用 CodeBuddy + 混元(Hy3)，开发护士排班从“半天工时“变成“AI 秒算“，带公平性评分
痛点：排班是护士长的"周常噩梦"
在三甲医院急诊科，排班不是填格子那么简单。抢救室、留观室、监护室（EICU）三班倒（A 白班 08–16 / P 小夜 16–24 / N 大夜 00–08），还要兼顾：ICU 资质必须有人、高年资（N3/N4）要到位、夜班不能连太多天、大夜后必须休息、请假的人绝不能排重。
以前护士长靠 Excel + 手调，排一周要几小时。这种规则明确、约束清晰的事，不该让 AI 来干吗？于是用 CodeBuddy（腾讯混元大模型 hy3 驱动），从一句需求出发，做出了整套**护士排班系统**。
系统主界面：周视图拖拽网格 + 一键排班 + 公平性评分
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二、技术栈：一句话生成"前后端 + 数据库"三层 CodeBuddy 帮我把需求拆成三层直接落地：
- 前端：Vue 3 + Vite 5 + Vue Router 4 + Axios（SPA，端口 5173），6 个页面覆盖排班总览、护士管理、班次/规则配置、统计报表。
- 后端：Free Pascal+ mORMot1（THttpApiServer，端口 6789），所有排班/校验/审核逻辑都在这里。
- 数据库：MSSQL 2014，9 张业务表（科室/班次/护士/排班/规则/请假/调班/用户/日志）。 护士档案页，资质（层级、ICU、护士长）直接驱动排班。
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三、核心亮点：排班引擎"三件套" 这是整个系统最值得说的地方——排班引擎不是"填坑"，而是**规则 + 智能求解 + 可解释**： 1. 智能排班（最优）：后端调 Python + OR-Tools 的 CP-SAT 求解器（Engine/solver/solve_engine.py）。硬约束零违反、全局最公平，还能输出**公平性评分（/100）**和**中文可解释说明**；
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2. 普通自动排班： **贪心兜底**（DoGreedySchedule），秒出、同样守住全部硬约束，适合日常快速出草稿。
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3. 手动拖拽：护士长微调，前端 + 服务端**双重实时校验（7 项检查）**，任何违规（夜班到顶、当天重复、资质不符、行政班非护士长…）立刻拦住并说明原因。
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四、护士长自己就能改规则，不用找程序员
规则全在数据库里，网页上点几下即可改，立即生效：
- 排班规则页：每科室每班次设"最少/最多人数、要不要高年资、要不要 ICU 资质"。
- 约束配置页：周上班 ≤ 6 天、周夜班 ≤ 3 天、大夜后休息 ≥ 1 天、周工时上限……流感季想让夜班更宽松？把"周夜班上限 3 改 2"就行。
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五、锁定与可追溯
排班完成点"审核"即锁定（状态 APPROVED），谁都改不了；要改先"撤销审核"并输密码。每一次变更都进**操作日志**（操作人/时间/IP/新旧值），合规可追溯。
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六、踩坑与升级（最容易被精选的一段）
初版自动排班算法非常朴素——按护士 ID 取模固定绑定班次，结果**每天上同一个班、不考虑规则和请假、夜班可能连排**。用 CodeBuddy 把引擎升级成了现在的样子：
- 引入 CP-SAT 最优求解 + 贪心兜底 + 手动双校验，公平且合规；
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七、成果
- 排班从**人工数小时 → 秒级出稿**，护士长只做"把关和微调"；
- 公平性**可量化**（评分 /100），夜班、辛苦班尽量匀着分；
- 已覆盖 3 科室、35 名护士的一周排班.
八、我是怎么用 CodeBuddy + 混元（hy3）做出来的
流程是：① 把"急诊科护士排班"需求讲清楚 → ② CodeBuddy 生成 Vue3 页面骨架和 中间件接口 → ③ 让它写排班引擎（CP-SAT 建模 + 贪心兜底）→ ④ 联调时把报错贴回去，它帮我修 SQL 注入、对齐路由 → ⑤ 用 nginx 部署到内网。 备注：员工人名是 ai随机生成，不是真实人名 #护士排班 #AI提效