feat: implement QuestionBank CRUD with pagination and template query

- Add pagination support to findAll (page, limit query params) - Add findByTemplateId method to service - Add GET /by-template/:templateId endpoint to controller - Service already includes CRUD for QuestionBank and QuestionBankItem
2026-04-23 17:19:11 +08:00
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+import { ChatOpenAI } from '@langchain/openai';
+import { SystemMessage, HumanMessage } from '@langchain/core/messages';
+import { RunnableConfig } from '@langchain/core/runnables';
+import { EvaluationState } from '../state';
+
+/**
+ * Node responsible for generating the final mastery report at the end of the session.
+ */
+export const reportAnalyzerNode = async (
+  state: EvaluationState,
+  config?: RunnableConfig,
+): Promise<Partial<EvaluationState>> => {
+  const { model } = (config?.configurable as any) || {};
+  const { scores, messages } = state;
+  const questionList = state.questions || [];
+
+  console.log('[AnalyzerNode] Entering node...', {
+    numScores: Object.keys(scores || {}).length,
+    numMessages: messages?.length,
+    scores,
+  });
+
+  if (!model) {
+    throw new Error('Missing model in node configuration');
+  }
+
+const scoreSummary = Object.entries(scores)
+    .map(([qId, score]) => {
+      const displayId = isNaN(parseInt(qId))
+        ? qId
+        : (parseInt(qId) + 1).toString();
+      return `Question ${displayId}: Score ${score}/10`;
+    })
+    .join('\n');
+
+  const dimensionSummary = questionList.reduce((acc: Record<string, number[]>, q: any) => {
+    const dim = q.dimension || 'workCapability';
+    const score = scores[q.id] || 0;
+    if (!acc[dim]) acc[dim] = [];
+    acc[dim].push(score);
+    return acc;
+  }, {});
+
+  const dimensionAvg = Object.entries(dimensionSummary).map(([dim, arr]: [string, any]) => {
+    const avg = arr.reduce((a: number, b: number) => a + b, 0) / arr.length;
+    return `${dim}: ${avg.toFixed(1)}/10`;
+  }).join('\n');
+
+  const isZh = state.language === 'zh';
+  const isJa = state.language === 'ja';
+
+  const systemPromptZh = `你是一位客观且严谨的高级教育顾问。
+请审查以下评估结果，并为员工提供一份严谨的掌握程度报告。
+
+重要提示：
+1. **你必须使用以下语言生成报告：中文 (Simplified Chinese)**。
+2. **严禁夹杂日文**。即使对话记录中包含日文，报告内容也必须全中文。
+3. 报告的第一行必须严格遵守此格式："LEVEL: [Novice/Proficient/Advanced/Expert]"。
+4. 必须保持客观。如果用户没有提供有效的回答或得分为 0，你必须将其识别为 'Novice'，并明确指出他们尚未证明其掌握程度。
+5. 不要虚构或幻想优点（如"潜力"或"好奇心"），如果用户明确表示"不知道"或未提供实质内容。
+6. 专注于对话记录中已证明的事实。
+
+各维度得分：
+${dimensionAvg}
+
+问题与得分：
+${scoreSummary}
+
+对话记录：
+${messages
+  .filter((m: any) => m._getType() !== 'system')
+  .map((m: any) => `${m.role || m._getType()}: ${m.content}`)
+  .join('\n')}
+
+报告结构：
+1. 总体级别（已在顶部指定）
+2. 各维度得分分析（提示词、LLM、IDE、开发范式、工作能力）
+3. 薄弱环节识别
+4. 针对性改进建议
+5. 推荐的学习路径。`;
+
+  const systemPromptJa = `あなたは客観的で厳格なシニア教育コンサルタントです。
+以下の評価結果をレビューし、従業員に対して厳格な習熟度レポートを提供してください。
+
+重要事項：
+1. **レポートは必ず次の言語で生成してください：日本語**。
+2. **中国語を混ぜないでください**。会話ログに中国語が含まれていても、レポートの内容はすべて日本語で記述してください。
+3. レポートの最初の行は, 必ず次の形式に従ってください："LEVEL: [Novice/Proficient/Advanced/Expert]"。
+4. 客観的であること。ユーザーが有効な回答を提供しなかった場合、またはスコアが 0 の場合、'Novice' と判定し、習熟度が証明されていないことを明示してください。
+5. ユーザーが「わからない」と言ったり、内容を提供しなかった場合に、長所（「ポテンシャル」や「好奇心」など）を捏造しないでください。
+6. 会話ログで証明された事実に集中してください。
+
+各ディメンションスコア：
+${dimensionAvg}
+
+質問とスコア：
+${scoreSummary}
+
+会話ログ：
+${messages
+  .filter((m: any) => m._getType() !== 'system')
+  .map((m: any) => `${m.role || m._getType()}: ${m.content}`)
+  .join('\n')}
+
+レポート構成：
+1. 総合レベル（一番上に指定済み）
+2. 各ディメンション分析（提示詞、LLM、IDE、開発範式、工作能力）
+3. 薄弱环节识别
+4. 推奨される学習パス。`;
+
+  const systemPromptEn = `You are an objective and critical seniority education consultant.
+Review the following assessment results and provide a rigorous mastery report for the employee.
+
+IMPORTANT: 
+1. **You MUST generate the report strictly in English.**
+2. START the report with exactly this format: "LEVEL: [Novice/Proficient/Advanced/Expert]" on the first line.
+3. Be OBJECTIVE. If the user provided no valid answers or scores are 0, you MUST identify them as 'Novice' and explicitly state they have NOT demonstrated mastery.
+4. DO NOT invent or hallucinate strengths (like 'potential' or 'curiosity') if the user explicitly said "I don't know" or provided no content.
+5. Focus on what was PROVEN in the conversation logs.
+
+DIMENSION SCORES:
+${dimensionAvg}
+
+QUESTIONS AND SCORES:
+${scoreSummary}
+
+CONVERSATION LOGS:
+${messages
+  .filter((m: any) => m._getType() !== 'system')
+  .map((m: any) => `${m.role || m._getType()}: ${m.content}`)
+  .join('\n')}
+
+REPORT STRUCTURE:
+1. Overall Level (Already specified at top)
+2. Dimension Analysis (Prompt, LLM, IDE, DevPattern, WorkCapability)
+3. Weak Areas Identification
+4. Targeted Learning Recommendations.`;
+
+  const systemPrompt = isZh
+    ? systemPromptZh
+    : isJa
+      ? systemPromptJa
+      : systemPromptEn;
+  const humanMsg = isZh
+    ? '生成最终掌握程度报告。'
+    : isJa
+      ? '最終的な習熟度レポートを生成してください。'
+      : 'Generate the final mastery report.';
+
+  const response = await model.invoke([
+    new SystemMessage(systemPrompt),
+    new HumanMessage(humanMsg),
+  ]);
+
+  console.log(
+    '[AnalyzerNode] Report generated successfully. Length:',
+    response.content?.toString().length,
+  );
+  return {
+    report: response.content as string,
+  };
+};