# 设计文档

> 本地运行的个人任务 agent,覆盖三类工作:汇报 PPT、科研申报书、代码。
> 模型自由(LiteLLM 接 OpenAI-compatible),代码可控(目标 1500-2000 行 Python)。

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## 1. 边界

**做**:PPT(`python-pptx`)/ 申报书(`python-docx`)/ 编码(读写文件 + shell + 迭代验证)。
**不做**:子 agent / IM 渠道 / 自定义 RAG / 锁定 Anthropic / Eval Suite(个人工具 dogfooding 替代)。多用户 / Web UI 归 §7。

**关键约束**:
- 模型自由:LiteLLM + OpenAI-compatible(默认 DeepSeek V4)
- 任务持久化:任意时刻关机,下次能恢复
- 演化性:模型升级不需要大改架构
- **形态兼容**:本地与 SaaS 共享同一份 core / storage(PG)/ web `/v1` API,无 CLI REPL / 本地 in-process 分叉(2026-05-18 撤,详 §7.9)

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## 2. 架构

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zcbot/
├── core/
│   ├── capabilities.py     # ModelCapabilities,从 yaml 加载
│   ├── llm.py              # LiteLLM 封装,按 capabilities 自动启 features
│   ├── loop.py             # ReAct 主循环 + cancel_check 协作式 cancel
│   ├── probe.py            # 真实探测对账 yaml 声称的能力
│   ├── session.py          # 消息列表 + meta + 落 PG
│   ├── skills.py           # SkillRegistry(Anthropic 渐进披露)
│   ├── task.py             # TaskState
│   ├── memory.py           # per-user .memory/ 双层记忆
│   ├── paths.py            # task_dir db form 归一(to_db_path / from_db_path)
│   ├── storage/{engine,models,utils}.py  # SQLAlchemy 2.x ORM
│   └── agent_builder.py    # 装配 lib:build_agent / system prompt / validate_task_name
├── tools/
│   ├── base.py             # Tool 基类 + _resolve
│   ├── fs.py               # read / write / edit (唯一匹配) / glob / grep
│   ├── shell.py            # subprocess + 黑名单
│   ├── run_python.py       # tmp .py + subprocess + 敏感 env 过滤
│   ├── skill_tool.py       # load_skill
│   └── skill_authoring.py  # save_skill / fork_skill(host-side 写用户 .skills)
├── skills/{coding,ppt,proposal}/   # SKILL.md + references / scripts / assets
├── prompts/system/general_v1.md
├── config/{agent.yaml, models/*.yaml}
├── workspace/users/<user_id>/
│   ├── .memory/{core.md, extended/*.md}   # 跨 task 共享记忆,dotfile 隔离
│   └── <working_dir>/                      # 工作目录,用户起名(同 working_dir 多 task 共享)
├── web/{app.py, auth.py, broker.py, sinks.py, static/dev.html}
├── db/migrations/                          # alembic
└── main.py                                 # 入口:web / db / probe / user 四子命令
```

**工作目录(working_dir) = `workspace/users/<user_id>/<working_dir>/`,所有 skill 产物写到这里**,绝对路径在 system prompt 显式给 agent。写错位置(cwd / `skills/` / repo 根)git status 立刻报红。`user_id` 走 JWT `sub`:邮箱密码登录由 users 表 email lookup 直读,platform 登录由 platform 直传;**无 SENTINEL fallback,所有路径必须显式有 user_id**。**`name`(任务显示名)必填**,**`working_dir` 可选**(留空 → 用 name 作目录名);两者都是简单名(不含 `/\..`、不以 `.` 起头,挡 `.memory`);同 `working_dir` 多 task 自动共享同目录(§7.1)。SaaS 化只是把 `workspace/` 换 `<storage_root>/`,布局不变。

**启动**:`python main.py web` → uvicorn 起 FastAPI → lifespan 跑 stale-run reaper → 客户端走 `/v1/auth/login_password`(邮箱密码)或 `/v1/auth/login`(platform_key)换 JWT → `POST /v1/tasks/{id}/messages` 起 BG 线程,内部 `build_agent` 读 `agent.yaml` → 加载 `ModelCapabilities` → `LLM(caps)` → 拼 system prompt(general_v1.md + skill discovery + cwd + working_dir 绝对路径)→ 装配工具 → `AgentLoop.run`。`ZCBOT_DB_URL` 指 PG。

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## 3. 核心组件

### 3.1 主循环(`core/loop.py`)
ReAct:LLM → 若有 tool_calls 就执行 → 结果塞回消息 → 再调 LLM。无 tool_call 即返回。
- 工具结果对模型截 16K 字符,用户预览 400 字符
- 事件通过 `sink.emit` 流式发布(§7 A,SSE 桥);content delta 在 stream chunk 到达即时 emit `text` 事件,前端打字机渲染
- **LLM 调用走 `LLM.chat_stream`(litellm `stream=True`)**:chunks 攒齐后用 `litellm.stream_chunk_builder` 拼回完整 response 给 tool_calls 解析 + usage 记账;`stream_options.include_usage=True` 让最后一个 chunk 带 usage
- `cancel_check: Optional[Callable[[], bool]]` 协作式 cancel,每轮 LLM 前 + **stream chunk 之间** + tool_calls 之间 poll;chunk 间 poll 让 cancel 延迟从「整轮 generation 时长」(几十秒)降到「单 chunk 间隔」(~100ms);中途 cancel 时已收 chunk 丢弃,assistant 半截内容不入库(resume 上下文干净);命中给未执行 tool_call 补 `[cancelled by user]` 保 LiteLLM 协议
- **停机判据 = 解耦「跑了几步」与「是否在推进」**(2026-06-10):用户感知的"轮"是来回对话次数,一个 run 内模型自主连调 N 次 tool **概念上仍是 1 轮**,该放它跑完;真正要掐的是"空转"。故 `max_iterations`(从 capabilities/yaml 读,flash 120 / pro 150)降级为**纯安全 backstop**,不再当"轮预算"砍正经长任务;主防护是两道**进展信号**:① `_RepeatGuard` 逐指纹"同名同参+无产出(`[Error]`/结果一字不差重复)"累计,SOFT=2 注提示、HARD=4 拦截;② run 级全局 `_stall`——整步所有 tool 都无净产出则 +1、任一净产出清零,连续 `_STALL_LIMIT=8` 步主动停(`[stopped: no progress]`),比撞 backstop 早得多掐死循环。撞 backstop / 空转停都 emit 明确"回复『继续』可续跑"提示,不静默停。**取舍**:step-count 是"不收敛"的粗糙代理,正经任务 80 步和死循环 5 步被一刀切同等对待是错的;进展信号才对症。新增成本=run loop 一个计数器,死循环兜底反而更早(8 步 vs 120 步)。

### 3.2 Model Profile(`core/capabilities.py` + `config/models/*.yaml`)
每模型一份 yaml,agent 行为按档案动态调整。新模型 5 分钟接入,不改代码。
字段:max/reliable_context、max_output、parallel_tools、tool_calling_quality、thinking_mode、reasoning_effort_levels、code_quality、enable_run_python、max_iterations、optimal_temperature、prompt_caching、extended_thinking、api_base、api_key_env。
`LLM.chat` 按 capabilities 自动启 `parallel_tool_calls` / `reasoning_effort` / Anthropic prompt-caching header。

### 3.3 Capability Probing(`core/probe.py` + `main.py probe`)
yaml 是手填的,probe 用真实调用对账:`basic_chat` / `parallel_tools` / `thinking_mode` / `long_context`(opt-in)。不改 yaml,只出 rich Table 报告。**显式触发,不进启动路径**(避免烧 API)。

### 3.4 工具系统(Hybrid 范式)
**JSON tool call**(`tools/`):read / write / edit / glob / grep / shell / run_python / load_skill / save_skill / fork_skill — 离散操作。
**Code execution**(`run_python`):tmp `.py` + subprocess + 工作目录限制 + 敏感 env 过滤(`*API_KEY *TOKEN *SECRET *PASSWORD *PRIVATE_KEY`)— 批处理 / 算数据 / 生成文档。
关键设计:`edit` **唯一匹配**(CoreCoder 风格,old_str 重复即报错);工具按**原子操作**切分,不做 `make_pptx()` 这种高级封装。

### 3.5 Skill 系统(Anthropic 渐进披露)
对齐 Anthropic 2025-12 开放标准。三层加载:Discovery(`name + description`,几百 token)→ Activation(`load_skill(name)` 加载完整 SKILL.md,1-5K)→ Execution(SKILL.md 指 `references/xxx` 按需拉)。
原则:写 WHY+WHAT,不写 Step 1/2/3。description 决定模型能否触发。

**用户私有 skill(多来源 registry,2026-06-11)**:`SkillRegistry` 收**有序来源列表**——内置 `ROOT/skills`(只读)+ 用户 `user_root/.skills`(可写,per-user)。用户来源排后,**同名覆盖内置(user wins)**;覆盖在 discovery 显式标注,不静默。取舍:① **user wins** 而非 namespace 隔离——核心用例是"copy 内置 skill 再改",同名覆盖才符合"我的覆盖全局"直觉,且 skill 是纯指引、覆盖只作用于该用户自己会话,blast radius 锁死;② **创作走 host-side typed tool**(`save_skill`/`fork_skill`)而非 fs/shell——fs 的 base_dir 锚 cwd(host)/ 容器 wd(docker),够不到 `user_root/.skills`,跨 backend 不可靠;host-side 工具知 user_root,一个落点两模式通吃(与 seedream/document_* 持 key host-side 同范式),且 `fork_skill` copytree 整目录解决"带脚本 skill 的 fork";③ 用户来源加载失败(YAML 坏 / 缺 description)收进 `load_errors` 注入 prompt 提示用户修,不静默丢、不崩整次扫描。

### 3.6 Session 与 Task

**Session**(`core/session.py`)= 消息列表 + meta,**直接 ORM 写 PG `messages` 表**(append-only,`jsonb` 存 LiteLLM 原样 payload)。
**Task**(`core/task.py`)= Session 上层,含 name / working_dir / skill / description / status / model / reasoning_effort / 时间戳 / tokens。**直接 ORM 写 PG `tasks` 表**。working_dir FS 目录只存 skill 产物,无 `state.json` / `messages.json`。本地 + SaaS **同一份 schema 和 ORM**,差别只在 `ZCBOT_DB_URL`。

**字段三件套语义**:
- `name`(NOT NULL) = 任务显示名,UI 列表 / 标题 / docx 导出文件名用;独立于工作目录
- `working_dir` = 工作目录(相对 ROOT posix 串),同 working_dir 多 task 共享同物理目录
- `skill` = 智能体类型标签(coding / ppt / proposal / ...自由形式,后续可对齐 `skills/` 注册表强校验)

**创建语义** — working_dir 目录在 task 创建入口立即 `mkdir(parents=True, exist_ok=True)`(`name` 必填代表"显式声明项目";`working_dir` 留空 → fallback 用 name 作目录名)。`Task` 行在 web `POST /v1/tasks` 时即写。**Task 切换 / 软删 / 硬删** 走 dev SPA + `/v1/tasks*`(`DELETE /v1/tasks/{id}` 删 DB 行 + messages CASCADE;**FS 一律不动**,同 name 多 task 共享,绝不 rmtree)。原 CLI REPL(`chat / tasks / export`)2026-05-18 撤,详 §7.9。

**原子性** — PG INSERT 天然原子;skill 产物走 `core.session.atomic_write_text`(tmp + fsync + replace)。

### 3.7 双层记忆(`core/memory.py`)

跨 task 共享的事实(用户偏好 / 项目约定 / 模型 quirk)放 `workspace/users/<user_id>/.memory/`(per-user,dotfile 隔离):

| 层 | 文件 | 加载 | 适合 |
|---|---|---|---|
| Core | `core.md` | 每次 build_agent 进 system prompt | 跨任务高频精炼事实(几百 token) |
| Extended | `extended/*.md` | 索引(frontmatter `description`,缺则退回首行标题 — legacy 兼容)+ 可写绝对路径进 prompt,内容靠 `read` 工具按需拉 | 大量低频专题 |

**system prompt 每次 build_agent 重建**(resume 也是),memory 演化即时生效。

**写入路径 = agent 自管(prompt 契约,非后台蒸馏)**:`memory_block` 把 `.memory/` 的**可写绝对路径锚点** + 一段「记忆维护契约」一起注进 prompt(契约 + 锚点常驻,即使记忆为空,否则新用户冷启动不知道自己能记)。契约规定:学到跨 task 复用的稳定事实就当场用已有 `write`/`edit` 存,写前 `grep`/`read` 查重(更新而非堆重复),extended 一事一文件 + frontmatter `description`(这行进索引决定召回)。**不引专用 `remember` 工具**(复用 fs 工具,改动最小);**不做后台自动蒸馏**(不烧额外 token,人仍可审核/手编)。路径锚点按 backend 给 host 绝对路径 / docker `/workspace/.memory`(同 working_dir 的容器路径转译)。

**memory 永远在 FS,不入 DB**:本地 `workspace/users/<user_id>/.memory/`,SaaS `<storage_root>/users/<user_id>/.memory/`(bind mount 进容器)。**dotfile `.memory/` 命名**避免项目名取 `memory` 时撞;`validate_task_name` 拒 `.` 起头双向防呆。理由:用户笔记语义,FS 读写 + 编辑器手编是产品的一部分;跨 task 共享靠"同一 user 同一目录"自动达成,无需 schema。

**前端记忆面板 = 只读窗口,"改"全走对话(取舍)**:web 左栏「记忆」按钮开只读 modal,直接读 FS 渲染全貌(`GET /v1/memory` 全貌 + `GET /v1/memory/extended/{filename}` 单篇),**故意不提供写/删 API**。理由:① "看全貌"是读、不是 operation —— 走 LLM 反而又贵又只能拿到转述,看地面真相必须直读 FS;② "改"走对话(agent 自管,上文契约)= 单一写入口、自然语言、能合并改写,且用户不会写坏 frontmatter。对照业界:Claude(同为文件式记忆)给全套 view+edit;ChatGPT/Gemini 黑箱式只给看/删、长期不支持内联编辑。我们取"GUI 当眼睛、模型当手":既守住文件式记忆的透明卖点,又不引第二套写代码。后续若"删一条 / prune 臃肿 core.md"这类确定性精确操作摩擦明显,再单加直接的 delete(delete 是唯一廉价且确定性强、值得直连的 mutation,同 ChatGPT 做法)。路径穿越校验收口在 `core/memory.py`(只许 `.memory/extended/` 下扁平 `.md` + resolve 子树兜底)。

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## 4. 模型路由

默认 `default_model: deepseek_v4.flash`。分模式路由思路:

| 模式 | 模型 | 理由 |
|---|---|---|
| 通用 / 编码 / PPT / 提案初稿 | flash | SWE-Bench 80.6,够用 |
| 复杂 bug / 提案终稿 | pro + reasoning_effort=max | 关键产出 |
| fallback | claude_4_7.opus | V4 不行时手动切 |

成本量级:

| 任务 | flash | pro-max | Opus 4.7 |
|---|---|---|---|
| 修 bug(~10 轮) | $0.01 | $0.05 | $0.30 |
| 5 页 PPT | $0.05 | $0.20 | $1.50 |
| 完整申报书 | $0.30 | $1.50 | $10-15 |

99% 任务 flash 够用,关键终稿升 Pro。

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## 5. 设计哲学

### 核心原则:Less Scaffolding, More Trust

老 agent 框架失败的核心:给 LLM 太多脚手架,模型升级后这些脚手架成枷锁。**正确做法**:把 LLM 当一个**会持续变强的同事**,告诉它目标,不告诉它步骤。

### 七条具体原则
1. Prompt 用 WHY+WHAT 不用 HOW — 教"怎么思考"会降智强模型
2. Skill 渐进披露,不写完整流程
3. 工具按原子操作切分,不做高级封装 — 留组合空间
4. Model Profile 化,不硬编码
5. Capability Probing 对账实际行为
6. 版本化 Prompt(等真要切版本时再做)
7. ~~eval 评估~~ — 已删,dogfooding 更有效

### 借鉴
| 来源 | 借鉴 |
|---|---|
| CoreCoder | 主循环简洁实现 + Edit 唯一匹配 |
| Anthropic Skills | SKILL.md 渐进披露 |
| nanobot | Workspace + 任务隔离 |
| smolagents | LiteLLM + CodeAct 启发 run_python |

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## 6. 风险与取舍

| 风险 | 缓解 |
|---|---|
| run_python sandbox 不够强(本地非真隔离) | 工作目录限制 + 敏感 env 过滤;SaaS 走 docker exec(§7.5);本地依赖用户最终审阅 |
| V4 某些复杂任务不如 Claude | dogfooding 判断,fallback 手动切 |
| Skill description 不准 → 触发不到 | Pro 优化描述,实战观察 |
| Long context 退化 | `probe --long-context` 探测可靠 ceiling |
| 本地 PG 离线 | `docker compose up -d` 起本地 PG 兜底;也可连远端 dev / staging PG |

**Hybrid 范式而非纯 CodeAgent**:V4 JSON tool call 已稳定;sandbox 成本只在需要时付;兼容 thinking。
**Anthropic Skill 标准**:行业标准已成,跨 SDK 兼容。
**不做 subagent**:状态管理爆炸;单 agent + skill 已覆盖 95% 场景。
**不做 Eval Suite**:个人单用户场景,dogfooding 信号比造作 case 强,probe 覆盖健康检查。

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## 7. SaaS 化(草案,status=design,2026-05-12)

> §1-§6 是**本地 dogfood 形态**;本节是**SaaS 形态**,把 core 包成多用户在线服务。
> 不引入 platform/core 切分 — core 就是后端,直接对用户做 auth。两条形态共享同一份 core,差别只在反代部署。本节落地前 §1-§6 路线照走,不阻塞 dogfood。

### 7.0 与本地形态的兼容性

SaaS 化不是"重写",而是把同一份 web `/v1` 服务部署到云端。

| 维度 | 本地 | SaaS |
|---|---|---|
| 入口 | `python main.py web` 起 FastAPI + dev SPA | uvicorn 部署形态,反代到 platform UI |
| Storage | **PG**(`ZCBOT_DB_URL` 指 docker compose / 远端 dev PG) | **PG**(指生产 PG) |
| working_dir | `workspace/users/<user_id>/<name>/` | `<storage_root>/users/<user_id>/<name>/` |
| Memory | `workspace/users/<user_id>/.memory/` (FS, dotfile) | `<storage_root>/users/<user_id>/.memory/` |
| Sandbox | subprocess + env 过滤 | per-user sandbox container + per-tool exec |
| Auth | 邮箱密码(`users.email/password_hash`,bcrypt)→ JWT;platform_key → JWT(机器对机器) | OIDC → JWT(D' 替换 platform_key 路径);**邮箱密码长期保留**,与 OIDC 并存 |

`workspace/` 仅存 skill 产物,state / messages 全在 PG。本地 vs SaaS 共用 `users/<user_id>/` 子树布局,差别只在外层根目录,不在 storage 形态。

### 7.1 心智模型:Task 一等公民 + Dir 文件副视图

两个并列入口,正交不嵌套:

| 视图 | 入口语义 | 适用场景 | API |
|---|---|---|---|
| **Task list**(主) | "我的对话历史" | 任务驱动:"继续昨天那个 bug fix" | `GET /v1/tasks?status=&working_dir=` |
| **Dir tree**(辅) | "我的文件资产" | 项目驱动:"看汇报项目里所有素材 + 关联对话" | `GET /v1/folders` + `GET /v1/files` |

类比:macOS Finder + 最近使用 / Apple Notes 文件夹视图 + 全部备忘录。两个视图查同一份数据的不同切面,**dir 不是 task 的父容器**。

- **Task** = DB 一行,一等公民,自带 `working_dir` 字段:
  - **新建必给 `name`**(简单名),`working_dir = workspace/users/<user_id>/<name>/`(留空 fallback 用 name)。同 working_dir 多 task 共享 → "同一项目多对话"语义
  - **指定 → 项目化 task**,同 working_dir 多 task 自动共享 `source/` / `sections/` / 终稿(无需建"项目"实体)
- **Dir** = FS 路径,**无 DB 实体,path 即标识**;无父子结构,改名走顶层目录 DB-aware 同事务 cascade(§7.4)
- **No-subtask**:同 working_dir 允许(同项目多对话),前缀嵌套拒
- **Messages** = DB 表,append-only,`jsonb` 存 LiteLLM 原样 payload
- **Skill 产物**全落 working_dir,不引入 artifacts 表;SKILL.md 指示 agent 清中间件
- **Skill 定义**是项目代码,跟部署走,所有用户共享

**空 dir**(用户上传素材但还没开 task)在 dir tree 视图正常展示 — 上传本身是有效产品行为;UI 上跟"有 task 的 dir"做轻量区分(如 task 数 badge)。

state / messages 两形态都在 PG,FS 只承担 skill 产物。多 task 共享同 working_dir 时由 §7.8 文件级悲观锁兜底。

### 7.2 资源模型(/v1)

Task 一等公民;files 与 task 正交(§7.1),走 user-rooted `/v1/files*`,以 `workspace/users/<uid>/` 为边界(不强制选 task)。所有路由统一 `/v1` 前缀,**返 JSON**;前端由 platform 端实现(§7.9 取舍),本地开发用 FastAPI `/docs` Swagger UI 自查。

```
Tasks
  POST   /v1/tasks                  {name(必填), working_dir?, description?, skill?};不合法 → 400
  GET    /v1/tasks?page=&page_size=&status=&skill=&working_dir=&q=&ordering=
                                    分页 1-based;page_size 1–100 clamp;ordering DRF 风格逗号分隔,
                                    `-field` 倒序;allowlist created_at/updated_at/name/status;
                                    **默认 `-created_at`**;返 `{page, page_size, count, results}`
  GET    /v1/tasks/{id}             单 task meta
  PATCH  /v1/tasks/{id}             {status?,description?,name?,skill?};active 不让从 web 切回
  DELETE /v1/tasks/{id}             硬删:DB 行 + messages CASCADE;**FS working_dir 保留**
  GET    /v1/folders                列当前 user 的 working_dir + 关联 task 计数 + 最后使用时间
  GET    /v1/tasks/{id}/messages    历史(后续 ?search= 走 jsonb GIN / tsvector)
  POST   /v1/tasks/{id}/messages    {content} 发消息 + 起 run,返 {events_url}
                                    **单活 run**(0004 简化):tasks.run_status in
                                    ('running','cancelling') → 409;`SELECT … FOR UPDATE`
                                    锁 task 行序列化并发 POST 防 messages.idx race
  GET    /v1/tasks/{id}/events      SSE 流(见下) — 订阅 task 当前活动事件,
                                    单活 run 形态下无歧义,客户端只需 task_id
  POST   /v1/tasks/{id}/cancel      协作式 cancel(202):标 cancelling + 信号 broker;
                                    BG loop 在 stream chunk 间 + 工具调用之间 poll 看见即退;
                                    run_status != running → 409;cancel 延迟 ~ 单 chunk 间隔(100ms 级)

Auth
  POST   /v1/auth/login             {user_id, platform_key} → JWT(platform 机器对机器)
  POST   /v1/auth/login_password    {email, password} → JWT(dev SPA / 同事试用)
                                    bcrypt 校验 users.password_hash(0005 加 UNIQUE(email));
                                    错邮箱 / 错密码 / 未设密码统一 403 防探测
  POST   /v1/auth/change_password   {old_password, new_password} → {ok}(dev SPA 顶栏自助改密)
                                    需 Bearer(user_id 取自 JWT);验旧密码 + 新密码 ≥6 bcrypt 重哈希;
                                    旧密码错 / platform_key 建的无密码行 → 403,弱密码 → 400

Files(user-rooted,workspace/users/<uid>/ 为根)
  GET    /v1/files?path=            列子目录 {entries, crumbs, exists, root, current};
                                    留空 → user_root;dotfile(`.memory/` 等)一律隐藏
  POST   /v1/files/upload           multipart;path 通过 form;严格拒含 / \\ .. 的 filename
  GET    /v1/files/download?path=   下载单文件;`..` / 绝对 / symlink 越界 400
  POST   /v1/files/delete           {path} 文件或空目录;非空目录 400;user_root 拒;
                                    **path 是顶层目录(user_root 直接子项)且被 task 引用 → 409**
  POST   /v1/files/rename           {path, new_name};sibling 已存在 → 409;
                                    **path 是顶层目录** → 同事务 SELECT FOR UPDATE 锁关联 task +
                                    任一 running/cancelling → 409 + check_no_subtask 防嵌套;
                                    DB UPDATE 在 FS rename 之前,FS 失败回滚 DB

Export
  GET    /v1/tasks/{id}/export      docx 临时文件下载,BackgroundTask 删 tmp

Misc
  GET    /healthz                   {"status":"ok"}
  GET    /                          302 → /static/dev.html(本地 dev SPA)
```

**SSE 事件**(`Content-Type: text/event-stream`,响应头带 `X-Accel-Buffering: no` 给 nginx 反代友好;每事件 `event: <type>` + `data: <JSON>`):

```
run_start    {}
llm_start    {}
text         {"delta":"<delta 文本>"}
tool_call    {"name":"...","args":{...},"args_preview":"..."}
tool_result  {"name":"...","preview":"...","truncated":bool}  # 完整 result 走 DB,SSE 只送预览
llm_end      {"prompt_tokens":N,"completion_tokens":N}
cancelled    {}                                                # cancel 命中,后随 done 收流
error        {"msg":"<type>: <detail>"}
done         {}
```

订阅 fan-out:同 run 多订阅者(刷新 / 多 tab / 多设备)每订阅 1 独立 queue。订阅迟到(run 已 done)立刻收 done 不挂。事件不持久化 — messages 走 PG,未来要"刷新继续看流式"再加 event log。

**版本化**:`/v1` minor 半年向后兼容,major 6 个月 deprecation。
**CORS**:本地 dev `allow_origins=["*"]`;部署 platform 时收紧。
**Auth**:Bearer JWT 走所有 `/v1/tasks*`;`/healthz`、`/docs`、`/openapi.json`、`/`、`/v1/auth/login*`、`/static/*` 豁免。

### 7.3 认证

**当前形态(D' 过渡)**:两条 login 路径签**同款 JWT**(HS256,`JWT_SECRET` env 签,默 7d TTL):
- `POST /v1/auth/login {user_id, platform_key, name?, user_name?}` — platform 服务端机器对机器入口,持 `PLATFORM_KEY` 共享密钥可为任意 user_id 签 token(等同 user 身份由 platform 注入)。body 可选带 `name`(显示名)/ `user_name`(平台账号名),`ensure_user_row` upsert 落 `users.name/user_name`(`COALESCE(EXCLUDED, 旧值)`:平台传非空就刷新、同步平台侧改名,传 null 不覆盖);响应回带 `{name, user_name, role}`。缺省即旧行为(只填 user_id),向后兼容老调用方。与未来 OIDC 的 `name/preferred_username` claim 注入同构
- `POST /v1/auth/login_password {email, password}` — dev SPA / 同事试用,`users.email` UNIQUE + bcrypt 校验 `password_hash`;`main.py user add` CLI 发用户
- `POST /v1/auth/change_password {old_password, new_password}` — dev SPA 顶栏自助改密,需 Bearer(user_id 从 JWT 取,不信前端);验旧密码 + bcrypt 重哈希;platform_key 入口建的无密码行不可改(403)
- `GET /v1/me` — 返 `{user_id, role, name, user_name, email}`(走 DB 查),dev SPA 据 role 决定显不显"管理"入口,据 name/user_name/email 渲顶栏用户名(默认 name,hover 显账号 / 邮箱)。两条 login 响应同样回带 name/user_name(平滑展示,登录即有名,/v1/me 再校准)
- `GET /v1/admin/*` — 管理后台,`Depends(require_admin)`(验 JWT + `users.role=='admin'`,否则 403)。`/v1/admin/overview` 返固定指标(runtime/tasks/users/usage 总用量+近7d趋势,供轮询);`/v1/admin/usage/models?range=&sort=`、`/v1/admin/usage/users?range=&sort=&page=&page_size=`、`/v1/admin/storage/users?page=&page_size=` 是带时间筛选(all/7d/30d)/ 排序(cost/tokens)/ 分页的独立表端点。独立页 `/static/admin.html`(目录导航 + 客户端打印导出 PDF)。后续续挂建用户/改角色/配置等管理动作

后续 `Authorization: Bearer <jwt>` 走所有 /v1/tasks*,FastAPI `Depends(require_user)` 验签 → 提取 user_id → SELECT/UPDATE 全带 `Task.user_id == user_id` 条件做隔离。`/v1/admin/*` 在 `require_user` 基础上再叠一层 `users.role=='admin'` 检查(`make_require_admin`)。`PLATFORM_KEY` / `JWT_SECRET` 任一缺失 → app 启动 fail-fast。

**信任模型**:platform 是单点可信中间层(持 PLATFORM_KEY = 可为任意 user_id 签 token),风险与"platform 服务端泄漏 = 用户身份泄漏"同级,可接受。

**未来形态(真 OIDC)**:Provider 签 ID token,zcbot `/v1/auth/login` 内部从"校验 PLATFORM_KEY"换成"校验 ID token 签名 + 提取 sub" — **路由层 Depends 不动**,Bearer JWT 契约不变。**邮箱密码路径长期保留**,与 OIDC 并存(自有账号体系 + 同事试用不依赖外部 IdP);OIDC 只接管 platform 机器对机器那条路径。所有 storage/executor scoped by `user_id`,**无 tenant 层** — 个人 SaaS 用不上,做企业版再加 `org_id` 等价隔离。

### 7.4 存储:Postgres + 本地文件系统

```sql
users(user_id uuid pk, email text null unique, password_hash text null, oidc_subject null, plan null,
      name text null, user_name text null,  -- 0016:平台登录注入的档案(显示名 / 平台账号名);
                                            -- platform_key 入口 ensure_user_row upsert 写,
                                            -- 邮箱密码 / 历史行留空。未来 OIDC claim 注入同构
      role text not null default 'user',  -- 0009:user/admin;admin 才能访问 /v1/admin/* 管理后台
      created_at)
-- email UNIQUE (0005);NULL 不冲突,允许 platform_key 入口 user 共存
-- 入口三条:① main.py user add(bcrypt → password_hash;dev SPA 邮箱密码登录用)
--         ② /v1/auth/login platform_key 路径 ensure_user_row(只填 user_id)
--         ③ 未来 OIDC(替换 login 内部;email/oidc_subject 由 ID token 注入)
-- role:make_require_admin 每请求查(不进 JWT,改完即时生效、老 token 不重签);
--      提管理员 main.py user role --email X --role admin。与 ZCBOT_ADMIN_TOKEN
--      (发用户共享口令)正交,互不相干

tasks(task_id uuid pk, user_id fk, name text not null, working_dir text not null, skill, description,
      status, model_profile, tokens_prompt, tokens_completion, cost_usd,
      channel text not null default 'web',  -- web/wechat 渠道来源(0013);仅 INSERT 写定,
                                            -- upsert/save 不传不覆盖。前端据此打徽章 + 列表强制置顶
      run_status text not null default 'idle',  -- idle/running/cancelling/error(0004 合 runs 表)
      run_error text null,
      created_at, updated_at);
create index on tasks (user_id, working_dir);
-- working_dir 存储:相对 ROOT 的 posix 串(workspace/users/<uid>/<name>);写入入口
-- 只接 simple name,越出 ROOT → to_db_path raise(不留 ROOT 外路径)
-- 读写边界统一过 core/paths.py::{to_db_path, from_db_path}
-- 入口校验 validate_task_name():拒空 / 含 /\NUL / `.` 起头 / >255

messages(message_id uuid pk, task_id fk, idx int not null,
         payload jsonb not null, tokens_in, tokens_out,
         model_profile text null,  -- 0006:只在 assistant 行有值,标产生该 msg 的模型
         created_at,
         unique (task_id, idx));
create index on messages using gin (payload jsonb_path_ops);

usage_events(event_id uuid pk, user_id fk, task_id fk on delete cascade,
             message_id fk on delete set null,
             kind text not null,         -- chat / image / video / audio / ...(0006 起只 chat,媒体扩展位)
             model_profile text not null,
             units jsonb not null,       -- chat: {tokens_in, tokens_out};image: {count, size};...
             cost_usd numeric(12,6) not null default 0,
             created_at);
create index on usage_events (user_id, created_at);  -- 用户级聚合走这条,JOIN-free
create index on usage_events (task_id);
create index on usage_events (model_profile, created_at);
```

**0004 简化**:`runs` 表角色等价"task 当前 in-flight 状态",合并到 `tasks.run_status` + `run_error`;`run_id` 单活 run 形态下对客户端 / broker / cancel 全冗余 → 客户端只需 task_id。
**0006 模型切换 + 用量统计**:`tasks.model_profile` 从 0001 起就有,本次开始真用 —— task 创建时 UI 选 / PATCH 切;`build_agent` resume 读它而非 `cfg["default_model"]`(A 粒度:下条 send 才生效,当前 run 不受影响)。`messages.model_profile` 新增,assistant 行落实际用的模型,前端按 model 切换点画小标。`usage_events` 表 0004 删掉的简陋版形态(id/user_id/task_id/run_id/kind/value/ts)字段不够多态,本次重建 v2 形态:per-event 一行,`units` JSONB 装多态用量(token / 张数 / 秒数),`cost_usd` 用 litellm cost map 算;chat 已接入(`core/loop.py` 在 assistant message 入库后调 `record_chat_usage`),媒体工具未来加 image/video kind 不动 schema。**`tasks.tokens_prompt/completion/cost_usd` 三列保留作粗 task 级概览**,继续由 `sync_task_tokens` 维护;`messages.tokens_in/out` 同时双写,查 message 详情不需 JOIN。统计真实 source-of-truth 走 `usage_events`,跨用户 / 跨模型 / 跨时间维度都按 `(user_id, created_at)` 索引直查。
**run_status 终态语义**:`ok` / `cancelled` 收尾回 `idle`(用户视角等价),只有 `error` 持久(让用户能看到),起新 run 时由 `post_message` 清。

**No-subtask 校验**(`create_task`):同 user 下查 `new LIKE existing/%` 或 `existing LIKE new/%`,中一则拒;同 working_dir 允许。两侧先用 `from_db_path` 归一到 absolute posix 再比前缀(混合存储形态不漏判),数量小直接 Python 端比对,不在 SQL 里拼分隔符。

**Folder rename / delete**(`/v1/files/rename` + `/v1/files/delete`):**files API 是目录树唯一 mutation 入口,DB-FS 一致性作服务端不变量内化**(§7.9 架构教训)。顶层目录(user_root 直接子项)走 DB-aware 分支:事务内 `SELECT ... FOR UPDATE` 锁关联 task + 任一 running/cancelling → 409 + `check_no_subtask(exclude=被改名 tids)` 防嵌套;rename UPDATE DB 在 FS rename 之前(FS 失败可回滚);delete 顶层目录有任意 task 引用 → 409 要求先 DELETE 关联 task。

**文件系统**(本地 `<storage_root>` = `workspace/`,SaaS 替换为部署根):
```
<storage_root>/users/<user_id>/
  .memory/{core.md, extended/}     # per-user 记忆,dotfile 隔离,不入 DB
  <name>/                          # 项目目录,name 用户起(必填),working_dir 直接落这
                                   # 同 name 多 task 共享同目录(§7.1)
```

**Storage 实现:单一 PG ORM**(本地 + SaaS 共用):一份 schema、一份 SQLAlchemy、一份查询,无 adapter,无 SQL 方言适配,无契约测试。alembic 管 migration。

### 7.5 沙盒:Per-user 容器 + Per-tool exec

| 选择 | 理由 |
|---|---|
| 每 user 长驻 sandbox container | 文件模型本来以 `<storage_root>/users/<user_id>/` 为安全边界;同 user 多 task / working_dir 共享素材与中间产物,per-user 容器比 per-task 容器更贴合心智模型 |
| 每 tool 调用一次 `docker exec` | exec 级 timeout / cwd / 资源统计;一轮对话内多次 tool call 复用同一容器 |
| 空闲 5 分钟回收 | 对话结束后进入 idle;5 分钟内新对话 / 新 tool call 复用,否则销毁;不浪费也避免频繁 cold start |
| bind mount = user root | `<storage_root>/users/<user_id>/` → `/workspace`;每次 exec 显式 `cwd=/workspace/<working_dir>`;同 user 内不做运行时隔离,跨 user 由独立容器 + 独立 mount 隔离 |

**边界划分**:Control plane 留在宿主后端,Execution plane 进容器。宿主后端负责 auth / JWT / DB 事务 / task-message 状态机 / `/v1/files` 路径校验与上传下载 / SSE broker / LLM 调用 / 受控 `web_search` 与 `web_fetch` / 配额审计。容器只跑不可信执行: `shell`、`run_python`、用户或模型生成脚本、编译器 / 解释器 / 包管理器 / 渲染命令。目标不是"所有操作都进容器",而是"所有不可信代码执行都不能在宿主执行";否则 DB 凭据、JWT secret、对象存储凭据反而更容易被带进执行面。

**硬限制**:cgroup CPU/mem、`pids-limit`、单次 exec timeout、同 user 并发 exec 数、上传大小、root fs read-only、`tmpfs /tmp`、no-new-privileges、drop ALL caps、非 root 用户运行。`run_python` 临时文件落 `/tmp/zcbot/<task_id>/` 或 working_dir 受控临时目录;exec 结束后按进程组清理,避免后台进程常驻。

**软配额**:按 user 计入 DB,超额返回 429 / 402 / 明确错误。配额项包括 workspace 磁盘总量、月度 LLM cost / tokens、tool wall time、文件上传下载流量、网络下载量、running task / exec 并发数。磁盘配额起步用应用层统计(上传 / write / tool 执行前后检查 + 周期扫 user root),后续需要更硬边界再上 filesystem project quota / volume driver。

**网络**:容器默认 deny outbound 更安全;搜索和网页抓取走宿主后端受控工具。确需安装依赖时走受控 PyPI 镜像或 HTTP proxy,并计量下载量;不要让容器自由 `curl` 外网 / 内网 / cloud metadata。
**选型**:起步 Docker;流量起来后视情况换 gVisor / Firecracker / e2b。

**落地清单(Stage C 实施硬协议,与 PROGRESS Stage C DoD 锚定;实施时按此对账)**:

1. **网络 blocklist 硬编码段**(容器 iptables 启动必含,**任一缺失=Stage C 未完成**):`169.254.0.0/16`(cloud metadata SSRF)、`127.0.0.0/8`+`::1`(loopback)、内网三段 `10/8`+`172.16/12`+`192.168/16`、`100.64.0.0/10`(CGNAT);**PG 实际 IP 单独再 block 一遍**(belt-and-suspenders,自定义网络/VPC peering 会让段级 block 看似覆盖实际能直连)。

2. **网络 egress 模型**:容器内 `HTTP(S)_PROXY` 走宿主侧 proxy + iptables `DROP outbound except <proxy port>`(防 SDK 不读 env 绕过)。宿主 proxy 负责:① 域名 allowlist;② 红线段 IP block(再做一次);③ per-user 出网字节计量入软配额(超额 429);④ 审计日志 `network_audit`。**Allowlist 初始集**:`*.pypi.org`/`*.pythonhosted.org`/`github.com`/`raw|codeload|objects.githubusercontent.com`/`*.npmjs.org` + 部署的 PyPI 镜像域名。

3. **进程组清理协议**:`docker exec` 通过 `setsid` 包一层,timeout/cancel/正常结束三路径都 `kill -- -PGID` 杀整组。**目的**:防 `nohup &`/`disown`/派生 daemon 跨 exec 持久化——同 user 不做内隔离,stale 进程能看到后续 exec in-memory 状态,守不住这条残留风险就放大成"跨对话持久后门"。

4. **磁盘配额硬化时点**:首版应用层统计 + 周期扫描(=软配额);**外部用户开放前必须升级到 xfs/ext4 project quota 或 zfs dataset quota**。否则扫描间隙打满共享 fs 会拖死同节点其他 user(写满远快于扫描周期),且不算配额超额、排查痛苦。

5. **Executor 接口 + runtime config 注入**:不在工具层 hard-code `docker exec`,走 backend driver 抽象(`Executor.call_tool(tool, args, ctx)`);container runtime 走 config `ZCBOT_SANDBOX_RUNTIME=runc|runsc`(`docker run --runtime=`)。**理由**:未来切 gVisor/Firecracker/Kata/e2b 应用层零改动,避免接口泄漏 Docker 假设(`docker exec/cp/stats`)致后期重写。

6. **工具按信任域二分,Executor 内部 dispatch**(2026-05-26 修正:原"host 工具走 `resolve_user_path` 校验"是假命题无此函数;dogfood 发现 glob 仍列 host repo,改物理边界替代代码护栏):
   - **Container exec backend**:`shell`/`run_python`/`read`/`write`/`edit`/`glob`/`grep` 全走 docker exec。shell/run_python 是任意代码;fs 工具以前 host 跑 `base_dir=Path.cwd()` 无 user_root 校验能读 `/etc/passwd`/源码/`~/.ssh`,进容器后 `user_root=/workspace` 是物理边界。调用形态:`docker exec --user zcbot --workdir /workspace/<wd> -i <c> python /sandbox/tool_runner.py <name>` + stdin 喂 JSON args(CJK/引号透明传);`tool_runner.py` 复用 `tools/fs.py`,skill references 走 `skills:/sandbox/skills:ro` mount。
   - **Host in-process backend**:`load_skill`/`save_skill`/`fork_skill`/`web_*`/`seedream`/`seedance`/`document_*`/`mp_*` — 持 key 不能进容器 env;`load_skill` 是内存查找无越界;`save_skill`/`fork_skill` host-side 写 `user_root/.skills`(沙箱 fs 的 base_dir 够不到)。
   - Dispatcher(`DockerExecutor`)内部分流,`AgentLoop` 零感知;接口形状按"未来全进容器 + tool-runner unix socket RPC"留好(升级信号见下表)。**代价**:每 fs tool call 多 ~200ms,对话级 N≤15 → 1-3s,LLM 推理 5-30s 下噪声。

7. **Secret-bearing domain tools 不进 sandbox,不做 key 下发**(2026-06-01):凡需 `*_API_KEY`/OAuth/DB credential 的能力**不能**让容器读 env,也不做"credential broker 发短期 key"(sandbox 内任意代码可 `print(os.environ)`/monkeypatch SDK,短期 token 只缩有效期不改根因)。正确形态=**host-side JSON tool**:LLM 传非敏感业务参数 → host tool 取 key 调远端 API → 裁剪/限大小/计量/审计 → 只返业务结果或落盘文件路径,容器最多读到落盘产物。已落地:`documents`/Materials Project 改 host tool(详 PROGRESS 06-01)。注册规则:仅对应 env 存在时注册,否则 schema 不暴露 + skill 文档提示降级。

**升级触发信号(反向兜底:无信号不升级)**:

| 升级方向 | 触发信号 | 不升级的理由 |
|---|---|---|
| Docker → **gVisor**(`runsc`) | 开放陌生注册 / 逃逸 CVE 未及时打补丁窗口 / 可疑 syscall 告警 | Docker + 完整 hardening 已挡主流逃逸,kernel 0day 在 dogfood 阶段非 #1 风险;gVisor syscall -30~50% 是真代价 |
| gVisor → **Firecracker / e2b** | 合规客户(PCI/HIPAA) / 单机 100+ user / gVisor 兼容墙撞死 | Firecracker 每 VM 100MB+ 起步不划算;e2b 数据出去执行与 storage_root 自持模型冲突 |
| `docker exec` → **容器内 tool-runner**(socket RPC) | `docker_exec_overhead/total > 30%` 持续两周 / 模型起长驻 web 服务 / 单轮工具调用 >20 次 | 自管进程组清理 + cgroup + 状态污染面 + 失去 Docker 工具链观测,代价 >> 200ms×N;**美学统一性 ≠ 升级理由** |

**Image 体积 / 多 user 资源 / 加包策略**(2026-05-28):sandbox image ~1.5G(python+chromium+node+mermaid),后续 domain 包还会推大。三点认知分开:

1. **Image 大 ≠ 运行时吃更多资源**:空载 `sleep infinity` RSS 个位数 MB,image 里的库不 exec 只是磁盘字节;layer 共享让 N 个 user 容器磁盘乘数=1。真吃 RAM 的是 active exec(chromium 渲 mermaid 瞬时 200-500MB),跟 image 大小解耦。
2. **多 user 瓶颈在并发 exec 不在 idle 容器**:100 idle 容器几百 MB 可接受;10 user 同渲 mermaid 瞬时 2-5GB 才是瓶颈。**杠杆全在运行时**(单容器 `--memory/--cpus/--pids-limit` + 同 user exec semaphore + 整机 active cap + idle 5min 回收),减 image 体积对这条曲线无影响。
3. **新增依赖:base 收敛 + per-user 持久化 venv + 使用频次沉淀**:重包(torch/texlive)或长尾 domain 包不进 base,中高频+轻量的留 base;**采用 per-user venv** 落 `<user_root>/.venv/`(bind mount 进容器 idle 回收不丢,`pip install --target` + `PYTHONPATH` 注入)。不放共享 named volume(破坏跨 user 隔离,install 脚本是任意代码);不依赖 pip cache(只省网络、回收照丢)。**沉淀机制**:audit 统计 >30% user 装过 ≥3 次的包 → 下次 build 合并进 `requirements.txt`,base 跟真实使用收敛。

落地对应 Stage C `DockerExecutor`(cgroup limits / 并发 semaphore / idle 回收 / per-user venv);audit 沉淀可延后。

### 7.6 Core 代码改造(按依赖顺序)

> 哪步做完见 PROGRESS `## 状态`;此处只记改造项与依赖顺序。

| # | 项 |
|---|---|
| 1 | 事件流化 `loop.py` |
| 2 | Storage 落 PG(Session/TaskState 改 SQLAlchemy + alembic + docker-compose) |
| 3 | working_dir 字段语义(name 必填,派生 `users/<uid>/<name>/`,同 name 共享) |
| 4 | Files API(list/upload/download/delete/rename,user-rooted) |
| 5 | No-subtask 校验 |
| 6 | Executor + sandbox(`run_python`/`shell` → `Executor.run`;docker exec) |
| 7 | HTTP /v1 surface |
| 8 | ~~CLI 双模式~~ — 撤(§7.9) |
| 9 | ~~Web UI~~ → API-only,UI 由 platform 实现 — 撤(§7.9) |

代码量增量:**+1000~1500 行**(单一 PG 比双 adapter 省 500-800 行;UI 不计入)。

### 7.7 分阶段落地

> 阶段做没做完见 PROGRESS `## 状态`;此处记阶段范围 + 设计意图(估时 / 撤销 / 前置依赖)。

| 阶段 | 范围 | 设计意图 |
|---|---|---|
| A | 事件流化 | — |
| B | Storage 落 PG + working_dir 语义 + no-subtask | 一次性切换,无双轨(见下) |
| D | HTTP /v1 surface | — |
| D' 过渡 | 邮箱密码 + PLATFORM_KEY → JWT + user_id 隔离 + dev SPA | — |
| CORS 收紧 | `allow_origins` 从 `*` 改 platform 域名 allowlist | 已接入真实用户,**应尽快做**(与 OIDC 解耦) |
| D' 真 OIDC | 替换 /v1/auth/login 内部为 ID token 校验(邮箱密码并存保留) | 选做,platform_key 信任模型可接受则可延后;真要弃 PLATFORM_KEY 共享密钥时再做 |
| C | Executor + sandbox(`run_python`/`shell` → `Executor.run`;docker exec) | 3 天,**外部用户开放的 hard prereq**(详 §7.8 / §7.9 2026-05-21) |
| ~~E~~ | ~~CLI transport 双模式~~ | 撤(§7.9) |
| ~~G~~ | ~~Web UI 简洁版~~ | 撤(§7.9) |
| F | 上线打磨(限流 / 监控 / 告警 / HA) | 持续 |

**B 阶段一次性切换**:切到 PG 后本地与 SaaS 走相同代码路径,无回退、无双轨,dogfood 即生效。
**D 落在 G 前面**:原排期 D 在 G 后(以为 dogfood 用 UI 跑),转向"platform 端联调"后 API surface 反而成阻塞;G 的 Jinja2+HTMX 投入沉淀的 sink 协议 / broker / no-subtask / files 路径安全归一 / task_dir 相对存储仍被 D 复用。

### 7.8 已知风险

| 风险 | 缓解 |
|---|---|
| 过早抽象违背 §5 | B 阶段单一 PG 无 adapter;各阶段独立 dogfood 价值;CLI REPL 整套撤无双 transport 维护税 |
| `/v1` 冻死后演化慢 | minor 半年兼容,major 6 个月 deprecation |
| Rename 误中前缀 / 漏改子 task | cascade SQL 用 `old/%` + 单测覆盖 |
| Running task 被 rename / delete | 后端校验 + UI 禁按钮(详 §7.4) |
| 误删 folder | 二确认 + 输入 folder 名;真要再加 trash bin |
| DB-then-FS 中断留孤儿目录 | rename 顺序 DB UPDATE → FS rename(FS 失败回滚 DB);delete 后台 GC 周期扫"FS 有但 DB 无引用" |
| 同 folder 多 task 并发写同名 | known limitation,实践频率近 0(同 wd 多 task 是"项目对话历史轨迹",非并发);dev SPA chat 区顶 banner 软警告(`GET /v1/tasks?working_dir=&run_status=running,cancelling` 拉同 wd 活跃邻居),不挡发送;宪法文件已由 `<date>-<short_id>` 命名隔离(§7.9 2026-05-20);真高频出现再加 gate |
| 同 task 并发 POST messages 撞 `messages.idx` | `POST /messages` 单活 run gate:`SELECT … FOR UPDATE` 锁 task + `run_status in ('running','cancelling')` → 409;启动 lifespan reaper 把孤儿 `running`/`cancelling` 全标 error。未来 multi-worker 换 heartbeat / lease |
| Run 跑太久 / 用户想中断 | `POST /v1/tasks/{id}/cancel` 协作式;LLM 走 streaming,chunk 间 poll cancel → 延迟 ~ 单 chunk 间隔(100ms 级)|
| `shell` / `run_python` 在 SaaS 无沙箱即开放外部用户 = 主机沦陷 / 跨 user 读 working_dir / cloud metadata 凭据泄漏 / 内网扫描 | **Stage C(§7.5 per-user sandbox container + per-tool exec + drop caps + read-only rootfs + bind mount = own user root + default-deny network)是开放外部用户的 hard prereq**;现状 `tools/shell.py::BLOCKED_PATTERNS` 是 trivial-bypass 的装饰品(双空格 / `bash -c` / `python -c` / `curl \| sh` / `cd /` 全能过),**不在它上面加规则**,黑名单 fundamentally broken;外部开放前仅 dogfood + 信任同事白名单手动加 |
| Sandbox 出站越权 | 容器默认 deny outbound;搜索 / 抓网页走宿主受控工具;依赖安装走受控 PyPI 镜像或 HTTP proxy,并显式阻断 cloud metadata / 内网地址 |
| 资源滥用 | 容器硬限制(CPU/mem/pids/timeout/并发 exec/上传大小) + user 软配额(磁盘、LLM cost、tool wall time、文件流量、网络下载量);idle 5 分钟回收 |

### 7.9 取舍说明

**path-as-identity 而非 folder_id**:folder 真实存在于 FS,folder_id 等于造两份 source of truth。rename 是 UI 主动动作,顶层目录走 DB-aware 同事务 cascade(§7.4)。

**`/v1/files/*` 作目录树唯一 mutation 入口,DB-FS 一致性服务端内化**(2026-05-18):此前提过双命名空间 `/v1/folders/rename` vs `/v1/files/rename`,内部 `if path is top-level` 分支被视为"代码异味"。实际反了 — 这个分支**从数据状态派生**(path 恰好是 working_dir),不是从客户端意图派生,放服务端是更安全的位置(client 没法绕过去导致悬空引用);双命名空间反而把同一个分支搬到 client 去做,失去强制力且端点表面翻倍。

**user auth 而非 tenant 层**:个人 SaaS 用不上。企业版加 `org_id` claim 等价。

**skill 产物全落 working_dir 不引入 artifacts 表**:中间件是用户花 token 生成的资产,可下载可替换;artifacts 表是为不确定 UX 收益预付架构成本。真嫌乱 UI 加折叠视图。

**~~hard cascade 而非 soft orphan~~ → task 改软删除(2026-06-17 推翻)**:原决策为避免 `orphaned` 特殊 case 选硬删(`DELETE tasks` CASCADE 连带 messages/usage_events)。公测后目标变为**沉淀用户对话轨迹做训练/研究语料**,硬删 = 语料永久丢失,故推翻:`DELETE /v1/tasks/{id}` 改为置 `tasks.deleted_at`(0010 migration),从 `list_tasks` / `list_folders` 计数中过滤,messages/usage_events(CASCADE 不再触发)与工作目录文件全部保留;新增 `POST /v1/tasks/{id}/restore` 恢复。原"特殊 case"成本被一处 `WHERE deleted_at IS NULL` 收口(列表是唯一用户可见入口,按 id 取单 task 的端点不过滤,恢复/直链仍可达)。心智改为:**平台对数据 append-only,用户"删除" = 可见性状态,永不销毁字节**。物理清理留给将来的管理员工具。`delete_file` 顶层目录 409 引用检查同步排除软删 task(否则"任务都删了文件夹却删不掉"死结)。

**文件留存(归档)—— 设计已定,实现待办**(2026-06-17):任务对话靠软删除即留在 DB;但**用户文件在 FS 上,删除/覆盖即字节丢失**,需单独留存以供训练/研究。已对齐的方案(尚未实现,优先级靠后):**① 基础设施层定时增量备份做持久化地基**(restic/borg → 只进不删、内容寻址去重,定时跑;与应用代码完全解耦 → 新端点/新工具自动覆盖不会漏,且捕获删除+覆盖+最终成品,这是"删除前归档"钩子拿不到的)+ **② 应用层轻量事件日志**(删除/覆盖时只追加 user/task/path/time/reason 一条,补 ① 缺的用户意图/出处语义;放 DB 表 `data_events` 而非 jsonl,避并发追加竞争)。**起步同盘**(防误删+留语料够;不防整盘损坏 —— 已知边界,将来换备份 target 到第二块盘/异地即可,纯配置改动)。**不选**"每个删除端点内联 copytree-再删":横切关注点手写 N 处 → 易漏(删文件/夹/skill、rename/upload/i2i 覆盖入口持续增加)、只看得见删除一瞬、跨卷拷脆。覆盖(如 seedream i2i 改图)若 ① 颗粒度不够,将来在该具体工具内定点补"覆盖前快照",不铺全局钩子。

**0004 删 `runs` + `usage_events` 表**(2026-05-18):`runs` 表 tokens_p/c 写但从未读(真 tokens 走 tasks 累计),`started_at/finished_at/error` 也只写不读;`run_id` 单活 run 形态下对客户端 / broker / cancel 全冗余。合并 `run_status` + `run_error` 两列入 `tasks`。`usage_events` 从未真写,纯死代码,真要计费再加。**代价**:失"历史 run 元数据"(每次 LLM 调用的独立时间戳 / token 切片) — messages 表已记下产物,token 累计在 tasks,真要细粒度审计再补回 `usage_events`(届时是新需求,不是技术债)。

**本地也用 PG,不用 SQLite / JSON**:① dogfood ≡ 真实用户路径,bug 在 dogfood 就能复现;② Docker 已是必然依赖(§7.5),`docker compose up postgres` 零增量门槛;③ 双 adapter 维护税远高于 PG 一次性配置成本;④ 本地 dev 也能连远端测试服。

**API-only,UI 由 platform 实现**(2026-05-15):用户决定与已有 platform 联调,前端用 platform 框架,本仓库再维护 HTML/CSS/HTMX 就是双套 UI 浪费。删 `web/templates/*` + Jinja2/markdown-it-py/pygments 依赖,SSE event payload 从 HTML 片段切 JSON,路由统一 `/v1` 前缀。沉淀:sink 协议 / RunBroker fan-out / no-subtask / files 路径安全归一 / task_dir 相对存储全部保留,不被 UI 层牵连。

**dev SPA 留一份 + 升级为本地 dogfood 主路径**(2026-05-15,05-18 强化):`web/static/dev.html` 单文件 vanilla JS,3 栏布局(task list + chat + files),无构建链。与"UI 由 platform 实现"不冲突 — platform UI 是给真用户的生产形态;dev.html 是给开发者 dogfood + 自验 /v1 API + SSE 流的开发期工具(SSE 调试在 curl 里看不到 UI 反应,Swagger 不发 SSE 流也没流式视图,删了再补不如留着)。登录页两 tab(邮箱密码 默认 / UUID+PLATFORM_KEY 备用,last-used 持久化)→ JWT → localStorage → fetch+Bearer。

**CLI REPL 撤,入口统一 `main.py {web,db,probe,user}`**(2026-05-18):原计划 `cli.py chat` REPL 本地直跑 + `--remote https://...` 走 HTTP,两套覆盖"本地调内部状态"+ "dogfood ≡ 真用户路径"。dev SPA 落地后浏览器一直开着,REPL 命令与 web `/v1` 接口完全等价;维护双套 task 切换语义只是"对称美",每个 REPL 命令的 bug fix 要在 web 端再 fix 一次。`--remote` 从未实现也再不需要(platform 联调 + dev SPA + curl Swagger 已覆盖)。**失**:CLI "无 auth 直跑调 core 内部状态"通道 — 但 dev SPA 邮箱密码登录走同一条 web 路径,看内部状态可临时写几行 ad-hoc script,不需要常驻 CLI 命令。

**Memory 不入 DB**:跨 task 共享靠"同一 user 同一 FS 目录"自动达成。md 用户直接编辑器改,DB 化反而要造 UI、违反 §3.7"事实由用户判断"。

**Tasks/Messages 在 PG 但 skill 产物在 FS**:tasks / messages 需要查询、过滤、全文搜、跨 task 统计 — DB 强项;skill 产物(`*.pptx` / `*.docx` / `sections/*.md`)终用户拿走,期望文件管理器看到、Office 打开、邮件发出 — 进 DB 要做"导出"多余操作。**FS 是产物天然存储,DB 是元数据 / 状态 / 索引天然存储**。同理 §7.5 bind mount = user root,容器里 ≡ 用户在 Web UI 看到的目录,无中间层翻译;per-user 容器天然匹配这个边界,per-task 容器会把同 user 共享工作区人为切碎。

**同 wd 多 task 并发不做 gate / clone / 物理隔离,只做软警告**(2026-05-21):dogfood 经验同 wd 多 task 主要是"项目对话历史轨迹",并发频率近 0。走 Claude Code 同款"信任 + 软警告 + 承认 limitation",dev SPA 在 selectTask + SSE 收尾拉同 wd 活跃邻居挂 banner,不挡发送,真高频再升级。**不选 γ(同 wd 单活 gate)**:硬挡破坏扁平共享中间产物的切换流畅性;**不选 short_id 全产物隔离**:破坏 §7.1 共享语义 + SKILL 改造成本;**不选 clone task**:对零频"真要并行"场景工程量过重。

**`shell` / `run_python` 不在工具层加强黑名单,§7.5 sandbox 是 SaaS hard prereq**(2026-05-21,05-25):`BLOCKED_PATTERNS` 只挡几个明显失误,稍有意识就绕过(双空格 / `bash -c` / `python -c` / `curl|sh` / `cd /` 全过),`cwd` 非 chroot。**不继续加规则**:命令注入图灵完备(`shell=True` + 任何脚本语言),黑名单枚举不完、越复杂越虚假安全感、误伤合法用法。**正确防线在 OS 层**:§7.5 per-user 容器 + drop ALL caps + read-only rootfs + bind mount own root + default-deny network + cgroup,Stage C 前仅 dogfood + 信任白名单。**per-user 非 per-task**:文件模型 user-rooted,安全目标是跨 user 隔离非同 user task 互隔。**非所有操作进容器**:auth/DB/files/SSE/LLM/受控 web 工具属 control plane 留宿主做权限审计,只有不可信代码进 execution plane。**本地 dogfood 接受风险**:自己机器 + 自己 prompt,blast radius 限自身(§5);外部场景 blast radius 是主机 + 他人数据 + cloud IAM,信任模型不同必须 §7.5。

**task 级「宪法」文件靠文件名隔离,不 cascade / 不入 DB / 不开物理子目录**(2026-05-20):同 wd 多 task 共享中间产物(source/sections/figures)是价值,但 spec 这种 1:1 宪法文件必须隔离。文件名 `<YYYY-MM-DD>-<task_short_id>-<task_name>.<base>.md`:`short_id`(`task_id.hex[:8]` 永不变)主锚,glob 字典序最大=current;日期让"重定调"写新文件成历史快照;`task_name` 仅可读说明,改 name 不 cascade(short_id 兜底)。**不选**:① cascade rename(in-flight 丢文件 + 复杂);② DB 化(最干净但工作量 5-10× 且失"直接编辑 markdown"、spec 字段还在演化);③ 物理 task 子目录(破坏扁平共享)。**升级 DB 化信号**:想做结构化编辑视图 / 跨 task 查 spec 字段 / 版本文件堆积乱。约定由 `_build_system_prompt` 单点注入,所有 skill SKILL.md 引用同一份。

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## 8. 未来步骤 / 已落地设计

> 实施细节(步骤清单 / 验收项)进 PROGRESS + git;此处只留缺口、选型与取舍。

### 8.1 图像理解 + Seedream i2i(2026-05-29 设计;✅ 2026-06-16 i2i + look_at_image 双双落地)

**缺口**:DeepSeek V4 主模型纯文本无视觉;`seedream` 只 t2i;"基于已生成图二次修改" / "上传外部参考图让 agent 据此干活"两条路径未覆盖。

**选 E + C 组合**:`seedream` 加 `reference_images` 走 i2i(改已生成图,像素级)+ 新增 `look_at_image` 走豆包视觉单图理解(读外部图,DeepSeek 自决何时调)。改动面=2 tool + 1 prompt 段 + 1 yaml 段,不动 loop / llm / capabilities / DB / 前端。
> **模型选型更新(2026-06-16)**:设计时写的 Seed 1.6 vision 已过时,落地用 **Doubao Seed 2.0 Lite**(`doubao-seed-2-0-lite-260428`,2026-02 发布、05 升级为全模态理解 SOTA 细粒度感知)。Seed 2.0 全系文本模型已原生支持图片输入 → A 路(主模型换多模态)门槛降低,但主模型 DeepSeek V4 的 code/tool-calling 仍是核心,**维持 C 路(vision 当工具)不变**。token 计费(输入 ¥0.6 / 输出 ¥3.6 / Mtok),一次读图 < ¥0.01。
- **不选 A(主模型换多模态)**:V4 的 code / tool calling 是主路径核心,换豆包当主 chat 降能力 + 要改 loop/memory 引 multimodal,工程 5× 且破坏架构。
- **不选 B(后台 vision 路由)**:每条消息隐式 vision 描述 = 多烧 token + 1 跳延迟 + 失去 agentic 控制权 + debug 难。

**关键实测**:Seedream 5.0 `/images/generations` 接受 `image_urls` base64 data URL,200 返新图 → **内网无需对象存储中介**(排除最大工程不确定性)。约束:输出 ≥~1920²、单张参考 ≤10MB、最多 14 张。

**风险 / 边界**:v1 只支持单张参考(multi-ref 角色定义靠 prompt,留 v2);base64 ARK 未承诺长期稳定(收紧则降级走 TOS 上传换 URL)。

**落地实况(2026-06-16,详 PROGRESS)**:
- **E 路(改图)**:`seedream` 加 `reference_images`(v1 单图,传 >1 报错);路径解析强制落 user_root 内防越界;前端 `chat.js` 补 paste 路径注入(把粘贴图路径作 `[用户上传的参考图]` 行进正文,修了"粘贴路径到不了模型"的既有缺口)。
- **C 路(看图)**:`look_at_image` tool(`tools/look_at_image.py`)走 Seed 2.0 Lite `/chat/completions`,base64 单图 + 问题 → 文本解读;`doubao.yaml` 加 `vision:` 段;`usage.py` 加 `record_vision_usage`(kind="vision",token 计费);agent_builder 注册 + media prompt 段。图片解析与 i2i 共用 `tools/image_ref.py`。真机 smoke(`scripts/smoke_look_at_image.py`)OCR 验证通过。
- 两路均不动 loop / llm / DB schema(`usage_events.kind` 自由文本,vision 无需 migration)。
**升级到 A 的信号**:用户要"贴图同时说话模型直接读图回话",或多轮带图成高频 —— 当前假设"图是工具调用对象"而非"对话内容"。

### 8.2 Token 优化与上下文治理(2026-06-04,✅ 已落地,详 PROGRESS)

**根因**:`Session.load()` 把全量历史装回每轮 LLM 调用,旧 tool 结果 / `load_skill` 正文 / 检索结果 / 长 stdout 反复携带;LiteLLM cost map 未覆盖 V4 致 `cost_cny=0` 不可用。

**质量边界(设计约束,后续改动都守)**:
- 不改模型输入的优化(prompt caching、固定前缀、计费修复、cache hit/miss 记录)不影响输出质量。
- 改模型可见上下文的优化(裁剪 / 摘要 / 按需读取)必须**保留可追溯原文**:长结果写文件留路径,summary 只替代陈旧噪声,**用户确认过的需求 / 规格 / 大纲 / 关键结论不删**。
- **禁止把"只保留最近 N 条"当主策略** —— 省 token 但最易丢已确认约束。

**选型**:Context Editing + Memory/File State + Cache Observability 混合。稳定 system/tools 前缀利于 provider cache;旧 tool result 移除或压缩;关键发现写 task summary / FS,需要时 `read` 重新拉。长上下文保留作少数全局推理的临时能力,非默认每轮成本。

**落地形态**:`core/context.py` 发送前压缩旧 tool / `load_skill` / assistant tool_call arguments(保 `role/tool_call_id/name` 协议完整),不改持久化历史;**上下文压力门槛**(2026-06-10):总 chars 未逼近上限则完全跳过压缩、原样发,护 DeepSeek 前缀缓存(短任务字节逐轮一致、命中 92-94%)。task summary(旧消息压成一条、区分硬约束/计划/文件路径/关键事实)为第二步,未做。

### 8.3 PPTX 前端在线预览(2026-06-09,✅ 已落地 Stage 1)

**动机**:文件区点 `.pptx` 原只能下载;要在浏览器直接翻看,且覆盖任意 pptx(含上传)。
**关键洞察(定方案极简)**:前端已有 `<iframe src=blob:application/pdf>` PDF 原生渲染路径,所以**后端把 pptx 转 PDF 即可,前端几乎不动**(不需 pdf.js / PNG 栅格化)。

**选型 LibreOffice→PDF**:像素级保真 + 通用(任意 pptx)+ 前端复用现成 PDF iframe;代价=服务器装 LibreOffice + CJK 字体。劣选:轻量 HTML(复杂 pptx 失真,不满足"任意");LibreOffice→PDF→PNG(多栅格化层、失矢量缩放、无收益)。
**与 `scripts/pptx_preview.py` 分工**:后者是 agent 生成阶段自检(pptx→Chrome→PNG,近似但零服务器依赖);本方案是面向用户的高保真预览。

**落地形态**:`web/pptx_render.py`(soffice 转 PDF,独立临时 `UserInstallation` 绕单 profile 锁 + 缓存 `.preview/<hash>.pdf` + 超时 kill)+ `GET /v1/files/preview_pdf`(复用 `_safe_path` 防穿越 + per-path `asyncio.Lock` + `run_in_executor`)。**转换在 web host 不进沙盒**(沙盒不该有 LibreOffice;预览与 deck 生成解耦)。
**安全边界**:对上传任意 pptx 跑 LibreOffice(历史有宏/EPS CVE)→ `--convert-to` 默认不执行宏 + 宏安全 high + 禁网 + 仅处理鉴权用户自己 user_root 内文件。
**保真边界**:deck 用微软雅黑,Linux 上替换成 Noto Sans CJK 度量略差(可接受)。**Stage 2(未做)**:常驻 soffice listener 消冷启、deck 生成后 eager 预转、缩略图导航。

### 8.4 运维监控 / 无感更新(2026-06-11,监控 ✅ 已落地 / 无感换版 status=design)

**背景**:已上生产、真实用户在用。换版可用性从"nice to have"变真账;且当前并发到多少、线程池有没有排队**没有观测手段**。

**心智**
- **优雅 drain(已实现,2026-06-10)** —— SIGTERM 后拒新 run(503)、等在跑的 run 收尾再换版,不再标 `error`。这是**单实例能做到的上限**。剩余代价:几十秒 503 窗(dev SPA 退避重试已吸收)+ 换版时 SSE 重连丢正在吐的 delta。
- **真正先撞的瓶颈是线程池,不是别处**:run 走 `asyncio.to_thread`(`web/app.py:1382`)用默认 `ThreadPoolExecutor`(`min(32, cpu+4)`),每个活跃对话整个 run 期占 1 线程。4 核 ≈ 8 并发活跃对话就排队,第 9 个 SSE 卡着不吐 token。解这个只需调大 executor / 加信号量背压,**不引外部依赖**。

**落地排序(便宜→贵,到触发线才进下一级)**
1. **轻量监控(✅ 已落地 2026-06-11,详 PROGRESS)**:核心数据现成 —— `len(app.state.inflight)`=当前活跃 run 数(含排队)、`broker._subs`=SSE 订阅者、`resource.getrusage`=RSS(Unix,Windows 跳过)。**周期日志优先**(lifespan 起 task 每 60s 打 `[stats] active_runs=N max=M rss=X`),因为要的是历史峰值不是此刻快照;`/v1/stats` 端点(复用 `ZCBOT_ADMIN_TOKEN` 鉴权)为辅。前提:启动时显式建 executor + `set_default_executor` 接管,才能读 `max_workers` 且日后可调大。
2. **按数据决策**:`active_runs` 峰值不逼近线程池 → 并发非瓶颈,扩容彻底搁置;逼近 → 先调大 executor(改个数字),再观察。
3. **503 窗优化(零依赖)**:`--reload`(RUN.md §A)把窗从几十秒缩到 <1s。

**不做监控界面(现在)**:运维健康(线程池/内存/SSE/容器)是少数标量,日志 + 偶尔 curl 够诊断,可视化是过度工程;业务分析(token/任务/成本)已落 DB(`usage_events`/`tasks` 三列),SQL 查即可。界面阶梯:日志 → `/v1/stats` JSON → (要趋势图)Prometheus+Grafana(不自写前端)→ (要给非技术人看报表)只读 dashboard。现在停在第一级。

**搁置(成本不抵当前收益)**:gunicorn 无感换版 / broker 外置 Redis / nginx 蓝绿双实例 —— 留到"单机线程池调到头仍不够"或"换版断流成真实投诉"再议(无感换版需先把 broker 外置共享,分析见 RUN.md §B)。

### 8.5 定时任务 / 计划运行(Scheduled Jobs)(2026-06-18 设计,status=design)

**缺口**:无任何定时触发机制。但有价值的活很多是**时间驱动**而非事件驱动 —— 每日简报、每周综述、定时拉数据存盘、早安提醒。当前必须有人在对话里手动发消息才跑得起来。诉求:**用对话方式创建**"每天 X 点干 Y"的任务,到点自动跑、结果送达。

**业界印证(四源高度收敛)**:OpenClaw `cron-jobs` / Autobot(agent-loop×cron)/ Claude Code routines / geta.team 自建调度器,关键模式一致 —— ① cron 到点**往同一条 agent 主管线注入一条带标记的消息**,不另起执行路径;② 三种会话隔离模式(isolated 默认 / persistent 续上下文 / main 系统事件);③ isolated 运行到期自动 prune;④ 退避重试(transient vs permanent);⑤ per-job 超时;⑥ 投递显式 + runner 兜底(OpenClaw `--announce`);⑦ 5 段 cron + 时区,警惕 dom/dow 同列的 vixie OR 语义坑;⑧ 持久化用 DB,管理三件套(`cron_create/list/delete`);⑨ 对话式自然语言创建即标准做法。

**核心洞察(把方案收口到极简)**:定时任务本体 = `什么时候(cron+时区)` + `做什么(一句自然语言 prompt)` + `跑在哪(会话模式)`。**复用现成 agent 主管线**(`web/app.py:_run_agent_bg`,§3.6 / §7.2 同一条 POST /messages 路径),守护循环只负责"到点把一条带 `[定时任务]` 标记的 prompt 喂进去",**不造第二套跑 agent 的逻辑**。

> **关键解耦:"发邮件"不是一等公民,是 agent 据 prompt 调工具的一个动作。** job 模型只存 prompt,"做什么 / 结果发哪"全在那句话里(发邮件→调 `send_email`;出简报→`load_skill` 落盘;打招呼→回一句话)。好处:未来加任何能力(telegram / webhook / 落盘 / 调 API)**不改 schema**,只要 agent 有对应工具、prompt 说清楚。

**三层投递(没人盯着看 → 结果不能丢)**:
1. **baseline(永远有,零配置)**:定时 run 就是正常 run,结果**必进对应 task 线程**;守护循环跑完给该 task 打**未读/通知标记**,用户下次登录可见。
2. **opt-in 推送(prompt 驱动)**:要发邮件/(将来)telegram → prompt 里说,agent 调工具发。灵活、能写动态正文。
3. **可靠兜底(可选结构化 `notify`)**:某 job 要"必达某邮箱、不靠 AI 记性" → job 带 `notify={channel,to}`,守护循环 run 完**确定性补发**最新产物。不填走第 1 层。

**会话模式(隔离轴,业界核心设计点)**:
- **isolated(默认)**:每次触发新建临时 task,只带 job 的 prompt + skill,**不继承对话历史**。上下文最小 → 省 token(契合 high-turn 烧 token 治理,§8.2 / [[project_high_turn_token_burn_root_causes]]);临时 task 打标签 + 到期自动归档,防 task 列表被每日任务刷屏。
- **persistent(可选)**:job 绑定一个常驻 task(`bound_task_id`),每次往同一线程追加消息,有跨天连续性("和昨天比")。代价:线程越长重发历史越多、token 逐日涨 —— 仅在用户明确要连续性时用。

**数据模型(新表 `scheduled_jobs`,独立加表不碰现有 schema → 公测兼容)**:
`id, user_id, name, prompt, cron, tz(默 Asia/Shanghai), mode(isolated|persistent), bound_task_id(可空), notify(JSONB 可空), enabled, timeout_seconds, next_run_at, last_run_at, last_status, last_error, last_task_id, consecutive_failures, expires_at(可空), created_at, deleted_at`。Alembic 加表 migration;`usage_events` 复用现成记账(可加 `kind="scheduled"` 自由文本区分,无需 migration)。

**守护循环(仿 §8.4 `_disk_scanner`,plain-asyncio)**:lifespan 起一个后台 task,每 ~10s(`ZCBOT_SCHEDULER_TICK_SECONDS`,只决定最坏延迟≤1tick、不决定会否漏 —— claim 取 `next_run<=now` 的全部)扫 `enabled AND next_run_at<=now()`;命中即 `asyncio.create_task(asyncio.to_thread(_run_agent_bg, ...))` 复用现成路径,登记到 `app.state.inflight`(随关停 drain 一起收尾)。与**单活 run 锁**(§7.x `run_status` + `SELECT FOR UPDATE`)交互:isolated 每次新 task 天然无冲突;persistent 若绑定 task 正忙 → 跳过本次 + 记 warn,下一个点再来(不排队堆积)。run 完回写 `last_*` + croniter 算 `next_run_at`。

**croniter 选型**:存标准 5 段 cron 串 + 时区,`croniter` 算 `next_run_at`。理由:正确处理 dom/dow 同列的 vixie OR 语义和时区折算(手搓极易踩坑,四源都点名这个坑);纯 Python 小依赖。劣选:只支持"每天/每周 HH:MM"自己用 datetime 算 —— 零依赖但遇复杂周期要返工。

**可靠性(业界补的,纳入设计)**:
- **退避重试**:transient(限流/网络)指数退避重试(60s→120s→300s),成功重置;permanent(prompt 报错/鉴权)直接失败记 `last_error`。
- **per-job 超时** `timeout_seconds`:超时复用现成协作式 cancel 信号(§7.x)。
- **无补跑(no catch-up)**:守护进程宕机期间错过的点**跳到下一个**,不补 N 次(同 Claude Code 语义)。
- **防自我繁殖**:定时 run 内**禁用 `schedule_create`**(防任务造任务);并发调度数设上限。
- **expiry 安全界**:`expires_at` + `consecutive_failures` 阈值 → 连续失败 N 次或长期没人管自动停,防僵尸定时任务(同 Claude Code 7 天过期思路)。

**对话端(用户要的"对话方式创建")**:核心是 host-side 工具三件套 `schedule_create / schedule_list / schedule_cancel`(写 `scheduled_jobs`,按 `user_id` 隔离,密钥不进沙箱,沿用 §3.4 typed-tool 范式)。自然语言进、自然语言管("我有哪些定时任务""取消那个简报")—— 即 Claude Code 模式(其定时任务纯工具实现,无配套 skill,证明工具单干可跑通)。
- **工具必须、skill 可选后置**:skill 是 markdown 不能落库,执行器只能是工具;收集字段/`ask_user` 确认这套流程,能力强的模型靠工具自描述 schema 即可走通。故 **v1 纯工具**(schema + 参数描述写好就够),契合 §5 "Less Scaffolding, More Trust" —— 先信模型,跑不好再加脚手架。
- **skill 真正值钱处不是教填参数(schema 够),而是教写好 `job.prompt`**:job 的 prompt 决定未来**每天**那次 run 的质量,用户随口一句直接存会跑得差;好 prompt 要自包含/可重复/产物位置明确/把发哪存哪写死 —— 模型默认不会,值得一份模板+确认纪律(cron 口径翻译、回读人话确认、默认 isolated 并提示 persistent 代价)去教。**v2 按需补**:实测发现 agent 写的 `job.prompt` 质量差 / 确认流程乱再加;且因调度低频,用按需 `load_skill`(§3.5)而非 always-on prompt 块,避免每轮白烧 token(§8.2)。
- 三件套用**三个独立工具**(schema 清晰、对齐 Claude Code `CronCreate/List/Delete`),非单工具带 `action` 参数。

**取舍(不选)**:
- **不引 APScheduler / Celery**:项目刻意用 plain-asyncio 后台循环(§8.4),调度需求是单机低并发,引调度框架/Redis broker 是过度工程。
- **不学 geta 用 JSON 文件持久化**:已有 PG + SQLAlchemy + alembic,加表是自然选择(JSON 文件丢状态、无事务、无按 user 查询)。
- **email 不做成 job 一等字段**:降通用性(见核心解耦);仅留可选 `notify` 兜底。

**风险 / 边界 / 待定**:
- **`send_email` 工具仍要建**(`tools/send_email.py`,host-side,仅当 `SMTP_*` env 存在才挂,沿用 §3.4 "有 key 才注册"),让第 2/3 层能用。**待定:SMTP 发信账号**(企业邮箱/QQ/163/Gmail 应用密码)—— 给真实账号走 env,或先占位走沙箱验证链路。
- **计费归属**:定时 run 计入 job 所属 `user_id` 的 token/配额,`usage_events` 标 `kind="scheduled"` 可审计。
- **错峰抖动**:多用户同设 8 点 → 按 job-id 加确定性偏移防同一秒打爆 LLM provider(单机低并发,列 nice-to-have 不阻塞 v1)。
- **待定小项**:可选 `notify` 字段是否 v1 就上(倾向上,零成本兜底);`expires_at` 默认值。

**改动面(v1)**:1 张新表 + migration、1 守护循环(lifespan)、4 个 schedule 工具(create/list/**update**/cancel)、1 个 send_email 工具、agent_builder 注册 + 定时 run 内工具裁剪。**v2 按需**:薄 skill(教写 `job.prompt`)。**不动** loop / llm / capabilities / 现有 DB schema。

**前端取舍(2026-06-18 定 + 落地):对话端做完整 CRUD,前端只读展示 + 停用/删除。** 前端 SPA 调 `/v1/*` REST、不经 agent → "界面建/改定时任务"必须另开 REST + 表单 + cron 构建器(整套最重的是让科研用户填 cron 的 UX)。既然产品本就是对话式 agent,把建/改/删/查全收到对话(`schedule_*` 工具),**前端退化成只读看板**:`GET /v1/schedules` 列表 + 列表项「停用/删除」两个高频便捷动作(`PATCH`/`DELETE /v1/schedules/{id}`)。好处:cron 构建器 UX 难题直接消失(用户从不在前端填 cron,对 bot 说"每天早九点"由模型翻译);无"前端改了和对话不同步"的状态问题。代价:界面不能新建/编辑(需求低频,且对话更自然)。落地:`web/static/js/crons.js` 只读 master-detail modal(复用 skills modal 范式)+ 左栏 rail「定时」入口;工具与 REST 共用 `core.scheduler` CRUD 服务层不漂移。

### 8.6 平台渲染层 rendering/(2026-06-23,✅ 已落地)

**心智:文档渲染(md→docx/pdf)是平台能力,不是 skill 内容。** 像 `chromium` / `document_search` / `python` 一样,skill **调用**它而非各自 bundle 一份。

**起因**:`_CHEM_RE` 化学式下标白名单在 brief/paper/proposal **三份 render_docx.py 逐字重复**(改一处易漏改),patent/standard 还复用 proposal 那份;且 brief 缺 PDF 路径,模型临场手搓 weasyprint + 运行时 pip(线上事故)。

**为什么不放 `skills/_shared/` 让各 skill `import`**:Skills 走 Anthropic 自包含/渐进披露/可 fork bundle 标准(§3.5),`fork_skill` 把内置 skill 整份拷到用户 `.skills`。跨 skill `import skills._shared` 会破坏 fork(用户拷贝里 import 不到内置树)且 sys.path 脆。故抽到**顶层 `rendering/` 平台包**,bind-mount 进 `/sandbox/rendering`(pool.py,与 skills 同款 `:ro`),与 skill bundle 正交。

**结构**:`common.py`(叶子原语单一事实源:字体 OOXML/`CHEM_RE`/块级正则/表格行切分/图片路径)+ `docx_manuscript.py`(paper 投稿稿 + proposal 申报书,配置化双 profile:页边距/TOC/图题前缀/列表模式/分页策略)+ `docx_brief.py`(brief 简报富渲染:商务红 + 引文上标超链 + callout,复用 common 叶子)+ `pdf.py`(md→HTML→沙盒 chromium `--print-to-pdf`,复用 `common.CHEM_RE`)+ `render.py`(统一 CLI `--profile {brief,paper,proposal} --format {docx,pdf}`)。各 skill SKILL.md 调 `python /sandbox/rendering/render.py`,不再自带 render_docx.py。

**PDF 用 chromium 不用 weasyprint**:chromium 镜像已装(给 mermaid),fonts-noto-cjk 已装,完整浏览器内核 CSS 保真度高;weasyprint 要 pango/cairo 原生库、不在仓库 Dockerfile。**与 §8.3 pptx 预览分工**:pptx 预览在 web host 调 LibreOffice(面向用户的高保真预览,不进沙盒);本层在沙盒内 chromium 渲染(agent 生成阶段产出 docx/pdf 交付物)。

**取舍**:重构对三 profile 各渲前后 diff `word/document.xml` **字节一致**(零回归);brief 不强并进 manuscript 路径(引文/配色差异大,只共用叶子原语,降回归面)。

### 8.7 微信接入(双渠道:ClawBot 个人微信 + 企业微信自建应用)(2026-06-23 设计,status=design)

**诉求**:把 zcbot 送进用户**个人微信**——简报/任务结果主动推过来,且能在微信里直接跟它对话。用户体感 = 微信通讯录里多一个叫「微信 ClawBot」的**联系人**,像加了个好友一样聊。

> **⚠️ 实测结论(2026-06-23,`scripts/probe_clawbot*.py`,真机端到端;关键是 `client_id`):ClawBot 可双向对话 + 可主动推送(有前提)。**
> ① 灰度可用(扫码 `confirmed` 拿 `bot_token` + `baseurl`);② **入站通**(`getupdates` 长轮询收用户消息,带 `from_user_id` + `context_token`);③ **多条/流式回复成立**——同一 `context_token` 连发多条,**每条 `msg` 必须带唯一 `client_id`**(漏它则只有第一条送达——前几轮误判"单条/纯被动"的真因),中间块 `message_state=1`(GENERATING)、末块 `=2`(FINISH),按 ~1000 字分块、各块间隔 ~300ms;④ **主动推送成立**——发完 FINISH 后隔 30s 复用同一 `context_token`(+ 新 `client_id`)仍送达,**`context_token` 有效期约 24h、可复用**。
> **故「定时简报主动推送」(本节最初核心诉求)在 ClawBot 上可行**,前提:用户**先开口过一次**(冷启动无 token 不能凭空推),且距上次互动在 token 有效期(~24h)内——**每条入站消息刷新该用户的 `context_token`**;超期未互动则需用户再开口(或退邮件兜底)。冷推(从未开口)仍不可能。

**选型:三条路,选官方 ClawBot(详见对话调研 2026-06-23)**:
- **wechaty / hook(非官方个微)** —— 逆向/注入,违反腾讯 ToS,**封号率高**(hook >80%、web 协议被大量封),要养号/同省 IP/限速。**排除**。
- **企业微信自建应用** —— 官方、稳定;①只触达**企业微信成员**(非个人微信);②要企业**管理员**建应用 + 配可信域名;③双向对话要回调 + AES + 5s ACK,重。但**主动推送无条件**(不挑用户活跃度、不依赖灰度)→ 定时简报"必达"首选。**与 ClawBot 并列为第二渠道(本节一并设计,见下「渠道 B」),共用渠道抽象。**
- **微信 ClawBot(iLink Bot API)** —— 腾讯 2026-03-22 官方上线,跑在官方 iLink 协议 + 官方服务器 `ilinkai.weixin.qq.com`,**零封号**;腾讯定位"管道",**后端接谁都行**(可接 zcbot)。**采用**。

**为什么先实现 ClawBot(企业微信紧随)**:零管理员(用户自扫,不建应用/不配域名)→ 能立即跑通验证(协议已真机实测全通);企业微信要等管理员建应用 + 配可信域名的资源到位。企业微信随后补上,用其**无条件推送**补 ClawBot 的"24h 活跃才可推"短板。

**渠道抽象(两渠道共用,加渠道不改 scheduler / 工具主体)**:
- **绑定**:per-user 记"绑了哪些渠道 + 各自凭据/标识"(ClawBot:`bot_token`+`latest_context_token`;企业微信:`wecom_userid`,应用凭据走全局 env)。
- **统一发送**:`send_to_user(user_id, text, file?)` → 解析该用户已绑渠道 → 各渠道实现各自发;`scheduler.deliver_notify`、`WechatPushTool` 都调这层,不感知具体渠道。
- **推送择优**:简报这类"必达" → 优先企业微信(无条件);ClawBot 作个人微信触达 + 聊天;两者都绑可多投或按用户偏好。

**第一期两处已定决策(评审通过)**:
- **入站对话 → 每用户一条 persistent「微信」task**(聊天要连续性;token 增长靠 §8.2 context 压缩;打标签与网页 task 区分)。**两渠道入站都落到这条 task**。
- **敏感凭据入库一律加密列**(`bot_token`/`latest_context_token`;企业微信 secret 走 env 不入库)——env `ZCBOT_WECHAT_SECRET_KEY` 派生密钥;绝不进沙箱/日志/API 响应(§3.4)。

**唯一现实卡点 = 微信灰度可用性**:仅**国内个人微信**、需 **8.0.70+** 且功能灰度推送中(设置→插件),**不支持企业微信**(`bot_type=3`)。目标用户没有插件入口就用不了——落地前要先核实目标用户在灰度内。腾讯另保留**限频 / 决定可连哪些 AI / 随时终止**的权力(政策风险)。

**注册门槛 ≈ 零**:`get_bot_qrcode` **无需任何预置 app_id/凭据/审核/费用**,任何后端直接调即可生成二维码;`bot_token` 纯靠用户扫码下发。**能完全脱离 OpenClaw 自实现**协议客户端(社区 `weixin-ClawBot-API` 已证)。

**绑定模型(沿用前版已对的 per-user 扫码骨架)**:
- 每个 zcbot 用户**扫一次码** → 后端拿到**该用户专属 `bot_token`**(Bot ID `xxx@im.bot` / User ID `xxx@im.wechat`)→ 存库 → 之后按用户收发。**1 个 bot_token 对应 1 个微信账号**(扫码者)。
- 这与"每个用户连自己的微信"天然吻合,且**零管理员**(对比企业微信省掉建应用 + 可信域名)。
- ⚠️ **待核实**:`bot_token` 是 1:1(每用户一条、各自一条长轮询)还是 1:N(单 token 多用户、靠消息内 `@im.wechat` 区分,Telegram 式)。设计**按更确定的 1:1** 落,若实测为 1:N 则简化为单循环。

**扫码绑定流程(iLink)**:
1. zcbot 网页"绑定微信" → 后端 `GET get_bot_qrcode?bot_type=3` → `{qrcode, qrcode_img_content}`,前端展示二维码。
2. 后端 `GET get_qrcode_status?qrcode=<id>`(长轮询,单连 hold ≤35s,循环续)→ 用户用**个人微信**扫码确认 → 返回 `{status:'confirmed', bot_token, baseurl}`。
3. 把当前登录 zcbot user 与返回的 `bot_token/baseurl/user_im_id` upsert 进 `channel_bindings`(channel='clawbot')。前端轮询自己的绑定状态翻转。

**数据模型(统一表 `channel_bindings`,判别列 + JSONB 多态;0015 由旧 `wechat_bot_bindings`/`wecom_bindings` 合并而来)**:
`user_id, channel, status, config(JSONB), created_at, updated_at`,PK=(user_id, channel)。沿用本库 `usage_events`(kind+units)范式 —— 各渠道字段装 `config`,加渠道不动 schema。
- channel='clawbot' 的 config:`{bot_token*, bot_im_id, user_im_id, base_url, latest_context_token*, context_token_at(iso), chat_task_id}`(`*`=经 crypto 加密入 JSONB;`latest_context_token`+`context_token_at` 判 24h 推送窗口)。
- channel='wecom' 的 config:`{wecom_userid}`(企业成员 id,非密钥、明文)。
- 敏感字段加密 + **绝不进沙箱 / 不落日志 / API**(§3.4);`chat_task_id` FK 与 per-字段 NOT NULL 退应用层校验(与 usage_events JSONB 同向取舍)。
> **为何统一表(2026-06-24 重构,§设计取舍)**:渠道绑定 = "用户在某渠道的一份配置",各渠道字段形态不同 → 用判别列 + JSONB(同 usage_events)最契合本库,且渠道增长(飞书/TG…)零 migration。分表(每渠道一表)对 2 渠道够用但不扛增长、与库内多态范式不一致;单宽表(NULL 列并列)2 列 vs 8 列硬并、稀疏 + 破坏 NOT NULL,最差。趁绑定数据极少时合表(migration 0015 搬数据,DDL 同事务失败回滚不丢)。

**协议要点(自实现客户端,2026-06-23 实测验证)**:base = 绑定返回的 `base_url`(实测 `https://ilinkai.weixin.qq.com`)。所有请求 header:`Content-Type: application/json` + `AuthorizationType: ilink_bot_token` + **`X-WECHAT-UIN` 每请求变**(`base64(随机uint32)`,反重放);除取码/查状态外加 `Authorization: Bearer <bot_token>`。
- **取码/绑定**:`GET /ilink/bot/get_bot_qrcode?bot_type=3`(无需任何预置凭据)→ `{qrcode, qrcode_img_content}`,`qrcode_img_content` 是**微信深链**(`liteapp.weixin.qq.com/q/...`),需**自渲成二维码**(非图片直链);`GET /ilink/bot/get_qrcode_status?qrcode=`(长轮询)→ `{status: wait|confirmed|expired, bot_token, baseurl}`。二维码 TTL 短(~1min),实现要**过期自动换码**。
- **收**:`POST /ilink/bot/getupdates`,body `{get_updates_buf:<游标,首次空>, base_info:{channel_version:"1.0.2"}}`(长轮询 hold ≤35s)→ `{msgs:[{from_user_id, context_token, item_list:[{type:1,text_item:{text}}]}], get_updates_buf}`。
- **收图片/文件(2026-06-24)**:`item_list` 项除 `text_item` 外还有 `image_item`(type=2,带 `media{encrypt_query_param, aes_key, encrypt_type}` + 优先 `aeskey` 32-hex)、`file_item`(type=4,带 `media` + `file_name` + `len`);**下载是文件发送(下条)的逆操作**——`GET {cdn_base}/download?encrypted_query_param=<media.encrypt_query_param>` 取密文 → **AES-128-ECB+PKCS7 解密**(key 优先图片 `aeskey`,否则 `media.aes_key` 两种编码兜底:base64(raw16) / base64(hex32))。落盘 `<wd>/inbound/`,图片拼 `[用户上传的参考图]`(走 `look_at_image`)、文件拼 `[用户上传的文件]`(走 Read/Shell)注入 user 消息,**复用 web 端粘贴图约定,不碰模型链路**。⚠️ 下载 GET/POST 与 aes_key 取支待真机端到端校(crypto 单测已过)。
- **发**:`POST /ilink/bot/sendmessage`,body `{msg:{to_user_id, client_id:<每条唯一>, message_type:2, message_state:1|2, context_token, item_list:[...]}, base_info:{channel_version:"1.0.2"}}`。**`client_id` 必带且每条唯一**(否则同 token 后续消息被丢);多条/长文 → 中间块 `message_state=1`、末块 `=2`,~1000 字/块、间隔 ~300ms。成功返回 HTTP 200 + 空 body `{}`(无 ret,不能据 body 判成败,以实投为准)。
- **token 生命周期**:`context_token` 有效期 ~24h、可复用(发完 FINISH 仍可再发)→ 主动推送靠它;**每条入站消息刷新**该用户 token(存最新值 + 时间戳)。`bot_token` 长期 per-user 凭据(扫码下发)。
- **文件发送(2026-06-23 实测通,`scripts/probe_clawbot_file.py`)**:①`POST /ilink/bot/getuploadurl`(body `{filekey:随机16B的hex, media_type:3(FILE)/1(IMAGE), to_user_id, rawsize, rawfilemd5, filesize:PKCS7填充后大小, aeskey:随机16B的hex, no_need_thumb:true, base_info}`)→ 返回 `{upload_param}`;② 本地用该 aeskey 做 **AES-128-ECB + PKCS7** 加密文件;③ `POST {cdn_base}/upload?encrypted_query_param=<urlenc(upload_param)>&filekey=<urlenc(filekey)>`(`cdn_base=https://novac2c.cdn.weixin.qq.com/c2c`,body=密文、`application/octet-stream`)→ **响应头 `x-encrypted-param`** = 下载引用(漏 `&filekey=` 会 400 `filekey mismatch`);④ `sendmessage` 带 `item_list:[{type:4, file_item:{media:{encrypt_query_param:<上一步 x-encrypted-param>, aes_key:base64(aeskey.hex()的ascii字节), encrypt_type:1}, file_name, len:str(rawsize)}}]`。**docx/pdf 简报可原生直推为可打开附件**,无须退下载链接。
- ⚠️ **仍待核实**:富文本(markdown)渲染支持度(源码有 `markdown-filter.ts`,暂按纯文本正文 + 文件直推设计);限频数值(腾讯保留限速);媒体大小上限(暂沿用 20MB)。

**架构:入站与出站一体(第一期一起做)** —— **主动推送依赖 `context_token`,而 token 只能从入站消息拿**,故"只出站不入站"不成立;getupdates 长轮询既收对话、又负责刷新 token。
- **入站长轮询管理器**(lifespan 起,仿 §8.4 `_disk_scanner` plain-asyncio):每个 active binding 一条 `getupdates`(hold ≤35s 循环续)。收到消息 → 按 `bot_token`→binding→zcbot `user_id` 定位是谁 → **刷新该 binding 的 `latest_context_token` + 时间戳** → 映射到该用户的微信对话 task(默认一条 persistent「微信」task 保连续性,§8.5 会话模式)→ 复用 `_run_agent_bg` 跑 → 结果按 ~1000 字分块 `sendmessage`(每块新 `client_id`、中间 `state=1` 末 `state=2`)带 `context_token` 回。**无 5s ACK 约束**,长 run 天然 OK——相对企业微信回调的根本简化。
- **出站主动推送**(scheduler 简报 / 任务结果 / `WechatPushTool`):用库里该用户 `latest_context_token`,**距上次入站 <~24h** 则直接 `sendmessage`(文本 + docx/pdf 文件直推);**超期 / 从未开口** → 推不出,退邮件兜底(§8.5)或挂起待用户下次开口刷新 token。即"用户开口过、且近 24h 活跃 → 可主动推"。
- **scale**:N 个 active binding = N 条长轮询;公测期 N 小可接受;放大时视 1:1/1:N 实测结果改为单循环轮询多 token。
- **web↔微信同步不对称 → web 端只读镜像(2026-06-24 取舍)**:这条 persistent「微信」task 是 web 与微信共享的同一条 DB 消息流,但写入方向不对称——**微信→web 同步**(入站经 `_poll_binding` 落库,web 打开即见),**web→微信不同步**(web 端发消息走通用 `/v1/tasks/{id}/messages`→`_run_agent_bg`,不经过 inbound loop 里 `send_text` 回微信那段,微信侧零感知)。**不做双向打通**:回微信需 `context_token`、只能从入站拿且 24h 过期,双向同步会被该窗口拖成"有时同步"(不可预测)+ 两入口并发写同一上下文歧义。改为 web 端对 channel=wechat 的 task **只读镜像**(`applyChannelComposerLock` 置 readOnly + 引导去微信),交互权威单一锚定微信;主控台想主动往微信推 → 走 `WechatPushTool`/定时简报(出站语义,非对话)。

**接入面(复用现有范式)**:
1. `tools/wechat_bot.py`:ClawBot 客户端(`get_bot_qrcode/get_qrcode_status/getupdates/sendmessage` + AES 媒体)+ `wechat_bot_enabled()`(开关在才挂工具,沿用 §3.4)+ `resolve_wechat_target(user_id)`→`bot_token` + `WechatPushTool`(agent 可调,按当前 run 的 user_id 解析)。HTTP 走已有 httpx。
2. `core/scheduler.py` `deliver_notify` 加 `channel=="wechat"` 分支,与 email 并列 → 定时简报**把最新产物文件直推**本人微信(取 `_newest_artifact`,≤上限 `sendmessage` 文件、超限退"点此下载"链接;**不改 job schema**——通道是 notify 字段的值)。
3. `web/app.py`:`POST /v1/wechat/bind/qrcode`(起二维码)、`GET /v1/wechat/bind/status`(轮询绑定结果)、`DELETE /v1/wechat/bind`(解绑)、`POST /v1/wechat/test`(自检发一条);**lifespan 起入站长轮询管理器**(见上"架构");前端设置加"绑定微信"扫码 UI。

**渠道 B:企业微信自建应用(✅ 2026-06-24 实现,纯推送 / 不做对话,共用渠道抽象)**
- **决策:只做推送、不做入站对话**(刻意简化,省回调 + AES `WXBizMsgCrypt` + 5s ACK + agent 回推那一整套;要对话用 ClawBot)。企业微信因此≈"和邮件一个量级"的纯出站通道,其**无条件主动推**正补 ClawBot 的 24h 窗口短板,定时简报必达首选。
- **应用凭据(全局 env,需管理员建应用)**:`WECOM_CORPID / WECOM_AGENTID / WECOM_SECRET`;secret 仅 host 进程读、不进沙箱(同 ClawBot / `send_email`)。host 直连 `qyapi.weixin.qq.com`(`core/wechat/wecom.py`)。
- **绑定两路(touser=wecom_userid)**:
  - **手填 userid(无 HTTPS 域名时,默认)**:`PUT /v1/wecom/bind/userid` 直接写绑定;userid 见管理后台→通讯录→成员→「账号」。**推送是出站调用、不需域名**,故没域名也能用企业微信推送 —— 仅 OAuth 那路要域名。
  - **扫码绑定(OAuth,需 HTTPS 可信域名)**:rail modal「扫码绑定」→ `oauth2/authorize?...scope=snsapi_base&state=<HMAC签+短TTL>` → 扫码/静默 → 回调 `GET /v1/wecom/oauth/callback`(公开端点,身份从 state 验,非 JWT)→ `cgi-bin/auth/getuserinfo?code=` 拿 `wecom_userid`。**需管理员配「网页授权可信域名」** + `ZCBOT_PUBLIC_BASE_URL`。
- **推送**:`gettoken` → `access_token`(2h 缓存 + 提前刷新 + 线程安全锁 + 40014/42001 失效重取)→ `message/send` text/file(file 先 `media/upload?type=file` 换 `media_id`,≤20MB)。
- **数据**:统一进 `channel_bindings`(channel='wecom',config=`{wecom_userid}`,明文非密钥);最初 0014 单建 `wecom_bindings`,0015 合进统一表(见上数据模型)。多企业留 `corpid/permanent_code` 进同一 config(additive,YAGNI)。
- **接入**:`service.push_wecom` + `send_to_user` 加 wecom 一路(已绑则推);scheduler `deliver_notify` 的 `wechat` 通道经 `send_to_user` 自动带上企业微信。端点 `/v1/wecom/oauth/url|callback`、`/v1/wecom/bind` GET/DELETE、`/v1/wecom/bind/userid` PUT(手填)、`/v1/wecom/test`;前端 rail modal 企业微信段(扫码 + 手填两路)。
- **触达**:仅企业成员;**品牌可自定义**(应用名/头像,区别于 ClawBot 统一名)。

**取舍(不选)**:
- **不用 wechaty/hook**:违规 + 高封号 + 养号运维,机构产品不可接受。
- **第一期不锁企业微信**:企业微信触达面窄(仅成员)、要管理员、双向重;ClawBot 触达个人微信 + 零管理员 + 双向轻。企业微信留作"机构身份 / 不依赖灰度"的后续备选,与本通道正交、绑定表/推送抽象可平行扩。
- **bot_token 落库但隔离**:它是长期 per-user 凭据,必须持久化(不同于企业微信 2h `access_token` 可纯内存);安全靠加密列 + 不进沙箱,不靠不落库。
- **富排版不强求卡片**:个微富文本能力存疑,统一走"正文纯文本 + 产物文件直推",规避平台差异。

**改动面(第一期,含入站+出站)**:1 张新表 + migration `0012_wechat_bot_bindings`;`tools/wechat_bot.py`(iLink 客户端 + `WechatPushTool` + 绑定/token 服务);**1 个 lifespan 入站长轮询管理器 + 消息→user/task 映射**(复用 `_run_agent_bg`);`core/scheduler.py` `deliver_notify` 加 `wechat` 分支;`web/app.py` 4 端点 + 前端扫码 UI;agent_builder 注册(开关在才挂)。env:`ZCBOT_WECHAT_BOT_ENABLED`(+ 可选 `ZCBOT_WECHAT_BASE_URL` 覆盖)+ `ZCBOT_WECHAT_SECRET_KEY`(凭据加密)——**无全局 app secret**(凭据是 per-user `bot_token`,扫码下发)。**不动** loop/llm/capabilities/现有 schema。

**渠道 B(企业微信,紧随)改动面**:env `WECOM_CORPID/AGENTID/SECRET`;`tools/wecom_push.py`(access_token 缓存 + `message/send` + `media/upload` + 渠道实现);`send_to_user` / `deliver_notify` 接 wecom 渠道;绑定抽象加 wecom 侧 + migration `0013`;OAuth 起始/回调 2 端点 + 前端"绑定企业微信"。**两渠道共用 `send_to_user` 抽象与绑定层**,故渠道 B 主要是"多一个渠道实现 + 一种绑定方式",不重写主体。

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## 附录:DeepSeek V4 关键事实(2026-04-24)

- **V4-Pro**:1.6T / 49B 激活,1M context,SWE-Bench 80.6 / Terminal-Bench 67.9 / MCPAtlas 73.6
- **V4-Flash**:284B / 13B 激活,1M context
- 推理模式:non-thinking / thinking / thinking-max
- 价格:in ~$0.145/M,out ~$1.74/M(约 Claude Opus 1/6 ~ 1/7)
- `deepseek-chat` / `deepseek-reasoner` 2026-07-24 下线 → 必须迁 `deepseek-v4-flash` / `deepseek-v4-pro`
