design: 精简 DESIGN/PROGRESS (-177 行)

DESIGN 520→351,PROGRESS 88→80。砍 §7 内部重复说理与 SQL 示例,
合并 §6/§7.8 风险表,压缩 §3 字段表与启动顺序;load-bearing 细节
(rename `old/%` 前缀、ModelCapabilities 字段、阶段估时)全部保留。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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511
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# 设计文档
> 一个本地运行的个人任务 agent。覆盖三类工作:写汇报 PPT、写科研申报书、写代码。
> 模型自由(LiteLLM 接 OpenAI-compatible),代码可控(目标 1500-2000 行 Python,自己读得懂)。
> 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
### 做什么
- **PPT**:文本 / 会议纪要 → `.pptx`(用 `python-pptx`)
- **科研申报**:课题信息 → 分章节 `.docx`(用 `python-docx`)
- **编码**:文件编辑、shell 执行、迭代验证
**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。
### 不做什么
- 子 agent / IM 渠道 / 自定义 RAG / 锁定 Anthropic(注:多用户 / Web UI 是 §7 SaaS 化路线,personal-tool 阶段不做)
- **Eval Suite**:个人工具用 dogfooding 判断模型升级,造作 case 没区分度
### 关键约束
- 模型自由:LiteLLM 接 OpenAI-compatible 任意 provider(默认 DeepSeek V4)
**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:模型升级时 agent 跟着升级,不需要大改架构
- **形态兼容**:本地 CLI 与 SaaS 共享同一份 core 和同一种 storage(PG,无 SQLite / JSON 分支);CLI 长期保留(本地直跑 + `--remote` API client 双模式),不会被 HTTP API 取代(详 §7.0)
- 演化性:模型升级不需要大改架构
- **形态兼容**:本地 CLI 与 SaaS 共享同一份 core 和 storage(PG,无 SQLite / JSON 分支);CLI 长期保留(本地直跑 + `--remote` API client 双模式)
---
## 2. 架构
### 目录树(实际)
```
zcbot/
├── core/
│ ├── capabilities.py # ModelCapabilities,从 yaml 加载
│ ├── llm.py # LiteLLM 封装,按 capabilities 自动启 features
│ ├── llm.py # LiteLLM 封装,按 capabilities 自动启 features
│ ├── loop.py # ReAct 主循环
│ ├── probe.py # 真实探测对账 yaml 声称的能力
│ ├── session.py # 消息列表 + meta + 落盘 messages.json
│ ├── skills.py # SkillRegistry (Anthropic 渐进披露格式)
│ └── task.py # TaskState (mode/desc/status/tokens/timestamps)
│ ├── session.py # 消息列表 + meta + 落盘
│ ├── skills.py # SkillRegistry (Anthropic 渐进披露)
│ └── task.py # TaskState
├── tools/
│ ├── base.py # Tool 基类 + _resolve 路径
│ ├── 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,过滤敏感 env
│ └── skill_tool.py # load_skill
├── skills/
│ ├── coding/ # SKILL.md
│ ├── ppt/ # SKILL.md + references/ + scripts/ + assets/
│ └── proposal/ # SKILL.md
├── prompts/system/
│ └── general_v1.md
├── config/
│ ├── agent.yaml
│ └── models/
│ └── deepseek_v4.yaml # flash + pro 两档
├── skills/{coding,ppt,proposal}/ # SKILL.md + references / scripts / assets
├── prompts/system/general_v1.md
├── config/{agent.yaml, models/deepseek_v4.yaml}
├── workspace/
│ ├── memory/ # 双层记忆 (workspace 级,跨 task 共享)
│ │ ├── core.md # 注 system prompt,常驻
│ │ └── extended/ # 索引(标题+绝对路径)注 prompt,内容靠 read 工具按需拉
│ │ └── *.md
│ ├── memory/{core.md, extended/*.md} # 跨 task 共享记忆
│ └── tasks/<task_id>/ # task_dir:仅 skill 产物,state/messages 在 PG
│ ├── spec_lock.md # skill 阶段一产物 (proposal/ppt)
│ ├── source/ # proposal 用户素材 (PDF / 团队介绍)
│ ├── source.md # ppt 转过的素材
│ ├── sections/ # proposal 逐章 md (01_summary.md ... 12_appendix.md)
│ ├── slides/ # ppt 中间素材 (chart_p?.png)
│ └── <topic>.docx / .pptx # 最终产物
├── main.py # 装配 (build_agent)
└── cli.py # CLI: chat / tasks / probe
└── {main.py, cli.py}
```
**task_dir = `workspace/tasks/<task_id>/`,所有 skill 产物都写到这里**。task_dir 绝对路径在 system prompt 里显式给 agent,SKILL.md 的 `<task_dir>` 占位符指向它。如果 agent 写错位置(写到 cwd / `skills/` / repo 根),git status 会立刻报红 —— `.gitignore` 不再用无锚通配规则盖住污染。
**task_dir = `workspace/tasks/<task_id>/`,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,不再用无锚 .gitignore 通配盖污染。
### 启动时拼装顺序
1. 读 `config/agent.yaml` 拿 default_model;`ZCBOT_DB_URL` 环境变量指向 PG(本地 dev 连远端测试 PG 或 docker compose 起的本地 PG;两形态同一种 schema)
2. `ModelCapabilities.load("deepseek_v4.flash", config/models/)` 拿能力档案
3. `LLM(caps)` 构造,从 env 读 API key
4. 解析 task_dir(新建 or resume)
5. 拼 system prompt:`prompts/system/general_v1.md` + `SkillRegistry.discovery_block()`(skill 列表)+ cwd + **task_dir 绝对路径**(产物根)
6. 装配工具集(fs / shell / load_skill / run_python)
7. 启动 REPL —— **新建路径不预占文件**(懒创建,见 §3.6)
**启动**:读 `agent.yaml` → 加载 `ModelCapabilities``LLM(caps)` → 解析 task_dir → 拼 system prompt(general_v1.md + skill discovery + cwd + task_dir 绝对路径)→ 装配工具 → REPL。新建路径**懒创建**,不预占文件(§3.6)。`ZCBOT_DB_URL` 指 PG(本地 docker compose / 远端 dev / 生产)。
---
## 3. 核心组件
### 3.1 主循环(`core/loop.py`)
ReAct 风格:LLM → 若有 tool_calls 就执行 → 结果塞回消息列表 → 再调 LLM。无 tool_call 即返回。
- 工具结果对模型截断到 16K 字符,用户预览 400 字符
- thinking spinner 由后台 daemon 线程每 100ms 刷新文本:`thinking... 1.3s ctx 12,345 tok`(累计 token 反映上下文大小)
- 每轮 LLM 返回追加 dim 一行 `[in N out N t Xs]` —— 留痕本轮成本
- assistant 文字走 `rich.markdown.Markdown` 渲染,粗体/列表/表格/代码块正常展示(非流式,整段渲染)
- `max_iterations` 从 capabilities 读,不同模型不同
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
- 后台 daemon 线程每 100ms 刷 spinner:`thinking... 1.3s ctx 12,345 tok`
- 每轮 LLM 返回追加 dim 一行 `[in N out N t Xs]`
- assistant 文本走 `rich.markdown.Markdown` 整段渲染(非流式)
- `max_iterations` 从 capabilities 读
### 3.2 Model Profile(`core/capabilities.py` + `config/models/*.yaml`)
**核心思想**:每个模型一份 yaml 档案,agent 行为按档案动态调整。新模型 5 分钟接入,不改代码。
`ModelCapabilities` 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。
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` + `cli.py probe`)
yaml 是手填的,可能错。`probe` 用真实 LLM 调用对账:
- `basic_chat`:连通性
- `parallel_tools`:给两个独立工具,看 single response 是否 ≥2 个 tool_calls
- `thinking_mode`:对 declared=True 的模型试 reasoning_effort,看 API 是否接受 + 是否产 reasoning_content
- `long_context`:needle-in-haystack 简化版(opt-in,默认关)
不修改 yaml,只输出 rich Table 报告。退出码 0/2/3 区分 ok / mismatch / error。**显式触发,不进启动路径**(每次启动跑会烧 API)。
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 —— 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。
**两类工具并存**:
- **JSON tool call**(`tools/`):read / write / edit / glob / grep / shell / run_python / load_skill —— 处理离散操作
- **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`)—— 处理批处理 / 算数据 / 生成文档
**关键设计**:
- `edit` 用 **唯一匹配**约束(CoreCoder 风格):old_str 必须只出现一次,否则报错。防 LLM 改错地方。
- 工具按**原子操作**切分,不做高级封装。`make_pptx()` ❌,`run_python(code)` 调 `python-pptx` ✅。粒度太粗会接收不到模型升级红利。
### 3.5 Skill 系统(Anthropic 渐进披露标准)
对齐 Anthropic 2025-12 开放标准,跨平台兼容(Claude Code / Codex CLI / Gemini CLI 都用)。
**三层加载**:
| 层 | 时机 | 内容 | Token |
|---|------|------|------|
| Discovery | agent 启动 | 仅 `name + description`,所有 skill 都读 | 几百 |
| Activation | `load_skill(name)` | 完整 SKILL.md | 1000-5000 |
| Execution | SKILL.md 指 `references/xxx` | 单个 reference 文件 | 视情况 |
**Skill 设计原则**:写 WHY+WHAT,不写 Step 1/2/3。让模型自己规划。description 要明确具体——决定模型能否触发。
### 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。
### 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 mode / description / status / model / reasoning_effort / task_dir / 时间戳 / tokens。**直接 ORM 写 PG `tasks` 表**。task_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`
**Task**(`core/task.py`)= Session 的上层概念,含 mode / description / status (active/completed/abandoned) / model / reasoning_effort / task_dir / created_at / updated_at / tokens_prompt / tokens_completion。**直接 ORM 写 PG `tasks` 表**
**懒创建** —— `build_agent` 不立刻 INSERT,Task / Session 在第一条 user 消息触发 `append` 时 INSERT;task_dir 目录在 skill 第一次落产物时 `mkdir(parents=True)`。启动 REPL 后立刻 `/exit` 不留 DB 行 + 不留目录。
存储:Session / Task → PG;task_dir FS 目录只存 skill 产物(spec_lock / sections / *.docx / *.pptx 等),不再有 `state.json` / `messages.json`。每轮 `agent.run``sync_task_tokens` UPDATE 累计 tokens。**本地 + SaaS 同一份 schema 和 ORM 实现,无 adapter 抽象层**,差别只在 `ZCBOT_DB_URL`(本地连 docker compose 起的 PG / 远端 dev PG,SaaS 连生产 PG)
**REPL 内 task 切换** —— `/new` / `/resume [last|<id>]`(无参列最近 10 个)/ `/done /abandon` / `/desc`。切走前 `_cleanup_if_empty` 守门:DB 无 messages **且** FS task_dir 无产物 → DELETE + rmdir;任一痕迹存在则保留。
**懒创建** —— `build_agent` 新建分支不立刻 INSERT,Task / Session 在第一条 user 消息触发 `Session.append` 时才 INSERT;task_dir FS 目录在 skill 第一次落产物时 `mkdir(parents=True)`。启动 REPL 后立刻 `/exit` 不留 DB 行 + 不留 FS 目录,跨进程安全
**原子性** —— PG INSERT 天然原子;skill 产物走 `core.session.atomic_write_text`(tmp + fsync + replace)。
**REPL 内 task 切换** —— `/new` 开新 task,`/resume [last|<id>]` 切到已有 task(无参数列最近 10 个表格让用户选),`/done /abandon` 改状态,`/desc` 改描述。切走前 `_cleanup_if_empty` 守门:DB 里该 task 没 messages 行 **且** FS task_dir 没产物 → DELETE tasks 行 + rmdir task_dir;任一痕迹存在则保留。
**原子性** —— PG INSERT 天然原子,messages / tasks 写入无 0 字节风险。skill 产物(spec_lock.md / sections/*.md 等)仍走 `core.session.atomic_write_text`(tmp + fsync + replace),避免大文件写一半留半文件。
CLI:`chat --mode coding --desc "..." [--resume last|<id>] [--remote <url>]`;`tasks [--status active|completed|abandoned]` 列任务。
CLI:`chat --mode coding --desc "..." [--resume last|<id>] [--remote <url>]`;`tasks [--status ...]`。
### 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 备忘)放 `workspace/memory/`,两层切法:
跨 task 共享的事实(用户偏好 / 项目约定 / 模型 quirk)放 `workspace/memory/`:
| 层 | 文件 | 加载时机 | 适合内容 |
|---|------|---------|---------|
| Core | `workspace/memory/core.md` | 每次 build_agent 进 system prompt | 跨任务高频用的精炼事实(几百 token) |
| Extended | `workspace/memory/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(API 速查 / 历史事件) |
| 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 也走 `_build_system_prompt` 并覆盖 `messages[0]` —— memory 演化即时生效。代价:resume 时上下文里的 system 段可能和上一轮不一样,但跨轮强一致性不是个人 agent 的痛点,memory 时效性更重要。
**system prompt 每次 build_agent 重建**,resume 也走 `_build_system_prompt` 并覆盖 `messages[0]` —— memory 演化即时生效。
memory 文件由人填(也允许 agent 用 `write` 写)。系统不自动维护 —— 这是和"auto memory"框架的关键差异:**事实由用户判断,不由 LLM 自动总结**(后者噪音和误判风险高)
memory 由人填(也允许 agent 用 `write` 写),系统不自动维护 —— 关键差异:**事实由用户判断,不由 LLM 自动总结**。
**形态兼容** —— memory **永远在 FS,不入 DB**:
- 本地形态:`workspace/memory/{core.md, extended/}`
- SaaS 形态:`<storage_root>/users/<user_id>/memory/{core.md, extended/}`(bind mount 进容器)
理由:① memory 本质是"用户笔记",FS 读写 + 编辑器手编是产品语义的一部分,DB 化反而要造一层 UI 让用户改 md;② 跨 task 共享靠"同一 user 看同一份目录"语义自动达成,不需要 schema 设计;③ 不参与 §7.4 表结构,task 删/folder 删都不连带 memory。memory 不分 folder,是 per-user 单一命名空间。
**memory 永远在 FS,不入 DB**:本地 `workspace/memory/`,SaaS `<storage_root>/users/<user_id>/memory/`(bind mount 进容器)。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
### 默认配置(`config/agent.yaml`)
```yaml
default_model: deepseek_v4.flash
```
默认 `default_model: deepseek_v4.flash`。后续分模式路由思路:
设计上的分模式路由(后续要做)思路:
| 模式 | 模型 | 理由 |
|-----|-----|------|
| 通用 / 编码 / PPT / 提案初稿 | flash | flash SWE-Bench 80.6,够用 |
| 复杂 bug / 提案终稿 | pro + reasoning_effort=max | 关键产出值得花 |
|---|---|---|
| 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 | Claude Opus 4.7 |
|-----|------|--------|------|
| 修一个 bug(~10 轮) | $0.01 | $0.05 | $0.30 |
| 5 页汇报 PPT | $0.05 | $0.20 | $1.50 |
成本量级(对比):
| 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。
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(早期 LangChain、AutoGPT)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**对待,告诉它目标,不告诉它步骤。
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** —— 详细教"应该怎么思考"会降智强模型
2. **Skill 渐进披露,不写完整流程** —— 对齐 Anthropic 标准
3. **工具按原子操作切分,不做高级封装** —— 留组合空间给模型
4. **Model Profile 化,不硬编码** —— 新模型 5 分钟接入
5. **Capability Probing** —— yaml 是手填的,跑探测对账实际行为
6. **版本化 Prompt** —— `prompts/system/active.md` 软链接(尚未做,等真要切版本时再做)
7. **eval 评估** —— 设计阶段曾认为是关键,落地后判断:个人工具 dogfooding 更有效;**已删**
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
### 借鉴自(简版)
### 借鉴
| 来源 | 借鉴 |
|-----|------|
| CoreCoder | 主循环简洁实现 + Edit 唯一匹配约束 |
| Anthropic Agent Skills | SKILL.md + 渐进披露标准 |
|---|---|
| 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 做模型层 + CodeAct 范式启发 run_python |
| smolagents | LiteLLM + CodeAct 启发 run_python |
---
## 6. 风险与取舍
### 已知风险
| 风险 | 缓解 |
|-----|------|
| run_python subprocess 沙盒不够强(本地形态非真隔离) | 限制工作目录 + 敏感 env 过滤;SaaS 形态走 docker exec(§7.6 #6),本地依赖用户对模型生成代码的最终审阅 |
| V4 某些复杂任务不如 Claude | dogfooding 判断,fallback 手动切 |
| Skill description 不够好 → 触发不准 | 用 Pro 优化 description,实战观察 |
| Long context 退化 | `probe --long-context` 探测可靠 ceiling,不依赖宣称值 |
| 本地 PG 连接不稳定 / 离线 dogfood | `docker compose up -d` 一行起本地 PG 兜底;也可连远端 dev / staging PG;CI 用 ephemeral PG container |
|---|---|
| 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 |
### 取舍说明
**为什么用 Hybrid 范式而不是纯 CodeAgent**:V4 JSON tool call 已稳定;沙盒成本只在需要时付;兼容 thinking 模式。
**为什么用 Anthropic Skill 标准而不是自创**:行业标准已成,跨 SDK 兼容;直接拿 Anthropic 现成 skills repo。
**为什么不做 subagent**:状态管理复杂度爆炸;单 agent + skill 已覆盖 95% 场景。
**为什么不做 Eval Suite**:DESIGN 旧版按团队/产品场景设计;个人单用户场景里,跑两个真实任务的 dogfooding 比造作 case 信号更强,probe 已覆盖健康检查。
**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(原"平台签 JWT、core 验签"多租户方案废弃)。两条形态共享同一份 core,差别只在 CLI 入口 vs HTTP 入口。本节落地前 §1-§6 路线照走,不阻塞 dogfood。
> §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 CLI 入口 vs HTTP 入口。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"也不是"取代 CLI",而是**给同一份 core 加一个 HTTP 入口**。落地过程中本地 CLI 必须始终可用。
SaaS 化不是"重写"也不是"取代 CLI",而是**给同一份 core 加一个 HTTP 入口**。落地过程中本地 CLI 始终可用。
**两条形态共享**:
- 同一份 `core/`(loop / capabilities / skills / memory / storage 接口)
- 同一份 `tools/`(底层 executor 从 subprocess 换 docker exec,接口不变)
- 同一份 SKILL.md 和 prompts
**共享**:同一份 `core/` / `tools/` / SKILL.md / prompts。
**差别**:
**两条形态差别**:
| 维度 | 本地形态 | SaaS 形态 |
| 维度 | 本地 | SaaS |
|---|---|---|
| 入口 | `cli.py chat ...` 直调 core | HTTP `/v1/...` + SSE |
| Storage | **PG**(`ZCBOT_DB_URL` 指 docker compose / 远端 dev PG) | **PG**(`ZCBOT_DB_URL` 指生产 PG) |
| task_dir 根 | `workspace/tasks/<task_id>/`(派生,task 私有) | `<storage_root>/users/<user_id>/<task_dir>/`(用户给,可共享) |
| 入口 | `cli.py chat` 直调 core | HTTP `/v1/...` + SSE |
| Storage | **PG**(`ZCBOT_DB_URL` 指 docker compose / 远端 dev PG) | **PG**(指生产 PG) |
| task_dir 根 | `workspace/tasks/<task_id>/`(派生,私有) | `<storage_root>/users/<user_id>/<task_dir>/`(用户给,可共享) |
| Memory | `workspace/memory/`(FS) | `<storage_root>/users/<user_id>/memory/`(仍是 FS) |
| Sandbox | subprocess + env 过滤(非真隔离) | per-task docker exec |
| Auth | 无(单用户 `user_id='local'`) | OIDC + JWT(user_id) |
| Sandbox | subprocess + env 过滤 | per-task docker exec |
| Auth | 无(`user_id='local'`) | OIDC + JWT |
**CLI 长期双模式**:
- **本地直跑**:`cli.py chat`(默认),直接调 core in-process,直连 PG。适合 dogfood / 调 core 内部状态
- **API client**:`cli.py chat --remote https://...`,走 HTTP /v1,跟前端用户路径一致
**CLI 长期双模式**:本地直跑(默认,in-process,直连 PG,适合调内部状态)/ `--remote https://...`(HTTP 走 `/v1`,等价真实用户路径)。两模式共用 `cli.py`,差别只在 transport 层。
两模式共用 `cli.py` 入口,差别只在 transport 层(in-process call vs HTTP)。dogfood ≡ 真实用户路径只在 `--remote` 模式下成立;**本地直跑模式永久保留**(调试 core 内部状态比 HTTP roundtrip 顺手)。
**本地 PG 连接** —— `ZCBOT_DB_URL` 指向 docker compose 起的本地 PG(`docker compose up -d` 一行起,repo 自带 `docker-compose.yml`)或远端 dev / staging PG。**离线场景靠本地 docker compose 兜底**,不靠"零依赖"幻觉。
`workspace/` 目录:仅存 skill 产物(spec_lock / sections / *.docx / *.pptx),state / messages 全在 PG。本地 vs SaaS 差别只在 task_dir 根路径,不在 storage 形态。
`workspace/` 仅存 skill 产物,state / messages 全在 PG。本地 vs SaaS 差别只在 task_dir 根路径,不在 storage 形态。
### 7.1 心智模型:Folder-centric,task-as-DB-record
参考 Claude Code(cwd 是 anchor,状态存别处)+ OpenAI Assistants(stateful agent service)。
参考 Claude Code(cwd 是 anchor)+ OpenAI Assistants(stateful agent service)。
- **Folder** = 用户的"硬盘",路径 `users/<user_id>/<user-defined>/...`。能浏览、新建、改名、上传、下载,**和本地文件管理器体感一致**。folder 没 ID,**path 就是标识**;改名走 prefix cascade。
- **Task** = DB 一行,带 `task_dir` 指向 folder(相对 user root)。同 folder 允许多 task,但 task 之间**不允许嵌套**(no-subtask)。
- **Folder** = 用户的"硬盘",路径 `users/<user_id>/<user-defined>/...`,**和本地文件管理器体感一致**。folder 无 ID,**path 即标识**;改名走 prefix cascade。
- **Task** = DB 一行,带 `task_dir` 指向 folder(相对 user root)。同 folder 允许多 task,但 task 之间**不嵌套**(no-subtask)。
- **Messages** = DB 表,append-only,`jsonb` 存 LiteLLM 原样 payload。
- **Skill 运行产物** 全落 cwd,不引入 artifacts 表;终稿后 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,不入用户 folder
- **Skill 产物**全落 cwd,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。
**task_dir 在两形态的对应**(§7.0 总览的展开):
- 本地形态:`task_dir = workspace/tasks/<task_id>/`(派生,task 私有,无并发写冲突)
- SaaS 形态:`task_dir = <storage_root>/users/<user_id>/<user-given-path>/`(用户给,可被同 user 多 task 共享)
state / messages 两形态都在 PG,FS 只承担 skill 产物。多 task 共享同 folder 时由 §7.8 文件级悲观锁兜底。
state / messages **两形态都在 PG**,FS 只承担 skill 产物(sections / *.docx / 中间件)。多 task 共享同 folder 时由 §7.8 文件级悲观锁兜底(并发写同名文件冲突早失败,推到模型自纠)。
### 7.2 资源模型与接口(/v1)
### 7.2 资源模型(/v1)
```
POST /v1/folders 创建
GET /v1/folders 列树
GET /v1/folders/{path} 详情(task 列表 + 文件列表)
PATCH /v1/folders/{path} 改名/移动(prefix cascade)
DELETE /v1/folders/{path} hard cascade(连带 task+messages,前端二确认)
POST /v1/folders/{path}/files 上传(multipart)
GET /v1/folders/{path}/files[/{name}] 列 / 下载
DELETE /v1/folders/{path}/files/{name}
POST /v1/tasks 创建({task_dir, mode, desc, model})
GET /v1/tasks 列(?task_dir= ?status= 过滤)
GET /v1/tasks/{id} 详情
PATCH /v1/tasks/{id} 改 mode/desc/status
DELETE /v1/tasks/{id} 删 task(messages 一起删,不动 cwd 文件)
POST /v1/tasks/{id}/messages 发消息,返回 {run_id}
GET /v1/tasks/{id}/messages 历史(?search= 走 jsonb GIN / tsvector)
GET /v1/tasks/{id}/runs/{run_id}/events SSE 事件流
POST /v1/tasks/{id}/runs/{run_id}/cancel
GET /v1/skills | /v1/models | /v1/usage
POST /v1/probe (admin) 跑 capability probe
POST/GET/PATCH/DELETE /v1/folders[/{path}] 列树 / 创建 / 改名 / hard cascade
GET/POST/DELETE /v1/folders/{path}/files[/{name}] 列 / 上传 / 下载 / 删
CRUD /v1/tasks[/{id}] {task_dir, mode, desc, model}
POST/GET /v1/tasks/{id}/messages 发消息 / 历史(?search= 走 jsonb GIN / tsvector)
GET/POST /v1/tasks/{id}/runs/{run_id}/{events,cancel} SSE
GET /v1/{skills,models,usage}
POST /v1/probe (admin)
```
**SSE 事件**:`tool_call` / `tool_result` / `text` (delta) / `usage` / `done`,带 `run_id`
**版本化**:`/v1` minor 半年向后兼容,major 6 个月 deprecation。
**版本化**:`/v1` minor 半年内向后兼容,major 6 个月 deprecation。
### 7.3 认证
### 7.3 认证模型
OIDC / Clerk / 自建邮箱登录,JWT 只带 `user_id` claim:
```
Authorization: Bearer <user_jwt>
X-Request-Id: <uuid>
```
所有 storage/executor 调用 scoped by `user_id`。**无 tenant 层** —— 个人 SaaS 用不上,日后做企业版加 `org_id` claim 等价隔离。
OIDC / Clerk / 自建邮箱登录,JWT 只带 `user_id` claim:`Authorization: Bearer <user_jwt>` + `X-Request-Id`。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 null, password_hash | oidc_subject null, plan null, created_at)
-- 本地形态固定 INSERT 一行 sentinel: user_id = '00000000-0000-0000-0000-000000000000',
-- email / auth / plan 全 NULL;CLI 启动时若不存在则建,tasks 全部 FK 到它
-- 本地形态固定 INSERT sentinel: user_id = '00000000-...',email/auth/plan 全 NULL
tasks(
task_id uuid pk,
user_id uuid fk,
task_dir text not null, -- 相对 user root,如 "project_a/sub"
mode text, -- coding / proposal / ppt / chat
description text,
status text, -- pending / running / paused / done
model_profile text,
tokens_prompt int default 0,
tokens_completion int default 0,
cost_usd numeric default 0,
created_at timestamptz,
updated_at timestamptz
);
tasks(task_id uuid pk, user_id fk, task_dir text not null, mode, description,
status, model_profile, tokens_prompt, tokens_completion, cost_usd,
created_at, updated_at);
create index on tasks (user_id, task_dir);
messages(
message_id uuid pk,
task_id uuid fk,
idx int not null,
payload jsonb not null, -- LiteLLM dict 原样
tokens_in int, tokens_out int,
created_at timestamptz,
unique (task_id, idx)
);
messages(message_id uuid pk, task_id fk, idx int not null,
payload jsonb not null, tokens_in, tokens_out, created_at,
unique (task_id, idx));
create index on messages using gin (payload jsonb_path_ops);
-- 对话全文搜按需加 tsvector + GIN(中文起步 simple + pg_trgm)
-- 全文搜按需加 tsvector + GIN(中文 simple + pg_trgm 起步)
runs(run_id uuid pk, task_id fk, status, started_at, finished_at, error, tokens_p, tokens_c)
runs(run_id pk, task_id fk, status, started_at, finished_at, error, tokens_p, tokens_c)
usage_events(id, user_id, task_id uuid, run_id uuid, kind, value, ts)
-- append-only。task_id/run_id 不 FK,task 硬删后审计记录仍存活
-- append-only。task_id/run_id 不 FK,task 硬删后审计仍存活
```
**No-subtask 校验**(`create_task` 入口):
**No-subtask 校验**(`create_task`):查同 user 下是否存在 `new LIKE existing/%``existing LIKE new/%`,中一则拒;同 task_dir 允许。
```sql
SELECT 1 FROM tasks
WHERE user_id = ?
AND ( ? LIKE task_dir || '/%' -- new 在已有之下 → 拒
OR task_dir LIKE ? || '/%' ); -- 已有在 new 之下 → 拒
-- 同 task_dir 允许(同 folder 多 task)
```
**Folder rename**(`old → new`,FS rename 成功后):`UPDATE tasks SET task_dir = new || substring(task_dir from len(old)+1) WHERE user_id=? AND (task_dir = old OR task_dir LIKE old||'/%')`。**用 `old/%` 而非 `old%`**,避免 `project_a` 误中 `project_a_other`。running task 引用时禁 rename / delete。
**Folder rename**(改名 `old → new`,FS rename 成功后跑):
```sql
UPDATE tasks
SET task_dir = ? || substring(task_dir from char_length(?) + 1) -- new, old
WHERE user_id = ? AND (task_dir = ? OR task_dir LIKE ? || '/%'); -- old, old
```
LIKE 用 `old/%` 而非 `old%`,避免 `project_a` 误中 `project_a_other`。**running task 引用该 folder 时禁 rename / delete**(后端校验 + UI 禁按钮)。
**Folder delete**:hard cascade,前端 modal 列影响面("将删 N 个对话、M 条消息、K 个文件")+ 输入 folder 名二确认。
```sql
-- 先 DB 后 FS;DB 失败 FS 不动一致;DB 成功 FS 失败由后台 GC 兜底清孤儿目录
DELETE FROM messages
WHERE task_id IN (SELECT task_id FROM tasks
WHERE user_id=? AND (task_dir=? OR task_dir LIKE ?||'/%'));
DELETE FROM tasks
WHERE user_id=? AND (task_dir=? OR task_dir LIKE ?||'/%');
-- 然后 FS 递归删 folder
```
`usage_events` 不参与 cascade(审计 append-only)。
**Folder delete**:hard cascade,前端 modal 列影响面 + 输入 folder 名二确认。先 DELETE messages → DELETE tasks → FS 递归删;DB 成功 FS 失败由后台 GC 兜底清孤儿目录。`usage_events` 不参与 cascade。
**文件系统**:
```
<storage_root>/users/<user_id>/
memory/{core.md, extended/} # 跨 task 的 per-user 记忆,不入 DB
project_a/source/ sections/ proposal.docx
project_b/...
memory/{core.md, extended/} # per-user,不入 DB
<user-given-paths>/... # task_dir 散落其下
```
本地优先 S3(部署简化 / 低延迟),storage 抽象层留好后续可换。
本地优先 S3(简化部署 / 低延迟),storage 抽象层留好后续可换 backend。
**Storage 实现:单一 PG ORM**(本地 + SaaS 共用):
- 一份 schema、一份 ORM(SQLAlchemy)、一份查询代码,无 adapter 抽象层,无 SQL 方言适配,无契约测试
- 本地 dev 连接:`ZCBOT_DB_URL=postgresql://...` 环境变量;repo 自带 `docker-compose.yml` 起本地 PG(零配置)或连远端 dev / staging PG
- Schema 演化:alembic 管理 migration,`db/migrations/*.py` 与代码一同版本化;CLI 启动校验当前 schema 版本,落后报错让用户跑 `cli db upgrade`(本地)或部署管线自动 `alembic upgrade head`(SaaS)
- 旧 workspace JSON 一次性迁移:`cli migrate-from-fs --workspace ./workspace` 把 `state.json` / `messages.json` 导入 PG,完成后 workspace 进只读 archive 模式
- 本地单用户 sentinel:DB init 时若 users 表无 sentinel 行则 INSERT;本地 CLI 所有 tasks 全 FK 到这一行,无 auth 流程,但 schema 与 SaaS 完全一致
- memory 不参与:per-user FS,两形态都不入 DB
**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;CLI 启动校验 schema 版本,落后报错让用户跑 `cli db upgrade`(本地)或部署管线自动 `alembic upgrade head`(SaaS)。`cli migrate-from-fs --workspace ./workspace` 一次性导旧 JSON。
### 7.5 沙盒:Per-task 容器 + Per-run exec
| 选择 | 理由 |
|---|---|
| 每 task 长驻容器 | 起容器 ~300ms 太慢;多轮 tool call 共享划算 |
| 每 run 一次 `docker exec` | exec 级 timeout/资源限制 |
| 每 run 一次 `docker exec` | exec 级 timeout / 资源限制 |
| 空闲 N 分钟回收 | 不浪费,resume 时拉起 |
| **bind mount = user root** | `<storage_root>/users/<user_id>/`容器 `/workspace`;同用户多 task 不互隔(协作方便),跨用户由独立容器实例隔离 |
| bind mount = user root | `<storage_root>/users/<user_id>/``/workspace`;同 user 多 task 不互隔(协作方便),跨 user 由独立实例隔离 |
**资源限制**:cgroup CPU/mem、磁盘配额、egress allowlist(只放 LLM + PyPI 镜像)、root fs read-only、no-new-privileges、drop ALL caps。
**选型**:起步 Docker(运维门槛低);流量起来后视情况换 gVisor / Firecracker / e2b。Executor Protocol 抽象后切换成本低。
**选型**:起步 Docker;流量起来后视情况换 gVisor / Firecracker / e2b。Executor Protocol 抽象后切换成本低。
### 7.6 Core 代码改造(按依赖顺序)
| # | 项 | 影响文件 | 估时 |
|---|---|---|---|
| 1 | ~~事件流化 `loop.py`~~ | 已完成(commit `375bb29`) | — |
| 2 | **Storage 落 PG**:`Session` / `TaskState` 改 SQLAlchemy ORM 写 PG `messages` / `tasks` 表(单一实现,无 adapter 抽象);alembic 管 schema migration;`cli migrate-from-fs` 一次性把现有 workspace JSON 导入;repo 加 `docker-compose.yml` 起本地 PG 用于 dev | `core/session.py` `core/task.py` 新增 `core/storage/` `db/migrations/` `cli.py::migrate_from_fs` `cli.py::db_upgrade` `docker-compose.yml` `requirements.txt` | 3 天 |
| 3 | **task_dir 双形态共存**:`TaskState.task_dir` 可显式指定(本地默认 `workspace/tasks/<task_id>/`,SaaS = 用户给路径);`tools/fs.py::_resolve` 接 task_dir 注入;system prompt 注入逻辑两形态共用 | `core/task.py` `tools/fs.py` `main.py` `prompts/system/general_v1.md` | 1 天 |
| 4 | **Folder API**:list / create / rename(cascade + 锁 running task) / delete(hard cascade,前端二确认强校验) / upload / download | 新增 `core/folders/` | 2 天 |
| 5 | **No-subtask 校验**:`create_task` 入口跑 §7.4 SQL | `core/task.py` | 0.5 天 |
| 6 | **Executor + 沙箱**:`run_python`/`shell` → `Executor.run(...)`,`docker exec` 到 per-user/per-task 容器;`api_key_env` → `KeyProvider`(运行时注入);**本地形态保留 subprocess executor**,SaaS 形态走 docker executor | `tools/run_python.py` `tools/shell.py` `core/capabilities.py` `core/llm.py` 新增 `core/executor/` | 2-3 天 |
| 7 | **HTTP /v1**:FastAPI + SSE + OIDC | 新增 `core/api/` `core/auth/` | 4 天 |
| 8 | **CLI 双模式**:加 transport 层抽象 —— 无 `--remote` 时走 in-process 直调 core(本地形态);`--remote <url>` 走 HTTP API client(dogfood ≡ 真实用户路径);**不删除本地直跑** | `cli.py``core/transport/` | 1.5 天 |
| # | 项 | 估时 |
|---|---|---|
| 1 | ~~事件流化 `loop.py`~~(commit `375bb29`) | done |
| 2 | **Storage 落 PG**:`Session` / `TaskState` 改 SQLAlchemy 写 PG;alembic;`cli migrate-from-fs`;`docker-compose.yml` 起本地 PG | 3 天 |
| 3 | **task_dir 双形态**:`TaskState.task_dir` 可显式指定;`tools/fs.py::_resolve` 接 task_dir 注入;system prompt 注入两形态共用 | 1 天 |
| 4 | **Folder API**:list / create / rename(cascade + 锁 running) / delete(hard cascade) / upload / download | 2 天 |
| 5 | **No-subtask 校验**:`create_task` 入口跑 §7.4 SQL | 0.5 天 |
| 6 | **Executor + sandbox**:`run_python`/`shell` → `Executor.run(...)`;本地保留 subprocess executor,SaaS 走 docker;`api_key_env` → `KeyProvider` 运行时注入 | 2-3 天 |
| 7 | **HTTP /v1**:FastAPI + SSE + OIDC | 4 天 |
| 8 | **CLI 双模式**:transport 层抽象,默认 in-process;`--remote` 走 HTTP;**本地直跑不删** | 1.5 天 |
代码量增量:**+1000~1500 行**(单一 PG 实现比双 adapter 方案省 500-800 行;无契约测试集 / 无方言适配层)。
代码量增量:**+1000~1500 行**(单一 PG 比双 adapter 省 500-800 行)。
### 7.7 分阶段落地
| 阶段 | 范围 | 工作量 | 验收 |
|---|---|---|---|
| A | §7.6 #1 | done | ✅ |
| B | §7.6 #2 #3 #4 #5(Storage 落 PG + task_dir 双形态 + Folder API + no-subtask) | ~1 周 | 本地 CLI 走 PG,messages 进 DB 全文搜;多 task + folder rename 单测;`migrate-from-fs` 跑通 |
| C | §7.6 #6(Executor + sandbox) | 3 天 | 两本地账号互不可见对方 folder,本地 subprocess executor 仍可用 |
| D | §7.6 #7(HTTP /v1 + auth) | 4 天 | curl/Postman 跑通主流程 |
| E | §7.6 #8(CLI transport 双模式) | 1.5 天 | CLI 默认本地直跑保留,`--remote` 走 HTTP 跑通 |
| A | #1 事件流化 | done | ✅ |
| B | #2 #3 #4 #5(Storage 落 PG + task_dir 双形态 + Folder API + no-subtask) | ~1 周 | 本地走 PG,messages 进 DB 全文搜可用;多 task + folder rename 单测;`migrate-from-fs` 跑通 |
| C | #6(Executor + sandbox) | 3 天 | 两本地账号互不可见对方 folder,本地 subprocess executor 仍可用 |
| D | #7(HTTP /v1 + auth) | 4 天 | curl / Postman 跑通主流程 |
| E | #8(CLI transport 双模式) | 1.5 天 | 默认本地直跑保留,`--remote` 走 HTTP 跑通 |
| F | 上线打磨(限流 / 监控 / 告警 / HA) | 持续 | SLO 99.5% |
**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**(messages 进 DB → 全文搜、jsonb 查询立刻可用)。前置:repo 提供 `docker-compose.yml`,作者本机 `docker compose up -d postgres` 一行准备好 dev DB。
**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**(messages 进 DB → 全文搜、jsonb 查询立刻可用)。
### 7.8 已知风险
| 风险 | 缓解 |
|---|---|
| 过早抽象违背 §5 哲学 | B 阶段单一 PG 实现无 adapter 抽象层;C-E 各阶段独立 dogfood 价值,"先有场景再加" |
| 本地 PG 连接 / 离线 dogfood | `docker compose up -d` 本地起 PG 兜底;也支持连远端 dev / staging PG;CI 用 ephemeral PG container |
| CLI 双模式分叉、本地直跑被忽略 | transport 层抽象统一接口;CI 跑 in-process 和 HTTP 两路径同一组用例 |
| 过早抽象违背 §5 | B 阶段单一 PG 无 adapter;C-E 各阶段独立 dogfood 价值 |
| CLI 双模式分叉、本地直跑被忽略 | transport 层抽象统一接口;CI 跑两路径同一组用例 |
| `/v1` 冻死后演化慢 | minor 半年兼容,major 6 个月 deprecation;`/v1internal` 实验 |
| Rename 误命中前缀 / 漏改子 task | cascade SQL + 单测覆盖 `project_a` 不中 `project_a_other` |
| 运行中 task 被 rename / delete | 后端校验 + UI 禁按钮 |
| 误删 folder 丢对话 | 前端二确认 + 输入 folder 名;真要再加 trash bin(延迟 cascade) |
| DB-then-FS 中断留孤儿目录 | 后台 GC 周期扫 "FS 有但 DB 无引用" 的目录 |
| 同 folder 多 task 并发写同名文件 | 文件级悲观锁,冲突早失败 |
| Sandbox 出站越权 | egress allowlist 起步只放 LLM + PyPI 镜像 |
| 资源滥用(LLM / 存储) | BYO key 默认;月度 token & 存储配额;cold task LRU 清 |
| 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 |
| 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 | 后台 GC 周期扫"FS 有但 DB 无引用" |
| 同 folder 多 task 并发写同名 | 文件级悲观锁,冲突早失败 |
| Sandbox 出站越权 | egress allowlist 起步只放 LLM + PyPI |
| 资源滥用 | BYO key 默认;月度配额;cold task LRU 清 |
### 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(易不一致)。rename 是 UI 主动动作,cascade 单事务搞定。
**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,cascade 单事务搞定。
**user auth 而非 tenant 层**:个人 SaaS 用不上。日后做企业版加 `org_id` claim,数据隔离规则等价。提前抽象 MVP 多 NULL 一层
**user auth 而非 tenant 层**:个人 SaaS 用不上。企业版加 `org_id` claim 等价
**skill 中间件全落 cwd 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 + 分类是为不确定 UX 收益预付架构成本。真嫌乱 UI 加折叠视图。
**skill 产物全落 cwd 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,代码长尾;"删 folder = 删项目" "留对话残骸" 自然。`usage_events` append-only 不 FK,task 硬删后月账仍存活。
**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。`usage_events` append-only 不 FK,task 硬删后月账仍存活。
**Docker + Postgres 起步**:运维门槛最低,Executor 抽象层留好,切 microVM / S3 都是 backend 替换不动接口
**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
**本地也用 PG,不用 SQLite / JSON**:
1. **dogfood ≡ 真实用户路径** —— 本地与 SaaS 走相同 SQL 方言、相同事务语义、相同 ORM,bug 在 dogfood 阶段就能复现,不会等到生产
2. **Docker 已经是必然依赖** —— §7.6 #6 沙盒走 docker exec;装 Docker 是前提,顺手 `docker compose up postgres` 是零增量门槛
3. **双 adapter 维护税远高于 PG 一次性配置成本** —— 一份 schema、一份 ORM、一份查询;SaaS 起步即终态,切换成本归零
4. **本地 dev 也能连测试服** —— 不强迫本机起 PG,作者可直接连远端 dev / staging PG 跑 dogfood,体感跟连 SaaS 几乎一致
**CLI 不被 API 取代,而是双模式共存**:本地直跑调 core 内部状态比 HTTP roundtrip 顺手;前端用户路径靠 `--remote` 打通。离线靠本地 docker compose PG 兜底,不靠"全栈零依赖"幻觉。
**CLI 不被 API 取代,而是双模式共存**:本地直跑模式调 core 内部状态比 HTTP roundtrip 顺手;前端用户路径靠 `--remote` 模式打通。transport 层抽象代价小、长期价值高 —— 删本地直跑省不下多少代码,反而失去最便利的调试入口。**离线**靠本地 docker compose PG 兜底,不靠"全栈零依赖"幻觉
**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"。
**Memory 不入 DB**:跨 task 共享靠"同一 user 看同一份 FS 目录"的语义自动达成,不需要 schema。md 文件用户直接编辑器改,DB 化反而要造 UI、违反 §3.7 "事实由用户判断" 原则。两形态 memory 行为一致(只是根目录不同),迁移零成本。
**为什么 Tasks/Messages 在 PG 但 skill 产物在 FS**:tasks / messages 是元数据 + 对话流,需要查询、过滤、全文搜、跨 task 统计 —— 都是 DB 强项,jsonb GIN / pg_trgm 让查询代码不爆炸。skill 产物(`*.pptx` / `*.docx` / `sections/*.md`)是终用户拿走的文件,期望直接在文件管理器看到、用 Office 打开、邮件附件发出去 —— 进 DB 就要做"导出"这一步多余操作,且二进制 BLOB 在 PG 里没 GIN 索引价值。**FS 是产物的天然存储,DB 是元数据 / 状态 / 查询索引的天然存储,各司其职**。同理 §7.5 沙盒 bind mount = user root,容器里看到的就是用户在 Web UI 里看到的目录,无中间层翻译。
**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。
---
## 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
- 三种推理模式:non-thinking / thinking / thinking-max
- 价格:输入 ~$0.145/M,输出 ~$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`
- **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`

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# 实施进度
> 配合 `DESIGN.md` 阅读。本文件只记 phase 状态、决策偏差、文件量、下一步。
> 配合 `DESIGN.md`。本文件只记 phase 状态、决策偏差、文件量、下一步。
最后更新:2026-05-12(§7 改写为 user-direct SaaS 草案)
最后更新:2026-05-12
---
## 状态
| Phase | 标题 | 状态 | 备注 |
|------|-----|-----|------|
|---|---|---|---|
| 1-3 | 骨架 + Skill + run_python | ✅ | 三个 skill;CoreCoder 唯一匹配 edit;敏感 env 过滤 |
| 4 | 演化性能力 | 🟡 | Model Profile + Probing ✅;版本化 prompt 未做 |
| 5 | Eval Suite | ⏸ 不做 | dogfooding 替代,probe 覆盖健康检查 |
| 6 | 长任务工程化 | 🟡 | task + state.json + 恢复 ✅;双层记忆 ✅;context 压缩未做 |
| 6 | 长任务工程化 | 🟡 | task + 恢复 ✅;双层记忆 ✅;context 压缩未做 |
| 7 | 打磨 | ❌ | Docker 沙盒 / 更多 skill |
| §7 SaaS | DESIGN §7 路线 | 🟡 | A 事件流化 ✅;B (Storage 落 PG + task_dir 双形态 + Folder API + no-subtask) 可立刻开,本地与 SaaS 共用同一种 storage |
| §7 SaaS | DESIGN §7 路线 | 🟡 | A 事件流化 ✅;B(Storage 落 PG + Folder API)可立刻开 |
---
## 已完成关键能力
**2026-Q1 ~ 05-06:Phase 1-4** —— 骨架 / 三个 skill(coding/ppt/proposal)/ run_python 范式 / Model Profile + Capability Probing。`ppt` v3:商务红约束 + apply_brand + Iconify + render_icon/quality_check;素材摄取改 markitdown CLI。
**2026-05-06:Phase 6 部分** —— task + state.json + tokens 累计;CLI `tasks` + REPL `/status /done /abandon /desc`;移除 legacy `workspace/sessions/`
**2026-05-07:TUI 打磨 + task_dir 落地** —— rich Markdown 渲染;thinking spinner 显实时耗时+累计 token;system prompt 注入 task_dir 绝对路径,skill 产物全收敛 `workspace/tasks/<id>/`;`.gitignore` 删 bandaid 行。
**2026-05-08:REPL task 切换 + 懒创建** —— `/resume [last|<id>]`;`build_agent` 不预占文件,首条 user 消息触发 save;`_cleanup_if_empty` 三条件守门防误删。
**2026-05-09 → 05-10:§7 草案 + 对话导出** —— DESIGN §7 初版 SaaS 草案(后于 05-12 重写);`cli.py export <task_id>` + `core/export_docx.py` 导对话成 docx。
**2026-05-11:原子写 + 双层记忆 + §7 A** —— `atomic_write_text` 接管 save;`core/memory.py` 双层记忆(core.md 入 prompt,extended/* 走索引);loop 事件流化(`sink.emit`)铺 SSE 路。
**2026-05-12:§7 改写** —— 原 platform/core 多租户方案废弃,改 user-direct(folder-centric,task/messages 入 PG,no-subtask 约束,hard cascade delete)。
- **Q1 → 05-06 / Phase 1-4**:骨架 / 三 skill / run_python / Model Profile + Probing。ppt v3 加商务红 + apply_brand + Iconify;素材摄取改 markitdown CLI。
- **05-06 / Phase 6 部分**:task + state.json + tokens 累计;CLI `tasks` + REPL `/status /done /abandon /desc`;移除 legacy `workspace/sessions/`
- **05-07 / TUI + task_dir**:rich Markdown 渲染;spinner 显实时耗时 + 累计 token;system prompt 注入 task_dir 绝对路径,产物收敛 `workspace/tasks/<id>/`;`.gitignore` 删 bandaid。
- **05-08 / REPL 切换 + 懒创建**:`/resume [last|<id>]`;`build_agent` 不预占文件;`_cleanup_if_empty` 三条件守门。
- **05-09 → 05-10 / §7 草案 + 导出**:DESIGN §7 初版(05-12 重写);`cli.py export <task_id>` + `core/export_docx.py`
- **05-11 / 原子写 + 双层记忆 + §7 A**:`atomic_write_text` 接管 save;`core/memory.py`(core.md 入 prompt,extended/* 走索引);loop 事件流化(`sink.emit`)铺 SSE 路。
- **05-12 / §7 改写**:platform/core 多租户方案废弃,改 user-direct(folder-centric、task/messages 入 PG、no-subtask、hard cascade)。
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## 关键决策与偏差
| 项 | 决策 | 备注 |
|---|------|------|
|---|---|---|
| 工具基目录 | cwd(读)+ task_dir(写) | system prompt 同时注入两者绝对路径 |
| Workspace 布局 | `tasks/<id>/` + `memory/{core.md, extended/}` | memory 跨 task 共享 |
| Eval Suite | 不做 | 个人工具 dogfooding |
| Eval Suite | 不做 | 个人工具 dogfooding |
| 版本化 prompt | 直接 `general_v1.md` | Windows 软链接麻烦,真要切再做 |
| run_python 沙盒 | subprocess + env 过滤 | Docker 在 §7 C 阶段 |
---
## 文件清单(代码量)
## 文件清单
```
core/capabilities.py 71
@ -80,9 +74,7 @@ Python 合计 ~2429 行
## 下一步候选(性价比排序)
1. **§7 B 阶段**(~1 周)—— Storage 落 PG(单一实现,无 adapter 抽象)+ task_dir 双形态 + Folder API + No-subtask。**dogfood 即生效**(messages 进 DB → 全文搜立刻可用)。
- 前置:repo 加 `docker-compose.yml`(`docker compose up -d postgres` 起本地 dev PG)或 `ZCBOT_DB_URL` 指向远端测试 PG
- 里程碑:① schema + alembic 初版迁移 ② SQLAlchemy ORM 接入 `Session` / `TaskState` ③ CLI 适配(去 `.json` 读写,加 `_cleanup_if_empty` 新逻辑)④ `cli migrate-from-fs` 工具(把现有 `workspace/tasks/*/` 导入 PG)⑤ Folder API + no-subtask SQL 校验 ⑥ 本地单用户 sentinel(`user_id='00000000-...'`)init 流程
2. **Phase 6 context 三层压缩**(~1 天)—— 兜底,V4 长上下文一般用不到
3. **Phase 7 更多 skill / 模型档案**(持续)
4. **Proposal mermaid 流程图预渲染**(~半天)—— ASCII 透传不够用时再上 `mmdc`(Node.js 依赖)
1. **§7 B 阶段**(~1 周)—— Storage 落 PG(单一实现)+ task_dir 双形态 + Folder API + No-subtask。**dogfood 即生效**(messages 进 DB → 全文搜可用)。里程碑:schema + alembic → ORM 接入 Session/TaskState → CLI 适配 → `migrate-from-fs` → Folder API + no-subtask SQL → 本地 sentinel user init。
2. **Phase 6 context 三层压缩**(~1 天)—— 兜底,V4 长上下文一般用不到。
3. **Phase 7 更多 skill / 模型档案**(持续)。
4. **Proposal mermaid 预渲染**(~半天)—— ASCII 透传不够用时再上 `mmdc`