生成方案标准内容格式设计

日期： 2026-08-28 状态： 待审查 优先级： P1

一、背景与问题

现有健康方案生成链路存在三处脱节：

AI 返回侧：cfc-langgraph/app/api/adapter.py 的 PLAN_SYSTEM_PROMPT 已要求 LLM 输出结构化 JSON（overview + sections[].content/items + abnormal_indicators），但 JSON 解析靠 find("{")/rfind("}") 手动截取，无 Pydantic 校验，失败时静默降级为 raw 文本——前端需同时兼容两种形态。
呈现/编辑侧：cfc-frontend/pages/health/health-plan-summary.vue 已支持分段确认 + 反馈式重生成，但 submitPlan 组装 planJson 时漏写 sections[].tasks（当前 schema 根本没有该字段），导致保存时丢失任务意图。规划师端 HealthPlanReview.vue 仅提供 planContent 纯文本编辑，无结构化任务条目 UI。
任务转化侧：HealthPlanServiceImpl.generateDailyTasksFromPlan 用正则（TASK_PATTERN + 动作词分类）从 plan_content 纯文本猜测任务行，可靠性建立在"LLM 输出恰好符合正则预期"上。结构化的 plan_json 在此链路完全未被消费。前后端各维护一份重复正则（TASK_PATTERN 与前端 parseTasksFromPlan）。

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。

二、方案选型（用户已确认）

采用方案 A：

LangGraph prompt 输出 tasks 数组 + Pydantic 校验
校验失败时用现有正则从 content 兜底提取，仍写入 tasks
任务生成优先读 planJson.sections[].tasks，缺失才回落正则
存量方案用懒加载回填统一（每次生成任务时若发现无 tasks 则即时用正则回填并落库）

不做方案 B（完全移除正则，容错低）或方案 C（仅前端展示，未解决可靠性）。

三、数据契约

在现有 sections[].items 基础上，为每个 section 增加 tasks 数组（机器可读任务意图），与 content（人类可读 Markdown）分离：

{
  "overview": "总体概述",
  "sections": [
    {
      "key": "nutrition",
      "title": "营养补充建议",
      "content": "## 建议 1...（Markdown 展示文本）",
      "items": [{"name","dosage","timing","reason"}],
      "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"
        }
      ]
    }
  ],
  "abnormal_indicators": []
}

字段约定

字段	类型	说明
`action_type`	string 枚举	`buy`/`read`/`exercise`/`checkin`/`diet`/`activity`，决定任务类别与后处理
`title`	string	任务标题（最终写入 Task.title）
`dimension`	string 枚举	五维维度 `body`/`mind`/`wisdom`/`action`/`wealth`
`frequency`	string	`once`=一次性 / `daily`=每日重复
`notes`	string?	补充说明（可选）

action_type 与现有分类映射

action_type	现有 TaskDraft 分类	维度	特殊后处理
`buy`	购买任务	wealth	派生"每日使用/服用"子任务（parentTaskId）
`read`	阅读任务	wisdom	—
`exercise`	运动任务	body	—
`checkin`	打卡任务	mind	—
`diet`	饮食任务	body	—
`activity`	活动任务	action	—

四、LangGraph 层改造

文件： cfc-langgraph/app/api/adapter.py、cfc-langgraph/app/schemas.py

PLAN_SYSTEM_PROMPT 追加 tasks 输出契约：在每个 section 内强制输出 tasks 数组，明确枚举取值与 frequency 语义。

新增 Pydantic 模型（app/schemas.py）：

from typing import List, Optional, Literal
from pydantic import BaseModel

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 PlanSection(BaseModel):
key: str
title: str = ""
content: str = ""
items: List[dict] = []
tasks: List[PlanTask] = []

class PlanResponse(BaseModel):
overview: str = ""
sections: List[PlanSection] = []
abnormal_indicators: List[dict] = []

生成逻辑：LLM 调用用结构化输出（response_format={"type":"json_object"}），随后 PlanResponse.model_validate_json() 校验；校验失败 → 触发一次正则兜底重新提取 + 二次校验，仍失败则降级（raw 文本 + 前端兼容）。
regenerate-section：反馈重生成改为返回 {content, tasks}，前端同步更新，不再只回传纯字符串。

五、Java 层改造

文件： HealthPlanServiceImpl.java、DatabaseInitializer.java、schema.sql

5.1 任务生成优先读 tasks

generateDailyTasksFromPlan 新逻辑：

优先：遍历 plan_json.sections[].tasks[]，按 action_type 直接映射现有 TaskDraft 分类。
兜底：该 section 无 tasks 数组（老数据/LLM 漏输出）→ 回落现有 TASK_PATTERN 正则从 content 提取。
TaskDraft 的 dimension/frequency 直接取自 tasks[].dimension/tasks[].frequency，不再依赖正则猜维度。

5.2 存量方案懒加载回填（用户确认）

在 generateDailyTasksFromPlan 开头：

若 plan_json 中该 section 无 tasks 数组 → 用现有正则（TASK_PATTERN + 动作分类）从 content 提取任务，写入 plan_json.sections[].tasks，落库（updateById）。
幂等：已回填的 section 跳过；重复调用不产生重复任务。

无需预跑全量脚本，零运维成本；存量方案在首次发布/确认时自动统一。

六、前端改造

文件： cfc-frontend/pages/health/health-plan-summary.vue、cfc-web/src/views/teacher/HealthPlanReview.vue

6.1 家长端（只读展示 + 反馈式重生成）

修复 bug：submitPlan 组装 planJson 时补上 sections[].tasks（当前只写 overview+sections，漏 tasks）。
展示无 tasks 时降级 review 模式（兼容）。
反馈式重生成保留；regenerate 返回 tasks 时前端同步更新。

6.2 规划师端（结构化任务条目编辑）

HealthPlanReview.vue 当前只有 planContent 纯文本编辑，无 tasks UI → 新增任务条目级增删改（action_type/title/dimension/frequency/notes）。
任务编辑直接改 plan_json.sections[].tasks，保存走现有 pending-review/update 接口（已是透传 planJson）。

七、测试与验证

单元测试

LangGraph：PlanResponse 校验（合法/非法 action_type、frequency 越界）、正则兜底回填。
Java：generateDailyTasksFromPlan 覆盖"有 tasks（优先走 tasks）"与"无 tasks（回落正则）"两分支；TaskDraft 映射正确性（buy→wealth+派生使用子任务等）；懒加载回填幂等性。

验证命令

模块	命令
后端	`cd cfc-backend && mvn clean compile` + 针对性单测
LangGraph	`cd cfc-langgraph && pytest tests/ -v`
cfc-web	`cd cfc-web && npm run build`

手工验收

新方案 AI 生成含 tasks → 发布 → 任务正确生成且维度匹配。
存量无 tasks 老 planJson → 首次发布/确认自动回填 → 任务正常。
规划师 cfc-web 编辑任务条目 → 保存 → 重新发布反映改动。
LLM 漏输出 tasks → 正则兜底仍能生成任务。

八、边界与注意事项

正则 TASK_PATTERN 短期保留作兜底，不退役；等所有活跃方案走新格式后再评估退役。
发现 getPlanList 中残留 SortUtil.applySort 调用（之前 revert 掉的分页+排序残留）——不在本设计范围内，仅提示后续清理。
前端小程序需在 HBuilderX 重新打包验证（禁止 Agent 自行 npm run build:mp-weixin）。

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