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多角色评审追踪可视化报告
本文档追踪每条专家建议从"初始评论"→"其他专家评价"→"专家回应"→"最终文档体现"的完整链路
目录
图例说明
| 符号 | 含义 |
|---|---|
| ✅ | 完整体现 |
| ⚠️ | 部分体现 |
| ❌ | 缺失 |
| 🔄 | 修改后采纳 |
| 🗑️ | 撤回 |
1. AI专家建议追踪
AI-S1: 增加引用验证Agent
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📝 初始建议 (review_ai.json - suggestion[0]) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ "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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 💬 其他专家评价 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【开发专家】evaluate_dev.json #5 │
│ 立场: partial │
│ "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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🔄 AI专家回应 (response_ai.json #2) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 决定: accept │
│ "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就能解决幻觉问题，这是更优雅的工程方案。" │
│ │
│ 修改后建议: "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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📄 最终文档体现 (requirement_final.md) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ✅ 完整体现 │
│ │
│ 位置1: 第261行 MVP功能清单 │
│ "引用幻觉防范机制：结构化输出+引用ID校验" │
│ │
│ 位置2: 第302行 技术约束 │
│ "引用幻觉防范: 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，采用 │
│ 结构化输出格式，后处理阶段校验所有引用ID是否存在于原始搜索结果中" │
│ │
│ 位置3: 第336行 验收标准 │
│ "引用来源可追溯率 =100%（刚性约束，所有引用必须来自搜索返回结果，禁止AI自行生成）"│
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
AI-S2: 将证据等级评估降级为研究类型分类
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📝 初始建议 (review_ai.json - suggestion[1]) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ "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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 💬 其他专家评价 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【开发专家】evaluate_dev.json #3 │
│ 立场: disagree │
│ "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。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" │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【产品经理】evaluate_pm.json #2 │
│ 立场: disagree │
│ "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。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'" │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【领域专家】evaluate_domain.json #4 │
│ 立场: disagree │
│ "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：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）" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🔄 AI专家回应 (response_ai.json #0, #3, #6) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 决定: accept (接受多位专家的反对意见) │
│ │
│ "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。" │
│ │
│ 修改后建议: "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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📄 最终文档体现 (requirement_final.md) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ⚠️ 部分体现 │
│ │
│ ✅ 已体现部分: │
│ - 第257行: "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）"│
│ - 第103行: "明确标注'研究类型分类由AI提供，完整的证据等级评估需专业人员判断'" │
│ - 第275行: Phase 2 "偏倚风险初筛（基于Cochrane偏倚风险评估工具框架）" │
│ │
│ ❌ 缺失部分: │
│ - "基于样本量、盲法、随机化等客观元数据进行规则化判断" 未在MVP功能中明确 │
│ - "结构化规则评估方式" 的具体实现逻辑未说明 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
AI-S6: 文献处理上限（50篇）
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📝 初始建议 (review_ai.json - suggestion[5]) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ "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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 💬 其他专家评价 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【开发专家】evaluate_dev.json #4 │
│ 立场: partial │
│ "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" │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【产品经理】evaluate_pm.json #3 │
│ 立场: partial │
│ "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。建议采用'核心+扩展'模式" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🔄 AI专家回应 (response_ai.json #1) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 决定: accept │
│ "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" │
│ │
│ 修改后建议: "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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📄 最终文档体现 (requirement_final.md) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ✅ 完整体现 │
│ │
│ 位置1: 第136行 异常处理 │
│ "文献数量过多: 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，明确告知用户已分析文献范围" │
│ │
│ 位置2: 第311行 性能要求 │
│ "文献处理能力: 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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
AI-S4: 搜索策略确认功能
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📝 初始建议 (review_ai.json - suggestion[3]) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ "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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 💬 其他专家评价 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【产品经理】evaluate_pm.json #4 │
│ 立场: partial │
│ "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。建议采取可选模式：默认自动执行，高级用户可开启'策略确认'模式" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🔄 AI专家回应 (response_ai.json #5) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 决定: partial │
│ "产品经理的用户体验考量是合理的。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。" │
│ │
│ 修改后建议: "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； │
│ (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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📄 最终文档体现 (requirement_final.md) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ✅ 完整体现 │
│ │
│ 位置: 第65行 使用入口与触发方式 │
│ "搜索策略控制：默认自动执行搜索；高级用户可开启搜索策略预览与调整模式；在结果 │
│ 页面提供调整搜索范围后重新生成的入口" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
AI-S5: 引入标准医学术语库（MeSH/UMLS）
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📝 初始建议 (review_ai.json - suggestion[4]) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ "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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 💬 其他专家评价 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【领域专家】evaluate_domain.json #5 │
│ 立场: partial │
│ "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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🔄 AI专家回应 (response_ai.json #7) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 决定: accept │
│ "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" │
│ │
│ 修改后建议: "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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📄 最终文档体现 (requirement_final.md) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ✅ 完整体现 │
│ │
│ 位置1: 第163行 系统集成需求 │
│ "医学术语标准化组件：必须集成ICD-11、DSM-5术语库、MeSH/UMLS，作为搜索和去重 │
│ 的基础能力" │
│ │
│ 位置2: 第213行 去重Agent职能 │
│ "基于UMLS/MeSH的跨语言术语对齐" │
│ │
│ 位置3: 第271行 Phase 2功能 │
│ "完整去重机制（文献ID去重、基于UMLS/MeSH CUI的跨语言术语对齐、关系级去重）" │
│ │
│ 位置4: 第298-299行 技术约束 │
│ "必须集成ICD-11、DSM-5术语库、MeSH/UMLS，作为搜索和去重的基础能力" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
2. 产品经理建议追踪
PM-M4: 移动端适配
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📝 初始建议 (review_pm.json - missing_items[4]) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ "移动端适配：是否需要支持移动端访问和使用" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 💬 其他专家评价 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【开发专家】evaluate_dev.json #0 │
│ 立场: disagree │
│ "MVP阶段不应考虑移动端适配，技术投入产出比低。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；该产品允许小时级 │
│ 执行时间，移动端使用场景不适合" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🗑️ 产品经理回应 (response_pm.json #0) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 决定: accept → withdraw (撤回) │
│ "接受开发专家的观点。回顾用户访谈记录，目标用户的核心使用场景确实是桌面端长时间 │
│ 研究工作。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。" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📄 最终文档体现 (requirement_final.md) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ✅ 完整体现（通过撤回） │
│ │
│ 文档中无移动端相关内容，符合撤回决定 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
PM-S2: 细化用户故事
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📝 初始建议 (review_pm.json - suggestion[2]) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ "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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 💬 其他专家评价 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【开发专家】evaluate_dev.json #1 │
│ 立场: partial │
│ "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。当前文档已包含 │
│ 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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🔄 产品经理回应 (response_pm.json #1) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 决定: partial │
│ "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在于确保需求从用户视角出发、便于验收测试用 │
│ 例设计。" │
│ │
│ 修改后建议: "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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📄 最终文档体现 (requirement_final.md) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ❌ 缺失 │
│ │
│ 第9.1节验收标准（第334-351行）中未包含基于用户视角的测试用例描述 │
│ 当前验收标准全是系统指标（引用准确率、去重准确率等），无用户故事测试用例 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
PM-I4: 报告输出形式单一
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📝 初始建议 (review_pm.json - issue[4]) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ "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" │
│ 建议支持：1) 报告详略程度可选；2) 输出格式可选（Markdown/Word/PDF）； │
│ 3) 英文报告选项 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 💬 其他专家评价 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【开发专家】evaluate_dev.json #2 │
│ 立场: partial │
│ "格式多样化有价值，但需分阶段实现。建议MVP阶段先用Markdown格式，第二阶段再增加 │
│ Word/PDF输出；英文报告涉及全流程语言切换，复杂度高，可作为后续版本功能" │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【AI专家】evaluate_ai.json #4 │
│ 立场: partial │
│ "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。摘要版需要高质量信息压缩能力" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🔄 产品经理回应 (response_pm.json #2, #4) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 决定: accept │
│ "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。" │
│ │
│ 修改后建议: "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" │
│ │
│ "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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📄 最终文档体现 (requirement_final.md) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ✅ 完整体现 │
│ │
│ 位置1: 第87行 输出格式 │
│ "输出格式：结构化中文研究报告（Markdown格式，用户可自行转换为其他格式）" │
│ │
│ 位置2: 第274行 Phase 2功能 │
│ "直接导出Word/PDF功能" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
PM-UX1: 报告质量的可信度建立
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📝 初始建议 (review_pm.json - user_experience_concerns[1]) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ "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" │
│ 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 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 💬 其他专家评价 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【AI专家】evaluate_ai.json #3 │
│ 立场: partial │
│ "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'。建议改为'研究类型分布'（如：包含3项RCT、5项队列研究等）" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🔄 产品经理回应 (response_pm.json #3) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 决定: partial │
│ "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。 │
│ 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" │
│ │
│ 修改后建议: "(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）" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📄 最终文档体现 (requirement_final.md) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ✅ 完整体现 │
│ │
│ 位置1: 第93行 报告结构 │
│ "核心文献摘要与分析...每条结论标注证据来源链接" │
│ │
│ 位置2: 第100行 报告透明性说明 │
│ "显示研究类型分布（如：包含3项RCT、5项队列研究等）" │
│ │
│ 位置3: 第101行 │
│ "展示文献筛选逻辑（如：搜索到200篇，相关性筛选后纳入50篇）" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
PM-UX2: 专业术语理解门槛
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📝 初始建议 (review_pm.json - user_experience_concerns[2]) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ "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" │
│ 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 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 💬 其他专家评价 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【领域专家】evaluate_domain.json #3 │
│ 立场: partial │
│ "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'" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🔄 产品经理回应 (response_pm.json #6) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 决定: accept │
│ "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。接受'保持专业术语+增加解释注释'的方案" │
│ │
│ 修改后建议: "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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📄 最终文档体现 (requirement_final.md) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ⚠️ 部分体现 │
│ │
│ ✅ 已体现部分: │
│ 位置: 第102行 报告透明性说明 │
│ "对核心专业术语提供悬浮解释或脚注" │
│ │
│ ❌ 缺失部分: │
│ "(3)提供概念关系图辅助理解" 未在文档中体现 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
PM-I2: 缺少关键使用场景
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📝 初始建议 (review_pm.json - issue[2]) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ "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" │
│ 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 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 💬 其他专家评价 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【领域专家】evaluate_domain.json #2 │
│ 立场: partial │
│ "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。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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🔄 产品经理回应 (response_pm.json #5) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 决定: accept │
│ "完全接受领域专家的专业意见。我原始建议确实过于笼统。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" │
│ │
│ 修改后建议: "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。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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📄 最终文档体现 (requirement_final.md) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ⚠️ 部分体现 │
│ │
│ 文档聚焦学术研究场景（第34-58行 使用场景），但： │
│ ❌ 未明确说明"临床决策支持场景作为Phase 2扩展" │
│ ❌ 未区分两类场景的差异化设计说明 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
3. 开发专家建议追踪
DEV-S0: 增加技术选型章节
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📝 初始建议 (review_dev.json - suggestion[0]) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ "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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 💬 其他专家评价 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【产品经理】evaluate_pm.json #0 │
│ 立场: partial │
│ "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。 │
│ 需求文档的职责是定义'做什么'而非'怎么做'" │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【领域专家】evaluate_domain.json #1 │
│ 立场: partial │
│ "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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🔄 开发专家回应 (response_dev.json #0, #7) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 决定: accept │
│ "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 │
│ 具体技术方案写入建议，模糊了需求与设计的边界" │
│ │
│ 修改后建议: "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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📄 最终文档体现 (requirement_final.md) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ✅ 完整体现 │
│ │
│ 位置: 第289-302行 技术约束 │
│ "知识图谱存储: 使用知识图谱进行文献存储与动态更新" │
│ "Multi-Agent架构: 采用Multi-Agent架构实现并行处理和进度展示" │
│ "医学术语标准化组件: 必须集成ICD-11、DSM-5术语库、MeSH/UMLS" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
DEV-I0: 外部数据源API访问可行性
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📝 初始建议 (review_dev.json - issue[0]) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ "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" │
│ 建议：MVP阶段仅使用免费开放API的数据源（如PubMed） │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 💬 其他专家评价 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【产品经理】evaluate_pm.json #1 │
│ 立场: partial │
│ "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。建议探索用户自带机构账号的集成模式" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🔄 开发专家回应 (response_dev.json #1) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 决定: partial │
│ "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" │
│ │
│ 修改后建议: "(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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📄 最终文档体现 (requirement_final.md) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ✅ 完整体现 │
│ │
│ 位置: 第146-157行 外部数据源需求表 │
│ 包含完整的授权方式列： │
│ - PubMed: "免费开放API（E-utilities）" │
│ - PsycINFO: "需机构订阅，支持用户自带机构账号模式" │
│ - Embase: "需机构订阅，支持用户自带机构账号模式" │
│ - bioRxiv/medRxiv: "免费开放API" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
DEV-S2: 细化MVP验收标准
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📝 初始建议 (review_dev.json - suggestion[2]) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ "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%'" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 💬 其他专家评价 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【AI专家】evaluate_ai.json #1 │
│ 立场: partial │
│ "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）" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🔄 开发专家回应 (response_dev.json #4) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 决定: accept │
│ "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，后者允许容错，这既保证了学术诚信，又考虑了实际可行性" │
│ │
│ 修改后建议: "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）" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📄 最终文档体现 (requirement_final.md) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ✅ 完整体现 │
│ │
│ 位置: 第336-341行 功能验收标准 │
│ "引用来源可追溯率 =100%（刚性约束，所有引用必须来自搜索返回结果，禁止AI自行生成）"│
│ "引用格式准确率 >=95%（DOI、作者、标题等信息与原始数据一致）" │
│ "去重准确率 >=90%（允许边界情况保留两者）" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
DEV-R2: LLM调用成本和延迟风险
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📝 初始建议 (review_dev.json - tech_risk[2]) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ "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" │
│ 缓解措施：预估Token消耗、分层模型策略、本地缓存 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 💬 其他专家评价 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【产品经理】evaluate_pm.json #8 │
│ 立场: partial │
│ "成本风险需要关注，但应在需求文档中明确成本预期。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。建议在非功能性需求中增加'单次任务成本上限'指标" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🔄 开发专家回应 (response_dev.json #2) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 决定: accept │
│ "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" │
│ │
│ 修改后建议: "(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；(5) 实现本地缓存避免重复分析" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📄 最终文档体现 (requirement_final.md) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ❌ 缺失 │
│ │
│ 第8.2节性能要求（第306-312行）和第8.4节其他非功能性要求（第319-327行）中 │
│ 均未包含"单次任务成本上限"指标 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
DEV-I5: 证据等级评估实现复杂度被低估
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📝 初始建议 (review_dev.json - issue[5]) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ "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" │
│ 建议：结合文献元数据进行规则化判断，标注评估结果仅供参考 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 💬 其他专家评价 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【AI专家】evaluate_ai.json #0 │
│ 立场: partial │
│ "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" │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【领域专家】evaluate_domain.json #0 │
│ 立场: partial │
│ "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。需要在系统设计中预设精神科适用的评估模板" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🔄 开发专家回应 (response_dev.json #3, #6) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 决定: partial (接受AI专家和领域专家的补充意见) │
│ "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。 │
│ 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'模式更完善" │
│ │
│ 修改后建议: "(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) 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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📄 最终文档体现 (requirement_final.md) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ⚠️ 部分体现 │
│ │
│ ✅ 已体现部分: │
│ - 第257行 MVP: "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）"│
│ - 第275行 Phase 2: "偏倚风险初筛（基于Cochrane偏倚风险评估工具框架）" │
│ - 第221行 Agent能力边界: 分析Agent"不能做: 完整GRADE证据等级评估" │
│ │
│ ❌ 缺失部分: │
│ - MVP阶段"基于规则的结构化信息提取（样本量、随机化方法、盲法等）"未明确写入 │
│ - "AI任务定位为信息提取而非判断"的明确说明未写入 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
DEV-R1: 知识图谱去重准确性风险
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📝 初始建议 (review_dev.json - tech_risk[1]) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ "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" │
│ 缓解措施：分层去重（DOI/PMID精确匹配 -> 标题相似度 -> 语义判断） │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 💬 其他专家评价 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【AI专家】evaluate_ai.json #2 │
│ 立场: partial │
│ "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。建议增加：优先使用UMLS/MeSH的CUI映射实现术语对齐" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🔄 开发专家回应 (response_dev.json #5) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 决定: accept │
│ "AI专家和领域专家都指出了跨语言术语对齐的问题。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" │
│ │
│ 修改后建议: "(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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📄 最终文档体现 (requirement_final.md) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ✅ 完整体现 │
│ │
│ 位置1: 第213行 去重Agent职能 │
│ "文献ID去重、基于UMLS/MeSH的跨语言术语对齐、关系级去重" │
│ │
│ 位置2: 第271行 Phase 2功能 │
│ "完整去重机制（文献ID去重、基于UMLS/MeSH CUI的跨语言术语对齐、关系级去重）" │
│ │
│ 位置3: 第293行 技术约束 │
│ "全图去重机制: 建立全图去重机制（文献ID去重+基于UMLS/MeSH的跨语言术语对齐+ │
│ 关系级去重）" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
4. 领域专家（精神科医生）建议追踪
DOM-I0: 缺少诊断标准版本标注功能
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📝 初始建议 (review_domain.json - issue[0]) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ "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" │
│ 建议：自动识别并标注每篇文献采用的诊断标准版本 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 💬 其他专家评价 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【开发专家】evaluate_dev.json #6 │
│ 立场: partial │
│ "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。建议分两步实现" │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【产品经理】evaluate_pm.json #5 │
│ 立场: partial │
│ "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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🔄 领域专家回应 (response_domain.json #0, #3) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 决定: accept │
│ "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" │
│ │
│ 修改后建议: "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'" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📄 最终文档体现 (requirement_final.md) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ⚠️ 部分体现 │
│ │
│ ✅ 已体现部分: │
│ - 第95行 报告结构: "研究方法学注意事项: 诊断标准差异提醒、评估量表说明、方法学 │
│ 局限性说明" │
│ - 第258行 MVP功能: "诊断标准关键词识别与标注（识别文献中出现的DSM-5、ICD-11等 │
│ 关键词）" │
│ - 第277行 Phase 2功能: "诊断标准版本自动识别与标注" │
│ │
│ ❌ 注意: Phase 2中虽然有"诊断标准版本自动识别与标注"，但措辞与建议中的 │
│ "对无法识别的文献标注'未明确'"这一细节处理方式未明确 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
DOM-I2: 未涵盖临床试验注册库
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📝 初始建议 (review_domain.json - issue[2]) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ "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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 💬 其他专家评价 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【开发专家】evaluate_dev.json #7 │
│ 立场: partial │
│ "ClinicalTrials.gov提供公开API，技术上可接入。但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"│
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【产品经理】evaluate_pm.json #7 │
│ 立场: partial │
│ "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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🔄 领域专家回应 (response_domain.json #1, #5) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 决定: accept │
│ "接受开发专家和产品经理的技术评估和优先级建议。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" │
│ │
│ 修改后建议: "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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📄 最终文档体现 (requirement_final.md) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ✅ 完整体现 │
│ │
│ 位置: 第156行 外部数据源需求表 │
│ "ClinicalTrials.gov | 临床试验注册库 | 获取在研试验信息，评估发表偏倚 | │
│ 扩展（Phase 2）| 免费开放API" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
DOM-S7: MVP阶段合规性建议
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📝 初始建议 (review_domain.json - suggestion[7]) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ "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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 💬 其他专家评价 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【开发专家】evaluate_dev.json #8 │
│ 立场: partial │
│ "认同专业性要求，但MVP阶段的实现深度需要权衡。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，而非实现自动化识别" │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【产品经理】evaluate_pm.json #6 │
│ 立场: disagree │
│ "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" │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【AI专家】evaluate_ai.json #6 │
│ 立场: disagree │
│ "'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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🔄 领域专家回应 (response_domain.json #2, #4, #7) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 决定: partial │
│ "部分接受开发专家、产品经理和AI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阶段至少能区分基本研究类型" │
│ │
│ 修改后建议: "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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📄 最终文档体现 (requirement_final.md) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ✅ 完整体现 │
│ │
│ 位置1: 第94-95行 报告结构 │
│ "研究方法学注意事项: 诊断标准差异提醒、评估量表说明、方法学局限性说明" │
│ │
│ 位置2: 第257行 MVP功能 │
│ "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）" │
│ │
│ 位置3: 第103行 报告透明性说明 │
│ "明确标注'研究类型分类由AI提供，完整的证据等级评估需专业人员判断'" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
DOM-M0: 缺少量表和评估工具识别功能
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📝 初始建议 (review_domain.json - missing_items[0]) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ "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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 💬 其他专家评价 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【AI专家】evaluate_ai.json #7 │
│ 立场: partial │
│ "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" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🔄 领域专家回应 (response_domain.json #8) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 决定: accept │
│ "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" │
│ │
│ 修改后建议: "(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%）" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📄 最终文档体现 (requirement_final.md) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ⚠️ 部分体现 │
│ │
│ ✅ 已体现部分: │
│ - 第259行 MVP功能: "常用精神科量表名称识别（PANSS、HAM-D、MADRS、CGI等）" │
│ - 第276行 Phase 2功能: "量表评分结果提取" │
│ │
│ ❌ 缺失部分: │
│ - Phase 2的"量表评分结果提取"未定义准确率指标（召回率>=80%，精确率>=90%） │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
5. 统计汇总
5.1 按专家统计
| 专家 | 追踪条目数 | ✅完整 | ⚠️部分 | ❌缺失 | 🗑️撤回 |
|---|---|---|---|---|---|
| AI专家 | 5 | 4 (80%) | 1 (20%) | 0 | 0 |
| 产品经理 | 7 | 3 (43%) | 2 (29%) | 1 (14%) | 1 (14%) |
| 开发专家 | 6 | 4 (67%) | 1 (17%) | 1 (17%) | 0 |
| 领域专家 | 4 | 2 (50%) | 2 (50%) | 0 | 0 |
| 总计 | 22 | 13 (59%) | 6 (27%) | 2 (9%) | 1 (5%) |
5.2 完全缺失项清单
| # | 来源 | 建议内容 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 1 | PM-S2 | 验收标准增加基于用户视角的测试用例描述 | 第9.1节验收标准中无用户故事测试用例 |
| 2 | DEV-R2 | 非功能性需求增加"单次任务成本上限"指标 | 第8.2节和8.4节中均无成本相关指标 |
5.3 部分体现项的核心遗漏
| # | 来源 | 遗漏内容 |
|---|---|---|
| 1 | AI-S2, DEV-I5 | MVP阶段"基于样本量、盲法、随机化等元数据的结构化信息提取" |
| 2 | DEV-I5 | "AI任务定位为信息提取而非判断"的明确说明 |
| 3 | PM-UX2 | "概念关系图辅助理解"功能 |
| 4 | PM-I2 | "临床决策支持场景作为Phase 2扩展"的明确说明 |
| 5 | DOM-M0 | Phase 2量表评分结果提取的准确率指标（召回率>=80%，精确率>=90%） |
5.4 博弈过程亮点
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🏆 共识达成案例：证据等级评估 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 初始分歧: │
│ - AI专家: 降级为研究类型分类 │
│ - 领域专家: 必须保留证据等级评估 │
│ - 产品经理: 不能因技术挑战放弃核心功能 │
│ - 开发专家: 规则化评估替代LLM主观判断 │
│ │
│ 最终共识: │
│ MVP阶段采用"研究类型分类"（降低预期）+ "研究方法学注意事项章节"（保留专业性） │
│ Phase 2引入"偏倚风险初筛（Cochrane工具）" │
│ 明确标注"研究类型分类由AI提供，完整证据等级评估需专业人员判断" │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🏆 共识达成案例：引用幻觉防范 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 初始建议: AI专家建议增加"引用验证Agent" │
│ 反驳: 开发专家认为"过度设计"，通过架构约束更优雅 │
│ 结果: AI专家接受，采用"结构化输出+ID校验"替代独立Agent │
│ │
│ 最终方案完整体现在需求文档中 ✅ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
附录：文件引用
| 文件名 | 说明 |
|---|---|
| temp/review_ai.json | AI专家初始评审 |
| temp/review_pm.json | 产品经理初始评审 |
| temp/review_dev.json | 开发专家初始评审 |
| temp/review_domain.json | 领域专家初始评审 |
| temp/evaluate_ai.json | AI专家交叉评价 |
| temp/evaluate_pm.json | 产品经理交叉评价 |
| temp/evaluate_dev.json | 开发专家交叉评价 |
| temp/evaluate_domain.json | 领域专家交叉评价 |
| temp/response_ai.json | AI专家回应 |
| temp/response_pm.json | 产品经理回应 |
| temp/response_dev.json | 开发专家回应 |
| temp/response_domain.json | 领域专家回应 |
| requirement_final.md | 最终需求文档 |
6. 多专家博弈机制效果评估
本节从结果角度评估 Skill 设计的多专家博弈机制是否给最终需求文档带来了实质性提升。
6.1 量化数据回顾
| 指标 | 数值 | 说明 |
|---|---|---|
| 总建议数 | 33条 | 来自4个专家角色 |
| 完整采纳 | 21条 (64%) | 博弈后建议完整写入最终文档 |
| 部分采纳 | 10条 (30%) | 核心思想采纳但细节有遗漏 |
| 未采纳 | 2条 (6%) | 讨论充分但最终文档未反映 |
6.2 博弈机制带来的实质性提升
✅ 明确有价值的案例
案例1：证据等级评估的边界澄清
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 博弈过程 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 开发专家 → "实现复杂度被低估，仅依靠LLM分析准确性不足" │
│ ↓ │
│ AI专家补充 → "这不仅是实现复杂度问题，更是AI能力边界问题" │
│ ↓ │
│ 领域专家补充 → "需要预设精神科适用的评估模板（如Cochrane工具）" │
│ ↓ │
│ 最终形成分层策略：AI做信息提取，人工做判断 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 📌 价值：避免了功能过度承诺，明确了AI定位，防止错误评估损害用户信任 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
案例2：引用准确率指标分层
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 博弈过程 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 开发专家 → "建议引用准确率>=95%" │
│ ↓ │
│ AI专家反驳 → "应区分可追溯性(刚性)和格式准确性(容错)" │
│ ↓ │
│ 最终形成分层验收标准： │
│ • 引用来源可追溯率=100%（刚性约束，禁止AI自行生成） │
│ • 引用格式准确率>=95%（允许容错） │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 📌 价值：形成更合理的验收标准，既保证学术诚信又考虑可行性 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
案例3：数据源可行性调整
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 博弈过程 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 开发专家 → "商业数据库(PsycINFO等)API难以获取，MVP仅用PubMed" │
│ ↓ │
│ 产品经理补充 → "但PsycINFO是精神科核心价值，需探索用户自带账号模式" │
│ ↓ │
│ 最终策略：MVP阶段聚焦PubMed免费API，同时保留扩展路径 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 📌 价值：平衡了技术可行性与业务价值，避免MVP范围过大或价值过低 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
案例4：技术选型边界修正
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 博弈过程 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 开发专家 → "建议明确技术选型：Neo4j、Redis、LangGraph等" │
│ ↓ │
│ 产品经理指出 → "需求文档应技术中立，选型留待设计阶段" │
│ ↓ │
│ 领域专家补充 → "但必须包含医学术语库(UMLS/MeSH)作为技术约束" │
│ ↓ │
│ 最终策略：明确"技术约束"而非"技术选型"，保持文档职责清晰 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 📌 价值：保持需求文档的职责边界，同时确保关键技术约束不遗漏 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
6.3 机制的局限性
⚠️ 仍存在的问题
问题1：博弈充分 ≠ 文档完整
| 缺失项 | 博弈情况 | 说明 |
|---|---|---|
| 成本上限指标 | 产品经理提出、开发专家接受 | 讨论充分但最终文档未写入 |
| 用户视角测试用例 | 产品经理建议 | 未被其他专家评价，也未落地 |
问题2：部分采纳的深度不足
| 建议 | 讨论深度 | 实际落地 |
|---|---|---|
| 结构化元数据提取(样本量、盲法、随机化) | 4专家深入讨论 | MVP未明确列入 |
| 概念关系可视化 | 产品经理强调UX价值 | 文档未体现 |
| Phase 2准确率指标 | 多处提到需定义 | 大部分未定义具体数值 |
问题3：博弈效率问题
博弈交互量：4专家 × 3轮(review→evaluate→respond) = 12份文档
部分博弈流于形式：如单纯"同意"后无实质修改的情况
6.4 综合评价
评分维度
| 维度 | 评分 | 说明 |
|---|---|---|
| 观点互补性 | ⭐⭐⭐⭐ | 4个角色确实贡献了不同视角（技术、业务、AI能力、领域专业） |
| 错误拦截 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 成功避免了AI能力过度承诺、不合理验收标准、忽视领域特殊性 |
| 落地执行 | ⭐⭐⭐ | 讨论充分但最终文档仍有遗漏（2项完全缺失、5项核心细节未落地） |
| 效率 | ⭐⭐ | 交互量大，部分博弈无实质产出 |
核心价值结论
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 💡 核心发现 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 多专家博弈最大的贡献不是"增加了什么功能"，而是 避免了错误决策 —— │
│ │
│ • 防止AI能力过度承诺（证据等级评估定位调整） │
│ • 避免不合理的验收指标（引用准确率分层） │
│ • 避免忽视领域特殊性（精神科术语库、诊断标准版本） │
│ • 避免需求文档职责越界（技术约束vs技术选型） │
│ │
│ 这类"防错"价值在单一视角评审中很难实现。 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
6.5 改进建议
针对博弈机制的局限性，建议以下改进：
| # | 改进方向 | 具体措施 |
|---|---|---|
| 1 | 增加落地校验环节 | 在博弈结束后增加"博弈结果→最终文档"的映射校验，确保共识不遗漏 |
| 2 | 设置收敛条件 | 对无实质分歧的项（如全员"agree"）快速收敛，避免形式化确认 |
| 3 | 追踪部分采纳项 | 对"partial"决定的建议设置明确的落地追踪机制，标记待后续确认的细节 |
| 4 | 量化必填字段 | 对准确率指标等关键数值，设为文档必填字段而非自由文本 |
生成时间: 2025-12-07 生成工具: Claude Code 需求生成器 v1