂症"而非"精神病"、"抑郁发作"而非"抑郁"等
|
||||
- **伦理与隐私**：精神疾病研究涉及敏感患者信息，需注意研究伦理规范
|
||||
|
||||
## 评审重点
|
||||
- 需求是否符合精神科临床医生和研究者的实际工作流程？
|
||||
- 专业术语使用是否准确规范（如疾病名称、治疗方法、量表名称）？
|
||||
- 文献来源和数据库选择是否覆盖精神医学核心期刊和数据库？
|
||||
- 证据等级评估方法是否符合循证医学标准？
|
||||
- 报告结构是否满足临床和学术研究的需求？
|
||||
- 是否遗漏了精神科研究中的关键环节（如安全性数据、长期随访结果）？
|
||||
|
||||
## 评审边界
|
||||
- 关注：精神医学专业规范、临床术语准确性、研究方法学标准、文献来源权威性
|
||||
- 不关注：技术实现方案（开发专家负责）
|
||||
- 不关注：界面交互体验（产品经理负责）
|
||||
- 不关注：AI模型和算法设计（AI专家负责）
|
||||
116
.claude/skills/requirement-generator-v1/temp/evaluate_ai.json
Normal file
116
.claude/skills/requirement-generator-v1/temp/evaluate_ai.json
Normal file
@ -0,0 +1,116 @@
|
||||
{
|
||||
"expert_role": "AI专家",
|
||||
"debate_phase": "evaluate",
|
||||
|
||||
"evaluations": [
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "开发专家",
|
||||
"target_file": "temp/review_dev.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "issue",
|
||||
"index": 5,
|
||||
"content": "证据等级评估的实现复杂度被低估：医学领域的证据等级评估（如GRADE标准）需要专业知识和结构化判断，仅依靠LLM分析可能准确性不足"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "开发专家的技术实现视角正确，但建议方案'结合文献元数据进行规则化判断'过于乐观。当前LLM对证据等级评估的可靠性问题不仅是实现复杂度问题，更是AI能力边界问题。元数据（研究类型、样本量）仅能支持粗粒度分类，无法实现真正的GRADE评估（需理解偏倚风险、结果一致性、精确性等）。",
|
||||
"reasoning": "从AI能力视角，证据等级评估涉及多维度专业判断（研究设计识别、偏倚评估、证据一致性分析），当前LLM在此类任务上的准确率缺乏可靠基准。建议将此任务定位为'AI辅助的研究类型分类'而非'证据等级评估'，降低用户预期和误用风险。"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "开发专家",
|
||||
"target_file": "temp/review_dev.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "suggestion",
|
||||
"index": 2,
|
||||
"content": "建议细化MVP验收标准：当前验收标准偏定性，建议增加定量指标如'引用准确率>=95%'、'去重准确率>=90%'"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "定量指标方向正确，但95%引用准确率的可行性需要验证。当前LLM在学术引用任务上的幻觉率报告差异较大（3%-15%），95%准确率对应5%错误率，处于较乐观水平。",
|
||||
"reasoning": "建议分层设定：(1)引用来源可追溯率100%（所有引用必须来自搜索返回结果，禁止AI自行生成）；(2)引用格式准确率>=95%（DOI、作者、标题等信息与原始数据一致）。将'可追溯性'与'格式准确性'分开定义，前者是刚性约束，后者允许容错。"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "开发专家",
|
||||
"target_file": "temp/review_dev.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "tech_risk",
|
||||
"index": 1,
|
||||
"content": "知识图谱去重准确性风险：'语义去重'依赖NLP/向量匹配，可能出现误判（重复未识别或错误合并），影响报告质量"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "风险识别准确，但缓解措施'分层去重'未充分考虑跨语言场景。中英文医学术语的语义对齐（如'精神分裂症'与'Schizophrenia'）不能仅靠向量相似度，需要依赖标准术语库。",
|
||||
"reasoning": "从AI能力视角，跨语言语义对齐是NLP领域的已知难题。向量相似度在跨语言场景下效果显著下降。建议缓解措施增加：(1)优先使用UMLS/MeSH的CUI映射实现术语对齐；(2)对无法通过术语库匹配的实体，采用保守策略（不合并，保留两者）；(3)定义跨语言去重的单独准确率指标。"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "产品经理",
|
||||
"target_file": "temp/review_pm.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "user_experience_concern",
|
||||
"index": 1,
|
||||
"content": "报告质量的可信度建立：用户如何判断AI生成报告的准确性和完整性"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "产品经理从用户体验角度提出的建议'每条结论标注证据来源链接'方向正确，但'显示文献覆盖率和证据强度评分'需要谨慎。",
|
||||
"reasoning": "从AI能力视角，'证据强度评分'涉及专业判断，AI评分可能给用户造成'虚假的专业感'。建议：(1)证据来源链接必须实现；(2)文献覆盖率需明确定义（相对于什么总量？）；(3)'证据强度评分'不宜由AI直接给出数值，可改为'研究类型分布'（如：包含3项RCT、5项队列研究等），让用户自行判断。"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "产品经理",
|
||||
"target_file": "temp/review_pm.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "issue",
|
||||
"index": 4,
|
||||
"content": "报告输出形式单一：仅支持结构化中文报告，未考虑用户对不同格式和深度的需求"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "建议'报告详略程度可选（摘要版/标准版/详细版）'从产品角度合理，但从AI能力角度需要注意：不同详略程度需要不同的生成策略，不是简单的截取或扩展。",
|
||||
"reasoning": "摘要版需要高质量的信息压缩能力（保留关键信息、去除冗余），详细版需要更多的推理和综合能力。建议：(1)MVP阶段仅提供标准版，降低复杂度；(2)如需多版本，应分别定义质量标准和验收指标；(3)不同版本的生成应视为不同的AI任务，而非后处理。"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "领域专家",
|
||||
"target_file": "temp/review_domain.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "issue",
|
||||
"index": 1,
|
||||
"content": "证据等级评估方法未明确：精神科遵循循证医学原则，需要明确采用何种证据分级体系（如GRADE、Oxford证据等级），以及如何处理不同研究设计的证据权重"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "领域专家要求明确证据分级体系的方向正确，但建议'建立研究设计类型的自动识别和分级逻辑'对AI能力预期过高。",
|
||||
"reasoning": "从AI能力视角，GRADE评估需要判断偏倚风险、不一致性、间接性、不精确性、发表偏倚五个维度，这需要深度理解研究方法学。当前LLM在此任务上的可靠性未经大规模验证。建议采用分层策略：(1)Phase 1仅做研究类型分类（RCT/观察性研究/病例报告等）；(2)Phase 2引入偏倚风险初筛（基于规则+AI辅助）；(3)GRADE完整评估定位为人工任务，AI仅提供辅助信息。"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "领域专家",
|
||||
"target_file": "temp/review_domain.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "suggestion",
|
||||
"index": 7,
|
||||
"content": "MVP阶段合规性建议：即使在MVP阶段，也应包含诊断标准版本标注和基本的证据等级评估，这是精神科文献分析的最低专业要求"
|
||||
},
|
||||
"stance": "disagree",
|
||||
"comment": "诊断标准版本标注可在MVP实现（从文献元数据或全文中提取关键词如'DSM-5'），但'证据等级评估'不应作为MVP的最低要求。",
|
||||
"reasoning": "从AI能力和MVP策略视角分析：(1)诊断标准版本标注是信息提取任务，AI可靠性较高，可纳入MVP；(2)证据等级评估是专业判断任务，AI可靠性存疑，错误评估可能比不评估更危险；(3)MVP核心价值是'高效文献搜索+结构化呈现'，不应因追求专业完整性而引入不可靠功能。建议MVP阶段：标注诊断标准版本+研究类型分类，明确告知用户'证据等级需人工判断'。"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "领域专家",
|
||||
"target_file": "temp/review_domain.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "missing_item",
|
||||
"index": 0,
|
||||
"content": "缺少量表和评估工具识别功能：精神科研究大量使用标准化量表（如PANSS、HAM-D、MADRS等），系统应能识别和提取文献中使用的评估量表"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "量表识别功能需求合理，但实现复杂度需注意。从AI能力视角，量表名称提取相对简单，但量表版本识别、评分结果提取涉及更复杂的信息抽取。",
|
||||
"reasoning": "建议分层实现：(1)量表名称识别（基于预定义量表库的关键词匹配+LLM辅助）可在Phase 1实现；(2)量表评分结果提取（如'HAM-D基线评分24.5分，终点评分12.3分'）需要结构化信息抽取能力，建议放在Phase 2；(3)需定义量表识别的准确率指标（如召回率>=80%，精确率>=90%）。"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
|
||||
"new_insights": [
|
||||
{
|
||||
"description": "博弈中发现：多位专家都提到了证据等级评估，但对AI在此任务上的能力边界认识不一致。需要在需求文档中明确区分'AI可独立完成的任务'与'AI仅提供辅助的任务'，避免用户对AI能力形成错误预期。",
|
||||
"triggered_by": "开发专家issue[5] + 领域专家issue[1] + 领域专家suggestion[7]的综合分析"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"description": "博弈中发现：开发专家关注技术实现可行性，领域专家关注专业合规性，两者在证据等级评估上的建议存在冲突——开发建议简化，领域建议必须包含。需要在需求中建立'智能化任务分级框架'，明确哪些任务AI可自动完成、哪些需人工确认、哪些仅作参考。",
|
||||
"triggered_by": "开发专家suggestion[2]与领域专家suggestion[7]的冲突分析"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
|
||||
"summary": "本轮评价重点关注三个方面：(1)证据等级评估的AI能力边界问题，多位专家有不同预期，需要统一认识；(2)跨语言语义去重的技术可行性，需引入标准术语库；(3)MVP范围界定，应将'可靠的基础功能'优先于'有风险的专业功能'。核心建议是在需求中建立'AI任务可靠性分级'，区分AI可独立完成、AI辅助人工确认、仅供参考三个层次。"
|
||||
}
|
||||
128
.claude/skills/requirement-generator-v1/temp/evaluate_dev.json
Normal file
128
.claude/skills/requirement-generator-v1/temp/evaluate_dev.json
Normal file
@ -0,0 +1,128 @@
|
||||
{
|
||||
"expert_role": "开发专家",
|
||||
"debate_phase": "evaluate",
|
||||
|
||||
"evaluations": [
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "产品经理",
|
||||
"target_file": "temp/review_pm.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "missing_item",
|
||||
"index": 4,
|
||||
"content": "移动端适配：是否需要支持移动端访问和使用"
|
||||
},
|
||||
"stance": "disagree",
|
||||
"comment": "MVP阶段不应考虑移动端适配，技术投入产出比低",
|
||||
"reasoning": "1) 目标用户（科研人员、医学生、分析师）的核心使用场景是桌面端长时间研究工作，移动端需求弱；2) 该产品允许小时级执行时间，移动端使用场景不适合；3) 移动端适配会显著增加前端开发工作量，包括响应式布局、移动端交互优化、长连接稳定性等；4) 建议在产品PMF验证后再考虑移动端，MVP阶段应聚焦核心价值验证"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "产品经理",
|
||||
"target_file": "temp/review_pm.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "suggestion",
|
||||
"index": 2,
|
||||
"content": "建议细化用户故事：将场景进一步拆解为用户故事（As a...I want...So that...），便于开发理解和验收"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "用户故事对开发有帮助，但当前需求文档的场景描述已足够详细",
|
||||
"reasoning": "当前文档第2.1节的场景描述已包含触发条件、操作步骤、预期结果，这些信息对于开发理解需求已经足够。用户故事格式更多是Scrum流程的形式要求，对于Agent开发这类技术复杂度高的项目，更重要的是技术方案设计文档而非用户故事卡片。建议根据团队实际情况决定是否采用。"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "产品经理",
|
||||
"target_file": "temp/review_pm.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "issue",
|
||||
"index": 4,
|
||||
"content": "报告输出形式单一：仅支持结构化中文报告，未考虑用户对不同格式和深度的需求"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "格式多样化有价值，但需分阶段实现",
|
||||
"reasoning": "1) 支持Word/PDF输出需要集成文档生成库（如python-docx、reportlab），增加技术复杂度；2) 报告详略程度可选意味着需要设计多套报告模板和生成逻辑；3) 建议MVP阶段先用Markdown格式（用户可自行转换为Word/PDF），第二阶段再增加格式选项；4) 英文报告选项涉及全流程的语言切换，复杂度较高，可作为后续版本功能"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "AI专家",
|
||||
"target_file": "temp/review_ai.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "suggestion",
|
||||
"index": 1,
|
||||
"content": "建议2：将证据等级评估任务降级为'研究类型分类'（如RCT/队列研究/病例报告等），减少AI判断的主观性和错误风险"
|
||||
},
|
||||
"stance": "disagree",
|
||||
"comment": "研究类型分类虽然简化，但可能无法满足用户核心需求",
|
||||
"reasoning": "1) 从用户访谈看，证据等级评估是循证医学的核心要求，精神科医生明确指出这是重要功能；2) 单纯的研究类型分类价值有限，用户通过检索结果就能看到研究类型；3) 技术上可行的折中方案：基于研究类型+样本量+盲法等元数据进行规则化的初步证据等级判断，而非完全依赖LLM推理；4) 建议标注'AI初评'并提供评估依据，让用户自行判断是否需要人工复核"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "AI专家",
|
||||
"target_file": "temp/review_ai.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "suggestion",
|
||||
"index": 5,
|
||||
"content": "建议6：明确定义单次任务的文献处理上限（如50篇），超出时提供分批处理或用户筛选机制"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "文献数量上限的思路正确，但50篇可能过于保守",
|
||||
"reasoning": "1) 以GPT-4-turbo的128K上下文为例，每篇文献摘要约500-1000 tokens，理论上可处理100+篇；2) 但考虑到分析过程需要输出，建议分层处理：第一轮粗筛（相关性排序）可处理200篇，第二轮精读分析处理Top 50-80篇；3) 实际上限应根据选用的LLM模型和文献平均长度动态调整，而非硬编码固定值；4) 建议技术实现时设置可配置参数而非固定数值"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "AI专家",
|
||||
"target_file": "temp/review_ai.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "ai_risk",
|
||||
"index": 0,
|
||||
"content": "引用幻觉风险：LLM在生成引用时可能编造不存在的文献（包括作者、标题、期刊、DOI等），这是当前大模型的已知弱点"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "幻觉风险确实存在，但建议的'引用验证Agent'可能过度设计",
|
||||
"reasoning": "1) 幻觉风险的根本解决方案是架构设计：报告生成Agent的引用必须且只能来自搜索Agent返回的文献列表，通过Prompt约束和结构化输出即可，不需要额外增加一个Agent；2) 增加引用验证Agent会增加系统复杂度和延迟；3) 更实用的方案：在报告生成Agent的输出中要求包含文献ID索引，后处理阶段直接校验ID是否在原始搜索结果中；4) 建议将此作为报告生成Agent的内置功能而非独立Agent"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "领域专家",
|
||||
"target_file": "temp/review_domain.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "issue",
|
||||
"index": 0,
|
||||
"content": "缺少诊断标准版本标注功能：精神科文献分析必须注意诊断标准的演变（DSM-IV vs DSM-5, ICD-10 vs ICD-11），不同版本的诊断标准可能导致研究结果不可比"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "诊断标准版本标注有价值，但'自动识别'的技术实现有挑战",
|
||||
"reasoning": "1) 诊断标准版本通常不在文献摘要的结构化字段中，需要从全文或摘要文本中提取，依赖NLP/LLM判断；2) 部分文献可能未明确说明使用的诊断标准版本；3) 建议分两步实现：MVP阶段在报告中增加'诊断标准'提醒章节，提示用户关注此问题；第二阶段通过LLM分析摘要内容尝试自动识别并标注；4) 对于无法自动识别的情况，应标注'未明确'而非强行推断"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "领域专家",
|
||||
"target_file": "temp/review_domain.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "issue",
|
||||
"index": 2,
|
||||
"content": "未涵盖临床试验注册库：精神科药物和治疗研究需要关注ClinicalTrials.gov、WHO ICTRP等临床试验注册库，这对于了解正在进行的研究和发表偏倚评估至关重要"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "临床试验注册库有价值，但API可用性和数据结构需要评估",
|
||||
"reasoning": "1) ClinicalTrials.gov提供公开API（clinicaltrials.gov/api），技术上可接入；2) 但临床试验数据的结构与文献数据差异大（试验状态、招募情况、预期完成时间等），需要单独设计数据模型和展示方式；3) WHO ICTRP没有稳定的公开API，需要通过网页抓取，合规性和稳定性存疑；4) 建议：MVP阶段仅整合ClinicalTrials.gov，作为'相关在研试验'补充章节；WHO ICTRP作为第二阶段考虑"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "领域专家",
|
||||
"target_file": "temp/review_domain.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "suggestion",
|
||||
"index": 7,
|
||||
"content": "MVP阶段合规性建议：即使在MVP阶段，也应包含诊断标准版本标注和基本的证据等级评估，这是精神科文献分析的最低专业要求"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "认同专业性要求，但MVP阶段的实现深度需要权衡",
|
||||
"reasoning": "1) MVP阶段的核心目标是验证'多数据源并行搜索+结构化报告生成'的核心价值，过多专业功能会增加开发周期；2) 折中方案：MVP阶段在报告中增加'研究方法学注意事项'章节，以文字提醒形式涵盖诊断标准差异、证据等级解读等内容，而非实现自动化识别；3) 证据等级评估可先实现基于研究类型的简化版本（如Meta分析>RCT>队列研究>病例报告），第二阶段再完善为GRADE标准；4) 这样既体现了专业性考量，又控制了MVP阶段的技术复杂度"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
|
||||
"new_insights": [
|
||||
{
|
||||
"description": "知识图谱Schema设计需要考虑精神科领域特殊字段",
|
||||
"triggered_by": "领域专家提出的诊断标准版本、评估量表、安全性数据等要求，这些都需要在知识图谱的节点和边属性中预留字段，否则第二阶段引入知识图谱时需要重新设计Schema"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"description": "MVP阶段也需要基础去重能力",
|
||||
"triggered_by": "AI专家提到'MVP阶段暂不使用知识图谱，但去重需求在MVP阶段同样存在'。从技术角度看，MVP阶段应实现基于DOI/PMID的精确去重，这是低成本高收益的功能，不需要等到知识图谱引入"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
|
||||
"summary": "本轮交叉评价中，开发专家对其他专家的9条意见进行了回应。主要分歧集中在：1) 移动端适配时机（与产品经理分歧）；2) 证据等级评估的实现方式（与AI专家分歧，反对降级为纯研究类型分类）；3) 引用验证Agent的必要性（与AI专家分歧，建议通过架构设计而非额外Agent解决）；4) 诊断标准自动识别的可行性（与领域专家部分分歧，建议分阶段实现）。新发现的技术洞察包括知识图谱Schema需预留领域特殊字段，以及MVP阶段也应实现基础去重能力。"
|
||||
}
|
||||
@ -0,0 +1,109 @@
|
||||
{
|
||||
"expert_role": "精神科医生",
|
||||
"domain": "精神医学/精神疾病研究",
|
||||
"debate_phase": "evaluate",
|
||||
|
||||
"evaluations": [
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "开发专家",
|
||||
"target_file": "temp/review_dev.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "issue",
|
||||
"index": 5,
|
||||
"content": "证据等级评估的实现复杂度被低估：医学领域的证据等级评估（如GRADE标准）需要专业知识和结构化判断，仅依靠LLM分析可能准确性不足"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "开发专家正确识别了证据等级评估的复杂性，但其建议'标注评估结果仅供参考，需人工复核'不够充分。在精神科临床实践中，证据等级评估不仅是技术问题，更涉及专业判断标准的选择。GRADE与Oxford证据等级体系在精神科的应用存在差异，例如对于心理治疗研究，GRADE可能需要调整标准。",
|
||||
"reasoning": "精神科循证医学实践要求明确采用何种证据分级体系，并且需要考虑精神科特有的研究设计（如对照组选择困难、盲法难以实施等）对证据等级评估的影响。建议不仅要明确标注需人工复核，更需要在系统设计中预设精神科适用的评估模板。"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "开发专家",
|
||||
"target_file": "temp/review_dev.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "suggestion",
|
||||
"index": 0,
|
||||
"content": "建议增加技术选型章节：明确开发语言（Python推荐）、Agent框架（LangGraph/AutoGen/CrewAI）、知识图谱（Neo4j Community版）、消息队列（Redis）等核心技术决策"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "技术选型建议合理，但从精神科文献研究的角度，还需要补充医学术语标准化的技术组件。精神科术语的规范化处理（DSM-5/ICD-11术语库、MeSH/UMLS集成）应作为技术选型的必要组成部分，而非可选功能。",
|
||||
"reasoning": "精神科文献使用的诊断术语存在多种表述方式和历史演变，如果技术选型不包含术语标准化组件，将直接影响搜索召回率和知识图谱去重质量。这是精神科领域应用的刚性需求。"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "产品经理",
|
||||
"target_file": "temp/review_pm.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "issue",
|
||||
"index": 2,
|
||||
"content": "缺少关键使用场景：仅覆盖'文献综述撰写'和'研究题目探索'两个场景，但目标用户群体的其他高频场景未涉及"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "产品经理建议补充'医学生临床问题查证场景'是有价值的，但该场景的需求应该更具体化。精神科医学生和规培医生的典型需求包括：诊断鉴别依据查询、治疗方案选择依据、药物选择与剂量调整依据、以及临床指南解读等。这些场景的输出格式和证据要求与文献综述不同。",
|
||||
"reasoning": "精神科临床决策支持与学术研究综述有本质区别。临床场景更关注指南推荐级别、禁忌症与注意事项、药物相互作用等实用信息，而非全面的文献回顾。产品设计应区分这两类需求的差异化处理。"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "产品经理",
|
||||
"target_file": "temp/review_pm.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "user_experience_concerns",
|
||||
"index": 2,
|
||||
"content": "专业术语和概念的理解门槛：不同层次用户对精神疾病领域术语的熟悉程度不同"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "产品经理关注不同用户的术语理解差异是正确的，但其建议'根据用户角色调整报告语言复杂度'需要谨慎实施。精神科专业术语的简化必须确保准确性，不能为了通俗性而牺牲专业精确性。例如，'精神分裂症'不能简化为'精神病'，'抑郁发作'与'抑郁症'有明确的临床区别。",
|
||||
"reasoning": "精神科术语的规范使用涉及诊断准确性和临床安全。建议采用'保持专业术语+增加解释注释'的方式，而非直接简化术语。这样既满足初级用户的理解需求，又不损失专业准确性。"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "AI专家",
|
||||
"target_file": "temp/review_ai.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "suggestion",
|
||||
"index": 1,
|
||||
"content": "将证据等级评估任务降级为'研究类型分类'（如RCT/队列研究/病例报告等），减少AI判断的主观性和错误风险"
|
||||
},
|
||||
"stance": "disagree",
|
||||
"comment": "作为精神科医生，我不同意将证据等级评估完全降级为研究类型分类。对于精神科临床研究者和医学生而言，证据等级评估是文献分析的核心价值所在。仅提供研究类型分类而不评估证据强度，将大幅降低系统对目标用户的实际帮助。",
|
||||
"reasoning": "精神科临床决策高度依赖循证医学原则，医生需要知道'这项治疗的证据强度是什么'而不仅仅是'这是一项RCT'。建议的替代方案是：采用结构化评估模板（如根据样本量、随机化方法、盲法、失访率等客观指标），并明确标注AI评估的局限性，而非放弃证据等级评估功能。"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "AI专家",
|
||||
"target_file": "temp/review_ai.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "issue",
|
||||
"index": 2,
|
||||
"content": "知识图谱的'实体语义去重'能力要求过高。跨语言（中英文）、跨数据源的医学实体语义相似度判断（如判断'精神分裂症'与'Schizophrenia'为同一实体）需要强大的领域知识和对齐能力"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "AI专家正确识别了跨语言术语对齐的挑战，但低估了精神科领域术语标准化的现有资源。WHO的ICD-11已提供多语言官方术语对照，NLM的UMLS也包含大量精神科术语的跨语言映射。建议不是从零构建语义匹配能力，而是充分利用这些现有标准术语库。",
|
||||
"reasoning": "精神科领域有成熟的国际术语标准体系（ICD-11、DSM-5的官方翻译、MeSH主题词表），核心术语的跨语言对齐可以通过整合这些标准资源解决，而非完全依赖AI语义判断。这大大降低了技术实现难度。"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "AI专家",
|
||||
"target_file": "temp/review_ai.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "ai_risks",
|
||||
"index": 1,
|
||||
"content": "证据等级评估不可靠风险：证据等级评估需要理解研究设计细节（如随机化方法、盲法、样本量计算等），LLM可能给出看似合理但实际错误的评估"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "AI专家对风险的识别是准确的，但其缓解建议'MVP阶段可考虑简化为研究类型分类'过于保守。精神科领域的循证医学实践已经发展出相对标准化的评估框架，可以将其转化为结构化评估规则，降低AI主观判断的依赖。",
|
||||
"reasoning": "例如，Cochrane偏倚风险评估工具已有明确的评估维度和标准，可以将这些标准转化为系统可执行的检查清单。AI的任务变成'从文献中提取相关信息填充清单'而非'直接判断证据等级'，这样既保留了证据评估功能，又降低了AI错误风险。"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
|
||||
"new_insights": [
|
||||
{
|
||||
"description": "需要区分'临床决策支持'与'学术研究综述'两类不同需求的差异化处理策略",
|
||||
"triggered_by": "产品经理关于补充医学生临床问题查证场景的建议"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"description": "证据等级评估可采用'结构化信息提取+规则化评分'模式替代完全的AI主观判断，兼顾功能价值与可靠性",
|
||||
"triggered_by": "AI专家建议将证据等级评估降级为研究类型分类的观点"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"description": "精神科标准术语库（ICD-11、MeSH、UMLS）应作为技术架构的基础组件纳入，而非可选功能",
|
||||
"triggered_by": "开发专家关于技术选型的建议未提及医学术语标准化组件"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
|
||||
"summary": "本轮交叉评价中，我从精神医学专业视角对其他专家的7条观点进行了评价。主要争议点集中在：(1)证据等级评估功能的保留与实现方式——AI专家建议降级为研究类型分类，我认为应采用结构化评估模板保留此核心功能；(2)技术选型需补充医学术语标准化组件作为刚性需求；(3)临床决策支持场景与学术研究场景需要差异化设计；(4)精神科术语的通俗化处理需保持专业准确性。同时，我肯定了开发专家对证据评估复杂性的识别、产品经理对用户分层的关注。"
|
||||
}
|
||||
132
.claude/skills/requirement-generator-v1/temp/evaluate_pm.json
Normal file
132
.claude/skills/requirement-generator-v1/temp/evaluate_pm.json
Normal file
@ -0,0 +1,132 @@
|
||||
{
|
||||
"expert_role": "产品经理",
|
||||
"debate_phase": "evaluate",
|
||||
|
||||
"evaluations": [
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "开发专家",
|
||||
"target_file": "temp/review_dev.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "suggestion",
|
||||
"index": 0,
|
||||
"content": "建议增加技术选型章节：明确开发语言（Python推荐）、Agent框架（LangGraph/AutoGen/CrewAI）、知识图谱（Neo4j Community版）、消息队列（Redis）等核心技术决策"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "同意需要技术选型，但需求文档应保持技术中立，具体技术选型应在设计文档中明确",
|
||||
"reasoning": "需求文档的职责是定义'做什么'而非'怎么做'。过早在需求文档中指定具体技术（如Neo4j、Redis）会限制技术团队的选型空间，也可能让非技术背景的用户感到困惑。建议在需求文档中仅说明技术约束（如需要知识图谱存储能力），具体选型留给技术设计阶段。"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "开发专家",
|
||||
"target_file": "temp/review_dev.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "issue",
|
||||
"index": 0,
|
||||
"content": "外部数据源API访问可行性未验证：PsycINFO、Embase、Cochrane Library等商业数据库需要机构订阅和API授权...个人/小团队难以获得合法稳定的API访问权限"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "问题指出正确，但建议的解决方案需考虑用户价值",
|
||||
"reasoning": "开发专家建议MVP阶段仅使用PubMed，这从技术可行性角度合理，但从用户价值角度看，PsycINFO是精神科文献的核心数据库，缺失会显著降低产品价值。建议：(1) 在需求文档中明确标注各数据源的获取难度；(2) 探索用户自带机构账号的模式；(3) 与用户确认数据源优先级，而非开发团队单方面砍掉。访谈结果显示用户明确需要多数据源覆盖，这是核心价值主张。"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "AI专家",
|
||||
"target_file": "temp/review_ai.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "suggestion",
|
||||
"index": 1,
|
||||
"content": "将证据等级评估任务降级为'研究类型分类'（如RCT/队列研究/病例报告等），减少AI判断的主观性和错误风险"
|
||||
},
|
||||
"stance": "disagree",
|
||||
"comment": "该建议与用户核心需求冲突，不建议采纳",
|
||||
"reasoning": "用户访谈明确表达了对'证据等级评估'的需求，这是循证医学研究的核心能力，也是产品差异化的关键点。如果降级为'研究类型分类'，产品价值将大打折扣，用户自己分类也很容易做到。建议采取折中方案：(1) 提供证据等级评估但标注'AI初评，建议专业复核'；(2) 提供评估依据的透明说明；(3) 分阶段提升评估准确性。不能因为技术有挑战就放弃核心功能。"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "AI专家",
|
||||
"target_file": "temp/review_ai.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "suggestion",
|
||||
"index": 5,
|
||||
"content": "明确定义单次任务的文献处理上限（如50篇），超出时提供分批处理或用户筛选机制"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "同意需要上限机制，但50篇可能过于保守",
|
||||
"reasoning": "从用户角度看，一个全面的文献综述可能涉及100+篇文献，人为限制50篇可能无法满足用户需求。建议：(1) 与用户确认典型场景下的文献数量预期；(2) 采用'核心+扩展'模式，确保核心文献完整分析，扩展文献摘要分析；(3) 让用户自行决定处理范围而非系统硬性限制。技术限制不应成为产品设计的主导因素。"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "AI专家",
|
||||
"target_file": "temp/review_ai.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "suggestion",
|
||||
"index": 3,
|
||||
"content": "MVP阶段建议先实现用户对搜索策略的确认和调整功能，确保检索方向正确后再进行分析"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "建议方向正确，但需权衡用户体验",
|
||||
"reasoning": "增加'搜索策略确认'步骤会打断用户的使用流程，增加交互复杂度。对于'提高效率'这一核心目标有所削弱。建议采取可选模式：(1) 默认自动执行，快速出结果；(2) 高级用户可开启'策略确认'模式；(3) 在结果页面提供'调整搜索范围后重新生成'的入口。避免过度设计导致使用门槛提高。"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "领域专家",
|
||||
"target_file": "temp/review_domain.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "issue",
|
||||
"index": 0,
|
||||
"content": "缺少诊断标准版本标注功能：精神科文献分析必须注意诊断标准的演变（DSM-IV vs DSM-5, ICD-10 vs ICD-11），不同版本的诊断标准可能导致研究结果不可比"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "问题指出专业且重要，但建议的实现方式需要商榷",
|
||||
"reasoning": "领域专家建议'自动识别并标注每篇文献采用的诊断标准版本'，这在技术上有相当难度，因为很多文献并未在摘要中明确说明诊断标准版本。建议分阶段实现：(1) MVP阶段在报告中增加'诊断标准差异提醒'的通用说明；(2) 后续版本尝试从文献发表年份和关键词推断可能采用的标准；(3) 对于明确提及标准版本的文献进行标注。避免承诺无法实现的功能。"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "领域专家",
|
||||
"target_file": "temp/review_domain.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "suggestion",
|
||||
"index": 7,
|
||||
"content": "MVP阶段合规性建议：即使在MVP阶段，也应包含诊断标准版本标注和基本的证据等级评估，这是精神科文献分析的最低专业要求"
|
||||
},
|
||||
"stance": "disagree",
|
||||
"comment": "对MVP范围的建议过于激进，可能导致MVP阶段延期",
|
||||
"reasoning": "MVP的核心目标是验证产品的核心价值假设（多数据源搜索 + 结构化报告生成），过多的专业功能会增加MVP的复杂度和开发周期。诊断标准自动识别是一个技术难点，强制纳入MVP可能导致：(1) MVP延期交付，错过用户反馈窗口；(2) 功能实现质量不高反而损害用户信任。建议MVP阶段通过'专业提醒'而非'自动识别'方式解决，后续迭代中逐步增强。用户访谈中未将此列为最高优先级需求。"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "领域专家",
|
||||
"target_file": "temp/review_domain.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "issue",
|
||||
"index": 2,
|
||||
"content": "未涵盖临床试验注册库：精神科药物和治疗研究需要关注ClinicalTrials.gov、WHO ICTRP等临床试验注册库"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "数据源建议有价值，但应纳入第二阶段",
|
||||
"reasoning": "临床试验注册库确实是评估发表偏倚的重要数据源，但从用户核心需求看，当前8个数据源已覆盖主要文献来源。建议：(1) 将临床试验注册库作为第二阶段扩展；(2) 当前需求文档已将Google Scholar、预印本等列为扩展数据源，可将ClinicalTrials.gov加入扩展列表；(3) MVP阶段优先确保核心数据源的稳定可用。避免数据源过多导致系统复杂度急剧增加。"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"target_expert": "开发专家",
|
||||
"target_file": "temp/review_dev.json",
|
||||
"target_item": {
|
||||
"type": "tech_risk",
|
||||
"index": 2,
|
||||
"content": "LLM调用成本和延迟风险：大量文献分析需频繁调用LLM，可能产生高额API费用，且存在速率限制"
|
||||
},
|
||||
"stance": "partial",
|
||||
"comment": "成本风险需要关注，但应在需求文档中明确成本预期",
|
||||
"reasoning": "开发专家提出的成本风险是合理的，但解决方向不应是'降低分析质量'或'限制文献数量'，而是：(1) 在需求文档的非功能性需求中增加'单次任务成本上限'指标；(2) 与用户确认可接受的成本范围；(3) 将成本作为设计约束而非功能裁剪的理由。用户访谈中明确接受'小时级执行时间'，说明用户更看重质量而非速度/成本。"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
|
||||
"new_insights": [
|
||||
{
|
||||
"description": "需求文档缺少'成本与资源约束'章节，导致各专家从自身视角提出功能裁剪建议，缺乏统一的决策基准",
|
||||
"triggered_by": "开发专家关于LLM调用成本的担忧 + AI专家关于文献数量限制的建议"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"description": "MVP范围存在争议：开发和AI专家倾向于最小化功能，领域专家要求纳入专业必需功能，需要与用户重新确认MVP的核心验收标准",
|
||||
"triggered_by": "领域专家'MVP阶段合规性建议' vs 当前MVP功能清单的差距"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"description": "产品定位需要澄清：是'通用文献研究助手恰好用于精神科'还是'精神科专用文献研究助手'？这影响领域专业功能的优先级判断",
|
||||
"triggered_by": "领域专家提出的多项精神科专业需求（诊断标准、量表识别、药物安全性等）与用户访谈中'医疗精神疾病领域'定位的匹配度"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
|
||||
"summary": "本轮交叉评价共对其他专家提出9条评价意见。主要关注点：(1) 反对将核心功能（如证据等级评估）降级，这会损害产品核心价值；(2) 技术可行性问题应作为设计约束而非功能裁剪理由；(3) MVP范围需与用户重新确认，避免各方从自身视角定义MVP导致的范围争议；(4) 需求文档应补充成本/资源约束章节，作为功能决策的统一基准。同时发现3个需要进一步澄清的问题，建议补充到需求迭代中。"
|
||||
}
|
||||
@ -0,0 +1,112 @@
|
||||
{
|
||||
"project_info": {
|
||||
"type": "agent_dev"
|
||||
},
|
||||
"requirements": {
|
||||
"background": "开发一个面向医疗精神疾病领域的深度研究助手（DeepResearch Assistant），帮助科研人员、医学生和医疗信息分析师进行系统性文献调研。该助手能够根据用户提出的研究问题，自动执行多数据源并行搜索，对搜索到的文献进行智能分析，最终生成高质量、结构化的研究报告，确保引用准确、逻辑清晰。",
|
||||
"objectives": "1. 提高文献调研效率：将传统需要数天的文献调研工作压缩到小时级别完成\n2. 提升研究质量：确保文献覆盖全面、引用准确可追溯、分析逻辑严谨\n3. 构建长期知识库：通过知识图谱积累领域知识，支持持续研究和知识发现",
|
||||
"target_users": "1. 科研人员/学者：进行精神疾病领域的学术研究\n2. 医学生/规培医生：学习精神科知识，辅助学业\n3. 医疗信息分析师：处理大量文献数据，支持机构决策",
|
||||
"core_features": [
|
||||
"多数据源并行文献搜索：支持PubMed、PsycINFO、Embase、Cochrane Library、CNKI、万方、bioRxiv/medRxiv、Google Scholar等多个权威数据源的并行检索",
|
||||
"智能文献分析与综合：对检索到的文献进行自动摘要提取、证据等级评估、关键发现对比分析",
|
||||
"结构化研究报告生成：生成包含研究背景、核心文献分析、研究方法与证据等级、研究结论与知识空白、标准格式引用的完整报告",
|
||||
"Multi-Agent执行进度展示：实时显示当前执行步骤和进度（如并行搜索中→搜索到X篇文献→分析中→生成报告）",
|
||||
"知识图谱存储与动态更新：将搜索到的文献、概念、作者、研究时间线等信息存入知识图谱，作为长久知识库",
|
||||
"全图去重机制：实现文献ID去重、实体语义去重（识别同义词如'抑郁症'='MDD'）、关系级去重，确保知识图谱逻辑清晰无冗余",
|
||||
"基于知识图谱的推理与充分性检查：利用已有知识图谱辅助判断研究覆盖是否充分，指导报告生成"
|
||||
],
|
||||
"use_cases": [
|
||||
{
|
||||
"scenario": "文献综述撰写",
|
||||
"trigger": "用户输入研究问题，如'近5年精神分裂症认知功能障碍的非药物治疗进展'",
|
||||
"steps": [
|
||||
"1. 用户输入研究问题",
|
||||
"2. 系统展示Multi-Agent执行进度：解析问题→制定搜索策略",
|
||||
"3. 并行搜索多个数据源，实时显示'正在搜索PubMed...'、'已找到X篇文献'",
|
||||
"4. 对文献进行智能分析和综合",
|
||||
"5. 将新文献动态加入知识图谱，执行去重",
|
||||
"6. 生成结构化研究报告"
|
||||
],
|
||||
"expected_result": "获得一份包含背景概述、核心文献分析、证据等级评估、研究结论与知识空白、标准格式引用的完整中文研究报告"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"scenario": "研究题目探索",
|
||||
"trigger": "用户希望了解某个新研究方向的进展和空白",
|
||||
"steps": [
|
||||
"1. 用户输入探索性问题",
|
||||
"2. 系统搜索相关文献并分析研究现状",
|
||||
"3. 识别该领域的知识空白和潜在研究方向",
|
||||
"4. 生成研究现状与机会分析报告"
|
||||
],
|
||||
"expected_result": "了解该方向的研究现状、主要发现、知识空白和潜在研究机会"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"input_output": {
|
||||
"input": "用户以自然语言输入的研究问题（支持中英文提问）",
|
||||
"output": "结构化中文研究报告，包含：研究背景与现状概述、核心文献摘要与分析、研究方法与证据等级、研究结论与知识空白、标准格式文献引用列表"
|
||||
},
|
||||
"data_access": [
|
||||
"PubMed/MEDLINE（生物医学文献）",
|
||||
"PsycINFO（心理学专业数据库）",
|
||||
"Embase（欧洲文献+药物研究）",
|
||||
"Cochrane Library（循证医学/系统评价）",
|
||||
"CNKI（中国知网）",
|
||||
"万方数据",
|
||||
"bioRxiv/medRxiv（预印本）",
|
||||
"Google Scholar（综合学术搜索）"
|
||||
],
|
||||
"business_constraints": [
|
||||
"报告输出语言为中文",
|
||||
"支持中英文文献处理",
|
||||
"允许小时级执行时间以保证研究深度和全面性"
|
||||
],
|
||||
"non_functional": {
|
||||
"performance": "允许小时级执行时间，追求全面深入的研究结果而非快速响应",
|
||||
"security": "无特殊安全要求，主要处理公开学术文献",
|
||||
"scale": "个人/小团队使用（1-10人），日均查询10-50次"
|
||||
},
|
||||
"acceptance_criteria": [
|
||||
"引用文献均可查证：报告中引用的每篇文献都能在对应数据源中找到原文",
|
||||
"报告结构完整：包含背景、文献分析、证据等级、结论、引用等必要章节",
|
||||
"进度反馈清晰：Multi-Agent执行过程可视化展示，用户能了解当前进度",
|
||||
"支持复杂研究问题：能处理多维度、跨领域的精神疾病研究问题",
|
||||
"知识图谱去重有效：同一文献不重复入库，同义实体能识别合并，关系边不重复"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"delivery_plan": {
|
||||
"phases": [
|
||||
{
|
||||
"phase_number": 1,
|
||||
"goal": "MVP版本：实现核心搜索和报告生成能力",
|
||||
"features": [
|
||||
"3个核心数据源并行搜索（PubMed、PsycINFO、Embase）",
|
||||
"结构化报告生成（固定模板）",
|
||||
"Multi-Agent执行进度展示",
|
||||
"文字形式存储搜索结果（暂不使用知识图谱）"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"phase_number": 2,
|
||||
"goal": "完善版本：扩展数据源，引入知识图谱与完整去重",
|
||||
"features": [
|
||||
"扩展全部数据源（Cochrane、CNKI、万方、预印本、Google Scholar）",
|
||||
"知识图谱存储（文献引用关系、概念/实体关系、作者合作关系、研究时间线）",
|
||||
"完整去重机制（文献ID去重、实体语义去重、关系级去重）",
|
||||
"基于知识图谱的推理与充分性检查",
|
||||
"报告格式动态调整（根据问题类型灵活调整报告结构）"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"phase_rationale": "MVP阶段聚焦核心价值验证（搜索+报告生成），知识图谱及其相关功能（去重、推理）作为整体在第二阶段一起引入，避免功能割裂"
|
||||
},
|
||||
"user_constraints": {
|
||||
"explicit_tech_constraints": [
|
||||
"使用知识图谱进行文献存储与动态更新",
|
||||
"建立全图去重机制（文献ID去重+实体语义去重+关系级去重）",
|
||||
"采用Multi-Agent架构实现并行处理和进度展示"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"documentation": {
|
||||
"recommended_template": "D:\\AA_Work\\AIEC-团队开发规范Skills\\.claude\\skills\\requirement-generator-v1\\templates\\agent_dev_template.md"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
170
.claude/skills/requirement-generator-v1/temp/response_ai.json
Normal file
170
.claude/skills/requirement-generator-v1/temp/response_ai.json
Normal file
@ -0,0 +1,170 @@
|
||||
{
|
||||
"expert_role": "AI专家",
|
||||
"debate_phase": "respond",
|
||||
|
||||
"responses_to_evaluations": [
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "开发专家",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_dev.json",
|
||||
"evaluation_index": 3,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_ai.json",
|
||||
"my_item_type": "suggestion",
|
||||
"my_item_index": 1,
|
||||
"my_item_content": "建议2：将证据等级评估任务降级为'研究类型分类'（如RCT/队列研究/病例报告等），减少AI判断的主观性和错误风险"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "研究类型分类虽然简化，但可能无法满足用户核心需求。从用户访谈看，证据等级评估是循证医学的核心要求，精神科医生明确指出这是重要功能。技术上可行的折中方案：基于研究类型+样本量+盲法等元数据进行规则化的初步证据等级判断，而非完全依赖LLM推理",
|
||||
"my_decision": "accept",
|
||||
"my_response": "开发专家的评价合理。我重新审视用户访谈结果，确认证据等级评估是用户的核心需求。开发专家提出的'规则化评估'方案比我原建议的'降级为研究类型分类'更好地平衡了用户价值与技术可靠性。基于客观元数据（研究类型、样本量、盲法、失访率等）进行规则化评估，确实比完全依赖LLM主观判断更可控，同时又能保留证据等级评估这一核心功能。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "将原建议修改为：'建议采用结构化规则评估方式实现证据等级评估功能，基于研究类型、样本量、盲法、随机化等客观元数据进行规则化判断，降低对LLM主观推理的依赖，并明确标注AI评估的局限性，建议用户进行专业复核'"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "开发专家",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_dev.json",
|
||||
"evaluation_index": 4,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_ai.json",
|
||||
"my_item_type": "suggestion",
|
||||
"my_item_index": 5,
|
||||
"my_item_content": "建议6：明确定义单次任务的文献处理上限（如50篇），超出时提供分批处理或用户筛选机制"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "文献数量上限的思路正确，但50篇可能过于保守。以GPT-4-turbo的128K上下文为例，每篇文献摘要约500-1000 tokens，理论上可处理100+篇。建议分层处理：第一轮粗筛可处理200篇，第二轮精读分析处理Top 50-80篇。实际上限应根据选用的LLM模型和文献平均长度动态调整，而非硬编码固定值",
|
||||
"my_decision": "accept",
|
||||
"my_response": "开发专家的技术分析更加准确。我提出的'50篇'确实过于保守，没有充分考虑当前LLM的实际能力和分层处理策略。开发专家提出的分层处理方案（粗筛200篇 -> 精读50-80篇）和动态调整策略更符合实际工程需求。将上限设置为可配置参数而非硬编码，也更具工程灵活性。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "将原建议修改为：'建议采用分层处理策略：第一轮粗筛可处理200篇（相关性排序），第二轮精读分析处理Top 50-80篇核心文献。具体上限应根据选用的LLM模型和文献平均长度动态配置，而非固定数值。超出处理能力时，应明确告知用户已分析文献范围'"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "开发专家",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_dev.json",
|
||||
"evaluation_index": 5,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_ai.json",
|
||||
"my_item_type": "ai_risk",
|
||||
"my_item_index": 0,
|
||||
"my_item_content": "引用幻觉风险：LLM在生成引用时可能编造不存在的文献（包括作者、标题、期刊、DOI等），这是当前大模型的已知弱点"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "幻觉风险确实存在，但建议的'引用验证Agent'可能过度设计。幻觉风险的根本解决方案是架构设计：报告生成Agent的引用必须且只能来自搜索Agent返回的文献列表，通过Prompt约束和结构化输出即可，不需要额外增加一个Agent。更实用的方案：在报告生成Agent的输出中要求包含文献ID索引，后处理阶段直接校验ID是否在原始搜索结果中",
|
||||
"my_decision": "accept",
|
||||
"my_response": "开发专家的方案更加简洁有效。我原建议的'引用验证Agent'确实增加了不必要的系统复杂度。通过架构设计层面的约束（强制引用只能来自搜索结果列表+结构化输出+ID索引校验）就能解决幻觉问题，这是更优雅的工程方案。将验证逻辑作为后处理步骤而非独立Agent，符合奥卡姆剃刀原则。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "将原建议'增加引用验证Agent'修改为：'建议通过架构设计防范引用幻觉：(1)报告生成Agent的引用必须且只能来自搜索Agent返回的文献列表；(2)采用结构化输出格式，要求包含文献ID索引；(3)后处理阶段校验所有引用ID是否存在于原始搜索结果中。这一机制应作为报告生成Agent的内置功能，无需增加独立的验证Agent'"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "产品经理",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_pm.json",
|
||||
"evaluation_index": 2,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_ai.json",
|
||||
"my_item_type": "suggestion",
|
||||
"my_item_index": 1,
|
||||
"my_item_content": "建议2：将证据等级评估任务降级为'研究类型分类'（如RCT/队列研究/病例报告等），减少AI判断的主观性和错误风险"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "该建议与用户核心需求冲突，不建议采纳。用户访谈明确表达了对'证据等级评估'的需求，这是循证医学研究的核心能力，也是产品差异化的关键点。如果降级为'研究类型分类'，产品价值将大打折扣。建议采取折中方案：提供证据等级评估但标注'AI初评，建议专业复核'，提供评估依据的透明说明",
|
||||
"my_decision": "accept",
|
||||
"my_response": "产品经理的评价切中要害。我原先过于强调技术风险而忽视了用户核心需求和产品价值。证据等级评估确实是该产品的差异化价值点，完全降级会显著削弱产品竞争力。结合开发专家和产品经理的建议，正确的方向是：保留证据等级评估功能，但采用规则化评估+透明说明+人工复核提示的方式降低风险。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "撤回原'降级为研究类型分类'建议，修改为：'保留证据等级评估功能，采用以下策略降低风险：(1)基于客观元数据的规则化评估；(2)标注AI初评，建议专业复核；(3)提供评估依据的透明说明，让用户了解判断逻辑'"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "产品经理",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_pm.json",
|
||||
"evaluation_index": 3,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_ai.json",
|
||||
"my_item_type": "suggestion",
|
||||
"my_item_index": 5,
|
||||
"my_item_content": "建议6：明确定义单次任务的文献处理上限（如50篇），超出时提供分批处理或用户筛选机制"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "同意需要上限机制，但50篇可能过于保守。从用户角度看，一个全面的文献综述可能涉及100+篇文献，人为限制50篇可能无法满足用户需求。建议采用'核心+扩展'模式，确保核心文献完整分析，扩展文献摘要分析。让用户自行决定处理范围而非系统硬性限制",
|
||||
"my_decision": "accept",
|
||||
"my_response": "产品经理从用户需求角度的分析很有价值。'核心+扩展'的分层模式比硬性上限更灵活，也更符合实际使用场景。结合开发专家的技术分析，最终方案应该是：分层处理+动态上限+用户可选范围，而非我原先建议的硬性50篇限制。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "已在对开发专家的回应中修改，此处保持一致：采用分层处理策略（核心文献完整分析+扩展文献摘要分析），上限动态可配置，用户可选择处理范围"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "产品经理",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_pm.json",
|
||||
"evaluation_index": 4,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_ai.json",
|
||||
"my_item_type": "suggestion",
|
||||
"my_item_index": 3,
|
||||
"my_item_content": "建议4：MVP阶段建议先实现用户对搜索策略的确认和调整功能，确保检索方向正确后再进行分析"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "建议方向正确，但需权衡用户体验。增加'搜索策略确认'步骤会打断用户的使用流程，增加交互复杂度。对于'提高效率'这一核心目标有所削弱。建议采取可选模式：默认自动执行，快速出结果；高级用户可开启'策略确认'模式；在结果页面提供'调整搜索范围后重新生成'的入口",
|
||||
"my_decision": "partial",
|
||||
"my_response": "产品经理的用户体验考量是合理的，强制确认步骤确实会增加使用门槛。但从AI能力边界角度，我仍认为提供策略确认的选项是必要的——当用户问题模糊或跨领域时，自动生成的搜索策略可能偏离用户意图。产品经理建议的'可选模式'是很好的折中方案，既保持默认的简洁流程，又为需要精确控制的用户提供入口。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "将原建议修改为：'建议提供搜索策略确认的可选功能：(1)默认模式：自动执行搜索，快速出结果；(2)高级模式：用户可开启搜索策略预览与调整；(3)在结果页面提供调整搜索范围后重新生成的入口。这样既保持效率又为高级用户提供控制能力'"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "领域专家",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_domain.json",
|
||||
"evaluation_index": 4,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_ai.json",
|
||||
"my_item_type": "suggestion",
|
||||
"my_item_index": 1,
|
||||
"my_item_content": "建议2：将证据等级评估任务降级为'研究类型分类'（如RCT/队列研究/病例报告等），减少AI判断的主观性和错误风险"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "作为精神科医生，我不同意将证据等级评估完全降级为研究类型分类。对于精神科临床研究者和医学生而言，证据等级评估是文献分析的核心价值所在。建议的替代方案是：采用结构化评估模板（如根据样本量、随机化方法、盲法、失访率等客观指标），并明确标注AI评估的局限性，而非放弃证据等级评估功能",
|
||||
"my_decision": "accept",
|
||||
"my_response": "领域专家作为精神科医生的专业判断最具权威性。证据等级评估对精神科循证实践的重要性我在原评审中低估了。领域专家提出的'结构化评估模板'方案与开发专家的建议一致，这进一步验证了这是正确的技术路线。我接受这一评价，撤回原'降级'建议。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "已在前述回应中修改，此处保持一致：撤回'降级为研究类型分类'建议，改为采用结构化评估模板方案"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "领域专家",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_domain.json",
|
||||
"evaluation_index": 5,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_ai.json",
|
||||
"my_item_type": "issue",
|
||||
"my_item_index": 2,
|
||||
"my_item_content": "知识图谱的'实体语义去重'能力要求过高。跨语言（中英文）、跨数据源的医学实体语义相似度判断（如判断'精神分裂症'与'Schizophrenia'为同一实体）需要强大的领域知识和对齐能力"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "AI专家正确识别了跨语言术语对齐的挑战，但低估了精神科领域术语标准化的现有资源。WHO的ICD-11已提供多语言官方术语对照，NLM的UMLS也包含大量精神科术语的跨语言映射。建议不是从零构建语义匹配能力，而是充分利用这些现有标准术语库",
|
||||
"my_decision": "accept",
|
||||
"my_response": "领域专家提供了非常有价值的信息。我在原评审中确实低估了医学领域现有术语标准化资源的成熟度。ICD-11多语言术语对照、UMLS跨语言映射等资源可以大幅降低语义去重的技术难度。利用标准术语库进行对齐，而非完全依赖AI语义判断，是更可靠的技术路线。这也与我原评审中建议使用MeSH/UMLS的方向一致，但我之前没有充分认识到这些资源的完备程度。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "修改原issue描述，承认现有标准术语库资源可有效支持跨语言术语对齐：'跨语言实体语义去重可通过整合现有标准术语库（ICD-11多语言对照、UMLS映射、MeSH主题词表）实现核心术语对齐，技术难度低于从零构建语义匹配能力。建议将标准术语库整合作为技术架构的基础组件'"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "领域专家",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_domain.json",
|
||||
"evaluation_index": 6,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_ai.json",
|
||||
"my_item_type": "ai_risk",
|
||||
"my_item_index": 1,
|
||||
"my_item_content": "证据等级评估不可靠风险：证据等级评估需要理解研究设计细节（如随机化方法、盲法、样本量计算等），LLM可能给出看似合理但实际错误的评估"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "AI专家对风险的识别是准确的，但其缓解建议'MVP阶段可考虑简化为研究类型分类'过于保守。精神科领域的循证医学实践已经发展出相对标准化的评估框架，可以将其转化为结构化评估规则，降低AI主观判断的依赖。例如Cochrane偏倚风险评估工具已有明确的评估维度和标准，可以将这些标准转化为系统可执行的检查清单",
|
||||
"my_decision": "accept",
|
||||
"my_response": "领域专家提供了极具建设性的方案。Cochrane偏倚风险评估工具等现有评估框架可以被转化为结构化检查清单，这让AI的任务从'主观判断证据等级'变为'提取信息填充检查清单'，显著降低了风险。这个方案比我原建议的'降级为研究类型分类'更好地平衡了功能价值与可靠性。我的原风险识别是准确的，但缓解策略确实过于保守。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "修改原ai_risk的mitigation建议：'缓解策略：(1)采用Cochrane偏倚风险评估工具等现有评估框架，将其转化为结构化检查清单；(2)AI任务定位为从文献中提取信息填充清单，而非直接判断证据等级；(3)基于清单结果进行规则化的证据等级判断；(4)明确标注AI评估局限性，建议专业复核'"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
|
||||
"response_summary": {
|
||||
"total_evaluations_received": 9,
|
||||
"accept_count": 8,
|
||||
"partial_count": 1,
|
||||
"reject_count": 0,
|
||||
"key_modifications": [
|
||||
"撤回'证据等级评估降级为研究类型分类'建议，改为采用结构化规则评估+标准化框架方案",
|
||||
"撤回'增加引用验证Agent'建议，改为通过架构设计（结构化输出+ID校验）防范幻觉",
|
||||
"将'50篇文献上限'修改为分层处理策略（粗筛200篇+精读50-80篇）+动态配置",
|
||||
"将'强制搜索策略确认'修改为可选模式（默认自动+高级模式可开启）",
|
||||
"承认现有医学标准术语库（ICD-11、UMLS、MeSH）可有效支持跨语言术语对齐"
|
||||
],
|
||||
"lessons_learned": [
|
||||
"过于强调技术风险可能导致忽视用户核心需求和产品价值，需在风险与价值间取得平衡",
|
||||
"应充分利用领域现有的标准化资源和评估框架，而非假设一切需从零构建",
|
||||
"架构设计层面的约束往往比增加额外组件更优雅地解决问题"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
135
.claude/skills/requirement-generator-v1/temp/response_dev.json
Normal file
135
.claude/skills/requirement-generator-v1/temp/response_dev.json
Normal file
@ -0,0 +1,135 @@
|
||||
{
|
||||
"expert_role": "开发专家",
|
||||
"debate_phase": "respond",
|
||||
|
||||
"responses_to_evaluations": [
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "产品经理",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_pm.json",
|
||||
"evaluation_index": 0,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_dev.json",
|
||||
"my_item_type": "suggestion",
|
||||
"my_item_index": 0,
|
||||
"my_item_content": "建议增加技术选型章节：明确开发语言（Python推荐）、Agent框架（LangGraph/AutoGen/CrewAI）、知识图谱（Neo4j Community版）、消息队列（Redis）等核心技术决策"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "同意需要技术选型，但需求文档应保持技术中立，具体技术选型应在设计文档中明确",
|
||||
"my_decision": "accept",
|
||||
"my_response": "产品经理的观点正确。需求文档的职责确实是定义'做什么'而非'怎么做'。我过早将具体技术方案（Neo4j、Redis等）写入建议，模糊了需求与设计的边界。技术选型确实应在后续的技术设计文档中明确。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "修改建议为：'建议在需求文档中明确技术约束（如需要知识图谱存储能力、需要支持并行任务调度、需要实时进度反馈能力），具体技术选型留待技术设计阶段确定'"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "产品经理",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_pm.json",
|
||||
"evaluation_index": 1,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_dev.json",
|
||||
"my_item_type": "issue",
|
||||
"my_item_index": 0,
|
||||
"my_item_content": "外部数据源API访问可行性未验证：PsycINFO、Embase、Cochrane Library等商业数据库需要机构订阅和API授权...个人/小团队难以获得合法稳定的API访问权限"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "问题指出正确，但建议的解决方案需考虑用户价值。开发专家建议MVP阶段仅使用PubMed，这从技术可行性角度合理，但从用户价值角度看，PsycINFO是精神科文献的核心数据库，缺失会显著降低产品价值",
|
||||
"my_decision": "partial",
|
||||
"my_response": "产品经理从用户价值角度提出的补充是合理的。我原建议过于保守，仅从技术可行性角度考虑而忽视了业务价值。但技术可行性问题客观存在，PsycINFO确实需要机构订阅。接受产品经理'探索用户自带机构账号模式'的建议，并认可应与用户确认数据源优先级。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "修改建议为：'(1) MVP阶段优先使用免费开放API的数据源（PubMed E-utilities、bioRxiv API）；(2) 在需求文档中明确标注各数据源的授权获取方式、成本和优先级；(3) 探索用户自带机构账号的集成模式（如OAuth代理）；(4) 与用户确认数据源优先级，而非开发团队单方面决定'"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "产品经理",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_pm.json",
|
||||
"evaluation_index": 8,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_dev.json",
|
||||
"my_item_type": "tech_risk",
|
||||
"my_item_index": 2,
|
||||
"my_item_content": "LLM调用成本和延迟风险：大量文献分析需频繁调用LLM，可能产生高额API费用，且存在速率限制"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "成本风险需要关注，但应在需求文档中明确成本预期",
|
||||
"my_decision": "accept",
|
||||
"my_response": "产品经理的建议正确。成本风险不应成为功能裁剪的理由，而应作为设计约束纳入需求文档。用户访谈中明确接受'小时级执行时间'，说明用户更看重质量而非速度/成本。我原建议的缓解措施方向正确，但缺少与用户确认可接受成本范围这一关键步骤。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "修改风险缓解措施为：'(1) 在需求文档的非功能性需求中增加"单次任务成本上限"指标；(2) 与用户确认可接受的成本范围；(3) 预估单次研究的Token消耗和成本；(4) 使用分层模型策略（简单任务用小模型）；(5) 实现本地缓存避免重复分析'"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "AI专家",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_ai.json",
|
||||
"evaluation_index": 0,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_dev.json",
|
||||
"my_item_type": "issue",
|
||||
"my_item_index": 5,
|
||||
"my_item_content": "证据等级评估的实现复杂度被低估：医学领域的证据等级评估（如GRADE标准）需要专业知识和结构化判断，仅依靠LLM分析可能准确性不足"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "开发专家的技术实现视角正确，但建议方案'结合文献元数据进行规则化判断'过于乐观。证据等级评估不仅是实现复杂度问题，更是AI能力边界问题",
|
||||
"my_decision": "partial",
|
||||
"my_response": "AI专家对AI能力边界的深入分析是有价值的，我确实低估了GRADE评估的多维度复杂性（偏倚风险、结果一致性、精确性等）。但结合领域专家的观点，完全放弃证据等级评估会损害产品核心价值。接受AI专家关于能力边界的分析，但不同意将任务完全降级。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "修改建议为：'(1) 采用分层策略：Phase 1做研究类型分类+基于规则的结构化信息提取（样本量、随机化方法、盲法等），Phase 2引入偏倚风险初筛；(2) 明确区分AI可独立完成的任务（信息提取）与仅供参考的任务（证据强度判断）；(3) 在报告中显示评估依据的透明说明，标注AI评估的局限性；(4) 采用领域专家建议的结构化评估模板（如Cochrane偏倚风险工具），将AI任务定位为信息提取而非判断'"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "AI专家",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_ai.json",
|
||||
"evaluation_index": 1,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_dev.json",
|
||||
"my_item_type": "suggestion",
|
||||
"my_item_index": 2,
|
||||
"my_item_content": "建议细化MVP验收标准：当前验收标准偏定性，建议增加定量指标如'引用准确率>=95%'、'去重准确率>=90%'"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "定量指标方向正确，但95%引用准确率的可行性需要验证。建议分层设定：引用来源可追溯率100%（刚性约束）与引用格式准确率>=95%（允许容错）",
|
||||
"my_decision": "accept",
|
||||
"my_response": "AI专家的分层设定建议非常精准。将'可追溯性'与'格式准确性'分开定义，前者作为刚性约束（禁止AI自行生成引用），后者允许容错，这既保证了学术诚信，又考虑了实际可行性。完全接受此建议。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "修改建议为：'建议分层定义验收指标：(1) 刚性约束：引用来源可追溯率=100%（所有引用必须来自搜索返回结果，禁止AI自行生成）；(2) 质量指标：引用格式准确率>=95%（DOI、作者、标题等信息与原始数据一致）；(3) 去重准确率>=90%（允许边界情况保留两者）'"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "AI专家",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_ai.json",
|
||||
"evaluation_index": 2,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_dev.json",
|
||||
"my_item_type": "tech_risk",
|
||||
"my_item_index": 1,
|
||||
"my_item_content": "知识图谱去重准确性风险：'语义去重'依赖NLP/向量匹配，可能出现误判（重复未识别或错误合并），影响报告质量"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "风险识别准确，但缓解措施'分层去重'未充分考虑跨语言场景。中英文医学术语的语义对齐需要依赖标准术语库",
|
||||
"my_decision": "accept",
|
||||
"my_response": "AI专家和领域专家都指出了跨语言术语对齐的问题，并提供了具体的解决方案（UMLS/MeSH CUI映射、ICD-11多语言术语对照）。我原建议仅提到向量相似度，确实不足以解决跨语言问题。接受引入标准术语库的建议。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "修改缓解措施为：'(1) 分层去重：先DOI/PMID精确匹配，再UMLS/MeSH CUI映射实现跨语言术语对齐，最后标题相似度匹配；(2) 对无法通过术语库匹配的实体，采用保守策略（不合并，保留两者）；(3) 设置相似度阈值，边界情况保留两者并标注供人工复核；(4) 定义跨语言去重的单独准确率指标'"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "领域专家",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_domain.json",
|
||||
"evaluation_index": 0,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_dev.json",
|
||||
"my_item_type": "issue",
|
||||
"my_item_index": 5,
|
||||
"my_item_content": "证据等级评估的实现复杂度被低估：医学领域的证据等级评估（如GRADE标准）需要专业知识和结构化判断，仅依靠LLM分析可能准确性不足"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "开发专家正确识别了证据等级评估的复杂性，但其建议'标注评估结果仅供参考，需人工复核'不够充分。在精神科临床实践中，证据等级评估涉及专业判断标准的选择，需要在系统设计中预设精神科适用的评估模板",
|
||||
"my_decision": "accept",
|
||||
"my_response": "领域专家的建议非常专业。精神科研究存在特有的方法学挑战（对照组选择困难、盲法难以实施等），通用的GRADE/Oxford体系可能需要调整。采用领域专家建议的'预设精神科适用评估模板'和'结构化信息提取+规则化评分'模式，既保留功能价值，又降低AI错误风险。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "修改建议为：'(1) 明确证据等级评估采用的具体标准，并考虑精神科特有的研究设计特点；(2) 采用结构化评估模板（如Cochrane偏倚风险工具），将AI任务定位为从文献中提取相关信息填充清单，而非直接判断证据等级；(3) 在系统设计中预设精神科适用的评估模板，考虑心理治疗研究等特殊场景；(4) 标注评估结果需专业人员复核，并显示评估依据的透明说明'"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "领域专家",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_domain.json",
|
||||
"evaluation_index": 1,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_dev.json",
|
||||
"my_item_type": "suggestion",
|
||||
"my_item_index": 0,
|
||||
"my_item_content": "建议增加技术选型章节：明确开发语言（Python推荐）、Agent框架（LangGraph/AutoGen/CrewAI）、知识图谱（Neo4j Community版）、消息队列（Redis）等核心技术决策"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "技术选型建议合理，但从精神科文献研究的角度，还需要补充医学术语标准化的技术组件。精神科术语的规范化处理（DSM-5/ICD-11术语库、MeSH/UMLS集成）应作为技术选型的必要组成部分",
|
||||
"my_decision": "accept",
|
||||
"my_response": "领域专家指出了我在技术建议中的重要遗漏。精神科术语存在多种表述方式和历史演变，术语标准化组件确实是刚性需求而非可选功能。这直接影响搜索召回率和知识图谱去重质量。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "结合产品经理和领域专家的意见，修改建议为：'建议在需求文档中明确以下技术约束：(1) 需要知识图谱存储能力；(2) 需要支持并行任务调度；(3) 需要实时进度反馈能力；(4) 必须集成医学术语标准化组件（ICD-11、DSM-5术语库、MeSH/UMLS），作为搜索和去重的基础能力。具体技术选型留待技术设计阶段确定'"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
@ -0,0 +1,152 @@
|
||||
{
|
||||
"expert_role": "精神科医生",
|
||||
"domain": "精神医学/精神疾病研究",
|
||||
"debate_phase": "respond",
|
||||
|
||||
"responses_to_evaluations": [
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "开发专家",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_dev.json",
|
||||
"evaluation_index": 6,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_domain.json",
|
||||
"my_item_type": "issue",
|
||||
"my_item_index": 0,
|
||||
"my_item_content": "缺少诊断标准版本标注功能：精神科文献分析必须注意诊断标准的演变（DSM-IV vs DSM-5, ICD-10 vs ICD-11），不同版本的诊断标准可能导致研究结果不可比"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "诊断标准版本标注有价值，但'自动识别'的技术实现有挑战。诊断标准版本通常不在文献摘要的结构化字段中，需要从全文或摘要文本中提取，依赖NLP/LLM判断；部分文献可能未明确说明使用的诊断标准版本。建议分两步实现：MVP阶段在报告中增加'诊断标准'提醒章节，第二阶段通过LLM分析尝试自动识别",
|
||||
"my_decision": "accept",
|
||||
"my_response": "接受开发专家的分阶段实现建议。从临床角度，诊断标准差异确实是影响研究可比性的关键因素，但我认可技术实现的难度。MVP阶段通过'提醒章节'的方式让用户关注此问题是务实的做法，这已经能够满足基本的专业提醒需求。第二阶段再实现自动识别是合理的技术演进路径。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "将原建议修改为：MVP阶段在报告中增加'诊断标准注意事项'提醒章节，提示用户关注文献中诊断标准版本的差异；第二阶段通过LLM从摘要/全文中识别并标注诊断标准版本，对无法识别的文献标注'未明确'"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "开发专家",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_dev.json",
|
||||
"evaluation_index": 7,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_domain.json",
|
||||
"my_item_type": "issue",
|
||||
"my_item_index": 2,
|
||||
"my_item_content": "未涵盖临床试验注册库：精神科药物和治疗研究需要关注ClinicalTrials.gov、WHO ICTRP等临床试验注册库，这对于了解正在进行的研究和发表偏倚评估至关重要"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "ClinicalTrials.gov提供公开API，技术上可接入。但临床试验数据的结构与文献数据差异大，需要单独设计数据模型。WHO ICTRP没有稳定的公开API，合规性和稳定性存疑。建议MVP阶段仅整合ClinicalTrials.gov作为'相关在研试验'补充章节",
|
||||
"my_decision": "accept",
|
||||
"my_response": "接受开发专家的技术评估。作为临床医生，我更关注的是能否获取在研试验信息以评估发表偏倚，而非具体通过哪个平台获取。ClinicalTrials.gov覆盖了大部分国际主要临床试验，足以满足基本需求。WHO ICTRP的技术限制是客观的，可以暂缓。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "将原建议修改为：MVP阶段可暂不整合临床试验注册库；第二阶段优先整合ClinicalTrials.gov作为'相关在研试验'补充章节，WHO ICTRP根据技术条件评估后再决定是否整合"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "开发专家",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_dev.json",
|
||||
"evaluation_index": 8,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_domain.json",
|
||||
"my_item_type": "suggestion",
|
||||
"my_item_index": 7,
|
||||
"my_item_content": "MVP阶段合规性建议：即使在MVP阶段，也应包含诊断标准版本标注和基本的证据等级评估，这是精神科文献分析的最低专业要求"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "MVP阶段的核心目标是验证'多数据源并行搜索+结构化报告生成'的核心价值，过多专业功能会增加开发周期。折中方案：MVP阶段在报告中增加'研究方法学注意事项'章节，以文字提醒形式涵盖诊断标准差异、证据等级解读等内容，而非实现自动化识别",
|
||||
"my_decision": "partial",
|
||||
"my_response": "部分接受开发专家的观点。我理解MVP阶段需要控制开发周期，但作为领域专家，我需要强调：如果报告中完全没有证据等级信息，对于循证医学背景的用户来说，报告的专业价值会大打折扣。我接受用'研究类型分类'替代完整的GRADE评估作为折中，但希望MVP阶段至少能区分系统评价/Meta分析、RCT、队列研究、病例报告等基本研究类型。这是信息提取任务，技术难度相对可控。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "将原建议修改为：MVP阶段(1)在报告中增加'研究方法学注意事项'提醒章节，(2)实现基本的研究类型分类（系统评价/RCT/队列研究/病例报告等），标注为'研究类型'而非'证据等级'以降低用户预期；完整的GRADE证据等级评估留待第二阶段"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "产品经理",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_pm.json",
|
||||
"evaluation_index": 5,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_domain.json",
|
||||
"my_item_type": "issue",
|
||||
"my_item_index": 0,
|
||||
"my_item_content": "缺少诊断标准版本标注功能：精神科文献分析必须注意诊断标准的演变（DSM-IV vs DSM-5, ICD-10 vs ICD-11），不同版本的诊断标准可能导致研究结果不可比"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "问题指出专业且重要，但建议的实现方式需要商榷。'自动识别并标注每篇文献采用的诊断标准版本'在技术上有相当难度，因为很多文献并未在摘要中明确说明诊断标准版本。建议分阶段实现，避免承诺无法实现的功能",
|
||||
"my_decision": "accept",
|
||||
"my_response": "接受产品经理的务实建议。确实，作为临床医生我更关注的是'用户需要意识到诊断标准差异'这个目标，而非必须实现'自动识别'这个具体技术手段。分阶段实现的方案既能满足专业提醒的基本需求，又不会因为承诺过高而损害用户信任。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "同上（与开发专家评价的修改一致）：MVP阶段通过提醒章节解决，第二阶段尝试自动识别"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "产品经理",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_pm.json",
|
||||
"evaluation_index": 6,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_domain.json",
|
||||
"my_item_type": "suggestion",
|
||||
"my_item_index": 7,
|
||||
"my_item_content": "MVP阶段合规性建议：即使在MVP阶段，也应包含诊断标准版本标注和基本的证据等级评估，这是精神科文献分析的最低专业要求"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "对MVP范围的建议过于激进，可能导致MVP阶段延期。诊断标准自动识别是一个技术难点，强制纳入MVP可能导致功能实现质量不高反而损害用户信任。用户访谈中未将此列为最高优先级需求",
|
||||
"my_decision": "partial",
|
||||
"my_response": "部分接受产品经理的观点。我承认原建议可能对MVP范围定义过于激进。但需要澄清：我强调的'最低专业要求'是指用户需要能够获得研究质量相关的信息，而非必须实现复杂的自动化功能。接受将'诊断标准自动识别'改为'提醒章节'，但坚持MVP阶段应包含基本的'研究类型分类'功能——这是区分研究质量的基础信息，且技术实现相对简单（基于关键词和文献类型字段即可初步判断）。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "调整原建议：(1)诊断标准版本从'自动识别'改为'提醒章节'；(2)证据等级评估从'GRADE标准'降级为'研究类型分类'，明确标注为AI初步分类；(3)在需求文档中说明'完整的循证医学评估功能'将在第二阶段完善"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "产品经理",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_pm.json",
|
||||
"evaluation_index": 7,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_domain.json",
|
||||
"my_item_type": "issue",
|
||||
"my_item_index": 2,
|
||||
"my_item_content": "未涵盖临床试验注册库：精神科药物和治疗研究需要关注ClinicalTrials.gov、WHO ICTRP等临床试验注册库"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "数据源建议有价值，但应纳入第二阶段。当前8个数据源已覆盖主要文献来源。建议将临床试验注册库作为第二阶段扩展，可将ClinicalTrials.gov加入扩展列表。避免数据源过多导致系统复杂度急剧增加",
|
||||
"my_decision": "accept",
|
||||
"my_response": "接受产品经理的优先级建议。从产品角度看，MVP阶段确实应聚焦核心数据源的稳定可用。临床试验注册库虽然对评估发表偏倚有价值，但这是更高级的研究需求，可以放在第二阶段。在需求文档中将ClinicalTrials.gov列入扩展数据源清单是合理的安排。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "将临床试验注册库从'核心需求'调整为'第二阶段扩展需求'，建议在需求文档第5.1节扩展数据源列表中增加ClinicalTrials.gov"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "AI专家",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_ai.json",
|
||||
"evaluation_index": 5,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_domain.json",
|
||||
"my_item_type": "issue",
|
||||
"my_item_index": 1,
|
||||
"my_item_content": "证据等级评估方法未明确：精神科遵循循证医学原则，需要明确采用何种证据分级体系（如GRADE、Oxford证据等级），以及如何处理不同研究设计的证据权重"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "要求明确证据分级体系的方向正确，但建议'建立研究设计类型的自动识别和分级逻辑'对AI能力预期过高。GRADE评估需要判断偏倚风险、不一致性、间接性、不精确性、发表偏倚五个维度，这需要深度理解研究方法学。建议采用分层策略：Phase 1仅做研究类型分类，Phase 2引入偏倚风险初筛，GRADE完整评估定位为人工任务",
|
||||
"my_decision": "accept",
|
||||
"my_response": "接受AI专家的专业分析。作为临床医生，我深知GRADE评估的复杂性——即便是经过培训的研究者，进行GRADE评估也需要大量时间和专业判断。AI专家提出的分层策略是合理的：Phase 1做研究类型分类（这是可靠的信息提取任务），Phase 2尝试偏倚风险初筛，完整GRADE评估保留为人工任务。这样既不会给用户造成'虚假的专业感'，又能提供有价值的辅助信息。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "将原建议修改为分层实现策略：(1) MVP阶段实现研究类型分类（系统评价/Meta分析、RCT、队列研究、病例对照、病例报告等），标注为'研究类型'；(2) 第二阶段尝试偏倚风险初筛（基于规则+AI辅助）；(3) 在报告中明确说明'完整的GRADE证据等级评估需要专业人员判断，本系统仅提供研究类型分类作为参考'"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "AI专家",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_ai.json",
|
||||
"evaluation_index": 6,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_domain.json",
|
||||
"my_item_type": "suggestion",
|
||||
"my_item_index": 7,
|
||||
"my_item_content": "MVP阶段合规性建议：即使在MVP阶段，也应包含诊断标准版本标注和基本的证据等级评估，这是精神科文献分析的最低专业要求"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "诊断标准版本标注可在MVP实现（从文献元数据或全文中提取关键词如'DSM-5'），但'证据等级评估'不应作为MVP的最低要求。证据等级评估是专业判断任务，AI可靠性存疑，错误评估可能比不评估更危险。建议MVP阶段：标注诊断标准版本+研究类型分类，明确告知用户'证据等级需人工判断'",
|
||||
"my_decision": "accept",
|
||||
"my_response": "接受AI专家的风险分析。这是一个重要的视角——从临床安全角度看，'错误的证据等级评估'确实可能比'不评估'更危险，因为用户可能基于错误评估做出不当的临床决策。AI专家提出的方案（诊断标准关键词提取+研究类型分类+明确告知用户需人工判断）是负责任的做法，符合循证医学'避免误导'的原则。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "接受AI专家建议，将MVP阶段的专业功能调整为：(1)诊断标准关键词提取（如识别文献中出现的'DSM-5'、'ICD-11'等关键词并标注）；(2)研究类型分类；(3)在报告中明确说明'证据等级评估需专业人员判断，本系统仅提供研究类型分类作为参考'"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "AI专家",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_ai.json",
|
||||
"evaluation_index": 7,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_domain.json",
|
||||
"my_item_type": "missing_item",
|
||||
"my_item_index": 0,
|
||||
"my_item_content": "缺少量表和评估工具识别功能：精神科研究大量使用标准化量表（如PANSS、HAM-D、MADRS等），系统应能识别和提取文献中使用的评估量表"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "量表识别功能需求合理，但实现复杂度需注意。量表名称提取相对简单，但量表版本识别、评分结果提取涉及更复杂的信息抽取。建议分层实现：量表名称识别可在Phase 1实现，量表评分结果提取放在Phase 2，需定义量表识别的准确率指标",
|
||||
"my_decision": "accept",
|
||||
"my_response": "接受AI专家的分层实现建议。从临床实用性角度，量表名称识别已经能够提供有价值的信息——让用户知道各研究使用了哪些评估工具，便于判断结果的可比性。量表评分结果的具体数值提取确实更复杂，且用户往往需要查阅原文确认。分层实现是合理的策略。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "将原建议调整为分层实现：(1) Phase 1实现量表名称识别（基于预定义的精神科常用量表库进行关键词匹配，如PANSS、HAM-D、MADRS、CGI、YMRS等），在报告中列出各研究使用的评估量表；(2) Phase 2尝试量表评分结果提取，并定义准确率指标（如召回率>=80%，精确率>=90%）"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
119
.claude/skills/requirement-generator-v1/temp/response_pm.json
Normal file
119
.claude/skills/requirement-generator-v1/temp/response_pm.json
Normal file
@ -0,0 +1,119 @@
|
||||
{
|
||||
"expert_role": "产品经理",
|
||||
"debate_phase": "respond",
|
||||
|
||||
"responses_to_evaluations": [
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "开发专家",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_dev.json",
|
||||
"evaluation_index": 0,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_pm.json",
|
||||
"my_item_type": "missing_item",
|
||||
"my_item_index": 4,
|
||||
"my_item_content": "移动端适配：是否需要支持移动端访问和使用"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "MVP阶段不应考虑移动端适配，技术投入产出比低",
|
||||
"my_decision": "accept",
|
||||
"my_response": "接受开发专家的观点。回顾用户访谈记录，目标用户（科研人员、医学生、分析师）的核心使用场景确实是桌面端长时间研究工作。该产品允许小时级执行时间，移动端使用场景确实不适合。我原始提出移动端适配是作为'需考虑的问题'而非MVP必需功能，开发专家的分析更为务实。建议在产品PMF验证后再评估移动端需求。",
|
||||
"action": "withdraw",
|
||||
"modification": null
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "开发专家",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_dev.json",
|
||||
"evaluation_index": 1,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_pm.json",
|
||||
"my_item_type": "suggestion",
|
||||
"my_item_index": 2,
|
||||
"my_item_content": "建议细化用户故事：将场景进一步拆解为用户故事（As a...I want...So that...），便于开发理解和验收"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "用户故事对开发有帮助，但当前需求文档的场景描述已足够详细",
|
||||
"my_decision": "partial",
|
||||
"my_response": "部分接受。开发专家指出当前文档的场景描述已包含触发条件、操作步骤、预期结果，这点是正确的。但我认为用户故事的价值不仅在于'形式要求'，更在于确保需求从用户视角出发、便于验收测试用例设计。对于Agent开发项目，建议折中方案：保持当前场景描述格式，但在验收标准部分增加基于用户故事的测试用例描述。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "将建议修改为：'建议在验收标准部分增加基于用户视角的测试用例描述（如：用户输入XX问题，期望获得包含YY内容的报告），确保开发和测试团队理解用户预期'"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "开发专家",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_dev.json",
|
||||
"evaluation_index": 2,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_pm.json",
|
||||
"my_item_type": "issue",
|
||||
"my_item_index": 4,
|
||||
"my_item_content": "报告输出形式单一：仅支持结构化中文报告，未考虑用户对不同格式和深度的需求"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "格式多样化有价值，但需分阶段实现",
|
||||
"my_decision": "accept",
|
||||
"my_response": "完全接受开发专家的分阶段实现建议。我原始建议过于笼统，未考虑技术实现成本。开发专家提出的方案更合理：MVP阶段先用Markdown格式（用户可自行转换），第二阶段再增加Word/PDF输出。英文报告选项确实涉及全流程语言切换，复杂度高，可放到后续版本。我将修改建议，明确分阶段路径。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "将建议修改为：'建议分阶段支持报告格式：MVP阶段输出Markdown格式（用户可通过工具转换为其他格式）；Phase 2增加直接导出Word/PDF功能；英文报告作为后续版本考虑'"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "AI专家",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_ai.json",
|
||||
"evaluation_index": 3,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_pm.json",
|
||||
"my_item_type": "user_experience_concern",
|
||||
"my_item_index": 1,
|
||||
"my_item_content": "报告质量的可信度建立：用户如何判断AI生成报告的准确性和完整性"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "产品经理从用户体验角度提出的建议'每条结论标注证据来源链接'方向正确，但'显示文献覆盖率和证据强度评分'需要谨慎。'证据强度评分'涉及专业判断，AI评分可能给用户造成'虚假的专业感'",
|
||||
"my_decision": "partial",
|
||||
"my_response": "部分接受AI专家的观点。我认同'证据强度评分'存在给用户造成虚假专业感的风险，这是AI能力边界问题。但作为产品经理，我需要平衡'降低用户理解门槛'和'避免过度承诺'。接受AI专家建议将'证据强度评分'改为'研究类型分布'呈现方式。但关于'文献覆盖率'，我认为仍有价值——可以定义为'相对于搜索返回总量的纳入比例'，帮助用户理解报告的筛选逻辑。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "将建议修改为：'(1)证据来源链接必须实现（每条结论标注对应文献）；(2)显示研究类型分布（如：包含3项RCT、5项队列研究等），替代AI直接评分；(3)展示文献筛选逻辑（如：搜索到200篇，相关性筛选后纳入50篇）'"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "AI专家",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_ai.json",
|
||||
"evaluation_index": 4,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_pm.json",
|
||||
"my_item_type": "issue",
|
||||
"my_item_index": 4,
|
||||
"my_item_content": "报告输出形式单一：仅支持结构化中文报告，未考虑用户对不同格式和深度的需求"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "建议'报告详略程度可选'从产品角度合理，但从AI能力角度需要注意：不同详略程度需要不同的生成策略，不是简单的截取或扩展",
|
||||
"my_decision": "accept",
|
||||
"my_response": "完全接受AI专家的技术分析。我作为产品经理确实低估了'详略程度可选'的技术复杂度。AI专家指出摘要版需要高质量信息压缩能力，详细版需要更多推理综合能力，这是不同的AI任务而非简单的后处理。接受建议：MVP阶段仅提供标准版，如后续需要多版本，应分别定义质量标准和验收指标。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "将建议修改为：'MVP阶段仅提供标准版报告格式，聚焦核心价值验证。如后续版本需支持详略程度可选，应将不同版本视为独立的AI任务，分别定义质量标准和验收指标'"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "领域专家",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_domain.json",
|
||||
"evaluation_index": 2,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_pm.json",
|
||||
"my_item_type": "issue",
|
||||
"my_item_index": 2,
|
||||
"my_item_content": "缺少关键使用场景：仅覆盖'文献综述撰写'和'研究题目探索'两个场景，但目标用户群体的其他高频场景未涉及"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "产品经理建议补充'医学生临床问题查证场景'是有价值的，但该场景的需求应该更具体化。精神科临床决策支持与学术研究综述有本质区别。",
|
||||
"my_decision": "accept",
|
||||
"my_response": "完全接受领域专家的专业意见。我原始建议确实过于笼统。领域专家指出精神科临床决策支持更关注指南推荐级别、禁忌症与注意事项、药物相互作用等实用信息，而非全面的文献回顾——这是我未考虑到的领域专业知识。需要区分'临床决策支持'与'学术研究综述'两类需求的差异化处理策略。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "将建议修改为：'建议明确区分两类使用场景并差异化设计：(1)学术研究场景：当前需求文档已覆盖的文献综述、研究探索；(2)临床决策支持场景：诊断鉴别依据、治疗方案选择、药物选择与剂量调整等，输出格式应更聚焦实用信息（指南推荐级别、禁忌症等）而非全面文献回顾。MVP阶段可先聚焦学术研究场景，临床决策支持作为Phase 2扩展'"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from_expert": "领域专家",
|
||||
"from_file": "temp/evaluate_domain.json",
|
||||
"evaluation_index": 3,
|
||||
"their_target": {
|
||||
"my_file": "temp/review_pm.json",
|
||||
"my_item_type": "user_experience_concerns",
|
||||
"my_item_index": 2,
|
||||
"my_item_content": "专业术语和概念的理解门槛：不同层次用户对精神疾病领域术语的熟悉程度不同"
|
||||
},
|
||||
"their_comment": "产品经理关注不同用户的术语理解差异是正确的，但其建议'根据用户角色调整报告语言复杂度'需要谨慎实施。精神科专业术语的简化必须确保准确性，不能为了通俗性而牺牲专业精确性。",
|
||||
"my_decision": "accept",
|
||||
"my_response": "完全接受领域专家的专业判断。我原始建议'根据用户角色调整报告语言复杂度'确实存在风险。领域专家指出'精神分裂症'不能简化为'精神病'，'抑郁发作'与'抑郁症'有明确的临床区别——这些都是我作为非医学专业人士容易忽视的问题。接受'保持专业术语+增加解释注释'的方案，这样既满足初级用户理解需求，又不损失专业准确性。",
|
||||
"action": "modify",
|
||||
"modification": "将建议修改为：'采用'保持专业术语+增加解释注释'的方式处理术语理解门槛问题：(1)报告中保持精神科专业术语的规范使用，确保专业准确性；(2)对核心专业术语提供悬浮解释或脚注；(3)提供概念关系图辅助理解。不采用直接简化术语的方式，避免损失专业精确性'"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
130
.claude/skills/requirement-generator-v1/temp/review_ai.json
Normal file
130
.claude/skills/requirement-generator-v1/temp/review_ai.json
Normal file
@ -0,0 +1,130 @@
|
||||
{
|
||||
"reviewer_role": "AI专家",
|
||||
"review_date": "2025-12-07",
|
||||
"document_path": "D:\\AA_Work\\AIEC-团队开发规范Skills\\.claude\\skills\\requirement-generator-v1\\requirement.md",
|
||||
|
||||
"strengths": [
|
||||
"优点1：Multi-Agent架构设计合理，职责分工明确，调度Agent、搜索Agent、分析Agent、报告生成Agent、去重Agent各司其职，符合复杂任务分解的最佳实践",
|
||||
"优点2：Agent能力边界定义清晰（第6.2节），明确划分了各Agent'能做'与'不能做'的范围，有助于避免职责混乱",
|
||||
"优点3：分阶段交付计划合理，MVP阶段聚焦核心价值验证，知识图谱作为完整功能在第二阶段引入，避免功能割裂",
|
||||
"优点4：异常处理场景考虑周全（第4.2节），包括数据源失败、空结果、文献过多、重复识别等场景",
|
||||
"优点5：允许小时级执行时间，对AI深度分析任务的时间预期合理，未过度追求不切实际的响应速度"
|
||||
],
|
||||
|
||||
"issues": [
|
||||
{
|
||||
"severity": "high",
|
||||
"category": "质量标准",
|
||||
"description": "引用准确性验收标准缺乏量化指标。文档仅表述'每篇文献都能在对应数据源中找到原文'，但未定义可接受的准确率阈值，也未说明如何处理AI生成幻觉引用的风险",
|
||||
"location": "第9.1节 功能验收标准 - 引用准确性",
|
||||
"suggestion": "建议明确：(1)引用准确率目标值（如>98%）；(2)幻觉检测机制（如引用验证Agent）；(3)人工抽查的抽样比例和方法"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "high",
|
||||
"category": "智能化适用性",
|
||||
"description": "证据等级评估的AI能力边界未明确。证据等级评估（如牛津证据等级、GRADE评分）是专业性极强的任务，需要理解研究设计、统计方法、偏倚风险等，当前LLM在此任务上的可靠性存疑",
|
||||
"location": "第3.2节 输出 - 研究方法与证据等级；第6.1节 分析Agent职能",
|
||||
"suggestion": "建议：(1)明确证据等级评估的标准体系（如采用Oxford还是GRADE）；(2)定义AI评估的准确率目标；(3)考虑人工复核机制或标注AI评估的置信度"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "high",
|
||||
"category": "能力要求",
|
||||
"description": "知识图谱的'实体语义去重'能力要求过高。跨语言（中英文）、跨数据源的医学实体语义相似度判断（如判断'精神分裂症'与'Schizophrenia'为同一实体）需要强大的领域知识和对齐能力，当前方案未说明如何实现",
|
||||
"location": "第6.1节 去重Agent职能；第7.2节 完整去重机制",
|
||||
"suggestion": "建议：(1)引入标准医学术语库（如UMLS、MeSH）作为对齐基准；(2)明确语义相似度的判定阈值；(3)定义去重准确率目标"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"category": "人机协作与降级",
|
||||
"description": "缺乏AI分析结果的人工确认机制。文献分析、证据等级评估、知识空白识别等任务的输出直接生成报告，未设计用户确认或修正的环节",
|
||||
"location": "第4.1节 典型主流程；第6.1节 分析Agent",
|
||||
"suggestion": "建议增加：(1)关键分析结果的用户确认步骤；(2)报告生成前的摘要预览与用户反馈机制；(3)报告输出后的纠错/补充入口"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"category": "质量标准",
|
||||
"description": "'复杂问题处理'验收标准过于模糊。'能处理多维度、跨领域的精神疾病研究问题'缺乏具体定义，什么算'多维度'？什么算'跨领域'？如何验证'处理成功'？",
|
||||
"location": "第9.1节 功能验收标准 - 复杂问题处理",
|
||||
"suggestion": "建议：(1)定义3-5个典型复杂问题测试用例；(2)明确复杂问题的评判维度（如涉及的疾病类型数量、治疗方法数量等）；(3)定义处理成功的标准"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"category": "能力要求",
|
||||
"description": "报告生成Agent的'综合分析'能力边界不清。将多篇文献的发现进行综合分析、识别知识空白、提出研究方向，这需要较强的推理和创造性，但文档未说明期望的分析深度和可靠性要求",
|
||||
"location": "第3.2节 报告结构 - 研究结论与知识空白；第6.1节 报告生成Agent",
|
||||
"suggestion": "建议：(1)明确综合分析的深度要求（如是否需要提出创新性见解）；(2)区分'事实性总结'与'推断性分析'的边界；(3)对推断性内容标注置信度或来源"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"category": "任务复杂度",
|
||||
"description": "调度Agent的'问题解析与搜索策略制定'能力要求可能被低估。将自然语言研究问题转化为多数据源的有效检索式（如PubMed的MeSH词+布尔逻辑）是需要专业知识的复杂任务",
|
||||
"location": "第6.1节 调度Agent职能；第4.1节 问题解析",
|
||||
"suggestion": "建议：(1)提供检索策略模板或规则；(2)考虑用户确认或调整搜索策略的环节；(3)定义搜索召回率/准确率的验收指标"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "low",
|
||||
"category": "智能化适用性",
|
||||
"description": "全文获取服务标注为'可选'，但部分分析任务（如证据等级评估、方法学分析）可能需要全文信息，仅依赖摘要可能导致分析质量下降",
|
||||
"location": "第5.2节 系统集成需求 - 文献全文获取服务",
|
||||
"suggestion": "建议明确：(1)仅依赖摘要时的功能降级范围；(2)哪些分析任务必须依赖全文；(3)全文不可用时的处理策略"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "low",
|
||||
"category": "分阶段演进",
|
||||
"description": "MVP阶段'暂不使用知识图谱'，但去重需求（如同一文献在PubMed和Embase都出现）在MVP阶段同样存在，未说明MVP阶段如何处理",
|
||||
"location": "第7.1节 阶段1功能清单",
|
||||
"suggestion": "建议明确MVP阶段的简化去重策略（如仅基于DOI/PMID的精确匹配去重）"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
|
||||
"missing_items": [
|
||||
"遗漏项：未定义AI生成内容的幻觉检测与防范机制。文献引用、研究发现等内容存在AI编造的风险，需要明确验证机制",
|
||||
"遗漏项：未说明搜索Agent访问各数据源的API/接口方式及限制（如PubMed API的访问频率限制、PsycINFO的授权要求等）",
|
||||
"遗漏项：未定义分析Agent处理单次任务的文献数量上限。当搜索返回数百篇文献时，AI分析的上下文长度限制如何处理？",
|
||||
"遗漏项：未说明知识图谱的Schema设计（实体类型、关系类型、属性定义），这对后续开发有重要影响",
|
||||
"遗漏项：未定义报告生成的格式输出能力（如是否支持导出Word/PDF、引用格式是否可配置如APA/Vancouver等）"
|
||||
],
|
||||
|
||||
"ai_risks": [
|
||||
{
|
||||
"risk_level": "high",
|
||||
"description": "引用幻觉风险：LLM在生成引用时可能编造不存在的文献（包括作者、标题、期刊、DOI等），这是当前大模型的已知弱点",
|
||||
"impact": "严重损害研究报告的学术可信度，可能导致用户引用不存在的文献",
|
||||
"mitigation": "建议：(1)所有引用必须来自搜索Agent返回的实际文献列表，报告生成Agent禁止自行'补充'引用；(2)增加引用验证Agent进行回查；(3)在报告中明确标注'所有引用均经过来源验证'"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"risk_level": "high",
|
||||
"description": "证据等级评估不可靠风险：证据等级评估需要理解研究设计细节（如随机化方法、盲法、样本量计算等），LLM可能给出看似合理但实际错误的评估",
|
||||
"impact": "误导用户对研究证据的判断，可能影响医疗决策参考",
|
||||
"mitigation": "建议：(1)证据等级评估结果标注'AI初评，建议人工复核'；(2)提供评估依据的透明说明；(3)MVP阶段可考虑简化为研究类型分类而非证据等级评估"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"risk_level": "medium",
|
||||
"description": "跨语言语义理解偏差风险：中英文医学术语的对齐（如'精神分裂症'与'Schizophrenia'的各种变体）可能出现错误，导致去重遗漏或错误合并",
|
||||
"impact": "知识图谱质量下降，可能遗漏重要文献或错误合并不同概念",
|
||||
"mitigation": "建议：(1)优先使用标准术语库（MeSH、ICD-11）进行术语对齐；(2)语义相似度判断设置保守阈值；(3)对高不确定性的合并进行人工确认"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"risk_level": "medium",
|
||||
"description": "上下文长度限制风险：当搜索返回大量文献（如100+篇）时，LLM无法在单次推理中处理所有内容，需要分批处理可能导致信息遗漏或不一致",
|
||||
"impact": "文献分析可能不完整，综合结论可能遗漏重要发现",
|
||||
"mitigation": "建议：(1)定义分批处理策略和信息汇总机制；(2)对长文献列表进行相关性排序，优先处理高相关性文献；(3)明确告知用户'已分析X篇文献，另有Y篇待后续分析'"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"risk_level": "low",
|
||||
"description": "Agent协作一致性风险：多Agent异步协作可能导致信息传递偏差，如搜索Agent返回的文献在传递给分析Agent时信息丢失或变形",
|
||||
"impact": "可能导致分析结果与原始文献不符",
|
||||
"mitigation": "建议：(1)定义Agent间数据交换的标准格式；(2)关键信息（如DOI、引用格式）全程保持原始值透传；(3)增加端到端的一致性校验"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
|
||||
"suggestions": [
|
||||
"建议1：增加'引用验证Agent'角色，专门负责校验报告中的每条引用是否与搜索结果一致，防止幻觉引用",
|
||||
"建议2：将证据等级评估任务降级为'研究类型分类'（如RCT/队列研究/病例报告等），减少AI判断的主观性和错误风险",
|
||||
"建议3：在报告输出中增加'AI置信度声明'，对事实性内容和推断性内容进行区分标注",
|
||||
"建议4：MVP阶段建议先实现用户对搜索策略的确认和调整功能，确保检索方向正确后再进行分析",
|
||||
"建议5：建议引入MeSH/UMLS等标准医学术语库，作为跨语言术语对齐的基准，提升去重准确性",
|
||||
"建议6：明确定义单次任务的文献处理上限（如50篇），超出时提供分批处理或用户筛选机制",
|
||||
"建议7：考虑增加'分析结果预览'环节，在生成完整报告前让用户确认关键发现是否准确"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
116
.claude/skills/requirement-generator-v1/temp/review_dev.json
Normal file
116
.claude/skills/requirement-generator-v1/temp/review_dev.json
Normal file
@ -0,0 +1,116 @@
|
||||
{
|
||||
"reviewer_role": "开发专家",
|
||||
"strengths": [
|
||||
"Multi-Agent架构设计清晰：调度Agent、搜索Agent、分析Agent、报告生成Agent、去重Agent职责划分明确，符合单一职责原则",
|
||||
"并行搜索设计合理：多数据源并行搜索能有效提升效率，时序图清晰展示了协作关系",
|
||||
"分阶段交付策略务实：MVP版本聚焦核心价值验证，第二阶段再引入知识图谱，降低了初期技术风险",
|
||||
"异常处理考虑周全：数据源访问失败、搜索结果为空、文献过多、重复文献等场景都有对应处理方案",
|
||||
"Agent能力边界定义清晰：明确列出了每个Agent'能做'和'不能做'的范围，有助于开发实现"
|
||||
],
|
||||
"issues": [
|
||||
{
|
||||
"severity": "high",
|
||||
"category": "技术可行性",
|
||||
"description": "外部数据源API访问可行性未验证：PsycINFO、Embase、Cochrane Library等商业数据库需要机构订阅和API授权，CNKI和万方的API调用政策限制严格，个人/小团队难以获得合法稳定的API访问权限",
|
||||
"location": "5.1 外部数据源需求",
|
||||
"suggestion": "1) 在MVP阶段仅使用免费开放API的数据源（如PubMed E-utilities、bioRxiv API）；2) 明确标注各数据源的授权获取方式和成本；3) 对于无法直接API访问的数据源，考虑提供手动导入或浏览器插件辅助方案"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "high",
|
||||
"category": "架构合理性",
|
||||
"description": "知识图谱技术选型和存储方案未明确：需求中提到'知识图谱存储系统'但未说明具体技术选型（Neo4j/ArangoDB/RDF Store等）、数据模型设计、以及'语义去重'的具体实现算法",
|
||||
"location": "5.2 系统集成需求 / 8.1 技术约束",
|
||||
"suggestion": "1) 明确知识图谱的技术选型及选型理由；2) 定义知识图谱的本体模型（节点类型、关系类型、属性）；3) 详细说明'实体语义去重'的技术方案（基于规则/向量相似度/LLM判断）"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "high",
|
||||
"category": "技术可行性",
|
||||
"description": "实时进度展示的技术实现方式不明确：Multi-Agent并行执行时如何实现'实时'进度反馈？是使用WebSocket、SSE还是轮询？Agent间如何传递进度状态？",
|
||||
"location": "4.1 典型主流程 / 8.2 性能要求",
|
||||
"suggestion": "1) 明确进度反馈的技术实现机制（推荐SSE或WebSocket）；2) 定义进度事件的数据结构；3) 说明Agent间状态同步机制"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"category": "架构合理性",
|
||||
"description": "Agent通信机制未定义：Multi-Agent架构中，Agent之间如何通信？是通过消息队列、直接调用、还是共享内存？调度Agent如何等待并收集所有搜索Agent的结果？",
|
||||
"location": "6.3 Agent间协作关系",
|
||||
"suggestion": "1) 明确Agent间通信的技术方案（推荐消息队列如Redis Stream或进程内事件总线）；2) 定义消息格式和协议；3) 说明并行任务的超时和重试机制"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"category": "性能要求",
|
||||
"description": "'合理时间内完成（允许小时级）'表述模糊：小时级是1小时还是10小时？不同复杂度的研究问题是否有不同的时间预期？",
|
||||
"location": "9.2 非功能验收标准",
|
||||
"suggestion": "1) 按问题复杂度分级定义时间预期（简单问题30分钟内，复杂问题2小时内）；2) 定义超时机制和用户中断接口"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"category": "技术可行性",
|
||||
"description": "证据等级评估的实现复杂度被低估：医学领域的证据等级评估（如GRADE标准）需要专业知识和结构化判断，仅依靠LLM分析可能准确性不足",
|
||||
"location": "3.2 输出 / 6.1 Agent列表",
|
||||
"suggestion": "1) 明确证据等级评估的具体标准（GRADE/Oxford等）；2) 考虑结合文献元数据（研究类型、样本量）进行规则化判断；3) 标注评估结果仅供参考，需人工复核"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"category": "架构合理性",
|
||||
"description": "全文获取服务的可选性带来功能一致性风险：文档标注'文献全文获取服务（可选）'，但分析Agent的深度分析能力高度依赖全文内容，仅靠摘要难以实现高质量分析",
|
||||
"location": "5.2 系统集成需求",
|
||||
"suggestion": "1) 评估仅基于摘要分析的可行性和质量影响；2) 如全文为可选，需在报告中明确标注分析深度受限；3) 考虑使用Unpaywall等开放全文获取渠道"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "low",
|
||||
"category": "技术风险",
|
||||
"description": "多数据源返回结果的格式标准化未考虑：不同数据源（PubMed XML、CNKI自有格式等）返回的文献元数据格式差异大，需要统一的数据模型和转换层",
|
||||
"location": "5.1 外部数据源需求",
|
||||
"suggestion": "1) 定义统一的文献元数据模型；2) 每个搜索Agent负责将源格式转换为统一格式；3) 处理字段缺失的情况"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "low",
|
||||
"category": "技术可行性",
|
||||
"description": "中英文混合处理的技术挑战未评估：同一研究问题涉及中英文文献时，关键词翻译、术语对齐、结果融合都存在技术难点",
|
||||
"location": "3.1 输入 / 8.4 其他非功能性要求",
|
||||
"suggestion": "1) 明确中英文关键词的翻译/对齐策略；2) 定义中英文文献的融合排序规则；3) 考虑使用医学术语库（如UMLS）辅助术语标准化"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"missing_items": [
|
||||
"缺少技术栈选型说明：未明确开发语言、框架、部署环境等基础技术决策",
|
||||
"缺少LLM模型选型和调用方式：Agent的智能能力依赖LLM，但未说明使用哪个模型、API调用方式、Token消耗预估",
|
||||
"缺少错误恢复机制说明：长时间运行的任务如何支持断点续传或中间结果保存",
|
||||
"缺少并发控制策略：10人同时使用时如何管理API调用配额和系统资源",
|
||||
"缺少数据持久化方案：除知识图谱外，研究报告、搜索历史如何存储",
|
||||
"缺少监控和日志方案：分布式Agent系统的问题排查和性能监控机制"
|
||||
],
|
||||
"tech_risks": [
|
||||
{
|
||||
"risk_level": "high",
|
||||
"description": "商业数据库API访问受限风险",
|
||||
"impact": "PsycINFO、Embase等核心数据源无法接入，导致文献覆盖不全面，核心价值受损",
|
||||
"mitigation": "1) 优先评估各数据源API可用性；2) 准备替代方案（如通过机构账号网页抓取，但需评估合规性）；3) MVP阶段仅承诺PubMed"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"risk_level": "high",
|
||||
"description": "知识图谱去重准确性风险",
|
||||
"impact": "'语义去重'依赖NLP/向量匹配，可能出现误判（重复未识别或错误合并），影响报告质量",
|
||||
"mitigation": "1) 分层去重：先DOI/PMID精确匹配，再标题相似度，最后语义判断；2) 设置相似度阈值，边界情况保留两者；3) 提供人工复核入口"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"risk_level": "medium",
|
||||
"description": "LLM调用成本和延迟风险",
|
||||
"impact": "大量文献分析需频繁调用LLM，可能产生高额API费用，且存在速率限制",
|
||||
"mitigation": "1) 预估单次研究的Token消耗和成本；2) 使用分层模型策略（简单任务用小模型）；3) 实现本地缓存避免重复分析"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"risk_level": "medium",
|
||||
"description": "长时间任务稳定性风险",
|
||||
"impact": "小时级任务期间可能遇到网络中断、进程崩溃，导致研究结果丢失",
|
||||
"mitigation": "1) 实现检查点机制保存中间状态；2) 支持任务恢复和断点续传；3) 设置合理超时，避免无限等待"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"suggestions": [
|
||||
"建议增加技术选型章节：明确开发语言（Python推荐）、Agent框架（LangGraph/AutoGen/CrewAI）、知识图谱（Neo4j Community版）、消息队列（Redis）等核心技术决策",
|
||||
"建议增加POC验证步骤：在正式开发前，验证核心数据源API可用性、知识图谱去重效果、LLM分析质量三个关键技术点",
|
||||
"建议细化MVP验收标准：当前验收标准偏定性，建议增加定量指标如'引用准确率>=95%'、'去重准确率>=90%'",
|
||||
"建议增加成本预估：预估MVP和完整版的API调用成本、存储成本、运维成本，确保商业可行性",
|
||||
"建议采用增量式知识图谱更新：每次研究任务后增量更新，而非全量重建，提高效率和数据一致性"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
163
.claude/skills/requirement-generator-v1/temp/review_domain.json
Normal file
163
.claude/skills/requirement-generator-v1/temp/review_domain.json
Normal file
@ -0,0 +1,163 @@
|
||||
{
|
||||
"reviewer_role": "精神科医生",
|
||||
"domain": "精神医学/精神疾病研究",
|
||||
"strengths": [
|
||||
"目标用户定义准确：明确了科研人员、医学生和医疗信息分析师三类核心用户，符合精神科文献研究的实际使用场景",
|
||||
"数据源选择合理：PubMed、PsycINFO、Embase是精神科文献检索的核心数据库，Cochrane Library对于获取高质量系统评价至关重要",
|
||||
"报告结构包含证据等级评估：这是循证精神医学的核心要求，有助于临床决策",
|
||||
"支持中英文文献处理：精神科研究需要同时关注国际和国内研究进展，这一设计符合实际需求",
|
||||
"并行多数据源搜索策略：能够提高文献覆盖的全面性，减少遗漏重要研究的风险"
|
||||
],
|
||||
"issues": [
|
||||
{
|
||||
"severity": "high",
|
||||
"category": "领域合规性",
|
||||
"description": "缺少诊断标准版本标注功能：精神科文献分析必须注意诊断标准的演变（DSM-IV vs DSM-5, ICD-10 vs ICD-11），不同版本的诊断标准可能导致研究结果不可比",
|
||||
"location": "第3.2节 输出-报告结构",
|
||||
"suggestion": "在文献分析和报告中增加'诊断标准版本'字段，自动识别并标注每篇文献采用的诊断标准版本，并在报告中专门说明诊断标准差异对结果解读的影响",
|
||||
"domain_specific": true
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "high",
|
||||
"category": "业务流程",
|
||||
"description": "证据等级评估方法未明确：精神科遵循循证医学原则，需要明确采用何种证据分级体系（如GRADE、Oxford证据等级），以及如何处理不同研究设计（RCT、队列研究、病例对照等）的证据权重",
|
||||
"location": "第3.2节 报告结构-研究方法与证据等级",
|
||||
"suggestion": "明确指定采用GRADE证据分级体系或Oxford证据等级标准，并在系统中建立研究设计类型的自动识别和分级逻辑",
|
||||
"domain_specific": true
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "high",
|
||||
"category": "数据要求",
|
||||
"description": "未涵盖临床试验注册库：精神科药物和治疗研究需要关注ClinicalTrials.gov、WHO ICTRP等临床试验注册库，这对于了解正在进行的研究和发表偏倚评估至关重要",
|
||||
"location": "第5.1节 外部数据源需求",
|
||||
"suggestion": "在数据源列表中增加ClinicalTrials.gov和WHO ICTRP作为扩展数据源，用于获取正在进行和已完成但未发表的临床试验信息",
|
||||
"domain_specific": true
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"category": "领域合规性",
|
||||
"description": "缺少专业术语规范化处理：精神科术语有严格规范（如'精神分裂症'而非'精神病'，'双相障碍'而非'躁郁症'），系统应能识别并规范化用户输入的非标准术语",
|
||||
"location": "第3.1节 输入",
|
||||
"suggestion": "建立精神科标准术语库（基于DSM-5/ICD-11），在问题解析阶段自动识别并提示用户使用规范术语，或自动映射到标准术语进行搜索",
|
||||
"domain_specific": true
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"category": "业务流程",
|
||||
"description": "未区分药物治疗与非药物治疗的文献分析逻辑：精神科治疗分为药物治疗（抗精神病药、抗抑郁药等）和非药物治疗（心理治疗、物理治疗如TMS/ECT），两类研究的评估指标和证据要求不同",
|
||||
"location": "第6.1节 Agent列表-分析Agent",
|
||||
"suggestion": "在分析Agent的能力中增加治疗类型分类功能，针对不同治疗类型采用不同的分析框架和评估指标",
|
||||
"domain_specific": true
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"category": "风险识别",
|
||||
"description": "缺少药物安全性数据的特别关注：精神科药物（尤其是抗精神病药）有重要的安全性问题（如代谢综合征、锥体外系反应、心脏QT延长），文献分析应特别提取安全性数据",
|
||||
"location": "第3.2节 输出-报告结构",
|
||||
"suggestion": "在报告结构中增加'安全性与不良反应'章节，专门汇总药物治疗相关文献的安全性数据和长期随访结果",
|
||||
"domain_specific": true
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"category": "业务流程",
|
||||
"description": "未提及临床实践指南的整合：精神科有多个权威临床指南（APA指南、NICE指南、WFSBP指南、中国精神科指南），系统应能识别并优先呈现指南级证据",
|
||||
"location": "第5.1节 外部数据源需求",
|
||||
"suggestion": "增加主要精神科临床指南数据库或链接，在报告中专门标注与现行指南一致或冲突的研究发现",
|
||||
"domain_specific": true
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "low",
|
||||
"category": "领域合规性",
|
||||
"description": "输入示例专业术语可进一步优化：示例'近5年精神分裂症认知功能障碍的非药物治疗进展'使用正确，但建议增加更多体现专业深度的示例",
|
||||
"location": "第3.1节 输入示例",
|
||||
"suggestion": "增加如'治疗抵抗性抑郁症的增效治疗策略'、'首发精神分裂症的早期干预证据'等更专业的示例",
|
||||
"domain_specific": true
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "low",
|
||||
"category": "数据要求",
|
||||
"description": "未明确处理预印本文献的风险提示：预印本（bioRxiv/medRxiv）未经同行评审，在精神科临床决策中需谨慎使用",
|
||||
"location": "第5.1节 外部数据源需求",
|
||||
"suggestion": "在报告中对预印本来源的文献进行明确标注和风险提示，说明其未经同行评审的局限性",
|
||||
"domain_specific": true
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"missing_items": [
|
||||
"缺少量表和评估工具识别功能：精神科研究大量使用标准化量表（如PANSS、HAM-D、MADRS等），系统应能识别和提取文献中使用的评估量表",
|
||||
"缺少随访时长信息提取：精神疾病多为慢性病程，长期随访数据对评估治疗效果至关重要，报告应汇总各研究的随访时长",
|
||||
"缺少样本特征汇总：精神科研究需关注样本的疾病亚型、病程、共病情况等，这些影响结果的可推广性",
|
||||
"缺少研究质量评估工具整合：如Cochrane偏倚风险评估工具、Newcastle-Ottawa量表等，用于评估纳入文献的方法学质量"
|
||||
],
|
||||
"domain_risks": [
|
||||
{
|
||||
"risk_level": "high",
|
||||
"description": "诊断标准不一致导致的研究可比性问题：不同年代的研究可能采用不同版本的诊断标准（DSM-III, DSM-IV, DSM-5），直接比较可能产生误导性结论",
|
||||
"regulation": "DSM-5 (APA, 2013), ICD-11 (WHO, 2019)",
|
||||
"impact": "可能导致对治疗效果的错误评估，影响临床决策",
|
||||
"mitigation": "系统应自动识别并标注诊断标准版本，在综合分析时考虑标准差异的影响"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"risk_level": "high",
|
||||
"description": "药物安全性信息遗漏风险：仅关注疗效数据而忽视安全性数据可能导致不完整的研究结论",
|
||||
"regulation": "FDA药物安全性监管要求, CFDA药品不良反应监测规定",
|
||||
"impact": "可能遗漏重要的安全性警示信息，影响用药决策",
|
||||
"mitigation": "在分析框架中强制纳入安全性数据提取模块，报告必须包含安全性章节"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"risk_level": "medium",
|
||||
"description": "预印本证据误用风险：预印本未经同行评审，其结论可能存在方法学问题",
|
||||
"regulation": "循证医学证据等级标准",
|
||||
"impact": "可能将不可靠的研究结论纳入分析，影响综述质量",
|
||||
"mitigation": "对预印本来源进行明确标识，降低其在证据综合中的权重"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"risk_level": "medium",
|
||||
"description": "发表偏倚未充分评估：阴性结果研究较少发表，可能导致对治疗效果的高估",
|
||||
"regulation": "Cochrane系统评价手册对发表偏倚的评估要求",
|
||||
"impact": "可能系统性高估治疗效果",
|
||||
"mitigation": "整合临床试验注册库数据，识别已注册但未发表的研究，在报告中评估发表偏倚风险"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"compliance_checklist": [
|
||||
{
|
||||
"requirement": "诊断标准规范（DSM-5/ICD-11）",
|
||||
"status": "missing",
|
||||
"note": "需求文档未提及诊断标准版本的识别和标注功能"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"requirement": "循证医学证据分级体系",
|
||||
"status": "unclear",
|
||||
"note": "提及了证据等级评估但未明确采用何种标准体系（GRADE/Oxford等）"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"requirement": "临床指南整合",
|
||||
"status": "missing",
|
||||
"note": "未提及APA、NICE、WFSBP等权威临床指南的整合"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"requirement": "安全性数据监测",
|
||||
"status": "missing",
|
||||
"note": "报告结构中未包含专门的安全性与不良反应章节"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"requirement": "研究伦理规范",
|
||||
"status": "satisfied",
|
||||
"note": "文档明确说明主要处理公开学术文献，不涉及患者隐私数据"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"requirement": "专业术语规范使用",
|
||||
"status": "unclear",
|
||||
"note": "输入示例使用了规范术语，但未说明系统如何处理非标准术语输入"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"suggestions": [
|
||||
"建立精神科专业术语规范化模块：整合DSM-5和ICD-11术语体系，实现用户输入的自动规范化转换",
|
||||
"增加临床试验注册库作为数据源：整合ClinicalTrials.gov和WHO ICTRP，支持发表偏倚评估和研究完整性分析",
|
||||
"完善证据等级评估体系：明确采用GRADE或Oxford证据等级标准，建立研究设计类型的自动识别逻辑",
|
||||
"增加安全性数据专项提取：在分析框架中加入不良反应、长期安全性、药物相互作用等数据的提取模块",
|
||||
"整合主要临床实践指南：建立APA、NICE、WFSBP、中国精神科指南的索引，在报告中标注研究发现与指南的一致性",
|
||||
"建立常用精神科量表库：收录PANSS、HAM-D、MADRS、CGI等常用量表，自动识别文献中的评估工具",
|
||||
"增加研究质量评估功能：整合Cochrane偏倚风险工具和Newcastle-Ottawa量表，系统化评估纳入文献的方法学质量",
|
||||
"MVP阶段合规性建议：即使在MVP阶段，也应包含诊断标准版本标注和基本的证据等级评估，这是精神科文献分析的最低专业要求"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
116
.claude/skills/requirement-generator-v1/temp/review_pm.json
Normal file
116
.claude/skills/requirement-generator-v1/temp/review_pm.json
Normal file
@ -0,0 +1,116 @@
|
||||
{
|
||||
"reviewer_role": "产品经理",
|
||||
"strengths": [
|
||||
"目标用户定义清晰：明确划分科研人员、医学生、医疗信息分析师三类用户群体，用户画像具体",
|
||||
"使用场景描述完整：提供了文献综述撰写和研究题目探索两个典型场景，包含触发条件、操作步骤和预期结果",
|
||||
"交互流程可视化：使用Mermaid图清晰展示主流程和Agent间协作关系，便于理解系统运作机制",
|
||||
"输入输出定义规范：明确了输入格式（自然语言）和输出结构（五部分报告），并提供了具体示例",
|
||||
"分阶段交付策略合理：MVP阶段聚焦核心价值验证，第二阶段再引入知识图谱等高级功能，避免功能割裂",
|
||||
"异常处理考虑周全：涵盖数据源访问失败、搜索结果为空、文献过多、重复文献等常见异常场景"
|
||||
],
|
||||
"issues": [
|
||||
{
|
||||
"severity": "high",
|
||||
"category": "业务目标",
|
||||
"description": "核心目标缺乏可量化指标：'将传统需要数天的文献调研工作压缩到小时级别完成'缺少具体基准数据，'提升研究质量'没有可衡量的评估标准",
|
||||
"location": "1.2 目标与价值 - 核心目标",
|
||||
"suggestion": "建议量化目标，如：'将5天文献调研工作缩短至4小时内'，'引用准确率达到98%以上'，'用户满意度评分达到4.5/5'"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "high",
|
||||
"category": "用户需求验证",
|
||||
"description": "需求来源和验证方式不明确：文档未说明这些需求是否来自真实用户调研，没有用户痛点分析和需求优先级排序的依据",
|
||||
"location": "全文",
|
||||
"suggestion": "建议补充：1) 需求调研方法（用户访谈/问卷/竞品分析）；2) 用户当前解决方案及痛点；3) 需求优先级排序依据"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "high",
|
||||
"category": "场景完整性",
|
||||
"description": "缺少关键使用场景：仅覆盖'文献综述撰写'和'研究题目探索'两个场景，但目标用户群体的其他高频场景未涉及",
|
||||
"location": "2.1 典型使用场景",
|
||||
"suggestion": "建议补充场景：1) 医学生临床问题查证场景；2) 科研人员论文写作引用场景；3) 分析师定期追踪领域动态场景；4) 多人协作共享研究成果场景"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"category": "用户体验",
|
||||
"description": "进度反馈机制描述不够具体：仅提到'实时展示搜索进度'，但未明确进度信息的具体内容、展示形式和更新频率",
|
||||
"location": "4.1 典型主流程 - 进度展示",
|
||||
"suggestion": "建议明确：1) 进度条/百分比/文字描述的具体形式；2) 每个阶段预估耗时；3) 用户可执行的操作（暂停/取消/调整策略）"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"category": "功能需求",
|
||||
"description": "报告输出形式单一：仅支持结构化中文报告，未考虑用户对不同格式和深度的需求",
|
||||
"location": "3.2 输出",
|
||||
"suggestion": "建议支持：1) 报告详略程度可选（摘要版/标准版/详细版）；2) 输出格式可选（Markdown/Word/PDF）；3) 英文报告选项"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"category": "场景完整性",
|
||||
"description": "边缘场景覆盖不足：未考虑用户输入模糊问题、跨学科问题、时效性要求高的问题等边缘情况",
|
||||
"location": "2.1 典型使用场景",
|
||||
"suggestion": "建议补充：1) 模糊问题的引导澄清机制；2) 跨学科问题的处理策略；3) 用户指定时间范围/文献类型的筛选功能"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "medium",
|
||||
"category": "验收标准",
|
||||
"description": "部分验收标准不够具体可测：'能处理多维度、跨领域的精神疾病研究问题'、'在合理时间内完成'缺乏明确判定标准",
|
||||
"location": "9.1 功能验收标准",
|
||||
"suggestion": "建议明确：1) 定义'复杂问题'的具体标准和测试用例；2) 明确'合理时间'的具体范围（如：50篇文献4小时内）"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"severity": "low",
|
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"category": "功能需求",
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"description": "用户反馈和迭代机制缺失：用户对报告质量的反馈如何收集？系统如何基于反馈持续优化？",
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"location": "全文",
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"suggestion": "建议增加：1) 报告满意度评分机制；2) 用户标注引用错误/遗漏的功能；3) 基于反馈优化搜索和分析策略的机制"
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},
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{
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"severity": "low",
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"category": "功能需求",
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"description": "历史记录和知识复用功能未提及：用户能否查看历史研究？能否基于之前的研究继续深入？",
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"location": "全文",
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"suggestion": "建议补充：1) 研究历史记录查看；2) 基于历史研究的增量更新；3) 多次研究结果的对比分析"
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},
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{
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"severity": "low",
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"category": "非功能性需求",
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"description": "数据源访问成本和合规性未评估：多个数据源（PsycINFO、Embase等）需要付费订阅，CNKI等有访问限制",
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"location": "5.1 外部数据源需求",
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"suggestion": "建议评估：1) 各数据源的访问成本和授权方式；2) 学术数据库API调用限制；3) 免费替代方案的可行性"
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}
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],
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"missing_items": [
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"竞品分析：未分析现有类似产品（如Elicit、Consensus、Semantic Scholar）的优劣势",
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"用户旅程地图：缺少完整的用户使用旅程，从发现需求到完成研究的全过程",
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"失败场景处理：用户对报告不满意时的重新生成、调整参数机制",
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"多用户协作：团队场景下的研究共享、协作批注功能",
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"移动端适配：是否需要支持移动端访问和使用",
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"数据导出与集成：与Zotero、EndNote等文献管理工具的集成需求"
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],
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"user_experience_concerns": [
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{
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"concern": "长时间等待的用户体验：允许小时级执行时间，用户在等待期间如何感知进度和价值",
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"impact": "用户可能因长时间无明显反馈而放弃使用，降低产品粘性",
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"suggestion": "建议：1) 分阶段输出中间结果（如先出搜索结果列表，再逐步更新分析）；2) 提供预估完成时间；3) 支持后台执行+完成通知"
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},
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{
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"concern": "报告质量的可信度建立：用户如何判断AI生成报告的准确性和完整性",
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"impact": "用户可能对AI生成内容持怀疑态度，需要大量人工核查，降低效率提升价值",
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"suggestion": "建议：1) 每条结论标注证据来源链接；2) 显示文献覆盖率和证据强度评分；3) 标记AI不确定的内容"
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},
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{
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"concern": "专业术语和概念的理解门槛：不同层次用户对精神疾病领域术语的熟悉程度不同",
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"impact": "医学生等初级用户可能难以理解报告中的专业内容，降低产品价值",
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"suggestion": "建议：1) 支持专业术语的悬浮解释；2) 根据用户角色调整报告语言复杂度；3) 提供概念关系图辅助理解"
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}
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],
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"suggestions": [
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"建议补充用户调研数据：增加用户访谈、问卷调查等需求验证环节的说明，提升需求可信度",
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"建议增加竞品对比分析：分析Elicit、Consensus等竞品的功能和不足，明确本产品差异化定位",
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"建议细化用户故事：将场景进一步拆解为用户故事（As a...I want...So that...），便于开发理解和验收",
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"建议增加MVP验证指标：明确MVP阶段的成功标准，如用户留存率、报告采用率、任务完成率等",
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"建议考虑渐进式复杂度：首次使用提供简化模式，高级用户可解锁更多定制选项",
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"建议补充错误恢复机制：系统故障或异常中断后，如何恢复进度、避免重复工作"
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]
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}
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