# 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)。

---

## 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)

---

## 2. 架构

```
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。

---

## 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(标题+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。memory 由人填(也允许 agent 用 `write` 写),系统不自动维护 — **事实由用户判断,不由 LLM 自动总结**。

**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。

---

## 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。

---

## 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 |

---

## 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。

---

## 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}` — 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)
- `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)

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。`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, 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)

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,
      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**:`orphaned` 让 list / resume / UI 都多一种特殊 case,"删 folder = 删项目"比"留对话残骸"自然。

**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。

---

## 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,status=design 待启动)

**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 Seed 1.6 vision 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。
- **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)。
**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。

---

## 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`
