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# 📋 点击"执行一次"的完整流程说明
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## 🔄 **当前实现的流程**
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### **1. 前端触发 (InfoReporter.vue)**
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```javascript
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// 用户点击任务卡片右上角三点菜单中的"执行一次"
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@click.stop="executeOnce(task)"
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### **2. 数据准备阶段**
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const executeOnce = async (task: any) => {
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// 1. 关闭三点菜单
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activeTaskMenu.value = null
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// 2. 获取数据源的长文本内容
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const sourceContents = await getSourceContents(task.sourcesConfig)
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// 3. 准备传递给其他团队的完整数据
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const requestData = {
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task_id: task.id,
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requirement: task.requirement, // 用户输入的需求
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source_contents: sourceContents, // 数据源对应的长文本段
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web_search_enabled: task.sourcesConfig?.webSearchEnabled || false
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}
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}
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### **3. 数据源内容获取 (getSourceContents)**
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```javascript
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const getSourceContents = async (sourcesConfig: any) => {
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const sourceContents = []
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for (const source of sourcesConfig.presetSources) {
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// TODO: 实际应该调用刘老师的数据库API
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// const response = await fetch(`/api/sources/${source.id}/content`)
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// const content = await response.text()
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// 现在使用模拟的长文本数据
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let content = ''
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switch (source.category) {
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case 'wechat':
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content = '# 微信企微群聊记录...' // 模拟聊天记录
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case 'wechatOfficial':
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content = '# 公众号文章内容...' // 模拟公众号文章
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case 'web':
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content = '# 网页内容...' // 模拟网页抓取内容
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// ... 其他数据源类型
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}
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sourceContents.push({
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source_id: source.id,
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source_name: source.name,
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source_type: source.category,
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content: content.trim() // 类似Ext4文档这样的长文本
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})
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}
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return sourceContents
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}
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### **4. 传递给其他团队的数据格式**
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```json
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{
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"task_id": 123,
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"requirement": "关注对象：OpenAI\n信息侧重点：产品发布动态和功能更新\n要求：总结全面、客观、准确",
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"source_contents": [
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{
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"source_id": "wechat-AI技术群",
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"source_name": "AI技术群",
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"source_type": "wechat",
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"content": "# 微信企微群聊记录 - AI技术群\n\n[2025-09-19 09:00] 张三: 大家好，今天我们来讨论一下AI技术的最新发展\n[2025-09-19 09:02] 李四: OpenAI最近发布了新的GPT模型，性能提升很大\n...（几千字的聊天记录）"
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},
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{
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"source_id": "web-openai.com",
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"source_name": "OpenAI官网",
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"source_type": "web",
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"content": "# OpenAI官方发布：GPT-4 Turbo正式上线\n\n发布时间：2025年9月19日\n\n### 主要更新内容\n\nOpenAI今天宣布GPT-4 Turbo正式向所有用户开放...\n（几千字的网页内容）"
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}
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],
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"web_search_enabled": true
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}
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## 🎯 **关键点说明**
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1. **数据源长文本**: 类似Ext4文档，每个数据源都会有几千到几万字的详细内容
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2. **用户需求**: 用户在创建任务时输入的具体要求和关注点
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3. **多数据源支持**: 可以同时处理多个不同类型的数据源
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4. **异步处理**: 获取数据源内容和调用API都是异步的
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## ⚠️ **待替换的API调用点**
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// TODO: 未来需要替换为刘老师的数据库API
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// 示例：
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// const response = await fetch(`/api/sources/${source.id}/content`)
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// const content = await response.text()
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现在点击"执行一次"时，系统会准备好完整的数据（用户需求 + 数据源长文本），然后传递给其他同学的报告生成API！
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