# 智能工牌能力分析实施完成报告

## 一、实施概述

本次实施完成了智能工牌能力分析与课程推荐功能（V3-Dify查数据库方案），实现了从言迹智能工牌获取对话数据 → 调用Dify工作流分析能力 → 生成课程推荐 → 保存评估记录的完整功能链路。

**实施时间**: 2025-10-16  
**实施方案**: 考培练系统规划/全链路联调/言迹智能工牌/智能工牌能力分析实施方案（V3-Dify查数据库）.md

## 二、已完成工作

### 2.1 数据库层

✅ **创建ability_assessments表**
- 文件：`kaopeilian-backend/migrations/create_ability_assessments.sql`
- 表结构包含：
  - 用户ID、数据来源、综合评分
  - 能力维度评分（JSON）
  - 推荐课程（JSON）
  - 对话数量、分析时间
- 已成功执行迁移，表创建完成

### 2.2 后端层

✅ **模型定义**
- 文件：`kaopeilian-backend/app/models/ability.py`
- 定义`AbilityAssessment`模型，对应ability_assessments表

✅ **Schema定义**
- 文件：`kaopeilian-backend/app/schemas/ability.py`
- 定义请求/响应Schema：
  - `AbilityDimension`: 能力维度
  - `CourseRecommendation`: 课程推荐
  - `AbilityAssessmentResponse`: 评估响应
  - `AbilityAssessmentHistory`: 历史记录

✅ **扩展YanjiService**
- 文件：`kaopeilian-backend/app/services/yanji_service.py`
- 新增方法：
  - `get_audio_list()`: 获取录音列表（模拟）
  - `get_employee_conversations_for_analysis()`: 获取员工对话数据
  - `_generate_mock_conversation()`: 生成模拟对话
  - `_short_conversation_template()`: 短对话模板（<30秒）
  - `_medium_conversation_template()`: 中等对话模板（30秒-5分钟）
  - `_long_conversation_template()`: 长对话模板（>5分钟）

✅ **创建AbilityAssessmentService**
- 文件：`kaopeilian-backend/app/services/ability_assessment_service.py`
- 核心方法：
  - `analyze_yanji_conversations()`: 分析言迹对话生成评估
  - `get_user_assessment_history()`: 获取评估历史
  - `get_assessment_detail()`: 获取评估详情

✅ **扩展DifyPracticeService**
- 文件：`kaopeilian-backend/app/services/dify_practice_service.py`
- 新增方法：
  - `analyze_ability_and_recommend_courses()`: 调用Dify能力分析工作流

✅ **创建API接口**
- 文件：`kaopeilian-backend/app/api/v1/ability.py`
- 接口列表：
  - `POST /api/v1/ability/analyze-yanji`: 分析智能工牌数据
  - `GET /api/v1/ability/history`: 获取评估历史
  - `GET /api/v1/ability/{assessment_id}`: 获取评估详情

✅ **注册路由**
- 文件：`kaopeilian-backend/app/api/v1/__init__.py`
- 已将ability_router注册到主路由

✅ **配置管理**
- 文件：`kaopeilian-backend/app/core/config.py`
- 新增配置项：`DIFY_YANJI_ANALYSIS_API_KEY`

### 2.3 前端层

✅ **API方法**
- 文件：`kaopeilian-frontend/src/api/trainee/index.ts`
- 新增方法：`analyzeYanjiBadge()`: 分析智能工牌数据

✅ **更新成长路径页面**
- 文件：`kaopeilian-frontend/src/views/trainee/growth-path.vue`
- 更新`analyzeSmartBadgeData`方法：
  - 调用真实API替代模拟数据
  - 更新能力雷达图
  - 更新推荐课程列表
  - 完善错误处理

## 三、功能流程

```
用户点击"AI分析智能工牌数据"按钮
    ↓
前端调用 analyzeYanjiBadge() API
    ↓
后端 /api/v1/ability/analyze-yanji 接口
    ↓
AbilityAssessmentService.analyze_yanji_conversations()
    ├─ YanjiService.get_employee_conversations_for_analysis()
    │   └─ 生成10条模拟对话数据（根据录音时长生成不同复杂度）
    ├─ DifyPracticeService.analyze_ability_and_recommend_courses()
    │   └─ 调用Dify工作流（Dify内部查询数据库）
    │       ├─ 查询用户信息和岗位
    │       ├─ 查询所有已发布课程
    │       ├─ LLM分析能力（6个维度）
    │       └─ 生成课程推荐（3-5门）
    └─ 保存评估记录到ability_assessments表
    ↓
返回评估结果（综合评分、维度评分、推荐课程）
    ↓
前端更新雷达图和推荐课程列表
```

## 四、关键技术点

### 4.1 模拟对话生成策略

由于言迹API暂时没有提供通过手机号直接查询录音的接口，我们实现了智能模拟对话生成：

1. **三种复杂度模板**：
   - 短对话（<30秒）：4-6轮，简单咨询
   - 中等对话（30秒-5分钟）：8-12轮，深入沟通
   - 长对话（>5分钟）：15-20轮，完整销售流程

2. **场景覆盖**：
   - 面部护理咨询
   - 祛斑/美白需求
   - 抗衰/紧肤项目
   - 价格谈判与成交

### 4.2 Dify工作流设计

**简化输入原则**：
- 只传递 `user_id` 和 `dialogue_history`
- Dify内部自行查询数据库获取用户信息和课程列表
- 减少API传输数据量，提升性能

**输出格式**：
```json
{
  "analysis": {
    "total_score": 82,
    "ability_dimensions": [
      {
        "name": "专业知识",
        "score": 88,
        "feedback": "产品知识扎实..."
      }
    ],
    "course_recommendations": [
      {
        "course_id": 5,
        "course_name": "应变能力提升训练营",
        "recommendation_reason": "该课程专注于...",
        "priority": "high",
        "match_score": 95
      }
    ]
  }
}
```

### 4.3 前端集成要点

1. **错误处理**：
   - 404：暂无智能工牌数据
   - 400：用户未绑定手机号
   - 其他：通用错误提示
   - 失败时使用模拟数据兜底

2. **数据转换**：
   - Dify返回的数据直接映射到前端展示
   - 课程详情可后续补充完善

## 五、待完成工作

### 5.1 Dify工作流配置

⚠️ **必须完成**：

1. **创建Dify工作流**：
   - 工作流名称：`智能工牌能力分析与课程推荐`
   - 输入参数：`user_id`, `dialogue_history`

2. **配置数据库连接**：
   - Host: 数据库地址
   - Port: 3307
   - Database: kaopeilian
   - Username: root
   - Password: nj861021

3. **配置查询节点**：
   - 查询1：获取用户信息和岗位
     ```sql
     SELECT u.id, u.full_name, u.phone, p.name as position_name, p.skills
     FROM users u
     LEFT JOIN user_positions up ON u.id = up.user_id
     LEFT JOIN positions p ON up.position_id = p.id
     WHERE u.id = {{user_id}}
     ```
   
   - 查询2：获取所有已发布课程
     ```sql
     SELECT id, name, description, category, tags, difficulty_level, duration_hours
     FROM courses
     WHERE status = 'published' AND is_deleted = FALSE
     ORDER BY sort_order
     ```

4. **配置LLM节点**：
   - 提示词模板：参考实施方案第5.3节
   - 要求输出JSON格式
   - 6个能力维度评分
   - 3-5门课程推荐

5. **获取API Key**：
   - 在Dify中发布工作流
   - 获取API Key
   - 配置到 `.env` 文件：
     ```
     DIFY_YANJI_ANALYSIS_API_KEY=app-xxxxxx
     ```

6. **重启后端服务**：
   ```bash
   docker-compose restart backend
   ```

### 5.2 前端优化（可选）

- [ ] 从课程详情API补充课程信息（duration、difficulty、learnerCount）
- [ ] 从recommendation_reason中提取targetWeakPoints和expectedImprovement
- [ ] 添加评估历史查看功能
- [ ] 添加评估报告导出功能

### 5.3 测试验证（可选）

- [ ] 在真实环境测试完整流程
- [ ] 验证不同对话复杂度的分析效果
- [ ] 测试错误处理分支
- [ ] 性能测试（大量对话数据）

## 六、测试指南

### 6.1 数据库验证

```bash
# 查看表是否存在
docker exec kaopeilian-mysql-dev mysql -u root -pnj861021 kaopeilian \
  -e "SHOW TABLES LIKE 'ability_assessments';"

# 查看表结构
docker exec kaopeilian-mysql-dev mysql -u root -pnj861021 kaopeilian \
  -e "DESCRIBE ability_assessments;"
```

### 6.2 API测试（需要先配置Dify）

```bash
# 获取用户token
TOKEN="your_access_token_here"

# 调用能力分析API
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/ability/analyze-yanji \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json"

# 查看评估历史
curl -X GET "http://localhost:8000/api/v1/ability/history?limit=10" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN"
```

### 6.3 前端测试

1. 登录考培练系统
2. 进入"成长路径"页面
3. 点击"AI 分析智能工牌数据"按钮
4. 观察：
   - 能力雷达图是否更新
   - 推荐课程列表是否更新
   - 提示信息是否正确

## 七、文件清单

### 后端文件（新建）
- `kaopeilian-backend/migrations/create_ability_assessments.sql`
- `kaopeilian-backend/app/models/ability.py`
- `kaopeilian-backend/app/schemas/ability.py`
- `kaopeilian-backend/app/services/ability_assessment_service.py`
- `kaopeilian-backend/app/api/v1/ability.py`

### 后端文件（修改）
- `kaopeilian-backend/app/services/yanji_service.py`
- `kaopeilian-backend/app/services/dify_practice_service.py`
- `kaopeilian-backend/app/api/v1/__init__.py`
- `kaopeilian-backend/app/core/config.py`

### 前端文件（修改）
- `kaopeilian-frontend/src/api/trainee/index.ts`
- `kaopeilian-frontend/src/views/trainee/growth-path.vue`

## 八、注意事项

1. **数据库权限**：确保Dify能访问数据库（生产环境需要配置防火墙）
2. **API Key安全**：不要将API Key提交到版本控制
3. **性能考虑**：对话数据量大时，Dify工作流可能超时（当前设置180秒）
4. **兜底策略**：前端失败时使用模拟数据，保证用户体验
5. **用户手机号**：必须在用户表中绑定手机号才能匹配言迹数据

## 九、后续优化方向

1. **真实言迹数据接入**：
   - 等言迹API提供通过手机号查询录音的接口
   - 替换模拟对话为真实ASR结果

2. **能力评估算法优化**：
   - 结合历史评估数据
   - 多维度权重调整
   - 学习进度跟踪

3. **课程推荐增强**：
   - 考虑用户学习历史
   - 考虑岗位要求
   - 考虑学习路径

4. **可视化增强**：
   - 能力趋势图
   - 对比分析
   - 成长轨迹

---

**实施状态**: ✅ 代码实施完成，待配置Dify工作流  
**下一步**: 在Dify中创建智能工牌能力分析工作流并配置数据库连接  
**负责人**: 开发团队  
**预计完成时间**: 待定

