F1-F10: audit fixes (dimension normalize, passingScore scale, DB defaults, onDelete, item status filter, timeout event type, userId privacy) + generator.node.ts strict prompt rules (anti-hallucination)

server/src/assessment/assessment.service.ts

@@ -137,6 +137,13 @@ private async getModel(tenantId: string): Promise<ChatOpenAI> {
     return result;
   }
 
+  private normalizeDimension(dim: string): string {
+    const lower = dim.toLowerCase();
+    if (lower === 'dev_pattern') return 'devPattern';
+    if (lower === 'work_capability') return 'workCapability';
+    return lower;
+  }
+
   private calculateScores(
     questions: any[],
     scores: Record<string, number>,
@@ -157,7 +164,7 @@ private async getModel(tenantId: string): Promise<ChatOpenAI> {
     };
 
     questions.forEach((q: any, idx: number) => {
-      const dimension = q.dimension || 'workCapability';
+      const dimension = this.normalizeDimension(q.dimension || 'workCapability');
       const score = scores[q.id || idx.toString()] || 0;
       if (dimensionScoresMap[dimension]) {
         dimensionScoresMap[dimension].push(score);
@@ -729,7 +736,7 @@ const initialState: Partial<EvaluationState> = {
               const scores = finalData.scores;
               const questions = finalData.questions || [];
               const weightConfig = session.templateJson?.weightConfig || { prompt: 50, other: 50 };
-              const passingScore = session.templateJson?.passingScore || 90;
+              const passingScore = (session.templateJson?.passingScore ?? 90) / 10;
 
               if (questions.length > 0 && Object.keys(scores).length > 0) {
                 const { finalScore, dimensionScores, radarData } = this.calculateScores(
@@ -820,7 +827,7 @@ const initialState: Partial<EvaluationState> = {
 
     let finalResult: any = null;
     const weightConfig = session.templateJson?.weightConfig || { prompt: 50, other: 50 };
-    const passingScore = session.templateJson?.passingScore || 90;
+    const passingScore = (session.templateJson?.passingScore ?? 90) / 10;
 
     // Resume from the last interrupt (typically after interviewer)
     const stream = await this.graph.stream(null, {
@@ -965,6 +972,7 @@ const initialState: Partial<EvaluationState> = {
               await this.sessionRepository.save(session);
               this.logger.log(`[submitAnswerStream] Session ${sessionId} auto-ended due to timeout`);
               observer.next({
+                type: 'final',
                 assessmentSessionId: sessionId,
                 status: 'COMPLETED',
                 timeout: true,
@@ -1713,7 +1721,6 @@ const initialState: Partial<EvaluationState> = {
       totalScore: number;
       passed: boolean;
       issuedAt: Date;
-      userId: string;
     };
     message?: string;
   }> {
@@ -1734,7 +1741,6 @@ const initialState: Partial<EvaluationState> = {
         totalScore: certificate.totalScore,
         passed: certificate.passed,
         issuedAt: certificate.issuedAt,
-        userId: certificate.userId,
       },
     };
   }

server/src/assessment/controllers/question-bank.controller.ts

@@ -22,6 +22,7 @@ import {
   ReviewDto,
 } from '../services/question-bank.service';
 import { CombinedAuthGuard } from '../../auth/combined-auth.guard';
+import { KnowledgeGroupService } from '../../knowledge-group/knowledge-group.service';
 
 @Controller('question-banks')
 @UseGuards(CombinedAuthGuard)
@@ -29,12 +30,20 @@ import { CombinedAuthGuard } from '../../auth/combined-auth.guard';
 export class QuestionBankController {
   private readonly logger = new Logger(QuestionBankController.name);
 
-  constructor(private readonly questionBankService: QuestionBankService) {}
+  constructor(
+    private readonly questionBankService: QuestionBankService,
+    private readonly groupService: KnowledgeGroupService,
+  ) {}
 
   @Post()
-  create(@Body() createDto: CreateQuestionBankDto, @Req() req: any) {
-    this.logger.log(`Creating question bank: ${createDto.name}`);
-    return this.questionBankService.create(createDto, req.user.id, req.user.tenantId);
+  async create(@Body() createDto: CreateQuestionBankDto, @Req() req: any) {
+    try {
+      this.logger.log(`Creating question bank: ${createDto.name}, user: ${req.user?.id}, tenant: ${req.user?.tenantId}`);
+      return await this.questionBankService.create(createDto, req.user.id, req.user.tenantId);
+    } catch (err: any) {
+      this.logger.error(`[create] Failed: ${err.message}`, err.stack);
+      throw err;
+    }
   }
 
   @Get()
@@ -125,11 +134,32 @@ export class QuestionBankController {
     @Body() body: { count: number; knowledgeBaseContent?: string },
     @Req() req: any,
   ) {
-    this.logger.log(`[generate] Generating ${body.count} questions for bank ${bankId}`);
+    let content = body.knowledgeBaseContent || '';
+    if (!content || content.trim().length < 10) {
+      try {
+        const bank = await this.questionBankService.findOne(bankId);
+        if (bank?.template?.knowledgeGroupId) {
+          const files = await this.groupService.getGroupFiles(
+            bank.template.knowledgeGroupId,
+            req.user.id,
+            req.user.tenantId,
+          );
+          content = files
+            .filter((f: any) => f.content && f.content.trim().length > 0)
+            .map((f: any) => `--- ${f.title || f.originalName || 'Document'} ---\n${f.content}`)
+            .join('\n\n');
+          this.logger.log(`[generate] Auto-loaded ${files.length} files, content length: ${content.length}`);
+        }
+      } catch (err: any) {
+        this.logger.warn(`[generate] Auto-load failed: ${err.message}`);
+      }
+    }
+
+    this.logger.log(`[generate] Generating ${body.count} questions for bank ${bankId}, content length: ${content.length}`);
     return this.questionBankService.generateQuestions(
       bankId,
       body.count,
-      body.knowledgeBaseContent || '',
+      content,
       req.user.tenantId,
     );
   }

server/src/assessment/entities/question-bank-item.entity.ts

@@ -56,6 +56,7 @@ export class QuestionBankItem {
   @Column({
     type: 'simple-enum',
     enum: QuestionType,
+    default: QuestionType.SHORT_ANSWER,
   })
   questionType: QuestionType;
 
@@ -71,12 +72,14 @@ export class QuestionBankItem {
   @Column({
     type: 'simple-enum',
     enum: QuestionDifficulty,
+    default: QuestionDifficulty.STANDARD,
   })
   difficulty: QuestionDifficulty;
 
   @Column({
     type: 'simple-enum',
     enum: QuestionDimension,
+    default: QuestionDimension.PROMPT,
   })
   dimension: QuestionDimension;
 
@@ -89,6 +92,7 @@ export class QuestionBankItem {
   @Column({
     type: 'simple-enum',
     enum: QuestionBankItemStatus,
+    default: QuestionBankItemStatus.PENDING_REVIEW,
   })
   status: QuestionBankItemStatus;
 

server/src/assessment/entities/question-bank.entity.ts

@@ -37,7 +37,7 @@ export class QuestionBank {
   @Column({ name: 'template_id', nullable: true })
   templateId: string | null;
 
-  @OneToOne(() => AssessmentTemplate, { nullable: true })
+  @OneToOne(() => AssessmentTemplate, { nullable: true, onDelete: 'SET NULL' })
   @JoinColumn({ name: 'template_id' })
   template: AssessmentTemplate;
 

server/src/assessment/graph/nodes/generator.node.ts

@@ -89,12 +89,18 @@ export const questionGeneratorNode = async (
     .map((q, i) => `Q${i + 1}: ${q.questionText}`)
     .join('\n');
 
-  const systemPromptZh = `你是一位专业的知识评估专家。请根据提供的知识库片段生成 1 个唯一的测试题目。
+  const systemPromptZh = `你是一位严格的知识评估专家。你必须**仅基于**下方提供的知识库内容来生成测试题目。
+
+### 核心铁律（违反将导致题目无效）：
+1. **所有题目必须直接来源于提供的知识库内容**，每个题目必须能找到对应的原文依据
+2. **绝对禁止**编造知识库内容中未提及的概念、术语、流程或数据
+3. **绝对禁止**使用你自身知识库中的内容来编造题目
+4. 如果知识库内容不足以出题，诚实地报告而不是编造
 
 ### 强制性语言规则：
-**必须使用中文 (Simplified Chinese) 进行回复**。即使知识库内容是英文或其他语言，问题(question_text)和关键点(key_points)也必须使用中文。
+**必须使用中文 (Simplified Chinese) 进行回复**。
 
-### 强制性多样性规则：
+### 多样性规则：
 ${rulesZh}
 
 ### 禁止重复列表（已出过）：
@@ -111,15 +117,21 @@ ${hasKeywords ? `目标关键词：${keywordText}\n` : ''}出题风格：${style
     "key_points": ["点1", "点2"],
     "difficulty": "...",
     "dimension": "prompt/llm/ide/devPattern/workCapability",
-    "basis": "[n] 引用原文..."
+    "basis": "【必须填写】从知识库中引用与此题相关的原文内容，用引号标注来源段落"
   }
 ]`;
 // dimension取值：prompt=提示词, llm=LLM原理, ide=IDE协作, devPattern=开发范式, workCapability=工作能力
 
-  const systemPromptJa = `あなたは専門的なアセスメントエキスパートです。提供されたナレッジベースに基づいて、ユニークな問題を 1 つ作成してください。
+  const systemPromptJa = `あなたは厳格な知識評価の専門家です。提供されたナレッジベースの内容**のみ**に基づいて問題を作成してください。
+
+### 核心鉄則（違反した問題は無効）：
+1. **すべての問題は提供されたナレッジベースから直接導出**し、各問題に原文の根拠が必要
+2. **絶対禁止**：ナレッジベースに記載されていない概念、用語、プロセス、データを作り出すこと
+3. **絶対禁止**：自身の知識ベースの内容を問題として使用すること
+4. 内容が不十分な場合は、正直に報告し、捏造しないこと
 
 ### 言語ルール（最重要）：
-**必ず日本語で作成してください**。提供されたナレッジベースが英語や中国語、その他の言語であっても、質問文(question_text)およびキーポイント(key_points)は必ず日本語で回答してください。中国語が混ざらないように厳格に注意してください。
+**必ず日本語で作成してください**。中国語が混ざらないように厳格に注意してください。
 
 ### 多様性ルール：
 ${rulesJa}
@@ -138,11 +150,17 @@ ${hasKeywords ? `目標キーワード：${keywordText}\n` : ''}出題スタイ
     "key_points": ["ポイント1", "ポイント2"],
     "difficulty": "...",
     "dimension": "prompt/llm/ide/devPattern/workCapability",
-    "basis": "[n] 引用箇所..."
+    "basis": "【必須】ナレッジベースから関連する原文を引用し、出典段落を明記"
   }
- ]`;
+]`;
 
-  const systemPromptEn = `You are an expert examiner. Generate 1 UNIQUE question based on the provided context.
+  const systemPromptEn = `You are a strict knowledge assessment expert. You MUST generate questions **ONLY** from the provided knowledge base content below.
+
+### Core Rules (violations invalidate the question):
+1. **All questions MUST directly derive from the provided content**, each question requires a verifiable source reference
+2. **ABSOLUTELY FORBIDDEN**: inventing concepts, terminology, processes, or data not in the provided content
+3. **ABSOLUTELY FORBIDDEN**: using your own knowledge to fabricate questions
+4. If content is insufficient, honestly report rather than fabricate
 
 ### Language Rule:
 **You MUST generate the question and key points in English.**
@@ -160,7 +178,7 @@ Return 1 question as a JSON array with format:
     "key_points": ["point1", "point2"],
     "difficulty": "...",
     "dimension": "prompt/llm/ide/devPattern/workCapability",
-    "basis": "[n] citation..."
+    "basis": "【REQUIRED】Cite the specific source text from the knowledge base, noting the source paragraph"
   }
 ]`;
 
@@ -172,10 +190,10 @@ Return 1 question as a JSON array with format:
       ? systemPromptJa
       : systemPromptEn;
   const humanMsg = isZh
-    ? `请使用中文基于以下内容生成题目：\n\n${knowledgeBaseContent}`
+    ? `【知识库内容 - 以下是你出题的唯一依据】\n\n--- 知识库开始 ---\n${knowledgeBaseContent}\n--- 知识库结束 ---\n\n请严格基于以上内容生成题目。`
     : isJa
-      ? `以下の内容に基づいて、必ず日本語でアセスメント問題を作成してください：\n\n${knowledgeBaseContent}`
-      : `Generate evaluation question in English based on:\n\n${knowledgeBaseContent}`;
+      ? `【ナレッジベース内容 - 以下は出題の唯一の根拠です】\n\n--- ナレッジベース開始 ---\n${knowledgeBaseContent}\n--- ナレッジベース終了 ---\n\n上記の内容のみに基づいて問題を作成してください。`
+      : `【Knowledge Base Content - Your ONLY source for questions】\n\n--- KB START ---\n${knowledgeBaseContent}\n--- KB END ---\n\nGenerate questions strictly from the above content only.`;
 
   try {
     const response = await model.invoke([

server/src/assessment/services/question-bank.service.ts

@@ -92,7 +92,7 @@ export class QuestionBankService {
     }
     if (createDto.templateId) {
       const existing = await this.bankRepository.findOne({
-        where: { templateId: createDto.templateId, tenantId: tenantId as any },
+        where: { templateId: createDto.templateId },
       });
       if (existing) {
         if (existing.status === QuestionBankStatus.DRAFT || existing.status === QuestionBankStatus.REJECTED) {
@@ -295,35 +295,45 @@ export class QuestionBankService {
     const model = new ChatOpenAI({
       apiKey: modelConfig.apiKey || 'ollama',
       modelName: modelConfig.modelId,
-      temperature: 0.7,
+      temperature: 0.3,
       configuration: {
         baseURL: modelConfig.baseUrl || 'https://api.deepseek.com/v1',
       },
     });
 
-    const systemPrompt = `你是一位专业的知识评估专家。请根据提供的知识库片段生成 ${count} 个唯一的测试题目。
+    const systemPrompt = `你是一位严格的知识评估专家。你必须**仅基于**下方 Human 消息中提供的【知识库内容】来生成题目。
 
-### 强制性语言规则：
-**必须使用中文 (Simplified Chinese) 进行回复**。即使知识库内容是英文或其他语言，问题(question_text)和关键点(key_points)也必须使用中文。
+### 核心铁律（违反将导致题目无效）：
+1. **所有题目必须直接来源于提供的知识库内容**，每个题目必须能找到对应的原文依据
+2. **绝对禁止**编造知识库内容中未提及的概念、术语、流程或数据
+3. **绝对禁止**使用你自身知识库中的内容来编造题目
+4. 如果知识库内容不足以生成 ${count} 道有意义的题目，可以生成少于 ${count} 道，但题目质量优先
 
-### 多样性规则：
-1. 禁止重复：绝对禁止生成相似的题目
-2. 深度挖掘：从不同的角度出题，如流程、限制、优缺点、具体参数等
-3. 随机扰动：从不同的逻辑链条出发
-
-### 任务：
-请以 JSON 数组格式返回 ${count} 个问题：
+### 格式要求：
+请以 JSON 数组格式返回题目：
 [
   {
-    "question_text": "问题内容",
-    "key_points": ["要点1", "要点2"],
+    "question_text": "基于知识库内容的实际问题",
+    "key_points": ["评分要点1", "评分要点2"],
     "difficulty": "STANDARD|ADVANCED|SPECIALIST",
     "dimension": "prompt|llm|ide|devPattern|workCapability",
-    "basis": "[n] 引用原文..."
+    "basis": "【必须填写】从知识库中引用与此题相关的原文内容，用引号标注来源段落"
   }
-]`;
+]
 
-    const humanMsg = `请使用中文基于以下内容生成题目：\n\n${knowledgeBaseContent}`;
+### 维度说明（根据题目内容归类）：
+- prompt: 关于提示词设计、AI交互优化
+- llm: 关于大语言模型原理、架构、参数
+- ide: 关于开发工具使用、协作效率
+- devPattern: 关于开发方法论、工程范式
+- workCapability: 关于工作能力、综合素养
+
+### 出题规范：
+1. 每个题目必须标注 basis，引用知识库中的具体原文作为依据
+2. 题目难度分布合理，覆盖 STANDARD/ADVANCED/SPECIALIST
+3. 不同维度各出一部分，不要集中在一个维度`;
+
+    const humanMsg = `【知识库内容 - 以下是你出题的唯一依据】\n\n--- 知识库开始 ---\n${knowledgeBaseContent}\n--- 知识库结束 ---\n\n请严格基于以上知识库内容生成题目。`;
 
     try {
       const response = await model.invoke([
@@ -395,7 +405,7 @@ export class QuestionBankService {
     }
 
     const allItems = await this.itemRepository.find({
-      where: { bankId },
+      where: { bankId, status: QuestionBankItemStatus.PUBLISHED },
     });
 
     if (allItems.length === 0) {

server/src/knowledge-group/knowledge-group.service.ts

@@ -260,7 +260,6 @@ export class KnowledgeGroupService {
       throw new NotFoundException(this.i18nService.getMessage('groupNotFound'));
     }
 
-    // Check permission using TenantService
     const hasAccess = await this.tenantService.canAccessTenant(
       userId,
       group.tenantId,
@@ -272,7 +271,31 @@ export class KnowledgeGroupService {
       );
     }
 
-    return group.knowledgeBases;
+    const allGroups = await this.groupRepository.find({
+      where: tenantId === null ? {} : { tenantId },
+      relations: ['knowledgeBases'],
+    });
+
+    const childIds = new Set<string>();
+    const collectDescendantIds = (parentId: string) => {
+      for (const g of allGroups) {
+        if (g.parentId === parentId) {
+          childIds.add(g.id);
+          collectDescendantIds(g.id);
+        }
+      }
+    };
+    collectDescendantIds(groupId);
+
+    const result = [...(group.knowledgeBases || [])];
+    for (const childId of childIds) {
+      const childGroup = allGroups.find(g => g.id === childId);
+      if (childGroup?.knowledgeBases) {
+        result.push(...childGroup.knowledgeBases);
+      }
+    }
+
+    return result;
   }
 
   async addFilesToGroup(