feat: implement real-time recording pipeline specs and audio UI updates
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9857498632
commit
f8e66f3057
@ -1557,23 +1557,38 @@ xray.module5: track1(数组,每项含node/action/strategy/purpose), track2(数
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db = SessionDB()
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with db._lock:
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cursor = db._conn.execute(
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||||
"SELECT client_id, name, phone, created_at, updated_at FROM deepview_clients WHERE user_id=? ORDER BY updated_at DESC",
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"SELECT c.client_id, c.name, c.phone, c.created_at, c.updated_at, p.profile_json "
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"FROM deepview_clients c "
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"LEFT JOIN deepview_client_profiles p ON c.client_id = p.client_id "
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"WHERE c.user_id=? ORDER BY c.updated_at DESC",
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(user["userId"],)
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)
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rows = cursor.fetchall()
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clients = []
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for row in rows:
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c_id, c_name, c_phone, c_created, c_updated = row
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||||
c_id, c_name, c_phone, c_created, c_updated, p_json = row
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# Option 1: To get report count, we could do SQL count or just skip it for now.
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# Here we just map directly.
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ltcStatus = None
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if p_json:
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try:
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profile = json.loads(p_json)
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||||
topics = profile.get("nextVisitBrief", {}).get("topicsToPrepare", [])
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||||
risks = profile.get("nextVisitBrief", {}).get("keyRisks", [])
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ltcStatus = {
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"topics": topics,
|
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"risks": risks
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}
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except:
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pass
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clients.append({
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"id": c_id,
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"name": c_name,
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"phone": c_phone,
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||||
"createdAt": c_created,
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||||
"updatedAt": c_updated
|
||||
"updatedAt": c_updated,
|
||||
"ltcStatus": ltcStatus
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})
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return web.json_response({"clients": clients}, headers=_CORS_HEADERS)
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@ -1937,6 +1952,17 @@ xray.module5: track1(数组,每项含node/action/strategy/purpose), track2(数
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# Persist to DB
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from hermes_state import SessionDB
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profileDb = SessionDB()
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# 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
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try:
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with profileDb._lock:
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name_cursor = profileDb._conn.execute("SELECT name FROM deepview_clients WHERE client_id=?", (clientId,))
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name_row = name_cursor.fetchone()
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||||
if name_row and name_row[0]:
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parsedProfile["clientName"] = name_row[0]
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except Exception as e:
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logger.warning(f"[DeepviewSSE] Failed to lookup client name for forceful overwrite: {e}")
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||||
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||||
profileJson = json.dumps(parsedProfile, ensure_ascii=False)
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||||
with profileDb._lock:
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||||
profileDb._conn.execute(
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@ -1987,6 +2013,14 @@ xray.module5: track1(数组,每项含node/action/strategy/purpose), track2(数
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||||
return web.json_response({"error": "No profile report yet", "clientId": clientId}, status=404, headers=_CORS_HEADERS)
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||||
profileData = json.loads(row[0])
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||||
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||||
# 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）
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||||
with db._lock:
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||||
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]
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||||
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||||
safeBody = json.dumps({"success": True, "data": profileData, "generatedAt": row[1]}, ensure_ascii=False)
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||||
return web.Response(text=safeBody, content_type="application/json", headers=_CORS_HEADERS)
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except Exception as e:
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@ -43,9 +43,7 @@ description: 深维面诊智能军师
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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。
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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。
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||||
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。
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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)`。
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- ✅ `(来源: rep_bc439351/asr.md L0, 125行)`
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- ❌ `(来源: profile.md)` ← 禁止引用 L2 作为唯一证据
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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。
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### 规模化阅读策略（录音数 > 5 条时）
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- **先读 L1**（report_draft.md）快速掌握每条录音的核心结论
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@ -10,13 +10,13 @@
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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
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## 输出必须包含的章节（缺一不可）
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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
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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）
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1. 客户画像（审美底线、痛感耐受度、决策风格）
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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）
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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
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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
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## 🚨 绝对禁止
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- 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
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- 禁止编造 CRM 数据（会员等级、LTV、NPS 评分等）——你没有这些数据源
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||||
- 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
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||||
- 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
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||||
- 禁止引用 profile.md (L2) 作为唯一证据——L2 是你自己的上一轮产出
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162
docs/SPEC_realtime_recording_pipeline_v1.md
Normal file
162
docs/SPEC_realtime_recording_pipeline_v1.md
Normal file
@ -0,0 +1,162 @@
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# SPEC: 实时录音管线 — 复用清单与统一管线设计 (V1)
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## 0. 核心设计理念
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**"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"。**
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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。
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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**。
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## 1. 从 MindOS 复用什么
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### 1.1 可直接迁移代码（Android 保活三件套）
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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：
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| 源文件（mindOSv2 路径） | 职责 | 迁移改动量 |
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|---|---|---|
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| `gen/android/.../RecordingForegroundService.kt` | 前台服务保活 + WakeLock（4h 硬超时） | **零修改** — 职责完全对等 |
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| `gen/android/.../RecordingServicePlugin.kt` | Tauri Plugin 桥：`start_service` / `stop_service` | **零修改** — 接口只有两个 |
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| `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 |
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### 1.2 可借鉴但需裁剪的模块
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| 模块 | MindOS 实现 | Deepview 裁剪方案 |
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|---|---|---|
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| **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。 |
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| **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。 |
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||||
| **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 `<input file>` 上传；Tauri Android 走 `invoke()` 本地录音。 |
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### 1.3 绝对不复用的部分
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- **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。
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||||
- **System Audio Capture（macOS SCK）**：Deepview 只录麦克风，无系统拾音需求。
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||||
> **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。
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## 2. 在 Deepview 复用什么
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### 2.1 已跑通的后端管线（100% 复用，零修改）
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```mermaid
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graph LR
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||||
A["前端: File 对象"] --> B["api.getUploadToken()"]
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B --> C["api.uploadToOSS(putUrl, file)"]
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C --> D["api.confirmUpload(ossKey, filename, contextId)"]
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||||
D --> E["deepview_materials.py\n_extract_audio_asr()"]
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||||
E --> F["DashScope Paraformer V2\n说话人分离 ASR"]
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||||
F --> G["asr.md 物理落盘"]
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||||
G --> H["report/generate\n→ report_draft.md"]
|
||||
H --> I["归档 → profile.md 更新"]
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||||
```
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||||
整条链路中，唯一的入口变量是 **`File` 对象从哪来**：
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- **当前情况（长按上传）**：`<input type="file">` → `File` → `runRealPipeline(file)`
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||||
- **新增情况（短按录音）**：`MediaRecorder.stop()` → `Blob` → `new File([blob])` → `runRealPipeline(file)`
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||||
**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。
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### 2.2 已跑通的前端管线骨架（复用 `app.ts` 已有逻辑）
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当前 `app.ts` 中已有完整的管线调度 ：
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| 已有代码 | 所在位置 | 作用与是否修改 |
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|---|---|---|
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| `runRealPipeline(file: File)` | `app.ts:391` | **复用** — Upload → Confirm → Navigate 的统一入口 |
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| `handleFileUpload(event)` | `app.ts:378` | **复用** — 长按触发文件选择 |
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| `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` |
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| `runAgentPipeline()` | `app.ts:422` | **删除** — 这是 mock 占位逻辑，将被实际录音替代 |
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## 3. 平台分级与统一管线保证
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### 3.1 两种运行环境的能力矩阵
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| 能力 | Web 浏览器（当前） | Tauri + Android（目标） |
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|---|---|---|
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| 文件选择上传 | ✅ `<input type="file">` | ✅ 同上（WebView 内置） |
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| 前台录音 | ✅ `navigator.mediaDevices.getUserMedia` + `MediaRecorder` | ✅ 同上（WebView 支持，且屏幕常亮无干扰） |
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| 后台录音保活 | ❌ **必死**（浏览器退到后台会被 throttle/kill） | ✅ `RecordingForegroundService` + WakeLock |
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| 高优先级通知栏 | ❌ 不适用 | ✅ `startForeground + FOREGROUND_SERVICE_TYPE_MICROPHONE` |
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### 3.2 统一管线保证：单一 File → Pipeline 入口
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```
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┌──────────────────────────────────┐
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│ 前端 (Angular 20) │
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│ │
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||||
│ 来源 A: input[type=file] │──┐
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||||
│ 来源 B: MediaRecorder.stop() │──┤ 统一产出: File 对象
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||||
│ 来源 C*: Tauri invoke 回调 │──┘
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│ │
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│ ↓ 全部汇入 ↓ │
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│ runRealPipeline(file: File) │ ← 唯一管线入口
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│ ↓ │
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||||
│ getUploadToken → uploadToOSS │
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||||
│ → confirmUpload(ossKey, ...) │
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||||
└──────────┬───────────────────────┘
|
||||
↓
|
||||
┌──────────────────────────────────┐
|
||||
│ 后端 (Python Gateway) │
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||||
│ │
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||||
│ _handleMaterialsConfirm │
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||||
│ ↓ │
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||||
│ deepview_materials.py │
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||||
│ _extract_audio_asr(raw, md) │
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||||
│ ↓ │
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||||
│ DashScope Paraformer V2 ASR │
|
||||
│ ↓ │
|
||||
│ asr.md 物理落盘 │
|
||||
│ ↓ │
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||||
│ → report/generate → Markdown-First Pipeline
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||||
└──────────────────────────────────┘
|
||||
```
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**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：
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- Web PC 端手动选文件 → 同一条管线
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- Web 手机端前台录音 → 同一条管线
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- Tauri Android 后台录音 → 同一条管线
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## 4. 分阶段交付计划
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### Phase 1: Web 前台录音（无 Tauri 依赖）
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**目标**：让现有的"短按面诊"按钮真正可用，替代当前的 Mock 空转。
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改动范围仅限 `app.ts` ：
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1. `startRecording()` 内调用 `navigator.mediaDevices.getUserMedia` + `new MediaRecorder`
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2. `stopAndProcess()` 内拿到 `Blob` → `new File([blob], 'recording_xxx.m4a')` → `this.runRealPipeline(file)`
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3. 删除 `runAgentPipeline()` 这个 mock 函数
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**后端改动**：无。
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**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。
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||||
### Phase 2: Tauri Android 壳化 + 后台保活
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||||
**目标**：将当前 Angular SPA 包裹进 Tauri 2 的 Android WebView 壳中，启用后台录音。
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||||
改动范围：
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1. 初始化 Tauri Android 工程：`cargo tauri android init`
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||||
2. 从 MindOS 迁移三件套：`RecordingForegroundService.kt` / `RecordingServicePlugin.kt` / Manifest 权限
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||||
3. 前端增加 `PlatformService` 感知 `isTauri`
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||||
4. 录音逻辑走分支：
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- `isTauri = false`（Phase 1 逻辑）→ `MediaRecorder`
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||||
- `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)`
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||||
|
||||
**后端改动**：无。
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---
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## 5. 风险与预案
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| 风险 | 级别 | 预案 |
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|---|---|---|
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||||
| 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 |
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||||
| 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 |
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||||
| 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 |
|
||||
@ -88,37 +88,46 @@
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||||
<!-- STATE 1: Actively Recording (only when showActionSheet is true) -->
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||||
<ng-container *ngIf="showActionSheet">
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||||
<div class="recording-state" *ngIf="isRecording">
|
||||
<div class="rec-timer">
|
||||
<div class="red-dot animate-pulse"></div>
|
||||
{{ formatDuration(recordDuration) }}
|
||||
<div class="rec-timer" style="display: flex; flex-direction: column; align-items: center; justify-content: center; gap: 4px;">
|
||||
<div style="font-size: 40px; font-weight: bold; display: flex; align-items: center; justify-content: center; gap: 8px; color: var(--color-slate-800);">
|
||||
<div class="red-dot animate-pulse" *ngIf="!isRecordingPaused" style="width: 12px; height: 12px; background-color: var(--color-primary); border-color: var(--color-primary); box-shadow: 0 0 0 0 rgba(var(--color-primary-rgb, 59, 130, 246), 0.7);"></div>
|
||||
<div class="red-dot" *ngIf="isRecordingPaused" style="width: 12px; height: 12px; background-color: var(--color-slate-400); border-color: var(--color-slate-400); animation: none; box-shadow: none;"></div>
|
||||
<span>{{ formatDuration(recordDuration) }}</span>
|
||||
</div>
|
||||
<p class="rec-subtitle text-center text-secondary" style="font-size: 14px; margin: 0; color: var(--color-slate-500);">
|
||||
{{ isRecordingPaused ? '录音已暂停' : '正在实时接听面诊中...' }}
|
||||
</p>
|
||||
</div>
|
||||
<p class="rec-subtitle">深维云脑：正在实时接听面诊中...</p>
|
||||
|
||||
<button class="stop-btn" (click)="stopAndProcess()">
|
||||
<svg width="20" height="20" viewBox="0 0 24 24" fill="currentColor"><rect x="6" y="6" width="12" height="12" rx="2" ry="2"></rect></svg>
|
||||
结束对谈 · 生成绝杀 X光片
|
||||
</button>
|
||||
</div>
|
||||
<!-- STATE 2: Processing (The Relay Bar) -->
|
||||
<div class="processing-state" *ngIf="isProcessing">
|
||||
<h3 class="process-title" *ngIf="!uploadComplete">🧠 深维专家团并行推理中...</h3>
|
||||
<h3 class="process-title text-success" *ngIf="uploadComplete">✅ X光片就绪</h3>
|
||||
|
||||
<div class="relay-nodes">
|
||||
@for (agent of agents; track agent.id; let i = $index) {
|
||||
<div class="agent-node" [class.active]="agent.status === 'processing'" [class.done]="agent.status === 'completed'">
|
||||
<div class="node-icon-wrapper">
|
||||
<span class="node-icon" [innerHTML]="agent.iconHtml"></span>
|
||||
<div class="pulse-ring" *ngIf="agent.status === 'processing'"></div>
|
||||
</div>
|
||||
<span class="node-name">{{ agent.name }}</span>
|
||||
<div class="connector" *ngIf="i < agents.length - 1" [class.active]="agent.status === 'completed'"></div>
|
||||
<!-- Reusing Pill Navigation layout for recording controls -->
|
||||
<div class="pill-nav-container" style="position: relative; margin-top: 40px; padding: 0; background: none; box-shadow: none; pointer-events: auto;">
|
||||
<div class="pill-nav" style="margin: 0; width: 100%; justify-content: space-between;">
|
||||
|
||||
<!-- Left: Pause/Resume -->
|
||||
<a class="pill-item" style="cursor: pointer; width: 33%; color: #475569;" (click)="togglePauseResume()">
|
||||
<svg *ngIf="!isRecordingPaused" width="22" height="22" viewBox="0 0 24 24" fill="currentColor" stroke="none"><rect x="6" y="4" width="4" height="16" rx="1"></rect><rect x="14" y="4" width="4" height="16" rx="1"></rect></svg>
|
||||
<svg *ngIf="isRecordingPaused" width="22" height="22" viewBox="0 0 24 24" fill="var(--color-primary)" stroke="none"><polygon points="5 3 19 12 5 21 5 3"></polygon></svg>
|
||||
<span *ngIf="!isRecordingPaused">暂停对谈</span>
|
||||
<span *ngIf="isRecordingPaused" style="color: var(--color-primary); font-weight: 500;">继续录音</span>
|
||||
</a>
|
||||
|
||||
<!-- Center: Recording Indicator -->
|
||||
<div class="pill-action">
|
||||
<button class="mic-bubble" style="background-color: var(--color-primary); box-shadow: 0 8px 16px rgba(59, 130, 246, 0.3); cursor: default;">
|
||||
<div class="red-dot" [class.animate-pulse]="!isRecordingPaused" style="background-color: white; border-color: white; width: 12px; height: 12px; margin-right: 0; box-shadow: none;"></div>
|
||||
</button>
|
||||
</div>
|
||||
}
|
||||
|
||||
<!-- Right: Stop -->
|
||||
<a class="pill-item" style="cursor: pointer; width: 33%;" (click)="stopAndProcess()">
|
||||
<svg width="22" height="22" viewBox="0 0 24 24" fill="var(--color-primary)" stroke="none"><rect x="6" y="6" width="12" height="12" rx="2" ry="2"></rect></svg>
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<span style="color: var(--color-primary); font-weight: 500;">结束生成</span>
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</a>
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</div>
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</div>
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<p class="cost-hint text-center mt-2" *ngIf="!uploadComplete">预估消耗 1000 算力点数</p>
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</div>
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</ng-container>
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<!-- STATE 3: Chat Sheet -->
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@ -49,6 +49,7 @@ export class App implements OnDestroy, OnInit {
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// Recording & Upload Modal State
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showActionSheet = false;
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isRecording = false;
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||||
isRecordingPaused = false;
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||||
isProcessing = false;
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uploadComplete = false;
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@ -356,17 +357,30 @@ export class App implements OnDestroy, OnInit {
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startRecording() {
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||||
this.showActionSheet = true;
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||||
this.isRecording = true;
|
||||
this.isRecordingPaused = false;
|
||||
this.isProcessing = false;
|
||||
this.uploadComplete = false;
|
||||
this.recordDuration = 0;
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||||
this.recordingTimer = setInterval(() => { this.recordDuration++; }, 1000);
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||||
this.recordingTimer = setInterval(() => {
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||||
if (!this.isRecordingPaused) {
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||||
this.recordDuration++;
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||||
}
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||||
}, 1000);
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}
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stopAndProcess() {
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// Inbox SPEC: 不再需要客户校验，直接上云
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this.isRecording = false;
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this.isRecordingPaused = false;
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if (this.recordingTimer) clearInterval(this.recordingTimer);
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this.runAgentPipeline();
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// The native audio blob hasn't been bridged yet (Tauri V4 audio pipeline pending)
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// For now, close the sheet. (Users can long-press to test the real file upload pipeline).
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this.showActionSheet = false;
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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。');
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}
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togglePauseResume() {
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||||
this.isRecordingPaused = !this.isRecordingPaused;
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||||
}
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triggerUploadFile() {
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@ -419,36 +433,9 @@ export class App implements OnDestroy, OnInit {
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}
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||||
// --- Mock Pipeline for Recording ---
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runAgentPipeline() {
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||||
this.isProcessing = true;
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||||
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
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||||
setTimeout(() => { this.showActionSheet = false; }, 2500);
|
||||
} else {
|
||||
this.agents[index].status = 'completed';
|
||||
processNext(index + 1);
|
||||
}
|
||||
}, 800);
|
||||
};
|
||||
|
||||
setTimeout(() => {
|
||||
this.agents[0].status = 'completed';
|
||||
processNext(1);
|
||||
}, 800);
|
||||
}
|
||||
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||||
closeSheets() {
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||||
if (!this.isRecording && !this.isProcessing) {
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||||
this.showActionSheet = false;
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||||
}
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||||
this.showActionSheet = false;
|
||||
this.showChatSheet = false;
|
||||
}
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||||
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@ -28,20 +28,23 @@
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</div>
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</div>
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<div class="client-body">
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<div class="demand-row">
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<strong>核心诉求：</strong>{{ client.project || '待AI挖掘/人工补全' }}
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</div>
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<div class="barrier-box" *ngIf="client.ltcStatus && client.ltcStatus?.stage !== 'won'">
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<div class="barrier-title">⚠️ AI 诊断阻力</div>
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<div class="barrier-text">{{ client.ltcStatus?.coreBarrier }}</div>
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</div>
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<div class="client-body" style="padding-top: 8px;">
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||||
<!-- Active State: Has Topics -->
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||||
<ng-container *ngIf="client.ltcStatus?.topics?.length">
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||||
<div class="action-box" style="background-color: rgba(39, 174, 96, 0.05); border: 1px solid rgba(39, 174, 96, 0.2); border-radius: 8px; padding: 12px;">
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||||
<div class="action-title" style="color: #27ae60; font-size: 13px; font-weight: 600; margin-bottom: 6px;">💡 可探索的话题（客户曾主动询问）</div>
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||||
<ul class="action-text vital-list" style="margin: 0; padding-left: 18px; font-size: 13px; color: var(--color-slate-700); line-height: 1.6;">
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||||
<li *ngFor="let topic of client.ltcStatus.topics" style="margin-bottom: 4px;">{{ topic }}</li>
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</ul>
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</div>
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</ng-container>
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<div class="action-box" *ngIf="client.ltcStatus">
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<div class="action-title">💡 下一步建议</div>
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<div class="action-text">{{ client.ltcStatus?.nextAction }}</div>
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</div>
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<!-- Fallback State: No Topics -->
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||||
<ng-container *ngIf="!client.ltcStatus?.topics?.length">
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<div class="demand-row">
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<strong>分析状态：</strong>等待归档面诊录音生成档案...
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</div>
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</ng-container>
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</div>
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<div class="client-footer">
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