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设计评价方针 + Block 图组件影响分析，面向汽车 ECU 变更的自动设计评价。

核心痛点

1. 设计评价方针高度依赖资深工程师：需要同时理解变更点、历史设计案例、设计方针、方法、评价方法和担心点。
2. 历史案例匹配依赖关键词，容易漏召回：新旧变更的措辞可能不同，同义词匹配困难。
3. 四类方针内容的编号对应关系难以保证：设计方针 → 设计方法 → 评价方法 → 担心点 需要按编号对应，人工编排容易错配。
4. 多语言和汽车专业术语理解偏差：变更描述可能混合中文、日文、英文、缩写和代码。
5. Block 图影响分析依赖系统架构知识：仪表盘双芯片架构，影响判断涉及功能模块内部处理单元。
6. Drawio XML 手工修改容易出错：每个组件对应一个 mxCell，手工修改需要定位 cell_id、更新 style。

解决方案与技术实现路径

1. 接收变更点并统一语言处理：必填输入为 changing_point，非中文输入转换为中文用于知识检索，输出保持用户原始语言。
2. 从历史知识中检索相关设计：从 knowledge.json 获取最相关的三条设计参考，路径为关键词提取 → Neo4j CONTAINS/BM25 → Top-3，降级到 n-gram 匹配。
3. 生成结构化设计评价方针：使用汽车电子设计专家提示词，固定包含设计方针、担心点、设计方法、评价方法、知识库参考项五部分，四类内容按编号一一对应。
4. 读取系统架构知识并定位组件：读取 knowledge.md 和基础 .drawio，逐组件判断影响范围，识别 modified / affected / new / deleted / reset 变更类型。
5. 脚本化更新 Block 图：生成 changes.json，由 apply_styles.py 复制基础文件、更新样式或插入新组件并保存。
6. 按变更类型统一标注组件：modified（红色边框）、affected（蓝色边框）、new（黄色粗边框）、deleted（灰色透明虚线）、reset（恢复默认）。

亮点

• 设计评价方针与 Block 图在同一条业务链路中生成：一个输入同时得到 Markdown 方针文件和带标注的 Drawio 文件。
• 历史知识驱动：使用 knowledge.json 的历史设计记录作为背景。
• 细粒度组件分类：不仅检查模块，还深入 Drawio 中的具体处理单元。
• 多语言交付规则明确：中文、英文、日文模板结构保持一致。

商业价值

• 设计评价方针单个变更点约需 0.5~3 天，Block 图变更分析一次约需 0.5~3 天，自动化后预期分钟级处理，直接人力成本下降 80%+。
• knowledge.json / knowledge.md 将资深架构师经验沉淀为可检索资产。
• 统一编号对应关系和固定组件分类减少人工编排错误。
• apply_styles.py 自动修改 XML，降低手工编辑误差。

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