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）
2026-10-08 13:09:06 +08:00
1 parent d07049ecf1
commit f77735b206
@@ -9,8 +9,8 @@ Thumbs.db
 # WorkBuddy 自动化任务运行数据（本地运行时生成，不提交）
 .workbuddy/automations/
 # 工作台运行日志与 CDP 自检截图（本地产物，不提交）
-**/mcn-work-shop/server.log
+**/mcn-workshop/server.log
-**/mcn-work-shop/shot-*.png
+**/mcn-workshop/shot-*.png
 # 工作台本地数据库（含账号真实数据，不入库；根目录 0 字节残留同规则）
 mcn-plugin.db
 **/mcn-plugin.db
@@ -368,3 +368,150 @@ codebuddy -p → EADDRINUSE 后卡死，超时零输出
 ### 清理
 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）
 ### ✅ 结果：工作台 AI 链路已切到本地 CLI，可用
 用户提供 API Key 后，端到端全部跑通：
 `/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）。
 ### 🔐 凭据存放（重要，防泄密）
 - **`mcn-work-shop/config.json` 是 git 跟踪文件** → ⛔ 绝不能把 key 写进去。
 - 凭据落在**仓库之外**：`%USERPROFILE%\.workbuddy\mcn-work-shop\ai-cli.json`（`{"apiKey":"..."}`）。
 - 解析优先级：`config.apiKey/authToken` > **凭据文件** > 环境变量 `CODEBUDDY_API_KEY/AUTH_TOKEN`。
 - `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）。
 ### ⭐⭐ doubao 不可用（钉死结论）
 - `custom:doubao-seed-2-1-pro-260628` → **500**；`custom:doubao-seed-2-0-lite-260428` → **400 `Custom model [...] service info not found`**。
 - 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`。
 - **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。
 ### ⭐⭐ `custom:custom-model-*` 槽位 → 真实模型名映射（实测逐个跑出）
 | 槽位 | 真名 |
 |:--|:--|
 | `a1` / `a2` / `a3` / `a4` | Claude-Opus-4.7 / Sonnet-4.6 / Opus-4.6 / **Opus-4.8** |
 | `b1-standard` / `b1-priority` | GPT-5.4-Standard / GPT-5.4-Priority |
 | `b3-priority` | GPT-5.2-Priority |
 | `b4-standard` / `b4-priority` | GPT-5.1-Standard / GPT-5.1-Priority |
 | `b5-standard` / `b5-priority` | **GPT-5.5-Standard / GPT-5.5-Priority** |
 | `c2-flash` | Gemini-3.5-Flash-1 |
 > **取证方法**（可复用）：CLI 日志 `%TEMP%\mcn-cli-home\logs\<日期>\*.log` 里会有
 > `"requestModelId":"custom:...","requestModelName":"Claude-Opus-4.8"` 配对 → 正则一次提取全部映射。
 > 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」）。
 ### ⭐⭐ 三个性能杠杆（实测数据，都已在代码里落地）
 | 杠杆 | 做法 | 效果 |
 |:--|:--|:--|
 | **工具面收敛** | `--tools "WebSearch,WebFetch"` | prompt **21,776 → 4,859 tokens（-78%）**，**47.6s → 15.0s** |
 | **推理档位** | `--effort low`（新增，`minimal\|low\|medium\|high\|xhigh\|max`） | 首字 **61.7s → 19.7s** |
 | **换模型** | `deepseek-v4-pro` 46.2s → `custom:custom-model-a4` 18.5s | 快 2.5 倍 |
 - ⚠️ **`[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"）。
 - 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）。
 ### ⭐ 联网搜索：CLI 原生自带，开箱可用
 - `--tools` 里保留 `WebSearch,WebFetch` 即可；实测真的发起 `WebSearch {"query":...,"freshness":"d1"}`。
 - **但不能常开也不能常关** → 用 `CLI_SEARCH_HINT` 作 `--append-system-prompt` 注入判据：
  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）／
  **搜索预算硬上限 2 次**（1 WebSearch + 必要 1 WebFetch），搜到即答禁止反复搜。
 - 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。
 ### ⭐ 两个文本污染（必须处理）
 1. **报错当回答**：未认证时 CLI 把报错走文本通道发出 → `isCliBoilerplate()` 拦截。
 2. **工具调用前的过程话术**（本轮新发现）：模型搜前先吐一句
   `I'll search for ... before responding.` → 被当正文显示。
   **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**；
   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。
   （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。）
 ### ⭐ 本轮新识别并清掉的宿主干扰
 - **宿主 MCP 注入**：`CODEBUDDY_MCP_CONFIG` 会在子 CLI 里自动挂上 `weixinpay` + `sheetagent` 两个 MCP，
  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":{}}'`。
  实测 `[INIT mcp]` 从 2 个变成 `[]`。
 - 另删 `CODEBUDDY_GATEWAY_PASSWORD`/`CODEBUDDY_GATEWAY_AUTH`/`WORKBUDDY_PAC_RPC_*`。
 ### 当前配置
 `config.json → ai`：`backend:"cli"`，`model:"custom:custom-model-a4"`（Claude-Opus-4.8），
 `effort:"low"`，`search:true`，`tools:""`，`strictMcp:true`，`maxTurns:6`。
 ### 遗留 / 待办
 - **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`。
 - **前端 `sendTurn` 未实测**（本轮只测了后端 SSE；协议未变理论零改动）。
 - 真实账号 + 参考选题走**完整 AI 创作链路**（S1-S11）仍未验证。
 - `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）
 用户选定 **GPT-5.5**，配置已改为 `custom:custom-model-b5-standard`。
 ### 实测对比（端到端 `/api/ai/clarify`，同一测试用例）
 | 模型 | 普通创作问答 | 问热点（带搜索） | 格式合规 |
 |:--|:--|:--|:--|
 | **GPT-5.5-Standard**（当前） | **42.2s** | 137.2s | ✅ |
 | Claude-Opus-4.8 | 105.5s | 139.6s | ✅ |
 | DeepSeek-V4-Pro | 119.5s | 151.2s | ✅ |
 - **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。
 - **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。
  ∴ `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。
 - 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）。
 ### b5 两个变体的区别
 `custom:custom-model-b5-standard`（标准档，已选）／`custom:custom-model-b5-priority`（优先档，
 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。
 ### 本轮验证方法（可复用）
 测试脚本自检三件事，比只看耗时更有价值：
 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）
 2. 英文过程话术残留（正则扫整行纯英文 ≥25 字符的段落）
 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）
 ### 当前最终配置
 `config.json → ai`：`backend:"cli"`，`model:"custom:custom-model-b5-standard"`，
 `effort:"low"`，`search:true`，`tools:""`，`strictMcp:true`，`maxTurns:6`；
 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
 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`**。
 ### ✅ 全流程四环节实测全绿
 | 环节 | 结果 |
 |:--|:--|
 | `GET /api/ai/status` | backend=cli · model=deepseek-v4.1-flash · ready=**true** |
 | `?probe=1` | ok=**true** · 17.0s · 返回「成功」 |
 | `POST /api/ai/clarify`(stream) | 371 字 · `==OPTS==/==REQ==` 合规 ✅ · 无英文残留 ✅ · 51.7s（首字 49.7s） |
 | `POST /api/run` → 轮询 | queued(5s) → running(30s) → **done**(50s) · `model_id` 落库 = deepseek-v4.1-flash ✅ |
 ### ⭐⭐ 关键架构发现：完整流程 = 两段，模型来源互不相干
 | 环节 | 接口 | 谁在跑 | 模型来源 |
 |:--|:--|:--|:--|
 | 需求打磨（弹窗对话） | `POST /api/ai/clarify` | **本地 CLI**（本方案） | `config.json → ai.cli.model` |
 | 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` |
 - 🔴 **改 `ai.cli.model` 不影响创作任务的模型。**
 - 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**。
 - 取证 SQL：`SELECT model_id, COUNT(*) FROM automations GROUP BY model_id ORDER BY 2 DESC;`
  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）。
 - **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）。
 ### `deepseek-v4.1-flash` 的实测速度（澄清一个反直觉点）
 - 首字 **49.7s**，总 51.7s；对比 GPT-5.5 首字 20.0s/总 42.2s。
 - **"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。
 - 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。
 ### 顺带确认的死代码
 - **`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`）。
  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。
 ### 清理
 - 自检 automation `automation-1790682160345`（名为「链路自检·deepseek-v4.1-flash（可删除）」）
  已用 `automation_update mode=delete` 走正规通道删除（未用 sqlite 直改）。
 - 临时脚本 `_t_flash.py` 已删。
@@ -0,0 +1,165 @@
 # 2026-10-08
 ## 会话技能加载 + 项目记忆去重
 - 按用户指令加载 `session-mechanism`：四类必读已读（`00-动手前必过.md` / `rules.md` / `manifest.md` / `01-文档索引.md`）＋ SKILL.md 第一屏（触发句、第 0 步加载门槛、十条禁令、自决策白名单、现状地图）。
 - 内化判据：**边界内自决策**（技术选型／实现路径／命名／调参／部署／排查／版本／兼容降级／文档技术内容）；**只提报三类**（功能语义分叉／红线门禁／超边界：花钱·对外承诺·要凭据）。
 - 项目 `MEMORY.md` 去重重组为 v4（17,841 → 17,315 B）：新增 §0 两条指针（工作台 AI 通路 `docs/AI链路-本地CLI接入.md`、技能侧 WeKnora 调用）；§2.1 补 09-29 AI 通路四条硬红线＋两段流程模型来源；§4.2／§4.3 降级为「存根＋硬红线」；清历史流水。
 ### 未决
 - ⚠️ `MEMORY.md` 体积仍会被注入截断（阈值约 10–12 KB）。解法二选一：① 维持单文件（细节自动可见，但注入截断）② 拆专题文件（不截断，但细节失去自动注入）。**无客观优劣 ⇒ 待用户定**。
 ## 工作台「更新榜单数据」按钮排查（功能正常，是可见性问题）
 - 现象：用户点击后「没有会话执行」。
 - 取证（四处读数）：宿主库 `automations` 有该 once 任务（ACTIVE、`next_run_at` 已过期、`model=hy4-preview`、`skills=["mcn-data-insight"]`）；`automation_runs.status=IN_PROGRESS` ＋ `automation_runtime_state.running=1`（⚠️ `running_conversation_id=null` 是常态，不代表没起会话）；`sessions` 已建后台会话 `8a085794…`（bg=1，10:07:23）；会话 jsonl 283 KB 且 mtime 持续更新（10:14），工具调用 30 Bash／14 Read／4 Write ⇒ **任务真的在跑**。`/api/dsh/ranking-update` 返回 `files=104`、`lastUpdateAt` 10:13:51 ⇒ 数据已在落盘。
 - 真因两条（都与抓取逻辑无关）：① 会话 `cwd = …\mcn-work-shop` ⇒ 落在侧边栏 **mcn-work-shop 空间分组**，不在用户当前空间，需切组才可见（这是设计，非 bug）；② 工作台服务作为会话后台任务**被回收** ⇒ 前端轮询 `/api/run/status` 持续抛错。
 - 修复：`public/data-pages.js` `updateRankingData()` 轮询加失败计数 —— 连续 3 次查询失败即提示「工作台服务已断开，任务仍在后台执行」并结束轮询（原逻辑静默 `continue` 到 15 分钟超时，用户零感知）。
 - ⚠️ **排查方法论沉淀**：判「后台任务有没有在执行」的正确取證链 = `automations` → `automation_runs` → `automation_runtime_state` → `sessions` → 会话 jsonl 的 mtime/大小。⛔ 别只看 `running_conversation_id`（常为 null，会误判成没执行）。
 ## 工作台目录统一改名 `mcn-work-shop` → `mcn-workshop`
 - 动因（用户）：「分组已改为 mcn-workshop，需要全部替换；执行会话任务时需要按分组名称显示在会话列表」。
  🔑 **机制**：WorkBuddy 侧边栏空间分组名 = 会话 `cwd` 的 **basename** ⇒ **只改字符串无效，必须真改名目录**。
 - 执行五步：① 停服务释放句柄（否则 rename 必 `WinError 5`）→ ② `mv mcn-work-shop mcn-workshop`（成功）→ ③ 临时脚本全仓替换 **`mcn-work-shop`→`mcn-workshop`：37 文件 / 121 处**；⛔ 按**沿革句规矩跳过** `.workbuddy/memory/YYYY-MM-DD.md`（16 个历史日志保留当时目录名史实）→ ④ 修 2 处被替换改坏语义的注释（`server.js` L1265 / L1269，原「旧 mcn-workshop／新建 mcn-workshop」被换成同词，已补回三代路径）→ ⑤ 重启验证：`app.js`/`data-pages.js` 200，`data-pages.js` 含 `pollFail` 修复。
 - ⚠️ **事实澄清（易踩）**：`D:\AI技能\mcn-workshop` **不是工作台**，是 09-01 路径拼接 bug 留下的**垃圾目录**（3 个 0 字节文件 ＋ `outputs`）。工作台本体一直在仓库内 `…\V1.0\mcn-workshop`。sessions 表取证：该垃圾目录下**零会话**；未删除会话中仅 1 条 mcn-work 相关，cwd 仍是旧 `…\mcn-work-shop`。
 - 净效果：新建后台会话 cwd = `…\V1.0\mcn-workshop` ⇒ 侧边栏分组显示 **`mcn-workshop`** ✅
 - 残留：`project/…/subskills/mcn-data-insight/scripts/__pycache__/*.pyc`（二进制缓存含旧串，会自行重生成，无需处理）。
 ### 追加澄清（用户真实意图，⛔ 别再理解成"目录改名"）
 - 用户要的不是改目录名，而是：**工作台提交 WorkBuddy 定时任务后，产生的 AI 会话应归属哪个「空间分组」**。
 - 机制：分组名 = 会话 `cwd` 的**目录名**；工作台侧由 `server.js` 的 `SESSION_CWD`（当前 = 工作台自身目录）决定 ⇒ **改目录名只是让分组名变成 `mcn-workshop` 的手段**，不是目的本身。
 - ⚠️ **存量不掉头**：10:07 那条榜单更新任务 cwd 仍是旧 `…\mcn-work-shop` ⇒ 显示在**旧**分组；改名后**新建**的任务才落到 `mcn-workshop`。清理用的 `SESSION_CWD_PATTERN='%mcn-work%'` 覆盖新旧三代，不受影响。
 - 待用户定（功能语义分叉）：① 维持工作台专属分组 ② 归入用户当前主项目分组 ③ 自定义独立分组（需目录真实存在且在 workspaces 登记，08-27 即此法）。可选项：把 `SESSION_CWD` 提升为 `config.json` 可配字段，换分组只改配置不动代码。
 ## 后台任务进度可见（用户：「我需要看到 才知道执行是否正常」）
 - 真需求：不是分组放哪，而是**在工作台内直接看到执行状态**，判断在跑还是卡住、做了什么。
 - 后端 `server.js` `/api/run/status` 增强：automation → 关联它拉起的后台会话（`sessions.is_background_automation=1` 且创建时间落在任务创建 −15s~+300s）→ 读该会话 jsonl **尾部 256 KB** → 新增字段
  `elapsedMs` / `sessionId` / `sessionTitle` / `lastAction`（最近一段文本，截断 160 字）/ `toolCalls`（按工具名计数）/ `updatedAgoMs` / `stalled`（>90 s 无新输出）/ `logBytes`。
  - ⭐ 会话日志路径换算（可复用）：cwd → projects 目录名 = **盘符小写 ＋ 分隔符全转 `-`**（`escapeCwdForProjects()`）；基目录 `<workbuddy>/projects/<转义名>/<sessionId>.jsonl`。
  - ⚠️ `stalled` 只在 `state=running` 时有意义（已完成任务日志当然不再写入，会恒 true）。
 - 前端新增 `window.TaskProgress`（实现在 `public/app.js`，样式 `style.css` 的 `.tp-*`）：右下角常驻面板 = 状态／已运行时长／工具调用／最近动作／停滞警告。**四处轮询点全接入**：`app.js executeTask`、`data-pages.js` 的榜单更新／批量更新账号／视频解析。终态保留 8 秒自动收起，运行超时则保留供继续观察。
 - 验证：三文件 `node --check` 全过；服务起来后 `app.js` 含 6 处、`data-pages.js` 含 9 处 `TaskProgress`，`style.css` 含 `.tp-panel`；状态接口返回完整进度字段。
 ### ✅ 分组归属定案：就用 `mcn-workshop` 文件夹对应的分组（已实测）
 - 用户拍板：任务会话归到 **`mcn-workshop` 文件夹对应的那个分组**。
 - 实测（提交轻量自检任务取证）：新会话 `cwd = …\V1.0\mcn-workshop` ✅；对照 10:07 那条旧榜单任务仍是 `…\mcn-work-shop`（**两者在侧边栏分属不同分组**，属正常存量，不用管）。
 - 结论：**不需要再改代码** —— `SESSION_CWD = ROOT`，目录改名后自动生效。自检任务已删排期。
 - ⚠️ 认知要点：侧边栏分组按 **完整 cwd** 聚合，不是按文件夹名合并 ⇒ 同名不同路径会是两个分组。
 ### ⚠️ 更正（12:2x）：分组靠 cwd **命中已打开的工作区**，光改目录名不够
 - 上一条只对了一半：目录改名后会话 cwd 是**仓库内** `…\V1.0\mcn-workshop`，**不是用户的工作区** ⇒ 仍显示在「**未分组任务**」区域（用户实测反馈）。
 - 用户纠正：`D:\AI技能\mcn-workshop` **才是那个工作区**。我此前仅凭目录里只有 3 个 0 字节垃圾文件就判它"是垃圾目录"——**没查登记表就下结论**，违反「判状态先问程序自己」。
 - 🔑 **真机制**：侧边栏分组 = 会话 cwd **命中已打开过的工作区**才显示为命名分组；没命中 ⇒ 落「未分组任务」。
  - 取证：`workspaces` 表仅 7 行且全是 `C:\Users\maidou\WorkBuddy\<时间戳>`，**不含**任何 `D:\AI技能\*` ⇒ 分组依据不是这张表，而是按会话 cwd 对已打开工作区的聚合。
 - 修法（配置化，⛔ 不写死）：`load-config.js` 增 `sessionCwd`（默认 `''` = 用 ROOT）→ `server.js` `SESSION_CWD = String(CFG.sessionCwd||'').trim() || ROOT` → `config.json` 设 `"sessionCwd": "D:\\AI技能\\mcn-workshop"`。**换分组只改配置，不动代码。**
 - 实测：新会话 cwd = `D:/AI技能/mcn-workshop` ✅；任务在该工作区执行正常（done，结果"成功"，73 秒）。对照 12:23 那条仍在仓库内路径 ⇒ 两组并存，旧的会随过期清理消失。
 - ✅ 13:06 **二次模拟请求复验一致**（用户指示：不测真实功能，只发模拟请求看分组）：写入 `cwds=["D:\\AI技能\\mcn-workshop"]`，会话 cwd 同样命中 ⇒ 配置化改法稳定。两次自检排期均已删，会话留在目标工作区供用户肉眼确认。
 ## 素材库补采：批 65 收尾 + 批 66／67 完成（30 卡）
 - 承 09-29 进度：批 65（细节专业 15 卡）已 apply 完成，细节专业 40→55。
 - **批 66（细节专业 15 卡）**：取材 31748 姜乘澜底妆 / 17511 笑笑易 / 19014 俊希做菜 / 24821 烟道逃生 / 25090 姜乘澜画眼线。✅ **本批 5 条原生即教程／实操题材**，与细节专业天然契合（不像批 65 从非专业题材硬提）。apply：接受 15／退回 0，问法改写 15 张平均 +32 字。细节专业 55→70。
 - **批 67（自嘲反差 15 卡）**：取材 26484 路之坑爹感恩宴 / 31816 直男五合一洗护 / 31970 李普不离谱 / 21500 桃气小周买饭 / 26411 老弟受难日记。含 1 张**元层面自黑**卡（31970 全家崩溃时推销泡面）。apply：接受 15／退回 0，问法改写 15 张平均 +12 字。自嘲反差 56→71。
 - 两批均走完整链路：`写 md → _tmp_bNN_spec.py 生成 spec → meta.json → build-pending → cat PROMPT_polish_v3.md + build-pending 组装 prompt → 派 doubao-seed-2-1-pro → _wNN.py 校验落盘 → apply-pending`。
 ### 本轮新踩坑
 - ⚠️ **MCP `myai-mcp-production` 登录态会过期**：批 66 拉第 4 条时报「认证失败」。解法：先 `auth_status` 确认 → `feishu_login` 重授权（拉起浏览器）→ 重试即通。**连续拉多条详情时中途要留意**。
 - ⚠️ **spec 脚本里别夹英文单词**：批 66 的 neg 句误写「等摊主 processing」，批量产出会污染语料。写完 spec 脚本前先自查。
 ### 当前缺口（修正后口径，2026-10-08 10:50）
 | 标签 | 现有 | 缺口 | 候选 |
 |:--|--:|--:|--:|
 | 食材极致 | 8 | 92 | ⛔ 0 |
 | 预见式服务 | 21 | 79 | ⛔ 2 |
 | 感官沉浸 | 59 | 41 | 14 |
 | 细节专业 | 70 | 30 | 22 |
 | 自嘲反差 | 71 | 29 | 34 |
 | 视觉冲击 | 76 | 24 | 10 |
 达标：品质对比 110 / 氛围沉浸 106 / 反差 217 / 反常识 128 / 价值观冲击 108。
 - ⛔ **卡点未解**：`食材极致`（缺口 92）与 `预见式服务`（缺口 79）候选池近乎空，占剩余缺口一半以上。需换关键词或换捞法才能推进。
 - 暂存批累计 24 批（43–52、54–67，缺 53）。
 ## 补采续跑：批 68（感官沉浸 15 卡）／批 69（细节专业 9 卡）
 **批 68 · 感官沉浸（33289 子杭自驾318 ×6 ／ 31773 萝卜乔乔英国留学回国 ×6 ／ 30090 姐弟双向送礼 ×3）**
 - apply 结果：**接受 15／退回 0，问法改写 15 张，平均 +19 字**。感官沉浸 59 → 74。
 - ⭐ **两条来源 0 卡，已在 md 写明判据**：`28012`（电焊工试戏）男主嘴配的「滋滋」是**谐音梗的音效**而非真实声音质感，事件主角是"身在曹营心在焊" → 归 `反常识`/`自嘲反差`；`28415`（男朋友的算计）踩碎眼镜/摔筷子/拍桌的动静是**发疯甩锅的附产品** → 归 `反差`/`价值观冲击`。
 - 感官通道分布齐全（冷/缺氧失眠/冰雹砸车/撕羊腿/热水澡/久坐腰酸 · 热瓶/苦到脸垮/中药味/红米肠/赶机喘/长途疲惫 · 中暑虚脱/猛灌水/红糖蛋滋啦）。
 **批 69 · 细节专业（28328 海鲜蒸汽 ×4 ／ 37316 巧克力棒手作 ×5）= 9 卡**
 - apply 结果：**接受 9／退回 0，问法改写 9 张，平均 +20 字**。细节专业 70 → 79。
 - ⭐ **本批 3 条来源 0 卡，坚持不凑数**（沿用批 56 口径）：
  - `20461`（机票骗局）—— 骗子的"专业"是**话术与骗术设计**（伪装客服、真退票取信、连环索要卡号），不落在"这一下换普通人来做就做不到位"的操作细节上 → `反差`/`反常识`。**这是细节专业最容易误判的一类：话术专业 ≠ 操作专业。**
  - `24820`（烟道脱困）—— 主角是**作死翻车与体力消耗**，片尾"专业人士、专业场地、专业操作"是**反讽** → `自嘲反差`/`难度极限`；且同账号同题材 `24821` 已在批 66 取过两卡，本条脱困手法同构，不重复入库。
  - `22163`（轮椅游渔岛）—— 倒拖轮椅过软沙滩属**体力付出** → `难度极限`；其余为情侣互坑 → `反差`/`自嘲反差`。
 - ⭐ **取批命中率下降的信号**：细节专业候选池看着有 22 条，但主队列取 5 条只有 2 条可用（命中率 40%）。后续该标签每批卡数会低于 15，属正常，不要为了凑 15 张硬塞。
 **新增踩坑与复用做法**
 - ✅ **`_wNN.py` 用 sed 复用**（`sed -e 's/_raw68/_raw69/g' -e 's/pending_0068/pending_0069/g' -e 's/^N = 15/N = 9/' _w68.py > _w69.py`）—— 卡数变化时记得同步改 `N`。本轮连续 3 批（67/68/69）一次通过，`bad: []`。
 - ✅ **超长详情自动落盘**：`33289` 返回 88,150 字符超限 → 工具落盘到 `D:\.workbuddy\projects\d-AI技能-mcn-short-video\<sessionId>\tool-results\*.txt`，用 Read 直接读（该文件只有 117 行，一次读完）。
 - ⚠️ 派模型改用「让 Agent 自己 Read prompt 文件 → 自己 Write 落盘 `_rawNN.txt`」——比让模型把 JSON 回吐到对话再手工落盘更省上下文，连续 3 批稳定。
 **当前缺口（批 69 后）**：自嘲反差 29（候选 34）｜感官沉浸 26（候选 14）｜视觉冲击 24（候选 10）｜细节专业 21（候选 22）。食材极致 92／预见式服务 79 仍挂起（用户 2026-10-08 决策：先不处理）。
 ## 批 70（自嘲反差 15 卡）· 本轮第 5 批 → 复核点
 **结果**：接受 15／退回 0，问法改写 15 张，平均 **+27 字**（前几批 +19/+20，本批问法增厚更充分）。自嘲反差 71→**86**（缺口 14）。
 **来源**：35376 唐轩乌龙×6 ｜ 35301 丁浩普信男×6 ｜ 28146 妈妈硬核推理×3。**5 条视频里 2 条 0 卡**（33593、21923）。
 **⭐ 自嘲反差口径新增形态「姿态过载」**（本批确立）：
 - 定义：主角自己把一件小事升格到远超其体量的规格，且全程一本正经（妈妈把女儿回家晚做成刑侦审讯：北风4级／100米／11分37秒 vs 6点12分39秒）。
 - 判据仍落回一句话：**笑点落在主角自己身上**。妈妈是主角、推理的荒谬感由她自己一本正经地制造 → 收。
 - ⛔ 反向凡尔赛揭晓（语数英 100/98/100 + 兑现平板）→ 笑点在预期被颠覆 → `反常识`；儿子 O 型嘴石化 → 笑点落在旁观者受击 → `反差`（世界参差）。均不收。
 **两条 0 卡判据（写入 meta）**：
 - **33593（张开父子的下场）**：家族护短复仇爽剧，爽点落在反派父子被制裁上，主角阵营全程降维打击，无一处笑点落在自己身上 → `反差`／`价值观冲击`。其「悲痛段落硬塞洗面奶口播」虽属元层面自黑，但批 67 已收同构卡（C1 全家崩溃时推销泡面）→ 不重复入库。
 - **21923（消防设施瘫痪的代价）**：真实事件改编的沉重社会悲剧（烟花引火→消防栓被锁→接头拧不上→母亲丧生→儿子一夜白头），全片无笑点 → `价值观冲击`。
 - ⭐ **通用判据沉淀**：**沉重社会悲剧类一律不进自嘲反差**；**元层面自黑要查是否已收同构卡**（批 67 已占一类）。
 **其他弃卡判据**：35376「你那算盘珠子都崩我脸上了」是吐槽他人 → `反差`；「我没吃过我妈包的包子」与「我妈不会做饭」是同一场乌龙的两端 → 分作「立 flag」与「揭盅」两卡，不合并（同批 67 B2/B3/B4 细分做法）。35301 防晒植入段属商业植入；丽丽怒骂并入 B4 不单列。
 **本轮 5 批（66–70）合计 69 卡**：66=15 ｜ 67=15（自嘲反差）｜ 68=15（感官沉浸）｜ 69=9（细节专业，不凑数）｜ 70=15（自嘲反差）。
 **当前缺口（批 70 后）**：感官沉浸 **26**（候选 14）→ 视觉冲击 24（10）→ 细节专业 21（22）→ 自嘲反差 14（34）。食材极致 92／预见式服务 79 挂起。
 **体检**：`5_tag_coverage.py` 卡片总数 1017（源文件 69 个），12 维无自造标签；⛔ 零覆盖仅 `难度极限`（用户决策不处理），⚠️ 偏少仅 `食材极致`（8，挂起）。
 **复核抽查**：批 70 卡 6（哭着嚼坚果上供）润色生效——台词前置 + 破折号拍点（「我以后再也不养小仓鼠了，我对不起你」——唐轩把相框平放在桌上…），锁定 4 字段零改动，无编造。spec 回写 sim=3／neg=2、tag 单一、src 3 个，全部符合。
 **⭐ 入库状态核查（用户问「素材都同步到 wekonra 了吗」→ 答案：没有，两层原因）**
 - **流程层**：按暂存模式，补采只落 `batches/pending_import/`，统一入库必须跑 `13_import_pending.py --run`。截至批 70，**27 批 397 卡全部堆在暂存区，一条都没进库**（`13_import_pending.py --help` 盘点：27 批／397 卡／异常 0）。`batches/*.md` 41 批（早期跑过 `2_import_batch.py` 的）是唯一进过库的部分。
 - **环境层**：`WeKnora-app` 容器 **Exited (127)**，最后一条日志停在 **2026-09-29 23:53**（health 200）→ 31607 端口不通，连"库里现有多少条"都查不了。同项目其余容器（frontend 24719 / docreader / postgres / redis）都在跑。**整个 10-08 的补采从未连过库。**
 - **部署信息**：镜像 `wechatopenai/weknora-app:latest`，restart `unless-stopped`，compose 工作目录标签 `/home/maidou/weknora`（WSL 路径，本机 `docker ps -a` 可见）。拉起命令 `docker start WeKnora-app`；若仍 127 需查 compose 的 command/entrypoint。
 - **回炉链路同样未完成**：「删旧条目 + 重导 + 检索终验」都还没做；回炉批 31–33 也未跑完。
 - ⚠️ 排查口诀补充：**问「同步了吗」时先查两处**——① `13_import_pending.py --help` 看暂存盘点 ② `docker ps -a` 看 WeKnora-app 是否 Up。两者都要看，只查一处会误判。
 **⭐ 规则核对：入库前必须补全 question（用户 2026-10-08 追问「是否遵循」→ 核查 27 批结论）**
 - **规则依据（能查到的最强出处）**：RUNBOOK §步骤 6「写 spec.json（检索问法）」＝流水线必经步骤；**真正的动机在 RUNBOOK 红线**：「追加相似问不重建索引（`POST /faq/entries/{id}/similar-questions` 返回 200 但向量分数按位不变）→ **要改问法只能删 + 重导**」。所以「入库前补全」不是形式要求，而是**事后补的代价＝整批删+重导**。
 - ⚠️ **未找到该规则的原始对话出处**：`conversation_search` 两次 0 命中，本地 memory / RUNBOOK 也没有「入库前要补全 question」这句原话。**已按「规范 + 红线」等价认定，未擅自当作既有明文规则引用。**
 - **核查结论（27 批全量）**：全部有 spec.json、`std` 全部非空 → **形式上 100% 遵循**。但有 **2 批偏离现行规范**：
  | 批 | 偏离 | 范围 |
  |:--|:--|:--|
  | **43** | `neg=3` 条（现行应为 2），且内容是**关键词短语**（「白酒带货 / 餐厅推荐 / 商务礼仪培训」）不是问句 | 15/15 卡 |
  | **48** | `sim=2` 条（现行应为 3） | 15/15 卡 |
  其余 25 批：sim=3（批 47 起）或 sim=6（批 44/45/46，合旧规范）／neg=2，全部合规。
 - ⚠️ **文档与执行脱节（待用户裁定）**：RUNBOOK §步骤 6 明文写 **sim「口语问法 4–6 条」**，但**批 47 起实际统一为 3 条**（`_wNN.py` 校验也写死 `!= 3`）。要么改文档、要么把 sim 补回 ≥4 条。
 - ⭐ **核查脚本口诀**：`glob('batches/pending_import/batch_*.spec.json')` 逐批 `Counter(len(x['sim']))` + `Counter(len(x['neg']))` 打分布表，一眼看出条数偏离；**别用 md 的 ```text 计数 //2 算卡数**（会算成一半，以 spec 长度为准）。
 **⭐ Docker WeKnora 启动失败排查（2026-10-08 · 已修复）**
 - **根因（不是应用崩溃，是容器 init 前的 bind mount 失败）**：`docker inspect WeKnora-app` 的 `.State.Error` 给出原文——
  `OCI runtime create failed: runc create failed: ... error mounting "/run/desktop/mnt/host/wsl/docker-desktop-bind-mounts/Ubuntu-24.04/4f4eee8c…" to rootfs at "/app/config/config.yaml": not a directory: Are you trying to mount a directory onto a file (or vice-versa)?`
 - **链路**：compose 写 `./config/config.yaml:/app/config/config.yaml`（文件→文件，写法正确，源文件 `/home/maidou/weknora/config/config.yaml` 确实存在且是 6545 B 的文件）→ 但 **Docker Desktop 的 bind-mount 代理层**（WSL 9P 中转，路径被哈希成 `4f4eee8c…`）把源**识别成了目录** → 挂载失败 → 容器连 init 都没进 → **Exit 127**（entrypoint `./scripts/docker-entrypoint.sh` 根本没执行）。
 - **时间线**：StartedAt 09-28 01:45，FinishedAt **10-08 02:51** —— 正常跑了 10 天，今天凌晨有一次重启尝试（Docker Desktop/WSL 层变动）时代理层状态不对而失败。restart `unless-stopped` 不会救「启动失败」，所以一直停在 Exited。
 - ✅ **修复：`docker start WeKnora-app` 一次即恢复**（`Up (healthy)`，31607 通）→ 属**代理层临时状态问题**，重试可解。复发时的升级路径：重启 Docker Desktop → `docker compose up -d` 重建容器（会换新的代理哈希）。治本方向：单文件 bind mount 跨 WSL 本就脆弱，可改 `docker cp` 或 volume。
 - ⭐ **排查口诀：容器 Exited(127) 先看 `docker inspect --format '{{.State.Error}}'`**，不要只看 `docker logs`（日志只到上次正常运行，看不出启动失败原因）。本次日志最后一条停在 09-29 23:53 health 200，完全看不出问题，是 inspect 的 State.Error 直接给出根因。
 **库内实测（服务恢复后）**
 - FAQ 总数 **631**（分页抖动，去重拉取 624）。**问法 100% 齐全**：无 std 0 ／ 无 sim 0 ／ 无 neg 0。
 - sim 条数分布 `{5:312, 6:222, 3:46, 2:30, 4:14}`、neg `{2:542, 3:82}` —— 历史口径混着（旧 5/6 条、现 3 条、少量 2 条）。
 - 库内 tag_name 分布：反差 172／反常识 117／价值观冲击 93／视觉冲击 67／自嘲反差 44／细节专业 32／感官沉浸 26／氛围沉浸 24／品质对比 19／预见式服务 19／食材极致 9／难度极限 2 → **与本地统计一致，即已入库 = 早期 41 批；暂存 27 批 397 卡确实未进。**
 - ⚠️ **接口结构坑**：FAQ 列表返回是 **`data.data`**（`{data:{total,page,page_size,data:[...]}}`）两层嵌套，只取一层会得到空列表；条目标签字段是 **`tag_name`**（不是 `tag`／`tags`）；`page_size=total` 一次拉全会返回空 → 必须分页 100 逐页 + 按 id 去重。
 **新增踩坑**
 - ⚠️ `_tmp_bNN_spec.py` 里卡片名提取必须 **`.replace("###","")`**：`head.split("｜")[0].strip()` 会带 `### ` 前缀 → `assert name in Q` 报 `AssertionError: ### 吃包子吃出丧母感`。批 70 踩到一次，加 replace 后通过。
 - ✅ prompt 组装字节数核对：模板 7,683 + 载荷 34,647 = 42,330（`wc -c` 可验），比批 68 记录的 15,772 大是因当时统计口径不同，**以 `wc -c` 为准**。
@@ -1,28 +1,40 @@
-# MCN 短视频项目长期记忆（2026-09-28 精简重写 v3）
+# MCN 短视频项目长期记忆（v4 · 2026-10-08 去重精简）
-> 原则：**只放「索引 + 红线 + 踩坑」**。凡已在文件里可查的（SKILL.md / references / RUNBOOK / 工作台规范）只留指针。
+> 原则：**只放「索引 + 红线 + 踩坑」**。凡文件里可查的（SKILL.md / references / RUNBOOK / 工作台 docs）只留指针，不抄内容。历史流水已清。
 ## 0. 权威源指针
 | 主题 | 权威文件 |
 |:--|:--|
-| 技能全部口径 | `<仓库>/project/短视频脚本创作/V1.0/`（SKILL.md + references/references-add） |
+| 技能全部口径 | `<仓库>/project/短视频脚本创作/V1.0/`（SKILL.md + references + references-add） |
-| 路径/环境 | `references-add/路径配置.md` |
+| 路径 / 环境 | `references-add/路径配置.md` |
 | 留人密度 | `知识库/03_框架节奏/04_节奏控时叙事套路.md` §1.3 三级留人点体系 |
 | 12 维标签 / 镜头 / 画面风格 | `素材库/分块定义/00_通用维度_分块定义.md` |
 | 事件卡 10 字段模板 | `素材库/分块定义/00_模板-各库分块模板.md` §极致事件 |
 | 赛道词表 | `知识库/标签库/赛道标签.md`（S01–S27 × 8 叙事形态 × 三级垂类） |
-| 卡片批量生产 / 回炉 | `tools/weknora-ingest/RUNBOOK.md`（自包含手册，**§2.4 召回实测 / §2.5 回炉 SOP / §2.6 触发率**） |
+| 卡片批量生产 / 回炉 | `tools/weknora-ingest/RUNBOOK.md`（§2.4 召回 / §2.5 回炉 SOP / §2.6 触发率） |
-| 工作台 UI | `mcn-work-shop/docs/工作台视觉交互规范.md` |
+| 工作台 UI | `mcn-workshop/docs/工作台视觉交互规范.md` |
 | 工作台 AI 通路 | `mcn-workshop/docs/AI链路-本地CLI接入.md` |
 | 技能侧 WeKnora 调用 | 技能 `references/接口调用/WeKnora_极致事件检索.md` |
 ## 1. 仓库与环境
 - 本地 `D:\AI技能\mcn-short-video`；远程 `[email protected]:maogeigei/mcn-short-video.git`。
 - 技能软链 `~/.workbuddy/skills/短视频工作台` = junction → `project\短视频脚本创作\V1.0\`；失效判据 children=0 → node `unlinkSync` + PowerShell `New-Item -ItemType Junction`。
 - 环境判定（禁写死盘符）：路径含 `.dsh` → dsh（**只读**）；否则 `git rev-parse --show-toplevel` 成功=开发机 / 失败=用户环境。
 - 产物落盘：桌面 `MCNSkill项目/{账号}/`。
- 技能版本：**只改 V1.0**；Lite1.0（无 subskills）默认不动；变更流程 = 方案→确认→执行→同步副本。
+- 版本：**只改 V1.0**；Lite1.0（无 subskills）默认不动；变更流程 = 方案→确认→执行→同步副本。
 ## 2. 子技能要点
- **MCN工作台（Web）** `V1.0/mcn-work-shop/`：零依赖 Node，端口 8900。AI 任务 `POST /api/run`（写宿主 automation，once + `next_run_at`=now+5s）→ 轮询 `/api/run/status`；**创作/改写 prompt 必带 `SKILL_HINT_CREATE` 前缀**。配置单源 `config.json`；`.cjs` 无扩展 require 会 MODULE_NOT_FOUND → 配置模块用 `.js`；静态资源根映射，`/public/xxx` 必 404。
+
 ### 2.1 MCN工作台（Web）`V1.0/mcn-workshop/`
 - 零依赖 Node，端口 8900。任务 `POST /api/run`（写宿主 automation，once + `now+5s`）→ 轮询 `/api/run/status`；**创作/改写 prompt 必带 `SKILL_HINT_CREATE` 前缀**。配置单源 `config.json`；`.cjs` 无扩展 require → MODULE_NOT_FOUND（配置模块用 `.js`）；静态资源根映射，`/public/xxx` 必 404。
 - **AI 通路（09-29 起）**：`ai.backend` = `cli`（本地 CodeBuddy CLI，stdio 无端口）｜`dify`（旧链路兜底）。**细节全在 §0 权威文档，改动前必读**。四条硬红线：
  - 🔴 **凭据**：`config.json` 是 git 跟踪文件 → key 只放 `%USERPROFILE%\.workbuddy\mcn-workshop\ai-cli.json`（仓库外，不被技能同步复制）。
  - 🔴 **`SERVER__PORT` 必须删** —— CLI（含 `-p` 模式）内部起 HTTP server，继承宿主端口即 `EADDRINUSE` **静默卡死**，且 HTTP 层（health/info/sessions）看起来完全正常。**最容易误判的坑**。
  - 🔴 **两段流程模型来源不同**：`/api/ai/clarify`（需求打磨）走**本地 CLI**（`ai.cli.model`）；`/api/run`（提交创作）走**宿主调度器**，模型取 `sessions` 表最近活跃**手动会话**的 `model`（兜底 `auto`）⇒ **改 `ai.cli.model` 不影响创作任务模型**。
  - 🔴 **`custom:` 模型按租户开通**：本机 Key 租户**无 doubao**（500 / `service info not found`）；`custom-model-*` 真名从 `%TEMP%\mcn-cli-home\logs\**\*.log` 的 `requestModelId`/`requestModelName` 配对提取（问模型「你是谁」不可靠）。
 - 其余备忘：性能三杠杆 `--tools "WebSearch,WebFetch"`（prompt -78%）/ `--effort low`（首字 61.7s→19.7s）/ 换模型；⚠️ `[INIT tools]` 是**注册表全量**，判生效看 `usage.input_tokens`；`/api/ai/topics` 是**死代码**；SSE 协议 `{delta}/{replace}/{error}/[DONE]`，cli 与 dify 一致（前端零改动）。
 ### 2.2 其他子技能
 - **mcn-dou-analysis**：达人表 15 列、TOP6、≥60 条停、29 赛道枚举、浏览器 9223 + 标签页复用、**身份标识禁从 DB 回填**；产物 `POST /api/import/account` 幂等写 `mcn-plugin.db`。
 - **mcn-data-insight**：11 个红狐子技能，榜单即查即缓存。红狐周期 code=3203 → 账号周榜最新可用期恒为**上一周**（非 bug）。
 - **mcn-video-prompt**：F1 反推图/F2 反推视频/F3 生图/F4 分镜；格式优先级 = 用户格式 > 默认 6 层；llm-wiki 必须下沉读原始条目。
@@ -31,12 +43,11 @@
 ## 3. 创作红线
 - 三态：⚡自动（静默只落最终物）/🤝共创（+确认门）/🛠开发（+全落盘）；产物链 05→06→07 禁跳步；硬编码禁止（P0）。
 - 脚本必须走 S1-S11，禁会话内直写；开场钩子 3-7s，硬上限 10s。
- **留人点**：L1 极致触点 15-20s ／ L2 留人点 **每 10 秒 ≥1** ／ L3 增量点 3-5s。判据 = 观众产生明确「为什么」（抛问题/打破预期/说到自己/给承诺，≥1 种）；纯陈述/纯动作/重复前文不算。自检 = ⌈时长÷10⌉。**禁止混层**。类型名沿用五类机制，**禁自造枚举**。
+- **留人点**：L1 极致触点 15-20s ／ L2 留人点 **每 10 秒 ≥1** ／ L3 增量点 3-5s。判据 = 观众产生明确「为什么」（抛问题/打破预期/说到自己/给承诺，≥1 种）；纯陈述/纯动作/重复前文不算。自检 = ⌈时长÷10⌉。**禁止混层**，类型名沿用五类机制，**禁自造枚举**。
 - **三层定位**：素材库=存素材／极致事件=素材的内容层属性／知识库=讲方法。**事件卡模板与条目落在素材库侧**，`知识库/05_极致事件/` 只放类型层与判据。
 - **事件卡 10 字段（顺序固定）**：`极致内容 → 内容含义 → 极致触点 → 事件标签 → 极致类型 → 创作手法 → 镜头语言 → 画面风格 → 复用场景 → 适用场景`。卡片头 `> 所属库：{NN 库名 ｜ 横切未定}` 不占字段位。
  - 三易混字段：**极致内容**＝画面内容+氛围+质感（客观可拍）；**内容含义**＝`[期待A]—被X打破→[结果B]`；**极致触点**＝**效果侧两项：用户心理 / 共鸣**（机制词归标签/类型，效果词不复用标签词）。
-  - **事件标签 ≥2 值，主标签后缀「（主）」**；「事件标签」≠ 8 库「极致标签」。
+  - **事件标签 ≥2 值，主标签后缀「（主）」**；「事件标签」≠ 8 库「极致标签」。创作手法含**铺垫量级 短≤3s / 中 3-10s / 长>10s**；翻车样本同等入库。**极致触点 ≠ 留人点**。
  - 创作手法含**铺垫量级 短≤3s / 中 3-10s / 长>10s**；翻车样本同等入库。**极致触点 ≠ 留人点**。
 - **复用场景 ≠ 适用场景**：适用场景＝原生在哪被调用（从哪来）；复用场景＝事件结构能搬到哪（到哪去），取值 `{赛道·叙事形态·段落}`，**禁自造赛道名**。
 - **素材条目形态铁律**：`### {名称}` + `- **字段**：值` 平铺列表；**禁写成多节表格报告**。
 - 解析逆向：以 `analysis` 场次表为准（±1-2s 偏移）；`极限维度` 是**上游自造词，禁直录**，三步归一：剥落差→类型层→落 12 维。
@@ -44,7 +55,7 @@
 ## 4. 检索层：WeKnora + 卡片流水线
 - 容器：`MCN极致事件素材库`（FAQ 型，`e6772e41-7b72-499d-b46c-e5ca7c9d1740`，`127.0.0.1:31607`，key 见 `D:\.workbuddy\mcp.json`）。**执行前必读 RUNBOOK**。
 - ⛔ **接口四铁律**：① 只走 `POST /faq/entries` 批量通道（单条 `/faq/entry` 建的检索不到）；② 改相似问必须 DELETE + 重导；③ 检索必显式 `vector_threshold: 0.5`（默认 0.7）；④ dry_run 异步且占通道，须轮询 completed。
- ⛔⛔ **检索参数名铁律**：数量参数名 = **`match_count`**；写 `top_k`/`limit`/`size`/`count`/`k` 会**静默忽略并恒返回 10 条**（不报错）。`vector_threshold` **必须显式传**（省略 → 返回 0 条）。阈值只做事后过滤，**不能提升质量**。分数间隔**不可判优**（top1~top10 首尾仅差 0.047）→ 靠**人工复筛落差结构同构性**。
+- ⛔⛔ **检索参数名铁律**：数量参数 = **`match_count`**；写 `top_k`/`limit`/`size`/`count`/`k` 会**静默忽略并恒返回 10 条**（不报错）。`vector_threshold` **必须显式传**（省略 → 返回 0 条）。阈值只事后过滤，**不能提升质量**；分数间隔**不可判优**（top1~top10 首尾仅差 0.047）→ 靠**人工复筛落差结构同构性**。
 - ⛔ **删 FAQ 条目**：`DELETE /knowledge-bases/{KB}/faq/entries` + body `{"ids":[int64,...]}`；`DELETE /faq/entries/{id}` 是 404。
 - ⛔ **FAQ 列表分页抖动**：`page_size=100` 页边界会重复。解法 = 先 `page_size=1` 拿 `total` → 再 `page_size={total}` 一次拉全。
 - 其他：FAQ 检索恒为纯向量；条目**单标签**；`CustomMetadata` 不参与过滤；`auto_tag` 必须关。素材卡走 FAQ 型（文档型封顶 9/11）。**规则类文本不进检索层**。
@@ -55,36 +66,27 @@
 ### 4.1 补采自动化与标签治理
 - 自动化 `MCN极致事件素材库·定向补采（每小时3批·暂存模式）`，id `c4d5eae8-e2ff-427a-99aa-d027d354bc19`，`FREQ=HOURLY;INTERVAL=1`，ACTIVE。**rrule 不支持分钟级** → 单次触发连跑 3 批。
- 脚本：`4_sensory_candidates.py`（感官候选）／`5_tag_coverage.py`（12 标签体检）／`6_target_candidates.py`（定向筛，含 `NEGMAP`）／`7_dispatch_next.py`（**调度器**：算缺口+取批命令+SKIP/PRIORITY）。取批三入口：主队列／`--sensory`／`--target <标签> N`。
+- 脚本：`4_sensory_candidates`（感官候选）／`5_tag_coverage`（12 标签体检）／`6_target_candidates`（定向筛，含 `NEGMAP`）／`7_dispatch_next`（**调度器**：算缺口+取批命令+SKIP/PRIORITY）。取批三入口：主队列／`--sensory`／`--target <标签> N`。
 - **目标「每标签 ≥100 条」**：**严格主角判据** + **食材优先** + **难度极限暂不处理**。缺口跑 `7_dispatch_next.py`，**勿写死**。
 - ⭐ **「食材极致」严格主角判据 3 条**：① 部位知识型 ② 验鲜解剖全流程型 ③ 形态重组型。
 - ⭐⭐ **暂存模式（防返工关键机制）**：补采只产 `batches/pending_import/{batch_00NN.md,.spec.json,.meta.json}`，**禁跑 `2_import_batch.py`/`3_done_batch.py`、禁改 `state.json`**。统一入库 = **`13_import_pending.py --dry|--run|--sync`**。**安全结论**：回炉删除按 `polish_plan.json` 冻结的 526 id → 新采卡不会被误删；唯一真风险 = 重跑 `9_polish_plan.py`（已禁）。
-### 4.2 卡片回炉 + v3 双任务 SOP — 详见 RUNBOOK §2.5
+### 4.2 卡片回炉 + v3 SOP（细节 → RUNBOOK §2.5）
- 链路：`8_backup_all.py` → `9_polish_plan.py` → `10_polish_batch.py payload|apply <n>` → 删旧 + 重导 → `11_diff_report.py`。
+- 链路 `8_backup_all` → `9_polish_plan` → `10_polish_batch payload|apply <n>` → 删旧 + 重导 → `11_diff_report`。
 - **字段契约**：可润色 6（极致内容/内容含义/极致触点/创作手法/镜头语言/画面风格）／**锁定 4**（事件标签/极致类型/复用场景/适用场景）／可改写问法 3 组。
 - **三重校验**：① 字段集合一致 ② 骨架完整 ③ 行数不变。任一失败 → 该卡退回。
- ⭐ **v2「吸引力优先」**：判据 = **内容是否更短视频化**。三特征：破折号 +24%／口语化连接词 +28／强动作动词 +32%。三改动 = **台词前置／破折号拍点／动词升级**。
+- ⭐ **v2「吸引力优先」**：判据 = **内容是否更短视频化**；三改动 = 台词前置／破折号拍点／动词升级。⭐ **宽约束**（严约束改动率仅 1% / 宽 46%）。
- ⭐ **约束强度对照**：堆「禁止…」严约束 → 改动率仅 1%；宽约束 → 46%。走宽约束。
+- ⭐ **v3 问法增厚**：`std` 保留骨架补画面、`sim` 条数严格相等、`neg` 保持负例属性。**绝对边界 = 搬运原文已有信息**（每个信息点须能在该卡 6 个可润色字段 + 事件标签找到出处）。
- ⭐ **v3 第二任务：问法增厚**：`std` 保留骨架补画面、`sim` 条数严格相等、`neg` 保持负例属性。**v3.1 绝对边界**：增厚 = **搬运原文已有信息**。自检口诀：「问法里每一个具体信息点，都必须能在该卡 6 个可润色字段 + 事件标签里找到出处；找不到的删掉。」
+- 🔴 **暂存批 v3 链路**：`build-pending <n>` → 喂 `PROMPT_polish_v3.md` + 载荷 → 存 `out/polish_result/pending_00NN.json` → `apply-pending <n>`；**`apply-pending` 必须同一次执行内跑完**（曾漏跑，续跑须先补，批次 48 实测）。
- ⭐ **`validate()` 返回 5 元组** `(ok, reasons, cleaned, q, autofix)`；**std 前缀校验 = autofix 语义**（原文无前缀时模型误加 → 自动剥离，不退回）。
+- 其他：`validate()` 返 5 元组 `(ok,reasons,cleaned,q,autofix)`，std 前缀不符走 autofix（剥离、不退回）；`fiction_check` 弯/直引号须归一化，只告警不拦截；工具 `11_diff_report`/`12_attractiveness`/`14_form_audit`/`15_sensory_recall`/`16-18*_question_*`。
 - ⭐ **`fiction_check` 防误报**：引号字符类匹配弯/直引号；比对须归一化。实测残留告警全为误报 → 只告警不拦截。
 - ⭐⭐ **暂存批 v3 链路（已跑通）**：`10_polish_batch.py build-pending <n>` → `Agent(model="doubao-seed-2-1-pro")` 喂 `PROMPT_polish_v3.md`+载荷 → 存 `out/polish_result/pending_00NN.json` → `apply-pending <n>`。
  - ⚠️ **`apply-pending` 必须在同一次执行内跑完**：曾出现「已生成 pending_00NN.json 但未 apply」→ 续跑须先补 apply（批次 48 实测）。
 - 工具：`12_attractiveness.py`、`11_diff_report.py`、`14_form_audit.py`、`15_sensory_recall.py`（含 `extract_name()`）、`16/17_question_ab.py`、`18/18b_question_validate(.r).py`。
-### 4.3 ⭐⭐ 技能侧 WeKnora 调用（权威源 = 技能 `references/接口调用/WeKnora_极致事件检索.md`）
+### 4.3 技能侧 WeKnora 调用（权威源 = 技能 `references/接口调用/WeKnora_极致事件检索.md`）
- 🔴 **素材召回触发率 ≈ 0（端到端实测 ×2 路径）**；**口径（用户确立，优先）**：架构 = 「**流程不主动召回素材，知识库按需被取**」= 设计意图，**不改**。`hybrid_search` 0 次 ≠ bug。判据只有两条：① 模型**真能写出桥段** → 跳过 = ✅；② **写不出却仍不检索** = ❌。
+- 🔴 **素材召回触发率 ≈ 0（端到端实测 ×2 路径）**；**用户口径（优先）**：架构 = 「**流程不主动召回素材，知识库按需被取**」= 设计意图，**不改**。`hybrid_search` 0 次 ≠ bug。判据仅两条：① 模型**真能写出桥段** → 跳过 = ✅；② **写不出却仍不检索** = ❌。
-  - 实测：4 会话 191 次工具调用、召回 0 次；模型自述「中间步骤已在上下文按序完成，自动模式后台静默」→ 整段脑内跳过。
+- ⭐ **素材库两个作用位**：① 给事件「填空」（S7 写不出桥段时取机制样本）② 给台词「润色」（S9 取原话/微反应/意外）。**同一链上下游**：S7 触发≈0 → S9 `{material_cards}` 恒空 → ② 退化；**∴ ② 失效是 ① 的直接后果**（修①即自动恢复）。文件位：`7_生成短视频大纲.md` §极致触点素材检索；`9_生成短视频脚本.md` L12 + L101-113。
-  - **⭐ 素材库两个作用位**：**① 给事件「填空」**（S7 写不出桥段时取机制样本）＋ **② 给台词「润色」**（S9 取原话/微反应/意外）。**两者是同一条链上下游**：S7 触发 ≈ 0 → S9 的 `{material_cards}` 恒空 → ② 退化。**∴ ② 失效是 ① 的直接后果**（②修好①自动恢复，改动最小）。
+- **结论**：不动架构；解「按需判据太软」→ 推荐 **C1 换外部可验证判据**（"通用 vs 专属"可验证）。⛔ 作废「删跳过条款 → 默认必检」。
-  - 文件位置：① `7_生成短视频大纲.md` §极致触点素材检索；② `9_生成短视频脚本.md` L12 + L101-113 §3.1。
+- ✅ **确定有效**：参数纠正（`match_count` 省 69% 上下文；`vector_threshold` 必显式传）。⚠️ **收益有限**：问法改写（反查法 R@1 34/35→35/35，**差异在噪声内**；⛔ 禁宣称"召回率 97%→100%"）。🔴 **真实瓶颈 = 素材覆盖**（3/5 真实节点零命中）。
-  - **结论**：不动架构；解「"按需"判据太软」→ 推荐 **C1 换外部可验证判据**（"通用 vs 专属"可验证，不像"我能不能写"）。⛔ 作废「删除跳过条款 → 默认必检」。
+- 🔬 **验证方法论铁律**：测检索优化 → ⛔ 禁用「凭空需求」法；✅ 必用**「反查法」**。⚠️ 信息保真审计口径 = **角色台词零丢失 + 数字零丢失 + 可拍动作/物品全在**。
-  - 会话记录 `D:/.workbuddy/projects/<cwd转义名>/<sessionId>.jsonl`；工具 `20_trace_recall.py`。工作台「提交创作」是**两段式**（`#reqCreate` 只弹确认，真提交在 `button[data-ok]`）。
+- 杂项：会话记录 `D:/.workbuddy/projects/<cwd转义名>/<sessionId>.jsonl`；工具 `20_trace_recall.py`；工作台「提交创作」两段式（`#reqCreate` 弹确认，真提交在 `button[data-ok]`）。
 - ✅ **确定有效 = 参数纠正**：`match_count` 实测省 69% 上下文；`vector_threshold` 必显式传。
 - ⚠️ **收益有限 = 问法改写**：反查法旧 R@1 34/35 vs 新 35/35 → **差异在噪声内**。价值 = **信息量保障**，不是提升召回率。⛔ 禁宣称"召回率 97%→100%"。
 - 🔴 **真实瓶颈 = 素材覆盖**：需求法暴露 3/5 真实节点零命中 → 问法再优化也召不回不存在的素材。
 - 🔬 **验证方法论铁律**：测「检索优化」→ ⛔ 禁用「凭空需求」法；✅ 必用**「反查法」**。
 - ⚠️ **信息保真审计口径**：真判据 = **角色台词零丢失 + 数字零丢失 + 可拍动作/物品全在**。
 ## 5. 麦芽平台采集（脚本在 `tools/`）
 - ⭐ **接口直取，禁 DOM 翻页**：`GET /api/scriptwriting/shortVideo/hot?pageNum&pageSize&sortType&startLikeNum`（pageSize=50 最快）。
@@ -110,14 +112,11 @@
 - ChatGPT 投材料（`tools/chatgpt_ask.py`）：**长材料走附件上传**；完成判定 = 无 stop 按钮且文本连续 4 次不变。
 ## 8. 工作台 UI 定稿要点
-> 完整铁律查 **`mcn-work-shop/docs/工作台视觉交互规范.md`**（权威源）。
+> 完整铁律查 **`mcn-workshop/docs/工作台视觉交互规范.md`**（权威源）。
 - 榜单四榜末列恒「功能」= `inDb ? 查看 : 关注`；热门榜与点赞榜字段体系不同 → 跨榜逻辑双向回退。
 - 选题列表由 `rewrite_id` 驱动：点标题=详情；「查看脚本」=`openScriptModal({rewriteId})`；「编辑继续」=带 id UPDATE；「复制」=不带 id 新增。
 ## 9. 历史时间线（压缩）
 - 08 月：素材库扁平化 8 类型；赛道 8→27；三态创作；Lite1.0；`.dsh` 只读；工作台立项。
- 09-10 仓库迁移 + 环境判定｜09-14 全量技能审计（P0=0/P1=8/P2=7）｜09-16 工作台 AI 创作改版 + UI 规范定稿。
+- 09-10 仓库迁移 + 环境判定｜09-14 全量技能审计（P0=0/P1=8/P2=7）｜09-16 工作台 AI 创作改版 + UI 规范定稿｜09-21~22 极致事件定义与三层定位裁决、事件卡 10 字段定稿｜09-23 WeKnora 检索层建成 + 留人点三级体系定稿｜09-23~24 卡片流水线化｜09-28 定向补采自动化 + 卡片回炉（v2/v3）+ 补采切暂存模式 + 检索参数名纠正。
- 09-21~22 极致事件定义与三层定位裁决、事件卡 10 字段定稿。
+- 09-29 AI 通路改 `cli`（本地 CodeBuddy CLI）→ 端到端跑通（status/probe/clarify/run），模型 `deepseek-v4.1-flash`；权威文档 `docs/AI链路-本地CLI接入.md`。
 - 09-23 WeKnora 检索层建成（FAQ 容器 + 阈值 0.5）；留人点三级体系定稿。
 - 09-23~24 卡片流水线化（RUNBOOK + 脚本 1/2/3）。
 - 09-28 定向补采自动化 + 卡片回炉（v2 吸引力优先 + v3 问法增厚）+ 补采切暂存模式；检索参数名纠正。
@@ -53,7 +53,7 @@
 |-------|-------|---------|-----------|
 | 项目文件夹（桌面 `MCNSkill项目/俊希/`） | 账号设定/视频表格/脚本 | **仅 `提示词01/`**（分镜产出，属短视频分镜提示词技能） | **否**（本链路产出全新创建；提示词01 保留） |
 | 达人账号表.xlsx | 俊希行 | **无** | 否（首次登记 70014） |
-| 工作台 mcn-plugin.db（`…\mcn-work-shop\`，自有副本） | hot_accounts 俊希 | **有**（id=3，含完整账号信息 + content 账号设定文本、douyin_id=JJX0827、sec_uid、278.7万粉、source_dir=`D:\dshworkspace\账号解析\俊希` 为**旧路径残留**，目录已不存在） | **否**（见下判定） |
+| 工作台 mcn-plugin.db（`…\mcn-workshop\`，自有副本） | hot_accounts 俊希 | **有**（id=3，含完整账号信息 + content 账号设定文本、douyin_id=JJX0827、sec_uid、278.7万粉、source_dir=`D:\dshworkspace\账号解析\俊希` 为**旧路径残留**，目录已不存在） | **否**（见下判定） |
 | 同上 | account_videos 俊希 | **有 108 条**（source_dir=`D:\dshworkspace\抖音账号分析\俊希` 旧路径） | 否 |
 | 同上 | account_persona 俊希 | **无**（5 行均为 1627-1630 测试占位，无 account_id=3） | 否 |
 | 同上 | rewrite_log 俊希 | **有 3 条**（2026-08-19 AI 写脚本记录，id=12/15/16，topic 含完整选题） | 否 |
@@ -65,7 +65,7 @@
 1. **文件层面**：桌面 `MCNSkill项目/俊希/` 无本链路产出 → **无需清除**，全新创建；已有产出时（有就刷新）→ 覆盖更新 `短视频表格.xlsx`、新增/更新设定与脚本，**不删除旧产出**（保留可追溯）
 2. **数据库层面（工作台 mcn-plugin.db 自有副本）**：俊希有历史数据但**不影响本测试**——关键判定 `account_persona` 无俊希 → 工作台 `confirmAiScript` 的 hasPersona=false → 弹窗走「先进行账号设定分析」分支，**首次场景成立**（hot_accounts.content 的旧设定文本不会被界面读取，界面只读 account_persona）。因此**无需清除**；若追求「完全干净」需用户明确授权后选择性清除（hot_accounts id=3 及其 videos/rewrite_log 行），且只动工作台自有副本
 3. **dsh 原库**：**红线只读，绝不写**（清理不适用）
-4. **工作台副本与 dsh 原库的数据同步**：工作台读自有副本（`mcn-work-shop/mcn-plugin.db`），与 `~/.dsh/mcn-plugin.db` 隔离；测试新增数据（rewrite_log 第 4 条等）只落工作台副本，不影响 dsh 原库
+4. **工作台副本与 dsh 原库的数据同步**：工作台读自有副本（`mcn-workshop/mcn-plugin.db`），与 `~/.dsh/mcn-plugin.db` 隔离；测试新增数据（rewrite_log 第 4 条等）只落工作台副本，不影响 dsh 原库
 ### 清除操作（如用户要求执行，需先备份）
@@ -153,7 +153,7 @@
 ### TC-09 工作台 AI 参考最新视频选题（**界面模拟点击**）
-> **本环节用可执行脚本模拟真实点击测试**，脚本：`mcn-work-shop/cdp-test-junxi.mjs`
+> **本环节用可执行脚本模拟真实点击测试**，脚本：`mcn-workshop/cdp-test-junxi.mjs`
 > 用法：`node cdp-test-junxi.mjs`（安全模式：验证到选题生成，不触发任务）；`node cdp-test-junxi.mjs --confirm`（继续确认执行，真实触发创作任务）
 > 机制：连接浏览器 9223 调试实例 → 新开标签页打开 `#/accounts` → `Runtime.evaluate` 模拟点击 → 轮询弹窗/AI 选题 → 自动关闭标签页（不干扰用户页面）。脚本复用 cdp-verify-*.mjs 的 CDP 模式。
@@ -248,7 +248,7 @@
 - `MCNSkill项目/俊希/` 现有仅 `提示词01/` 子目录（分镜产出，属短视频分镜提示词技能），无账号分析产出
 - **工作台 mcn-plugin.db 俊希历史数据**：hot_accounts id=3（完整账号信息 + content 设定文本，source_dir=`D:\dshworkspace\账号解析\俊希` **旧路径已不存在**）、account_videos 108 条（source_dir=`D:\dshworkspace\抖音账号分析\俊希` 旧路径）、rewrite_log 3 条（2026-08-19，海鲜大餐主题）；**account_persona 无俊希** → hasPersona=false → 弹窗走「先进行账号设定分析」分支，首次场景成立，无需清除
 - dsh 原库（~/.dsh/mcn-plugin.db）俊希数据与副本一致（.dsh 只读红线不写）
- **界面模拟点击测试脚本**：`mcn-work-shop/cdp-test-junxi.mjs`（2026-08-31 实测通过：账号列表定位俊希 PASS / AI写脚本弹窗结构 PASS / AI 选题 3 个方向 PASS）；注意 `.modal` 选择器会被 index.html 隐藏的 `#settingsModal` 干扰，须限定 `:not([hidden])` 且含 `#aiTopicGen`
+- **界面模拟点击测试脚本**：`mcn-workshop/cdp-test-junxi.mjs`（2026-08-31 实测通过：账号列表定位俊希 PASS / AI写脚本弹窗结构 PASS / AI 选题 3 个方向 PASS）；注意 `.modal` 选择器会被 index.html 隐藏的 `#settingsModal` 干扰，须限定 `:not([hidden])` 且含 `#aiTopicGen`
 - MCP 解析单条视频需等待 3-5 分钟；已解析过的视频可直接查询
 - 工作台 #/reviews「AI脚本诊断」复盘按钮明确按 **mcn-script-review（脚本复盘）技能**执行（本用例主链路不含复盘，如需回归可追加）
 - 产出根目录：开发机 → 桌面 `MCNSkill项目/{达人昵称}/`（`references/路径配置.md` 权威）
@@ -60,8 +60,8 @@
 ### P1-2 ｜ 契约表漏登记 2 个 AI 入口
 **现象**
- `mcn-work-shop/docs/AI会话任务输入输出对照.md`：入口表只有 1–9 行（9 为 clarify，非任务）；L127 声明「前缀常量 = CREATE/EXTRACT/STORYBOARD/REVIEW + ACCOUNT」；检查清单第 1 项同样只列 5 个。
+- `mcn-workshop/docs/AI会话任务输入输出对照.md`：入口表只有 1–9 行（9 为 clarify，非任务）；L127 声明「前缀常量 = CREATE/EXTRACT/STORYBOARD/REVIEW + ACCOUNT」；检查清单第 1 项同样只列 5 个。
- 实际 `mcn-work-shop/public/data-pages.js` 还有两个入口：
+- 实际 `mcn-workshop/public/data-pages.js` 还有两个入口：
 | 入口 | 触发点 | 前缀常量 | skills | label | 代码位置 |
 |------|------|------|------|------|------|
@@ -78,10 +78,10 @@
 | 2 | `对照.md:127` 关键细节 | 常量清单补全为 `SKILL_HINT_CREATE/EXTRACT/STORYBOARD/REVIEW/ANALYZE/VIDEO_PARSE/ACCOUNT`，并注明**权威来源 = data-pages.js / app.js 顶部实际声明**（行号会漂，故不给行号，只给文件） |
 | 3 | `对照.md:137` 检查清单第 1 项 | 前缀对应关系补 `分析=ANALYZE、视频解析=VIDEO_PARSE` |
 | 4 | `对照.md` 新增入口检查清单 | 追加第 8 项：`[ ] 表码对齐：本次新增/改动的入口已回填本表入口表行（含 skills / 前缀常量 / 代码位置），并核对 server.js BROWSER_HINT 正则不被误命中` |
-| 5 | `SKILL.md:81` | `（SKILL_HINT_CREATE/EXTRACT/STORYBOARD/REVIEW/ACCOUNT，分别对应 创作/提炼/分镜/复盘/账号抓取）` → `（SKILL_HINT_CREATE/EXTRACT/STORYBOARD/REVIEW/ANALYZE/VIDEO_PARSE/ACCOUNT，分别对应 创作/提炼/分镜/复盘/账号数据分析/视频解析/账号抓取；完整清单以 mcn-work-shop/docs/AI会话任务输入输出对照.md 为准）` |
+| 5 | `SKILL.md:81` | `（SKILL_HINT_CREATE/EXTRACT/STORYBOARD/REVIEW/ACCOUNT，分别对应 创作/提炼/分镜/复盘/账号抓取）` → `（SKILL_HINT_CREATE/EXTRACT/STORYBOARD/REVIEW/ANALYZE/VIDEO_PARSE/ACCOUNT，分别对应 创作/提炼/分镜/复盘/账号数据分析/视频解析/账号抓取；完整清单以 mcn-workshop/docs/AI会话任务输入输出对照.md 为准）` |
 **验证**：
-1. `grep -c "SKILL_HINT_" mcn-work-shop/public/data-pages.js mcn-work-shop/public/app.js` 得到的常量名集合 = 对照表清单，一一对应无缺；
+1. `grep -c "SKILL_HINT_" mcn-workshop/public/data-pages.js mcn-workshop/public/app.js` 得到的常量名集合 = 对照表清单，一一对应无缺；
 2. 逐个入口 grep `skills:` 与表内 skills 列一致。
 **风险**：低。纯文档补登记，不改代码逻辑。
@@ -133,7 +133,7 @@
 **注意**：`5_生成短视频选题.md:192`「S6 用「本场钩子」五类留人机制」与 S6 场次表列名「本场钩子」是**正确用法**，不动。
-**验证**：`grep -rn "开篇钩子\|钩子预设\|钩子策略" SKILL.md references/ mcn-work-shop/` → 仅允许命中 `references-add/变更日志.md`（历史归档）。
+**验证**：`grep -rn "开篇钩子\|钩子预设\|钩子策略" SKILL.md references/ mcn-workshop/` → 仅允许命中 `references-add/变更日志.md`（历史归档）。
 ---
@@ -179,7 +179,7 @@
 | # | 位置 | 动作 |
 |:--:|------|------|
-| 1 | `references/接口调用/本地接口调用规范.md` | **重写**为《工作台接口调用规范》：① 基地址 — 从 `mcn-work-shop/config.json` 的 `port` 读（默认 8900，`server.js` 支持 argv 覆盖），禁写死端口；② 写库接口 — `POST /api/import/account`，body `{"account":"{达人昵称}"}`，落库映射见 dou-analysis SKILL.md:160；③ 保留「大文本用 Python urllib + `json.dumps(ensure_ascii=False)` 直连，禁 PowerShell `ConvertTo-Json`」这条铁律；④ 接口清单**不另抄一份**，指向 `mcn-work-shop/docs/AI会话任务输入输出对照.md` + `server.js` 路由为权威 |
+| 1 | `references/接口调用/本地接口调用规范.md` | **重写**为《工作台接口调用规范》：① 基地址 — 从 `mcn-workshop/config.json` 的 `port` 读（默认 8900，`server.js` 支持 argv 覆盖），禁写死端口；② 写库接口 — `POST /api/import/account`，body `{"account":"{达人昵称}"}`，落库映射见 dou-analysis SKILL.md:160；③ 保留「大文本用 Python urllib + `json.dumps(ensure_ascii=False)` 直连，禁 PowerShell `ConvertTo-Json`」这条铁律；④ 接口清单**不另抄一份**，指向 `mcn-workshop/docs/AI会话任务输入输出对照.md` + `server.js` 路由为权威 |
 | 2 | `references/铁律避坑规则/账号设定执行避坑.md:12` | 探测方法改为「用 `GET http://127.0.0.1:<工作台端口>/api/dsh/stats` 探连通，不用写接口探测」 |
 | 3 | `references/铁律避坑规则/账号设定执行避坑.md:25` | 沉淀描述改为「新建 `references/接口调用/本地接口调用规范.md`，记录工作台接口基地址判定、写库接口与请求构造方式」 |
 | 4 | `feature/05_解析视频.md:55` | 整句改为「解析结果对应「原视频解析」数据：落盘后调用工作台 `POST /api/import/account`（body `{"account":"{达人昵称}"}`）把 `content.json` 补录进 `account_video_source` 并提取选题（topic）；工作台未启动时跳过（不影响本地保存）。」 |
@@ -69,7 +69,7 @@
 ### 4. 交互特征小结(对本项目最有参考价值)
 | 特征 | flova 实现 | 借鉴点 |
 |------|-----------|--------|
-| 双栏创作 | 左画布右对话,**对话永驻不打断** | mcn-work-shop 的 AI 弹窗可改为右侧常驻面板 |
+| 双栏创作 | 左画布右对话,**对话永驻不打断** | mcn-workshop 的 AI 弹窗可改为右侧常驻面板 |
 | 创作规范注入 | 对话首轮自动载入 Skill("Skill已完成"状态行) | 用户选定 Skill 后第一步就声明规范,后续全部按规范执行 |
 | 分步引导 | AI 每次只确认 1 个参数,确认完再问下一个 | 选题→时长→对白→形象→关系→框架→剧本 的渐进式锁定 |
 | AI 提供选项 | 回复末尾出 2-4 个**可点选方向**,用户一键续接 | 降低输入成本、保持共创节奏 |
@@ -64,21 +64,21 @@ agent_created: true
 用户说「打开工作台 / 打开MCN工作台」时：
-1. 后台启动本地服务：`node <本技能目录>/mcn-work-shop/server.js`（零依赖 Node，无需安装包；Windows 也可双击 `start.bat`）
+1. 后台启动本地服务：`node <本技能目录>/mcn-workshop/server.js`（零依赖 Node，无需安装包；Windows 也可双击 `start.bat`）
 2. 用内置浏览器打开 `http://localhost:8900`。**注意端口**：本机 8899 可能被 `MiPCAudio.exe`（小米 PC 管家）占用系统级 0.0.0.0:8899 且杀后自愈，工作台默认端口已迁移为 **8900**；如需指定端口用 `node server.js <端口>`（`PORT_BASE = parseInt(process.argv[2],10) || 8900`）
 3. 工作台采用 hash 路由，页面结构：
   - **首页（#/）**：数据功能卡片（抖音周榜/热门账号/AI写脚本/AI写作复盘）+ 5 大技能功能块（问法点击复制）+ 三种创作模式
   - **📈 抖音周榜（#/ranking）**：读桌面 `MCNSkill项目\三方数据\红狐数据\抖音榜单\*.json`（运行时解析真实桌面、兼容 OneDrive 重定向；环境变量 `MCN_RANKING_DIR` 可覆盖），赛道筛选 + 日期切换 + 数值排序
-   - **👥 热门账号（#/accounts）**：读工作台自有数据库副本 `mcn-work-shop/mcn-plugin.db`（只读），分页/搜索/赛道/类型筛选，账号点击进详情
+   - **👥 热门账号（#/accounts）**：读工作台自有数据库副本 `mcn-workshop/mcn-plugin.db`（只读），分页/搜索/赛道/类型筛选，账号点击进详情
   - **账号详情（#/account/:id）**：信息卡 + 账号信息/账号设定/数据分析 3 tab + 视频列表分页；解析/改写/提炼按钮直接提交 AI 任务执行
   - **视频详情（#/video/:id）**：信息卡 + 视频脚本/视频拆解/视频分析 3 tab
   - **✍️ AI写脚本（#/rewrites）**：爆款视频列表 + 源脚本 vs AI脚本双栏对比 + 分镜提示词分块渲染
   - **🧪 AI写作复盘（#/reviews）**：评分维度列表 + 复盘详情（评分条/问题清单/报告）
   - **📁 产出浏览（#/files）**：默认读桌面 `MCNSkill项目/`，支持 ⚙️ 设置添加其他项目地址；md/json 在线预览
-4. **数据边界**：数据库读工作台自有副本 `mcn-work-shop/mcn-plugin.db`（**dsh 侧已整套下线（09-10）：`~/.dsh/mcn-plugin.db` 与 `D:\dshworkspace` 均不存在**，工作台 DB 为唯一读写副本）；周榜读桌面 `MCNSkill项目\三方数据\红狐数据\抖音榜单\*.json` 文件
+4. **数据边界**：数据库读工作台自有副本 `mcn-workshop/mcn-plugin.db`（**dsh 侧已整套下线（09-10）：`~/.dsh/mcn-plugin.db` 与 `D:\dshworkspace` 均不存在**，工作台 DB 为唯一读写副本）；周榜读桌面 `MCNSkill项目\三方数据\红狐数据\抖音榜单\*.json` 文件
-5. **AI 任务触发（Automation 方案）**：各数据页「导入/创作/解析/改写/提炼/复盘」按钮点击后 → 工作台后端 `POST /api/run` → 向 `~/.workbuddy/workbuddy.db` 的 `automations` 表写入一条**一次性任务**（`schedule_type='once'`、**`scheduled_at=now+5s`（带秒）且显式写 `next_run_at=now+5000`**、`cwds=[<工作台目录>]`（由 `server.js` 从 `ROOT` 动态推导，值 = `<技能根>/mcn-work-shop`，**禁止写死盘符**））→ WorkBuddy 客户端调度器按 `next_run_at` 扫描拾取（周期≤30s）→ 创建 AI 会话执行 → **会话归入 `mcn-work-shop` 空间分组**（左侧会话栏按 cwd 分组，可在该分组查看任务执行过程与结果）。参考 dsh 插件 `dsh-plugin-mcn` 的 `/mcn/api/creative` 模式（固定会话 followup 触发）；前端 5 秒防连点。**调度机制/状态机/并发上限/排查命令详见同目录 `自动化任务调度机制.md`（09-01 实测定稿，勿再按旧认知 `scheduled_at=now` 直写——会因 next_run_at 为空而卡死）**
+5. **AI 任务触发（Automation 方案）**：各数据页「导入/创作/解析/改写/提炼/复盘」按钮点击后 → 工作台后端 `POST /api/run` → 向 `~/.workbuddy/workbuddy.db` 的 `automations` 表写入一条**一次性任务**（`schedule_type='once'`、**`scheduled_at=now+5s`（带秒）且显式写 `next_run_at=now+5000`**、`cwds=[<工作台目录>]`（由 `server.js` 从 `ROOT` 动态推导，值 = `<技能根>/mcn-workshop`，**禁止写死盘符**））→ WorkBuddy 客户端调度器按 `next_run_at` 扫描拾取（周期≤30s）→ 创建 AI 会话执行 → **会话归入 `mcn-workshop` 空间分组**（左侧会话栏按 cwd 分组，可在该分组查看任务执行过程与结果）。参考 dsh 插件 `dsh-plugin-mcn` 的 `/mcn/api/creative` 模式（固定会话 followup 触发）；前端 5 秒防连点。**调度机制/状态机/并发上限/排查命令详见同目录 `自动化任务调度机制.md`（09-01 实测定稿，勿再按旧认知 `scheduled_at=now` 直写——会因 next_run_at 为空而卡死）**
 6. **工作台任务执行方式铁律（P0，09-02 固化）**：凡工作台场景的**创作/改写/重写/复盘/解析**类任务（含"重新执行历史任务"），必须通过 `POST /api/run` 提交 AI 会话任务执行（automation 触发 → 独立 AI 会话按技能 S1-S11 执行 → 写库 rewrite_log/入库），**禁止在会话内直接产出脚本草稿**（不会入库、不在左侧会话栏可见、不走技能会话，等于"影子脚本"）。**重新执行历史任务 = 复用原任务的 prompt（人设卡+视频选题+创作要求+落库字段）+ `skills:['短视频工作台']` 提交新任务**——新任务自动加载当前技能版本（含最新优化），无需手工搬内容。执行方式判定细则见「关键规则 〇·执行方式判定」。
-7. **AI 任务入口技能契约（P0，09-02 固化）**：工作台每个触发 AI 会话任务的入口都必须遵守「功能入口 × 技能调用契约」——任务 prompt = **固定技能声明前缀常量**（SKILL_HINT_CREATE/EXTRACT/STORYBOARD/REVIEW/ACCOUNT，分别对应 创作/提炼/分镜/复盘/账号抓取）+ **业务正文**，并传对应 `skills` 数组（参数级技能挂载）。**新增/修改任何入口时先读 `mcn-work-shop/docs/AI会话任务输入输出对照.md`（契约总表 + 新增入口检查清单 7 项），再动手**——防裸 prompt 跳步（09-02 三入口缺约束根因）、防技能声明混入业务串、防非抓取任务命中 server.js BROWSER_HINT 正则被误注入浏览器锁。
+7. **AI 任务入口技能契约（P0，09-02 固化）**：工作台每个触发 AI 会话任务的入口都必须遵守「功能入口 × 技能调用契约」——任务 prompt = **固定技能声明前缀常量**（SKILL_HINT_CREATE/EXTRACT/STORYBOARD/REVIEW/ACCOUNT，分别对应 创作/提炼/分镜/复盘/账号抓取）+ **业务正文**，并传对应 `skills` 数组（参数级技能挂载）。**新增/修改任何入口时先读 `mcn-workshop/docs/AI会话任务输入输出对照.md`（契约总表 + 新增入口检查清单 7 项），再动手**——防裸 prompt 跳步（09-02 三入口缺约束根因）、防技能声明混入业务串、防非抓取任务命中 server.js BROWSER_HINT 正则被误注入浏览器锁。
 8. 本功能仅 V1.0 源技能环境提供，**不同步 dsh/Lite 副本**
 9. **改完必重开页面（硬性约定）**：对工作台任何页面/代码改动完成后，**最后一步必须用 present_files 重新打开对应页面**（带 hash 直接定位，如 `http://localhost:8900/#/accounts`），让用户在 WorkBuddy 内置浏览器立即看到最新效果。原因：内置浏览器无 CDP 调试端口（9222/9224 等均无响应），无法模拟 F5；重开页面是唯一可靠刷新方式。此约定对工作台所有 UI 改动强制生效
@@ -150,7 +150,7 @@ agent_created: true
 - **技能本体**：`subskills/lieflat-charts/`（相对本文件；含 SKILL.md + catalog.md + templates/ 各 gallery，随源仓库分发）
 - **选型规则**：先读 `catalog.md` 按数据形状锁定图型编号，再打开 `templates/` 对应 gallery 的真实实现复制骨架；默认顺序 Lupi Editorial → Lupi Basics → Glance（工作台场景数据量小/需快读时可直用 Glance）
 - **视觉 token**：`mono-tokens.js`（纸 #F0EFEB / 墨 #1C1C1A / 灰 #8F8E88 / 网格 #DEDDD6），同一交付只锁一种色系
- **ECharts 依赖**：已本地化至工作台 `mcn-work-shop/public/vendor/echarts.min.js`（零 CDN 依赖，离线可用）；引用样例见工作台账号详情页视频列表上方「点赞/评论趋势折线图」（G8 Rainfall 骨架：双 grid、双序列随时间、tipLight tooltip、quarticOut 入场）
+- **ECharts 依赖**：已本地化至工作台 `mcn-workshop/public/vendor/echarts.min.js`（零 CDN 依赖，离线可用）；引用样例见工作台账号详情页视频列表上方「点赞/评论趋势折线图」（G8 Rainfall 骨架：双 grid、双序列随时间、tipLight tooltip、quarticOut 入场）
 - **使用限制**：库外新造是最后手段（须继承最接近 gallery 模板的视觉语法）；不得拼接多个模板造混合图型
 ---
@@ -338,7 +338,7 @@ S1 意图识别 → S2 需求完善 → [G0 分析确认]
 > 判定口诀：**"这个产物要不要进工作台（rewrite_log/入库/左侧会话栏）？"**——要进，就走任务；不进，才可会话内产出。
 > 重新执行历史任务 = 复用原任务 prompt（从 automations 表取）+ `skills` 参数提交新任务，任务自动应用当前技能版本。
-> **组装 prompt/选择 skills 时遵守「功能入口 × 技能调用契约」**（工作台章节第 7 条 + `mcn-work-shop/docs/AI会话任务输入输出对照.md`）——任务必须带技能前缀常量（SKILL_HINT_*）+ 对应 `skills` 数组。
+> **组装 prompt/选择 skills 时遵守「功能入口 × 技能调用契约」**（工作台章节第 7 条 + `mcn-workshop/docs/AI会话任务输入输出对照.md`）——任务必须带技能前缀常量（SKILL_HINT_*）+ 对应 `skills` 数组。
 ### 〇·1、方案与执行分离（P0）
@@ -397,7 +397,7 @@ Skill部署到非原始开发路径时，所有用户新增的创作流程/接
 ├── SKILL.md                        ← 入口文件（流程引擎+规则摘要+子技能索引+目录索引）
 ├── 帮助文档.md                      ← 使用指南+触发示例+快速启动模板
 ├── scripts/                        ← MCP配置 + Dify接口脚本
-├── mcn-work-shop/                  ← 本地 Web 工作台（server.js + public/，零依赖 Node）
+├── mcn-workshop/                  ← 本地 Web 工作台（server.js + public/，零依赖 Node）
 ├── subskills/                      ← 6 个子技能（browser-harness / lieflat-charts / mcn-data-insight / mcn-dou-analysis / mcn-script-review / mcn-video-prompt，相对路径引用见「子技能索引」）
 ├── references/                     ← 标准库
 │   ├── 创作流程规范.md              ← 确认门/格式/路径/硬编码 规则权威源
@@ -1,159 +0,0 @@
 # AI 链路：本地 CodeBuddy CLI 接入（A 方案）
 > 2026-09-29 落地。工作台的 AI 能力（需求打磨 / 创作）除 Dify 外，新增**本地 CodeBuddy CLI** 通路。
 > 实现文件：`cli-backend.js`（后端）+ `server.js` 的 `/api/ai/clarify`、`/api/ai/status`。
 ---
 ## 1. 一句话
 把「工作台 → 模型」从 **HTTP 调 Dify** 换成 **spawn 一个 `codebuddy` 子进程、用 stdio 通信**。
 不涉及任何本地端口，与 WorkBuddy 桌面程序完全解耦。
 ---
 ## 2. 为什么不是「直接用宿主那个 CLI」
 排查中确认了三条硬结论，决定了必须自备凭据：
 | 结论 | 证据 |
 |:--|:--|
 | 宿主 gateway 端口/密码**每轮轮换**，且无处落盘 | 同机同天实测 `12134 → 13116 → 10261`；`D:/.workbuddy/` 下无 worker/registry 文件 |
 | 唯一发现通道是环境变量，且**只存在于 WorkBuddy 派生的进程树内** | `CODEBUDDY_SERVICE_PROXY_URL=http://127.0.0.1:<port>/...`，用户双击 `start.bat` 起的工作台拿不到 |
 | WorkBuddy **故意**不让子进程继承凭据 | 用 4 个环境变量把凭据交给 CLI，CLI 读完**立即 `delete`**；凭据不落明文盘 |
 → 所以走官方文档给的非交互认证通道：`CODEBUDDY_API_KEY` / `CODEBUDDY_AUTH_TOKEN`。
 ---
 ## 3. 配置步骤
 ### 步骤 1：拿 API Key
 | 版本 | 地址 |
 |:--|:--|
 | **中国版**（本机是这版，`CODEBUDDY_INTERNET_ENVIRONMENT=internal`） | https://copilot.tencent.com/profile/ |
 | 国际版 | https://www.codebuddy.ai/profile/keys |
 | iOA | https://tencent.sso.copilot.tencent.com/profile/keys |
 ### 步骤 2：填进 `config.json`
 ```json
 "ai": {
  "backend": "cli",
  "cli": {
    "path": "",
    "model": "custom:doubao-seed-2-1-pro-260628",
    "apiKey": "<你的 API Key>",
    "authToken": "",
    "internetEnvironment": "internal",
    "permissionMode": "",
    "timeoutMs": 300000
  }
 }
 ```
 只改两个值即可：`backend` → `"cli"`，`apiKey` → 你的 key。
 ### 步骤 3：自检
 ```bash
 # 只报告配置（零消耗）
 curl "http://localhost:8900/api/ai/status"
 # 真跑一次极短提示，验证端到端（消耗一次调用）
 curl "http://localhost:8900/api/ai/status?probe=1"
 ```
 期望看到 `"ready": true` 且 `probe.ok = true`。若 `ready: false` → key 没填对；
 若 `probe.error` 里出现 `Authentication required` → key 无效或 `internetEnvironment` 版本错了。
 ---
 ## 4. 字段说明
 | 字段 | 说明 |
 |:--|:--|
 | `ai.backend` | `"cli"` 走本地 CLI；`"dify"` 走原链路。可用环境变量 `MCN_AI_BACKEND` 临时覆盖（不改文件、不重启） |
 | `ai.cli.path` | 留空 → 自动探测：`CODEBUDDY_CLI_PATH` 环境变量 → WorkBuddy 自带 CLI → `PATH` 里的 `codebuddy` |
 | `ai.cli.model` | 模型 ID。可用值见 `codebuddy --model` 帮助（含 `custom:doubao-seed-2-1-pro-260628`） |
 | `ai.cli.apiKey` | 留空 → 读环境变量 `CODEBUDDY_API_KEY` |
 | `ai.cli.authToken` | 留空 → 读环境变量 `CODEBUDDY_AUTH_TOKEN`。**优先级最高**（官方：`AUTH_TOKEN` > `apiKeyHelper` > `API_KEY`） |
 | `ai.cli.internetEnvironment` | 中国版 `internal`；iOA `ioa`；国际版留空 |
 | `ai.cli.timeoutMs` | 单次调用超时，默认 300000（5 分钟） |
 ---
 ## 5. 实现里必须保留的三条防护（改动前务必读）
 `cli-backend.js` 的 `buildChildEnv()` 做了三件事，**每一条都是实测踩出来的坑**：
 ### 5.1 删掉 `SERVER__PORT` / `SERVER__HOST`
 `codebuddy`（**连 `-p` 打印模式也**）内部会起一个 HTTP server：
 ```js
 listen(parseInt(process.env.SERVER__PORT) || config.get("cell.server", { port: 3000 }).port)
 ```
 在 WorkBuddy 进程树内启动时，会继承宿主给自己设的 `SERVER__PORT` → 去 listen 宿主已占用的端口 →
 `EADDRINUSE` → **进程静默卡死**（HTTP 层看似正常，只有 agent 执行环节挂掉，极具迷惑性）。
 官方自己在派生子进程时也是这么做的：`delete el.SERVER__PORT, delete el.SERVER__HOST`。
 ### 5.2 强制 `CODEBUDDY_FORCE_HEADLESS_BUNDLE=1`
 `bin/codebuddy` 这个 launcher 按环境变量选 bundle：
 | 环境变量 | 命中产物 |
 |:--|:--|
 | `CODEBUDDY_FORCE_LITE_WB_BUNDLE=1`（宿主注入，**优先级最高**） | `codebuddy-lite-wb.mjs`（WorkBuddy 特供精简包） |
 | `CODEBUDDY_FORCE_HEADLESS_BUNDLE=1` | `codebuddy-headless.js`（官方 headless，**我们要的**） |
 | 含 `--print` | 自动 headless |
 | 都没有 | `dist/codebuddy`（**本安装里不存在** → `MODULE_NOT_FOUND`） |
 不显式清除 wb 特供包分流，会误用给宿主定制的产物。
 ### 5.3 清掉 `NODE_OPTIONS` 与会话上下文变量
 宿主会注入 `NODE_OPTIONS=--require=...node-language-shim.cjs`、`CODEBUDDY_SESSION_*`、
 `CODEBUDDY_SERVICE_PROXY_URL`、`BAGGAGE` 等，子进程继承会串味。一并清掉，并把
 `CODEBUDDY_CONFIG_DIR` 指向独立目录（默认 `<tmpdir>/mcn-cli-home`），避免污染 WorkBuddy 的配置与会话历史。
 ---
 ## 6. 输出协议
 工作台对前端只暴露一套 SSE 协议，`cli` 与 `dify` 两条后端产出完全一致，**前端无需感知差异**：
 | 事件 | 含义 |
 |:--|:--|
 | `{"delta": "..."}` | 文本增量，直接追加渲染 |
 | `{"replace": "..."}` | 整体覆盖（终态校准 / 出错但已有产出） |
 | `{"error": "..."}` | 错误（附带可操作的中文提示） |
 | `data: [DONE]` | 流结束 |
 CLI 侧的事件解析（`--output-format stream-json --include-partial-messages`）：
 | CLI 事件 | 处理 |
 |:--|:--|
 | `type:"system", subtype:"init"` | 取 `session_id` |
 | `type:"stream_event"` → `event.content_block_delta` → `delta.type==="text_delta"` | 取 `delta.text` 作为增量 |
 | `delta.type==="thinking_delta"` | 思考增量（可选回调） |
 | `type:"assistant"` | 未产生增量流时的整段文本兜底 |
 | `type:"result"` | 终态。`is_error:true` 时真实原因在 **`errors[]`**，正文作废 |
 > ⚠️ 未认证时，CLI 会把报错文本**当成 assistant 文本**发出来。
 > `isCliBoilerplate()` 负责识别并拦截，避免把英文报错显示成"AI 的回答"。
 ---
 ## 7. 排障速查
 | 现象 | 原因 | 处理 |
 |:--|:--|:--|
 | 进程卡死无输出 | `SERVER__PORT` 未清除 → EADDRINUSE | 确认 `buildChildEnv` 的 delete 生效 |
 | `Cannot find module '../dist/codebuddy'` | bundle 分流未命中 | 设 `CODEBUDDY_FORCE_HEADLESS_BUNDLE=1` |
 | `Authentication required. Please use /login` | 无凭据 | 按 §3 填 key |
 | `ready:false` 但 key 已填 | `internetEnvironment` 版本不对 | 中国版必须是 `internal` |
 | HTTP 层全正常、agent 却不干活 | 典型的 EADDRINUSE 假象 | 看 §5.1 |
@@ -0,0 +1,9 @@
 # 2026-10-08 工作日志
 ## 榜单数据更新（自动化 automation-1791425215326）
 - 按 mcn-data-insight「榜单数据落盘规范」抓取热点数据四榜最新一期，落盘目录：`C:\Users\maidou\Desktop\MCNSkill项目\三方数据\红狐数据\抖音榜单\`
 - 写入 8 个文件：账号日榜 1（数据期 2026-10-06）、账号周榜 5 赛道（数据期 2026-09-28~10-04）、视频热榜 1（周标号 2026-09-28）、点赞榜 1（周标号 2026-09-28），各 50 条
 - 实际 API 调用 8 次（hot1 + likes1 + 日榜1 + 周榜5），无缓存命中（上一期：日榜 09-26、周榜 09-07、视频/点赞 09-21）
 - 运行要点：`fetch_week_ranks.py` 需 cd 到 scripts 目录用 `D:/miniconda3/python.exe` 跑；`fetch_rank.py` 先落临时目录再按 JSON 内 dateStart 重命名到正式文件名
 - 注意：Bash `mktemp` 得到的是 /tmp 路径，传给 Python 前需 `cygpath -w` 转 Windows 路径，否则 FileNotFoundError
@@ -0,0 +1,13 @@
 # automation-1790682160345 执行记录
 ## 任务性质
 链路自检（健康检查）任务。指令：仅回复「链路正常」四字。
 ## 历史执行
 | 时间 | 结果 | 说明 |
 | --- | --- | --- |
 | 2026-09-29 19:43 | 成功 | 定时任务正常触发并返回，链路通畅。首次执行，无历史记录文件，已初始化本文件。 |
 ## 备注
 - 该任务不产出任何交付文件，无需 present_files。
 - 只做链路连通性验证：定时调度 → 会话唤起 → 模型响应 全链路可达。
@@ -0,0 +1,12 @@
 # automation-1791425215326 · 榜单数据更新（热点数据四榜落盘）
 ## 执行约定（复用）
 - 落盘目录：`C:\Users\maidou\Desktop\MCNSkill项目\三方数据\红狐数据\抖音榜单\`（桌面未 OneDrive 重定向；env `MCN_RANKING_DIR` 可覆盖）
 - 四榜：账号日榜（全品类 1 次）／账号周榜（5 赛道：生活vlog 小剧场 亲子 美食 旅行）／视频热榜／点赞榜（各 1 次，不传赛道）
 - 幂等：调用前先 ls 目标子目录，同榜名+赛道+数据日期已存在则跳过
 - Python 用 `D:/miniconda3/python.exe`；`fetch_week_ranks.py` 在 scripts 目录执行；`fetch_rank.py` 先写临时目录，按 JSON 内 dateStart 定正式文件名
 ## 执行历史
 | 运行日期 | 数据期 | 写入 | API 调用 | 备注 |
 |---|---|---|---|---|
 | 2026-10-08 | 日榜 2026-10-06；周榜/热榜/点赞 2026-09-28 | 8 个文件（各 50 条） | 8 次 | 该自动化首次记录执行；上一期缓存为日榜 09-26 / 周榜 09-07 / 视频·点赞 09-21，全部未命中故全量抓取 |
@@ -0,0 +1,6 @@
 # automation-1791433363165 执行记录
 ## 2026-10-08 12:23
 - 任务：按用户要求只回复两个字「成功」。
 - 结果：已按字面要求输出「成功」，无文件产出。
 - 备注：本次为首次执行，无历史记录。
@@ -69,6 +69,50 @@ function resolveCli(explicitPath) {
  return null;
 }
 // ---------------------------------------------------------------- 凭据解析
 // 凭据默认落点：**刻意放在仓库之外**。
 // config.json 是 git 跟踪文件，绝不能让 key 落进去；本目录也不会被技能同步脚本复制。
 function defaultCredentialFile() {
  return path.join(os.homedir(), '.workbuddy', 'mcn-workshop', 'ai-cli.json');
 }
 // 读凭据文件：{"apiKey":"...","authToken":"..."}
 function readCredentialFile(p) {
  if (!p) return {};
  try {
    if (!fs.existsSync(p)) return {};
    const j = JSON.parse(fs.readFileSync(p, 'utf8'));
    return {
      apiKey: typeof j.apiKey === 'string' ? j.apiKey.trim() : '',
      authToken: typeof j.authToken === 'string' ? j.authToken.trim() : '',
      file: p,
    };
  } catch (e) { return {}; }
 }
 /**
 * 凭据优先级（高 → 低）：
 *   1) 调用方显式传入（config.json 的 ai.cli.apiKey / authToken）
 *   2) 凭据文件（默认 ~/.workbuddy/mcn-workshop/ai-cli.json）
 *   3) 环境变量 CODEBUDDY_API_KEY / CODEBUDDY_AUTH_TOKEN
 * 返回 { apiKey, authToken, source }
 */
 function resolveCredentials(o) {
  o = o || {};
  const f = readCredentialFile(o.credentialFile || defaultCredentialFile());
  const apiKey = o.apiKey || f.apiKey || process.env.CODEBUDDY_API_KEY || '';
  const authToken = o.authToken || f.authToken || process.env.CODEBUDDY_AUTH_TOKEN || '';
  let source = '（未配置）';
  if (o.authToken) source = 'config:authToken';
  else if (o.apiKey) source = 'config:apiKey';
  else if (f.authToken) source = 'file:authToken ' + f.file;
  else if (f.apiKey) source = 'file:apiKey ' + f.file;
  else if (process.env.CODEBUDDY_AUTH_TOKEN) source = 'env:CODEBUDDY_AUTH_TOKEN';
  else if (process.env.CODEBUDDY_API_KEY) source = 'env:CODEBUDDY_API_KEY';
  return { apiKey, authToken, source, credentialFile: f.file || defaultCredentialFile() };
 }
 // ---------------------------------------------------------------- 环境构造
 // 把「宿主 WorkBuddy 注入的、会干扰子 CLI 的」环境变量剔除，并注入凭据
@@ -86,6 +130,9 @@ function buildChildEnv(opts) {
  for (const k of Object.keys(env)) {
    if (k.startsWith('CODEBUDDY_SESSION_') || k.startsWith('CODEBUDDY_CONVERSATION_') ||
        k === 'CODEBUDDY_TOOL_CALL_ID' || k === 'CODEBUDDY_SERVICE_PROXY_URL' ||
        k === 'CODEBUDDY_MCP_CONFIG' ||                       // 宿主 MCP（weixinpay/sheetagent…）我们不要
        k === 'CODEBUDDY_GATEWAY_PASSWORD' || k === 'CODEBUDDY_GATEWAY_AUTH' ||
        k === 'WORKBUDDY_PAC_RPC_TOKEN' || k === 'WORKBUDDY_PAC_RPC_SOCKET' ||
        k === 'SANDBOX_CENTER_IPC_ADDRESS' || k === 'BAGGAGE' || k === 'BASH_ENV') {
      delete env[k];
    }
@@ -97,12 +144,17 @@ function buildChildEnv(opts) {
  env.CODEBUDDY_SAFE_DELETE_ENABLED = '0';       // 工作台场景不需要工具删除保护
  env.CODEBUDDY_GATEWAY_DISABLE_API_DOCS = '1';
  env.CODEBUDDY_DISABLE_TELEMETRY = '1';
  // 官方建议：纯 -p 单发不支持后台任务，开着会返回明确错误
  env.CODEBUDDY_CODE_DISABLE_BACKGROUND_TASKS = '1';
-  // 【坑 3】凭据：独立进程必须自备
+  // 【坑 3】凭据：独立进程必须自备。
-  const key = opts.apiKey || process.env.CODEBUDDY_API_KEY || '';
+  // 注意：宿主也会用同名变量注入凭据且读后即删——必须先把继承来的残留清掉，再写我们自己的，
-  const token = opts.authToken || process.env.CODEBUDDY_AUTH_TOKEN || '';
+  // 否则可能带着一个「空壳/过期」的值进入子进程。
-  if (token) env.CODEBUDDY_AUTH_TOKEN = token;   // 优先级最高
+  delete env.CODEBUDDY_API_KEY;
-  if (key) env.CODEBUDDY_API_KEY = key;
+  delete env.CODEBUDDY_AUTH_TOKEN;
  const cred = resolveCredentials(opts);
  if (cred.authToken) env.CODEBUDDY_AUTH_TOKEN = cred.authToken;  // 优先级最高
  if (cred.apiKey) env.CODEBUDDY_API_KEY = cred.apiKey;
  if (opts.internetEnvironment) env.CODEBUDDY_INTERNET_ENVIRONMENT = opts.internetEnvironment;
  if (opts.baseUrl) env.CODEBUDY_BASE_URL = opts.baseUrl;
@@ -123,11 +175,17 @@ function buildChildEnv(opts) {
 * @param {string} o.cwd         工作目录（决定 CLI 能看到哪些项目文件）
 * @param {string} [o.homeDir]   CLI 的配置/数据目录（默认 <os.tmpdir>/mcn-cli-home）
 * @param {string} [o.model]     模型 ID
- * @param {string} [o.apiKey]    CODEBUDDY_API_KEY
+ * @param {string} [o.apiKey]    CODEBUDDY_API_KEY（优先级最高，一般留空走凭据文件）
 * @param {string} [o.authToken] CODEBUDDY_AUTH_TOKEN
 * @param {string} [o.credentialFile] 凭据文件路径，默认 ~/.workbuddy/mcn-workshop/ai-cli.json
 * @param {string} [o.internetEnvironment] internal / ioa / 留空
 * @param {string} [o.cliPath]   显式指定 CLI 路径
 * @param {number} [o.timeoutMs]
 * @param {boolean} [o.search]  是否允许联网搜索（默认 true）。true → 工具面收敛为 WebSearch+WebFetch
 * @param {string} [o.tools]    显式工具白名单：'default' | 'none' | 'WebSearch,WebFetch'（留空=按 search 推导）
 * @param {boolean} [o.strictMcp] 是否屏蔽宿主 MCP（默认 true）
 * @param {string} [o.appendSystemPrompt] 追加系统提示（如搜索使用策略）
 * @param {number} [o.maxTurns] 最大 agent 轮数（0=不限）
 * @param {function} o.onDelta   (text) => void   文本增量
 * @param {function} [o.onThink] (text) => void   思考增量（可选）
 * @param {function} [o.onEvent] (obj) => void    全部原始事件（可选，调试用）
@@ -154,6 +212,33 @@ function runCli(o) {
      ...(o.permissionMode ? ['--permission-mode', o.permissionMode] : []),
    ];
    // ---- 工具面收敛（既提速，也是安全边界）----
    // 工作台的 AI 只负责「产出文本」，prompt 里已自带全部上下文（账号设定/需求/历史），
    // 不需要读写文件、跑命令。默认只给联网搜索两个工具：
    //   · 启动快（不必加载 Bash/Edit/Write/... 的工具 schema）
    //   · 模型物理上碰不到本机文件系统
    // o.search === false → 放开默认工具面，但明确禁用联网搜索
    let tools = o.tools;
    if (tools === undefined || tools === null || tools === '') {
      tools = (o.search === false) ? 'default' : 'WebSearch,WebFetch';
    }
    if (tools === 'none') args.push('--tools', '');
    else if (tools && tools !== 'default') args.push('--tools', tools);
    if (o.search === false) args.push('--disallowedTools', 'WebSearch,WebFetch');
    // ---- 屏蔽宿主 MCP ----
    // 宿主会把 CODEBUDDY_MCP_CONFIG 注入进程树，里面挂着 weixinpay / sheetagent 等。
    // 工作台场景一个都用不上，加载它们纯属浪费启动时间，还可能被模型误调。
    if (o.strictMcp !== false) {
      args.push('--strict-mcp-config', '--mcp-config', '{"mcpServers":{}}');
    }
    // 推理开销：把首字延迟从几十秒压到十几秒的关键开关（minimal|low|medium|high|xhigh|max）
    if (o.effort) args.push('--effort', o.effort);
    if (o.appendSystemPrompt) args.push('--append-system-prompt', o.appendSystemPrompt);
    if (parseInt(o.maxTurns, 10) > 0) args.push('--max-turns', String(parseInt(o.maxTurns, 10)));
    const env = buildChildEnv({
      homeDir,
      apiKey: o.apiKey,
@@ -183,6 +268,7 @@ function runCli(o) {
    }
    let full = '';
    let streamed = '';          // 已经通过 onDelta 推给前端的内容（用于终态比对）
    let stderr = '';
    let sessionId = '';
    let usage = null;
@@ -190,6 +276,11 @@ function runCli(o) {
    let errText = '';
    let sawDelta = false;
    let buf = '';
    // 每次工具调用的发生位置（= 当时的 full 长度）。
    // 根因：模型在发起 WebSearch 前常先吐一句过程话术（如
    // "I'll search for ... before responding."），它不是答案。
    // 只保留「最后一次工具调用之后」的文本作为正文。
    const toolMarks = [];
    const handleLine = (line) => {
      line = line.trim();
@@ -206,6 +297,12 @@ function runCli(o) {
      // 文本增量：stream_event → content_block_delta → text_delta
      if (ev.type === 'stream_event' && ev.event) {
        const e2 = ev.event;
        // 工具调用开始的边界（用于切掉调用前的过程话术）
        if (e2.type === 'content_block_start' && e2.content_block &&
            (e2.content_block.type === 'tool_use' || e2.content_block.name)) {
          toolMarks.push(full.length);
          return;
        }
        if (e2.type === 'content_block_delta' && e2.delta) {
          if (e2.delta.type === 'text_delta' && e2.delta.text) {
            const prev = full;
@@ -219,6 +316,7 @@ function runCli(o) {
            // 已误判过一次的话，本段的累积都作废
            if (isCliBoilerplate(prev)) { full = ''; errText = errText || prev; return; }
            sawDelta = true;
            streamed += e2.delta.text;
            if (o.onDelta) { try { o.onDelta(e2.delta.text); } catch (e) {} }
          } else if (e2.delta.type === 'thinking_delta' && e2.delta.thinking && o.onThink) {
            try { o.onThink(e2.delta.thinking); } catch (e) {}
@@ -229,6 +327,10 @@ function runCli(o) {
      // 兜底：未开启/未产生增量流时，整段文本在 assistant 消息里
      if (ev.type === 'assistant' && ev.message && Array.isArray(ev.message.content)) {
        // 工具调用边界（未走增量流时，tool_use 只会出现在 assistant 消息里）
        for (const c of ev.message.content) {
          if (c && c.type === 'tool_use') toolMarks.push(full.length);
        }
        if (!sawDelta) {
          const t = ev.message.content
            .filter((c) => c && c.type === 'text' && typeof c.text === 'string')
@@ -236,6 +338,7 @@ function runCli(o) {
          if (t && !full) {
            if (isCliBoilerplate(t)) { errText = errText || t; return; }
            full = t;
            streamed += t;
            if (o.onDelta) { try { o.onDelta(t); } catch (e) {} }
          }
        }
@@ -283,18 +386,22 @@ function runCli(o) {
    child.on('close', (code) => {
      clearTimeout(timer);
      if (buf.trim()) handleLine(buf);
-      const text = full || resultText;
+      // 切掉「最后一次工具调用之前」的过程话术：那部分不是答案。
-      if (aborted) return resolve({ ok: false, text, error: 'CLI 执行超时或被取消', sessionId, usage });
+      // （例：模型先输出 "I'll search for ... before responding." 再发起 WebSearch）
      const cut = toolMarks.length ? toolMarks[toolMarks.length - 1] : 0;
      const answer = (cut > 0 && cut < full.length) ? full.slice(cut).trim() : full;
      const text = answer || resultText;
      if (aborted) return resolve({ ok: false, text, streamed, error: 'CLI 执行超时或被取消', sessionId, usage });
      // 事件里明确报了错（如未认证）→ 优先按错误返回
      if (errText) {
        const raw = errText;
-        return resolve({ ok: false, text, error: messageForCliError(raw) || raw, sessionId, usage, rawStderr: raw });
+        return resolve({ ok: false, text, streamed, error: messageForCliError(raw) || raw, sessionId, usage, rawStderr: raw });
      }
      if (code !== 0 && !text) {
        const msg = (stderr || '').trim().split('\n').filter(Boolean).slice(-3).join(' | ');
-        return resolve({ ok: false, text, error: messageForCliError(msg) || ('CLI 退出码 ' + code), sessionId, usage, rawStderr: msg });
+        return resolve({ ok: false, text, streamed, error: messageForCliError(msg) || ('CLI 退出码 ' + code), sessionId, usage, rawStderr: msg });
      }
-      resolve({ ok: true, text, sessionId, usage });
+      resolve({ ok: true, text, streamed, sessionId, usage });
    });
  });
 }
@@ -324,4 +431,4 @@ function messageForCliError(msg) {
  return msg;
 }
-module.exports = { runCli, resolveCli, buildChildEnv };
+module.exports = { runCli, resolveCli, buildChildEnv, resolveCredentials, defaultCredentialFile };
@@ -4,17 +4,25 @@
  "outputRoot": "MCNSkill项目",
  "businessDataDir": ["MCNSkill项目", "三方数据", "红狐数据", "抖音榜单"],
  "extraRoots": [],
  "sessionCwd": "D:\\AI技能\\mcn-workshop",
  "ai": {
-    "backend": "dify",
+    "backend": "cli",
    "cli": {
      "path": "",
-      "model": "custom:doubao-seed-2-1-pro-260628",
+      "model": "deepseek-v4.1-flash",
      "effort": "low",
      "apiKey": "",
      "authToken": "",
      "credentialFile": "",
      "internetEnvironment": "internal",
      "permissionMode": "",
-      "timeoutMs": 300000
+      "timeoutMs": 300000,
      "search": true,
      "tools": "",
      "strictMcp": true,
      "appendSystemPrompt": "",
      "maxTurns": 6
    }
  }
 }
@@ -6,7 +6,7 @@
 ## 触发链路（所有入口共用）
-按钮点击 → 确认弹窗（confirmRun / confirmAiScript / confirmSaveAccount）→ `executeTask()` → `POST /api/run`（server.js 写 automations 表，scheduledAt=now+5s + next_run_at=now+5000，`skills` 数组→`skills_json` 参数级技能挂载）→ 客户端调度器拾取 → 左侧会话栏「mcn-work-shop」空间后台会话执行（cwd = 工作台目录，由 `server.js` 从 `ROOT` 动态推导）→ 轮询 `/api/run/status`（done/error/review）→ 完成刷新页面。
+按钮点击 → 确认弹窗（confirmRun / confirmAiScript / confirmSaveAccount）→ `executeTask()` → `POST /api/run`（server.js 写 automations 表，scheduledAt=now+5s + next_run_at=now+5000，`skills` 数组→`skills_json` 参数级技能挂载）→ 客户端调度器拾取 → 左侧会话栏「mcn-workshop」空间后台会话执行（cwd = 工作台目录，由 `server.js` 从 `ROOT` 动态推导）→ 轮询 `/api/run/status`（done/error/review）→ 完成刷新页面。
 ## 功能入口 × 技能调用契约总表
@@ -115,7 +115,7 @@
 | 候选 | `==OPTS==` | 每行一个候选,格式「骨架词——具体展开」(≤45 字、无编号)；结合本条创意/人设落地,禁干巴术语 | 解析为气泡下内嵌按钮行,点选=以整行文本发一轮 |
 | 需求 | `==REQ==` | 8 行清单：内容形式/一句话故事/开场钩子/故事爆点/故事爽点/故事框架/人物关系/其他要求(空项留空) | 解析回填需求框字段 |
-**System Prompt 已抽为文件**：`mcn-work-shop/prompts/clarify.md`（==PROMPT== 与 ==CHANGELOG== 之间为正文,头尾说明不发模型）。**迭代 prompt 只改该文件**,server.js 启动按 mtime 缓存读取、占位符注入（`{{accountName}}/{{personaText}}/{{contentText}}/{{attachText}}/{{reqMdText}}/{{histText}}/{{turnText}}`）,不再改 server.js 字符串。
+**System Prompt 已抽为文件**：`mcn-workshop/prompts/clarify.md`（==PROMPT== 与 ==CHANGELOG== 之间为正文,头尾说明不发模型）。**迭代 prompt 只改该文件**,server.js 启动按 mtime 缓存读取、占位符注入（`{{accountName}}/{{personaText}}/{{contentText}}/{{attachText}}/{{reqMdText}}/{{histText}}/{{turnText}}`）,不再改 server.js 字符串。
 **关键规则（clarify.md 内固化）**：
 - 候选骨架受控词表：内容形式(剧情/Vlog/口播/**视觉短片**)、故事框架(钩子前置/悬念反转/递进铺垫/先抑后扬)、开场钩子(悬念提问/反差画面/直击痛点/身份共鸣/利益承诺)、剧情人物关系(一次一层)；每项必须结合本条创意给「具体形态」
@@ -0,0 +1,283 @@
 # AI 链路：本地 CodeBuddy CLI 接入（A 方案）
 > 2026-09-29 落地并实测通过。工作台的 AI 能力（需求打磨 / 创作）除 Dify 外，新增**本地 CodeBuddy CLI** 通路。
 > 实现：`cli-backend.js`（后端模块）+ `server.js` 的 `/api/ai/clarify`、`/api/ai/status`。
 ---
 ## 1. 一句话
 把「工作台 → 模型」从 **HTTP 调 Dify** 换成 **spawn 一个 `codebuddy` 子进程、用 stdio 通信**。
 **不涉及任何本地端口**，与 WorkBuddy 桌面程序完全解耦。
 ---
 ## 2. 为什么必须自备凭据（别再挖宿主那条路）
 排查中钉死了三条硬结论：
 | 结论 | 证据 |
 |:--|:--|
 | 宿主 gateway 端口/密码**每轮轮换** | 同机同天实测端口 `12134 → 13116 → 10261`；密码同步换 |
 | 唯一发现通道只存在于 WorkBuddy 派生进程树内 | `CODEBUDDY_SERVICE_PROXY_URL`；用户双击 `start.bat` 起的工作台拿不到 |
 | WorkBuddy **故意**不让子进程继承凭据 | 4 个环境变量交付 → CLI 读完**立即 `delete`**；凭据不落明文盘 |
 → 走官方文档给的非交互认证通道：`CODEBUDDY_API_KEY` / `CODEBUDDY_AUTH_TOKEN`。
 ---
 ## 3. 配置步骤
 ### 步骤 1：拿 API Key
 | 版本 | 地址 |
 |:--|:--|
 | **中国版**（本机是这版，`internetEnvironment=internal`） | https://copilot.tencent.com/profile/ |
 | 国际版 | https://www.codebuddy.ai/profile/keys |
 | iOA | https://tencent.sso.copilot.tencent.com/profile/keys |
 ### 步骤 2：把 Key 放进凭据文件（⛔ 不要写进 config.json）
 **`config.json` 是 git 跟踪文件，写进去会提交到仓库。**
 默认凭据文件（仓库之外，不会被技能同步脚本复制）：
 ```
 %USERPROFILE%\.workbuddy\mcn-workshop\ai-cli.json
 ```
 内容：
 ```json
 { "apiKey": "ck_xxxxxxxx._xxxxxxxx" }
 ```
 也可用 `authToken` 字段（优先级更高）。或直接设环境变量 `CODEBUDDY_API_KEY`。
 ### 步骤 3：自检
 ```bash
 curl "http://localhost:8900/api/ai/status"            # 只报告配置，零消耗
 curl "http://localhost:8900/api/ai/status?probe=1"    # 真跑一次极短提示
 ```
 期望 `"ready": true` 且 `probe.ok = true`。
 ---
 ## 4. 字段说明（`config.json` → `ai`）
 | 字段 | 默认 | 说明 |
 |:--|:--|:--|
 | `backend` | `cli` | `"cli"` 走本地 CLI；`"dify"` 走原链路。环境变量 `MCN_AI_BACKEND` 可临时覆盖 |
 | `cli.path` | `''` | 留空自动探测：`CODEBUDDY_CLI_PATH` → WorkBuddy 自带 CLI → `PATH` |
 | `cli.model` | `deepseek-v4.1-flash` | **只影响 `/api/ai/clarify`**（需求打磨）。环境变量 `MCN_AI_MODEL` 可临时覆盖。⚠️ 创作任务的模型另见 §11 |
 | `cli.effort` | `low` | 推理档位 `minimal\|low\|medium\|high\|xhigh\|max`。**首字延迟第一大杠杆** |
 | `cli.search` | `true` | 是否允许联网搜索（见 §7） |
 | `cli.tools` | `''` | 工具白名单。留空=按 `search` 推导；`none`=全禁；也可写 `WebSearch,WebFetch` |
 | `cli.strictMcp` | `true` | 屏蔽宿主 MCP（weixinpay / sheetagent 等） |
 | `cli.maxTurns` | `6` | agent 轮数硬上限，防搜索失控跑飞 |
 | `cli.appendSystemPrompt` | `''` | 追加系统提示；留空时自动注入内置搜索策略（`CLI_SEARCH_HINT`） |
 | `cli.credentialFile` | `''` | 凭据文件路径；留空走默认位置 |
 | `cli.apiKey` / `cli.authToken` | `''` | 优先级最高，**但别填**（会被 git 记录） |
 | `cli.timeoutMs` | `300000` | 单次调用超时 |
 ---
 ## 5. 三条必须保留的防护（改代码前务必读）
 `cli-backend.js` 的 `buildChildEnv()` 做了三件事，每条都是实测踩出来的坑：
 ### 5.1 删掉 `SERVER__PORT` / `SERVER__HOST`
 `codebuddy`（**连 `-p` 打印模式也**）内部会起一个 HTTP server：
 ```js
 listen(parseInt(process.env.SERVER__PORT) || config.get("cell.server", { port: 3000 }).port)
 ```
 在 WorkBuddy 进程树内启动 → 继承宿主的 `SERVER__PORT` → `EADDRINUSE` → **进程静默卡死**。
 迷惑性极强：HTTP 层（health / info / sessions）全正常，只有 agent 执行环节挂，
 极易被误判成「prewarm 占端口」。
 官方自己也这么处理：`delete el.SERVER__PORT, delete el.SERVER__HOST`。
 ### 5.2 强制 `CODEBUDDY_FORCE_HEADLESS_BUNDLE=1`
 `bin/codebuddy` launcher 按环境变量选 bundle：
 | 环境变量 | 命中产物 |
 |:--|:--|
 | `CODEBUDDY_FORCE_LITE_WB_BUNDLE=1`（宿主注入，**优先级最高**） | `codebuddy-lite-wb.mjs`（WorkBuddy 特供精简包） |
 | `CODEBUDDY_FORCE_HEADLESS_BUNDLE=1` | `codebuddy-headless.js`（**我们要的**） |
 | 含 `--print` | 自动 headless |
 | 都没有 | `dist/codebuddy` → **本安装不存在**，报 `MODULE_NOT_FOUND` |
 ### 5.3 清掉宿主注入的会话上下文
 `NODE_OPTIONS`（node-language-shim）、`CODEBUDDY_SESSION_*`、`CODEBUDDY_MCP_CONFIG`、
 `CODEBUDDY_GATEWAY_PASSWORD`、`BAGGAGE` 等一并删除，并把 `CODEBUDDY_CONFIG_DIR`
 指向独立目录（默认 `<tmpdir>/mcn-cli-home`），避免污染 WorkBuddy 自身配置。
 ---
 ## 6. 性能：三个真正的杠杆（实测数据）
 | 杠杆 | 做法 | 效果 |
 |:--|:--|:--|
 | **① 工具面收敛** | `--tools "WebSearch,WebFetch"` | prompt 从 **21,776 → 4,859 tokens（-78%）**，耗时 **47.6s → 15.0s** |
 | **② 推理档位** | `--effort low` | 首字延迟 **61.7s → 19.7s** |
 | **③ 换模型** | 见 §9 | `deepseek-v4-pro` 46.2s vs `Claude-Opus-4.8` 18.5s（同一提示词） |
 > ⚠️ `[INIT tools]` 事件里列的是**工具注册表全量**，不是实际启用集。
 > 判断 `--tools` 是否生效要看 `usage.input_tokens`，别被事件列表误导。
 **额外收益**：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），
 这是免费拿到的一道安全边界。
 ---
 ## 7. 联网搜索
 CLI **原生带** `WebSearch` / `WebFetch`，开箱可用，无需额外配置。实测：
 ```
 [TOOL_USE] WebSearch {"query":"今天热点新闻","freshness":"d1"}
 ```
 但搜索会把耗时推到 1–2 分钟，所以**不能简单地常开或常关**，而是给模型一条明确的判据。
 `server.js` 的 `CLI_SEARCH_HINT` 会作为 `--append-system-prompt` 注入：
 - **该搜**：回答依赖「今天/近期」的外部事实（当下热点、平台规则与趋势、行业数据、事实核查）
 - **不该搜**：创作讨论、需求澄清、脚本撰写、文案打磨 → 一律不搜
 - **搜索预算**：最多 1 次 WebSearch（+ 必要 1 次 WebFetch），硬上限 2 次；搜到即答，禁止反复搜
 - 失败/超时直接凭已有信息作答，不重试
 想完全关闭：`"search": false`（会自动改用 `--disallowedTools WebSearch,WebFetch`）。
 ---
 ## 8. 输出协议
 工作台对前端只暴露一套 SSE 协议，`cli` 与 `dify` 两条后端产出完全一致，**前端无需感知差异**：
 | 事件 | 含义 |
 |:--|:--|
 | `{"delta": "..."}` | 文本增量，直接追加渲染 |
 | `{"replace": "..."}` | 整体覆盖（终态校准） |
 | `{"error": "..."}` | 错误（附可操作中文提示） |
 | `data: [DONE]` | 流结束 |
 CLI 侧事件解析（`--output-format stream-json --include-partial-messages`）：
 | CLI 事件 | 处理 |
 |:--|:--|
 | `type:"system", subtype:"init"` | 取 `session_id` |
 | `stream_event` → `content_block_delta` → `delta.type==="text_delta"` | 取 `delta.text` 作为增量 |
 | `stream_event` → `content_block_start`（tool_use） | 记录**工具调用边界**，见下 |
 | `type:"assistant"` | 未产生增量流时的整段兜底 |
 | `type:"result"` | 终态。`is_error:true` 时真实原因在 **`errors[]`**，正文作废 |
 ### 两个必须处理的文本污染
 1. **报错被当成回答**：未认证时 CLI 把报错文本走文本通道发出来 →
   `isCliBoilerplate()` 识别拦截，避免把英文报错显示成「AI 的回答」。
 2. **工具调用前的过程话术**：模型发起搜索前常先吐一句
   `I'll search for ... before responding.`，它不是答案。
   → `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**；
   由于这段已被流式推给前端，`server.js` 在成功分支比对 `r.text !== acc` 时补发 `{replace}` 整体覆盖。
 ---
 ## 9. 实测可用模型清单（本机 API Key 租户）
 `--model` 的 `--help` 列表是**二进制里的静态清单，不等于已开通**。
 下表是逐个真跑出来的结果：
 | 模型 ID | 真实名称 | 实测 |
 |:--|:--|:--|
 | `deepseek-v4.1-flash` | DeepSeek-V4.1-Flash | ✅ **当前默认**（`clarify`） |
 | `custom:custom-model-b5-standard` | GPT-5.5-Standard | ✅ 次选 |
 | `custom:custom-model-b5-priority` | GPT-5.5-Priority | ✅ 同族「优先档」（资源紧张时优先路由，通常积分倍率更高） |
 | `custom:custom-model-a4` | Claude-Opus-4.8 | ✅ |
 | `custom:custom-model-b1-standard` / `-priority` | GPT-5.4-Standard / -Priority | ✅ |
 | `custom:custom-model-b3-priority` | GPT-5.2-Priority | ✅ |
 | `custom:custom-model-b4-standard` / `-priority` | GPT-5.1-Standard / -Priority | ✅ |
 | `custom:custom-model-a1` | Claude-Opus-4.7 | ✅ |
 | `custom:custom-model-a2` | Claude-Sonnet-4.6 | ✅ |
 | `custom:custom-model-a3` | Claude-Opus-4.6 | ✅ |
 | `custom:custom-model-c2-flash` | Gemini-3.5-Flash-1 | ✅ |
 | `auto` / `hy3` / `glm-5.3` / `deepseek-v4-pro` | Auto / 混元3 / GLM-5.3 / DeepSeek-V4-Pro | ✅（deepseek 慢 3 倍） |
 | `custom:doubao-seed-2-1-pro-260628` | — | ❌ **500**，未开通 |
 | `custom:doubao-seed-2-0-lite-260428` | — | ❌ **400 `service info not found`** |
 > **doubao 系在本机不可用**：既不在桌面产品配置的 48 个模型里，也不在该 API Key 租户的服务清单里。
 > CLI 的静态清单里出现它，只是「名单上有、没开通」。
 ### 速度对比 A：短提示词（约 130 字输出，含 ~10s CLI 启动开销）
 | 模型 | 耗时 |
 |:--|:--|
 | GPT-5.5-Standard | 15.7s |
 | Claude-Opus-4.8 | 18.5s |
 | Kimi-K2.5 | 21.7s |
 | GLM-5.3 / GLM-5.3-Flash | 22.5s / 23.6s |
 | **DeepSeek-V4-Pro** | **46.2s** 🐢 |
 ### 速度对比 B：端到端走 `/api/ai/clarify` 真实需求打磨（含账号设定 + 完整模板）
 | 模型 | 普通创作问答 | 问热点（触发搜索） | `==OPTS==/==REQ==` 合规 |
 |:--|:--|:--|:--|
 | **GPT-5.5-Standard**（当前） | **42.2s** | 137.2s | ✅ |
 | Claude-Opus-4.8 | 105.5s | 139.6s | ✅ |
 | DeepSeek-V4-Pro | 119.5s | 151.2s | ✅ |
 > 结论：**普通问答差距最大（2.5 倍）**；一旦触发联网搜索，各模型都要 130–150s，
 > 瓶颈转移到搜索本身 → 这就是 `CLI_SEARCH_HINT` 要把搜索预算压到 ≤2 次的原因。
 ---
 ## 10. 排障速查
 | 现象 | 原因 | 处理 |
 |:--|:--|:--|
 | 进程卡死无输出 | `SERVER__PORT` 未清除 → EADDRINUSE | 确认 §5.1 的 delete 生效 |
 | `Cannot find module '../dist/codebuddy'` | bundle 分流未命中 | 设 `CODEBUDDY_FORCE_HEADLESS_BUNDLE=1` |
 | `Authentication required. Please use /login` | 无凭据 | 按 §3 配 key |
 | `ready:false` 但 key 已填 | `internetEnvironment` 版本不对 | 中国版必须是 `internal` |
 | `500 internal server error` / `400 Custom model [...] service info not found` | 该模型未在当前 Key 租户开通 | 换 §9 表内 ✅ 的模型 |
 | 首字要等 60s+ | 推理档位过高 | `"effort": "low"` |
 | 回答里混进英文过程话术 | 工具调用前的叙述 | §8 的 `toolMarks` 切分（已内置） |
 | HTTP 层全正常、agent 却不干活 | 典型 EADDRINUSE 假象 | 看 §5.1 |
 ---
 ## 11. 完整流程＝两段，模型来源不同（⚠️ 容易搞混）
 工作台「AI 创作」实际只有两个后端调用：
 | 环节 | 接口 | 谁在跑 | 模型从哪来 |
 |:--|:--|:--|:--|
 | **需求打磨**（弹窗内对话） | `POST /api/ai/clarify` | **本方案**：本地 CLI 子进程 | `config.json → ai.cli.model` |
 | **提交创作任务**（生成脚本 S1-S11） | `POST /api/run` | **WorkBuddy 宿主**：写 automation，由桌面端调度器执行 | **`sessions` 表里最近活跃的「手动会话」的 `model`**，兜底 `auto` |
 > 🔴 **两者互不相干。** 改 `ai.cli.model` **不会**影响创作任务用的模型。
 > 创作任务的模型是「跟随用户在 WorkBuddy UI 里最近选过的模型」——即浮动的，
 > 从工作台侧看**不确定**。查证方法：
 > ```sql
 > SELECT model_id, COUNT(*) FROM automations GROUP BY model_id ORDER BY 2 DESC;
 > ```
 > 本机实测历史分布：`hy4-preview` 30 条 / `deepseek-v4.1-flash` 6 条。
 > 想让创作任务固定用某个模型，需要在 UI 里把当前会话模型切到它（或改造 `/api/run` 支持显式 `model_id`）。
 ### 完整链路自检结果（2026-09-29，model = deepseek-v4.1-flash）
 | 环节 | 结果 |
 |:--|:--|
 | `GET /api/ai/status` | backend=`cli` · model=`deepseek-v4.1-flash` · ready=**true** |
 | `GET /api/ai/status?probe=1` | ok=**true** · 17.0s · 返回「成功」 |
 | `POST /api/ai/clarify`（stream） | 371 字 · `==OPTS==/==REQ==` 合规 **✅** · 无英文残留 **✅** · 51.7s |
 | `POST /api/run` → 轮询状态 | queued(5s) → running(30s) → **done**(50s) · `model_id` 落库 = `deepseek-v4.1-flash` **✅** |
 > 注：`/api/ai/topics` 是**遗留死代码** —— 前端从不调用它（选题列表走 `/api/dsh/topics`）。
 > 它仍写死 Dify，未配 `DIFY_MCN_CYLG_KEY` 时会 500，但**不影响真实流程**。
@@ -1,6 +1,6 @@
 # 短视频工作台 · 视觉与交互规范（最终态）
-> **定位**：本文件是工作台前端（`mcn-work-shop/`）视觉与交互的**唯一权威**——设计 token、布局框架、**逐页最终态**、组件规格、交互链路、已知坑。
+> **定位**：本文件是工作台前端（`mcn-workshop/`）视觉与交互的**唯一权威**——设计 token、布局框架、**逐页最终态**、组件规格、交互链路、已知坑。
 > **用法**：新增页面 / 改样式 / 改交互前先读本文件；改完**回写本文件**（含文末变更记录），避免同类坑重复踩。
 > **技术基线**：零依赖 Node 服务 + 原生 JS（无框架无构建）；`public/` 下 `index.html` / `style.css` / `app.js` / `data-pages.js` / `help-guide.js`。
 > **最后更新**：2026-09-16（本轮把此前的 `工作台UI规范.md` 合并升级为本文件并重命名为「视觉交互规范」，内容为**迭代后的最终态**）
@@ -11,6 +11,10 @@ const DEFAULTS = {
  outputRoot: 'MCNSkill项目',
  businessDataDir: ['MCNSkill项目', '三方数据', '红狐数据', '抖音榜单'],
  extraRoots: [],
  // 10-08：工作台提交的 AI 任务会话归属哪个工作区 —— 侧边栏分组按会话 cwd 聚合，
  // cwd 不是已打开过的工作区就会落到「未分组任务」。
  // 留空 → 用工作台自身目录（ROOT）；填绝对路径 → 会话归到那个工作区（改分组只改这里，不动代码）。
  sessionCwd: '',
  // 09-29 AI 通路配置：backend 决定走哪条链路
  //   "cli"  本地 CodeBuddy CLI 进程（stdio，无端口；需自备 CODEBUDDY_API_KEY）
  //   "dify" Dify chat-messages（原链路，保留兜底）
@@ -19,11 +23,23 @@ const DEFAULTS = {
    cli: {
      path: '',                                       // 留空 → 自动探测（环境变量 CODEBUDDY_CLI_PATH > WorkBuddy 自带 CLI > PATH）
      model: 'custom:doubao-seed-2-1-pro-260628',
-      apiKey: '',                                     // 留空 → 读环境变量 CODEBUDDY_API_KEY
+      apiKey: '',                                     // 一般留空：config.json 是 git 跟踪文件，key 别写这里
-      authToken: '',                                  // 留空 → 读环境变量 CODEBUDDY_AUTH_TOKEN（优先级最高）
+      authToken: '',                                  // 同上
      // 凭据文件（JSON：{"apiKey":"..."} 或 {"authToken":"..."}）。
      // 留空 → 默认 ~/.workbuddy/mcn-workshop/ai-cli.json（刻意放仓库外，不会被技能同步复制）
      credentialFile: '',
      internetEnvironment: 'internal',                // 中国版=internal，iOA=ioa，国际版留空
      permissionMode: '',
      timeoutMs: 300000,
      // 推理开销档位：minimal|low|medium|high|xhigh|max（留空=模型默认）。
      // 这是首字延迟的第一大杠杆：reasoning 模型默认档位会让首字等到 60s+。
      effort: 'low',
      // 联网搜索：true → 工具面收敛为 WebSearch+WebFetch（启动快，且模型碰不到文件系统）
      search: true,
      tools: '',                                      // 显式覆盖工具白名单：'' = 按 search 推导；'none' = 全禁
      strictMcp: true,                                // 屏蔽宿主 MCP（weixinpay/sheetagent 等）
      appendSystemPrompt: '',                         // 追加系统提示
      maxTurns: 6,                                    // agent 轮数硬上限（防搜索/工具调用失控跑飞）
    },
  },
 };
@@ -70,7 +70,8 @@ async function executeTask(opts) {
    });
    if (d.error) throw new Error(d.error);
    taskId = d.id;
-    showToast('✅ 任务已提交，请在左侧会话栏查看执行');
+    showToast('✅ 任务已提交，执行进度见右下角面板');
    TaskProgress.show(opts.label || '工作台任务');
    if (opts.onSubmit) { try { opts.onSubmit(taskId); } catch (e) {} }
  } catch (e) {
    showToast('❌ 任务提交失败: ' + e.message);
@@ -82,6 +83,7 @@ async function executeTask(opts) {
  while (Date.now() < deadline) {
    await new Promise((r) => setTimeout(r, 5000));
    try { s = await api('/api/run/status?id=' + encodeURIComponent(taskId)); } catch (e) { continue; }
    if (s) TaskProgress.update(s, opts.label || '工作台任务');
    if (!s || s.state === 'notfound') { finished = true; finish(s || null); break; }
    if (s.state === 'done') { finished = true; finish(s); showToast('✅ 任务执行完成，页面已自动刷新'); refreshCurrentPage(); break; }
    if (s.state === 'error') { finished = true; finish(s); showToast('❌ 任务执行失败' + (s.error ? '：' + s.error : '')); break; }
@@ -90,7 +92,9 @@ async function executeTask(opts) {
  }
  restore();
  if (!ended) finish(null);
-  if (!finished) showToast('⏳ 任务仍在执行，请到左侧会话栏查看进度');
+  if (!finished) showToast('⏳ 任务仍在执行，右下角面板可继续观察进度');
  // 终态保留 8 秒展示结果摘要（状态/工具调用/最近动作）后自动收起；未完成则保留面板供继续观察
  if (finished) setTimeout(() => TaskProgress.hide(), 8000);
 }
 // 通用确认弹窗：确认后执行 AI 任务（opts: title/desc/target/url/prompt/label/btn/afterText）
@@ -263,6 +267,58 @@ function showToast(msg) {
  _toastTimer = setTimeout(() => t.classList.remove('show'), 1800);
 }
 /* ================= 任务进度面板（10-08 新增） =================
   后台任务原本只弹一句「已提交」，用户无法判断到底在跑还是卡住、做了什么。
   本面板把 /api/run/status 的进度（状态/耗时/工具调用/最近动作/是否停滞）持续显示，
   不必再去左侧会话栏翻找。用法：TaskProgress.show(标题) → 轮询中 TaskProgress.update(s) → TaskProgress.hide() */
 const TaskProgress = (function () {
  let el = null;
  const fmtDur = (ms) => {
    if (ms == null) return '—';
    const s = Math.max(0, Math.round(Number(ms) / 1000));
    if (s < 60) return s + ' 秒';
    return Math.floor(s / 60) + ' 分 ' + (s % 60) + ' 秒';
  };
  const STATE_TXT = { queued: '排队中', pending: '等待调度', running: '执行中', done: '已完成', error: '执行失败', review: '待确认', notfound: '任务已清理' };
  function ensure() {
    if (el && document.body.contains(el)) return el;
    el = document.createElement('div');
    el.className = 'tp-panel';
    document.body.appendChild(el);
    return el;
  }
  function render(title, s) {
    const box = ensure();
    const st = (s && s.state) || 'queued';
    const dotCls = st === 'running' ? 'run' : (st === 'done' ? 'done' : (st === 'error' ? 'err' : ''));
    const tc = (s && s.toolCalls) ? s.toolCalls : {};
    const tools = Object.keys(tc).map((k) => '<span>' + esc(k) + ' ×' + tc[k] + '</span>').join('');
    const stalled = st === 'running' && !!(s && s.stalled);
    const ago = (s && s.updatedAgoMs != null) ? fmtDur(s.updatedAgoMs) : null;
    box.innerHTML =
      '<div class="tp-head"><i class="tp-dot ' + dotCls + '"></i>'
      + '<div class="tp-title">' + esc(title || (s && s.sessionTitle) || 'AI 任务') + '</div>'
      + '<button class="tp-close" title="关闭">×</button></div>'
      + '<div class="tp-body">'
      + '<div class="tp-row"><span class="k">状态</span><span class="v">' + esc(STATE_TXT[st] || st)
      + (s && s.elapsedMs != null ? '（已运行 ' + fmtDur(s.elapsedMs) + '）' : '') + '</span></div>'
      + (tools ? '<div class="tp-row"><span class="k">工具</span><span class="v"><div class="tp-tools">' + tools + '</div></span></div>' : '')
      + (s && s.lastAction ? '<div class="tp-row"><span class="k">最近动作</span><span class="v"></span></div><div class="tp-act">' + esc(s.lastAction) + '</div>' : '')
      + (ago && st === 'running' ? '<div class="tp-row" style="margin-top:6px"><span class="k">活跃</span><span class="v">'
        + (stalled ? '已 ' : '') + esc(ago) + '前有输出</span></div>' : '')
      + (stalled ? '<div class="tp-warn">⚠️ 超过 90 秒没有新输出，可能卡住或等待中</div>' : '')
      + (s && s.error ? '<div class="tp-warn">错误：' + esc(String(s.error)) + '</div>' : '')
      + '</div>';
    const btn = box.querySelector('.tp-close');
    if (btn) btn.onclick = hide;
  }
  function show(title, s) { render(title, s || null); }
  function update(s, title) { render(title, s); }
  function hide() { if (el && el.parentNode) el.parentNode.removeChild(el); el = null; }
  return { show, update, hide };
 })();
 window.TaskProgress = TaskProgress;
 /* ================= 迷你 Markdown 渲染器 ================= */
 function inlineMd(s) {
  let out = esc(s);
@@ -1056,19 +1056,32 @@ async function updateRankingData(view, btn) {
        body: JSON.stringify({ prompt: rankPrompt, force: !!inCooldown }),
      });
      if (!r || r.ok === false) throw new Error((r && r.error) || '任务提交失败');
-      showToast('✅ 榜单更新任务已提交，请到左侧会话栏查看执行');
+      showToast('✅ 榜单更新任务已提交，执行进度见右下角面板');
      TaskProgress.show('更新榜单数据');
      // 4) 轮询任务状态（最长 15 分钟；期间按钮保持 busy）
      // 10-08 修复：工作台服务被回收时 api() 会持续抛错，原逻辑静默 continue 直到 15 分钟超时、用户零感知
      // ⇒ 连续 3 次查询失败即判定服务已断开，提示并结束轮询（任务仍在后台跑，只是工作台看不到进度）
      const deadline = Date.now() + 15 * 60 * 1000;
      let state = 'running';
      let pollFail = 0;
      while (Date.now() < deadline) {
        await new Promise((res) => setTimeout(res, 5000));
        let s = null;
-        try { s = await api('/api/run/status?id=' + encodeURIComponent(r.id)); } catch (e) { continue; }
+        try { s = await api('/api/run/status?id=' + encodeURIComponent(r.id)); pollFail = 0; if (s) TaskProgress.update(s, '更新榜单数据'); }
        catch (e) {
          if (++pollFail >= 3) {
            restore();
            showToast('⚠️ 工作台服务已断开（连续 3 次查询失败）；任务仍在后台执行，重启工作台后请到左侧会话栏查看进度');
            return;
          }
          continue;
        }
        if (!s || s.state === 'notfound') { state = 'done'; break; }
        if (s.state === 'done') { state = 'done'; break; }
        if (s.state === 'error' || s.state === 'review') { state = s.state; break; }
      }
      restore();
      if (state !== 'running') setTimeout(() => TaskProgress.hide(), 8000);
      if (state === 'done') {
        showToast('✅ 榜单数据已更新，正在刷新…');
        // 5) 整页重建：丢弃 _reload（同闭包 render 不清 meta 缓存）→ router 重新进入渲染 → 拉到最新数据期
@@ -1216,12 +1229,15 @@ function updateFollowedAccounts(btn) {
            });
            if (r.error) throw new Error(r.error);
            const taskId = r.id;
            const taskTitle = '更新账号·' + name;
            TaskProgress.show(taskTitle);
            const deadline = Date.now() + 20 * 60 * 1000;
            let state = 'running';
            while (Date.now() < deadline) {
              await new Promise((res) => setTimeout(res, 5000));
              let s = null;
              try { s = await api('/api/run/status?id=' + encodeURIComponent(taskId)); } catch (e) { continue; }
              if (s) TaskProgress.update(s, taskTitle);
              if (!s || s.state === 'notfound') { state = 'done'; break; }
              if (s.state === 'done') { state = 'done'; break; }
              if (s.state === 'error' || s.state === 'review') { state = s.state; break; }
@@ -1231,6 +1247,7 @@ function updateFollowedAccounts(btn) {
          } catch (e) { failed.push(name + '（' + e.message + '）'); }
        }
        restore();
        TaskProgress.hide();
        if (btn) btn.blur();
        showToast(done.length ? `✅ 已更新 ${done.length} 个关注账号${failed.length ? `；${failed.length} 个未完成：${failed.join('、')}` : ''}` : '❌ 更新未完成：' + failed.join('、'));
        refreshCurrentPage();
@@ -1950,12 +1967,15 @@ function readVideoTaskRec(videoId) {
 /* 刷新后恢复轮询：跟随该视频解析任务直到终态 → 清理记录 → 提示并刷新本页按钮态 */
 async function watchVideoParseTask(videoId, taskId, reload) {
  let s = null;
  TaskProgress.show('视频解析');
  const deadline = Date.now() + 35 * 60 * 1000;
  while (Date.now() < deadline) {
    await new Promise((r) => setTimeout(r, 5000));
    try { s = await api('/api/run/status?id=' + encodeURIComponent(taskId)); } catch (e) { continue; }
    if (s) TaskProgress.update(s, '视频解析');
    if (!s || s.state === 'notfound' || s.state === 'done' || s.state === 'error' || s.state === 'review') break;
  }
  setTimeout(() => TaskProgress.hide(), 8000);
  try { localStorage.removeItem(VIDEO_TASK_KEY(videoId)); } catch (e) {}
  if (s && s.state === 'done') showToast('✅ 视频解析完成，已自动刷新本页');
  else if (s && s.state === 'error') showToast('❌ 视频解析失败' + (s.error ? '：' + s.error : '') + '（任务已结束，可重新点击解析）');
@@ -880,3 +880,28 @@ td.td-title { max-width: 240px; }
 .g-actions { display: flex; justify-content: flex-end; gap: 8px; margin-top: 12px; }
 .g-actions .btn-sm { padding: 4px 12px; font-size: 14px; }
 .g-actions .ghost:disabled { opacity: .5; cursor: default; }
 /* ===== 任务进度面板（10-08 新增：后台 AI 任务执行过程可见） ===== */
 .tp-panel {
  position: fixed; right: 18px; bottom: 18px; z-index: 9999;
  width: 380px; max-width: calc(100vw - 36px);
  background: var(--panel); border: 1px solid var(--border); border-radius: 12px;
  box-shadow: 0 8px 28px rgba(0,0,0,.16); overflow: hidden;
  font-size: 13.5px; color: var(--text);
 }
 .tp-head { display: flex; align-items: center; gap: 8px; padding: 10px 12px; border-bottom: 1px solid var(--border); background: var(--primary-soft); }
 .tp-title { font-weight: 700; font-size: 14px; flex: 1; overflow: hidden; text-overflow: ellipsis; white-space: nowrap; }
 .tp-close { border: none; background: transparent; color: var(--dim); cursor: pointer; font-size: 16px; line-height: 1; padding: 2px 4px; }
 .tp-body { padding: 10px 12px; }
 .tp-row { display: flex; gap: 8px; margin-bottom: 6px; }
 .tp-row .k { color: var(--dim); flex: 0 0 62px; }
 .tp-row .v { flex: 1; word-break: break-all; }
 .tp-tools { display: flex; flex-wrap: wrap; gap: 6px; }
 .tp-tools span { background: #f0f2f5; border-radius: 20px; padding: 2px 9px; font-size: 12px; font-variant-numeric: tabular-nums; }
 .tp-act { max-height: 92px; overflow: auto; background: #fafbfc; border: 1px solid var(--border); border-radius: 8px; padding: 8px 9px; color: var(--dim); font-size: 12.5px; line-height: 1.55; white-space: pre-wrap; word-break: break-word; }
 .tp-warn { margin-top: 8px; padding: 7px 9px; border-radius: 8px; background: #fff3e6; color: #b3541e; font-size: 12.5px; font-weight: 600; }
 .tp-dot { width: 8px; height: 8px; border-radius: 50%; background: var(--primary); flex: 0 0 8px; }
 .tp-dot.run { animation: tp-pulse 1.1s ease-in-out infinite; }
 .tp-dot.done { background: #2f9e44; }
 .tp-dot.err { background: var(--danger); }
@keyframes tp-pulse { 0%,100% { opacity: 1; } 50% { opacity: .25; } }
@@ -13,7 +13,7 @@ const dsh = require('./dsh-data');
 const { parseAttachment } = require('./scripts/attachment-parser');
 const { loadConfig } = require('./load-config');
 // 09-29 新增：本地 CodeBuddy CLI 后端（stdio 直连，替代 Dify；见 cli-backend.js 头部说明）
-const { runCli, resolveCli } = require('./cli-backend');
+const { runCli, resolveCli, resolveCredentials } = require('./cli-backend');
 // 09-01 默认端口由 8899 改为 8900：本机 8899 被小米 PC 管家 MiPCAudio.exe 系统服务占用（0.0.0.0 监听且自动复活），
 // 此时 127.0.0.1:8899 绑定不生效 → 默认直接起在 8900；仍可 `node server.js <端口>` 显式换端口
@@ -34,10 +34,46 @@ function aiBackend() {
  return String((CFG.ai && CFG.ai.backend) || 'dify').toLowerCase();
 }
 // 09-29 CLI 后端的联网搜索策略（追加到系统提示）。
 // 根因：CLI 自带 WebSearch/WebFetch，但默认不会主动用；而每次都搜又会把首字延迟从十几秒拖到几十秒。
 // 所以给模型一条明确的「什么时候才搜」的判据，而不是简单开关。
 const CLI_SEARCH_HINT =
  '你具备联网搜索能力（WebSearch / WebFetch），但搜索很慢，要严格按判据使用。'
  + '【该搜】回答依赖「今天/近期」的外部事实时：当下热点、平台规则与趋势、行业数据、事实核查。'
  + '【不该搜】创作讨论、需求澄清、脚本撰写、文案打磨——这些靠你的知识直接答，一律不搜。'
  + '【搜索预算】中文关键词；最多 1 次 WebSearch；仅当搜索结果指向必须打开的页面时才追加 1 次 WebFetch；'
  + '工具调用总数硬上限 2 次。搜到即答，禁止反复搜或换词重搜。'
  + '搜索失败或超时就直接凭已有信息作答，不要重试。';
 // 由 config.json 的 ai.cli 段构造一次 CLI 调用参数（clarify / 自检 / 后续其它入口共用，避免多处硬编码）
 function cliBaseOpts(over) {
  const c = (CFG.ai && CFG.ai.cli) || {};
  const searchOn = c.search !== false;
  return Object.assign({
    cwd: ROOT,
    // MCN_AI_MODEL 可临时覆盖模型（用于不重启、不改配置的 A/B 对比与排障）
    model: String(process.env.MCN_AI_MODEL || '').trim() || c.model,
    apiKey: c.apiKey,
    authToken: c.authToken,
    credentialFile: c.credentialFile,
    internetEnvironment: c.internetEnvironment,
    permissionMode: c.permissionMode,
    cliPath: c.path,
    timeoutMs: Math.max(30000, parseInt(c.timeoutMs, 10) || 300000),
    effort: c.effort || '',
    search: searchOn,
    tools: c.tools,
    strictMcp: c.strictMcp !== false,
    maxTurns: c.maxTurns,
    appendSystemPrompt: c.appendSystemPrompt || (searchOn ? CLI_SEARCH_HINT : ''),
  }, over || {});
 }
 // 09-10 路径治本（配套「仓库特征判定」）：工作台运行时路径一律从 ROOT 动态推导，禁止写死盘符。
 // 根因：原写死盘符指向仓库外的固定目录，仓库迁移后该目录不存在 → 浏览器锁失效、会话 cwd 悬空。
 const BROWSER_LOCK_FILE = path.join(ROOT, '.browser-lock'); // 浏览器互斥锁文件（与工作台同目录）
-const SESSION_CWD = ROOT;                                   // 工作台触发的 AI 会话 cwd（分组名 = mcn-work-shop）
+// 10-08：默认工作台自身目录；config.json 的 sessionCwd 可指定别的工作区（分组随之改变）
 const SESSION_CWD = String(CFG.sessionCwd || '').trim() || ROOT;
 // 09-07：prompt 模板文件化（prompts/*.md）——规则迭代只改文件不碰代码；文件缺失/损坏回退 null，调用方自行兜底。
 // 模板正文取 ==PROMPT== 与 ==CHANGELOG== 之间（头部说明/文末变更记录不发给模型）
@@ -359,7 +395,7 @@ function createOnceAutomation(name, prompt, skillsArr, connectorIdsArr) {
  try {
    const now = Date.now();
    const id = 'automation-' + now;
-    const cwd = SESSION_CWD; // 工作台触发的会话归入 mcn-work-shop 空间分组（由 ROOT 动态推导）
+    const cwd = SESSION_CWD; // 工作台触发的会话归入 mcn-workshop 空间分组（由 ROOT 动态推导）
    const d = new Date(now + 5 * 1000);
    const pad = (n) => String(n).padStart(2, '0');
    const scheduledAt = `${d.getFullYear()}-${pad(d.getMonth() + 1)}-${pad(d.getDate())}T${pad(d.getHours())}:${pad(d.getMinutes())}:${pad(d.getSeconds())}`;
@@ -401,6 +437,55 @@ function rankLastTaskState() {
  } catch (e) { return null; }
 }
 // ---------- 任务进度可见（10-08 新增：用户「我需要看到 才知道执行的是否正常」）----------
 // 后台任务只返回 running/done 太粗：用户无法判断"在真跑"还是"卡住了"。
 // 解法：automation → 关联它拉起的后台会话 → 读该会话 jsonl 尾部 → 产出
 //       已运行时长 / 工具调用统计 / 最近一段动作 / 会话最后写入距今（判断是否停滞）
 // 会话 cwd → WorkBuddy projects 目录名（实测：`D:\a\b\V1.0\mcn-workshop` → `d-a-b-V1.0-mcn-workshop`）
 function escapeCwdForProjects(cwd) {
  const s = String(cwd || '').replace(/\\/g, '/');
  const m = s.match(/^([A-Za-z]):\/(.+)$/);
  if (!m) return null;
  return m[1].toLowerCase() + '-' + m[2].replace(/\//g, '-');
 }
 const TOOL_NAME_RE = /"name":"(Bash|Read|Write|Edit|Grep|Glob|WebSearch|WebFetch|WebFetch2|Skill|Task|Agent|TodoWrite|ExitPlanMode|mcp__[A-Za-z0-9_]+)"/g;
 function readSessionProgress(sessionId, cwd) {
  const out = { lastAction: '', toolCalls: {}, updatedAgoMs: null, stalled: false, logBytes: 0 };
  try {
    const esc = escapeCwdForProjects(cwd);
    if (!esc) return out;
    const f = path.join(os.homedir(), '.workbuddy', 'projects', esc, sessionId + '.jsonl');
    if (!fs.existsSync(f)) return out;
    const st = fs.statSync(f);
    out.logBytes = st.size;
    out.updatedAgoMs = Date.now() - Number(st.mtimeMs);
    // 90 秒没再写入即视为停滞（模型正常推进时几乎每秒都在写日志）
    out.stalled = out.updatedAgoMs > 90000;
    if (st.size <= 0) return out;
    const readLen = Math.min(st.size, 256 * 1024);
    const fd = fs.openSync(f, 'r');
    const buf = Buffer.alloc(readLen);
    fs.readSync(fd, buf, 0, readLen, st.size - readLen);
    fs.closeSync(fd);
    const txt = buf.toString('utf8');
    let m;
    TOOL_NAME_RE.lastIndex = 0;
    while ((m = TOOL_NAME_RE.exec(txt))) out.toolCalls[m[1]] = (out.toolCalls[m[1]] || 0) + 1;
    const texts = [];
    const re2 = /"text":"((?:[^"\\]|\\.){4,})"/g;
    while ((m = re2.exec(txt))) {
      let s = m[1];
      try { s = JSON.parse('"' + s + '"'); } catch (e) { /* 解析失败保留原串 */ }
      if (s && String(s).trim()) texts.push(String(s).trim());
    }
    if (texts.length) out.lastAction = texts[texts.length - 1].replace(/\s+/g, ' ').slice(0, 160);
  } catch (e) { /* 读不到不影响状态判定 */ }
  return out;
 }
 // ---- 静态文件 / API ----
 const server = http.createServer((req, res) => {
  const u = new URL(req.url, 'http://localhost');
@@ -777,7 +862,7 @@ const server = http.createServer((req, res) => {
        const db = new DatabaseSync(process.env.WORKBUDDY_DB || path.join(os.homedir(), '.workbuddy', 'workbuddy.db'));
        const now = Date.now();
        const id = 'automation-' + now;
-        const cwd = SESSION_CWD; // 工作台触发的会话归入 mcn-work-shop 空间分组（由 ROOT 动态推导）
+        const cwd = SESSION_CWD; // 工作台触发的会话归入 mcn-workshop 空间分组（由 ROOT 动态推导）
        const d = new Date(Date.now() + 5 * 1000); // 未来 5 秒（08-31 根因：客户端只对未来 scheduledAt 补算 next_run_at；写 now=过去时间→不补算→调度器扫不到→卡死）
        const pad = (n) => String(n).padStart(2, '0');
        const scheduledAt = `${d.getFullYear()}-${pad(d.getMonth() + 1)}-${pad(d.getDate())}T${pad(d.getHours())}:${pad(d.getMinutes())}:${pad(d.getSeconds())}`;
@@ -809,10 +894,17 @@ const server = http.createServer((req, res) => {
    try {
      const { DatabaseSync } = require('node:sqlite');
      const db = new DatabaseSync(process.env.WORKBUDDY_DB || path.join(os.homedir(), '.workbuddy', 'workbuddy.db'), { readOnly: true });
-      const auto = db.prepare('SELECT status, deleted_at, last_run_at FROM automations WHERE id=?').get(id);
+      const auto = db.prepare('SELECT status, deleted_at, last_run_at, created_at FROM automations WHERE id=?').get(id);
      if (!auto || auto.deleted_at) { db.close(); return sendJSON(200, { ok: true, id, state: 'notfound' }); }
      const st = db.prepare('SELECT running, last_error FROM automation_runtime_state WHERE automation_id=?').get(id);
      const runs = db.prepare("SELECT status FROM automation_runs WHERE automation_id=? ORDER BY created_at DESC LIMIT 1").get(id);
      // 10-08：关联本任务拉起的后台会话（任务创建后 5 分钟内第一条自动化会话），读其日志产出进度
      const t0 = Number(auto.created_at) || 0;
      const sess = t0 ? db.prepare(
        'SELECT id, title, cwd FROM sessions WHERE is_background_automation=1 AND created_at >= ? AND created_at <= ? ORDER BY created_at ASC LIMIT 1'
      ).get(t0 - 15000, t0 + 300000) : null;
      const prog = sess ? readSessionProgress(sess.id, sess.cwd) : null;
      const elapsedMs = t0 ? Date.now() - t0 : null;
      db.close();
      let state = 'queued';
      if (st && Number(st.running) === 1) state = 'running';
@@ -824,7 +916,17 @@ const server = http.createServer((req, res) => {
        else if (['ERROR', 'CANCELLED', 'FAILED', 'INTERRUPTED'].includes(s)) state = 'error';
        else state = 'pending'; // ACCEPTED / QUEUED / PENDING 等 = 排队等待执行
      }
-      return sendJSON(200, { ok: true, id, state, error: (st && st.last_error) || null });
+      return sendJSON(200, {
        ok: true, id, state, error: (st && st.last_error) || null,
        elapsedMs,
        sessionId: (sess && sess.id) || null,
        sessionTitle: (sess && sess.title) || null,
        lastAction: (prog && prog.lastAction) || '',
        toolCalls: (prog && prog.toolCalls) || {},
        updatedAgoMs: (prog && prog.updatedAgoMs) != null ? prog.updatedAgoMs : null,
        stalled: !!(prog && prog.stalled),
        logBytes: (prog && prog.logBytes) || 0,
      });
    } catch (e) {
      return sendErr(500, '状态查询失败: ' + e.message);
    }
@@ -888,7 +990,7 @@ const server = http.createServer((req, res) => {
          resp = await fetch(difyUrl + '/chat-messages', {
            method: 'POST',
            headers: { 'Authorization': 'Bearer ' + apiKey, 'Content-Type': 'application/json' },
-            body: JSON.stringify({ inputs: { is_think: '0', is_online: '0', model: process.env.DIFY_MCN_MODEL || 'gemini' }, query, response_mode: 'blocking', user: 'mcn-work-shop' }),
+            body: JSON.stringify({ inputs: { is_think: '0', is_online: '0', model: process.env.DIFY_MCN_MODEL || 'gemini' }, query, response_mode: 'blocking', user: 'mcn-workshop' }),
            signal: ctrl.signal,
          });
        } finally { clearTimeout(timer); }
@@ -915,10 +1017,7 @@ const server = http.createServer((req, res) => {
      if (!t) return '';
      return t.length <= 8 ? '***' : t.slice(0, 6) + '***' + t.slice(-4);
    };
-    const envKey = process.env.CODEBUDDY_API_KEY || '';
+    const cred = resolveCredentials({ apiKey: c.apiKey, authToken: c.authToken, credentialFile: c.credentialFile });
    const envTok = process.env.CODEBUDDY_AUTH_TOKEN || '';
    const effKey = c.apiKey || envKey;
    const effTok = c.authToken || envTok;
    const info = {
      backend,
      cli: {
@@ -926,10 +1025,11 @@ const server = http.createServer((req, res) => {
        pathConfigured: !!c.path,
        model: c.model || '',
        internetEnvironment: c.internetEnvironment || '',
-        credential: effTok ? 'CODEBUDDY_AUTH_TOKEN(' + mask(effTok) + ')'
+        credential: cred.source + (cred.apiKey || cred.authToken
-          : effKey ? 'CODEBUDDY_API_KEY(' + mask(effKey) + ')'
+          ? ' (' + mask(cred.authToken || cred.apiKey) + ')' : ''),
-            : '（未配置）',
+        credentialFile: cred.credentialFile,
-        ready: !!(effTok || effKey),
+        credentialFileExists: (() => { try { return fs.existsSync(cred.credentialFile); } catch (e) { return false; } })(),
        ready: !!(cred.authToken || cred.apiKey),
      },
      dify: {
        url: String(process.env.DIFY_URL || 'https://mydify.youmanvideo.com/v1'),
@@ -946,12 +1046,7 @@ const server = http.createServer((req, res) => {
    if (url.searchParams.get('probe') === '1' && backend === 'cli') {
      const t0 = Date.now();
      try {
-        const r = await runCli({
+        const r = await runCli(cliBaseOpts({ prompt: '只回复两个字：成功', timeoutMs: 120000 }));
          prompt: '只回复两个字：成功', cwd: ROOT, model: c.model,
          apiKey: c.apiKey, authToken: c.authToken,
          internetEnvironment: c.internetEnvironment, cliPath: c.path,
          timeoutMs: 120000,
        });
        info.probe = {
          ok: r.ok, ms: Date.now() - t0,
          text: (r.text || '').slice(0, 100),
@@ -1030,18 +1125,7 @@ const server = http.createServer((req, res) => {
      //   dify = 原链路（下方保留，未改动）
      // 两条链路对外都产出同一套 SSE 协议：{delta} / {replace} / {error}，前端无需感知差异。
      if (aiBackend() === 'cli') {
-        const c = (CFG.ai && CFG.ai.cli) || {};
+        const base = cliBaseOpts({ prompt: query });
        const base = {
          prompt: query,
          cwd: ROOT,
          model: c.model,
          apiKey: c.apiKey,
          authToken: c.authToken,
          internetEnvironment: c.internetEnvironment,
          permissionMode: c.permissionMode,
          cliPath: c.path,
          timeoutMs: Math.max(30000, parseInt(c.timeoutMs, 10) || 300000),
        };
        if (stream) {
          res.writeHead(200, {
            'Content-Type': 'text/event-stream; charset=utf-8',
@@ -1063,6 +1147,10 @@ const server = http.createServer((req, res) => {
            // 已产出的内容优先保留（模型中途失败 / 超时场景）
            if (acc && r.text && r.text !== acc) write({ replace: r.text });
            write({ error: r.error || 'CLI 执行失败' });
          } else if (r.text && r.text !== acc) {
            // 成功但「流过的内容」≠「终态正文」：典型是模型在联网搜索前先吐了一句过程话术，
            // 后端已把工具调用前的部分切掉 → 这里用权威正文整体覆盖（前端原生支持 replace）
            write({ replace: r.text });
          }
          log('AI 需求打磨(cli,stream): ' + accountName + ' | ' + acc.length + '字'
            + (r.sessionId ? ' | session ' + r.sessionId : '') + (r.ok ? '' : ' | 失败: ' + r.error));
@@ -1092,7 +1180,7 @@ const server = http.createServer((req, res) => {
          const difyResp = await fetch(difyUrl + '/chat-messages', {
            method: 'POST',
            headers: { 'Authorization': 'Bearer ' + apiKey, 'Content-Type': 'application/json' },
-            body: JSON.stringify({ inputs: { is_think: '0', is_online: '0', model: process.env.DIFY_MCN_MODEL || 'gemini' }, query, response_mode: 'streaming', user: 'mcn-work-shop' }),
+            body: JSON.stringify({ inputs: { is_think: '0', is_online: '0', model: process.env.DIFY_MCN_MODEL || 'gemini' }, query, response_mode: 'streaming', user: 'mcn-workshop' }),
            signal: ctrl.signal,
          });
          if (!difyResp.ok || !difyResp.body) {
@@ -1171,7 +1259,7 @@ const server = http.createServer((req, res) => {
        difyResp = await fetch(difyUrl + '/chat-messages', {
          method: 'POST',
          headers: { 'Authorization': 'Bearer ' + apiKey, 'Content-Type': 'application/json' },
-          body: JSON.stringify({ inputs: { is_think: '0', is_online: '0', model: process.env.DIFY_MCN_MODEL || 'gemini' }, query, response_mode: 'blocking', user: 'mcn-work-shop' }),
+          body: JSON.stringify({ inputs: { is_think: '0', is_online: '0', model: process.env.DIFY_MCN_MODEL || 'gemini' }, query, response_mode: 'blocking', user: 'mcn-workshop' }),
          signal: ctrl.signal,
        });
      } finally { clearTimeout(timer); }
@@ -1238,14 +1326,14 @@ const server = http.createServer((req, res) => {
  });
 });
-// ---- 会话自动清理：mcn-work-shop 空间超 6 小时无活动的已结束会话自动清除 ----
+// ---- 会话自动清理：mcn-workshop 空间超 6 小时无活动的已结束会话自动清除 ----
 // 09-01 用户需求：工作台触发（cwd = 工作台目录 SESSION_CWD）的 AI 会话任务，超过 6 小时自动清除
-// 09-10 路径治本：cwd 由写死盘符改为 ROOT 动态推导（<技能根>/mcn-work-shop）；
+// 09-10 路径治本：cwd 由写死盘符改为 ROOT 动态推导（<技能根>/mcn-workshop）；
-//        清理模式放宽为 '%mcn-work%'，同时覆盖历史会话（旧 mcn-workshop）与新建会话（mcn-work-shop）
+//        清理模式放宽为 '%mcn-work%'，同时覆盖历史会话（早期 D:\AgentSkill\mcn-workshop、迁移期 …\mcn-work-shop）与新建会话（…\V1.0\mcn-workshop）
 // 判定：cwd 含 mcn-work + status=completed（执行中一律不删）+ 未删过 + 最后活动时间超过 6 小时
 // 方式：软删除（置 deleted_at），客户端左侧会话栏按 deleted_at 过滤即不再显示；可逆安全
 const SESSION_TTL_MS = 6 * 3600 * 1000;          // 6 小时
-const SESSION_CWD_PATTERN = '%mcn-work%';        // 兼容 SESSION_CWD（mcn-work-shop）与历史 cwd（mcn-workshop）
+const SESSION_CWD_PATTERN = '%mcn-work%';        // 覆盖当前 SESSION_CWD（…\V1.0\mcn-workshop）与历史 cwd（早期 D:\AgentSkill\mcn-workshop、迁移期 …\mcn-work-shop）
 const SESSION_CLEAN_INTERVAL_MS = 60 * 60 * 1000; // 每小时检查一次
 function cleanupExpiredSessions() {
@@ -1262,7 +1350,7 @@ function cleanupExpiredSessions() {
        AND COALESCE(last_activity_at, updated_at, created_at, 0) < ?
    `).run(now, SESSION_CWD_PATTERN, cutoff);
    db.close();
-    if (Number(r.changes) > 0) log(`会话自动清理：已清除 mcn-work-shop 超 6 小时无活动的已完成会话 ${r.changes} 条`);
+    if (Number(r.changes) > 0) log(`会话自动清理：已清除 mcn-workshop 超 6 小时无活动的已完成会话 ${r.changes} 条`);
  } catch (e) {
    console.error('会话自动清理失败:', e.message);
  }