待验证50% 置信事实精确时间
CodeSmith v0.5.0 的 doctor 补齐了 LLM 分析层（crates/tui/src/doctor_llm.rs）：确定性检查后收集警告/错误并序列化为结构化 findings，交给单次咨询式 LLM 调用推断根因并建议后续操作，确定性结果优先，LLM 只分析不执行，失败或超时（30秒）则静默跳过。
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来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/10/13
首次发现
有效期至：2027/1/11
来源
涉及实体
相关事实
待验证LLM症状提取过程基于一套由临床医生编写的标准词汇表，确保输出结构化、可预测70% 相似待验证现有 LLM 辅助筛选评估方法大多依赖准确率等传统指标，在高度类别不平衡的系统综述数据集上可能产生误导66% 相似待验证本文关于LLM缓解RSI的观察来自单一个人经验，样本有限，并非经过验证的医学结论66% 相似待验证OpenClaw 的 doctor 分三层检测问题（配置异常、状态问题、服务健康），分两级修复（安全修复自动执行，有风险的需用户确认），并将确定性规则无法覆盖的问题交给 LLM 分析日志、推断原因和生成修复计划。66% 相似待验证研究者指出这些发现确立的是LLM编排架构在协调异构放疗能力方面的技术可行性，但并未证明其临床正确性、临床实用性或前瞻性获益62% 相似
引用此条事实
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