之前无条件给所有 qwen 请求注入 json_object(给结构化输出框架用),把助手的
tool-calling(streamText+tools)也污染了 → DashScope 报 400(json mode 与工具调用互斥,
且硬性要求 messages 含 "json")。改为:仅当请求无 tools 且未自带 response_format 时才注入。
结构化框架(generateObject,json mode 无 tools)不受影响;助手 agent loop 带 tools 跳过。

验证:助手 model=qwen 问召回池 → 自主 list_recall_queue → 正常列出 TOP 患者,无报错。

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按设计交接包(claude.ai/design)的 PAC 助手.html / assistant-app.jsx 重做样式:
- teal(#0D9488)主题;header:teal 机器人 logo + "PAC 助手" + "MCP 患者工具" 药丸 + 模型下拉
  (自定义 dropdown,DeepSeek/Gemini/通义千问);
- 用户气泡 slate-800 rounded-2xl rounded-tr-sm;助手 teal 头像;
- 工具调用折叠卡(slate-50/70 + 扳手 + code 名 + 结果摘要 + ✓;展开看 入参/返回 CodeBlock)= Claude 式透明步骤;
- composer rounded-xl + 自增高 textarea + teal 发送键 + 底部说明;空态 teal + 示例 chips。
- LLM 文本输出改用 react-markdown + remark-gfm 解析(表格/标题/列表/code),不复用设计的结构化卡。

SSE 流式 hook 不变;tsc 0。

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GPT/Claude 式聊天页:模型经 MCP 自主调用 PAC 患者工具,过程透明可见。
- use-assistant-chat:fetch+ReadableStream 消费 /assistant/chat 的 SSE(镜像 use-script-stream,
  Bearer header;EventSource 不支持自定义 header),把 text/tool_call/tool_result 事件组织成
  消息内的有序 blocks(文本 + 工具步骤)。
- assistant-chat:消息气泡 + **工具步骤卡(可展开看 入参 + 返回数据)**= Claude 式"看得到怎么做到"
  + 模型切换(deepseek/gemini/qwen)+ 流式渲染 + 示例 prompt + 停止。
- /assistant 路由(AuthGate + AGENT_INVOKE 权限)。

前端 tsc 0 错误;后端 P1(MCP)+P2(agent loop)已端到端验证。

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独立 assistant 模块(不复用 AiCall 单发框架),实现 model-driven tool-calling agent loop:
- McpClientService:极简 HTTP MCP 客户端(raw JSON-RPC),助手作为外部 agent 真连 PAC 自己的
  /mcp(dogfood),转发用户 Bearer → 工具在该用户 tenant scope 执行。
- AssistantService:动态拉 MCP 工具 → 包成 AI SDK tool(execute=回调 MCP)→ streamText
  多步循环(模型自主决定调哪些工具,stopWhen=stepCountIs(8))→ provider 可切换
  (deepseek/gemini/qwen,复用 AiProviderService)。
- AssistantController:POST /assistant/chat(JWT)→ fullStream 部件转 SSE
  (text / tool_call / tool_result / error / done),供前端流式渲染 + 工具调用可视化。

本地端到端验证(:3101):问"孙柯画像+召回计划"→ 模型自主 find_patient→get_patient_overview,
流式产出基于真实数据的答案(价值分群/画像/召回 3 条),手机号掩码。

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POST /pac/v1/mcp(Streamable HTTP,无状态)暴露 6 个只读工具,薄封装现有 service:
- find_patient(检索,掩码号)/ get_patient_overview(360 一把梭)/ get_persona(全量画像)
  / get_facts(纯事实时间轴)/ get_recall_plan(召回原因+优先级)/ list_recall_queue(工作台)
- 鉴权:Bearer 平台 JWT(McpAuthService 复用 JwtService)→ 派生 TenantScope,工具继承租户隔离。
- 越权防护:assertPatientInScope 堵住 persona.getCurrent 等不带 scope 的读(defense-in-depth)。
- 集成:SDK 是 NodeNext-typed,经典 moduleResolution=Node 跟不动 → 手写最小 ambient 声明
  (src/types/mcp-sdk.d.ts),运行时走 clean subpath(exports map 放行),类型与运行时解耦。

本地端到端验证(:3101):401 无 token / initialize 返回 pac-patient-tools / tools/list 6 工具 /
find_patient(孙柯,138****7369)/ get_patient_overview(persona v4+召回+20事实)/
跨租户 patientId → isError 不在租户范围内。

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开放给 agent 的 MCP 只读服务,第一步基座:
- PatientService.search(scope, query, limit):按 姓名/手机/externalId 模糊检索,强制 tenant scope,
  返回极简候选卡片(手机号掩码,真号走 revealPhone)。= find_patient 工具背后。
- 装 @modelcontextprotocol/sdk@1.29.0。
- 集成侦察(避免踩坑):经典 moduleResolution=Node 下静态 import 走
  @modelcontextprotocol/sdk/dist/cjs/server/{mcp,streamableHttp}.js(CJS + 带 .d.ts);
  registerTool(name,{description,inputSchema:ZodRawShape},cb)+ StreamableHTTPServerTransport
  无状态(sessionIdGenerator:undefined, enableJsonResponse:true)+ handleRequest(req,res,body)。
- Bearer 鉴权复用 JwtService(jwt.secret),payload 含 hostId/tenantId/permissions → 派生 scope。

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回答"宿主改了表结构/字段/枚举没通知,PAC 能不能察觉":在已有 mappingMiss(枚举漂移)基础上加
"字段/列漂移"检测,两路:
- assembler 层(column_absent):映射字段对应 host 列在装配行里整列缺席 → 进 stats.suspectFields。
  对直连原生表的资源有效;transform 产出表会补 key 掩盖,故补第二路 ↓
- raw 层(form A,column_removed/added,最可靠):ingestRawTables 在 transform 前快照推送列集,
  对比"历史同源 rawPayload 列集"(基线抽样 50 条,排除本 run 防自污染,基线<5 跳过)→ 删列/加列。
两路都并入 SyncLog.metadata.suspectFields,/admin/mapping-miss 端点一并透出(报告含 misses+suspectFields)。

本地直连验证:删 doctor_name + 加 new_weird_col 推送 →
suspectFields=[{doctor_name,column_removed},{new_weird_col,column_added}]。

不建表(复用 SyncLog.metadata)。只检测+可见化,不告警/不阻断(按需后续接 webhook)。

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扫最近 N 次 sync run 的 SyncLog.metadata.mappingMisses,按出现量倒序聚合,给运维看
"摄入时哪些原值没映射上、落了 _default"(诊断名/获客渠道长尾)→ 扩 yaml → reparse 闭环。
权限 PLATFORM_MANAGE,host self scope(同其它 admin 端点)。

本地端到端验证(:3101):
- POST /push/rows + HMAC → {code:0, transactionsWritten:4, personaEnqueued:1}(验签+落库+画像入队)
- GET /admin/mapping-miss + JWT(admin) → 精确返回推送行里的未映射诊断 "恒牙列"

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保障机制:enum_mapping 精确+keyword 都没命中、落到 _default 的原值,过去静默(code=null
悄悄烂),现在按 field+rawValue 聚合记账 → 落 SyncLog.metadata,供"看漏了啥 → 扩字典 →
reparse"闭环。pull(cold-import)/push/reparse 三入口同享(都过 assembler)。

- assembler-engine:applyEnum 落 _default 时 recordMappingMiss(单值+数组);
  AssemblerResult.stats.mappingMisses[];导出 MappingMiss + mergeMappingMisses。
- cold-import:PerResourceStats.mappingMisses;processSubject 携带;
  ingestRawTables(push)写 SyncLog.metadata + warn;reparse 聚合 + top20 日志(批量审计面)。
- 不建表、不加列(复用既有 SyncLog.metadata Json)。

本地验证:push 一条含"乳牙列"(故意不映射)的 EMR 行 → metadata.mappingMisses 精确捕获
[{field:code, rawValue:乳牙列, fellBackTo:"", count:1}]。

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宿主把原生表行(导出给数仓那种)照抄推来,PAC 复用 transforms+assembler+processSubject
同核落库(拆分/映射/外键/幂等全 PAC 做),与 pull/reparse 完全一致,只是数据入口是 webhook。

- ColdImportService.ingestRawTables({hostName, source, rows}):tables={[source]:rows}
  → transformEngine.run → 对"终端原生表=source"的每个 assembler cfg 跑 processSubject;
  tenant 走 manifest brand resolver(同 pull,非 stub);返回 touched 患者(带 tenant)。
- push.schema:PushRowsRequest/Response。
- PushReceiverService.receiveRows:ingest → 对 touched 患者 enqueuePersonaRecompute
  (复用现有 BullMQ 触发 + watermark 幂等 + 凌晨 cron 兜底);plan 不在此触发(定时任务保)。
- PushController:POST /push/rows(HMAC 验签复用 /push/events 同逻辑)。

本地核验:原样推=同口径去重(dup=6/txn=0);bump updated_date 推=新 txn=6/touched=1
(tenant 正确解析);版本流无重复(active facts 9→9)。main.ts 已 rawBody:true。

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- §6.1 回执:统一 envelope {code,msg,data},HTTP 恒 200(崩溃才 5xx)→ 判成败看 body.code 非 HTTP;
  按 code 族判重试(1xxxx/30802 不重试告警;10003/9xxxx/5xx/超时 退避重试)。修正之前误用 HTTP 401/400 的表。
- §6.2 防丢:本地 outbox + 重试到确认 + 异步不阻塞业务 + 不确定也重试(幂等去重)。
- §6.3 漏推补齐:数仓兜底(reconcile,首选)/ 周期幂等补推(纯 push)/ PAC 侧检测告警。
- checklist 补 outbox / 按 code 判重试 / 周期补推 / amountUnit+timezone 配置。

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不再要求宿主自己转整数分/ISO8601带时区:接入时配置 amountUnit(fen/yuan)+timezone(IANA),
宿主按自身系统原样发,PAC 的 normalize 归一成 分+UTC(同数仓口径)。带 offset 的时间直接用。

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- 两形态二选一,A 默认(字段最少、口径同数仓、可 reparse 自愈),C 备选(强宿主)。
- 公共 envelope 收敛为真·通用字段(subjectType/action/tenantId/patientId/occurredAt/updatedAt);
  subjectId 选填(有则更准、无则 PAC 用自然键合成),clinicId 条件,emrId 归 payload(资源专属)。
- 幂等:PAC 合成 source_event_id(宿主不发),partial UNIQUE + 内容指纹双层保证,A 即数仓同款已实证。
- 软删走 *_cancelled + updatedAt。

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我们讨论定稿的 Push 方案:一个端点 + HMAC + envelope/payload 分层;宿主只发原始字段
(原始诊断名等),K码映射/幂等键(subjectId+updatedAt)/ID合成/时区 全 PAC 内政;
诊断等一父多子用 payload.items[](身份 PAC 用 emrId+name+tooth 合成,宿主不发 source_event_id);
软删除走 *_cancelled 事件 + updatedAt;TLS + 批量 + 幂等重试。面向宿主开发、可直接实现。

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- 新增 §六bis Reparse SOP:原理(raw_payload 离线重跑、非破坏、不连 DW)/ 用法(dry-run/全量/
  --patient/--no-recompute/docker)/ 实测基线(全量 541k ~28min,内存 ~630MB;单批 274 ~46s)/
  典型场景(诊断漏 code → 漏召,正畸 5554→1)。
- §五运维表 + §六 yaml 变更表:truncate 重导 → 改指向 reparse。
- §八已知边界:reparse 模式缺 ✅ 已落地;新增"诊断 code 长尾待评估"(松动牙/种植体周围炎,
  需业务决策,不是补 code 能解决)。

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服务器 reparse 后残留 279 条正畸 null,几乎全是用"合"简写(反合 120+、开合系 ~70、对刃合)
而非"颌/牙合"的 crossbite/openbite 诊断。补这 3 个特定术语(不误伤:咬合/深覆合 等不含子串),
预计再 reparse 把残留压到 ~30(剩习惯/TMD 等非正畸,合理留 null)。

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全量 reparse 时一次性 findMany 所有 rawPayload 可达 GB 级(服务器 diagnosis 975MB/541k txn)。
改为按患者 cohort 分批(PAC_REPARSE_BATCH,默认 3000):每批只重建该批的 distinct 源行 →
transform → processSubject,内存恒定(本地实测 rss ~460MB);跨批累加 stats,supersededAt 圈出
变更患者定向重算。dry-run 改报 scope(count,不分批装配)。

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正畸/牙周治疗一律归全口泳道,与"诊断按 code 判全口"对齐(K07/K05 诊断 + 同科治疗同泳道,不分叉)。
前提:正畸/牙周诊断已正确编码(靠 diagnosis.yaml keyword 兜底 + reparse 把存量补成 K07),
否则空 code 诊断仍按牙、与其全口治疗分叉(孙柯 15/25 案例)。仅补充注释,逻辑同原始。

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精确白名单只列了 错颌畸形/牙列不齐/安氏…错颌畸形,漏掉大量变体写法(98% 诊断无 stdCode,
全靠中文名匹配)→ 这些正畸诊断 code=null → 进不了 K07 召回(FN)。
加 keyword_mapping 含词兜底(放最后,K08 缺牙间隙/K09 颌骨囊肿先吃 + none 防误伤)。
本地 reparse 验证:正畸 null 诊断 36→2,余 2 为 regex-only 边缘变体。

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ColdImportService.reparseFromTransactions + `pnpm reparse` CLI:用已存的
transaction.rawPayload 重跑 transformEngine + assembler + processSubject(**不连 DW**),
fact 走版本流(内容变 supersede 升版本,不变幂等 no-op),只对真正变更的患者定向重算 persona/plan。

- 非破坏:不 truncate、不碰 transaction 账本 → plan_executions(客服回写)/ 分配全保住;
  比全量重摄快一个量级(省掉 DW 拉取)。
- 覆盖 field/enum/keyword_mapping + transforms 算子 + parser 改动(长尾字典修补 99%);
  非 transform 产出的资源(如 image_finding_rows = CH SQL 视图)自动跳过(其 rawPayload 非装配输入,需走 DW)。
- traceRawSourceTable:沿 transforms output→input 链回溯到原始源表(rawPayload 就是它的行)。
- 用法:pnpm reparse -- --host=jvs-dw --subject-type=diagnosis [--patient=..] [--dry-run] [--no-recompute]
- 本地实测:diagnosis 全量 superseded=36 / unchanged=3820 / created=0(零 churn),单患者 end-to-end
  fact 升版本 + 定向重算 + 正畸召回正确出现。

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治疗史/权益/禁忌/潜在治疗/时间偏好/治疗敏感/特别关注 这 7 个特征是 `/` 并列多值,
原 chip 用 shortPersonaValueLabel 在 `/` 处截断 → 只剩第一个值且不提示还有更多。
改读结构化 data.labels(后端这 7 个都带):多值显示首值 + 灰色 +N,完整列表走 hover 卡片;
单值特征不变。

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- assigned plan 不再整体 skip:理由集合变 → supersede + 新版本,新版本继承
  assignee/assignedAt/recycleAt/contactAttempts(客服不丢单/不被抢/熔断计数延续);理由没变只就地刷分。
- 缺口全解决(0 命中)→ 即使 assigned 也关闭退池(closeStaleActivePlan 放开 assigned)。
- recomputeForPatient / 单刷 API 回传 planOutcome + currentPlanId。
- /full:plan superseded 且无活跃后继 = 已关闭 → 报 PLAN_NOT_FOUND(前端提示+退池),不再静默渲染冻结快照。
  (前端零改:既有 router.replace(currentPlanId) 切新版本 + PLAN_NOT_FOUND 提示逻辑自动生效)

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- injectPatientFilter 原用 regex 解析 SELECT...FROM table,遇嵌套子查询(image_finding s1/s2 + array join)
  会拖坏括号 → CH 语法错 → 单刷 500。改为包裹原查询为子查询 + 外层 patient_id/brand 过滤(兼容任意复杂 SQL)。
- 加 PAC_COHORT_LIMIT / PAC_COHORT_SAMPLE(recent/oldest/random)dev 抽样开关,默认全量、行为不变。

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- 本地 pac-clickhouse 原跑 TZ=UTC,裸 DateTime(in_time)读出比北京裸字段早 8h。
  加 clickhouse/config.d/timezone.xml(<timezone>Asia/Shanghai</timezone>)+ compose TZ env,
  重建后本地行为与远程 DW(本就 Shanghai)一致;源 instant 一直正确,无需改数据。
- special-attention 的 ARRIVED_TZ_FIX_MS(+8h)是为补偿上述本地 UTC 偏差加的;源 CH 统一 Shanghai 后
  会反向多加 8h → 移除(服务器连远程 DW,该 band-aid 本就一直让"迟到"晚 8h,一并修)。

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- 删冗余成功 toast:单条认领/回收、登录/登出、归档、点赞点踩、召回反馈(界面已就地反映);
  保留:表单保存、批量计数、异步生成完成、"为何无动作"类、占位跳转。错误 toast 全保留。
- 重生成模型下拉加风格标签:慢·精细 / 快·均衡 / 快·流畅 / 极快·简洁。

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- qwen3.7-max:DashScope 不强制 json_schema → 改 supportsStructuredOutputs:false + fetch 中间件强制
  response_format:json_object + enable_thinking:false;runner 从 outputSchema 自动注入英文 key 骨架
  (withQwenStructuredHint),否则模型自编 key 必 fail。
- 三档 schema 去掉 .min/.max/.length/.int 硬约束(对中文偏严,qwen 简洁输出被打回 too_small)→ 改 describe 软引导。
- gemini-3.5-flash 撤回 thinkingBudget:0(关思考会致结构化输出偶发 parse 失败);慢/卡由超时+重试+兜底兜住。
- 给 generateObject/streamObject 接 180s 超时(AI_REQUEST_TIMEOUT_SEC,原 60→180)防永久挂起。
- agent_invocations 加 ttft_ms / latency_ms(+migration),流式记首字、收尾记总耗时(对齐 Dify usage)。
- 价格表按官方页修正(¥/M):deepseek-v4-pro 0.03/3.13/6.26、flash 0.02/1.01/2.02、
  gemini-3.5-flash 1.08/10.8/64.8、qwen3.7-max 1.2/12/36(旗舰价,之前低估 5x)。
- 三档 promptVersion 随 schema 变更 bump。

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接入后报错'No object generated: response did not match schema'。逐项查实 DashScope compatible-mode 三个前提:
1. supportsStructuredOutputs:true — SDK 才发 response_format=json_schema(DashScope 实测严格按 schema 返;
   松散 json_object 不带 schema → qwen 乱返 → Zod 不符)。
2. prompt 含 'json' 字样 — DashScope 硬性校验(否则 400 InvalidParameter);runner 对 qwen 注入(withQwenJsonHint)。
3. enable_thinking:false — qwen3.7-max 是推理模型,流式下 thinking 污染 content 流 → JSON 解析碎;
   SDK 无此参数,用 createOpenAICompatible 的 fetch 中间件往 body 注入。关思考还顺带提速、降本(¥0.031→0.008)。
验证:standard 流式 source=agent、succeeded、¥0.0078。

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- 装 @ai-sdk/openai-compatible,AiProviderService 加 qwen provider(DashScope compatible-mode 端点)。
- resolve 支持 qwen 前缀(qwen3.7-max / 裸键 qwen → 默认);config 加 qwenApiKey/qwenBaseUrl/qwenDefaultModel
  (QWEN_API_KEY 缺省回落 DASHSCOPE_API_KEY;默认模型 qwen3.7-max);priceTable 加 qwen3.7-max 估算价。
- 前端模型下拉加'通义千问 Max'(qwen3.7-max)。
- 注:该账号 key 仅 qwen3.7-max 可用(qwen-max/qwen3-max 等均 Model.AccessDenied,实测确认)。
验证(本地 standard 流):start→逐字partial→done,source=agent,¥0.031/4823tok,落库 succeeded。
- ⚠️ 密钥走 .env(gitignore),服务器部署需单独在 .env 加 QWEN_API_KEY。

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问题:verify 后的修订阶段,模型没严格按自检 issue 改 —— 根因是 repair 只给了大纲+问题提示、
没给上一稿,模型是'凭大纲重写'而非'在原稿上逐条改'。

- DeepWriteInput 加 prevDraft;strategy 的 repair(run + runStream)把上一稿传进去。
- buildWritePrompt repair 分支重写:① 附【上一稿(待修订)】②【必须修正的问题,逐条缺一不可,每条带'必须改成'】
  ③【修订铁律:只动被点名处/其余原样/不得引入新违规/缺一不可】。
- writeCall promptVersion → v11。
验证(本地深度生成触发 repair):repair invocation prompt 含上一稿+逐条问题+铁律(4项校验全 t)。

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- 伴飞(copilot)分段进度条:按钮加 min-w-0(flex 子项默认 min-width:auto 不收缩 → truncate 失效 →
  6步时溢出截断),序号圈加 flex-none。现在多段自适应收缩 + 省略,不再被右侧切掉。
- 深度过程面板:展开标识改成'右指箭头→展开旋90°朝下'的经典 disclosure(更清晰友好)+ 整行 hover 高亮 +
  aria-expanded;detail 缩进对齐按钮 padding。

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按反馈调整 ScriptDeepProcess:
- 去掉'深度生成过程'标题行,更简洁。
- 步骤可折叠:进行中的默认展开、其余收缩;用户手动点过的步骤改由用户控制(in manual map → 不再受程序自动展开影响)。
- 背景改单色(slate-50 + slate 边框/图标),去掉 indigo 多色。

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深度档原来是 start →(黑盒30-60s)→ done,看不到中间过程。改成逐步可见:
后端:
- deep.strategy 加 runStream():逐步 yield step 事件(plan/write/verify/repair 的 running/done +
  各步摘要:大纲/质量分/问题数);撰写/修订步走 runner.stream 逐字 partial(打字机)。run() 保留不动。
- orchestrator 深度档 SSE 路径改为消费 runStream → 转发 step + partial 事件;新增 PlanScriptStreamEvent.step。
前端:
- use-script-stream 解析 step 事件,维护 steps 时间线(done 后保留可回看)。
- 新增 ScriptDeepProcess 组件:步骤时间线(spinner/✓ + 大纲展示 + 接地安全/质量分 + 修订问题数)。
- plan-detail-app 在话术区顶部渲染过程面板;正文 sections 在下方逐字流。
端到端实测(本地 deepseek-v4-flash):start→step plan(running/done)→step write+逐字partial→
  step verify→step repair→done,全程事件正常流出。abort/停止复用现有。

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头像旁加 LogOut 按钮 → useAuthStore.clear() 清 token → AuthGate 自动弹回登录对话框。
口径与登录一致(mock/SSO 都走 AuthGate);clear() 已存在,纯前端。

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复盘(用户纠正):王振中'就诊2次'根因不在算法,在宿主数据违约:
- 契约:该数仓所有时间 = 北京时间(naive)。PAC 一律按北京解析 → 存 UTC(PAC 内部恒 UTC)。
- 但 fact_appointment_out.in_time 被宿主存成 ClickHouse DateTime(UTC 瞬时,03:09 UTC=北京11:09),
  而非北京裸串。序列化丢 tz 标记 → PAC normalizeDatetime 当北京串又 −8 → UTC 19:09(慢8h)。
- 这是【宿主违约】(该列应北京 naive,却给了 UTC DateTime),宿主该改。
- PAC 不为错误数据在算法层塞时区兼容(本末倒置)。UTC 日去重本身没问题:正常诊所时段
  (北京08-24点=UTC00-16点)不跨 UTC 日,只有本例 in_time 被双转成凌晨才误跨日。

→ 算法恢复 UTC-pure;in_time 双转/契约违约记入 dw-data-source-issues.md,交宿主修。

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问题(用户在王振中发现):画像'就诊2次',但病历只1条。查实=时区 bug。
王振中所有事实本地(Asia/Shanghai)都在 2025-09-26:encounter 本地03:09(=UTC 09-25 19:09)、
treatment 本地11:10(=UTC 09-26 03:10)。但 lifecycle/rfm 用 occurredAt.toISOString()(UTC日期)
去重就诊天 → encounter落09-25、treatment落09-26 → 切成两天 → 虚增'就诊2次'(实1次)。

- 新增 visit-day.util.ts:localDayKey(date, tz='Asia/Shanghai') 按诊所本地时区取 YYYY-MM-DD。
- lifecycle-stage + rfm 的就诊天去重改用 localDayKey(原 toISOString UTC)。
  (首/末诊用 getTime min/max,时区无关,不动)
- 影响:lifecycle 生命周期分期 + RFM 频次F + visitsPerYear,凡有本地凌晨(00-08点=UTC前一天)事件的患者。
- CLINIC_TZ 暂常量(试点全+8);多租户后续从 platform.pullConfig.timezone 接进 feature ctx。
验证(本地 --force 重算):王振中 lifecycle/rfm 均 '就诊2次'→'就诊1次'。
注:算法变更需 recompute-persona --force(数据没变,水位闸会 noop)。

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按业务要求调整 SOAP 计划段子块顺序:原 处置→本次治疗→治疗计划→医生建议→医嘱
改为 治疗计划→本次治疗→处置→医生建议→医嘱。纯 JSX 重排,无逻辑/数据变化。

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问题(用户在邵竞红37发现):卡片标'(诊断)'但其实是影像AI分析(code_source=image_ai)。
'(诊断)'只是 fact 类型(diagnosis_record,对应'(医生建议)'=recommendation),不区分诊断内部
医生 vs 影像AI。区分靠 content.code_source,后端打分已用(影像置信度0.85/0.9<医生1.0),但没进 triggers。

- scenario uniqueTriggers + lead triggerType:code_source=image_ai 的诊断 → trigger type='image_finding'
  (医生诊断仍 diagnosis;recommendation 不变);sourceStr 文本同步加 '(影像AI)'(喂 AI 话术更谨慎)。
- canonical-codes triggerTypeLabelZh: image_finding '影像所见'→'影像AI'(强调AI来源/低置信)。
- 前端 reason-line 用 triggerTypeLabelZh 自动渲染 → '(影像AI)' / 混合 '(诊断+影像AI)',零改。
验证(本地清plans重算):image_finding trigger 77 个;姜学英 K03@34(唯一诊断=image_ai)→ type=image_finding。
注:改 scenario 需 TRUNCATE plans + recompute 才生效(增量 upsert 不重写旧 signals);服务器下次部署随之生效。

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根因(对原数据 + 本地CH确认):病历快读同日多医生(转诊:吴仲恺先、刘柳后)排序错乱,
真因不在前端 —— emr 的 occurred_at 被摄成纯日期(00:00:00),同日打平。
源表 fact_emr_treatment_out 里 rq=Date(只到日)、created_date=datetime(带时分,= 就诊时刻);
diagnosis/treatment/payment 都用 created_date,唯独 emr 用了 rq(emr.yaml occurredAtField=submittedAt=rq
+ emr.parser occurredAt=submittedAt)→ 丢时分。

修(数据层,单一真理源):
- emr.yaml: occurredAtField submittedAt → createdAt(transaction.occurred_at 拿到 datetime)
- emr.parser.ts: occurredAt submittedAt → ctx.transaction.occurredAt(跟 diagnosis/treatment/encounter 一致)
- 撤回前端 band-aid(emr-soap-view 改回按 occurred_at 简单排序)

验证(重摄1000抽样):王思涵 emr 吴仲恺08:05/刘柳08:58 → 刘柳正确排在后;全体 emr 午夜 2987→0。
注:image_finding.yaml 也用 rq(影像AI分析日),源是否有 datetime 待查 — 同 pattern、低优先,后续。
服务器需随部署重摄生效。

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