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JSON
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JSON
{
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"expert_role": "产品经理",
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"debate_phase": "evaluate",
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"evaluations": [
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{
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"target_expert": "开发专家",
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"target_file": "temp/review_dev.json",
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"target_item": {
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"type": "suggestion",
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"index": 0,
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||
"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"
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},
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"stance": "partial",
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"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",
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"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。"
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},
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{
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"target_expert": "开发专家",
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"target_file": "temp/review_dev.json",
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"target_item": {
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"type": "issue",
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"index": 0,
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"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"
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},
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"stance": "partial",
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"comment": "问题指出正确，但建议的解决方案需考虑用户价值",
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"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。"
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},
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{
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"target_expert": "AI专家",
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"target_file": "temp/review_ai.json",
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"target_item": {
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"type": "suggestion",
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"index": 1,
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"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"
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},
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"stance": "disagree",
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"comment": "该建议与用户核心需求冲突，不建议采纳",
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"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。"
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},
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{
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"target_expert": "AI专家",
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"target_file": "temp/review_ai.json",
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"target_item": {
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"type": "suggestion",
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"index": 5,
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"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"
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},
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"stance": "partial",
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"comment": "同意需要上限机制，但50篇可能过于保守",
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"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。"
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},
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{
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"target_expert": "AI专家",
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"target_file": "temp/review_ai.json",
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"target_item": {
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"type": "suggestion",
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"index": 3,
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"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"
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},
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"stance": "partial",
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"comment": "建议方向正确，但需权衡用户体验",
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"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。"
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},
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{
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"target_expert": "领域专家",
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"target_file": "temp/review_domain.json",
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"target_item": {
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"type": "issue",
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"index": 0,
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"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"
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},
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"stance": "partial",
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"comment": "问题指出专业且重要，但建议的实现方式需要商榷",
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"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。"
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},
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{
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"target_expert": "领域专家",
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"target_file": "temp/review_domain.json",
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"target_item": {
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"type": "suggestion",
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"index": 7,
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"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"
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},
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"stance": "disagree",
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"comment": "对MVP范围的建议过于激进，可能导致MVP阶段延期",
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"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。"
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},
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{
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"target_expert": "领域专家",
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"target_file": "temp/review_domain.json",
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"target_item": {
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"type": "issue",
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"index": 2,
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"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"
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},
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"stance": "partial",
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"comment": "数据源建议有价值，但应纳入第二阶段",
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"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。"
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},
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{
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"target_expert": "开发专家",
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"target_file": "temp/review_dev.json",
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"target_item": {
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"type": "tech_risk",
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"index": 2,
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"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"
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},
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"stance": "partial",
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"comment": "成本风险需要关注，但应在需求文档中明确成本预期",
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"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。"
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}
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],
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"new_insights": [
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{
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"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",
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||
"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"
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||
},
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{
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||
"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",
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||
"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"
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||
},
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||
{
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||
"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",
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||
"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"
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||
}
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||
],
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||
"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。"
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}
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