feat(ai): 每个数据页面都有 AI 解读,靠一条带优先级的生产者/消费者队列
原来只有今日页有晨报、指标详情页有归因,其余页面一片空白。现在除设置外 的 10 个页面都有:健康、睡眠、运动、趋势、每日、身体成分、成绩预测、 身体年龄、挑战赛、运动详情。 不是给每个页面写一套,而是一个通用管线: - services/scopes.py:一个页面一个 context builder,返回同一个信封。 context["highlights"] 是已经算好的白话事实——模型负责解读它们,模型不 可用时规则引擎原样渲染。两者引用同一批数字,所以降级读起来不像换了个 App。 没数据的页面返回 None,宁可不出卡片,也不让模型对着空表格发挥。 - coach.scope_messages / parse_scope_insight:一套提示词吃所有页面,页面 的差异全在 context 里,加页面 = 加一个 builder。 - 前端 <AiPanel scope="…">:一个组件渲染所有页面,轮询逻辑抽成 lib/insight.ts 的 usePolledInsight,晨报卡也改用它。 ## 队列 一次生成 40 秒到 4.5 分钟,所以什么都不能在请求里生成。页面只负责入队, worker 负责消费(services/jobs.py)。 优先级才是用队列而不是后台线程的理由:同步完成后 prefetch 把所有页面按 背景优先级排进去,可能要跑半小时;而用户一打开某个页面,那个页面的任务 立刻提到队首、下一个就跑。你在看什么,队列就在算什么。 队列放在数据库而不是内存里,因为 gunicorn 有两个 worker:任务带 holder 声明后回读确认,和 scheduler.py 抢 tick 是同一套做法。id 由 user+kind+subject 推导,所以每几秒一次的轮询是幂等的入队,不会每几秒堆一 个任务。 ## 网关中断时踩到的两个坑(当场修了) 写完正好赶上 oracle 那台机器不通,于是看到: - 三次失败后任务被永久标 failed,网关恢复了也不会重试——一次瞬时中断就把 那个页面的解读判了死刑,直到它的数据碰巧变化。加了冷却期,过期后重置 尝试次数再排一次。 - 队列已经放弃了,页面还在 pending 转圈,要转满 8 分钟才停。meta.pending 现在跟着队列状态走,并把失败原因带给卡片。 顺带把 BAND_SOURCES 从 routes/settings.py 下沉到 services/insights.py: 教练要拿它做参照,而 services 不该反向依赖 routes。 Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
@@ -3,6 +3,7 @@ from flask import Blueprint, request, g, jsonify
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from auth import require_auth
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from services import settings as settings_svc
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from services.insights import BAND_SOURCES
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from services import fitness_age
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bp = Blueprint("settings", __name__)
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@@ -54,32 +55,3 @@ def rating_basis():
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"AI 只负责解读这些结果,不参与设定任何阈值。"
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),
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})
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# Kept beside the UI's RANGES table (client/src/lib/ranges.ts). Each entry says
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# where that metric's band edges came from — the honest answer for several of
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# them is "general-population orientation figures", and it says so.
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BAND_SOURCES = [
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{"metric": "步数", "bands": "<5k 偏低 · 5–8k 一般 · 8–12k 达标 · >12k 优秀",
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"source": "步数与死亡率的队列研究(约 8000 步起获益明显,12000 步后趋平)"},
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{"metric": "静息心率", "bands": "<50 很低 · 50–65 正常 · 65–75 偏高 · >75 较高",
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"source": "健康成人静息心率 60–100 bpm 为正常范围,规律运动者常低于 60"},
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{"metric": "心率变异性", "bands": "<25 偏低 · 25–40 一般 · 40–70 良好 · >70 很好",
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"source": "夜间 RMSSD 的一般人群分布;个体差异极大,趋势比绝对值更有意义"},
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{"metric": "睡眠时长", "bands": "<6h 不足 · 6–7h 偏少 · 7–9h 充足 · >9h 偏多",
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"source": "美国睡眠医学会 / 睡眠研究会成人 7–9 小时建议"},
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{"metric": "压力", "bands": "0–25 休息 · 26–50 偏低 · 51–75 中等 · >75 偏高",
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"source": "Garmin 官方压力分级,与手表显示一致"},
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{"metric": "身体电量", "bands": "0–25 很低 · 26–50 偏低 · 51–75 良好 · >75 充足",
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"source": "Garmin 官方 Body Battery 分级"},
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{"metric": "血氧", "bands": "<90 偏低 · 90–94 略低 · ≥95 正常",
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"source": "静息血氧饱和度常用临床参考;腕表光学测量误差较大,仅供趋势参考"},
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{"metric": "呼吸频率", "bands": "<12 偏低 · 12–20 正常 · >20 偏高",
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"source": "成人静息呼吸频率 12–20 次/分"},
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{"metric": "强度分钟", "bands": "<10 偏少 · 10–21 一般 · ≥21 达标",
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"source": "WHO 每周 150 分钟中等强度活动,折合每天约 21 分钟"},
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{"metric": "训练准备度", "bands": "0–25 很低 · 26–50 偏低 · 51–75 就绪 · >75 很好",
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"source": "Garmin 官方 Training Readiness 分级"},
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{"metric": "爬楼", "bands": "<5 偏少 · 5–10 达标 · >10 优秀",
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"source": "一般性活动量参考,无权威标准"},
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