自进化自动编码软件用法02

这里面Clipboard_Screenshot.png 的 转件表面待补是啥意思，以及状态 待专家是啥意思，我添加了反馈出现这些 下一步如何操作

这两个状态的真实含义和为什么你之前点了反馈还是这样，我都已经定位并修复了。

状态含义

字段	你看到的值	含义
AI 编码	学生回答问题R1	智能体对这条文本的预测类别
专家编码	待补	这条样本还没有专家给出的真实标签
状态	待专家	正在等待专家判定（expert_code 为空）
置信度	0.30	AI 对这个预测只有 30% 信心

为什么你点了"反馈"还是不变

之前的反馈弹窗只有两项：

• 修正类型（类别混淆 / 规则不足...）
• 反馈文本

它漏了一个最关键的东西：正确专家编码。 所以你即使写了反馈，后端也不知道"这条样本应该归到哪一类"，只能把 feedback_text 记下来，但 expert_code 仍然是空的，因此状态继续显示"待专家"。

我做了什么修复

1. 后端 backend/schemas/models.py ：FeedbackIn 增加 expert_code 字段。
2. 后端 backend/api/coding.py ：/api/coding/feedback 现在会接收并把正确专家编码写入数据库，再交给内循环修正。
3. 前端 frontend/src/pages/ExpertFeedback.tsx：反馈弹窗新增**"正确专家编码"下拉框（必填）**，选项来自任务里的类别定义。
4. 重新 vite build、重启后端（端口 8000）。

你现在怎么操作

1. 刷新页面。
2. 进入「专家反馈」页，选择任务和轮次。
3. 看到状态为「待专家」或「不一致」的样本，点右侧 反馈。
4. 在弹窗里：
   • 正确专家编码：选择这条样本真实属于的类别
   • 修正类型：选"类别混淆"等
   • 反馈文本：写清楚为什么 AI 错了
5. 点确定提交。
6. 提交后该行状态会变成：
   • 一致：如果 AI 编码 = 你选的专家编码
   • 不一致：如果 AI 编码 ≠ 你选的专家编码
7. 当本轮积累了若干不一致样本后，点右上角 「触发外循环（Reflection + Extraction）」，系统会把错误沉淀为规则/示例/错误记忆，用于下一轮。

注意

当前 API Key 还是无效的（DashScope 返回 401），所以内循环的 AI 修正会回退到 mock 模式，但专家编码的保存和状态更新已经能正常工作。等你换上有效的 DashScope Key 后，AI 修正本身也会真正生效。