# 疑问与决策记录

## 一、垂直科室 vs 多科室 SaaS

**决策**：一套代码 = 一个垂直科室产品，每个部署实例独立。

**背景**：最开始讨论时考虑过在一套系统里支持多科室切换（肿瘤/心血管/神经…），平台端建科室模板。

**结论**：不做多科室共享框架。肿瘤科是一个独立部署实例；将来做心内科或神经科时，用同一套代码 + 不同的科室配置文件，在另一台服务器上独立部署运行。

**原因**：
- 垂直领域数据隔离要求更高（医院不愿自己的肿瘤数据和其他科室混在一起）
- 配置驱动的单部署架构更简单、更安全
- 部署成本低（Docker Compose 一条命令）
- 新科室部署只需 3 步：写配置 → 生成 Docker → 启动

```yaml
# 不同科室不同的配置文件
config/specialties/oncology.yaml    → scilit-oncology.com
config/specialties/cardiology.yaml  → scilit-cardiology.com
config/specialties/neurology.yaml   → scilit-neurology.com
```

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## 二、TIMESTAMPTZ vs Unix 时间戳

**决策**：数据库存储使用 `TIMESTAMPTZ`，API JSON 输出转 10 位 Unix 时间戳。

**背景**：讨论过用整数时间戳存储，省存储空间、无时区问题。

**结论**：禁止在数据库中用整数代替时间类型。

**原因**：
- PostgreSQL `TIMESTAMPTZ` 内部就是 UTC，数据库自动处理时区转换
- SQL 中日期/时间运算自然（`date_trunc`、`interval`、`now()`）
- 调试时可读性决定排查效率（`2025-07-04 08:30` 一眼看懂 vs `1751596200` 要去算）
- 存储空间差 4 bytes 在现在的硬件上完全可忽略
- API 序列化时可以在 Pydantic schema 里转成时间戳，这是应用层的事

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## 三、分表 vs 分区

**决策**：不需要分表。唯一需要分区的是 `user_feed`。

**背景**：`global_literature` 预估约 600 万行，担心性能。

**结论**：
- `global_literature` (600万)：不需要分区。B-tree 索引足够，600万对 PostgreSQL 是小意思（单表 1000-2000万以下不需要分）
- `global_literature_tags` (6000万)：不需要分区。两种查询模式都命中 B-tree 索引，分区反而跨区扫描
- `user_feed` (年增数千万)：**唯一需要分区的表**。`PARTITION BY RANGE (pushed_at)` 按月分区 + 自动删除旧分区（保留最近 3 个月）

**分区管理**：定时任务每月 25 号创建下月分区 + 删除 3 个月前的分区（`DROP TABLE` 秒删，无需 VACUUM）

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## 四、FastapiAdmin 版权风险

**决策**：无风险。基于 MIT 协议，可以 Fork、修改、商用、闭源。

**背景**：评估了是否基于 Gitee 上的 `tao__tao/FastapiAdmin` 搭建。需要确认协议兼容商业化。

**结论**：
- MIT License：允许商业使用、修改、分发、私用，唯一要求是保留版权声明
- 实际操作：在项目根目录 LICENSE 文件保留 `Copyright (c) 2025 1014TaoTao` 声明即可
- 能直接复用的：RBAC + 认证 + 日志 + 监控 + 定时任务 + 前端布局 ≈ 基础设施的 30%
- 必须自研的：多租户 RLS、PubMed 管道、标签引擎、Stripe 计费、审批流、AI 功能 ≈ 核心差异化的 70%
- 这不是法律问题，是效率问题——复用它省的主要是基础骨架，不是业务代码

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## 五、注册流程的设计

**决策**：注册后直接进入肿瘤科文献平台，不需要选择科室。

**背景**：最早一版设计里有"注册→选择肿瘤科→设置癌种偏好"的流程。

**结论**：既然定位为垂直肿瘤科产品，注册后默认就是肿瘤科。用户直接进入"设置关注的癌种和靶点"环节。

**类似产品参考**：
- 不是"先选科室再看内容"（像 UpToDate）
- 而是"直接看肿瘤科内容，再微调个性化"（像 Feedly for oncology）

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## 六、标签体系的"可配置但预设"

**决策**：标签树在配置文件里预设完整的肿瘤科标签树，平台管理员可在后台微调。

**背景**：MeSH 有 31,000 个描述符，但用户只需要肿瘤相关的。而且 MeSH 不覆盖靶点、临床分期、终点等临床维度。

**结论**：
- MeSH C04 + E02(治疗) + D27(药物) ≈ 标签树的 60%
- 靶点/基因（EGFR/ALK…）+ 临床场景（新辅助/一线…）+ 终点（OS/PFS…）≈ 标签树的 40%，手工维护
- 不是"让用户从 31000 个 MeSH 词里选"，而是"预设肿瘤科精选标签，用户勾选感兴趣的子集"

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## 七、AI 功能的成本控制

**决策**：只用 GPT-4.1-mini 做摘要/翻译/解读。全量用规则引擎。

**背景**：每天 400-600 篇肿瘤文献，如果每篇都调 GPT-4.1-mini，成本会很高。

**结论**：
- 只对用户"必读"（must_read）级别的文献调 AI（日均约 100 篇/全部用户共享）
- GPT-4.1-mini：~$0.02/篇 → 日均 $2 → 月均 $60（全平台）
- 其余文献用模板规则生成摘要（填充式："{drug} 联合 {drug2} 治疗 {cancer}，{endpoint} 显著改善"）
- 成本计入 Enterprise 方案定价（$20/人/月 含 AI 功能）

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## 八、个人→团队升级的数据迁移

**决策**：零数据迁移。个人版租户有一个 tenant_id，升级时只改 `is_personal=FALSE` + `plan_type`。

**背景**：参考了 Claude、Manus、Neon 的个人→组织迁移实践。

**结论**：
- 所有文献/笔记/标签都 scoped 到个人版的 tenant_id
- 升级后同一 tenant_id 变成企业版
- 用户已经是这个租户的 owner
- 不需要数据迁移脚本，不需要复制数据
- 零停机，零风险

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## 九、首发为什么是肿瘤科

**决策**：肿瘤科是第一垂直领域，最优选。

| 维度 | 肿瘤科优势 |
|------|-----------|
| 文献量最大 | PubMed 约 18% 是肿瘤相关 → 自动化价值最高 |
| 亚专科最多 | 肺/乳腺/消化/血液/妇科/泌尿/头颈… 每个都是独立市场 |
| 付费意愿最强 | 抗癌新药层出不穷 → 错过一篇可能意味着"不知道有更好的治疗方案" |
| MDT 天然需要协作 | 肿瘤内科+外科+放疗+病理+影像 → 企业版团队功能的完美场景 |
| 药企预算 | 药企医学部可以为科室采购 → B2B 付费路径清晰 |

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## 十、配置驱动 vs 代码硬编码

**决策**：所有科室差异化逻辑走配置文件（YAML），不走代码分支。

```yaml
# 正确：配置在 YAML 里
pubmed_filter:
  mesh_include_categories: ["C04"]  # 肿瘤科

# 错误：硬编码在代码里  
if specialty == "oncology":
    filter_mesh = ["C04"]
```

**原因**：
- 新增科室只需要改 YAML，不需要改 Python 代码
- 配置文件可以做版本管理（Git）
- 可视化编辑器可以直接操作 YAML
- 部署脚本模板化，`./deploy.sh --specialty cardiology` 自动生成

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## 十一、参考文献与数据源

| 用途 | 来源 |
|------|------|
| PubMed 全量数据 | ftp.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/ |
| MeSH 词表 (XML) | ftp.ncbi.nlm.nih.gov/mesh/2025/ |
| FDA 新药审批 | https://www.fda.gov/drugs/development-approval-process-drugs |
| NMPA 批件 | https://www.nmpa.gov.cn |
| NCCN 指南 | https://www.nccn.org/guidelines |
| CSCO 指南 | http://www.csco.org.cn |
| ESMO 指南 | https://www.esmo.org/guidelines |
| Stripe 计费 | https://docs.stripe.com/billing |
| PostgreSQL RLS | https://www.postgresql.org/docs/current/ddl-rowsecurity.html |
| ARQ 任务队列 | https://github.com/python-arq/arq |
| FastapiAdmin (参考) | https://gitee.com/tao__tao/FastapiAdmin |
| Karakeep (AI打标参考) | https://github.com/karakeep-app/karakeep |
| I, Librarian (参考) | https://github.com/mkucej/i-librarian-free |

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## 十二、管道增强字段的两条入库路径需保持同步

**决策**：`_process_article()`（新建）和 `_update_lit_from_article()`（更新）两条路径必须同时维护。

**背景**：Phase 1 实现 PubMed 增强字段（ChemicalList、GeneSymbolList、NumberOfReferences 等 7 个）时，只给 `_update_lit_from_article()` 的 fields 列表追加了字段名，忘记在 `_process_article()` 的 `GlobalLiterature()` 构造器参数中传递——导致新建的文章增强字段全部为空。

**教训**：
- 两条路径通过的字段列表必须人工保持一致
- 增加新字段需要同时检查两个地点：
  1. `_process_article()` → `GlobalLiterature()` 构造器参数（约第 938 行）
  2. `_update_lit_from_article()` → fields 列表（约第 833 行）
- 最好加一个共享的 `ENRICHMENT_FIELDS` 常量列表，避免再次不同步

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## 十三、Windows 进程管理：kill 不掉旧进程的原因

**决策**：Windows 开发环境下使用 `taskkill //f //im python.exe`（双斜杠防止 Git Bash 路径转义）。

**背景**：修改代码后 API 仍返回旧数据，猜测是旧 uvicorn worker 进程残留。`kill -9` 在 Git Bash 内不工作（Windows 无 SIGKILL），`taskkill /f /im python.exe` 起效但 Git Bash 把 `/f` 转换为 `F:/` 路径导致失败。

**教训**：
- Git Bash 中单斜杠参数（`/f`、`/im`）会被 MSYS 解释为 Windows 路径
- 必须用双斜杠 `//f`、`//im` 阻止转义
- 或使用 `cmd //c "taskkill /f /im python.exe"` 也是一个选择
- 之后再清除 `__pycache__` 确保 bytecode 缓存刷新
- Docker Compose 部署场景无此问题（容器内 Linux 环境）

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## 十四、管道依赖种子数据的启动顺序

**决策**：新建 PostgreSQL 数据库后，必须先运行种子数据脚本再启动管道。

**背景**：第 0 次管道运行时，`global_tags` 和 `global_journals` 为空（TRUNCATE CASCADE 不会删除标签，但全新 DB 确实无标签）。`_tag_article()` 通过 `mesh_ui` 查找 `global_tags`，空表导致 0 打标——前端标签页面全部报"加载标签失败"。

**教训**：
- `scripts/seed_tags_only.py` 是专为此场景设计的种子脚本
- 管道只创建 `GlobalLiterature` 和 `GlobalLiteratureTag`，不负责标签定义
- 部署顺序必须为：seed_tags_only → pipeline run → verify tag coverage
- 全量测试时若 TRUNCATE 后重新导入，只需重新运行管道（打标会自动完成），不需要再次 seed

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## 十五、团队邀请流程设计

**决策**：创建邀请时异步发送邮件 + 未注册用户引导注册。

**背景**：初始版本邀请功能只创建数据库记录并返回 invite_link，不发送邮件通知。被邀请通过邀请链接进入后，未注册用户直接被跳转到登录页，账号不存在则卡死。

**结论**：

1. **邮件发送** — `create_invitation` 端点中通过 FastAPI `BackgroundTasks` 异步调用 `send_email()`。邮件发送在 HTTP 响应返回后执行，不阻塞接口响应。

2. **SMTP 配置要求** — `send_email()` 只有在 `SMTP_HOST` 配置了值时才真实发送邮件。开发环境（`SMTP_HOST` 为空）仅记日志 `"DEV mode — email to ..."`，不会真实发信。生产环境需在 `.env` 中配置 `SMTP_HOST` / `SMTP_PORT` / `SMTP_USER` / `SMTP_PASSWORD` / `SMTP_FROM`。代码已支持 465（SSL）和 587（TLS）两种端口自动切换。

3. **SMTP 配置** — 使用**腾讯云邮件推送 SES**（`smtp.qcloudmail.com:465`）。密码需在腾讯云 SES 控制台生成 SMTP 密码，非登录密码。代码已支持 465（SSL）和 587（TLS）两种端口自动切换。

4. **未注册用户处理** — `AcceptInviteView.vue` 中不再自动跳转登录页，而是并行显示"去登录"和"去注册"两个按钮。注册页面（`RegisterView.vue`）支持 `?redirect` 参数，注册成功后自动跳回邀请接受页完成流程。

5. **Token 传递** — 邀请 token 通过 `sessionStorage` 暂存（`pending_invite`），不在 URL 中持久暴露。登录/注册完成后自动取回。

**Flow：**

```
邀请人 → POST /teams/invitations → INSERT invitation + 异步发送邮件
                                           ↓
被邀请人点击邮件链接 → /auth/accept?token=xxx
    ├─ 已登录 → 自动接受邀请，加入租户
    └─ 未登录 → 显示"去登录"和"去注册"
                    ├─ 登录成功 → 自动取回 token 接受邀请
                    └─ 注册成功 → redirect=/auth/accept → 接受邀请
```

**实现文件：** `backend/app/api/v1/teams.py`、`backend/app/services/email_service.py`、`backend/app/services/email_templates.py`、`frontend/src/views/auth/AcceptInviteView.vue`、`frontend/src/views/auth/RegisterView.vue`

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