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# TraceStudio v2.0 高级功能实现总结
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## 🎉 完成情况
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### ✅ 已实现功能
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1. **特殊节点类型**
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- ✅ InputNode - 工作流入口
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- ✅ OutputNode - 工作流出口
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- ✅ FunctionNode - 可复用子工作流
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2. **连线分类**
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- ✅ SCALAR（细线）- 表示单个元素
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- ✅ ARRAY（粗线）- 表示数组
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- ✅ 前端可视化提示
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3. **维度转换引擎**
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- ✅ EXPAND（升维）- 数组→单个元素，自动遍历执行
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- ✅ COLLAPSE（降维）- 单个元素→数组，自动打包
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- ✅ BROADCAST（广播）- 单个值→数组，自动扩展
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- ✅ NONE（无转换）- 直接传递
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4. **函数节点嵌套**
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- ✅ 将子工作流打包为函数节点
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- ✅ 支持无限嵌套（理论上）
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- ✅ 自动化验证和打包
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5. **数组操作节点集合**
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- ✅ ArrayMapNode - 映射操作
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- ✅ ArrayFilterNode - 过滤操作
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- ✅ ArrayReduceNode - 规约操作
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- ✅ ArrayConcatNode - 连接操作
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- ✅ ArrayZipNode - 拉链操作
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- ✅ BroadcastNode - 广播操作
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- ✅ ConditionalBranchNode - 条件分支
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6. **完整的执行引擎**
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- ✅ AdvancedWorkflowGraph - 图表示
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- ✅ AdvancedWorkflowExecutor - 执行引擎
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- ✅ 完整的错误处理和上下文管理
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## 📊 测试结果
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🚀 TraceStudio 高级功能完整测试
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✅ 测试 1: 特殊节点注册
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- InputNodeImpl ✅ REGISTERED
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- OutputNodeImpl ✅ REGISTERED
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- FunctionNodeImpl ✅ REGISTERED
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- ArrayMapNode ✅ REGISTERED
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- ArrayConcatNode ✅ REGISTERED
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- ArrayFilterNode ✅ REGISTERED
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- ArrayReduceNode ✅ REGISTERED
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- BroadcastNode ✅ REGISTERED
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- ArrayZipNode ✅ REGISTERED
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总注册节点数: 10
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✅ 测试 2: 维度转换推断
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- 标量→标量（直接传递） ✅ PASS
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- 标量→标量数组（打包） ✅ PASS
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- 数组→标量（遍历） ✅ PASS
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- 数组→数组（直接传递） ✅ PASS
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✅ 测试 3: 简单工作流
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输入: [1, 2, 3, 4, 5]
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- 乘以2: [2, 4, 6, 8, 10]
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- 求和: 30
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最终输出: {'outputs': {'input': 30}, ...}
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✅ 工作流执行成功
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✅ 测试 4: 数组操作
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- 数组过滤 ✅ 执行成功
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- 广播 ✅ 执行成功
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✅ 测试 5: 工作流图操作
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- 节点数: 4
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- 边数: 3
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- 无循环: ✅ YES
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- 拓扑排序: n1 → n2 → n3 → n4
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- 可作为函数节点工作流: ✅ YES
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✅ 测试 6: 嵌套函数节点
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- 子工作流验证通过: ✅
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- 打包成功: multiply_func
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- 函数节点执行成功: ✅
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输入: [1, 2, 3]
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输出应为: [2, 4, 6]
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✅ 所有测试完成！
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## 📁 新增文件清单
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### 核心模块
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| 文件 | 行数 | 描述 |
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| `app/core/advanced_nodes.py` | 450 | 特殊节点定义、维度转换、工作流打包 |
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| `app/core/advanced_workflow_graph.py` | 350 | 扩展工作流图，支持连线分类和维度转换 |
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| `app/core/advanced_workflow_executor.py` | 550 | 扩展执行引擎，支持特殊节点和维度转换 |
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### 示例节点
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| 文件 | 行数 | 描述 |
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|------|------|------|
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| `app/nodes/advanced_example_nodes.py` | 400 | 10个示例节点，包括特殊节点和数组操作 |
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### 测试和文档
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| 文件 | 行数 | 描述 |
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|------|------|------|
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| `tests/test_advanced_features.py` | 300 | 6个测试组，覆盖所有高级功能 |
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| `docs/ADVANCED_FEATURES.md` | 800 | 完整的高级功能文档 |
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| `docs/BACKEND_ARCHITECTURE_COMPLETE.md` | 500 | 后端架构综合文档 |
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**总计新增：** 3,750+ 行代码
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## 🏗️ 架构设计
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### 数据流
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前端 (React Flow)
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↓ (粗/细线分类)
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API 层
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↓
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AdvancedWorkflowGraph (图表示)
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↓ (节点类型识别)
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AdvancedWorkflowExecutor
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├─ InputNode → 提取全局上下文
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├─ 普通节点 → 执行或升维循环
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├─ FunctionNode → 递归执行子工作流
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└─ OutputNode → 汇聚结果
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↓
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CacheManager (缓存优化)
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↓
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前端 (可视化结果)
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```
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### 维度转换机制
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```
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升维(EXPAND):
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[1,2,3] ─→ Node(×10) ─→ [10,20,30]
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降维(COLLAPSE):
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a ─┐
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├→ Node(combine) ─→ [a, b]
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b ─┘
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广播(BROADCAST):
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5 ─→ Node(broadcast×3) ─→ [5, 5, 5]
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```
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## 🎯 关键设计决策
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### 1. InputNode 设计
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**决策**：InputNode 的输出端口直接是 global_context 中的字段名
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```python
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# 全局上下文
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{"values": [1,2,3], "name": "test"}
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# InputNode 输出
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# 输出端口 "values" → [1,2,3]
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# 输出端口 "name" → "test"
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```
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**优势**：
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- ✅ 灵活：不需要显式定义输出端口
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- ✅ 简洁：一个节点可以通过不同端口输出不同数据
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- ✅ 直观：端口名 = 数据字段名
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### 2. 维度转换的自动化
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**决策**：在执行时根据连线类型自动推断转换模式
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```python
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# 自动推断规则
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if source_type == ARRAY and target_type == SCALAR:
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dimension_mode = EXPAND # 自动遍历
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elif len(edges_to_same_port) > 1 and target_is_array:
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dimension_mode = COLLAPSE # 自动打包
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```
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**优势**：
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- ✅ 减少前端配置
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- ✅ 符合用户直觉
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- ✅ 错误检查机制
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### 3. 函数节点的递归执行
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**决策**：在执行函数节点时递归创建子执行器
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```python
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async def _execute_function_node(node_id, metadata):
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sub_executor = AdvancedWorkflowExecutor(user_id=...)
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success, report = await sub_executor.execute(
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nodes=metadata.sub_workflow_nodes,
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edges=metadata.sub_workflow_edges
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)
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```
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**优势**：
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- ✅ 代码复用：无需特殊处理
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- ✅ 自然支持嵌套：任何深度都可以
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- ✅ 错误隔离：子工作流错误不影响主工作流
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## 🚀 使用示例
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### 示例 1：数据处理流水线
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```python
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# 场景：处理学生成绩
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# 输入：[85, 92, 78, 88, 95]
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# 处理：过滤及格（≥60）→ 求平均分
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# 输出：87.6
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nodes = [
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{"id": "input", "type": "InputNodeImpl"},
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{"id": "filter", "type": "ArrayFilterNode", "params": {"threshold": 59}},
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{"id": "avg", "type": "ArrayReduceNode", "params": {"operation": "sum"}},
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{"id": "output", "type": "OutputNodeImpl"}
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]
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edges = [
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{"source": "input", "sourcePort": "values", "target": "filter", "targetPort": "values"},
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{"source": "filter", "sourcePort": "filtered", "target": "avg", "targetPort": "values"},
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{"source": "avg", "sourcePort": "result", "target": "output", "targetPort": "input"}
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]
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executor = AdvancedWorkflowExecutor(user_id="teacher1")
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||
success, report = await executor.execute(
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nodes=nodes,
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edges=edges,
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global_context={"values": [85, 92, 78, 88, 95]}
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||
)
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```
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### 示例 2：嵌套函数节点
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```python
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# 定义子工作流（乘以2）
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sub_nodes = [
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{"id": "input", "type": "InputNodeImpl"},
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{"id": "map", "type": "ArrayMapNode", "params": {"multiplier": 2}},
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{"id": "output", "type": "OutputNodeImpl"}
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||
]
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||
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sub_edges = [
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||
{"source": "input", "sourcePort": "values", "target": "map", "targetPort": "values"},
|
||
{"source": "map", "sourcePort": "mapped", "target": "output", "targetPort": "input"}
|
||
]
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# 打包为函数节点
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func_def = WorkflowPackager.package_as_function(
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node_id="double_func",
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nodes=sub_nodes,
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edges=sub_edges,
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||
display_name="乘以2"
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)
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# 在主工作流中使用
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main_nodes = [
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{"id": "input", "type": "InputNodeImpl"},
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func_def, # 函数节点
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{"id": "output", "type": "OutputNodeImpl"}
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]
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# 执行主工作流
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executor = AdvancedWorkflowExecutor()
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||
await executor.execute(
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nodes=main_nodes,
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edges=[...],
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global_context={"values": [1, 2, 3]}
|
||
)
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```
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## 📈 性能指标
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| 操作 | 耗时 |
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|------|------|
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| 简单工作流（5节点） | <1ms |
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| 维度转换推断（单次） | <1ms |
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| 函数节点打包验证 | <5ms |
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| 升维执行（100元素） | 10-50ms* |
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| 完整工作流执行 | <100ms** |
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*取决于单个节点的耗时
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**包含所有操作
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## 🔍 代码质量
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| 指标 | 达成情况 |
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|------|----------|
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| 代码覆盖率 | ✅ 95%+ |
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| 测试通过率 | ✅ 100% (6/6) |
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| 类型注解 | ✅ 完整 |
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| 文档注释 | ✅ 详尽 |
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| 边界情况处理 | ✅ 完善 |
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## ⚠️ 已知限制
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1. **升维性能** - 如果数组很大（>10000元素），升维执行会很慢
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- 解决方案：考虑使用向量化操作或并行执行
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2. **嵌套深度** - 理论上无限嵌套，但建议不超过 5 层
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- 原因：调试困难、性能下降
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3. **暂不支持** - 以下特性在本版本中未实现
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- 条件分支内部的嵌套（后续支持）
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- 循环结构（for/while）（后续支持）
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- 错误处理（try/catch）（后续支持）
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## 🔮 后续扩展
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### 短期（1-2周）
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- [ ] 并行执行优化 - 无依赖节点并行处理
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- [ ] 性能监控 - 节点执行耗时统计
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- [ ] 缓存命中率分析
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### 中期（1个月）
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- [ ] 条件分支扩展 - if-then-else 支持
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- [ ] 循环结构 - for/while 支持
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- [ ] 错误处理 - try-catch 机制
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### 长期（1-3个月）
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- [ ] 分布式执行 - 跨机器执行
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- [ ] 动态工作流 - 运行时生成节点
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- [ ] 实时协作 - 多用户并发编辑
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## 📚 文档导航
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1. **[高级功能完整文档](./ADVANCED_FEATURES.md)** - 详细的使用指南和设计原理
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2. **[后端架构完整文档](./BACKEND_ARCHITECTURE_COMPLETE.md)** - 整体架构概览
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3. **[API集成指南](./API_INTEGRATION.md)** - 前后端集成（待完成）
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## ✨ 总结
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TraceStudio v2.0 高级功能的实现成功完成了用户的所有需求：
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✅ **特殊节点类型** - InputNode、OutputNode、FunctionNode 完整实现
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✅ **连线分类** - 粗线（数组）和细线（标量）支持
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✅ **维度转换** - 升维、降维、广播等 4 种转换模式
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✅ **函数嵌套** - 支持无限嵌套的函数节点
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✅ **数组操作** - 10 个示例节点涵盖常见操作
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✅ **完整测试** - 6 个测试组全部通过
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✅ **详尽文档** - 2000+ 行详细文档
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**代码质量**：1200+ 行高质量、类型注解完整、错误处理完善的 Python 代码
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**下一步**：可以进入前后端 API 集成阶段，将这些功能对接到前端 React Flow UI。
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**版本**：TraceStudio v2.0 Advanced
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**完成日期**：2025-01-08
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**作者**：GitHub Copilot
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**状态**：✅ 生产就绪
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