diff --git a/backend/gateway/platforms/deepview_sse.py b/backend/gateway/platforms/deepview_sse.py index 7cb1d02..9c16205 100644 --- a/backend/gateway/platforms/deepview_sse.py +++ b/backend/gateway/platforms/deepview_sse.py @@ -1557,23 +1557,38 @@ xray.module5: track1(数组,每项含node/action/strategy/purpose), track2(数 db = SessionDB() with db._lock: cursor = db._conn.execute( - "SELECT client_id, name, phone, created_at, updated_at FROM deepview_clients WHERE user_id=? ORDER BY updated_at DESC", + "SELECT c.client_id, c.name, c.phone, c.created_at, c.updated_at, p.profile_json " + "FROM deepview_clients c " + "LEFT JOIN deepview_client_profiles p ON c.client_id = p.client_id " + "WHERE c.user_id=? ORDER BY c.updated_at DESC", (user["userId"],) ) rows = cursor.fetchall() clients = [] for row in rows: - c_id, c_name, c_phone, c_created, c_updated = row + c_id, c_name, c_phone, c_created, c_updated, p_json = row - # Option 1: To get report count, we could do SQL count or just skip it for now. - # Here we just map directly. + ltcStatus = None + if p_json: + try: + profile = json.loads(p_json) + topics = profile.get("nextVisitBrief", {}).get("topicsToPrepare", []) + risks = profile.get("nextVisitBrief", {}).get("keyRisks", []) + ltcStatus = { + "topics": topics, + "risks": risks + } + except: + pass + clients.append({ "id": c_id, "name": c_name, "phone": c_phone, "createdAt": c_created, - "updatedAt": c_updated + "updatedAt": c_updated, + "ltcStatus": ltcStatus }) return web.json_response({"clients": clients}, headers=_CORS_HEADERS) @@ -1937,6 +1952,17 @@ xray.module5: track1(数组,每项含node/action/strategy/purpose), track2(数 # Persist to DB from hermes_state import SessionDB profileDb = SessionDB() + + # 绝对真理：客户姓名是确定性数据，无论 AI 填了什么都需要以人工录入的数据库记录为准 + try: + with profileDb._lock: + name_cursor = profileDb._conn.execute("SELECT name FROM deepview_clients WHERE client_id=?", (clientId,)) + name_row = name_cursor.fetchone() + if name_row and name_row[0]: + parsedProfile["clientName"] = name_row[0] + except Exception as e: + logger.warning(f"[DeepviewSSE] Failed to lookup client name for forceful overwrite: {e}") + profileJson = json.dumps(parsedProfile, ensure_ascii=False) with profileDb._lock: profileDb._conn.execute( @@ -1987,6 +2013,14 @@ xray.module5: track1(数组,每项含node/action/strategy/purpose), track2(数 return web.json_response({"error": "No profile report yet", "clientId": clientId}, status=404, headers=_CORS_HEADERS) profileData = json.loads(row[0]) + + # 绝对真理：每次读取时，强制用数据库当前的真实姓名覆盖 JSON（防止改名不同步或 AI 幻觉） + with db._lock: + name_cursor = db._conn.execute("SELECT name FROM deepview_clients WHERE client_id=?", (clientId,)) + name_row = name_cursor.fetchone() + if name_row and name_row[0]: + profileData["clientName"] = name_row[0] + safeBody = json.dumps({"success": True, "data": profileData, "generatedAt": row[1]}, ensure_ascii=False) return web.Response(text=safeBody, content_type="application/json", headers=_CORS_HEADERS) except Exception as e: diff --git a/backend/skills/deepview_assistant/SKILL.md b/backend/skills/deepview_assistant/SKILL.md index b46f915..55cb236 100644 --- a/backend/skills/deepview_assistant/SKILL.md +++ b/backend/skills/deepview_assistant/SKILL.md @@ -43,9 +43,7 @@ description: 深维面诊智能军师 1. **L0 是唯一的终极证据源**。所有核心论断必须能追溯到 L0 文件中的原文。 2. **L1 可用于快速掌握历史**。但引用原声时，必须回溯 L0 文件验证后才可引用。 3. **L2 仅供参考**。如果 L2（profile.md）中的结论与 L0 原文冲突，以 L0 为准。L2 是你上一次的工作产出，不是事实来源。 -4. **引用格式**：所有洞察标注格式为 `(来源: {文件名} L{级别}, {行号}行)`。 - - ✅ `(来源: rep_bc439351/asr.md L0, 125行)` - - ❌ `(来源: profile.md)` ← 禁止引用 L2 作为唯一证据 +4. **内化证据原则**：你在梳理和推理时必须基于 L0 的坚实证据，但最后**在输出面向使用者的报告正文时，请保持自然流畅的业务陈述，不要机械地插入类似 `(来源: asr.md 行号)`的引用标记**。证据应无缝融合在你的洞察描述中，以降低使用者的阅读负担，并确保你的注意力集中在提炼有价值的结论上。 ### 规模化阅读策略（录音数 > 5 条时） - **先读 L1**（report_draft.md）快速掌握每条录音的核心结论 diff --git a/backend/skills/deepview_profile/PROMPT_stage1.md b/backend/skills/deepview_profile/PROMPT_stage1.md index 580f8bd..2aa323a 100644 --- a/backend/skills/deepview_profile/PROMPT_stage1.md +++ b/backend/skills/deepview_profile/PROMPT_stage1.md @@ -10,13 +10,13 @@ 3. **参考但不依赖** 已有的 `profile.md`（L2），它是你上一轮的产出，不是事实来源 ## 输出必须包含的章节（缺一不可） -1. 客户画像（审美底线、痛感耐受度、决策风格）——每条必须引用 L0 原始录音文件名和大致行号作为证据 -2. 信任轨迹：已信任项目列表（含 L0 证据）+ 被拒项目列表（含拒绝次数、原声引用、AI拒因分析） +1. 客户画像（审美底线、痛感耐受度、决策风格） +2. 信任轨迹：已信任项目列表（关键点提取）+ 被拒项目列表（被拒原因、AI拒因洞察） 3. 面诊统计汇总：基于所有录音的平均信任指数趋势、核心诉求、最近一次接纳度 4. 下次面诊准备要点：客户遗留的未解决问题、曾主动询问但未成交的项目 ## 🚨 绝对禁止 - 禁止编造任何"话术"（破冰话术、价值转化话术等）——这不是你的工作 - 禁止编造 CRM 数据（会员等级、LTV、NPS 评分等）——你没有这些数据源 -- 所有洞察必须附带录音来源引用（格式：`来源: {文件名} L{级别}, {行号}行`），找不到 L0 证据的字段留空 +- 结论必须以 L0 证据为内核，但在生成的正文中保持行文流畅，禁止插入类似 `(来源: asr.md 行号)` 的格式标记 - 禁止引用 profile.md (L2) 作为唯一证据——L2 是你自己的上一轮产出 diff --git a/docs/SPEC_realtime_recording_pipeline_v1.md b/docs/SPEC_realtime_recording_pipeline_v1.md new file mode 100644 index 0000000..091a5dc --- /dev/null +++ b/docs/SPEC_realtime_recording_pipeline_v1.md @@ -0,0 +1,162 @@ +# SPEC: 实时录音管线 — 复用清单与统一管线设计 (V1) + +## 0. 核心设计理念 + +**"实时录音"就是"前端帮用户自动生成了一个音频文件，然后上传"。** + +已有管线（`runRealPipeline` → OSS → `confirmUpload` → `_extract_audio_asr` → `asr.md`）已经是一条完整的从"音频文件"到"Markdown 落盘"的闭环链路。 +实时录音功能的目标不是另造一条管线，而是**为这条管线补一个新的文件来源入口**。 + +--- + +## 1. 从 MindOS 复用什么 + +### 1.1 可直接迁移代码（Android 保活三件套） + +MindOS `mindOSv2/frontend/src-tauri/` 中以下文件可以**几乎原样迁移**到 Deepview 的 Tauri 工程中： + +| 源文件（mindOSv2 路径） | 职责 | 迁移改动量 | +|---|---|---| +| `gen/android/.../RecordingForegroundService.kt` | 前台服务保活 + WakeLock（4h 硬超时） | **零修改** — 职责完全对等 | +| `gen/android/.../RecordingServicePlugin.kt` | Tauri Plugin 桥：`start_service` / `stop_service` | **零修改** — 接口只有两个 | +| `gen/android/AndroidManifest.xml`（权限片段） | `FOREGROUND_SERVICE_MICROPHONE` (Android 14+) 等完整权限声明 | **合并声明** — 新 manifest 追加 5 行 | + +### 1.2 可借鉴但需裁剪的模块 + +| 模块 | MindOS 实现 | Deepview 裁剪方案 | +|---|---|---| +| **V4 Audio Capture（Rust cpal）** | 实时 PCM → WebSocket → 云端 ASR（实时流式） | ❌ **不复用**。Deepview 场景是面诊录完就分析，无需实时流。改用 Android `MediaRecorder` 录制本地 `.m4a` 文件即可，极大简化。 | +| **WsAudioSender + Resampler** | 混音 + 重采样 + tungstenite WS 推送 | ❌ **不复用**。无系统音频混录需求、无实时转写需求。 | +| **Adapter Pattern（PlatformService）** | 前端 `isTauri ? TauriAdapter : WebAdapter` | ✅ **复用模式**。Deepview 前端需相同切换：Web 浏览器走 `` 上传；Tauri Android 走 `invoke()` 本地录音。 | + +### 1.3 绝对不复用的部分 + +- **Rust cpal 音频捕获引擎**：MindOS 是实时会议转写（需要毫秒级推流），Deepview 是事后分析（只需完整录音文件），架构层跟毫不相干。 +- **System Audio Capture（macOS SCK）**：Deepview 只录麦克风，无系统拾音需求。 + +> **结论**：从 MindOS 拿走的是 **"保活框架"（3 个文件）** 和 **"平台抽象模式"**。音频采集本身重写为极简的 `MediaRecorder` 方案。 + +--- + +## 2. 在 Deepview 复用什么 + +### 2.1 已跑通的后端管线（100% 复用，零修改） + +```mermaid +graph LR + A["前端: File 对象"] --> B["api.getUploadToken()"] + B --> C["api.uploadToOSS(putUrl, file)"] + C --> D["api.confirmUpload(ossKey, filename, contextId)"] + D --> E["deepview_materials.py\n_extract_audio_asr()"] + E --> F["DashScope Paraformer V2\n说话人分离 ASR"] + F --> G["asr.md 物理落盘"] + G --> H["report/generate\n→ report_draft.md"] + H --> I["归档 → profile.md 更新"] +``` + +整条链路中，唯一的入口变量是 **`File` 对象从哪来**： +- **当前情况（长按上传）**：`` → `File` → `runRealPipeline(file)` +- **新增情况（短按录音）**：`MediaRecorder.stop()` → `Blob` → `new File([blob])` → `runRealPipeline(file)` + +**后端不需要任何修改。** ASR 处理函数 `_extract_audio_asr` 已支持 `.m4a` / `.mp3` / `.wav` 扩展名。 + +### 2.2 已跑通的前端管线骨架（复用 `app.ts` 已有逻辑） + +当前 `app.ts` 中已有完整的管线调度 ： + +| 已有代码 | 所在位置 | 作用与是否修改 | +|---|---|---| +| `runRealPipeline(file: File)` | `app.ts:391` | **复用** — Upload → Confirm → Navigate 的统一入口 | +| `handleFileUpload(event)` | `app.ts:378` | **复用** — 长按触发文件选择 | +| `startRecording()` / `stopAndProcess()` | `app.ts:356/365` | **修改** — 目前 `startRecording` 只启动了计时器和 Mock UI，需真正接入 `MediaRecorder` | +| `runAgentPipeline()` | `app.ts:422` | **删除** — 这是 mock 占位逻辑，将被实际录音替代 | + +--- + +## 3. 平台分级与统一管线保证 + +### 3.1 两种运行环境的能力矩阵 + +| 能力 | Web 浏览器（当前） | Tauri + Android（目标） | +|---|---|---| +| 文件选择上传 | ✅ `` | ✅ 同上（WebView 内置） | +| 前台录音 | ✅ `navigator.mediaDevices.getUserMedia` + `MediaRecorder` | ✅ 同上（WebView 支持，且屏幕常亮无干扰） | +| 后台录音保活 | ❌ **必死**（浏览器退到后台会被 throttle/kill） | ✅ `RecordingForegroundService` + WakeLock | +| 高优先级通知栏 | ❌ 不适用 | ✅ `startForeground + FOREGROUND_SERVICE_TYPE_MICROPHONE` | + +### 3.2 统一管线保证：单一 File → Pipeline 入口 + +``` +┌──────────────────────────────────┐ +│ 前端 (Angular 20) │ +│ │ +│ 来源 A: input[type=file] │──┐ +│ 来源 B: MediaRecorder.stop() │──┤ 统一产出: File 对象 +│ 来源 C*: Tauri invoke 回调 │──┘ +│ │ +│ ↓ 全部汇入 ↓ │ +│ runRealPipeline(file: File) │ ← 唯一管线入口 +│ ↓ │ +│ getUploadToken → uploadToOSS │ +│ → confirmUpload(ossKey, ...) │ +└──────────┬───────────────────────┘ + ↓ +┌──────────────────────────────────┐ +│ 后端 (Python Gateway) │ +│ │ +│ _handleMaterialsConfirm │ +│ ↓ │ +│ deepview_materials.py │ +│ _extract_audio_asr(raw, md) │ +│ ↓ │ +│ DashScope Paraformer V2 ASR │ +│ ↓ │ +│ asr.md 物理落盘 │ +│ ↓ │ +│ → report/generate → Markdown-First Pipeline +└──────────────────────────────────┘ +``` + +**关键约束：无论音频从什么来源产生，到达 `runRealPipeline` 时都必须是一个标准的 `File` 对象。后端永远只面对一个 OSS key、一个 filename、一个 contextId。** 这确保了： +- Web PC 端手动选文件 → 同一条管线 +- Web 手机端前台录音 → 同一条管线 +- Tauri Android 后台录音 → 同一条管线 + +--- + +## 4. 分阶段交付计划 + +### Phase 1: Web 前台录音（无 Tauri 依赖） +**目标**：让现有的"短按面诊"按钮真正可用，替代当前的 Mock 空转。 + +改动范围仅限 `app.ts` ： +1. `startRecording()` 内调用 `navigator.mediaDevices.getUserMedia` + `new MediaRecorder` +2. `stopAndProcess()` 内拿到 `Blob` → `new File([blob], 'recording_xxx.m4a')` → `this.runRealPipeline(file)` +3. 删除 `runAgentPipeline()` 这个 mock 函数 + +**后端改动**：无。 +**预期效果**：用户在 PC/手机浏览器打开 Deepview，短按开始录音，再按停止，Mixin 面板自动弹起加载骨架屏，2~3 分钟后即可查看 X 光片报告。 + +### Phase 2: Tauri Android 壳化 + 后台保活 +**目标**：将当前 Angular SPA 包裹进 Tauri 2 的 Android WebView 壳中，启用后台录音。 + +改动范围： +1. 初始化 Tauri Android 工程：`cargo tauri android init` +2. 从 MindOS 迁移三件套：`RecordingForegroundService.kt` / `RecordingServicePlugin.kt` / Manifest 权限 +3. 前端增加 `PlatformService` 感知 `isTauri` +4. 录音逻辑走分支： + - `isTauri = false`（Phase 1 逻辑）→ `MediaRecorder` + - `isTauri = true` → `invoke('plugin:recording-service|start_service')` → 原生录音 → `invoke('plugin:recording-service|stop_service')` 回调文件路径 → `new File(...)` → `runRealPipeline(file)` + +**后端改动**：无。 + +--- + +## 5. 风险与预案 + +| 风险 | 级别 | 预案 | +|---|---|---| +| Web `MediaRecorder` 在部分 Android 浏览器 codec 不标准 | 中 | 强制 `mimeType: 'audio/webm;codecs=opus'`，后端 ASR 引擎已支持 webm | +| Tauri Android 构建时 Kotlin 版本冲突 | 低 | MindOS 已验证 Tauri 2.x + Kotlin 1.9.x 兼容性 | +| 录音超过 4 小时 WakeLock 自释放 | 极低 | 面诊通常 30 分钟内，4h 上限绰绰有余。且前端 UI 有计时器显示 | +| DashScope ASR 对 webm 格式兼容性 | 中 | 如不兼容，在 `_extract_audio_asr` 中追加 ffmpeg 转码为 wav | diff --git a/src/app/app.html b/src/app/app.html index ce38854..ea69d89 100644 --- a/src/app/app.html +++ b/src/app/app.html @@ -88,37 +88,46 @@
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- {{ formatDuration(recordDuration) }} +
+
+
+
+ {{ formatDuration(recordDuration) }} +
+

+ {{ isRecordingPaused ? '录音已暂停' : '正在实时接听面诊中...' }} +

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深维云脑：正在实时接听面诊中...

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🧠 深维专家团并行推理中...

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✅ X光片就绪

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- @for (agent of agents; track agent.id; let i = $index) { -
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- {{ agent.name }} -
+ +
+
+ + + + + + 暂停对谈 + 继续录音 + + + +
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- } + + + + + 结束生成 + + +
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预估消耗 1000 算力点数

+ diff --git a/src/app/app.ts b/src/app/app.ts index 3af5762..167d1e1 100644 --- a/src/app/app.ts +++ b/src/app/app.ts @@ -49,6 +49,7 @@ export class App implements OnDestroy, OnInit { // Recording & Upload Modal State showActionSheet = false; isRecording = false; + isRecordingPaused = false; isProcessing = false; uploadComplete = false; @@ -356,17 +357,30 @@ export class App implements OnDestroy, OnInit { startRecording() { this.showActionSheet = true; this.isRecording = true; + this.isRecordingPaused = false; this.isProcessing = false; this.uploadComplete = false; this.recordDuration = 0; - this.recordingTimer = setInterval(() => { this.recordDuration++; }, 1000); + this.recordingTimer = setInterval(() => { + if (!this.isRecordingPaused) { + this.recordDuration++; + } + }, 1000); } stopAndProcess() { - // Inbox SPEC: 不再需要客户校验，直接上云 this.isRecording = false; + this.isRecordingPaused = false; if (this.recordingTimer) clearInterval(this.recordingTimer); - this.runAgentPipeline(); + + // The native audio blob hasn't been bridged yet (Tauri V4 audio pipeline pending) + // For now, close the sheet. (Users can long-press to test the real file upload pipeline). + this.showActionSheet = false; + alert('Tauri 原生录音桥接尚未完成。如需体验真实推理管线，请长按录音键使用本地录音文件上传。'); + } + + togglePauseResume() { + this.isRecordingPaused = !this.isRecordingPaused; } triggerUploadFile() { @@ -419,36 +433,9 @@ export class App implements OnDestroy, OnInit { } // --- Mock Pipeline for Recording --- - runAgentPipeline() { - this.isProcessing = true; - this.agents.forEach(a => a.status = 'pending'); - this.agents[0].status = 'processing'; - - const processNext = (index: number) => { - this.agents[index].status = 'processing'; - setTimeout(() => { - if (index === this.agents.length - 1) { - this.agents[index].status = 'completed'; - this.uploadComplete = true; - // Auto close after 2.5 seconds - setTimeout(() => { this.showActionSheet = false; }, 2500); - } else { - this.agents[index].status = 'completed'; - processNext(index + 1); - } - }, 800); - }; - - setTimeout(() => { - this.agents[0].status = 'completed'; - processNext(1); - }, 800); - } closeSheets() { - if (!this.isRecording && !this.isProcessing) { - this.showActionSheet = false; - } + this.showActionSheet = false; this.showChatSheet = false; } diff --git a/src/app/pages/client-ltc-dashboard/client-ltc-dashboard.html b/src/app/pages/client-ltc-dashboard/client-ltc-dashboard.html index 6bdc338..e8b260e 100644 --- a/src/app/pages/client-ltc-dashboard/client-ltc-dashboard.html +++ b/src/app/pages/client-ltc-dashboard/client-ltc-dashboard.html @@ -28,20 +28,23 @@
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- 核心诉求：{{ client.project || '待AI挖掘/人工补全' }} -
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⚠️ AI 诊断阻力
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{{ client.ltcStatus?.coreBarrier }}
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💡 可探索的话题（客户曾主动询问）
+
    +
  • {{ topic }}
    • +
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💡 下一步建议
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{{ client.ltcStatus?.nextAction }}
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+ 分析状态：等待归档面诊录音生成档案... +
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