REFACTOR_NOTES.md

重构说明 - 匹配参考版本的参数传递逻辑

问题根源

之前的实现与参考版本（experience_temp/generation_user_profile）的逻辑不同：

❌ 旧版本的问题流程

web_api_bridge.py
  ↓ 保存 user_profile.json 到文件
  ↓ 调用 generate_single_profile()
  ↓ generate_single_profile() 读取文件
  ↓ 调用 select_attributes.generate_user_profile() 重新生成
  ↓ 用户输入被覆盖！

✅ 新版本的正确流程（匹配参考版本）

web_api_bridge.py
  ↓ 在内存中构建 profile 字典
  ↓ 直接传递 profile 给 get_selected_attributes(profile)
  ↓ 调用 generate_final_summary(profile)
  ↓ 用户输入被正确使用！

关键修改

1. web_api_bridge.py - 完全重构

旧逻辑:

# 保存到文件
base_profile = {...}
with open('user_profile.json', 'w') as f:
    json.dump(base_profile, f)

# 调用复杂的 generate_single_profile
profile = generate_single_profile(attribute_count=200)

新逻辑（匹配参考版本）:

# 直接在内存中构建 profile
profile = {
    "basic_info": {
        "age": age,
        "gender": gender,
        "occupation": {"status": occupation},
        "location": location_info
    },
    "values_orientation": values_orientation,
    "life_attitude": life_attitude,
    "personal_story": personal_story,
    "interests_and_hobbies": interests_and_hobbies
}

# 直接传递给后续函数
selected_paths = get_selected_attributes(profile, attribute_count)
summary = generate_final_summary(profile)

2. 数据结构对齐

参考版本的 profile 结构:

{
  "basic_info": {
    "age": 25,
    "gender": "Male",
    "occupation": {"status": "Engineer"},
    "location": {"city": "Tokyo", "country": "Japan"}
  },
  "values_orientation": "...",
  "life_attitude": {...},
  "personal_story": {...},
  "interests_and_hobbies": {...}
}

现在的实现完全匹配这个结构。

3. 清晰的输出指示器

# 用户提供的输入
print(f"✓ Using provided age: {age}")

# 自动生成的内容
print("✗ Age not provided, generating...")

参考版本的关键特征

1. 不依赖文件系统: 所有数据在内存中传递
2. 简单的函数调用链: build profile → select attributes → generate summary
3. 直接参数传递: get_selected_attributes(profile) 而不是从文件读取
4. 用户输入优先: 有输入就用，没有才生成

测试验证

测试场景 1: 部分输入

输入: age=25, gender=Male, occupation=Engineer
输出应显示:
✓ Using provided age: 25
✓ Using provided gender: Male
✓ Using provided occupation: Engineer
✗ Location not provided, generating...
✗ Personal values not provided, generating based on inputs...

测试场景 2: 完整输入

输入: 所有字段都填写
输出应显示:
✓ Using provided age: 30
✓ Using provided gender: Female
✓ Using provided occupation: Teacher
✓ Using provided location: Paris, France
✓ Using provided personal values: ...
✓ Using provided life attitude: ...
✓ Using provided life story: ...
✓ Using provided interests: ...

与参考版本的对比

特性	参考版本	旧实现	新实现
参数传递方式	内存	文件	✅ 内存
profile 结构	basic_info + values	age + Occupations	✅ basic_info + values
函数调用	直接调用	通过文件中转	✅ 直接调用
用户输入处理	直接使用	被覆盖	✅ 直接使用
代码复杂度	简单	复杂	✅ 简单

移除的依赖

• ❌ 不再需要 generate_single_profile()
• ❌ 不再需要 convert_web_profile_to_selector_format()
• ❌ 不再需要保存/读取 user_profile.json
• ✅ 直接使用 get_selected_attributes(profile, attribute_count)
• ✅ 直接使用 generate_final_summary(profile)

结论

通过匹配参考版本的实现方式，我们：

1. ✅ 简化了代码逻辑
2. ✅ 消除了文件系统依赖
3. ✅ 确保用户输入被正确使用
4. ✅ 提高了代码可维护性

现在的实现与 GitHub 上正常工作的参考版本完全一致！