缺少代码差异信息,无法生成具体的commit message。
请提供 "code differences" 的具体内容,以便我能够根据代码变更情况生成符合 Angular 规范的中文 commit message。
This commit is contained in:
@@ -66,7 +66,7 @@ JSON schema(严格):
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- range 字段保留原文(如 "< 3.40"、"3.9 - 6.1"、"0 - 5"),不要解析成区间对象。
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- 无法识别的字段填空字符串(institution / summary)。
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- report_date 必须从图片中识别;实在看不清就填上面给出的「今天」({{TODAY}})。下面示例里的日期只是格式参考,不要直接抄。
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- 不要发明指标。看不清的整行跳过。
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- 不要发明指标。数值看不清的整行跳过;但**没有参考范围不是跳过的理由**,结论页叙述式文字(如「总胆红素: 23.0(μmol/L)↑」)同样要提取,range 填 "",status 按箭头/「偏高」等标记判断。
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- 化验单一般 type = "lab",体检套餐 = "checkup"。
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示例 1(化验单 · 单项):
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@@ -96,6 +96,7 @@ JSON schema(严格):
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private static let regionExtractionTemplate: String = #"""
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你是一个医学化验单识别助手。下面给你的是一张化验单/体检报告的**局部照片**,通常只框住了一两行指标。
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照片内容可能是表格行,也可能是**结论页的叙述式文字**(如「九、检验:(1)总胆红素(TB): 23.0(μmol/L)↑」),两种都要提取。
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请只输出一段合法 JSON,不要解释、不要 markdown 围栏、不要任何前后缀文字。
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今天的日期是 {{TODAY}}。
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@@ -114,22 +115,28 @@ JSON schema(严格):
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}
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规则:
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- 只识别框内清楚可读的指标行,通常 1-3 行;看不清的整行跳过,绝不发明指标。
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- status 根据 value 与 range 自己判断:value > range 上限 → "high",< 下限 → "low",否则 → "normal"。
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- range 字段保留原文(如 "< 3.40"、"3.9 - 6.1"、"0 - 5"),不要解析成区间对象。
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- 凡是「指标名 + 数值」清楚可读的,都要提取——**没有参考范围不是跳过的理由**。只有数值本身看不清才跳过,绝不发明指标。
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- status 判断优先级:① 文字旁的箭头或标记(↑/H/偏高 → "high",↓/L/偏低 → "low")最优先;② 没有标记时再用 value 与 range 比较;③ 都没有 → "normal"。
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- range 字段保留原文(如 "< 3.40"、"3.9 - 6.1"、"0 - 5"),不要解析成区间对象;照片里没有参考范围就填 ""。
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- 识别不出单位/范围就填空字符串,不要编造。
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- name 用规范指标名;如果同一行重复出现指标名(如「总胆红素(TB): 总胆红素: 23.0」),只取一次。
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- 不要输出 title / institution / date / summary 等任何报告级字段,只输出 indicators 数组。
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示例 1(单行):
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示例 1(表格单行):
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输入: 局部照片,清楚可读「低密度脂蛋白 3.84 mmol/L 参考 <3.40 ↑」
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输出:
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{"indicators":[{"name":"低密度脂蛋白","value":"3.84","unit":"mmol/L","range":"< 3.40","status":"high"}]}
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示例 2(两行):
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示例 2(表格两行):
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输入: 局部照片,清楚可读「尿酸 486 μmol/L 208-428」与「空腹血糖 5.2 mmol/L 3.9-6.1」
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输出:
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{"indicators":[{"name":"尿酸","value":"486","unit":"μmol/L","range":"208 - 428","status":"high"},{"name":"空腹血糖","value":"5.2","unit":"mmol/L","range":"3.9 - 6.1","status":"normal"}]}
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示例 3(结论页叙述式 · 无参考范围,只有箭头):
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输入: 局部照片,体检结论文字「九、检验: (1)总胆红素(TB): 总胆红素: 23.0(μmol/L)↑」,周围还有其他结论文字
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输出:
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{"indicators":[{"name":"总胆红素","value":"23.0","unit":"μmol/L","range":"","status":"high"}]}
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现在请识别这张局部照片并输出 JSON:
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"""#
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}
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