# CLAUDE.md

This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with code in this repository.

## Development Commands

```bash
# Start dev environment (backend + frontend)
cd backend && python scripts/seed_data.py && uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
cd frontend && npm install && npm run dev

# Run tests (611 tests, ~3min)
cd backend && python -m pytest tests/ -v --no-cov

# Build frontend (type-check + prod bundle, ~5s)
cd frontend && npm run build

# Database migrations (Alembic)
cd backend && python -m alembic -c alembic/alembic.ini upgrade head    # 应用迁移
cd backend && python -m alembic -c alembic/alembic.ini downgrade -1   # 回滚一步
cd backend && python -m alembic -c alembic/alembic.ini history         # 查看历史
cd backend && python -m alembic -c alembic/alembic.ini current         # 查看当前版本
# 自动生成迁移（修改模型后执行）:
cd backend && python -m alembic -c alembic/alembic.ini revision --autogenerate -m "变更说明"

# Docker deployment
docker compose up -d                    # development（自动运行迁移）
docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d  # production（自动运行迁移）

# PubMed pipeline (real data)
curl -X POST localhost:8000/api/v1/admin/pipeline/run -H "Authorization: Bearer $(admin_token)"
# FTP baseline import (first-time full data)
cd backend && python scripts/pubmed_baseline.py --dir /path/to/pubmed/baseline/ --demo
# 批量刷新被引次数（PubMed elink，免费，3 req/s。全库约N分钟/N秒）
curl -X POST localhost:8000/api/v1/admin/pipeline/refresh-citations -H "Authorization: Bearer $(admin_token)"
curl -X POST "localhost:8000/api/v1/admin/pipeline/refresh-citations?limit=500" -H "Authorization: Bearer $(admin_token)"
```

## Architecture Overview

### Database Migrations (Alembic)

Alembic 管理数据库 schema 版本。初始迁移 `alembic/versions/e56e408b2208_initial_schema.py` 包含所有 32 个模型的建表语句。

**工作流：**
1. 修改 Python 模型（增/删/改字段）
2. 运行 `alembic revision --autogenerate -m "描述"` 自动生成迁移脚本
3. 检查生成的脚本，确认无误
4. 运行 `alembic upgrade head` 应用到数据库

**部署：** Docker Compose 启动时会自动执行 `alembic upgrade head`。

**模型修改后务必同步文档：** 每次通过 migration 增/删/改字段后，必须同步更新 `docs/03-数据库设计.md` 中对应表的 `CREATE TABLE` 定义和索引，保持与模型代码一致。

### Multi-Tenant Isolation

Two levels: `ContextVar` (application) + PostgreSQL RLS (database, production only). Every tenant-scoped request sets `tenant_ctx` via `get_current_user` (not middleware — avoids connection pool races). The JWT access token carries `tid` (tenant_id) and `is_superuser`. Admin routes (`/admin/*`) enforce `require_superuser` via router-level dependency — demo users get 403.

### Middleware Stack (inside→out)

`CORS → RateLimit → PerformanceMonitor → SecurityHeaders → CSRFProtection → CSRFCookie → Trace`

Rate limiter caches plan quotas 5 minutes. CSRF exempts Bearer tokens and `/auth/*`, `/public/*`, `/captcha/*`.

### Backend Layer Pattern

```
api/v1/  →  schemas/  →  services/  →  models/  (DB)
                ↑
          core/ (security, permissions, tenant_ctx, middleware)
```

Services never import from api/. Models never import from services/. `core/plans.py` defines Free/Pro/Team/Enterprise feature matrix — use `get_tenant_plan()` to check feature access.

### Database

39 SQLAlchemy 2.0 models. All `TIMESTAMPTZ` columns use `server_default=func.now()`. Pure date fields (pub_date, approval_date) use `DATE`.

`user_feed` is the only table needing partitioning — `PARTITION BY RANGE (pushed_at)` monthly.

### Feed Engine

`generate_feeds_for_literature()`: new article → match tags against active subscriptions → compute priority (must_read/recommended/related) → insert `user_feed`. Called after every PubMed pipeline run.

### Frontend Route Architecture

Three layouts: `PublicLayout` (no auth, no sidebar), `AuthLayout` (centered card), `AppLayout` (sidebar + header). Admin uses its own `AdminLayout`. All pages lazy-loaded via `() => import(...)`. Auth guard in `router.beforeEach()` checks `auth.isAuthenticated`.

### PubMed Pipeline

**FTP 每日更新文件为主数据源**（2026-07-25 决策）。取代旧 E-utilities API 多路搜索策略。

日常运行：
1. **FTP 下载** `pubmed25updateNNNN.xml.gz`（每日 ~10MB，含全部新增/修改/删除记录）
2. **解析**：`_extract_article()`（复用 `pubmed_baseline.py` 的 lxml 解析器）
3. **过滤**：`_is_oncology()` 按 MeSH 肿瘤科筛选（复用 `pubmed_baseline.py`）
4. **处理**：`<PubmedArticle>` → `_update_lit_from_article()` upsert；`<DeleteCitation>` → 标记 `retracted=True`
5. **打标**: MeSH UI → `global_tags` lookup → `global_literature_tags` INSERT
6. **检查点**：`pipeline_runs.processed_date` 记录已处理的 EDAT 日期

降级：FTP 不可用时，回退到 `pubmed_api.py`（NCBI E-utilities，3 req/s）的 `reldate=1&datetype=edat` 查询。

### ARQ Scheduled Tasks (`backend/app/tasks/worker.py`)

定时任务使用 ARQ (Redis-backed)，所有时间均为 **UTC**。

| 任务 | 函数 | Cron (UTC) | 北京时间 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 每日 FTP 增量 | `daily_ftp_update` | `03:07` 每天 | 11:07 | FTP 下载更新文件，处理新增/修改/删除（取代精搜+宽搜+retagger） |
| 引用更新 | `daily_citation_update` | `05:13` 每天 | 13:13 | 刷新最近文献被引次数 |
| 摘要邮件 | `daily_digest_task` | `22:30` 每天 | 06:30 (次日) | 每日摘要推送 |

> **旧任务已移除：** `daily_pubmed_pipeline`（MAJR 精搜）、`weekly_broad_pipeline`（Title/Abstract 宽搜）和 `mesh_retagger.py`（回查）已被 `daily_ftp_update` 完全取代。FTP 每日更新文件包含所有新/改/删记录，覆盖 MeSH in-process→medline 过渡，不再需要多路搜索和回查。

手动触发：
```bash
# FTP 增量更新
curl -X POST localhost:8000/api/v1/admin/pipeline/run -H "Authorization: Bearer $(admin_token)"
# 批量刷新被引次数
curl -X POST localhost:8000/api/v1/admin/pipeline/refresh-citations -H "Authorization: Bearer $(admin_token)"
curl -X POST "localhost:8000/api/v1/admin/pipeline/refresh-citations?limit=500" -H "Authorization: Bearer $(admin_token)"
```

### Citation Counts (PubMed elink)

每条文献入库时**自动查询被引次数**（`pubmed_api.py:fetch_citedby_counts()`，通过 NCBI elink 免费接口，200 篇/req）。每日定时任务 `daily_citation_update` 刷新最近文献的被引。管理后台也支持手动全量刷新。

**技术要点：**
- 接口：`elink.fcgi?dbfrom=pubmed&linkname=pubmed_pubmed_citedin&id=PMID1,PMID2,...`
- 限速：无 API Key 3 req/s，有 key 10 req/s
- 批量 200 篇/次，全库 1 万篇约需 15-20 分钟免费模式
- 更新 `global_literature.cited_by_count` + `updated_at`（所以 🔄 徽标会联动）
- 新文献引用数可能为 0（刚发表，随后每次定时刷新自动更新）

**NLM 行为要点：**
- `DateRevised` **不可靠**——NLM 明确说不应依赖它判断 revision（如 MeSH 年更大批改记录但不一定赋值）。判 new/revised 的唯一稳妥方式是 PMID 撞库
- `_update_lit_from_article()` 对已存在 PMID 直接覆盖所有字段，不做"是否变了"的检查
- 每年 11 月中–12 月中是 MeSH 年更期，indexed 记录暂停灌入，只发 in-process/publisher。此时宽搜补充尤为重要

### PMC OA TDM (Full Text)

为未来深度学习 NLP（药物-靶点关系抽取、临床试验结构化提取）做数据准备。

**PMC OA 覆盖：** 约 15% 的 PubMed 文献有 PMC 全文，但高影响力期刊 OA 比例远高于此，对 oncology 领域数据挖掘足够。

**数据流：** PubMed efetch 已返回 `pmc_id` + `is_oa` → `pmc_oa.py` 用 OA Service API 下载 XML → `jats_parser.py` 解析成结构化 sections。

**存储策略：** 存 parsed sections JSON（`full_text_sections` 字段），不存原始 XML。sections 结构：
```json
{"sections": [{"heading": "Introduction", "text": "..."}, {"heading": "Methods", "text": "..."}],
 "chemicals": [{"name": "Trastuzumab", "registry_number": "..."}],
 "references": [{"pmid": 12345, "title": "..."}],
 "tables": [{"caption": "Table 1", "data": "..."}]}
```

**实现（Phase 1）：** `app/services/pmc_oa.py` — OA Service API 客户端；`app/services/jats_parser.py` — JATS XML 解析；`GlobalLiterature.full_text_sections` JSON 字段（Alembic 迁移）；在 `_run_pipeline()` 中新增 OA 全文抓取阶段。Phase 2 回填现有 OA 文献。Phase 3 按需上 NLP 模型。

**技术要点：**
- API：`https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/utils/oa/oa.fcgi?id=PMCID` → XML 响应
- PMCID ↔ PMID 映射已在 PubMed efetch 阶段完成（`pmc_id` 字段）
- JATS XML 按 `<sec>` 标签组织，`<sec-title>` + 段落文本即可提取结构化 sections
- `<chemical>` 标签含 Registry Number，可对接 PubChem
- 限速：共用 NCBI E-utilities 池（3 req/s 无 key，10 req/s 有 key）
- 与 `_run_pipeline()` 集成：在打标 + Feed 生成后，对 `is_oa=True` 且无 `full_text_sections` 的文献执行

### Key Design Decisions

- **No multi-specialty in one deployment.** One codebase, one YAML config, one Docker stack per specialty. Oncology is the first.
- **Personal → Team upgrade is zero-data-migration.** Personal user's `tenant_id` stays the same; only `is_personal` flips and `plan_type` changes.
- **SQLite in dev, PostgreSQL in prod.** SQLAlchemy generic types enable this.
- **Dev mode password reset** returns the reset link directly in API response (no SMTP needed).
- **`user["sub"]` is a string.** Always convert to `uuid.UUID()` before passing to SQLAlchemy queries.
- **搜索功能必须与 PubMed 完全一致。** 这是硬性要求，不是"未来优化"。所有 PubMed 字段标签必须全量支持，已存储数据的立即接通搜索路径，缺失数据的补充 XML 抽取和存储。不允许任何字段退化到纯文本搜索。
