# 康康 —— 工程前提

> 这是一个 6 周决赛 demo 项目。今天是 2026-05-25,处于 W1末/W2初。
> 任何 IDE/Codex 会话开始干活前,先读这份文件。

---

## 1. 产品定位

- **名字**:康康(对内代号 Kangkang)
- **形态**:iOS 原生 App,SwiftUI + SwiftData
- **核心卖点**:**100% 本地推理**的个人健康影像档案 + 大白话解读 + 本地 RAG 问答
- **目标用户**:不愿把体检/化验报告交给云端的普通人
- **明确不做**:医疗诊断、剂量推荐、急诊判断、医生预约、社交、广告、内购、数据上云、账号系统

---

## 2. 技术栈 / 选型(已锁定,不要再讨论)

| 项 | 选型 | 备注 |
|---|---|---|
| UI | SwiftUI | iOS 17+,用 `@Observable` / `@Model` |
| 持久化 | SwiftData | 见 §5 数据模型 |
| 图表 | Swift Charts | iOS 16+ 原生 |
| **AI 运行时(主)** | **MNN (alibaba) + Arm SME2 + CPU** | 挑战赛考核点:Qwen + MNN + SME2 端侧 CPU 推理。device-only(xcframework 见 `scripts/build-mnn-xcframework.sh`),A19/iPhone17 启用 SME2、A17 回退 NEON。经 `MNNLLMBridge`(ObjC++)→ `MNNBackend` |
| **AI 运行时(兜底)** | **MLX Swift (Apple 官方,Metal GPU)** | 双后端:`InferenceEngine` 切换,模拟器/兜底用 MLX。不要建议 Core ML / llama.cpp / Ollama |
| 模型 | **Qwen3.5-2B**(一个多模态模型,文本+视觉一肩挑) | 真机主用:`taobao-mnn/Qwen3.5-2B-MNN`(~1.2GB);MLX 兜底:`mlx-community/Qwen3.5-2B-4bit`(~1.7GB)。**已废弃**:Qwen3-1.7B / Qwen2.5-VL-3B / Qwen3-VL-4B(4B 实测过慢退回 2B) |
| 文档扫描 | VisionKit `VNDocumentCameraView` | 不要自己写透视校正 |
| Face ID | LocalAuthentication | |
| Live Activity | ActivityKit + WidgetExtension | demo 杀手锏,真机才能测 |

**不引入**:任何云服务 SDK、任何 embedding 模型(RAG 用结构化检索,不用语义)、任何账号系统、任何分析 SDK。

---

## 3. AI 链路核心规则

### 3.1 模块边界(强制)

```
UI → CaptureService / AskService / TrendService → AIRuntime → MNN / MLX
                                                       ↓
                                                  Persistence
```

- **UI 永远不直接调 `AIRuntime`**。所有 AI 调用必须经过 `*Service` 层,这样 UI 可以注入 mock、可以预览。
- **`AIRuntime` 是 `actor` 单例,串行化**。同一时刻只允许一个推理任务(模型共享内存/Metal 显存,并发会 OOM 被 jetsam 杀)。CaptureService 拍照时如果 AskService 正在流式生成,要在队列里排队。**真正落地**是 actor 内信号量闸门 `acquireGate()/releaseGate()`,所有占显存的重活(解码 + 模型加载)进入前先 await,且加载 VL 前先卸 LLM。
- **引擎选择**:`InferenceEngine.current` 由偏好(`.auto`/`.mnn`/`.mlx`)+ 设备可用性解析,真机默认 `.mnn`(SME2/NEON),模拟器回退 `.mlx`。
- **`*Service` 不直接读写 SwiftData 主上下文**。要么传入 `ModelContext`,要么走 ServiceLocator,方便测试。

### 3.2 VL pipeline(拍一张 = 一条流程)

**重要**:快拍(1.x) 和 报告归档(2.x) 已经合并成统一 `CaptureService`,UI 不再有 A1-A3 和 B1-B4 两条独立路径。流程:

```
拍照 → 写 Vault(加密目录) → VL 推理(要求输出 JSON,含 kind=single|report)
     → 解析容错(失败回退到手动录入,不卡死)
     → 单项走 A2ConfirmView,整份走 B3MetaView
     → 保存到 Indicator/Report + 关联 Asset
```

VL prompt 必须:
- 明确要求"只输出 JSON,不要解释"
- 带 2 个 few-shot 示例(单项 + 多项)
- 异常状态由 VL 模型基于参考范围直接判断,不要再二次调用 LLM

### 3.3 RAG(结构化检索,不做 embedding)

**两段式调用**:
1. 用 Qwen3.5-2B 抽取意图 + 关键词,输出 JSON `{indicators, time_range, intent}`,~50 token,<1s
2. SwiftData 按关键词检索 ≤ 10 条记录,拼 `ChatRAG` prompt,流式生成回答

**第 1 步失败时**回退到"近 30 天全表扫描",不卡死。
**引用回链**:回答中 `[1][2]` 后处理为可点击 Pill,点击跳源记录详情。

### 3.4 Live Activity

- VL 推理 / RAG 生成开始时启动 Activity
- 每 0.5s 通过 `AIRuntime.lastDecodeRate` 推送 tok/s
- 推理完成保留 2s 显示"已完成 · 0.8s"再 dismiss
- **只能真机测**,模拟器不显示。W5 末预留时间。

---

## 4. 模型分发

- 模型放 `Application Support/Models/`,首启动用 `URLSession.downloadTask` 拉,带断点续传 + 进度条
- **用户面只有一个模型**:Qwen3.5-2B-MNN(~1.2GB,`ModelKind.userFacing = [.mnnLLM]`)。多模态,文本+视觉全包,下载全部 / 就绪计数只算它
- MLX 兜底版 Qwen3.5-2B-4bit(~1.7GB)仅模拟器与兜底用,不展示、不计入「下载全部」,但旁路导入仍可单独导
- WiFi 提示必须有
- App 在模型未就绪时**仍可启动**,但所有 AI 入口显示"模型未就绪,前往下载"
- `ModelStore` 必须提供**旁路接口**:允许把模型预拷进沙盒(demo 现场重装时用)

---

## 5. 数据模型(SwiftData)

**当前 schema(2026-05-26)**:7 个 @Model。

```swift
@Model class Indicator {
    name, value, unit, range, statusRaw, note, capturedAt,
    report: Report?, asset: Asset?,
    pinned: Bool,           // 长期监测自动 true,Trends 默认展示
    seriesKey: String?      // "bp.systolic" / "glucose.fasting" / ... 长期指标分组 key
}
@Model class Report      { title, typeRaw, reportDate, institution, note, summary, pageCount, createdAt,
                           indicators: [Indicator] cascade,
                           assets: [Asset] cascade }
@Model class DiaryEntry  { content, createdAt, tags: [String] }
@Model class Symptom     { name, startedAt, endedAt?, note?, severity 1-5, tags, createdAt }
@Model class Asset       { relativePath, mimeType, bytes, createdAt }
@Model class ChatTurn    { question, answer, referencedIndicatorIDs, referencedReportIDs, createdAt, decodeRate }

@Model class UserProfile {           // 全 App 单例(UserProfileStore.loadOrCreate)
    birthYear?, biologicalSexRaw, heightCM?, bloodTypeRaw,
    allergies, chronicConditions, familyHistory, currentMedications,
    updatedAt
}
```

**原图存储**: `Asset` 只存元数据 + 相对路径,真实 JPEG 落在 `Application Support/Vault/`,目录用 `.completeFileProtection`(iOS 硬件级加密,不要自己造 AES 轮子)。

---

## 6. 安全 / 隐私(已收敛 — 不要扩展)

| 做 | 不做 |
|---|---|
| `Application Support/Vault/` 全目录 `.completeFileProtection` | 自实现 AES 加密 |
| SwiftData store 文件 `.completeFileProtection` | |
| Face ID 启动锁(可选开关,默认关) | |
| 永久删除(SwiftData 硬删 + Asset 文件 unlink) | |
| 离线运行(自然结果,不用单独做) | |
| | 截屏黑屏防护(iOS 没有官方 API,不做) |
| | 加密 ZIP 导出 |

唯一的"导出"是 **9.4 分享文字摘要**(只分享解读文本,不带原图)。

---

## 7. 信息架构

```
TabBar:  [主页]  [记录]  [+ 新建]  [趋势]  [我的]
            │       │       │         │       │
            │       │       │         │       └─ 个人资料 / 模型管理 / Face ID / 关于
            │       │       │         └─ 折线图 + AI 一句话解读
            │       │       └─ Sheet: 拍一张 / 指标记录 / 报告归档 / 写日记 / 症状
            │       └─ ArchiveListView(时间线 + 分类 chip + 年/月分组)
            └─ 问候 + 今日摘要 + 进行中症状 + 最近时间线
```

- TabBar **5 槽**:左 2 个内容 Tab + 中间 + 号 + 右 2 个 Tab
- "+ 新建" 是 sheet 不是 Tab
- AI 问答以 Modal Sheet 形式出现,**不占 Tab**
- 「指标记录」sheet 顶部 LazyVGrid 是 8 个 MonitorMetric 长期监测预设(进趋势),
  下方 horizontal scroll 是化验项快捷预设(不进趋势),不选预设走自由输入
- 「我的 · 个人资料」是 NavigationLink push 的 Form 编辑页

### 7.1 档案库 C1 / C2 导航(看的一半)

录入流程(拍照→VL→编辑→存)只是"录的一半"。**"看的一半"由 C1 列表 + C2 详情承担**——这是 demo 的核心看点之一,不能砍。

```
首页 "我的报告档案" 卡 ──push──► C1 ArchiveListView
                                  │
                                  │ 分类 chip:全部/体检/化验/影像/处方
                                  │ 按 reportDate 年份分组,卡片显示异常 chip
                                  │
                                  └──push──► C2 ReportDetailView
                                              │
                                              ├─ Tab "原图":TabView(.page) 翻页 + 长按保存
                                              ├─ Tab "解读":数字摘要(总/高/低/正常)
                                              │             + AI 整体摘要
                                              │             + 对比上次(同类型上一份 Report diff)
                                              └─ Tab "指标":Indicator 列表,异常优先

C2 底部两个动作:
  ├─ "关联到趋势" ──► 把本报告内未 pinned 的 Indicator 批量 pinned = true,Trends 默认展示
  └─ "重新解读"   ──► CaptureService.reanalyze(report:),重跑 VL 覆盖 summary/indicators

其他进入 C2 的入口:
  • ChatTurn 引用 Pill 点击(referencedReportIDs)
  • 趋势页数据点 tap → 跳到该点来源 Report 的 C2
  • HomeView 时间线点报告类条目
```

### 7.2 对比上次("对比上次"=报告对比,已加回)

C2 解读 Tab 底部显示一段 diff 文本,**由 `ReportCompareService` 计算,不再调 LLM**:

- 找出"同 `typeRaw` 的上一份 Report"(`reportDate < current AND ORDER BY DESC LIMIT 1`)
- 同名 `Indicator` 配对,数值 diff:`Δ` 绝对值 + 百分比 + 升/降箭头
- 标红:跨越参考范围边界(原本正常→偏高,或反过来)
- 文案模板拼装,不走 LLM,响应即时
- 若无上一份,该区块隐藏

---

## 8. 现有代码状态(2026-05-25)

```
康康/
├── App/KangkangApp.swift           ✅ SwiftData container 已建
├── RootView.swift              ✅ 3 Tab + RecordSheet 已建
├── Models/Models.swift         ✅ Indicator / Report / DiaryEntry,缺 Asset / ChatTurn
├── DesignSystem/               ✅ Tokens + Components,沿用
└── Features/
    ├── Home/                   ✅ HomeView 静态 UI,数据未接
    ├── Quick/A1-A3             🔧 待合并进 UnifiedCaptureFlow
    ├── Archive/B1-B4           🔧 B1 砍,B2 改用 VisionKit DocumentCamera
    ├── Record/RecordSheet      ✅ 入口选择 UI
    ├── Trends/                 ❌ 只有 placeholder
    └── Me/                     ❌ 只有 placeholder

待建:
├── AI/                         ⚠️ AIRuntime + LLMSession + ModelStore + TokenChunk ✅;VLSession + Prompts/ ❌
├── Debug/DebugAIRunner.swift   ✅ DEBUG-only AI 自检入口
├── Services/                   ❌ CaptureService, AskService, TrendService, ReportCompareService
├── Persistence/FileVault.swift ✅ 原图加密目录管理
├── Security/AppLock.swift      ❌ Face ID 启动锁
├── Features/Ask/               ❌ AskSheet (RAG 问答 UI)
├── Features/Archive/
│   ├── ArchiveListView         ❌ C1 档案列表(分类 chip + 年份分组)
│   └── ReportDetailView        ❌ C2 报告详情(三 Tab:原图/解读/指标 + 对比上次)
├── Features/Capture/
│   └── UnifiedCaptureFlow      ❌ 替代 QuickCaptureFlow,状态机驱动 A1→VL→A2/B3
├── Features/Onboarding/        ❌ 首启动隐私承诺 + 模型下载
└── LiveActivity/               ❌ WidgetExtension target
```

---

## 9. 设计系统约束

- **不要新增颜色 token**。所有颜色走 `Tj.Palette.*` (sand / paper / ink / brick / leaf / line / text / text3)
- **不要新增字体大小**。走 `Font.tjTitle()` / `tjH2()` / `tjSerifBody()` / 系统 size
- **圆角走 `Tj.Radius.*`**,卡片走 `.tjCard()` modifier
- 按钮走 `TjPrimaryButton` / `TjGhostButton`

新加 View 时先看 `DesignSystem/Components.swift`,有现成的不要复刻。

---

## 10. 不能跨越的红线

写代码前必读:

1. **不引入云服务**——任何 SDK 都不行,包括崩溃上报、分析、灰度
2. **不自己实现密码学**——`.completeFileProtection` 已经够
3. **UI 不直接调 AIRuntime**——必须经过 Service
4. **AIRuntime 必须 actor 化**——禁止 class + lock
5. **VL/LLM prompt 必须有 few-shot + 失败回退**——不能让用户卡在 AI 错误屏
6. **新功能必须问"清单里有吗"**——清单外的功能(用药提醒、多 profile、暗黑模式、iCloud 同步……)默认不做,要做必须先讨论。**已加回的例外**:报告对比(16.1,§7.2)、症状追踪(Symptom @Model)、长期监测指标(MonitorMetric / IndicatorQuickSheet,W2)、个人资料(UserProfile,W2)
7. **不要在 6 周里重构现有 Tab/RecordSheet 骨架**——增量加东西,不要推倒重来
8. **报告详情(C2)与归档元信息编辑(B3)是两个 View**——B3 是 draft 编辑(写),C2 是 detail 浏览(读),不要合并复用主框架

---

## 11. 6 周时间表

| 周次 | 必交付 |
|---|---|
| W1 末 / W2 当前 | 项目结构、跑通 Qwen3.5-2B(MLX/MNN)、首个 token 在设备吐出 |
| W2-W3 | AIRuntime + LLMSession,文字日记 + 基础 RAG 问答(打字机效果)(W2 进行中) |
| W3-W4 | VLSession + 统一拍照流程(单项 + 整份)、Asset / FileVault |
| W4 末 | **C1 ArchiveListView**(分类 chip + 年份分组,接 @Query) |
| W4-W5 | 趋势(Swift Charts + AI 解读)、**C2 ReportDetailView**(三 Tab + 重新解读) |
| W5 中 | **ReportCompareService** + C2 解读 Tab "对比上次" 区块 |
| W5 末 | Face ID、永久删除、首页时间线接入真数据、Live Activity(真机) |
| W6 | 模型管理页、首启动下载流程、UI polish、demo 视频、PPT |

**P0 新增项**(从 C 区视觉稿补回):C1 档案列表、C2 报告详情三 Tab、对比上次、关联到趋势、重新解读

**P1**(必须做完):Live Activity、分享文字摘要(9.4)、首启动隐私承诺页

**P2**(余力做):—— 任何 P2/P3 都暂时不做,清单里 11/12/13/14/15/17/18/19 全部 deferred(注意:16.1 报告对比已升 P0)

**砍 P1 决策顺序**(任何一周延期触发):Live Activity → Onboarding 简化 → 分享摘要 → 模型管理页 polish。**绝不动 C1/C2/对比上次**——视觉稿都做了,demo PPT 也要展示,这是核心卖点之一。

---

## 12. 评委 PPT 卖点排序(写代码时记住为什么这么做)

1. 影像档案系统(统一 VL 拍照 + 归档) — 核心创意
2. 100% 本地 + SME2 加速 — 技术亮点
3. 本地 RAG 长期记忆 — 端侧不可替代性
4. 隐私三件套(系统级加密 + Face ID + 永久删除) — 信任建立
5. AI 趋势解读 — 长期价值
6. Live Activity 实时 tok/s — 现场记忆点

每写一个功能,问自己:这条提升了上面哪一项?如果都没有,就别做。
