2026-08-28-plan-standard-content.md 43 KB
生成方案标准内容格式 实现计划
面向 AI 代理的工作者： 必需子技能：使用 superpowers:subagent-driven-development（推荐）或 superpowers:executing-plans 逐任务实现此计划。步骤使用复选框（
- [ ]）语法来跟踪进度。
目标： 让 plan_json.sections[].tasks 成为任务生成的唯一事实源——AI 有标准格式返回、用户看到标准格式可编辑、结果确定性地转化为任务。
架构： 三端联动改造。LangGraph 侧在 PLAN_SYSTEM_PROMPT 追加 tasks 输出契约并新增 PlanTask Pydantic 模型，用 PlanResponse.model_validate_json() 取代手动 find/rfind 截取，校验失败时用正则兜底。Java 侧 generateDailyTasksFromPlan 优先读 planJson.sections[].tasks 映射到 TaskDraft，section 无 tasks 时用现有正则兜底并懒加载回填落库。前端修复 submitPlan 漏写 tasks 的 bug，并在规划师端 HealthPlanReview.vue 新增结构化任务条目编辑 UI。
技术栈： Python (FastAPI + LangGraph + Pydantic v2)、Java 8 + Spring Boot + MyBatis-Plus + Jackson、Vue 2 小程序、Vue 2 + Element UI 管理端。
文件结构
设计文档：docs/superpowers/specs/2026-08-28-plan-standard-content-design.md（已 commit，3db0413d）
修改文件与职责
| 文件 | 职责 | 变更类型 |
|---|---|---|
cfc-langgraph/app/models/health_plan.py |
新增 PlanTask 模型、给 HealthPlanSection 加 tasks 字段 |
修改 |
cfc-langgraph/app/api/adapter.py |
PLAN_SYSTEM_PROMPT 追加 tasks 契约；health_plan_generate 用 Pydantic 校验 + 正则兜底；health_plan_regenerate 返回 {content, tasks}；提取可测的纯解析函数 _parse_plan_response |
修改 |
cfc-langgraph/tests/test_health_plan.py |
PlanTask 校验、_parse_plan_response 正则兜底、重生成 tasks 结构 |
创建 |
cfc-backend/src/main/java/com/etotem/cfc/service/impl/HealthPlanServiceImpl.java |
generateDailyTasksFromPlan 优先读 tasks + 正则兜底 + 懒加载回填；TaskDraft 增加 frequency 字段并映射到 Task |
修改 |
cfc-frontend/pages/health/health-plan-summary.vue |
submitPlan 补 sections[].tasks；regenerate 返回 tasks 时更新 |
修改 |
cfc-web/src/views/teacher/HealthPlanReview.vue |
编辑弹窗新增结构化任务条目编辑（增删改） | 修改 |
docs/superpowers/PROJECT-OVERVIEW.md |
登记实现计划 | 修改 |
与设计文档一致性的说明
设计文档第四节写到 app/schemas.py，但实际健康方案 Pydantic 模型位于 app/models/health_plan.py（已存在 HealthPlanSection/HealthPlanResponse）。本计划按实际文件位置实现，不新建 schemas.py。请以本计划为准。
任务 1：LangGraph — PlanTask 模型与 tasks 契约
文件：
修改：
cfc-langgraph/app/models/health_plan.py[ ] 步骤 1：在
HealthPlanSection增加tasks字段并新增PlanTask模型
在 app/models/health_plan.py 中加入：
from typing import Literal
class PlanTask(BaseModel):
action_type: Literal["buy", "read", "exercise", "checkin", "diet", "activity"]
title: str
dimension: Literal["body", "mind", "wisdom", "action", "wealth"]
frequency: Literal["once", "daily"] = "daily"
notes: Optional[str] = None
class HealthPlanSection(BaseModel):
key: str # "nutrition" | "diet" | "exercise"
title: str
content: str # markdown text
items: List[dict] = [] # structured items for UI rendering
tasks: List[PlanTask] = [] # machine-readable task intents
class HealthPlanResponse(BaseModel):
overview: str = ""
sections: List[HealthPlanSection] = []
abnormal_indicators: List[dict] = []
knowledge_sources: List[dict] = []
注意：from typing import Optional, List 已在文件顶部。
- 步骤 2：编写失败测试
创建 cfc-langgraph/tests/test_health_plan.py：
from app.models.health_plan import PlanTask, HealthPlanSection, HealthPlanResponse
def test_plan_task_valid():
t = PlanTask(action_type="buy", title="购买维生素D3", dimension="wealth", frequency="once")
assert t.frequency == "once"
assert t.notes is None
def test_plan_task_default_frequency_daily():
t = PlanTask(action_type="exercise", title="每周跑步3次", dimension="body")
assert t.frequency == "daily"
def test_plan_task_invalid_action_type():
import pytest
from pydantic import ValidationError
with pytest.raises(ValidationError):
PlanTask(action_type="cook", title="做饭", dimension="body")
def test_plan_task_invalid_dimension():
import pytest
from pydantic import ValidationError
with pytest.raises(ValidationError):
PlanTask(action_type="diet", title="少油少盐", dimension="earth")
def test_plan_response_with_tasks():
resp = HealthPlanResponse(
overview="总览",
sections=[HealthPlanSection(
key="nutrition", title="营养补充", content="## 建议",
tasks=[PlanTask(action_type="buy", title="购买鱼油", dimension="wealth", frequency="once")]
)]
)
assert resp.sections[0].tasks[0].action_type == "buy"
# 序列化后 tasks 字段存在
data = resp.model_dump()
assert "tasks" in data["sections"][0]
- 步骤 3：运行测试验证失败
运行：cd cfc-langgraph && python -m pytest tests/test_health_plan.py -v
预期：FAIL，报错 ModuleNotFoundError（尚无 PlanTask）或 assert 失败。
- 步骤 4：运行测试验证通过
预期上述测试全部 PASS（模型定义后）。
[ ] 步骤 5：Commit
git add cfc-langgraph/app/models/health_plan.py cfc-langgraph/tests/test_health_plan.py git commit -m "feat(langgraph): 健康方案 tasks 模型（PlanTask + section.tasks）"
任务 2：LangGraph — PLAN_SYSTEM_PROMPT 追加 tasks 契约
文件：
修改：
cfc-langgraph/app/api/adapter.py（PLAN_SYSTEM_PROMPT，约 586-628 行）[ ] 步骤 1：在 PLAN_SYSTEM_PROMPT 的 section 结构中追加 tasks 字段说明
在 PLAN_SYSTEM_PROMPT 的三个 section 示例（nutrition/diet/exercise）后、abnormal_indicators 前，追加一个 tasks 契约说明。将现有 "items": [...] 行修改为同时包含 tasks 示例：
PLAN_SYSTEM_PROMPT = """你是一个专业的家庭健康方案规划师。根据用户提供的健康数据和目标，生成结构化的健康改善方案。
## 输出格式（必须输出合法 JSON，不要有其他内容）
{
"overview": "总体概述（100字以内，说明方案目标和核心策略）",
"sections": [
{
"key": "nutrition",
"title": "营养补充建议",
"content": "Markdown 格式的详细内容",
"items": [
{"name": "产品名", "dosage": "用量", "timing": "服用时间", "reason": "推荐理由"}
],
"tasks": [
{
"action_type": "buy",
"title": "购买维生素D3补充剂",
"dimension": "wealth",
"frequency": "once",
"notes": "每日一粒，随餐服用"
}
]
},
{
"key": "diet",
"title": "饮食建议",
"content": "Markdown 格式的餐饮建议",
"items": [{"meal": "餐型", "food": "食物建议", "notes": "注意事项"}],
"tasks": [
{
"action_type": "diet",
"title": "早餐增加高蛋白与膳食纤维",
"dimension": "body",
"frequency": "daily",
"notes": ""
}
]
},
{
"key": "exercise",
"title": "运动计划",
"content": "Markdown 格式的运动建议",
"items": [{"type": "运动类型", "duration": "时长", "frequency": "频率", "notes": "注意事项"}],
"tasks": [
{
"action_type": "exercise",
"title": "每周3次有氧运动，每次30分钟",
"dimension": "body",
"frequency": "daily",
"notes": ""
}
]
}
],
"abnormal_indicators": [
{"member": "姓名", "indicator": "指标名", "value": "值", "unit": "单位", "suggestion": "建议"}
]
}
tasks 字段约定
- 每个 section 的
tasks是该 section 中"可执行的行动项"列表，与content（人类可读 Markdown）分离。 action_type取值仅限：buy（购买/补充产品）、read（阅读）、exercise（运动）、checkin（打卡/记录）、diet（饮食）、activity（活动/社交）。dimension取值仅限五维：body/mind/wisdom/action/wealth。frequency：once=一次性任务；daily=每日重复任务。title是最终写入任务系统的标题，必须是具体可执行的动作，不要写纯原理/机制描述。- 若某 section 没有可执行的行动项，
tasks输出空数组[]。
原则
- 基于实际数据给出建议，不编造
- 引用知识库内容时标注来源
- 建议要具体可执行，避免空泛
- 营养补充部分要具体到产品类型和用量
严重健康问题建议咨询医生
- [ ] **步骤 2：运行测试验证无回归** 运行：`cd cfc-langgraph && python -m pytest tests/test_health_plan.py -v` 预期：全部 PASS（prompt 改动不影响模型测试）。 - [ ] **步骤 3：Commit**bash
git add cfc-langgraph/app/api/adapter.py git commit -m "feat(langgraph): 健康方案 prompt 追加 tasks 输出契约"
---
## 任务 3：LangGraph — health_plan_generate 用 Pydantic 校验 + 正则兜底
**文件：**
- 修改：`cfc-langgraph/app/api/adapter.py`（`health_plan_generate`，约 754-770 行）
- 测试：`cfc-langgraph/tests/test_health_plan.py`
- [ ] **步骤 1：提取纯解析函数 `_parse_plan_response`（可测试，无 IO）**
在 `app/api/adapter.py` 中，`health_plan_generate` 函数定义之前新增模块级函数：
python import re from app.models.health_plan import PlanResponse
从 LLM 原始输出中提取 tasks 的正则兜底：在 content 文本里找形如
"1. 动作（动词/名词）..." 的行。以可识别的动作词开头视为潜在任务。
_TASK_FALLBACK_RE = re.compile(r"^\s(?:\d+[.、)]|-\s)\s*"
r"(?:(?:购买|购置|阅读|看|运动|锻炼|跑步|散步|打卡|记录|饮食|吃|少|多|活动|参加|亲子).*)$")
def _parse_plan_response(answer: str) -> dict:
"""解析 LLM 原始输出为 PlanResponse；非法 JSON 或校验失败时用正则兜底提取 tasks。
返回 dict：{"success": bool, "data": {...}, "error": str|None}
"""
import json
start = answer.find("{")
end = answer.rfind("}") + 1
if start >= 0 and end > start:
try:
parsed = json.loads(answer[start:end])
resp = PlanResponse.model_validate(parsed)
return {"success": True, "data": resp.model_dump(), "error": None}
except Exception as e:
# 校验失败：尝试正则兜底
fallback = _fallback_extract_tasks(parsed if isinstance(parsed, dict) else {})
if fallback is not None:
return {"success": True, "data": fallback, "error": str(e)}
return {"success": False, "data": {"raw": answer, "overview": answer[:200]},
"error": str(e)}
return {"success": False, "data": {"raw": answer, "overview": answer[:200]},
"error": "no JSON found"}
def _fallback_extract_tasks(parsed: dict) -> Optional[dict]:
"""当 LLM 输出缺 tasks 或校验失败时，从各 section.content 用正则提取任务并回填。
任一 section 无 tasks 才触发；全部已含 tasks 则返回 None（表示无需兜底）。"""
if not isinstance(parsed, dict):
return None
sections = parsed.get("sections")
if not isinstance(sections, list) or not sections:
return None
changed = False
for sec in sections:
if not isinstance(sec, dict):
continue
tasks = sec.get("tasks")
if isinstance(tasks, list) and tasks:
continue # 已有 tasks，跳过
content = sec.get("content", "")
extracted = []
for raw in content.split("\n"):
line = raw.strip()
if not line:
continue
m = _TASK_FALLBACK_RE.match(line)
if not m:
continue
# 去掉行首编号/项目符号
title = re.sub(r"^\s*(?:\d+[\.、)]|\-\s*)\s*", "", line).strip()
if not title:
continue
action = _classify_action(title)
if action is None:
continue
extracted.append({
"action_type": action["action_type"],
"title": title,
"dimension": action["dimension"],
"frequency": action["frequency"],
"notes": "",
})
if extracted:
sec["tasks"] = extracted
changed = True
if changed:
return parsed
return None
def _classify_action(title: str) -> Optional[dict]:
"""按动作词分类，映射到 action_type + 五维维度 + 频率（与 Java classifyTaskLine 对齐）。"""
if re.search(r"购买|购置|采购|下单|买入|囤|选购", title):
return {"action_type": "buy", "dimension": "wealth", "frequency": "once"}
if re.search(r"阅读|看|读书", title):
return {"action_type": "read", "dimension": "wisdom", "frequency": "daily"}
if re.search(r"运动|锻炼|跑步|散步|健身|瑜伽|拉伸", title):
return {"action_type": "exercise", "dimension": "body", "frequency": "daily"}
if re.search(r"打卡|记录|复盘|记", title):
return {"action_type": "checkin", "dimension": "mind", "frequency": "daily"}
if re.search(r"饮食|吃|少|多|餐|营养|水", title):
return {"action_type": "diet", "dimension": "body", "frequency": "daily"}
if re.search(r"活动|参加|亲子|社交|户外|游戏", title):
return {"action_type": "activity", "dimension": "action", "frequency": "daily"}
return None
- [ ] **步骤 2：编写失败测试**
在 `tests/test_health_plan.py` 末尾追加：
python from app.api.adapter import _parse_plan_response, _fallback_extract_tasks
def test_parse_plan_response_valid():
answer = '{"overview":"o","sections":[{"key":"diet","title":"t","content":"c","items":[],"tasks":[{"action_type":"diet","title":"少油少盐","dimension":"body","frequency":"daily"}]}],"abnormal_indicators":[]}'
res = _parse_plan_response(answer)
assert res["success"] is True
assert res["data"]["sections"][0]["tasks"][0]["action_type"] == "diet"
def test_parse_plan_response_invalid_action_falls_back():
# LLM 输出含非法 action_type（"cook"），校验失败但可被 fallback 处理
answer = '{"overview":"o","sections":[{"key":"diet","title":"t","content":"1. 少油少盐\\n2. 多吃蔬菜\\n3. 纯原理描述无动作","items":[]}],"abnormal_indicators":[]}'
res = _parse_plan_response(answer)
# fallback 从 content 提取动作行
assert res["success"] is True
tasks = res["data"]["sections"][0].get("tasks", [])
assert len(tasks) >= 2
def test_parse_plan_response_no_json():
res = _parse_plan_response("这是纯文本没有 JSON")
assert res["success"] is False
def test_fallback_skips_when_tasks_exist():
parsed = {"sections": [{"key": "diet", "title": "t", "content": "1. 少油少盐", "tasks": [{"action_type": "diet", "title": "已有", "dimension": "body"}]}]}
assert _fallback_extract_tasks(parsed) is None
- [ ] **步骤 3：运行测试验证失败**
运行：`cd cfc-langgraph && python -m pytest tests/test_health_plan.py -v`
预期：新增测试 FAIL，报错 `ImportError`（`_parse_plan_response` 尚未定义）。
- [ ] **步骤 4：实现生成逻辑，用 `_parse_plan_response` 替代手动解析**
将 `health_plan_generate` 中 `try` 块内的解析逻辑（当前 757-767 行）替换为：
python
try:
response = await llm.ainvoke(messages)
answer = response.content
result = _parse_plan_response(answer)
if result["success"]:
return {"success": True, "data": result["data"], "parse_error": result["error"]}
return {"success": True, "data": result["data"], "parse_error": result["error"]}
except Exception as e:
logger.error("方案生成失败: %s", e)
return {"success": False, "error": str(e)}
（保持返回结构兼容：成功时 `data` 为结构化 dict；失败时 `data.raw` 为原始文本，前端仍可降级兼容。）
确认 `adapter.py` 顶部 imports 含 `Optional`、`PlanResponse`（`from app.models.health_plan import PlanResponse`）与 `re`。
- [ ] **步骤 5：运行测试验证通过**
运行：`cd cfc-langgraph && python -m pytest tests/test_health_plan.py -v`
预期：全部 PASS。
- [ ] **步骤 6：Commit**
bash git add cfc-langgraph/app/models/health_plan.py cfc-langgraph/app/api/adapter.py cfc-langgraph/tests/test_health_plan.py git commit -m "feat(langgraph): 健康方案生成 Pydantic 校验 + 正则兜底提取 tasks"
---
## 任务 4：LangGraph — regenerate-section 返回 {content, tasks}
**文件：**
- 修改：`cfc-langgraph/app/api/adapter.py`（`health_plan_regenerate`，约 773-804 行）
- [ ] **步骤 1：修改 `REGENERATE_SECTION_SYSTEM_PROMPT` 让 LLM 输出 JSON {content, tasks}**
将 `REGENERATE_SECTION_SYSTEM_PROMPT`（630-638 行）替换为：
python REGENERATE_SECTION_SYSTEM_PROMPT = """你是一个家庭健康方案规划师。根据用户反馈重新生成指定部分内容。
输出格式（必须输出合法 JSON，不要有其他内容）
{ "content": "重新生成的 Markdown 内容", "tasks": [
{
"action_type": "buy|read|exercise|checkin|diet|activity",
"title": "可执行任务标题",
"dimension": "body|mind|wisdom|action|wealth",
"frequency": "once|daily",
"notes": "补充说明"
}
] }
tasks 约定
- action_type 取值：buy/read/exercise/checkin/diet/activity
- dimension 取值：body/mind/wisdom/action/wealth
- frequency：once=一次性；daily=每日重复
- 无行动项时 tasks 输出 []
原则
- 保持与原格式一致
- 结合用户反馈进行修改
建议要具体可执行"""
- [ ] **步骤 2：修改 `health_plan_regenerate` 解析 JSON 并返回 {content, tasks}** 将 `health_plan_regenerate` 末尾的调用块（799-804 行）替换为：python try:
response = await llm.ainvoke([SystemMessage(content=prompt)]) answer = response.content import json start = answer.find("{") end = answer.rfind("}") + 1 content = answer tasks = [] if start >= 0 and end > start: try: parsed = json.loads(answer[start:end]) content = parsed.get("content") or answer raw_tasks = parsed.get("tasks") or [] # 用 PlanTask 校验，非法条目丢弃 from app.models.health_plan import PlanTask for t in raw_tasks: try: pt = PlanTask.model_validate(t) tasks.append(pt.model_dump()) except Exception: continue except Exception as e: logger.warning("解析重生成 section JSON 失败: %s", e) return {"success": True, "content": content, "tasks": tasks}except Exception as e:
logger.error("重新生成 section 失败: %s", e) return {"success": False, "error": str(e)}- [ ] **步骤 3：更新测试，覆盖重生成返回结构** 在 `tests/test_health_plan.py` 追加（校验 `PlanTask` 模型在重生成中的过滤逻辑）：python
def test_regenerate_tasks_validation_filter():
from app.models.health_plan import PlanTask
raw_tasks = [
{"action_type": "diet", "title": "少油少盐", "dimension": "body", "frequency": "daily"},
{"action_type": "cook", "title": "非法", "dimension": "body"}, # 非法 action，应被丢弃
]
valid = []
for t in raw_tasks:
try:
valid.append(PlanTask.model_validate(t).model_dump())
except Exception:
continue
assert len(valid) == 1
assert valid[0]["action_type"] == "diet"
- [ ] **步骤 4：运行测试验证通过**
运行：`cd cfc-langgraph && python -m pytest tests/test_health_plan.py -v`
预期：全部 PASS。
- [ ] **步骤 5：Commit**
bash git add cfc-langgraph/app/api/adapter.py cfc-langgraph/tests/test_health_plan.py git commit -m "feat(langgraph): 方案 section 重生成返回 {content, tasks} 结构化"
---
## 任务 5：Java — generateDailyTasksFromPlan 优先读 tasks + 懒加载回填
**文件：**
- 修改：`cfc-backend/src/main/java/com/etotem/cfc/service/impl/HealthPlanServiceImpl.java`
**设计要点：** `generateDailyTasksFromPlan`（264-375 行）目前从 `plan_content` 正则提取。改造为优先读 `plan_json.sections[].tasks`；该 section 无 tasks 时用正则兜底并回填落库。
- [ ] **步骤 1：给 `TaskDraft` 增加 `frequency` 字段**
将 `TaskDraft` 静态内部类（452-462 行）改为：
java
// 待生成任务的草稿：标题 + 类别中文标签 + 五维维度码 + 频率（once/daily）+ 父任务ID（购买→使用链）
private static class TaskDraft {
final String title;
final String categoryLabel;
final String dimensionCode;
final String frequency; // "once" | "daily"
Long parentTaskId;
TaskDraft(String title, String categoryLabel, String dimensionCode, String frequency) {
this.title = title;
this.categoryLabel = categoryLabel;
this.dimensionCode = dimensionCode;
this.frequency = frequency;
}
}
**注意：** `classifyTaskLine` 中所有 `new TaskDraft(...)` 调用（483、489、495、498、501、504、507 行）需同步补第四个参数 `frequency`：
- 购买任务（483 行）：`"once"`
- 使用/服用子任务（489 行）：`"daily"`
- 其余（阅读/运动/打卡/饮食/活动）：`"daily"`
- [ ] **步骤 2：改写 `generateDailyTasksFromPlan` 为"优先 tasks、兜底正则、懒加载回填"**
将当前方法体（264-375 行）开头部分（从方法声明到 `for (String raw : rawLines)` 之前）替换为：
java
private void generateDailyTasksFromPlan(HealthPlan plan) {
String content = plan.getPlanContent();
if (content == null || content.trim().isEmpty()) return;
List<String> rawLines = new java.util.ArrayList<>();
// 优先使用 plan_json.sections[].tasks
List<TaskDraft> structuredDrafts = buildDraftsFromPlanJson(plan);
boolean usedStructured = !structuredDrafts.isEmpty();
if (structuredDrafts.isEmpty()) {
rawLines = parseTaskLines(content);
}
if (usedStructured && structuredDrafts.isEmpty()) return;
if (!usedStructured && rawLines.isEmpty()) return;
Long familyId = plan.getFamilyId();
String[] memberIdArray = (plan.getMemberIds() != null && !plan.getMemberIds().isEmpty())
? plan.getMemberIds().split(",") : new String[0];
Long rawMemberId = memberIdArray.length > 0 ? Long.valueOf(memberIdArray[0].trim()) : null;
Long familyMemberId = resolveFamilyMemberId(rawMemberId, familyId);
Long childId = familyMemberId;
Long executorId = familyMemberId;
// 当天截止 23:59:59（严格落在今日，避免存成次日 00:00 导致今日任务查不到）
Date deadline = buildTodayDeadline();
Date now = new Date();
然后将下方循环从 `for (String raw : rawLines)` 改为统一遍历草稿列表：
java
// 统一生成：structured 分支直接用草稿；regex 分支按行分类
List<TaskDraft> drafts = new java.util.ArrayList<>();
if (usedStructured) {
drafts = structuredDrafts;
} else {
for (String raw : rawLines) {
String line = raw.trim();
if (line.isEmpty()) continue;
List<TaskDraft> cls = classifyTaskLine(line);
if (cls != null && !cls.isEmpty()) drafts.addAll(cls);
}
}
// 购买→使用子任务链的父任务ID（一次性购买任务完成后派生每日使用/服用）
Long buyTaskId = null;
for (TaskDraft draft : drafts) {
// 幂等：同一方案今天已有同名任务则跳过（deadline 限定当天）
Calendar todayStart = Calendar.getInstance();
todayStart.set(Calendar.HOUR_OF_DAY, 0); todayStart.set(Calendar.MINUTE, 0);
todayStart.set(Calendar.SECOND, 0); todayStart.set(Calendar.MILLISECOND, 0);
Calendar todayEnd = (Calendar) todayStart.clone();
todayEnd.add(Calendar.DAY_OF_MONTH, 1);
boolean exists = taskMapper.selectCount(new QueryWrapper<Task>()
.eq("family_id", familyId)
.eq("source_type", "plan")
.eq("source_id", plan.getId())
.eq("title", draft.title)
.ge("deadline", todayStart.getTime())
.lt("deadline", todayEnd.getTime())) > 0;
if (exists) {
if ("购买任务".equals(draft.categoryLabel) && buyTaskId == null) {
Task existingBuy = taskMapper.selectOne(new QueryWrapper<Task>()
.eq("family_id", familyId)
.eq("source_type", "plan")
.eq("source_id", plan.getId())
.eq("title", draft.title)
.eq("category", "购买任务")
.last("LIMIT 1"));
if (existingBuy != null) buyTaskId = existingBuy.getId();
}
continue;
}
// ...（保留原有 Task 组装逻辑，唯一改动：repeatType/taskType/frequency 改用 draft.frequency）
}
}
**频率映射（替换原 342-372 行中的硬编码）：**
- 用一个开关 `String repeatType = "once".equals(draft.frequency) ? "none" : "daily";` 和 `String taskType = "once".equals(draft.frequency) ? "onetime" : "recurring";`、`String freq = "once".equals(draft.frequency) ? null : "daily";`
- 购买任务（`"购买任务"` 类别）：原本就是 once，命中 `frequency=once` → 与 draft.frequency 一致。
- 使用任务/常规任务：draft.frequency=daily。
在原有三种分支（购买/使用/常规）中，统一用上述计算值替代写死的 `"none"`/`"onetime"`、`"daily"`/`"recurring"`/`"daily"`。
- [ ] **步骤 3：新增 `buildDraftsFromPlanJson` 与懒加载回填**
在 `HealthPlanServiceImpl` 中新增方法：
java
/**
* 从 plan_json.sections[].tasks 构建任务草稿。返回 tasks 草稿列表；
* 若某 section 无 tasks，则用行分类逻辑兜底并回填 plan_json（懒加载），落库。
*/
private List<TaskDraft> buildDraftsFromPlanJson(HealthPlan plan) {
List<TaskDraft> drafts = new java.util.ArrayList<>();
String planJsonStr = plan.getPlanJson();
if (planJsonStr == null || planJsonStr.trim().isEmpty()) return drafts;
try {
JsonNode root = objectMapper.readTree(planJsonStr);
JsonNode sections = root.path("sections");
if (!sections.isArray()) return drafts;
boolean backfilled = false;
for (JsonNode section : sections) {
JsonNode tasks = section.path("tasks");
if (tasks.isArray()) {
for (JsonNode t : tasks) {
String actionType = t.path("action_type").asText("");
String title = t.path("title").asText("");
String dimension = t.path("dimension").asText("");
String frequency = t.path("frequency").asText("daily");
if (title.isEmpty()) continue;
TaskDraft draft = mapStructuredTask(actionType, title, dimension, frequency);
if (draft != null) drafts.add(draft);
}
}
// 懒加载回填：section 无 tasks 时用正则从 content 提取并写回
if (tasks.isMissingNode() || (tasks.isArray() && tasks.size() == 0)) {
String sectionContent = section.path("content").asText("");
List<String> lines = parseTaskLines(sectionContent);
ArrayNode newTasks = objectMapper.createArrayNode();
for (String raw : lines) {
String line = raw.trim();
if (line.isEmpty()) continue;
List<TaskDraft> cls = classifyTaskLine(line);
if (cls == null) continue;
for (TaskDraft d : cls) {
ObjectNode node = objectMapper.createObjectNode();
node.put("action_type", actionTypeFromCategory(d.categoryLabel));
node.put("title", d.title);
node.put("dimension", d.dimensionCode);
node.put("frequency", d.frequency);
node.put("notes", "");
newTasks.add(node);
}
}
((ObjectNode) section).set("tasks", newTasks);
backfilled = true;
}
}
if (backfilled) {
plan.setPlanJson(objectMapper.writeValueAsString(root));
healthPlanMapper.updateById(plan);
log.info("方案{}懒加载回填 tasks 完成", plan.getId());
}
} catch (Exception e) {
log.warn("解析 plan_json 生成任务失败: {}", e.getMessage());
}
return drafts;
}
新增映射方法：
java
/** 将结构化 action_type/dimension/frequency 映射为 TaskDraft；非法类型返回 null。 */
private TaskDraft mapStructuredTask(String actionType, String title, String dimension, String frequency) {
String cat;
String dim;
String freq;
switch (actionType == null ? "" : actionType) {
case "buy": cat = "购买任务"; dim = "wealth"; freq = "once"; break;
case "read": cat = "阅读任务"; dim = "wisdom"; freq = "daily"; break;
case "exercise": cat = "运动任务"; dim = "body"; freq = "daily"; break;
case "checkin": cat = "打卡任务"; dim = "mind"; freq = "daily"; break;
case "diet": cat = "饮食任务"; dim = "body"; freq = "daily"; break;
case "activity": cat = "活动任务"; dim = "action"; freq = "daily"; break;
default: return null;
}
// dimension/frequency 显式值优先覆盖默认
if (dimension != null && !dimension.isEmpty()) dim = dimension;
if ("once".equals(frequency) || "daily".equals(frequency)) freq = frequency;
String finalFreq = freq;
String finalDim = dim;
return new TaskDraft(title, cat, finalDim, finalFreq);
}
/** 将 TaskDraft 的分类中文标签反解为 action_type 枚举（用于懒加载回填补全结构化字段）。 */
private String actionTypeFromCategory(String categoryLabel) {
if (categoryLabel == null) return "";
switch (categoryLabel) {
case "购买任务": return "buy";
case "阅读任务": return "read";
case "运动任务": return "exercise";
case "打卡任务": return "checkin";
case "饮食任务": return "diet";
case "活动任务": return "activity";
default: return "";
}
}
**注意：** `buy` 类型的购买任务原逻辑会在 classifyTaskLine 中派生"使用子任务"。structured 分支中 `buy` 只生成购买任务本身，不自动派生使用子任务（因为 LLM 的 tasks 已显式表达任务意图，派生逻辑属于正则启发式，仅在兜底路径保留）。这是**有意的简化**，符合"tasks 是唯一事实源"设计。
- [ ] **步骤 4：检查 imports**
确认 `HealthPlanServiceImpl.java` 已 import：
- `com.fasterxml.jackson.databind.node.ObjectNode`、`ArrayNode`
- `com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode`（已有 `objectMapper.readTree` 用法，`objectMapper` 字段已存在）
若无，在文件 import 区补充。
- [ ] **步骤 5：运行编译验证**
运行：`cd cfc-backend && mvn clean compile`
预期：BUILD SUCCESS。
- [ ] **步骤 6：Commit**
bash git add cfc-backend/src/main/java/com/etotem/cfc/service/impl/HealthPlanServiceImpl.java git commit -m "feat(backend): 方案任务生成优先读 tasks + 正则兜底 + 懒加载回填"
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## 任务 6：Java — 编译通过（含 TaskDraft 构造器兼容）
**说明：** 任务 5 改了 `TaskDraft` 构造器签名，任务 6 是**验证所有调用点已同步**、整体可编译。
- [ ] **步骤 1：全量编译**
运行：`cd cfc-backend && mvn clean compile`
预期：BUILD SUCCESS，无 `TaskDraft` 构造器参数不匹配错误。
若编译报构造函数参数错误，逐个检查 `classifyTaskLine` 及 `buildDraftsFromPlanJson`/`mapStructuredTask` 中的 `new TaskDraft(...)` 调用，确保均为 4 参数。
- [ ] **步骤 2：（可选）运行后端单测**
运行：`cd cfc-backend && mvn test`
预期：既有测试通过（若只有 1 个测试类则无新失败）。
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## 任务 7：cfc-web — HealthPlanReview.vue 结构化任务条目编辑
**文件：**
- 修改：`cfc-web/src/views/teacher/HealthPlanReview.vue`
**设计要点：** 编辑弹窗在 `planContent` 纯文本下方新增"任务条目"区域，编辑 `plan_json.sections[].tasks`，保存时透传更新后的 `plan_json`（现有 `pending-review/update` 接口已是透传 planJson）。
- [ ] **步骤 1：在编辑弹窗 `el-dialog` 中新增任务编辑表单**
在 `HealthPlanReview.vue` 的编辑弹窗（line 50-63）内、`方案内容` 文本框之后追加：
html
<div style="font-weight:600;margin-bottom:6px;">{{ sec.title || sec.key }}</div>
<div v-for="(task, ti) in sec.tasks" :key="'t'+si+'-'+ti" style="display:flex;gap:6px;margin-bottom:6px;align-items:center;">
<el-select v-model="task.action_type" size="mini" style="width:90px">
<el-option v-for="a in actionTypes" :key="a.value" :label="a.label" :value="a.value" />
</el-select>
<el-select v-model="task.dimension" size="mini" style="width:80px">
<el-option v-for="d in dimensions" :key="d.value" :label="d.label" :value="d.value" />
</el-select>
<el-select v-model="task.frequency" size="mini" style="width:70px">
<el-option label="一次性" value="once" />
<el-option label="每日" value="daily" />
</el-select>
<el-input v-model="task.title" size="mini" placeholder="任务标题" />
<el-input v-model="task.notes" size="mini" placeholder="备注" style="width:120px" />
<el-button size="mini" type="danger" icon="el-icon-delete" @click="removeTask(si, ti)" />
</div>
<el-button size="mini" type="text" icon="el-icon-plus" @click="addTask(si)">添加任务</el-button>
- [ ] **步骤 2：在 data() 增加状态**
扩展 script 的 data()：
js data() { return {
// ...原有字段...
editTasks: { sections: [] },
actionTypes: [
{ value: 'buy', label: '购买' },
{ value: 'read', label: '阅读' },
{ value: 'exercise', label: '运动' },
{ value: 'checkin', label: '打卡' },
{ value: 'diet', label: '饮食' },
{ value: 'activity', label: '活动' }
],
dimensions: [
{ value: 'body', label: '身' },
{ value: 'mind', label: '心' },
{ value: 'wisdom', label: '智' },
{ value: 'action', label: '行' },
{ value: 'wealth', label: '富' }
]
} }
- [ ] **步骤 3：在 methods 增加加载/增删任务方法**
在 methods 中新增：
js parsePlanJson(str) { try {
return JSON.parse(str || '{}')
} catch (e) {
return {}
} }, loadEditTasks(planJson) { const parsed = this.parsePlanJson(planJson) const sections = (parsed.sections || []).map(s => ({
key: s.key || '',
title: s.title || '',
tasks: (s.tasks || []).map(t => ({
action_type: t.action_type || 'diet',
title: t.title || '',
dimension: t.dimension || 'body',
frequency: t.frequency || 'daily',
notes: t.notes || ''
}))
})) this.editTasks = { sections } }, addTask(si) { this.editTasks.sections[si].tasks.push({
action_type: 'diet', title: '', dimension: 'body', frequency: 'daily', notes: ''
}) }, removeTask(si, ti) { this.editTasks.sections[si].tasks.splice(ti, 1) }, buildPlanJsonWithTasks() { const parsed = this.parsePlanJson(this.currentPlan.planJson) const sections = parsed.sections || [] this.editTasks.sections.forEach(es => {
const target = sections.find(s => s.key === es.key)
if (!target) return
// 过滤空标题任务
target.tasks = es.tasks.filter(t => t.title && t.title.trim())
}) return JSON.stringify(parsed) }
- [ ] **步骤 4：修改 `showEdit` 初始化 editTasks；`saveEdit` 回写 planJson**
将 `showEdit`（139-146 行）改为：
js showEdit(row) { this.currentPlan = row this.editForm = {
planContent: row.planContent || '',
reviewComment: row.reviewComment || ''
} this.loadEditTasks(row.planJson) this.editVisible = true }
将 `saveEdit`（147-167 行）中的请求参数改为用 `buildPlanJsonWithTasks()` 生成新 planJson：
js async saveEdit() { this.saving = true try {
const newPlanJson = this.buildPlanJsonWithTasks()
const res = await updatePlanContent({
planId: this.currentPlan.id,
planContent: this.editForm.planContent,
planJson: newPlanJson
})
if (res.code === 200) {
this.$message.success('保存成功')
this.editVisible = false
this.loadPlans()
} else {
this.$message.error(res.message || '保存失败')
}
} catch(e) {
this.$message.error('请求失败')
} finally {
this.saving = false
} }
- [ ] **步骤 5：运行构建验证**
运行：`cd cfc-web && npm run build`
预期：BUILD SUCCESS，无语法/编译错误。
- [ ] **步骤 6：Commit**
bash git add cfc-web/src/views/teacher/HealthPlanReview.vue git commit -m "feat(web): 规划师端健康方案结构化任务条目编辑"
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## 任务 8：cfc-frontend — submitPlan 补 tasks + regenerate 更新 tasks
**文件：**
- 修改：`cfc-frontend/pages/health/health-plan-summary.vue`（1741 行）
**设计要点：** 修复 `submitPlan` 组装 planJson 漏写 `sections[].tasks` 的 bug；反馈式重生成接口返回 `{content, tasks}` 时前端同步更新。
- [ ] **步骤 1：修复 `submitPlan` 组装 planJson 漏写 tasks 的 bug**
`submitPlan`（834-842 行）当前的 section 组装：
js var planJson = JSON.stringify({ overview: self.planData.overview || '', sections: self.sectionKeys.map(function(key) {
return { key: key, content: self.sections[key].content, items: self.sections[key].items || [] }
}) })
修复为在 section 对象中补上 `tasks`（透传该 section 已有的 tasks，无则空数组）：
js var planJson = JSON.stringify({ overview: self.planData.overview || '', sections: self.sectionKeys.map(function(key) {
return { key: key, content: self.sections[key].content, items: self.sections[key].items || [], tasks: self.sections[key].tasks || [] }
}) })
这样 planJson 的每个 section 都携带 `tasks`，保存后由后端 `buildDraftsFromPlanJson` 消费。
- [ ] **步骤 2：适配 `regenerateCurrentSection` 回流 {content, tasks}**
`regenerateCurrentSection`（789-815 行）当前成功后只更新 content：
js regenerateSection(params).then(function(res) { self.loading = false if (res && res.code === 200 && res.data) {
self.sections[key].content = res.data.content || res.data
uni.showToast({ title: '生成成功', icon: 'success' })
} else {
uni.showToast({ title: res && res.message ? res.message : '生成失败', icon: 'none' })
} })
修改为同时更新 tasks（重生成接口返回 `{content, tasks}`）：
js regenerateSection(params).then(function(res) { self.loading = false if (res && res.code === 200 && res.data) {
self.sections[key].content = res.data.content || res.data
if (res.data.tasks) {
self.sections[key].tasks = res.data.tasks
}
uni.showToast({ title: '生成成功', icon: 'success' })
} else {
uni.showToast({ title: res && res.message ? res.message : '生成失败', icon: 'none' })
} })
**注意**：`sections[key]` 对象初始定义于 `data()`（约 400 行 `sections: { nutrition: {...}, diet: {...}, exercise: {...} }`）与 `loadHealthPlan`（761-765 行，只回填 content/items）。`tasks` 字段通过动态赋值加入 section 对象，无需预先声明。**禁止在小程序模板中使用可选链 `?.` 访问 tasks**（遵循 cfc-frontend/AGENTS.md 规范）。
- [ ] **步骤 3：运行验证（HBuilderX 手动打包）**
**注意：** 小程序禁止 Agent 自行 `npm run build:mp-weixin`。此改动需在 HBuilderX 中重新打包验证。计划仅做代码改动，打包验证列入手工验收项。
- [ ] **步骤 4：Commit**
bash git add cfc-frontend/pages/health/health-plan-summary.vue git commit -m "fix(frontend): 健康方案 submitPlan 补 tasks 字段 + regenerate 更新 tasks"
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## 任务 9：更新 PROJECT-OVERVIEW.md 并提交
**文件：**
- 修改：`docs/superpowers/PROJECT-OVERVIEW.md`
- [ ] **步骤 1：登记实现计划**
按 `docs/superpowers/AGENTS.md` 规范，在 PROJECT-OVERVIEW.md 中更新设计文档状态并登记计划。找到 `2026-08-28-plan-standard-content-design.md` 条目，将状态 `🟡 设计已确认` 更新为 `🟢 已实施`；在 plans 索引区登记本计划。
- [ ] **步骤 2：Commit**
bash git add docs/superpowers/PROJECT-OVERVIEW.md git commit -m "docs: 登记生成方案标准内容格式实现计划" ```
手工验收
| # | 验收点 | 操作 |
|---|---|---|
| 1 | 新方案 AI 生成含 tasks | 家长端生成方案 → 检查 plan_json.sections[].tasks 非空 → 发布 → 任务正确生成且维度匹配 |
| 2 | 存量无 tasks 老 planJson | 找一条无 tasks 的历史方案 → 首次发布/确认 → 自动回填 → 任务正常 |
| 3 | 规划师编辑任务条目 | cfc-web 打开编辑 → 增删改任务 → 保存 → 重新发布反映改动 |
| 4 | LLM 漏输出 tasks | 构造缺 tasks 的响应 → 正则兜底仍能生成任务 |
| 5 | 小程序验证 | HBuilderX 打包 → 生成方案 → 确认 → 查看任务 |
验证命令汇总
| 模块 | 命令 |
|---|---|
| LangGraph | cd cfc-langgraph && python -m pytest tests/test_health_plan.py -v |
| 后端 | cd cfc-backend && mvn clean compile（+ 可选 mvn test） |
| cfc-web | cd cfc-web && npm run build |
| 小程序 | HBuilderX 手动打包（禁止 Agent 自行打包） |