实施期 pre-check:patient_facts.subject_id 跨品牌撞 631、patient_return_visits
.external_id 撞 611,均品牌级,合 tenant 会撞键。故 source_unit 必须加在
patients + patient_facts + patient_return_visits 三张表;fact-writer 版本链
findFirst 也须按 source_unit 过滤。transactions(撞0)、relations(UUID)免。

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- manifest.schema: 加 identity_namespace_field
- tenant-resolver: 加 buildSourceUnitResolver(从 identity_namespace_field 解析)
- cold-import: source_unit 从 rawSource 解析,串入 patient upsert / stub /
  patientIndex(按 (source_unit,external_id) 复合键防撞号)/ patientIdResolver
- manifest.yaml: 删写死 tenant_map UUID,改 tenant_id: ruier-grp(集团 slug)+
  identity_namespace_field: brand
- 加数据迁移脚本(未执行)

⚠️ 前置审发现 patient_facts.subject_id(撞631)、patient_return_visits.external_id
(撞611)也是品牌级,合 tenant 会撞键 — 这俩也需 source_unit。迁移待补这两表后再跑。

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- patients.source_unit(通用命名空间,NOT NULL 默认 ''):各宿主"在哪层发患者号"
  不同,jvs-dw=品牌;'' 非 null 防唯一索引 NULL-distinct 失效
- 唯一键 (host,tenant,external_id) → (host,tenant,source_unit,external_id);
  存量 source_unit='' 常量,新键与旧键唯一性等价,迁移安全(95k 患者完整)
- 3 处患者 upsert + 2 CLI 改新键(过渡用 sourceUnit:'';stub 与真主档同 '' 不双行)
- patientReturnVisit 的 (host,tenant,external_id) 键未动(只改 patients)

下一步:source_unit 真填值(assembler sourceUnit:brand)+ tenant→集团 slug remap。

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澄清:无独立隔离策略,一切由数据范围控制;现状隔离=代码 where(tenant_id),
非 RLS/非 schema。brand 从 tenant_id 槽搬到 source_unit 槽后,品牌隔离的
where 判别列随之 tenant_id→source_unit。数据范围两粒度:plan 按诊所、
患者按品牌(source_unit),同源于 org 位置。默认本品牌(复刻现状),P1 可配置。

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核查摄入/画像/召回全链后重写计划:
- 关键发现:画像&召回计算零改动(重算驱动是 distinct tenantId 循环 +
  per-patient,tenant=集团自动适配;召回 SQL 仅 scope 过滤)
- tenant=集团用稳定 slug(ruier-grp),删 4 处写死 DW UUID
- brand→source_unit(发证命名空间,进键);换槽位不合并、472撞号仍分开
- org_tree 最简一行 yaml,不建表;子表不冗余
- 改动集中:schema+摄入(4处upsert)+去写死UUID(4处)+少数隔离查询面
  (患者搜索/召回池NULL-clinic/by-id guard 加 source_unit 默认过滤)
- 迁移前置:审 subject_id 跨品牌不撞;一刀完成 品牌→集团+UUID→slug

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- 新增 §7.5 权限模型:功能权限(角色,代码级,保持)/ 数据范围(应绑 org 子树,
  非角色逃生门)/ 数据共享策略(集团级结构配置)三者正交,现状把前两者搅在一起
- org_units 整体推到 P2:P0/P1 用 source_unit 字符串列 + 集团级品牌共享策略即可,
  不需要建树;org_units 只在多级组织/层级数据范围/rollup 时才引入
- 子表不冗余 source_unit:召回 SQL 与 plan 列表本就 join patient,过滤近乎免费
- scope 分期标注:brandSharingPolicy=P1,orgUnitSubtree=P2

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- 患者命名空间限定符 brand → 通用 source_unit(manifest 声明源字段,brand 仅瑞尔实例)
- org_units.unit_type 字符串枚举且 ≠ 层级:层级靠 parent_id 树,支持多级区域/无品牌等任意形状
- host:集团=1:N 确认,现有 schema 已支持,无需改
- 集团 ID 三来源:宿主 group_id 透传 / PAC 配 tenant_map→集团 / 必填定义;集团 UUID 新发
- 纵深防御定稿:Prisma $extends + AsyncLocalStorage,RLS 作 P2+ 硬化

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设计稿(未动代码)。核心:tenant_id 语义 品牌→集团,brand 降为患者键
命名空间限定符 + org_units 节点,品牌共享改为可配置策略;引入 org_units
组织树。含迁移核心洞察(换槽位不加信息、472 撞号不合并)、四层影响面、
schema/摄入/认证/查询隔离/clinic 各改动点、一次性迁移步骤、P0-P3 分期、
待决策项、关键文件改动清单。

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persona 重算 16 特征是 Node 单线程 CPU 计算,实测 conc=8 不提速反略慢;
加注释解释为何保持串行(真要提速需 profile 或多进程/worker)。

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关键词搜索 OR 增 medicalRecordNumber 模糊匹配;左栏 placeholder
「患者号」→「病历号」。注:externalId 非病历号,medical_record_number 才是。

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reason.leadTrigger 透传到话术/召回简报:lead=建议(无诊断)→ 病种名用
建议名(如「建议种植」),不套「缺失牙」;诊断/影像仍以诊断为准。
召回简报 prompt 增来源标注【医生建议·非确诊缺失】+ 硬规则 + 建议示例,
修复张宇晨这类"仅建议"被 LLM 说成"缺牙空了X个月"。
reason-line 前端 subLabel 同步触发感知。

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诊断 1.0 / 建议 0.8 / 影像AI 0.5 三源置信度直用为打分因子(下限0.5),
取代旧 0.75/0.9/1.0 分档;triggers 按 诊断>建议>影像 排序定 lead,
reason 文案由 lead 来源驱动(建议为首不再套子场景诊断词)。
priority-hover 提示同步为「诊断1.0/建议0.8/影像0.5」。

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上一版加错位置。改到 RawJson 控制行右侧:全屏时 JSON 块 fixed inset-0 覆盖全屏、<pre> 去 max-h-80 改 flex-1 overflow-auto 撑满可滚,Esc 退出。便于看全大段原始报文 JSON。

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为什么召·证据链(T0)面板右上角加全屏切换(Maximize2/Minimize2);CSS 固定覆盖式全屏(fixed inset-0 z-50,内容区 overflow-auto 可滚),Esc 退出。便于看长 JSON 原始报文。

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10 个子场景(K00-K09)查询彼此独立,合并/去重与顺序无关。新增 PAC_RECALL_SUBSCENARIO_CONCURRENCY env(>1 开分块 Promise.all 并行,默认 1 串行、行为不变)。83K 患者本地实测:串行 50s→并行(conc=4)31s(warm 1.6×)/ cold 123s→47s(2.6×),固定 now 下两路 59032 hits 逐 hit 完全一致(等价性证实)。规则零改动,仅改执行方式。prod 建议设 =4。

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EXPLAIN 定位:selectHits 的 sig 信号扫描 + gap resolvedTeeth 各子查询都按 (patient_id,type,status) 过滤,原仅 (patient_id,status) 索引 → type 走内存 Filter,facts/患者多时 heap fetch 超线性膨胀(本地单条 K08 查询读 1.3GB 页面产 81 行)。加复合索引后所有子查询命中 Bitmap Index Scan。本地 selectHits warm 7.3s→2.0s(~3.6×),prod 13万患者收益更大。

迁移用 CREATE INDEX IF NOT EXISTS:prod 大表可先手动 CREATE INDEX CONCURRENTLY 预建免锁表,再 deploy 时本句 no-op。规则零改动、纯加速。

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新增 plan-engine-batch.spec.ts:忠实内存 mock 端到端验证批量路径 5 种结局(create/unchanged/superseded/suppressed/stale-close)+ 混合并发 + createMany 日志,与逐患者语义等价。修 plan-engine-stale-close.spec.ts 过时 mock(status:{in}匹配、加 persona.findMany/createMany)与返回形态断言(toMatchObject);assigned 0命中关闭对齐 2026-06 决策。

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夜间全 host plan 重算的 upsert 段原为逐患者串行(每人 2 读 latest/snoozed + persona + 2 日志写),13万患者 ~49min。改为:循环前一次性 bulk 预取 latest(含 reasons)/snooze 抑制集/active persona → 逐患复用同一 upsertPlan 判定(结果等价)→ 写操作分块并发(PAC_PLAN_BATCH_CONCURRENCY 默认 8)→ PlanGenerationLog 收集后 createMany(每患仍一行,口径不变)。selectHits 全表扫不在本次范围(时间规则可改,每轮须全量重选)。单刷 recomputeForPatient 不传 prefetched,行为不变。

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inputSnapshot 实际存字面输入(非 factIds/version 引用)。证据链按'依据什么+能定位问题'收口,不做按源头版本重建;回查触发 fact 走 plan_reason.evidence。纯注释,无结构变更、无需迁移。

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空态(无计划)header 缺用户信息/退出入口,补上(useAuthStore.clear())。

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牙位事实视图缺固定桥几何:修复类同象限基牙间的缺失牙=桥体,补'桥体 · 已由 X-Y 固定桥覆盖'行(teal,对齐既有非修复 note)。

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deep 策略 verify 阶段把 issues[] 透传到 stream 事件;前端会话过程区展开每条问题的 段落/问题/修法。

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ReconcileOrchestrator 走单 tenant dispatcher,原写死 t_default 会把真实数据(如 jvs-dw ba67e6cf)写到错 tenant 造重复患者。改为从 host 已有数据解析 tenant:单 tenant 用之;多 tenant(瑞尔+瑞泰)直接 BadRequestException 拒绝并指向 `pnpm sync`(按 brand 派 tenant 的正确补数路径)。

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原'加了多少计划'看不懂;改成进出双向统计:进=净新(version=1)+翻版(version>1),出=失效(superseded 无在跑计划)+完成(completed)。persona 重算补 status 明细(含 noop)。

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独立 /admin/recall-debug 研发页:为什么召走 plan→reason→fact→transaction 溯源;为什么没召跑引擎 ground-truth + gate 漏斗。支持 ?patientId 深链、姓名搜索(重名)、版本选择、JSON 深解析、rawPayload 懒加载。SUB_SCENARIOS 改 public 供归因交叉核对。

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删 HostsAdminController(/admin/hosts 列表/改任意 host 的裸 API,无 UI 在用):host 管理只走
pnpm pac:host CLI + 自管页 /admin/host/self(按 token hostId 自动 scope,碰不到别家)→ 多 host
天然隔离、免拆权限。自管页去掉 Timezone/Amount Unit/Pull endpoints(真实配置在 manifest.yaml,
DB pullConfig 这几项无人消费、会误导),保留凭据轮换/激活停用/运行状态/最近事件。

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计划治疗(treatment_record kind=planned 且未完成)拆成独立筛选 chip「治疗计划」(虚拟键
treatment_plan),sky 标签/「计划」徽标/虚线空心点,跟已做的「治疗」(slate「已完成」)区分;
已做掉的计划归回「治疗 / 已完成」(状态感知 isPlannedTreatment)。筛选 chip 选中色 = 各区块色。
治疗历史详情默认只激活「治疗」。

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新增 DailyHealthReportService:每日 09:00(Asia/Shanghai)把线上状态收口成一条简洁日报推企微
(复用 AlertService webhook,整体级别取最差→图标自动 🟢/🟡/🔴)。指标含近24h diff:
摄入+DW延迟、画像/召回重算、数据量(患者/事实/计划增量)、召回池待办、客服执行(按outcome)、
画像覆盖、AI用量。手动触发端点 /internal/health-report/{preview,run}(env PAC_HEALTH_REPORT_DEMO 门控)。

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功能成型收口周:整合成一个客服工作台页面(患者列表固定/画像标签分类筛选/小助手内嵌)
+ 按业务验证反馈校准召回算法 + AI"说人话"打磨。沿用 W5「一页 Demo + 业务语言」结构。

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按反馈放开:画像标签、历史联系两处摘要的 prompt 去掉"只输出一句话/≤30-40字"等约束,
schema 去掉 .max(80) 与字数说明(保留 .min(4) 防空)。只留"重点提炼不罗列 + 不无中生有"取向。
promptVersion bump 到 -d,旧缓存已清,重生成不再被掐短。召回简报不动。

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老板反馈原桌宠"做得太过"(满屏漫游/爬卡片/追光标/抓蛀牙菌/套绳)。工作台改用新的
静态 AssistantFab:固定不漫游、不爬 UI、不响应光标移动、无重力甩落;保留可拖动(拖到哪停哪、
位置记 localStorage)+ 点击开助手 + hover 被摸表情 + 有意义时刻原地反馈(AI思考/说话、成约、切患者)。
usePetBrain 加 calm 模式(不打盹、关 idle 轮盘)。完整桌宠保留在 PetFab + /pet-lab。

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画像标签从身份卡拆出独立卡(详情抽屉:标签属性+取值,? hover 看规则,z-[70] 修被抽屉遮挡);
历史联系/画像标签/参考话术原因行均改为 LLM 一句话(shimmer 占位、失败回退结构化);
召回简报加主题色阶背景 + 箭头展开看原「为什么召回」;中栏 min-w-0 修长文撑爆右栏。

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规划改为从果(目标)倒推到因、层层递进、逻辑清晰(不钦定固定段式,给自由度),段数 3-6;
后果客观说明但不吓唬不推销。机器闸新增内部代码/术语拦截(K08、UPPER_SNAKE 枚举),
prompt 要求一律说大白话。verify 增 ③逻辑与分寸 + ④患者听得懂(代码/术语/含糊)。

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SummaryType 新增 recall_history / persona_tags / recall_brief;各配一个 Qwen AiCall
(draft-recall-summary / draft-persona-summary / draft-recall-brief)+ get-or-generate
orchestrator(缓存 plan_summaries,无数据 status=empty)+ controller GET 端点。
召回简报输入=召回原因+历史治疗(类目×次数)+画像,站患者立场答"谁/解决什么/到诊做什么"。

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architecture-v2 / db-design-v2 / three-layer-model / design-v2 顶部加「代码漂移修订」区块:
Platform→Host(hostId)、AI Gateway/Dify→AiCall 多 provider、post_treatment_recall→
treatment_initiation/aftercare_recall、plan_summaries 3→4 type、persona 4→16 feature。

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修两个线上问题:
- 上下文断:原来每条消息只传当前一句,无历史 → "该患者"无指代。
  现按「群+人」维护会话记忆(内存,30min TTL,留最近 12 条),整段历史喂助手。
- 没给链接:AssistantService.chat 加 systemExtra,企微渠道注入指令 ——
  纯文字/Markdown(不画 render_artifact)+ 用 plan id 拼 {webBase}/plans/<id> 给 Markdown 链接
  + 多轮指代提示。

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把 PAC 助手接到企业微信「智能机器人 · API 模式 · 长连接」(@wecom/aibot-node-sdk):
- 被动应答:群里 @机器人 → 收 message.text → 映射客服 token → 复用 AssistantService.chat
  (同一个助手大脑,自主调 MCP 工具)→ replyStream 流式回推(全量替换 + finish 收尾)。
- 主动推送:sendMessage 推「紧急召回」按钮卡片到群(带召回卡深链)。
- 按钮回写:模板卡片按钮点击 → 回写 plan_executions + 驱动状态机(召回闭环在企微内完成)。

开关:仅配置 PAC_WX_AIBOT_BOT_ID/SECRET 时启动长连接(其它环境静默跳过)。
身份映射 PoC:企微 userid 统一映射到 host=jvs-dw / 默认 tenant / staff;生产再换真实对照。
注:同一 bot 仅维持一条有效长连接(新连接踢旧),一个环境一个 bot;
    卡片就地更新(updateTemplateCard)有企微 40058 待打磨,不影响回写。
demo 主动推送端点 @Public 但默认关(PAC_WX_AIBOT_DEMO_PUSH=1 才放行),生产勿开。

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根因:沙箱 iframe 用 ResizeObserver(body)上报 scrollHeight 给父页自适应高度;
当模型生成 maintainAspectRatio:false + 百分比/满高容器的 Chart.js 图表时,
画布撑高 body → iframe 拔高 → 画布响应式再撑高 → 一路冲到 1600 上限,看着像无限拉长。

修复(两道):
- 沙箱 <style> 注入 canvas{max-height:360px!important} —— 切断反馈环的根治手段,
  对任何模型 HTML 都生效(不依赖模型自觉)。
- SYSTEM_PROMPT 要求图表放固定高度容器 + maintainAspectRatio:false,禁百分比/满屏高度。

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页面版 EXAMPLES + 小窗(有/无当前患者两支)都加上"今日推荐:挑几个该优先
跟进的患者,并说明理由"——引导用 recall_queue_stats + list_recall_queue
出今日 top + 逐条理由。页面版替换掉与之重复的"准备今天要跟进的召回工作"。

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「今日推荐」开放能力(Tier 1,纯读、复用已有后端逻辑):
- 从 plan.service.list 抽出 buildListWhere,list / queueStats 共用同一套
  view + 显式 filter + clinic 隔离 + persona 圈人逻辑(零行为变化)。
- list_recall_queue 入参透传 personaTags(14 维画像圈人,字典自 PERSONA_TAG_FILTER_DIMS
  生成)+ scenario / status / keyword / phoneVerified / sort(后端早已支持,只是没暴露)。
- 新增 plan.service.queueStats + MCP recall_queue_stats:总量 + 优先级分档(高≥70/中/低)
  + 病种(sub_scenario)分布,供 LLM 先出摘要再取明细。

后续 CS 知识/习惯数据成熟后,可作为「今日推荐」的参考输入接入(预留)。

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