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@@ -122,14 +122,19 @@ def answer_abc_questions(selected, bg_info, wv, ps, dd):
 
 
 # ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 职业详细介绍 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
-def do_selected_career_detail(selected_career, bg_info, wv, ps, dd):
+def do_selected_career_detail(selected_career, bg_info, wv=None, ps=None, dd=None):
+    # 对于Backward模式，某些参数可能为None
+    wv_text = f"工作意义: {wv}" if wv else ""
+    ps_text = f"性格: {ps}" if ps else ""
+    dd_text = f"理想工作: {dd}" if dd else ""
+
     prompt = f"""
 你是一位专业的职业规划顾问。
 学生最终选择的具体职业: {selected_career}
 学生背景: {bg_info}
-工作意义: {wv}
-性格: {ps}
-理想工作: {dd}
+{wv_text}
+{ps_text}
+{dd_text}
 请写一份更详细的职业说明，至少包含：
 1. 行业平均薪资（初级/中级/高级）
 2. 工作环境（远程/混合/办公室，团队规模等）
@@ -167,9 +172,9 @@ def do_time_roadmap():
     direction = user_profile.get("final_choice") or user_profile.get("selected_direction") or \
                 user_profile.get("forward_direction_choice") or user_profile.get("specific_career")
     bg_info = user_profile["bg_info"] or "未知专业"
-    wv = user_profile["work_value"] or "暂无"
-    ps = user_profile["personality_summary"] or "暂无"
-    dd = user_profile["dream_day"] or "暂无"
+    wv = user_profile.get("work_value", "暂无")
+    ps = user_profile.get("personality_summary", "暂无")
+    dd = user_profile.get("dream_day", "暂无")
 
     prompt_roadmap = f"""
 学生信息：
@@ -341,15 +346,61 @@ def recommend_3directions():
         return f"多方向推荐出错: {str(e)}"
 
 
+# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ Backward模式专用：生成职业分析 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
+def generate_backward_career_analysis():
+    career = user_profile.get("specific_career") or "未指定职业"
+    bg_info = user_profile.get("bg_info") or "未知背景"
+
+    prompt = f"""
+你是一位专业的职业规划顾问，使用Backward Design方法帮助学生达成职业目标。
+目标职业: {career}
+学生背景: {bg_info}
+
+请提供一份详细的职业分析报告，包括以下内容：
+1. 该职业的基本介绍和行业现状
+2. 该领域排名前列的组织或公司
+3. 从业所需的核心技能和能力
+4. 典型的职业发展路径
+5. 针对学生背景的具体建议：
+   - 学术课程建议
+   - 技能培养重点
+   - 实习和实践经验积累方向
+   - 专业证书和资格认证
+
+请使用Markdown格式，保持专业性和具体性。
+"""
+    try:
+        api_key = os.environ.get("API_TOKEN")
+        if not api_key:
+            return "错误：API_TOKEN 未设置"
+        client = OpenAI(api_key=api_key)
+
+        msgs = [
+            {"role": "system", "content": "你是一位专业职业顾问，擅长分析特定职业的要求和发展路径。"},
+            {"role": "user", "content": prompt}
+        ]
+        resp = client.chat.completions.create(
+            model=model_default,
+            messages=msgs,
+            max_tokens=token_default,
+            temperature=temp_default,
+            top_p=top_p_default,
+            stream=False
+        )
+        return resp.choices[0].message.content
+    except Exception as e:
+        return f"生成职业分析时出错: {str(e)}"
+
+
 # ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 生成系统提示 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 def generate_system_prompt():
     mode = user_profile["mode"]
     sc = user_profile["specific_career"]
     bg = user_profile["bg_info"]
-    wv = user_profile["work_value"]
-    ps = user_profile["personality_summary"]
-    dd = user_profile["dream_day"]
-    fwd = user_profile["forward_direction_choice"]
+    wv = user_profile.get("work_value")
+    ps = user_profile.get("personality_summary")
+    dd = user_profile.get("dream_day")
+    fwd = user_profile.get("forward_direction_choice")
 
     if mode == "是":
         return f"""
@@ -429,8 +480,15 @@ def predict(message, history):
             user_profile["mode"] = ans
             if "是" in ans:
                 in_backward_flow = True
+                # 重置Forward模式标记，确保不会混淆
+                in_forward_flow = False
+                direction_chosen = False
+                jobs_recommended = False
+                job_chosen = False
             else:
                 in_forward_flow = True
+                # 重置Backward模式标记，确保不会混淆
+                in_backward_flow = False
         else:
             user_profile[key] = message.strip()
 
@@ -443,71 +501,37 @@ def predict(message, history):
     mode = user_profile.get("mode") or ""
 
     # ~~~~~~~~~ Backward模式 ~~~~~~~~~
-    if mode == "是":
-        if in_backward_flow and not backward_done:
-            if backward_index > 0 and backward_index <= len(backward_additional_questions):
-                prev_key = backward_additional_questions[backward_index - 1][0]
-                user_profile[prev_key] = message.strip()
-
-            if backward_index < len(backward_additional_questions):
-                k, prompt_text = backward_additional_questions[backward_index]
-                backward_index += 1
-                return prompt_text
-            else:
-                # 修改这里，不要直接设置backward_done为True
-                # 而是需要生成职业详情并询问是否需要A/B/C专项信息
-                try:
-                    api_key = os.environ.get("API_TOKEN")
-                    if not api_key:
-                        return "错误：API_TOKEN 未设置"
-                    client = OpenAI(api_key=api_key)
-                    
-                    # 先生成职业详情
-                    career_detail_prompt = f"""
-你是一位专业的职业规划顾问。
-学生目标职业: {user_profile.get('specific_career') or '未知'}
-学生背景: {user_profile.get('bg_info') or '未知'}
-请写一份详细的职业说明，至少包含：
-1. 行业平均薪资（初级/中级/高级）
-2. 工作环境（远程/混合/办公室，团队规模等）
-3. 晋升难度（需要什么资历或条件）
-4. 关键技能和考证
-5. 日常工作节奏
-6. 行业前景
-用分段Markdown格式，字数不少于300字。
-"""
-                    msgs = [
-                        {"role": "system", "content": "你是一位专业职业顾问，会为用户的目标职业提供详细分析。"},
-                        {"role": "user", "content": career_detail_prompt}
-                    ]
-                    resp = client.chat.completions.create(
-                        model=model_default,
-                        messages=msgs,
-                        max_tokens=token_default,
-                        temperature=temp_default,
-                        top_p=top_p_default,
-                        stream=False
-                    )
-                    detail_msg = resp.choices[0].message.content
-                    
-                    # 设置状态，与Forward模式保持一致
-                    user_profile["final_choice"] = user_profile.get("specific_career")
-                    job_chosen = True
-                    forward_deep_dive_done = True
-                    post_career_detail_asked = True
-                    
-                    # 返回职业详情并询问A/B/C
-                    return detail_msg + "\n\n我还可以针对以下三方面提供更深入的分析建议：" \
-                        "\n- A：专业/选课 & 求职方向" \
-                        "\n- B：本校资源利用建议" \
-                        "\n- C：实习 & networking 积累" \
-                        "\n如果你想查看其中一个或多个，请输入 A / B / C / AB / BC / AC / ABC" \
-                        "\n如果都不需要，请回复'不需要'。"
-                    
-                except Exception as e:
-                    return f"生成职业详情时出错: {str(e)}"
+    if "是" in mode and in_backward_flow:
+        # 处理Backward模式的额外问题
+        if backward_index > 0 and backward_index <= len(backward_additional_questions):
+            prev_key = backward_additional_questions[backward_index - 1][0]
+            user_profile[prev_key] = message.strip()
+
+        if backward_index < len(backward_additional_questions):
+            k, prompt_text = backward_additional_questions[backward_index]
+            backward_index += 1
+            return prompt_text
+        
+        # 已收集完Backward模式的所有基本信息，但尚未提供职业分析
+        elif not job_chosen:
+            # 设置职业选择状态
+            user_profile["final_choice"] = user_profile.get("specific_career")
+            job_chosen = True
+            
+            # 生成职业分析报告
+            career_analysis = generate_backward_career_analysis()
+            
+            # 询问是否需要A/B/C专项信息
+            post_career_detail_asked = True
+            
+            return career_analysis + "\n\n我还可以针对以下三方面提供更深入的分析建议：" \
+                "\n- A：专业/选课 & 求职方向" \
+                "\n- B：本校资源利用建议" \
+                "\n- C：实习 & networking 积累" \
+                "\n如果你想查看其中一个或多个，请输入 A / B / C / AB / BC / AC / ABC" \
+                "\n如果都不需要，请回复'不需要'。"
         
-        # 处理 A/B/C 答疑 (复用Forward模式的逻辑)
+        # 处理 A/B/C 答疑
         elif post_career_detail_asked and not post_career_detail_done:
             user_choice = message.strip().lower()
             if user_choice in ["不需要", "no", "n"]:
@@ -526,12 +550,8 @@ def predict(message, history):
                 roadmap_offered = True
                 return abc_text + "\n\n以上是你所选的A/B/C专项信息。需要一个时间轴式职业路线图吗？如需，则回复【要】，否则回复【不要】。"
         
-        # 处理是否需要时间轴路线图 (复用Forward模式的逻辑)
-        elif job_chosen and not roadmap_offered and not roadmap_done:
-            roadmap_offered = True
-            return "需要一个时间轴式职业路线图吗？如需，则回复【要】，否则回复【不要】。"
-        
-        elif roadmap_offered and not roadmap_done:
+        # 处理是否需要时间轴路线图
+        elif job_chosen and roadmap_offered and not roadmap_done:
             ans = message.strip().lower()
             if ans in ["要", "yes", "y"]:
                 roadmap_done = True
@@ -542,7 +562,7 @@ def predict(message, history):
                 backward_done = True
                 return "好的，不生成时间轴，本次规划结束。"
         
-        # 最终收尾 (仅在所有流程都完成时才会触发)
+        # 最终收尾
         if backward_done:
             try:
                 api_key = os.environ.get("API_TOKEN")