工作台：目录改名 mcn-workshop + 任务进度可见 + 会话归属配置化
1. 目录 mcn-work-shop -> mcn-workshop（空间分组名取会话 cwd 的目录名，只改字符串无效，必须真改名） 2. 全仓替换 mcn-work-shop -> mcn-workshop：37 文件 121 处；历史日志按沿革句规矩保留当时目录名 3. 任务进度可见：/api/run/status 产出 已运行时长/工具调用/最近动作/停滞判定（读会话日志尾部），前端新增右下角常驻面板，四处任务入口接入 4. 会话归属目录配置化：新增 config.sessionCwd（留空=工作台自身目录），现指向 D://AI技能//mcn-workshop，使任务显示为命名分组而非「未分组任务」 5. 修前端轮询静默缺陷：连续 3 次查询失败即提示服务断开（原逻辑静默空转到 15 分钟超时，用户零感知）
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f77735b206
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+1103
-1514
No files matched your search
@@ -368,3 +368,150 @@ codebuddy -p → EADDRINUSE 后卡死，超时零输出
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### 清理
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本轮 91 个临时文件（`_*.py`／`_*.log`／`_*.txt`／`_debug/` 等，均在根目录与 mcn-work-shop 下）已全部分批删除。
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## 18:45-19:30 A 方案落地完成 + 联网搜索接入（实测全通过）
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### ✅ 结果：工作台 AI 链路已切到本地 CLI，可用
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用户提供 API Key 后，端到端全部跑通：
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`/api/ai/status` → ready:true ／ `?probe=1` → ok:true ／ `/api/ai/clarify`(SSE) → 正常出内容且格式合规（`==OPTS==/==REQ==` 完整）。
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### 🔐 凭据存放（重要，防泄密）
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- **`mcn-work-shop/config.json` 是 git 跟踪文件** → ⛔ 绝不能把 key 写进去。
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- 凭据落在**仓库之外**：`%USERPROFILE%\.workbuddy\mcn-work-shop\ai-cli.json`（`{"apiKey":"..."}`）。
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- 解析优先级：`config.apiKey/authToken` > **凭据文件** > 环境变量 `CODEBUDDY_API_KEY/AUTH_TOKEN`。
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- `server.js` 新增 `cliBaseOpts()` 统一构造调用参数；新增环境变量覆盖开关 **`MCN_AI_MODEL`**（不改配置做模型 A/B）。
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### ⭐⭐ doubao 不可用（钉死结论）
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- `custom:doubao-seed-2-1-pro-260628` → **500**；`custom:doubao-seed-2-0-lite-260428` → **400 `Custom model [...] service info not found`**。
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- CLI `--help` 的模型列表是**二进制静态清单，≠ 已开通**。桌面产品配置 48 个模型里没 doubao；`workbuddy.db` 历史只用过 `deepseek-v4.1-flash`/`hy4-preview`。
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- **但 `custom:` 系并非全不可用** —— 同租户下有一大批已开通的自定义槽位。
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### ⭐⭐ `custom:custom-model-*` 槽位 → 真实模型名映射（实测逐个跑出）
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| 槽位 | 真名 |
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|:--|:--|
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| `a1` / `a2` / `a3` / `a4` | Claude-Opus-4.7 / Sonnet-4.6 / Opus-4.6 / **Opus-4.8** |
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| `b1-standard` / `b1-priority` | GPT-5.4-Standard / GPT-5.4-Priority |
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| `b3-priority` | GPT-5.2-Priority |
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| `b4-standard` / `b4-priority` | GPT-5.1-Standard / GPT-5.1-Priority |
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| `b5-standard` / `b5-priority` | **GPT-5.5-Standard / GPT-5.5-Priority** |
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| `c2-flash` | Gemini-3.5-Flash-1 |
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> **取证方法**（可复用）：CLI 日志 `%TEMP%\mcn-cli-home\logs\<日期>\*.log` 里会有
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> `"requestModelId":"custom:...","requestModelName":"Claude-Opus-4.8"` 配对 → 正则一次提取全部映射。
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> 直接问模型「你是谁」不可靠（a1~a4 会统一答「我是AI智能编程助手」）。
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### ⭐⭐ 三个性能杠杆（实测数据，都已在代码里落地）
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| 杠杆 | 做法 | 效果 |
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|:--|:--|:--|
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| **工具面收敛** | `--tools "WebSearch,WebFetch"` | prompt **21,776 → 4,859 tokens（-78%）**，**47.6s → 15.0s** |
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| **推理档位** | `--effort low`（新增，`minimal\|low\|medium\|high\|xhigh\|max`） | 首字 **61.7s → 19.7s** |
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| **换模型** | `deepseek-v4-pro` 46.2s → `custom:custom-model-a4` 18.5s | 快 2.5 倍 |
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- ⚠️ **`[INIT tools]` 事件列的是工具注册表全量，不是启用集** —— 判断 `--tools` 是否生效要看 `usage.input_tokens`，别被事件列表误导（本轮差点误判成"白名单没生效"）。
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- 附带安全收益：工具面收敛后模型**物理上碰不到文件系统**（Bash/Read/Write/Edit 全不在白名单）。
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### ⭐ 联网搜索：CLI 原生自带，开箱可用
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- `--tools` 里保留 `WebSearch,WebFetch` 即可；实测真的发起 `WebSearch {"query":...,"freshness":"d1"}`。
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- **但不能常开也不能常关** → 用 `CLI_SEARCH_HINT` 作 `--append-system-prompt` 注入判据：
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该搜（今天/近期的外部事实、热点、平台规则、事实核查）／不该搜（创作讨论、需求澄清、脚本撰写）／
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**搜索预算硬上限 2 次**（1 WebSearch + 必要 1 WebFetch），搜到即答禁止反复搜。
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- 教训：第一版提示词只写"最多搜 2 轮"，模型实际连搜 4 次把耗时推到 3 分钟 → 改成显式预算 + `maxTurns: 6` 硬顶。
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### ⭐ 两个文本污染（必须处理）
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1. **报错当回答**：未认证时 CLI 把报错走文本通道发出 → `isCliBoilerplate()` 拦截。
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2. **工具调用前的过程话术**（本轮新发现）：模型搜前先吐一句
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`I'll search for ... before responding.` → 被当正文显示。
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**修法**：`runCli` 记录每次 `tool_use` 的位置（`toolMarks`），**只保留最后一次工具调用之后的文本**；
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因为这段已流式推给前端，`server.js` 成功分支比对 `r.text !== acc` 时补发 `{replace}` 整体覆盖。
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（前端 `data-pages.js` L653-672 对未知事件类型是 `continue` 安全跳过 → 加事件类型不破坏兼容。）
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### ⭐ 本轮新识别并清掉的宿主干扰
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- **宿主 MCP 注入**：`CODEBUDDY_MCP_CONFIG` 会在子 CLI 里自动挂上 `weixinpay` + `sheetagent` 两个 MCP，
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纯浪费启动时间还可能被误调 → `buildChildEnv` 删该变量 + 传 `--strict-mcp-config --mcp-config '{"mcpServers":{}}'`。
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实测 `[INIT mcp]` 从 2 个变成 `[]`。
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- 另删 `CODEBUDDY_GATEWAY_PASSWORD`/`CODEBUDDY_GATEWAY_AUTH`/`WORKBUDDY_PAC_RPC_*`。
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### 当前配置
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`config.json → ai`：`backend:"cli"`，`model:"custom:custom-model-a4"`（Claude-Opus-4.8），
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`effort:"low"`，`search:true`，`tools:""`，`strictMcp:true`，`maxTurns:6`。
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### 遗留 / 待办
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- **需求打磨单轮耗时仍 60-120s**（首字已降到 ~20s）。总耗时主要在模型推理+输出，属模型特性；若要更快可再换 `b5-standard`(GPT-5.5) 或加 `effort:minimal`。
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- **前端 `sendTurn` 未实测**（本轮只测了后端 SSE；协议未变理论零改动）。
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- 真实账号 + 参考选题走**完整 AI 创作链路**（S1-S11）仍未验证。
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- `flash`/`minimal` 档位对产出质量的影响未评估。
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## 19:32-19:40 模型切换：GPT-5.5（用户拍板）
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用户选定 **GPT-5.5**，配置已改为 `custom:custom-model-b5-standard`。
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### 实测对比（端到端 `/api/ai/clarify`，同一测试用例）
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| 模型 | 普通创作问答 | 问热点（带搜索） | 格式合规 |
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|:--|:--|:--|:--|
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| **GPT-5.5-Standard**（当前） | **42.2s** | 137.2s | ✅ |
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| Claude-Opus-4.8 | 105.5s | 139.6s | ✅ |
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| DeepSeek-V4-Pro | 119.5s | 151.2s | ✅ |
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- **普通问答快 2.5 倍**（42.2s vs 105.5s）—— 这是最常用的路径，收益最大。
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- **触发搜索后各模型都是 130-150s** → 瓶颈转移到搜索本身，不是模型。
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∴ `CLI_SEARCH_HINT` 把搜索预算压到 ≤2 次是对的，这是搜索场景唯一有效的提速手段。
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- 首字延迟：普通问答 ~20s；搜索场景 ~67s（因为叙述被切掉了，搜索期间用户只看到"正在思考"占位）。
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### b5 两个变体的区别
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`custom:custom-model-b5-standard`（标准档，已选）／`custom:custom-model-b5-priority`（优先档，
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资源紧张时优先路由，通常积分倍率更高）。b1/b3/b4 同族也是这套 -standard/-priority 后缀。
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### 本轮验证方法（可复用）
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测试脚本自检三件事，比只看耗时更有价值：
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1. `==OPTS==` / `==REQ==` 双标记是否齐全（格式合规，前端要靠它解析候选与需求清单）
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2. 英文过程话术残留（正则扫整行纯英文 ≥25 字符的段落）
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3. 首字延迟 + 总耗时分开记（首字反映推理档位，总耗时反映输出+搜索）
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### 当前最终配置
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`config.json → ai`：`backend:"cli"`，`model:"custom:custom-model-b5-standard"`，
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`effort:"low"`，`search:true`，`tools:""`，`strictMcp:true`，`maxTurns:6`；
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凭据在 `%USERPROFILE%\.workbuddy\mcn-work-shop\ai-cli.json`。
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## 19:40-19:50 切换 deepseek-v4.1-flash + 全流程跑通验证
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用户要求「改为用 deepseek v4.1 flash 把流程跑通」。配置已改 `custom:custom-model-b5-standard` → **`deepseek-v4.1-flash`**。
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### ✅ 全流程四环节实测全绿
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| 环节 | 结果 |
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|:--|:--|
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| `GET /api/ai/status` | backend=cli · model=deepseek-v4.1-flash · ready=**true** |
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| `?probe=1` | ok=**true** · 17.0s · 返回「成功」 |
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| `POST /api/ai/clarify`(stream) | 371 字 · `==OPTS==/==REQ==` 合规 ✅ · 无英文残留 ✅ · 51.7s（首字 49.7s） |
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| `POST /api/run` → 轮询 | queued(5s) → running(30s) → **done**(50s) · `model_id` 落库 = deepseek-v4.1-flash ✅ |
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### ⭐⭐ 关键架构发现：完整流程 = 两段，模型来源互不相干
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| 环节 | 接口 | 谁在跑 | 模型来源 |
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|:--|:--|:--|:--|
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| 需求打磨（弹窗对话） | `POST /api/ai/clarify` | **本地 CLI**（本方案） | `config.json → ai.cli.model` |
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| 提交创作任务（S1-S11 生成脚本） | `POST /api/run` | **WorkBuddy 宿主**（写 automation，桌面端调度器执行） | **`sessions` 表最近活跃「手动会话」的 `model`**，兜底 `auto` |
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- 🔴 **改 `ai.cli.model` 不影响创作任务的模型。**
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- 创作任务模型是「跟随用户在 WorkBuddy UI 最近选过的模型」→ 从工作台侧看是**浮动的、不确定的**。
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- 取证 SQL：`SELECT model_id, COUNT(*) FROM automations GROUP BY model_id ORDER BY 2 DESC;`
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本机实测分布：`hy4-preview` **30** 条 / `deepseek-v4.1-flash` **6** 条（我们这次会话是 flash，所以新任务落到 flash）。
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- **想让创作固定用某模型**：在 UI 把当前会话模型切到它；或改造 `/api/run` 支持显式 `model_id`（属行为变更，未做）。
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### `deepseek-v4.1-flash` 的实测速度（澄清一个反直觉点）
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- 首字 **49.7s**，总 51.7s；对比 GPT-5.5 首字 20.0s/总 42.2s。
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- **"flash" 不等于首字更快** —— 它仍是推理型模型；但总耗时接近。选它主要看积分成本。
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- 三个模型（deepseek-v4.1-flash / GPT-5.5 / Opus-4.8）**格式合规都 ✅、都无英文残留**，质量层面可用性一致。
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### 顺带确认的死代码
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- **`POST /api/ai/topics` 是遗留死代码** —— 前端从不调用（选题列表走 `GET /api/dsh/topics`）。
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它仍写死 Dify，未配 `DIFY_MCN_CYLG_KEY` 会 500，但**不影响真实流程**。已记入文档 §11。
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### 清理
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- 自检 automation `automation-1790682160345`（名为「链路自检·deepseek-v4.1-flash（可删除）」）
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已用 `automation_update mode=delete` 走正规通道删除（未用 sqlite 直改）。
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- 临时脚本 `_t_flash.py` 已删。
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