fix(BIZ-26): 限流范围收窄到 NVIDIA 网关

- 新增网关识别逻辑：只识别 nvidia / nvidiavx18088980513 为限流目标 - volcengine-plan、siliconflow、deepseek 等非 NVIDIA 网关默认不进入令牌桶 - RequestScheduler 增加 gateway/model 参数与 _should_rate_limit 判断 - 未知网关默认不限流，避免误伤其他通道 - 补充网关范围测试与使用文档说明 Co-authored-by: multica-agent <github@multica.ai>
feat(BIZ-26): 实现 API 请求优先级队列 + 令牌桶限流器
2026-06-23 16:12:02 +08:00 · 2026-06-23 07:09:39 +08:00
56 changed files with 1511 additions and 10488 deletions
@@ -1,234 +0,0 @@
 # HEARTBEAT.md - 梁思筑（architect）的心跳配置
 > 模板版本：v1.1 (BIZ-24) | 分类：开发 Agent
 > OpenClaw Agent ID: `architect` | Multica Agent UUID: `40abd41a-62d0-416d-bc44-92c1f758d87a`
 ---
 ## 📋 全任务源统一监控（每次心跳必检）
 > **核心原则：发现任何来源的任务都必须立即执行，不得遗漏。**
 ### 三源检查
 #### 第一优先级：OpenClaw WorkBoard 卡片
 ```bash
 # 检查 WorkBoard 中分配给我的待办卡片
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 my_cards = [c for c in data.get('cards', [])
             if c.get('agentId') == 'architect' and c.get('status') == 'todo']
 for c in my_cards:
    print(f'WORKBOARD TODO: {c["id"][:8]} [priority={c.get("priority","?")}] {c["title"]}')
 "
 ```
 #### 第二优先级：Multica Issues
 ```bash
 # 检查 Multica 中分配给我的待办 Issue
 multica issue list --assignee-id 40abd41a-62d0-416d-bc44-92c1f758d87a --status todo --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 for issue in data:
    print(f'MULTICA TODO: {issue["identifier"]} [{issue.get("priority","?")}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 #### 第三优先级：待办文档
 ```bash
 # 检查工作区待办文档
 grep -n '\[ \]' TODO.md AGENTS.md 2>/dev/null || echo "无待办文档中未完成项"
 ```
 ### 三源合并决策
 ```
 心跳开始
    ↓
 检查 WorkBoard 待办卡片（agentId=architect）
    ↓
 检查 Multica Issues 待办（assignee=40abd41a-62d0-416d-bc44-92c1f758d87a）
    ↓
 检查待办文档
    ↓
 合并去重 → 按优先级排序 → 依次执行
 ```
 ---
 ## ⚠️ 禁止请示规则（最高优先级，自动执行）
 > **核心规则：发现分配给自己的任务 → 立即执行，不得向用户请示！**
 > 心跳是后台自动行为，用户在大多数时候并不在线，请示会导致任务卡死。
 ### 执行流程（严格执行，无需确认）
 1. **三源检查待办** — WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. **立即执行，不得请示** — 发现待办后直接执行
 3. **检查进行中任务** — 确认认领的任务状态
 4. **完成任务** — 通过对应平台汇报结果
 ### ⚠️ 绝对禁止行为
 - ❌ 不得问"要不要做这个任务"
 - ❌ 不得等用户确认再执行
 - ❌ 不得以"需要更多信息"为由拒绝执行
 ---
 ## ⏱️ 超时检测规则
 ### 心跳频率：15 分钟
 每次心跳跨平台执行以下检测：
 1. 检查 WorkBoard 进行中任务的更新时间
 2. 检查 Multica 进行中 issues 的更新时间
 3. 超过 30 分钟无进展 → 标记为"疑似超时"
 4. 疑似超时 → 追加一次完整心跳尝试推进
 5. 确认超时 → 进入自动恢复流程
 ### 跨平台超时检测脚本
 ```bash
 # WorkBoard 超时检测
 echo "=== WorkBoard 超时检测 ==="
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 inprogress = [c for c in data.get('cards', []) if c.get('status') == 'in_progress']
 now = time.time()
 for c in inprogress:
    updated = c.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1800:
            print(f'⏰ WB TIMEOUT: {c["id"][:8]} [{c.get("agentId","?")}] {c["title"]}')
 "
 echo ""
 echo "=== Multica 超时检测 ==="
 multica issue list --status in_progress --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 now = time.time()
 for issue in data:
    updated = issue.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1800:
            print(f'⏰ MUL TIMEOUT: {issue["identifier"]} [{issue.get("assignee_id","?")[:12]}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 ---
 ## 🔄 自动恢复规则
 ### 触发条件
 - 超 45 分钟无进展 → 自动重新调度
 ### 恢复操作（按平台）
 | 平台 | 操作 |
 |------|------|
 | WorkBoard | 添加评论 → release claim → 通知 COO + 创建者 |
 | Multica | 添加评论 → status=blocked → 通知 COO + 创建者 |
 | 待办文档 | 标注超时 → 转为卡片（可选） |
 ---
 ## 🔗 依赖检查前置规则
 ### 强制检查流程
 1. 认领任务前，读取依赖字段（depends_on / parent_issue_id）
 2. 逐一检查每个依赖任务的状态
 3. 依赖未满足 → 不认领（保持 todo）
 4. 超过等待阈值（2h）→ 通知依赖任务执行者
 ### 双平台依赖检查
 ```bash
 # WorkBoard 依赖检查
 openclaw workboard read <card-id> --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 card = json.load(sys.stdin)
 deps = card.get('dependsOn', [])
 if deps:
    for dep in deps:
        if dep.get('status') != 'done':
            print(f'⛔ WB 依赖未满足: {dep["id"]} → status={dep.get("status","?")}')
            sys.exit(1)
    print('✅ 所有 WB 依赖已满足')
 else:
    print('✅ 无 WB 依赖，可以启动')
 "
 # Multica 依赖检查
 multica issue get <issue-id> --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, subprocess
 issue = json.load(sys.stdin)
 parent_id = issue.get('parent_issue_id')
 if parent_id:
    result = subprocess.run(['multica', 'issue', 'get', parent_id, '--output', 'json'],
                            capture_output=True, text=True)
    parent = json.loads(result.stdout)
    if parent.get('status') != 'done':
        print(f'⛔ MUL 父 Issue {parent["identifier"]} 未完成')
        sys.exit(1)
    print(f'✅ 父 Issue {parent["identifier"]} 已完成')
 else:
    print('✅ 无父 Issue 依赖，可以启动')
 "
 ```
 ---
 ## 🛑 最大轮次限制
 ### 限制值：100 轮
 - 接近 80%（80 轮）→ 预警
 - 达到上限 → 暂停，通知 COO + 创建者
 ### 跨平台轮次跟踪
 - **WorkBoard**：通过 workboard_heartbeat 的 note 记录轮次
 - **Multica**：通过 issue comment 记录轮次进度
 - **待办文档**：在工作日志中记录
 ---
 ## 🫀 心跳执行清单
 ### 每次心跳必须检查
 1. ✅ **全任务源检查**：WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. ✅ 进行中任务超时检测（跨平台）
 3. ✅ 依赖检查
 4. ✅ 轮次计数器更新
 5. ✅ 架构设计进度
 6. ✅ 技术方案评审状态
 ---
 ## ⚠️ 全局关键规则
 1. **心跳不打断对话** — 用户正在对话时延后执行
 2. **非紧急事项延后汇报** — 等下一轮心跳或用户询问
 3. **发现任务立即执行，不得请示**（任何来源）
 4. **超时任务按自动恢复流程处理**（跨平台）
 5. **依赖未满足不启动**
 6. **达到轮次上限自动暂停**
 7. **避免任务遗漏** — 三源必须全部检查，缺一不可
 ---
 > 基于 BIZ-24 v1.1 模板生成 | 梁思筑（architect）专用配置
@@ -1,234 +0,0 @@
 # HEARTBEAT.md - 文墨言（contentspecialist）的心跳配置
 > 模板版本：v1.1 (BIZ-24) | 分类：业务 Agent
 > OpenClaw Agent ID: `contentspecialist` | Multica Agent UUID: `8321b0bf-7d89-4ece-927a-0780f42ad396`
 ---
 ## 📋 全任务源统一监控（每次心跳必检）
 > **核心原则：发现任何来源的任务都必须立即执行，不得遗漏。**
 ### 三源检查
 #### 第一优先级：OpenClaw WorkBoard 卡片
 ```bash
 # 检查 WorkBoard 中分配给我的待办卡片
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 my_cards = [c for c in data.get('cards', [])
             if c.get('agentId') == 'contentspecialist' and c.get('status') == 'todo']
 for c in my_cards:
    print(f'WORKBOARD TODO: {c["id"][:8]} [priority={c.get("priority","?")}] {c["title"]}')
 "
 ```
 #### 第二优先级：Multica Issues
 ```bash
 # 检查 Multica 中分配给我的待办 Issue
 multica issue list --assignee-id 8321b0bf-7d89-4ece-927a-0780f42ad396 --status todo --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 for issue in data:
    print(f'MULTICA TODO: {issue["identifier"]} [{issue.get("priority","?")}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 #### 第三优先级：待办文档
 ```bash
 # 检查工作区待办文档
 grep -n '\[ \]' TODO.md AGENTS.md 2>/dev/null || echo "无待办文档中未完成项"
 ```
 ### 三源合并决策
 ```
 心跳开始
    ↓
 检查 WorkBoard 待办卡片（agentId=contentspecialist）
    ↓
 检查 Multica Issues 待办（assignee=8321b0bf-7d89-4ece-927a-0780f42ad396）
    ↓
 检查待办文档
    ↓
 合并去重 → 按优先级排序 → 依次执行
 ```
 ---
 ## ⚠️ 禁止请示规则（最高优先级，自动执行）
 > **核心规则：发现分配给自己的任务 → 立即执行，不得向用户请示！**
 > 心跳是后台自动行为，用户在大多数时候并不在线，请示会导致任务卡死。
 ### 执行流程（严格执行，无需确认）
 1. **三源检查待办** — WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. **立即执行，不得请示** — 发现待办后直接执行
 3. **检查进行中任务** — 确认认领的任务状态
 4. **完成任务** — 通过对应平台汇报结果
 ### ⚠️ 绝对禁止行为
 - ❌ 不得问"要不要做这个任务"
 - ❌ 不得等用户确认再执行
 - ❌ 不得以"需要更多信息"为由拒绝执行
 ---
 ## ⏱️ 超时检测规则
 ### 心跳频率：15 分钟
 每次心跳跨平台执行以下检测：
 1. 检查 WorkBoard 进行中任务的更新时间
 2. 检查 Multica 进行中 issues 的更新时间
 3. 超过 30 分钟无进展 → 标记为"疑似超时"
 4. 疑似超时 → 追加一次完整心跳尝试推进
 5. 确认超时 → 进入自动恢复流程
 ### 跨平台超时检测脚本
 ```bash
 # WorkBoard 超时检测
 echo "=== WorkBoard 超时检测 ==="
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 inprogress = [c for c in data.get('cards', []) if c.get('status') == 'in_progress']
 now = time.time()
 for c in inprogress:
    updated = c.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1800:
            print(f'⏰ WB TIMEOUT: {c["id"][:8]} [{c.get("agentId","?")}] {c["title"]}')
 "
 echo ""
 echo "=== Multica 超时检测 ==="
 multica issue list --status in_progress --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 now = time.time()
 for issue in data:
    updated = issue.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1800:
            print(f'⏰ MUL TIMEOUT: {issue["identifier"]} [{issue.get("assignee_id","?")[:12]}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 ---
 ## 🔄 自动恢复规则
 ### 触发条件
 - 超 45 分钟无进展 → 自动重新调度
 ### 恢复操作（按平台）
 | 平台 | 操作 |
 |------|------|
 | WorkBoard | 添加评论 → release claim → 通知 创建者 |
 | Multica | 添加评论 → status=blocked → 通知 创建者 |
 | 待办文档 | 标注超时 → 转为卡片（可选） |
 ---
 ## 🔗 依赖检查前置规则
 ### 强制检查流程
 1. 认领任务前，读取依赖字段（depends_on / parent_issue_id）
 2. 逐一检查每个依赖任务的状态
 3. 依赖未满足 → 不认领（保持 todo）
 4. 超过等待阈值（2h）→ 通知依赖任务执行者
 ### 双平台依赖检查
 ```bash
 # WorkBoard 依赖检查
 openclaw workboard read <card-id> --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 card = json.load(sys.stdin)
 deps = card.get('dependsOn', [])
 if deps:
    for dep in deps:
        if dep.get('status') != 'done':
            print(f'⛔ WB 依赖未满足: {dep["id"]} → status={dep.get("status","?")}')
            sys.exit(1)
    print('✅ 所有 WB 依赖已满足')
 else:
    print('✅ 无 WB 依赖，可以启动')
 "
 # Multica 依赖检查
 multica issue get <issue-id> --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, subprocess
 issue = json.load(sys.stdin)
 parent_id = issue.get('parent_issue_id')
 if parent_id:
    result = subprocess.run(['multica', 'issue', 'get', parent_id, '--output', 'json'],
                            capture_output=True, text=True)
    parent = json.loads(result.stdout)
    if parent.get('status') != 'done':
        print(f'⛔ MUL 父 Issue {parent["identifier"]} 未完成')
        sys.exit(1)
    print(f'✅ 父 Issue {parent["identifier"]} 已完成')
 else:
    print('✅ 无父 Issue 依赖，可以启动')
 "
 ```
 ---
 ## 🛑 最大轮次限制
 ### 限制值：30 轮
 - 接近 80%（24 轮）→ 预警
 - 达到上限 → 暂停，通知 创建者
 ### 跨平台轮次跟踪
 - **WorkBoard**：通过 workboard_heartbeat 的 note 记录轮次
 - **Multica**：通过 issue comment 记录轮次进度
 - **待办文档**：在工作日志中记录
 ---
 ## 🫀 心跳执行清单
 ### 每次心跳必须检查
 1. ✅ **全任务源检查**：WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. ✅ 进行中任务超时检测（跨平台）
 3. ✅ 依赖检查
 4. ✅ 轮次计数器更新
 5. ✅ 内容发布计划
 6. ✅ 素材准备状态
 ---
 ## ⚠️ 全局关键规则
 1. **心跳不打断对话** — 用户正在对话时延后执行
 2. **非紧急事项延后汇报** — 等下一轮心跳或用户询问
 3. **发现任务立即执行，不得请示**（任何来源）
 4. **超时任务按自动恢复流程处理**（跨平台）
 5. **依赖未满足不启动**
 6. **达到轮次上限自动暂停**
 7. **避免任务遗漏** — 三源必须全部检查，缺一不可
 ---
 > 基于 BIZ-24 v1.1 模板生成 | 文墨言（contentspecialist）专用配置
@@ -1,235 +0,0 @@
 # HEARTBEAT.md - 陆怀瑾（coo）的心跳配置
 > 模板版本：v1.1 (BIZ-24) | 分类：高频 Agent
 > OpenClaw Agent ID: `coo` | Multica Agent UUID: `1c38b437-b54d-4784-bda3-29ce4c8a6722`
 ---
 ## 📋 全任务源统一监控（每次心跳必检）
 > **核心原则：发现任何来源的任务都必须立即执行，不得遗漏。**
 ### 三源检查
 #### 第一优先级：OpenClaw WorkBoard 卡片
 ```bash
 # 检查 WorkBoard 中分配给我的待办卡片
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 my_cards = [c for c in data.get('cards', [])
             if c.get('agentId') == 'coo' and c.get('status') == 'todo']
 for c in my_cards:
    print(f'WORKBOARD TODO: {c["id"][:8]} [priority={c.get("priority","?")}] {c["title"]}')
 "
 ```
 #### 第二优先级：Multica Issues
 ```bash
 # 检查 Multica 中分配给我的待办 Issue
 multica issue list --assignee-id 1c38b437-b54d-4784-bda3-29ce4c8a6722 --status todo --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 for issue in data:
    print(f'MULTICA TODO: {issue["identifier"]} [{issue.get("priority","?")}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 #### 第三优先级：待办文档
 ```bash
 # 检查工作区待办文档
 grep -n '\[ \]' TODO.md AGENTS.md 2>/dev/null || echo "无待办文档中未完成项"
 ```
 ### 三源合并决策
 ```
 心跳开始
    ↓
 检查 WorkBoard 待办卡片（agentId=coo）
    ↓
 检查 Multica Issues 待办（assignee=1c38b437-b54d-4784-bda3-29ce4c8a6722）
    ↓
 检查待办文档
    ↓
 合并去重 → 按优先级排序 → 依次执行
 ```
 ---
 ## ⚠️ 禁止请示规则（最高优先级，自动执行）
 > **核心规则：发现分配给自己的任务 → 立即执行，不得向用户请示！**
 > 心跳是后台自动行为，用户在大多数时候并不在线，请示会导致任务卡死。
 ### 执行流程（严格执行，无需确认）
 1. **三源检查待办** — WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. **立即执行，不得请示** — 发现待办后直接执行
 3. **检查进行中任务** — 确认认领的任务状态
 4. **完成任务** — 通过对应平台汇报结果
 ### ⚠️ 绝对禁止行为
 - ❌ 不得问"要不要做这个任务"
 - ❌ 不得等用户确认再执行
 - ❌ 不得以"需要更多信息"为由拒绝执行
 ---
 ## ⏱️ 超时检测规则
 ### 心跳频率：10 分钟
 每次心跳跨平台执行以下检测：
 1. 检查 WorkBoard 进行中任务的更新时间
 2. 检查 Multica 进行中 issues 的更新时间
 3. 超过 20 分钟无进展 → 标记为"疑似超时"
 4. 疑似超时 → 追加一次完整心跳尝试推进
 5. 确认超时 → 进入自动恢复流程
 ### 跨平台超时检测脚本
 ```bash
 # WorkBoard 超时检测
 echo "=== WorkBoard 超时检测 ==="
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 inprogress = [c for c in data.get('cards', []) if c.get('status') == 'in_progress']
 now = time.time()
 for c in inprogress:
    updated = c.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1200:
            print(f'⏰ WB TIMEOUT: {c["id"][:8]} [{c.get("agentId","?")}] {c["title"]}')
 "
 echo ""
 echo "=== Multica 超时检测 ==="
 multica issue list --status in_progress --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 now = time.time()
 for issue in data:
    updated = issue.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1200:
            print(f'⏰ MUL TIMEOUT: {issue["identifier"]} [{issue.get("assignee_id","?")[:12]}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 ---
 ## 🔄 自动恢复规则
 ### 触发条件
 - 超 30 分钟无进展 → 自动重新调度
 ### 恢复操作（按平台）
 | 平台 | 操作 |
 |------|------|
 | WorkBoard | 添加评论 → release claim → 通知 COO（自我监控） |
 | Multica | 添加评论 → status=blocked → 通知 COO（自我监控） |
 | 待办文档 | 标注超时 → 转为卡片（可选） |
 ---
 ## 🔗 依赖检查前置规则
 ### 强制检查流程
 1. 认领任务前，读取依赖字段（depends_on / parent_issue_id）
 2. 逐一检查每个依赖任务的状态
 3. 依赖未满足 → 不认领（保持 todo）
 4. 超过等待阈值（1h）→ 通知依赖任务执行者
 ### 双平台依赖检查
 ```bash
 # WorkBoard 依赖检查
 openclaw workboard read <card-id> --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 card = json.load(sys.stdin)
 deps = card.get('dependsOn', [])
 if deps:
    for dep in deps:
        if dep.get('status') != 'done':
            print(f'⛔ WB 依赖未满足: {dep["id"]} → status={dep.get("status","?")}')
            sys.exit(1)
    print('✅ 所有 WB 依赖已满足')
 else:
    print('✅ 无 WB 依赖，可以启动')
 "
 # Multica 依赖检查
 multica issue get <issue-id> --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, subprocess
 issue = json.load(sys.stdin)
 parent_id = issue.get('parent_issue_id')
 if parent_id:
    result = subprocess.run(['multica', 'issue', 'get', parent_id, '--output', 'json'],
                            capture_output=True, text=True)
    parent = json.loads(result.stdout)
    if parent.get('status') != 'done':
        print(f'⛔ MUL 父 Issue {parent["identifier"]} 未完成')
        sys.exit(1)
    print(f'✅ 父 Issue {parent["identifier"]} 已完成')
 else:
    print('✅ 无父 Issue 依赖，可以启动')
 "
 ```
 ---
 ## 🛑 最大轮次限制
 ### 限制值：50 轮
 - 接近 80%（40 轮）→ 预警
 - 达到上限 → 暂停，通知 COO（自我监控）
 ### 跨平台轮次跟踪
 - **WorkBoard**：通过 workboard_heartbeat 的 note 记录轮次
 - **Multica**：通过 issue comment 记录轮次进度
 - **待办文档**：在工作日志中记录
 ---
 ## 🫀 心跳执行清单
 ### 每次心跳必须检查
 1. ✅ **全任务源检查**：WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. ✅ 进行中任务超时检测（跨平台）
 3. ✅ 依赖检查
 4. ✅ 轮次计数器更新
 5. ✅ **全平台积压巡检**：WorkBoard + Multica 全局待办数
 6. ✅ 资源负载均衡检查
 7. ✅ 风险识别与预警
 ---
 ## ⚠️ 全局关键规则
 1. **心跳不打断对话** — 用户正在对话时延后执行
 2. **非紧急事项延后汇报** — 等下一轮心跳或用户询问
 3. **发现任务立即执行，不得请示**（任何来源）
 4. **超时任务按自动恢复流程处理**（跨平台）
 5. **依赖未满足不启动**
 6. **达到轮次上限自动暂停**
 7. **避免任务遗漏** — 三源必须全部检查，缺一不可
 ---
 > 基于 BIZ-24 v1.1 模板生成 | 陆怀瑾（coo）专用配置
@@ -1,234 +0,0 @@
 # HEARTBEAT.md - 徐聪（costcodev）的心跳配置
 > 模板版本：v1.1 (BIZ-24) | 分类：开发 Agent
 > OpenClaw Agent ID: `costcodev` | Multica Agent UUID: `46bdd4a6-5c64-475a-92ef-36a763602fa1`
 ---
 ## 📋 全任务源统一监控（每次心跳必检）
 > **核心原则：发现任何来源的任务都必须立即执行，不得遗漏。**
 ### 三源检查
 #### 第一优先级：OpenClaw WorkBoard 卡片
 ```bash
 # 检查 WorkBoard 中分配给我的待办卡片
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 my_cards = [c for c in data.get('cards', [])
             if c.get('agentId') == 'costcodev' and c.get('status') == 'todo']
 for c in my_cards:
    print(f'WORKBOARD TODO: {c["id"][:8]} [priority={c.get("priority","?")}] {c["title"]}')
 "
 ```
 #### 第二优先级：Multica Issues
 ```bash
 # 检查 Multica 中分配给我的待办 Issue
 multica issue list --assignee-id 46bdd4a6-5c64-475a-92ef-36a763602fa1 --status todo --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 for issue in data:
    print(f'MULTICA TODO: {issue["identifier"]} [{issue.get("priority","?")}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 #### 第三优先级：待办文档
 ```bash
 # 检查工作区待办文档
 grep -n '\[ \]' TODO.md AGENTS.md 2>/dev/null || echo "无待办文档中未完成项"
 ```
 ### 三源合并决策
 ```
 心跳开始
    ↓
 检查 WorkBoard 待办卡片（agentId=costcodev）
    ↓
 检查 Multica Issues 待办（assignee=46bdd4a6-5c64-475a-92ef-36a763602fa1）
    ↓
 检查待办文档
    ↓
 合并去重 → 按优先级排序 → 依次执行
 ```
 ---
 ## ⚠️ 禁止请示规则（最高优先级，自动执行）
 > **核心规则：发现分配给自己的任务 → 立即执行，不得向用户请示！**
 > 心跳是后台自动行为，用户在大多数时候并不在线，请示会导致任务卡死。
 ### 执行流程（严格执行，无需确认）
 1. **三源检查待办** — WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. **立即执行，不得请示** — 发现待办后直接执行
 3. **检查进行中任务** — 确认认领的任务状态
 4. **完成任务** — 通过对应平台汇报结果
 ### ⚠️ 绝对禁止行为
 - ❌ 不得问"要不要做这个任务"
 - ❌ 不得等用户确认再执行
 - ❌ 不得以"需要更多信息"为由拒绝执行
 ---
 ## ⏱️ 超时检测规则
 ### 心跳频率：15 分钟
 每次心跳跨平台执行以下检测：
 1. 检查 WorkBoard 进行中任务的更新时间
 2. 检查 Multica 进行中 issues 的更新时间
 3. 超过 30 分钟无进展 → 标记为"疑似超时"
 4. 疑似超时 → 追加一次完整心跳尝试推进
 5. 确认超时 → 进入自动恢复流程
 ### 跨平台超时检测脚本
 ```bash
 # WorkBoard 超时检测
 echo "=== WorkBoard 超时检测 ==="
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 inprogress = [c for c in data.get('cards', []) if c.get('status') == 'in_progress']
 now = time.time()
 for c in inprogress:
    updated = c.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1800:
            print(f'⏰ WB TIMEOUT: {c["id"][:8]} [{c.get("agentId","?")}] {c["title"]}')
 "
 echo ""
 echo "=== Multica 超时检测 ==="
 multica issue list --status in_progress --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 now = time.time()
 for issue in data:
    updated = issue.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1800:
            print(f'⏰ MUL TIMEOUT: {issue["identifier"]} [{issue.get("assignee_id","?")[:12]}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 ---
 ## 🔄 自动恢复规则
 ### 触发条件
 - 超 45 分钟无进展 → 自动重新调度
 ### 恢复操作（按平台）
 | 平台 | 操作 |
 |------|------|
 | WorkBoard | 添加评论 → release claim → 通知 COO + 创建者 |
 | Multica | 添加评论 → status=blocked → 通知 COO + 创建者 |
 | 待办文档 | 标注超时 → 转为卡片（可选） |
 ---
 ## 🔗 依赖检查前置规则
 ### 强制检查流程
 1. 认领任务前，读取依赖字段（depends_on / parent_issue_id）
 2. 逐一检查每个依赖任务的状态
 3. 依赖未满足 → 不认领（保持 todo）
 4. 超过等待阈值（2h）→ 通知依赖任务执行者
 ### 双平台依赖检查
 ```bash
 # WorkBoard 依赖检查
 openclaw workboard read <card-id> --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 card = json.load(sys.stdin)
 deps = card.get('dependsOn', [])
 if deps:
    for dep in deps:
        if dep.get('status') != 'done':
            print(f'⛔ WB 依赖未满足: {dep["id"]} → status={dep.get("status","?")}')
            sys.exit(1)
    print('✅ 所有 WB 依赖已满足')
 else:
    print('✅ 无 WB 依赖，可以启动')
 "
 # Multica 依赖检查
 multica issue get <issue-id> --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, subprocess
 issue = json.load(sys.stdin)
 parent_id = issue.get('parent_issue_id')
 if parent_id:
    result = subprocess.run(['multica', 'issue', 'get', parent_id, '--output', 'json'],
                            capture_output=True, text=True)
    parent = json.loads(result.stdout)
    if parent.get('status') != 'done':
        print(f'⛔ MUL 父 Issue {parent["identifier"]} 未完成')
        sys.exit(1)
    print(f'✅ 父 Issue {parent["identifier"]} 已完成')
 else:
    print('✅ 无父 Issue 依赖，可以启动')
 "
 ```
 ---
 ## 🛑 最大轮次限制
 ### 限制值：100 轮
 - 接近 80%（80 轮）→ 预警
 - 达到上限 → 暂停，通知 COO + 创建者
 ### 跨平台轮次跟踪
 - **WorkBoard**：通过 workboard_heartbeat 的 note 记录轮次
 - **Multica**：通过 issue comment 记录轮次进度
 - **待办文档**：在工作日志中记录
 ---
 ## 🫀 心跳执行清单
 ### 每次心跳必须检查
 1. ✅ **全任务源检查**：WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. ✅ 进行中任务超时检测（跨平台）
 3. ✅ 依赖检查
 4. ✅ 轮次计数器更新
 5. ✅ 代码开发进度
 6. ✅ PR/Code Review 状态
 ---
 ## ⚠️ 全局关键规则
 1. **心跳不打断对话** — 用户正在对话时延后执行
 2. **非紧急事项延后汇报** — 等下一轮心跳或用户询问
 3. **发现任务立即执行，不得请示**（任何来源）
 4. **超时任务按自动恢复流程处理**（跨平台）
 5. **依赖未满足不启动**
 6. **达到轮次上限自动暂停**
 7. **避免任务遗漏** — 三源必须全部检查，缺一不可
 ---
 > 基于 BIZ-24 v1.1 模板生成 | 徐聪（costcodev）专用配置
@@ -1,234 +0,0 @@
 # HEARTBEAT.md - 程伯予（cvexpert）的心跳配置
 > 模板版本：v1.1 (BIZ-24) | 分类：业务 Agent
 > OpenClaw Agent ID: `cvexpert` | Multica Agent UUID: `4a8696fd-6531-40da-8956-ef84d7ea3c43`
 ---
 ## 📋 全任务源统一监控（每次心跳必检）
 > **核心原则：发现任何来源的任务都必须立即执行，不得遗漏。**
 ### 三源检查
 #### 第一优先级：OpenClaw WorkBoard 卡片
 ```bash
 # 检查 WorkBoard 中分配给我的待办卡片
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 my_cards = [c for c in data.get('cards', [])
             if c.get('agentId') == 'cvexpert' and c.get('status') == 'todo']
 for c in my_cards:
    print(f'WORKBOARD TODO: {c["id"][:8]} [priority={c.get("priority","?")}] {c["title"]}')
 "
 ```
 #### 第二优先级：Multica Issues
 ```bash
 # 检查 Multica 中分配给我的待办 Issue
 multica issue list --assignee-id 4a8696fd-6531-40da-8956-ef84d7ea3c43 --status todo --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 for issue in data:
    print(f'MULTICA TODO: {issue["identifier"]} [{issue.get("priority","?")}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 #### 第三优先级：待办文档
 ```bash
 # 检查工作区待办文档
 grep -n '\[ \]' TODO.md AGENTS.md 2>/dev/null || echo "无待办文档中未完成项"
 ```
 ### 三源合并决策
 ```
 心跳开始
    ↓
 检查 WorkBoard 待办卡片（agentId=cvexpert）
    ↓
 检查 Multica Issues 待办（assignee=4a8696fd-6531-40da-8956-ef84d7ea3c43）
    ↓
 检查待办文档
    ↓
 合并去重 → 按优先级排序 → 依次执行
 ```
 ---
 ## ⚠️ 禁止请示规则（最高优先级，自动执行）
 > **核心规则：发现分配给自己的任务 → 立即执行，不得向用户请示！**
 > 心跳是后台自动行为，用户在大多数时候并不在线，请示会导致任务卡死。
 ### 执行流程（严格执行，无需确认）
 1. **三源检查待办** — WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. **立即执行，不得请示** — 发现待办后直接执行
 3. **检查进行中任务** — 确认认领的任务状态
 4. **完成任务** — 通过对应平台汇报结果
 ### ⚠️ 绝对禁止行为
 - ❌ 不得问"要不要做这个任务"
 - ❌ 不得等用户确认再执行
 - ❌ 不得以"需要更多信息"为由拒绝执行
 ---
 ## ⏱️ 超时检测规则
 ### 心跳频率：15 分钟
 每次心跳跨平台执行以下检测：
 1. 检查 WorkBoard 进行中任务的更新时间
 2. 检查 Multica 进行中 issues 的更新时间
 3. 超过 30 分钟无进展 → 标记为"疑似超时"
 4. 疑似超时 → 追加一次完整心跳尝试推进
 5. 确认超时 → 进入自动恢复流程
 ### 跨平台超时检测脚本
 ```bash
 # WorkBoard 超时检测
 echo "=== WorkBoard 超时检测 ==="
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 inprogress = [c for c in data.get('cards', []) if c.get('status') == 'in_progress']
 now = time.time()
 for c in inprogress:
    updated = c.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1800:
            print(f'⏰ WB TIMEOUT: {c["id"][:8]} [{c.get("agentId","?")}] {c["title"]}')
 "
 echo ""
 echo "=== Multica 超时检测 ==="
 multica issue list --status in_progress --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 now = time.time()
 for issue in data:
    updated = issue.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1800:
            print(f'⏰ MUL TIMEOUT: {issue["identifier"]} [{issue.get("assignee_id","?")[:12]}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 ---
 ## 🔄 自动恢复规则
 ### 触发条件
 - 超 45 分钟无进展 → 自动重新调度
 ### 恢复操作（按平台）
 | 平台 | 操作 |
 |------|------|
 | WorkBoard | 添加评论 → release claim → 通知 创建者 |
 | Multica | 添加评论 → status=blocked → 通知 创建者 |
 | 待办文档 | 标注超时 → 转为卡片（可选） |
 ---
 ## 🔗 依赖检查前置规则
 ### 强制检查流程
 1. 认领任务前，读取依赖字段（depends_on / parent_issue_id）
 2. 逐一检查每个依赖任务的状态
 3. 依赖未满足 → 不认领（保持 todo）
 4. 超过等待阈值（2h）→ 通知依赖任务执行者
 ### 双平台依赖检查
 ```bash
 # WorkBoard 依赖检查
 openclaw workboard read <card-id> --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 card = json.load(sys.stdin)
 deps = card.get('dependsOn', [])
 if deps:
    for dep in deps:
        if dep.get('status') != 'done':
            print(f'⛔ WB 依赖未满足: {dep["id"]} → status={dep.get("status","?")}')
            sys.exit(1)
    print('✅ 所有 WB 依赖已满足')
 else:
    print('✅ 无 WB 依赖，可以启动')
 "
 # Multica 依赖检查
 multica issue get <issue-id> --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, subprocess
 issue = json.load(sys.stdin)
 parent_id = issue.get('parent_issue_id')
 if parent_id:
    result = subprocess.run(['multica', 'issue', 'get', parent_id, '--output', 'json'],
                            capture_output=True, text=True)
    parent = json.loads(result.stdout)
    if parent.get('status') != 'done':
        print(f'⛔ MUL 父 Issue {parent["identifier"]} 未完成')
        sys.exit(1)
    print(f'✅ 父 Issue {parent["identifier"]} 已完成')
 else:
    print('✅ 无父 Issue 依赖，可以启动')
 "
 ```
 ---
 ## 🛑 最大轮次限制
 ### 限制值：30 轮
 - 接近 80%（24 轮）→ 预警
 - 达到上限 → 暂停，通知 创建者
 ### 跨平台轮次跟踪
 - **WorkBoard**：通过 workboard_heartbeat 的 note 记录轮次
 - **Multica**：通过 issue comment 记录轮次进度
 - **待办文档**：在工作日志中记录
 ---
 ## 🫀 心跳执行清单
 ### 每次心跳必须检查
 1. ✅ **全任务源检查**：WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. ✅ 进行中任务超时检测（跨平台）
 3. ✅ 依赖检查
 4. ✅ 轮次计数器更新
 5. ✅ 求职服务队列
 6. ✅ 客户反馈跟踪
 ---
 ## ⚠️ 全局关键规则
 1. **心跳不打断对话** — 用户正在对话时延后执行
 2. **非紧急事项延后汇报** — 等下一轮心跳或用户询问
 3. **发现任务立即执行，不得请示**（任何来源）
 4. **超时任务按自动恢复流程处理**（跨平台）
 5. **依赖未满足不启动**
 6. **达到轮次上限自动暂停**
 7. **避免任务遗漏** — 三源必须全部检查，缺一不可
 ---
 > 基于 BIZ-24 v1.1 模板生成 | 程伯予（cvexpert）专用配置
@@ -1,234 +0,0 @@
 # HEARTBEAT.md - 苏锦绘（designer）的心跳配置
 > 模板版本：v1.1 (BIZ-24) | 分类：开发 Agent
 > OpenClaw Agent ID: `designer` | Multica Agent UUID: `13bd8968-cc2a-4934-90c7-957a2d3c09c2`
 ---
 ## 📋 全任务源统一监控（每次心跳必检）
 > **核心原则：发现任何来源的任务都必须立即执行，不得遗漏。**
 ### 三源检查
 #### 第一优先级：OpenClaw WorkBoard 卡片
 ```bash
 # 检查 WorkBoard 中分配给我的待办卡片
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 my_cards = [c for c in data.get('cards', [])
             if c.get('agentId') == 'designer' and c.get('status') == 'todo']
 for c in my_cards:
    print(f'WORKBOARD TODO: {c["id"][:8]} [priority={c.get("priority","?")}] {c["title"]}')
 "
 ```
 #### 第二优先级：Multica Issues
 ```bash
 # 检查 Multica 中分配给我的待办 Issue
 multica issue list --assignee-id 13bd8968-cc2a-4934-90c7-957a2d3c09c2 --status todo --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 for issue in data:
    print(f'MULTICA TODO: {issue["identifier"]} [{issue.get("priority","?")}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 #### 第三优先级：待办文档
 ```bash
 # 检查工作区待办文档
 grep -n '\[ \]' TODO.md AGENTS.md 2>/dev/null || echo "无待办文档中未完成项"
 ```
 ### 三源合并决策
 ```
 心跳开始
    ↓
 检查 WorkBoard 待办卡片（agentId=designer）
    ↓
 检查 Multica Issues 待办（assignee=13bd8968-cc2a-4934-90c7-957a2d3c09c2）
    ↓
 检查待办文档
    ↓
 合并去重 → 按优先级排序 → 依次执行
 ```
 ---
 ## ⚠️ 禁止请示规则（最高优先级，自动执行）
 > **核心规则：发现分配给自己的任务 → 立即执行，不得向用户请示！**
 > 心跳是后台自动行为，用户在大多数时候并不在线，请示会导致任务卡死。
 ### 执行流程（严格执行，无需确认）
 1. **三源检查待办** — WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. **立即执行，不得请示** — 发现待办后直接执行
 3. **检查进行中任务** — 确认认领的任务状态
 4. **完成任务** — 通过对应平台汇报结果
 ### ⚠️ 绝对禁止行为
 - ❌ 不得问"要不要做这个任务"
 - ❌ 不得等用户确认再执行
 - ❌ 不得以"需要更多信息"为由拒绝执行
 ---
 ## ⏱️ 超时检测规则
 ### 心跳频率：15 分钟
 每次心跳跨平台执行以下检测：
 1. 检查 WorkBoard 进行中任务的更新时间
 2. 检查 Multica 进行中 issues 的更新时间
 3. 超过 30 分钟无进展 → 标记为"疑似超时"
 4. 疑似超时 → 追加一次完整心跳尝试推进
 5. 确认超时 → 进入自动恢复流程
 ### 跨平台超时检测脚本
 ```bash
 # WorkBoard 超时检测
 echo "=== WorkBoard 超时检测 ==="
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 inprogress = [c for c in data.get('cards', []) if c.get('status') == 'in_progress']
 now = time.time()
 for c in inprogress:
    updated = c.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1800:
            print(f'⏰ WB TIMEOUT: {c["id"][:8]} [{c.get("agentId","?")}] {c["title"]}')
 "
 echo ""
 echo "=== Multica 超时检测 ==="
 multica issue list --status in_progress --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 now = time.time()
 for issue in data:
    updated = issue.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1800:
            print(f'⏰ MUL TIMEOUT: {issue["identifier"]} [{issue.get("assignee_id","?")[:12]}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 ---
 ## 🔄 自动恢复规则
 ### 触发条件
 - 超 45 分钟无进展 → 自动重新调度
 ### 恢复操作（按平台）
 | 平台 | 操作 |
 |------|------|
 | WorkBoard | 添加评论 → release claim → 通知 COO + 创建者 |
 | Multica | 添加评论 → status=blocked → 通知 COO + 创建者 |
 | 待办文档 | 标注超时 → 转为卡片（可选） |
 ---
 ## 🔗 依赖检查前置规则
 ### 强制检查流程
 1. 认领任务前，读取依赖字段（depends_on / parent_issue_id）
 2. 逐一检查每个依赖任务的状态
 3. 依赖未满足 → 不认领（保持 todo）
 4. 超过等待阈值（2h）→ 通知依赖任务执行者
 ### 双平台依赖检查
 ```bash
 # WorkBoard 依赖检查
 openclaw workboard read <card-id> --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 card = json.load(sys.stdin)
 deps = card.get('dependsOn', [])
 if deps:
    for dep in deps:
        if dep.get('status') != 'done':
            print(f'⛔ WB 依赖未满足: {dep["id"]} → status={dep.get("status","?")}')
            sys.exit(1)
    print('✅ 所有 WB 依赖已满足')
 else:
    print('✅ 无 WB 依赖，可以启动')
 "
 # Multica 依赖检查
 multica issue get <issue-id> --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, subprocess
 issue = json.load(sys.stdin)
 parent_id = issue.get('parent_issue_id')
 if parent_id:
    result = subprocess.run(['multica', 'issue', 'get', parent_id, '--output', 'json'],
                            capture_output=True, text=True)
    parent = json.loads(result.stdout)
    if parent.get('status') != 'done':
        print(f'⛔ MUL 父 Issue {parent["identifier"]} 未完成')
        sys.exit(1)
    print(f'✅ 父 Issue {parent["identifier"]} 已完成')
 else:
    print('✅ 无父 Issue 依赖，可以启动')
 "
 ```
 ---
 ## 🛑 最大轮次限制
 ### 限制值：100 轮
 - 接近 80%（80 轮）→ 预警
 - 达到上限 → 暂停，通知 COO + 创建者
 ### 跨平台轮次跟踪
 - **WorkBoard**：通过 workboard_heartbeat 的 note 记录轮次
 - **Multica**：通过 issue comment 记录轮次进度
 - **待办文档**：在工作日志中记录
 ---
 ## 🫀 心跳执行清单
 ### 每次心跳必须检查
 1. ✅ **全任务源检查**：WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. ✅ 进行中任务超时检测（跨平台）
 3. ✅ 依赖检查
 4. ✅ 轮次计数器更新
 5. ✅ 设计稿进度
 6. ✅ UI/UX 评审状态
 ---
 ## ⚠️ 全局关键规则
 1. **心跳不打断对话** — 用户正在对话时延后执行
 2. **非紧急事项延后汇报** — 等下一轮心跳或用户询问
 3. **发现任务立即执行，不得请示**（任何来源）
 4. **超时任务按自动恢复流程处理**（跨平台）
 5. **依赖未满足不启动**
 6. **达到轮次上限自动暂停**
 7. **避免任务遗漏** — 三源必须全部检查，缺一不可
 ---
 > 基于 BIZ-24 v1.1 模板生成 | 苏锦绘（designer）专用配置
@@ -1,234 +0,0 @@
 # HEARTBEAT.md - 苏慎（lawyer）的心跳配置
 > 模板版本：v1.1 (BIZ-24) | 分类：业务 Agent
 > OpenClaw Agent ID: `lawyer` | Multica Agent UUID: `6fb0fbd2-16a6-4566-ba7a-d2c136baec25`
 ---
 ## 📋 全任务源统一监控（每次心跳必检）
 > **核心原则：发现任何来源的任务都必须立即执行，不得遗漏。**
 ### 三源检查
 #### 第一优先级：OpenClaw WorkBoard 卡片
 ```bash
 # 检查 WorkBoard 中分配给我的待办卡片
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 my_cards = [c for c in data.get('cards', [])
             if c.get('agentId') == 'lawyer' and c.get('status') == 'todo']
 for c in my_cards:
    print(f'WORKBOARD TODO: {c["id"][:8]} [priority={c.get("priority","?")}] {c["title"]}')
 "
 ```
 #### 第二优先级：Multica Issues
 ```bash
 # 检查 Multica 中分配给我的待办 Issue
 multica issue list --assignee-id 6fb0fbd2-16a6-4566-ba7a-d2c136baec25 --status todo --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 for issue in data:
    print(f'MULTICA TODO: {issue["identifier"]} [{issue.get("priority","?")}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 #### 第三优先级：待办文档
 ```bash
 # 检查工作区待办文档
 grep -n '\[ \]' TODO.md AGENTS.md 2>/dev/null || echo "无待办文档中未完成项"
 ```
 ### 三源合并决策
 ```
 心跳开始
    ↓
 检查 WorkBoard 待办卡片（agentId=lawyer）
    ↓
 检查 Multica Issues 待办（assignee=6fb0fbd2-16a6-4566-ba7a-d2c136baec25）
    ↓
 检查待办文档
    ↓
 合并去重 → 按优先级排序 → 依次执行
 ```
 ---
 ## ⚠️ 禁止请示规则（最高优先级，自动执行）
 > **核心规则：发现分配给自己的任务 → 立即执行，不得向用户请示！**
 > 心跳是后台自动行为，用户在大多数时候并不在线，请示会导致任务卡死。
 ### 执行流程（严格执行，无需确认）
 1. **三源检查待办** — WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. **立即执行，不得请示** — 发现待办后直接执行
 3. **检查进行中任务** — 确认认领的任务状态
 4. **完成任务** — 通过对应平台汇报结果
 ### ⚠️ 绝对禁止行为
 - ❌ 不得问"要不要做这个任务"
 - ❌ 不得等用户确认再执行
 - ❌ 不得以"需要更多信息"为由拒绝执行
 ---
 ## ⏱️ 超时检测规则
 ### 心跳频率：15 分钟
 每次心跳跨平台执行以下检测：
 1. 检查 WorkBoard 进行中任务的更新时间
 2. 检查 Multica 进行中 issues 的更新时间
 3. 超过 30 分钟无进展 → 标记为"疑似超时"
 4. 疑似超时 → 追加一次完整心跳尝试推进
 5. 确认超时 → 进入自动恢复流程
 ### 跨平台超时检测脚本
 ```bash
 # WorkBoard 超时检测
 echo "=== WorkBoard 超时检测 ==="
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 inprogress = [c for c in data.get('cards', []) if c.get('status') == 'in_progress']
 now = time.time()
 for c in inprogress:
    updated = c.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1800:
            print(f'⏰ WB TIMEOUT: {c["id"][:8]} [{c.get("agentId","?")}] {c["title"]}')
 "
 echo ""
 echo "=== Multica 超时检测 ==="
 multica issue list --status in_progress --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 now = time.time()
 for issue in data:
    updated = issue.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1800:
            print(f'⏰ MUL TIMEOUT: {issue["identifier"]} [{issue.get("assignee_id","?")[:12]}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 ---
 ## 🔄 自动恢复规则
 ### 触发条件
 - 超 45 分钟无进展 → 自动重新调度
 ### 恢复操作（按平台）
 | 平台 | 操作 |
 |------|------|
 | WorkBoard | 添加评论 → release claim → 通知 创建者 |
 | Multica | 添加评论 → status=blocked → 通知 创建者 |
 | 待办文档 | 标注超时 → 转为卡片（可选） |
 ---
 ## 🔗 依赖检查前置规则
 ### 强制检查流程
 1. 认领任务前，读取依赖字段（depends_on / parent_issue_id）
 2. 逐一检查每个依赖任务的状态
 3. 依赖未满足 → 不认领（保持 todo）
 4. 超过等待阈值（2h）→ 通知依赖任务执行者
 ### 双平台依赖检查
 ```bash
 # WorkBoard 依赖检查
 openclaw workboard read <card-id> --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 card = json.load(sys.stdin)
 deps = card.get('dependsOn', [])
 if deps:
    for dep in deps:
        if dep.get('status') != 'done':
            print(f'⛔ WB 依赖未满足: {dep["id"]} → status={dep.get("status","?")}')
            sys.exit(1)
    print('✅ 所有 WB 依赖已满足')
 else:
    print('✅ 无 WB 依赖，可以启动')
 "
 # Multica 依赖检查
 multica issue get <issue-id> --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, subprocess
 issue = json.load(sys.stdin)
 parent_id = issue.get('parent_issue_id')
 if parent_id:
    result = subprocess.run(['multica', 'issue', 'get', parent_id, '--output', 'json'],
                            capture_output=True, text=True)
    parent = json.loads(result.stdout)
    if parent.get('status') != 'done':
        print(f'⛔ MUL 父 Issue {parent["identifier"]} 未完成')
        sys.exit(1)
    print(f'✅ 父 Issue {parent["identifier"]} 已完成')
 else:
    print('✅ 无父 Issue 依赖，可以启动')
 "
 ```
 ---
 ## 🛑 最大轮次限制
 ### 限制值：30 轮
 - 接近 80%（24 轮）→ 预警
 - 达到上限 → 暂停，通知 创建者
 ### 跨平台轮次跟踪
 - **WorkBoard**：通过 workboard_heartbeat 的 note 记录轮次
 - **Multica**：通过 issue comment 记录轮次进度
 - **待办文档**：在工作日志中记录
 ---
 ## 🫀 心跳执行清单
 ### 每次心跳必须检查
 1. ✅ **全任务源检查**：WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. ✅ 进行中任务超时检测（跨平台）
 3. ✅ 依赖检查
 4. ✅ 轮次计数器更新
 5. ✅ 合同审查队列
 6. ✅ 合规检查项
 ---
 ## ⚠️ 全局关键规则
 1. **心跳不打断对话** — 用户正在对话时延后执行
 2. **非紧急事项延后汇报** — 等下一轮心跳或用户询问
 3. **发现任务立即执行，不得请示**（任何来源）
 4. **超时任务按自动恢复流程处理**（跨平台）
 5. **依赖未满足不启动**
 6. **达到轮次上限自动暂停**
 7. **避免任务遗漏** — 三源必须全部检查，缺一不可
 ---
 > 基于 BIZ-24 v1.1 模板生成 | 苏慎（lawyer）专用配置
@@ -1,234 +0,0 @@
 # HEARTBEAT.md - 顾析策（marketanalysis）的心跳配置
 > 模板版本：v1.1 (BIZ-24) | 分类：业务 Agent
 > OpenClaw Agent ID: `marketanalysis` | Multica Agent UUID: `5ed91729-658f-4654-98f0-3e0313022002`
 ---
 ## 📋 全任务源统一监控（每次心跳必检）
 > **核心原则：发现任何来源的任务都必须立即执行，不得遗漏。**
 ### 三源检查
 #### 第一优先级：OpenClaw WorkBoard 卡片
 ```bash
 # 检查 WorkBoard 中分配给我的待办卡片
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 my_cards = [c for c in data.get('cards', [])
             if c.get('agentId') == 'marketanalysis' and c.get('status') == 'todo']
 for c in my_cards:
    print(f'WORKBOARD TODO: {c["id"][:8]} [priority={c.get("priority","?")}] {c["title"]}')
 "
 ```
 #### 第二优先级：Multica Issues
 ```bash
 # 检查 Multica 中分配给我的待办 Issue
 multica issue list --assignee-id 5ed91729-658f-4654-98f0-3e0313022002 --status todo --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 for issue in data:
    print(f'MULTICA TODO: {issue["identifier"]} [{issue.get("priority","?")}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 #### 第三优先级：待办文档
 ```bash
 # 检查工作区待办文档
 grep -n '\[ \]' TODO.md AGENTS.md 2>/dev/null || echo "无待办文档中未完成项"
 ```
 ### 三源合并决策
 ```
 心跳开始
    ↓
 检查 WorkBoard 待办卡片（agentId=marketanalysis）
    ↓
 检查 Multica Issues 待办（assignee=5ed91729-658f-4654-98f0-3e0313022002）
    ↓
 检查待办文档
    ↓
 合并去重 → 按优先级排序 → 依次执行
 ```
 ---
 ## ⚠️ 禁止请示规则（最高优先级，自动执行）
 > **核心规则：发现分配给自己的任务 → 立即执行，不得向用户请示！**
 > 心跳是后台自动行为，用户在大多数时候并不在线，请示会导致任务卡死。
 ### 执行流程（严格执行，无需确认）
 1. **三源检查待办** — WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. **立即执行，不得请示** — 发现待办后直接执行
 3. **检查进行中任务** — 确认认领的任务状态
 4. **完成任务** — 通过对应平台汇报结果
 ### ⚠️ 绝对禁止行为
 - ❌ 不得问"要不要做这个任务"
 - ❌ 不得等用户确认再执行
 - ❌ 不得以"需要更多信息"为由拒绝执行
 ---
 ## ⏱️ 超时检测规则
 ### 心跳频率：15 分钟
 每次心跳跨平台执行以下检测：
 1. 检查 WorkBoard 进行中任务的更新时间
 2. 检查 Multica 进行中 issues 的更新时间
 3. 超过 30 分钟无进展 → 标记为"疑似超时"
 4. 疑似超时 → 追加一次完整心跳尝试推进
 5. 确认超时 → 进入自动恢复流程
 ### 跨平台超时检测脚本
 ```bash
 # WorkBoard 超时检测
 echo "=== WorkBoard 超时检测 ==="
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 inprogress = [c for c in data.get('cards', []) if c.get('status') == 'in_progress']
 now = time.time()
 for c in inprogress:
    updated = c.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1800:
            print(f'⏰ WB TIMEOUT: {c["id"][:8]} [{c.get("agentId","?")}] {c["title"]}')
 "
 echo ""
 echo "=== Multica 超时检测 ==="
 multica issue list --status in_progress --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 now = time.time()
 for issue in data:
    updated = issue.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1800:
            print(f'⏰ MUL TIMEOUT: {issue["identifier"]} [{issue.get("assignee_id","?")[:12]}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 ---
 ## 🔄 自动恢复规则
 ### 触发条件
 - 超 45 分钟无进展 → 自动重新调度
 ### 恢复操作（按平台）
 | 平台 | 操作 |
 |------|------|
 | WorkBoard | 添加评论 → release claim → 通知 创建者 |
 | Multica | 添加评论 → status=blocked → 通知 创建者 |
 | 待办文档 | 标注超时 → 转为卡片（可选） |
 ---
 ## 🔗 依赖检查前置规则
 ### 强制检查流程
 1. 认领任务前，读取依赖字段（depends_on / parent_issue_id）
 2. 逐一检查每个依赖任务的状态
 3. 依赖未满足 → 不认领（保持 todo）
 4. 超过等待阈值（2h）→ 通知依赖任务执行者
 ### 双平台依赖检查
 ```bash
 # WorkBoard 依赖检查
 openclaw workboard read <card-id> --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 card = json.load(sys.stdin)
 deps = card.get('dependsOn', [])
 if deps:
    for dep in deps:
        if dep.get('status') != 'done':
            print(f'⛔ WB 依赖未满足: {dep["id"]} → status={dep.get("status","?")}')
            sys.exit(1)
    print('✅ 所有 WB 依赖已满足')
 else:
    print('✅ 无 WB 依赖，可以启动')
 "
 # Multica 依赖检查
 multica issue get <issue-id> --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, subprocess
 issue = json.load(sys.stdin)
 parent_id = issue.get('parent_issue_id')
 if parent_id:
    result = subprocess.run(['multica', 'issue', 'get', parent_id, '--output', 'json'],
                            capture_output=True, text=True)
    parent = json.loads(result.stdout)
    if parent.get('status') != 'done':
        print(f'⛔ MUL 父 Issue {parent["identifier"]} 未完成')
        sys.exit(1)
    print(f'✅ 父 Issue {parent["identifier"]} 已完成')
 else:
    print('✅ 无父 Issue 依赖，可以启动')
 "
 ```
 ---
 ## 🛑 最大轮次限制
 ### 限制值：30 轮
 - 接近 80%（24 轮）→ 预警
 - 达到上限 → 暂停，通知 创建者
 ### 跨平台轮次跟踪
 - **WorkBoard**：通过 workboard_heartbeat 的 note 记录轮次
 - **Multica**：通过 issue comment 记录轮次进度
 - **待办文档**：在工作日志中记录
 ---
 ## 🫀 心跳执行清单
 ### 每次心跳必须检查
 1. ✅ **全任务源检查**：WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. ✅ 进行中任务超时检测（跨平台）
 3. ✅ 依赖检查
 4. ✅ 轮次计数器更新
 5. ✅ 市场分析任务
 6. ✅ 竞品数据更新
 ---
 ## ⚠️ 全局关键规则
 1. **心跳不打断对话** — 用户正在对话时延后执行
 2. **非紧急事项延后汇报** — 等下一轮心跳或用户询问
 3. **发现任务立即执行，不得请示**（任何来源）
 4. **超时任务按自动恢复流程处理**（跨平台）
 5. **依赖未满足不启动**
 6. **达到轮次上限自动暂停**
 7. **避免任务遗漏** — 三源必须全部检查，缺一不可
 ---
 > 基于 BIZ-24 v1.1 模板生成 | 顾析策（marketanalysis）专用配置
@@ -1,234 +0,0 @@
 # HEARTBEAT.md - 钟帧韵（mediaspecialist）的心跳配置
 > 模板版本：v1.1 (BIZ-24) | 分类：业务 Agent
 > OpenClaw Agent ID: `mediaspecialist` | Multica Agent UUID: `e2b587d4-1d16-447c-8ad9-e2a01358ff0a`
 ---
 ## 📋 全任务源统一监控（每次心跳必检）
 > **核心原则：发现任何来源的任务都必须立即执行，不得遗漏。**
 ### 三源检查
 #### 第一优先级：OpenClaw WorkBoard 卡片
 ```bash
 # 检查 WorkBoard 中分配给我的待办卡片
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 my_cards = [c for c in data.get('cards', [])
             if c.get('agentId') == 'mediaspecialist' and c.get('status') == 'todo']
 for c in my_cards:
    print(f'WORKBOARD TODO: {c["id"][:8]} [priority={c.get("priority","?")}] {c["title"]}')
 "
 ```
 #### 第二优先级：Multica Issues
 ```bash
 # 检查 Multica 中分配给我的待办 Issue
 multica issue list --assignee-id e2b587d4-1d16-447c-8ad9-e2a01358ff0a --status todo --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 for issue in data:
    print(f'MULTICA TODO: {issue["identifier"]} [{issue.get("priority","?")}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 #### 第三优先级：待办文档
 ```bash
 # 检查工作区待办文档
 grep -n '\[ \]' TODO.md AGENTS.md 2>/dev/null || echo "无待办文档中未完成项"
 ```
 ### 三源合并决策
 ```
 心跳开始
    ↓
 检查 WorkBoard 待办卡片（agentId=mediaspecialist）
    ↓
 检查 Multica Issues 待办（assignee=e2b587d4-1d16-447c-8ad9-e2a01358ff0a）
    ↓
 检查待办文档
    ↓
 合并去重 → 按优先级排序 → 依次执行
 ```
 ---
 ## ⚠️ 禁止请示规则（最高优先级，自动执行）
 > **核心规则：发现分配给自己的任务 → 立即执行，不得向用户请示！**
 > 心跳是后台自动行为，用户在大多数时候并不在线，请示会导致任务卡死。
 ### 执行流程（严格执行，无需确认）
 1. **三源检查待办** — WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. **立即执行，不得请示** — 发现待办后直接执行
 3. **检查进行中任务** — 确认认领的任务状态
 4. **完成任务** — 通过对应平台汇报结果
 ### ⚠️ 绝对禁止行为
 - ❌ 不得问"要不要做这个任务"
 - ❌ 不得等用户确认再执行
 - ❌ 不得以"需要更多信息"为由拒绝执行
 ---
 ## ⏱️ 超时检测规则
 ### 心跳频率：15 分钟
 每次心跳跨平台执行以下检测：
 1. 检查 WorkBoard 进行中任务的更新时间
 2. 检查 Multica 进行中 issues 的更新时间
 3. 超过 30 分钟无进展 → 标记为"疑似超时"
 4. 疑似超时 → 追加一次完整心跳尝试推进
 5. 确认超时 → 进入自动恢复流程
 ### 跨平台超时检测脚本
 ```bash
 # WorkBoard 超时检测
 echo "=== WorkBoard 超时检测 ==="
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 inprogress = [c for c in data.get('cards', []) if c.get('status') == 'in_progress']
 now = time.time()
 for c in inprogress:
    updated = c.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1800:
            print(f'⏰ WB TIMEOUT: {c["id"][:8]} [{c.get("agentId","?")}] {c["title"]}')
 "
 echo ""
 echo "=== Multica 超时检测 ==="
 multica issue list --status in_progress --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 now = time.time()
 for issue in data:
    updated = issue.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1800:
            print(f'⏰ MUL TIMEOUT: {issue["identifier"]} [{issue.get("assignee_id","?")[:12]}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 ---
 ## 🔄 自动恢复规则
 ### 触发条件
 - 超 45 分钟无进展 → 自动重新调度
 ### 恢复操作（按平台）
 | 平台 | 操作 |
 |------|------|
 | WorkBoard | 添加评论 → release claim → 通知 创建者 |
 | Multica | 添加评论 → status=blocked → 通知 创建者 |
 | 待办文档 | 标注超时 → 转为卡片（可选） |
 ---
 ## 🔗 依赖检查前置规则
 ### 强制检查流程
 1. 认领任务前，读取依赖字段（depends_on / parent_issue_id）
 2. 逐一检查每个依赖任务的状态
 3. 依赖未满足 → 不认领（保持 todo）
 4. 超过等待阈值（2h）→ 通知依赖任务执行者
 ### 双平台依赖检查
 ```bash
 # WorkBoard 依赖检查
 openclaw workboard read <card-id> --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 card = json.load(sys.stdin)
 deps = card.get('dependsOn', [])
 if deps:
    for dep in deps:
        if dep.get('status') != 'done':
            print(f'⛔ WB 依赖未满足: {dep["id"]} → status={dep.get("status","?")}')
            sys.exit(1)
    print('✅ 所有 WB 依赖已满足')
 else:
    print('✅ 无 WB 依赖，可以启动')
 "
 # Multica 依赖检查
 multica issue get <issue-id> --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, subprocess
 issue = json.load(sys.stdin)
 parent_id = issue.get('parent_issue_id')
 if parent_id:
    result = subprocess.run(['multica', 'issue', 'get', parent_id, '--output', 'json'],
                            capture_output=True, text=True)
    parent = json.loads(result.stdout)
    if parent.get('status') != 'done':
        print(f'⛔ MUL 父 Issue {parent["identifier"]} 未完成')
        sys.exit(1)
    print(f'✅ 父 Issue {parent["identifier"]} 已完成')
 else:
    print('✅ 无父 Issue 依赖，可以启动')
 "
 ```
 ---
 ## 🛑 最大轮次限制
 ### 限制值：30 轮
 - 接近 80%（24 轮）→ 预警
 - 达到上限 → 暂停，通知 创建者
 ### 跨平台轮次跟踪
 - **WorkBoard**：通过 workboard_heartbeat 的 note 记录轮次
 - **Multica**：通过 issue comment 记录轮次进度
 - **待办文档**：在工作日志中记录
 ---
 ## 🫀 心跳执行清单
 ### 每次心跳必须检查
 1. ✅ **全任务源检查**：WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. ✅ 进行中任务超时检测（跨平台）
 3. ✅ 依赖检查
 4. ✅ 轮次计数器更新
 5. ✅ 视频制作进度
 6. ✅ 媒体素材准备状态
 ---
 ## ⚠️ 全局关键规则
 1. **心跳不打断对话** — 用户正在对话时延后执行
 2. **非紧急事项延后汇报** — 等下一轮心跳或用户询问
 3. **发现任务立即执行，不得请示**（任何来源）
 4. **超时任务按自动恢复流程处理**（跨平台）
 5. **依赖未满足不启动**
 6. **达到轮次上限自动暂停**
 7. **避免任务遗漏** — 三源必须全部检查，缺一不可
 ---
 > 基于 BIZ-24 v1.1 模板生成 | 钟帧韵（mediaspecialist）专用配置
@@ -1,234 +0,0 @@
 # HEARTBEAT.md - 严维序（opengineer）的心跳配置
 > 模板版本：v1.1 (BIZ-24) | 分类：开发 Agent
 > OpenClaw Agent ID: `opengineer` | Multica Agent UUID: `d3804433-9e2e-4199-a92b-a153049b3bc9`
 ---
 ## 📋 全任务源统一监控（每次心跳必检）
 > **核心原则：发现任何来源的任务都必须立即执行，不得遗漏。**
 ### 三源检查
 #### 第一优先级：OpenClaw WorkBoard 卡片
 ```bash
 # 检查 WorkBoard 中分配给我的待办卡片
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 my_cards = [c for c in data.get('cards', [])
             if c.get('agentId') == 'opengineer' and c.get('status') == 'todo']
 for c in my_cards:
    print(f'WORKBOARD TODO: {c["id"][:8]} [priority={c.get("priority","?")}] {c["title"]}')
 "
 ```
 #### 第二优先级：Multica Issues
 ```bash
 # 检查 Multica 中分配给我的待办 Issue
 multica issue list --assignee-id d3804433-9e2e-4199-a92b-a153049b3bc9 --status todo --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 for issue in data:
    print(f'MULTICA TODO: {issue["identifier"]} [{issue.get("priority","?")}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 #### 第三优先级：待办文档
 ```bash
 # 检查工作区待办文档
 grep -n '\[ \]' TODO.md AGENTS.md 2>/dev/null || echo "无待办文档中未完成项"
 ```
 ### 三源合并决策
 ```
 心跳开始
    ↓
 检查 WorkBoard 待办卡片（agentId=opengineer）
    ↓
 检查 Multica Issues 待办（assignee=d3804433-9e2e-4199-a92b-a153049b3bc9）
    ↓
 检查待办文档
    ↓
 合并去重 → 按优先级排序 → 依次执行
 ```
 ---
 ## ⚠️ 禁止请示规则（最高优先级，自动执行）
 > **核心规则：发现分配给自己的任务 → 立即执行，不得向用户请示！**
 > 心跳是后台自动行为，用户在大多数时候并不在线，请示会导致任务卡死。
 ### 执行流程（严格执行，无需确认）
 1. **三源检查待办** — WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. **立即执行，不得请示** — 发现待办后直接执行
 3. **检查进行中任务** — 确认认领的任务状态
 4. **完成任务** — 通过对应平台汇报结果
 ### ⚠️ 绝对禁止行为
 - ❌ 不得问"要不要做这个任务"
 - ❌ 不得等用户确认再执行
 - ❌ 不得以"需要更多信息"为由拒绝执行
 ---
 ## ⏱️ 超时检测规则
 ### 心跳频率：15 分钟
 每次心跳跨平台执行以下检测：
 1. 检查 WorkBoard 进行中任务的更新时间
 2. 检查 Multica 进行中 issues 的更新时间
 3. 超过 30 分钟无进展 → 标记为"疑似超时"
 4. 疑似超时 → 追加一次完整心跳尝试推进
 5. 确认超时 → 进入自动恢复流程
 ### 跨平台超时检测脚本
 ```bash
 # WorkBoard 超时检测
 echo "=== WorkBoard 超时检测 ==="
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 inprogress = [c for c in data.get('cards', []) if c.get('status') == 'in_progress']
 now = time.time()
 for c in inprogress:
    updated = c.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1800:
            print(f'⏰ WB TIMEOUT: {c["id"][:8]} [{c.get("agentId","?")}] {c["title"]}')
 "
 echo ""
 echo "=== Multica 超时检测 ==="
 multica issue list --status in_progress --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 now = time.time()
 for issue in data:
    updated = issue.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1800:
            print(f'⏰ MUL TIMEOUT: {issue["identifier"]} [{issue.get("assignee_id","?")[:12]}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 ---
 ## 🔄 自动恢复规则
 ### 触发条件
 - 超 45 分钟无进展 → 自动重新调度
 ### 恢复操作（按平台）
 | 平台 | 操作 |
 |------|------|
 | WorkBoard | 添加评论 → release claim → 通知 COO + 创建者 |
 | Multica | 添加评论 → status=blocked → 通知 COO + 创建者 |
 | 待办文档 | 标注超时 → 转为卡片（可选） |
 ---
 ## 🔗 依赖检查前置规则
 ### 强制检查流程
 1. 认领任务前，读取依赖字段（depends_on / parent_issue_id）
 2. 逐一检查每个依赖任务的状态
 3. 依赖未满足 → 不认领（保持 todo）
 4. 超过等待阈值（2h）→ 通知依赖任务执行者
 ### 双平台依赖检查
 ```bash
 # WorkBoard 依赖检查
 openclaw workboard read <card-id> --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 card = json.load(sys.stdin)
 deps = card.get('dependsOn', [])
 if deps:
    for dep in deps:
        if dep.get('status') != 'done':
            print(f'⛔ WB 依赖未满足: {dep["id"]} → status={dep.get("status","?")}')
            sys.exit(1)
    print('✅ 所有 WB 依赖已满足')
 else:
    print('✅ 无 WB 依赖，可以启动')
 "
 # Multica 依赖检查
 multica issue get <issue-id> --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, subprocess
 issue = json.load(sys.stdin)
 parent_id = issue.get('parent_issue_id')
 if parent_id:
    result = subprocess.run(['multica', 'issue', 'get', parent_id, '--output', 'json'],
                            capture_output=True, text=True)
    parent = json.loads(result.stdout)
    if parent.get('status') != 'done':
        print(f'⛔ MUL 父 Issue {parent["identifier"]} 未完成')
        sys.exit(1)
    print(f'✅ 父 Issue {parent["identifier"]} 已完成')
 else:
    print('✅ 无父 Issue 依赖，可以启动')
 "
 ```
 ---
 ## 🛑 最大轮次限制
 ### 限制值：100 轮
 - 接近 80%（80 轮）→ 预警
 - 达到上限 → 暂停，通知 COO + 创建者
 ### 跨平台轮次跟踪
 - **WorkBoard**：通过 workboard_heartbeat 的 note 记录轮次
 - **Multica**：通过 issue comment 记录轮次进度
 - **待办文档**：在工作日志中记录
 ---
 ## 🫀 心跳执行清单
 ### 每次心跳必须检查
 1. ✅ **全任务源检查**：WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. ✅ 进行中任务超时检测（跨平台）
 3. ✅ 依赖检查
 4. ✅ 轮次计数器更新
 5. ✅ 部署状态检查
 6. ✅ 服务器/服务健康状况
 ---
 ## ⚠️ 全局关键规则
 1. **心跳不打断对话** — 用户正在对话时延后执行
 2. **非紧急事项延后汇报** — 等下一轮心跳或用户询问
 3. **发现任务立即执行，不得请示**（任何来源）
 4. **超时任务按自动恢复流程处理**（跨平台）
 5. **依赖未满足不启动**
 6. **达到轮次上限自动暂停**
 7. **避免任务遗漏** — 三源必须全部检查，缺一不可
 ---
 > 基于 BIZ-24 v1.1 模板生成 | 严维序（opengineer）专用配置
@@ -1,234 +0,0 @@
 # HEARTBEAT.md - 沈路明（productmanager）的心跳配置
 > 模板版本：v1.1 (BIZ-24) | 分类：开发 Agent
 > OpenClaw Agent ID: `productmanager` | Multica Agent UUID: `a101fa88-d821-4839-9754-e04580d5fd68`
 ---
 ## 📋 全任务源统一监控（每次心跳必检）
 > **核心原则：发现任何来源的任务都必须立即执行，不得遗漏。**
 ### 三源检查
 #### 第一优先级：OpenClaw WorkBoard 卡片
 ```bash
 # 检查 WorkBoard 中分配给我的待办卡片
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 my_cards = [c for c in data.get('cards', [])
             if c.get('agentId') == 'productmanager' and c.get('status') == 'todo']
 for c in my_cards:
    print(f'WORKBOARD TODO: {c["id"][:8]} [priority={c.get("priority","?")}] {c["title"]}')
 "
 ```
 #### 第二优先级：Multica Issues
 ```bash
 # 检查 Multica 中分配给我的待办 Issue
 multica issue list --assignee-id a101fa88-d821-4839-9754-e04580d5fd68 --status todo --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 for issue in data:
    print(f'MULTICA TODO: {issue["identifier"]} [{issue.get("priority","?")}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 #### 第三优先级：待办文档
 ```bash
 # 检查工作区待办文档
 grep -n '\[ \]' TODO.md AGENTS.md 2>/dev/null || echo "无待办文档中未完成项"
 ```
 ### 三源合并决策
 ```
 心跳开始
    ↓
 检查 WorkBoard 待办卡片（agentId=productmanager）
    ↓
 检查 Multica Issues 待办（assignee=a101fa88-d821-4839-9754-e04580d5fd68）
    ↓
 检查待办文档
    ↓
 合并去重 → 按优先级排序 → 依次执行
 ```
 ---
 ## ⚠️ 禁止请示规则（最高优先级，自动执行）
 > **核心规则：发现分配给自己的任务 → 立即执行，不得向用户请示！**
 > 心跳是后台自动行为，用户在大多数时候并不在线，请示会导致任务卡死。
 ### 执行流程（严格执行，无需确认）
 1. **三源检查待办** — WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. **立即执行，不得请示** — 发现待办后直接执行
 3. **检查进行中任务** — 确认认领的任务状态
 4. **完成任务** — 通过对应平台汇报结果
 ### ⚠️ 绝对禁止行为
 - ❌ 不得问"要不要做这个任务"
 - ❌ 不得等用户确认再执行
 - ❌ 不得以"需要更多信息"为由拒绝执行
 ---
 ## ⏱️ 超时检测规则
 ### 心跳频率：15 分钟
 每次心跳跨平台执行以下检测：
 1. 检查 WorkBoard 进行中任务的更新时间
 2. 检查 Multica 进行中 issues 的更新时间
 3. 超过 30 分钟无进展 → 标记为"疑似超时"
 4. 疑似超时 → 追加一次完整心跳尝试推进
 5. 确认超时 → 进入自动恢复流程
 ### 跨平台超时检测脚本
 ```bash
 # WorkBoard 超时检测
 echo "=== WorkBoard 超时检测 ==="
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 inprogress = [c for c in data.get('cards', []) if c.get('status') == 'in_progress']
 now = time.time()
 for c in inprogress:
    updated = c.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1800:
            print(f'⏰ WB TIMEOUT: {c["id"][:8]} [{c.get("agentId","?")}] {c["title"]}')
 "
 echo ""
 echo "=== Multica 超时检测 ==="
 multica issue list --status in_progress --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 now = time.time()
 for issue in data:
    updated = issue.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1800:
            print(f'⏰ MUL TIMEOUT: {issue["identifier"]} [{issue.get("assignee_id","?")[:12]}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 ---
 ## 🔄 自动恢复规则
 ### 触发条件
 - 超 45 分钟无进展 → 自动重新调度
 ### 恢复操作（按平台）
 | 平台 | 操作 |
 |------|------|
 | WorkBoard | 添加评论 → release claim → 通知 COO + 创建者 |
 | Multica | 添加评论 → status=blocked → 通知 COO + 创建者 |
 | 待办文档 | 标注超时 → 转为卡片（可选） |
 ---
 ## 🔗 依赖检查前置规则
 ### 强制检查流程
 1. 认领任务前，读取依赖字段（depends_on / parent_issue_id）
 2. 逐一检查每个依赖任务的状态
 3. 依赖未满足 → 不认领（保持 todo）
 4. 超过等待阈值（2h）→ 通知依赖任务执行者
 ### 双平台依赖检查
 ```bash
 # WorkBoard 依赖检查
 openclaw workboard read <card-id> --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 card = json.load(sys.stdin)
 deps = card.get('dependsOn', [])
 if deps:
    for dep in deps:
        if dep.get('status') != 'done':
            print(f'⛔ WB 依赖未满足: {dep["id"]} → status={dep.get("status","?")}')
            sys.exit(1)
    print('✅ 所有 WB 依赖已满足')
 else:
    print('✅ 无 WB 依赖，可以启动')
 "
 # Multica 依赖检查
 multica issue get <issue-id> --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, subprocess
 issue = json.load(sys.stdin)
 parent_id = issue.get('parent_issue_id')
 if parent_id:
    result = subprocess.run(['multica', 'issue', 'get', parent_id, '--output', 'json'],
                            capture_output=True, text=True)
    parent = json.loads(result.stdout)
    if parent.get('status') != 'done':
        print(f'⛔ MUL 父 Issue {parent["identifier"]} 未完成')
        sys.exit(1)
    print(f'✅ 父 Issue {parent["identifier"]} 已完成')
 else:
    print('✅ 无父 Issue 依赖，可以启动')
 "
 ```
 ---
 ## 🛑 最大轮次限制
 ### 限制值：100 轮
 - 接近 80%（80 轮）→ 预警
 - 达到上限 → 暂停，通知 COO + 创建者
 ### 跨平台轮次跟踪
 - **WorkBoard**：通过 workboard_heartbeat 的 note 记录轮次
 - **Multica**：通过 issue comment 记录轮次进度
 - **待办文档**：在工作日志中记录
 ---
 ## 🫀 心跳执行清单
 ### 每次心跳必须检查
 1. ✅ **全任务源检查**：WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. ✅ 进行中任务超时检测（跨平台）
 3. ✅ 依赖检查
 4. ✅ 轮次计数器更新
 5. ✅ PRD 进度检查
 6. ✅ 需求变更跟踪
 ---
 ## ⚠️ 全局关键规则
 1. **心跳不打断对话** — 用户正在对话时延后执行
 2. **非紧急事项延后汇报** — 等下一轮心跳或用户询问
 3. **发现任务立即执行，不得请示**（任何来源）
 4. **超时任务按自动恢复流程处理**（跨平台）
 5. **依赖未满足不启动**
 6. **达到轮次上限自动暂停**
 7. **避免任务遗漏** — 三源必须全部检查，缺一不可
 ---
 > 基于 BIZ-24 v1.1 模板生成 | 沈路明（productmanager）专用配置
@@ -1,234 +0,0 @@
 # HEARTBEAT.md - 胡蓉（projectmanager）的心跳配置
 > 模板版本：v1.1 (BIZ-24) | 分类：开发 Agent
 > OpenClaw Agent ID: `projectmanager` | Multica Agent UUID: `d877b8c3-b230-4073-b3f7-80e148cfdb71`
 ---
 ## 📋 全任务源统一监控（每次心跳必检）
 > **核心原则：发现任何来源的任务都必须立即执行，不得遗漏。**
 ### 三源检查
 #### 第一优先级：OpenClaw WorkBoard 卡片
 ```bash
 # 检查 WorkBoard 中分配给我的待办卡片
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 my_cards = [c for c in data.get('cards', [])
             if c.get('agentId') == 'projectmanager' and c.get('status') == 'todo']
 for c in my_cards:
    print(f'WORKBOARD TODO: {c["id"][:8]} [priority={c.get("priority","?")}] {c["title"]}')
 "
 ```
 #### 第二优先级：Multica Issues
 ```bash
 # 检查 Multica 中分配给我的待办 Issue
 multica issue list --assignee-id d877b8c3-b230-4073-b3f7-80e148cfdb71 --status todo --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 for issue in data:
    print(f'MULTICA TODO: {issue["identifier"]} [{issue.get("priority","?")}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 #### 第三优先级：待办文档
 ```bash
 # 检查工作区待办文档
 grep -n '\[ \]' TODO.md AGENTS.md 2>/dev/null || echo "无待办文档中未完成项"
 ```
 ### 三源合并决策
 ```
 心跳开始
    ↓
 检查 WorkBoard 待办卡片（agentId=projectmanager）
    ↓
 检查 Multica Issues 待办（assignee=d877b8c3-b230-4073-b3f7-80e148cfdb71）
    ↓
 检查待办文档
    ↓
 合并去重 → 按优先级排序 → 依次执行
 ```
 ---
 ## ⚠️ 禁止请示规则（最高优先级，自动执行）
 > **核心规则：发现分配给自己的任务 → 立即执行，不得向用户请示！**
 > 心跳是后台自动行为，用户在大多数时候并不在线，请示会导致任务卡死。
 ### 执行流程（严格执行，无需确认）
 1. **三源检查待办** — WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. **立即执行，不得请示** — 发现待办后直接执行
 3. **检查进行中任务** — 确认认领的任务状态
 4. **完成任务** — 通过对应平台汇报结果
 ### ⚠️ 绝对禁止行为
 - ❌ 不得问"要不要做这个任务"
 - ❌ 不得等用户确认再执行
 - ❌ 不得以"需要更多信息"为由拒绝执行
 ---
 ## ⏱️ 超时检测规则
 ### 心跳频率：15 分钟
 每次心跳跨平台执行以下检测：
 1. 检查 WorkBoard 进行中任务的更新时间
 2. 检查 Multica 进行中 issues 的更新时间
 3. 超过 30 分钟无进展 → 标记为"疑似超时"
 4. 疑似超时 → 追加一次完整心跳尝试推进
 5. 确认超时 → 进入自动恢复流程
 ### 跨平台超时检测脚本
 ```bash
 # WorkBoard 超时检测
 echo "=== WorkBoard 超时检测 ==="
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 inprogress = [c for c in data.get('cards', []) if c.get('status') == 'in_progress']
 now = time.time()
 for c in inprogress:
    updated = c.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1800:
            print(f'⏰ WB TIMEOUT: {c["id"][:8]} [{c.get("agentId","?")}] {c["title"]}')
 "
 echo ""
 echo "=== Multica 超时检测 ==="
 multica issue list --status in_progress --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 now = time.time()
 for issue in data:
    updated = issue.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1800:
            print(f'⏰ MUL TIMEOUT: {issue["identifier"]} [{issue.get("assignee_id","?")[:12]}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 ---
 ## 🔄 自动恢复规则
 ### 触发条件
 - 超 45 分钟无进展 → 自动重新调度
 ### 恢复操作（按平台）
 | 平台 | 操作 |
 |------|------|
 | WorkBoard | 添加评论 → release claim → 通知 COO + 创建者 |
 | Multica | 添加评论 → status=blocked → 通知 COO + 创建者 |
 | 待办文档 | 标注超时 → 转为卡片（可选） |
 ---
 ## 🔗 依赖检查前置规则
 ### 强制检查流程
 1. 认领任务前，读取依赖字段（depends_on / parent_issue_id）
 2. 逐一检查每个依赖任务的状态
 3. 依赖未满足 → 不认领（保持 todo）
 4. 超过等待阈值（2h）→ 通知依赖任务执行者
 ### 双平台依赖检查
 ```bash
 # WorkBoard 依赖检查
 openclaw workboard read <card-id> --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 card = json.load(sys.stdin)
 deps = card.get('dependsOn', [])
 if deps:
    for dep in deps:
        if dep.get('status') != 'done':
            print(f'⛔ WB 依赖未满足: {dep["id"]} → status={dep.get("status","?")}')
            sys.exit(1)
    print('✅ 所有 WB 依赖已满足')
 else:
    print('✅ 无 WB 依赖，可以启动')
 "
 # Multica 依赖检查
 multica issue get <issue-id> --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, subprocess
 issue = json.load(sys.stdin)
 parent_id = issue.get('parent_issue_id')
 if parent_id:
    result = subprocess.run(['multica', 'issue', 'get', parent_id, '--output', 'json'],
                            capture_output=True, text=True)
    parent = json.loads(result.stdout)
    if parent.get('status') != 'done':
        print(f'⛔ MUL 父 Issue {parent["identifier"]} 未完成')
        sys.exit(1)
    print(f'✅ 父 Issue {parent["identifier"]} 已完成')
 else:
    print('✅ 无父 Issue 依赖，可以启动')
 "
 ```
 ---
 ## 🛑 最大轮次限制
 ### 限制值：100 轮
 - 接近 80%（80 轮）→ 预警
 - 达到上限 → 暂停，通知 COO + 创建者
 ### 跨平台轮次跟踪
 - **WorkBoard**：通过 workboard_heartbeat 的 note 记录轮次
 - **Multica**：通过 issue comment 记录轮次进度
 - **待办文档**：在工作日志中记录
 ---
 ## 🫀 心跳执行清单
 ### 每次心跳必须检查
 1. ✅ **全任务源检查**：WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. ✅ 进行中任务超时检测（跨平台）
 3. ✅ 依赖检查
 4. ✅ 轮次计数器更新
 5. ✅ 项目进度检查
 6. ✅ 依赖项完成状态
 ---
 ## ⚠️ 全局关键规则
 1. **心跳不打断对话** — 用户正在对话时延后执行
 2. **非紧急事项延后汇报** — 等下一轮心跳或用户询问
 3. **发现任务立即执行，不得请示**（任何来源）
 4. **超时任务按自动恢复流程处理**（跨平台）
 5. **依赖未满足不启动**
 6. **达到轮次上限自动暂停**
 7. **避免任务遗漏** — 三源必须全部检查，缺一不可
 ---
 > 基于 BIZ-24 v1.1 模板生成 | 胡蓉（projectmanager）专用配置
@@ -1,235 +0,0 @@
 # HEARTBEAT.md - 刘诗妮（secretary）的心跳配置
 > 模板版本：v1.1 (BIZ-24) | 分类：高频 Agent
 > OpenClaw Agent ID: `secretary` | Multica Agent UUID: `b024fcdc-30ff-420d-b289-498041466e1b`
 ---
 ## 📋 全任务源统一监控（每次心跳必检）
 > **核心原则：发现任何来源的任务都必须立即执行，不得遗漏。**
 ### 三源检查
 #### 第一优先级：OpenClaw WorkBoard 卡片
 ```bash
 # 检查 WorkBoard 中分配给我的待办卡片
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 my_cards = [c for c in data.get('cards', [])
             if c.get('agentId') == 'secretary' and c.get('status') == 'todo']
 for c in my_cards:
    print(f'WORKBOARD TODO: {c["id"][:8]} [priority={c.get("priority","?")}] {c["title"]}')
 "
 ```
 #### 第二优先级：Multica Issues
 ```bash
 # 检查 Multica 中分配给我的待办 Issue
 multica issue list --assignee-id b024fcdc-30ff-420d-b289-498041466e1b --status todo --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 for issue in data:
    print(f'MULTICA TODO: {issue["identifier"]} [{issue.get("priority","?")}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 #### 第三优先级：待办文档
 ```bash
 # 检查工作区待办文档
 grep -n '\[ \]' TODO.md AGENTS.md 2>/dev/null || echo "无待办文档中未完成项"
 ```
 ### 三源合并决策
 ```
 心跳开始
    ↓
 检查 WorkBoard 待办卡片（agentId=secretary）
    ↓
 检查 Multica Issues 待办（assignee=b024fcdc-30ff-420d-b289-498041466e1b）
    ↓
 检查待办文档
    ↓
 合并去重 → 按优先级排序 → 依次执行
 ```
 ---
 ## ⚠️ 禁止请示规则（最高优先级，自动执行）
 > **核心规则：发现分配给自己的任务 → 立即执行，不得向用户请示！**
 > 心跳是后台自动行为，用户在大多数时候并不在线，请示会导致任务卡死。
 ### 执行流程（严格执行，无需确认）
 1. **三源检查待办** — WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. **立即执行，不得请示** — 发现待办后直接执行
 3. **检查进行中任务** — 确认认领的任务状态
 4. **完成任务** — 通过对应平台汇报结果
 ### ⚠️ 绝对禁止行为
 - ❌ 不得问"要不要做这个任务"
 - ❌ 不得等用户确认再执行
 - ❌ 不得以"需要更多信息"为由拒绝执行
 ---
 ## ⏱️ 超时检测规则
 ### 心跳频率：10 分钟
 每次心跳跨平台执行以下检测：
 1. 检查 WorkBoard 进行中任务的更新时间
 2. 检查 Multica 进行中 issues 的更新时间
 3. 超过 20 分钟无进展 → 标记为"疑似超时"
 4. 疑似超时 → 追加一次完整心跳尝试推进
 5. 确认超时 → 进入自动恢复流程
 ### 跨平台超时检测脚本
 ```bash
 # WorkBoard 超时检测
 echo "=== WorkBoard 超时检测 ==="
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 inprogress = [c for c in data.get('cards', []) if c.get('status') == 'in_progress']
 now = time.time()
 for c in inprogress:
    updated = c.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1200:
            print(f'⏰ WB TIMEOUT: {c["id"][:8]} [{c.get("agentId","?")}] {c["title"]}')
 "
 echo ""
 echo "=== Multica 超时检测 ==="
 multica issue list --status in_progress --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 now = time.time()
 for issue in data:
    updated = issue.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1200:
            print(f'⏰ MUL TIMEOUT: {issue["identifier"]} [{issue.get("assignee_id","?")[:12]}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 ---
 ## 🔄 自动恢复规则
 ### 触发条件
 - 超 30 分钟无进展 → 自动重新调度
 ### 恢复操作（按平台）
 | 平台 | 操作 |
 |------|------|
 | WorkBoard | 添加评论 → release claim → 通知 COO |
 | Multica | 添加评论 → status=blocked → 通知 COO |
 | 待办文档 | 标注超时 → 转为卡片（可选） |
 ---
 ## 🔗 依赖检查前置规则
 ### 强制检查流程
 1. 认领任务前，读取依赖字段（depends_on / parent_issue_id）
 2. 逐一检查每个依赖任务的状态
 3. 依赖未满足 → 不认领（保持 todo）
 4. 超过等待阈值（1h）→ 通知依赖任务执行者
 ### 双平台依赖检查
 ```bash
 # WorkBoard 依赖检查
 openclaw workboard read <card-id> --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 card = json.load(sys.stdin)
 deps = card.get('dependsOn', [])
 if deps:
    for dep in deps:
        if dep.get('status') != 'done':
            print(f'⛔ WB 依赖未满足: {dep["id"]} → status={dep.get("status","?")}')
            sys.exit(1)
    print('✅ 所有 WB 依赖已满足')
 else:
    print('✅ 无 WB 依赖，可以启动')
 "
 # Multica 依赖检查
 multica issue get <issue-id> --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, subprocess
 issue = json.load(sys.stdin)
 parent_id = issue.get('parent_issue_id')
 if parent_id:
    result = subprocess.run(['multica', 'issue', 'get', parent_id, '--output', 'json'],
                            capture_output=True, text=True)
    parent = json.loads(result.stdout)
    if parent.get('status') != 'done':
        print(f'⛔ MUL 父 Issue {parent["identifier"]} 未完成')
        sys.exit(1)
    print(f'✅ 父 Issue {parent["identifier"]} 已完成')
 else:
    print('✅ 无父 Issue 依赖，可以启动')
 "
 ```
 ---
 ## 🛑 最大轮次限制
 ### 限制值：50 轮
 - 接近 80%（40 轮）→ 预警
 - 达到上限 → 暂停，通知 COO
 ### 跨平台轮次跟踪
 - **WorkBoard**：通过 workboard_heartbeat 的 note 记录轮次
 - **Multica**：通过 issue comment 记录轮次进度
 - **待办文档**：在工作日志中记录
 ---
 ## 🫀 心跳执行清单
 ### 每次心跳必须检查
 1. ✅ **全任务源检查**：WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. ✅ 进行中任务超时检测（跨平台）
 3. ✅ 依赖检查
 4. ✅ 轮次计数器更新
 5. ✅ 全局任务积压巡检
 6. ✅ 业务入口检查
 7. ✅ 各 Agent 状态巡检
 ---
 ## ⚠️ 全局关键规则
 1. **心跳不打断对话** — 用户正在对话时延后执行
 2. **非紧急事项延后汇报** — 等下一轮心跳或用户询问
 3. **发现任务立即执行，不得请示**（任何来源）
 4. **超时任务按自动恢复流程处理**（跨平台）
 5. **依赖未满足不启动**
 6. **达到轮次上限自动暂停**
 7. **避免任务遗漏** — 三源必须全部检查，缺一不可
 ---
 > 基于 BIZ-24 v1.1 模板生成 | 刘诗妮（secretary）专用配置
@@ -1,234 +0,0 @@
 # HEARTBEAT.md - 陆云帆（taobaospecialist）的心跳配置
 > 模板版本：v1.1 (BIZ-24) | 分类：业务 Agent
 > OpenClaw Agent ID: `taobaospecialist` | Multica Agent UUID: `e0f62d8f-9568-4f41-8ad4-b73d79a163a7`
 ---
 ## 📋 全任务源统一监控（每次心跳必检）
 > **核心原则：发现任何来源的任务都必须立即执行，不得遗漏。**
 ### 三源检查
 #### 第一优先级：OpenClaw WorkBoard 卡片
 ```bash
 # 检查 WorkBoard 中分配给我的待办卡片
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 my_cards = [c for c in data.get('cards', [])
             if c.get('agentId') == 'taobaospecialist' and c.get('status') == 'todo']
 for c in my_cards:
    print(f'WORKBOARD TODO: {c["id"][:8]} [priority={c.get("priority","?")}] {c["title"]}')
 "
 ```
 #### 第二优先级：Multica Issues
 ```bash
 # 检查 Multica 中分配给我的待办 Issue
 multica issue list --assignee-id e0f62d8f-9568-4f41-8ad4-b73d79a163a7 --status todo --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 for issue in data:
    print(f'MULTICA TODO: {issue["identifier"]} [{issue.get("priority","?")}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 #### 第三优先级：待办文档
 ```bash
 # 检查工作区待办文档
 grep -n '\[ \]' TODO.md AGENTS.md 2>/dev/null || echo "无待办文档中未完成项"
 ```
 ### 三源合并决策
 ```
 心跳开始
    ↓
 检查 WorkBoard 待办卡片（agentId=taobaospecialist）
    ↓
 检查 Multica Issues 待办（assignee=e0f62d8f-9568-4f41-8ad4-b73d79a163a7）
    ↓
 检查待办文档
    ↓
 合并去重 → 按优先级排序 → 依次执行
 ```
 ---
 ## ⚠️ 禁止请示规则（最高优先级，自动执行）
 > **核心规则：发现分配给自己的任务 → 立即执行，不得向用户请示！**
 > 心跳是后台自动行为，用户在大多数时候并不在线，请示会导致任务卡死。
 ### 执行流程（严格执行，无需确认）
 1. **三源检查待办** — WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. **立即执行，不得请示** — 发现待办后直接执行
 3. **检查进行中任务** — 确认认领的任务状态
 4. **完成任务** — 通过对应平台汇报结果
 ### ⚠️ 绝对禁止行为
 - ❌ 不得问"要不要做这个任务"
 - ❌ 不得等用户确认再执行
 - ❌ 不得以"需要更多信息"为由拒绝执行
 ---
 ## ⏱️ 超时检测规则
 ### 心跳频率：15 分钟
 每次心跳跨平台执行以下检测：
 1. 检查 WorkBoard 进行中任务的更新时间
 2. 检查 Multica 进行中 issues 的更新时间
 3. 超过 30 分钟无进展 → 标记为"疑似超时"
 4. 疑似超时 → 追加一次完整心跳尝试推进
 5. 确认超时 → 进入自动恢复流程
 ### 跨平台超时检测脚本
 ```bash
 # WorkBoard 超时检测
 echo "=== WorkBoard 超时检测 ==="
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 inprogress = [c for c in data.get('cards', []) if c.get('status') == 'in_progress']
 now = time.time()
 for c in inprogress:
    updated = c.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1800:
            print(f'⏰ WB TIMEOUT: {c["id"][:8]} [{c.get("agentId","?")}] {c["title"]}')
 "
 echo ""
 echo "=== Multica 超时检测 ==="
 multica issue list --status in_progress --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 now = time.time()
 for issue in data:
    updated = issue.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1800:
            print(f'⏰ MUL TIMEOUT: {issue["identifier"]} [{issue.get("assignee_id","?")[:12]}] {issue["title"]}')
 "
 ```
 ---
 ## 🔄 自动恢复规则
 ### 触发条件
 - 超 45 分钟无进展 → 自动重新调度
 ### 恢复操作（按平台）
 | 平台 | 操作 |
 |------|------|
 | WorkBoard | 添加评论 → release claim → 通知 创建者 |
 | Multica | 添加评论 → status=blocked → 通知 创建者 |
 | 待办文档 | 标注超时 → 转为卡片（可选） |
 ---
 ## 🔗 依赖检查前置规则
 ### 强制检查流程
 1. 认领任务前，读取依赖字段（depends_on / parent_issue_id）
 2. 逐一检查每个依赖任务的状态
 3. 依赖未满足 → 不认领（保持 todo）
 4. 超过等待阈值（2h）→ 通知依赖任务执行者
 ### 双平台依赖检查
 ```bash
 # WorkBoard 依赖检查
 openclaw workboard read <card-id> --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 card = json.load(sys.stdin)
 deps = card.get('dependsOn', [])
 if deps:
    for dep in deps:
        if dep.get('status') != 'done':
            print(f'⛔ WB 依赖未满足: {dep["id"]} → status={dep.get("status","?")}')
            sys.exit(1)
    print('✅ 所有 WB 依赖已满足')
 else:
    print('✅ 无 WB 依赖，可以启动')
 "
 # Multica 依赖检查
 multica issue get <issue-id> --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, subprocess
 issue = json.load(sys.stdin)
 parent_id = issue.get('parent_issue_id')
 if parent_id:
    result = subprocess.run(['multica', 'issue', 'get', parent_id, '--output', 'json'],
                            capture_output=True, text=True)
    parent = json.loads(result.stdout)
    if parent.get('status') != 'done':
        print(f'⛔ MUL 父 Issue {parent["identifier"]} 未完成')
        sys.exit(1)
    print(f'✅ 父 Issue {parent["identifier"]} 已完成')
 else:
    print('✅ 无父 Issue 依赖，可以启动')
 "
 ```
 ---
 ## 🛑 最大轮次限制
 ### 限制值：30 轮
 - 接近 80%（24 轮）→ 预警
 - 达到上限 → 暂停，通知 创建者
 ### 跨平台轮次跟踪
 - **WorkBoard**：通过 workboard_heartbeat 的 note 记录轮次
 - **Multica**：通过 issue comment 记录轮次进度
 - **待办文档**：在工作日志中记录
 ---
 ## 🫀 心跳执行清单
 ### 每次心跳必须检查
 1. ✅ **全任务源检查**：WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. ✅ 进行中任务超时检测（跨平台）
 3. ✅ 依赖检查
 4. ✅ 轮次计数器更新
 5. ✅ 淘宝店铺运营指标
 6. ✅ 竞品动态跟踪
 ---
 ## ⚠️ 全局关键规则
 1. **心跳不打断对话** — 用户正在对话时延后执行
 2. **非紧急事项延后汇报** — 等下一轮心跳或用户询问
 3. **发现任务立即执行，不得请示**（任何来源）
 4. **超时任务按自动恢复流程处理**（跨平台）
 5. **依赖未满足不启动**
 6. **达到轮次上限自动暂停**
 7. **避免任务遗漏** — 三源必须全部检查，缺一不可
 ---
 > 基于 BIZ-24 v1.1 模板生成 | 陆云帆（taobaospecialist）专用配置
@@ -1,130 +0,0 @@
 # Agent 知识库集成指南
 > **版本**: v1.0  
 > **任务**: BIZ-19 (BIZ-14-4)  
 > **日期**: 2026-06-22  
 > **作者**: COO (陆怀瑾)  
 > **状态**: 已实施
 ---
 ## 一、集成概述
 ### 1.1 设计原则
 **「引用代替填塞」**: 不把知识内容直接塞进 Agent 配置文件，而是添加 "如何查询知识库" 的指引。Agent 在需要时主动检索，保持配置文件轻量和可维护。
 ### 1.2 核心工具
 | 工具 | 用途 | 适用场景 |
 |------|------|----------|
 | `wiki_search` | 模糊搜索知识库 | "有没有关于 X 的文档" |
 | `wiki_get` | 精确读取页面 | "打开 X 页面" |
 | `wiki_lint` | 知识库质量检查 | "知识库健康度如何" |
 | `wiki_status` | 系统状态检查 | "知识库是否可用" |
 | `wiki_apply` | 写入/更新知识库 | "将 X 发现写入知识库" |
 ---
 ## 二、Agent 集成清单
 ### 2.1 已完成集成的 Agent（15 个）
 | # | Agent | 角色 | TOOLS.md 更新状态 | 触发场景数 |
 |---|-------|------|-------------------|------------|
 | 1 | secretary | 刘诗妮 - 业务入口 | ✅ | 4 |
 | 2 | coo | 陆怀瑾 - 运营总监 | ✅ | 5 |
 | 3 | projectmanager | 胡蓉 - 项目经理 | ✅ | 4 |
 | 4 | architect | 梁思筑 - 架构师 | ✅ | 4 |
 | 5 | costcodev | 徐聪 - 全栈开发 | ✅ | 4 |
 | 6 | designer | 苏绘锦 - UI/UX 设计 | ✅ | 3 |
 | 7 | taobaospecialist | 陆云帆 - 淘宝运营 | ✅ | 4 |
 | 8 | contentspecialist | 文墨言 - 内容文案 | ✅ | 4 |
 | 9 | mediaspecialist | 钟帧韵 - 视频制作 | ✅ | 3 |
 | 10 | cvexpert | 程伯予 - 求职助理 | ✅ | 3 |
 | 11 | marketanalysis | 顾析策 - 市场分析 | ✅ | 4 |
 | 12 | lawyer | 苏慎 - 法务顾问 | ✅ | 4 |
 | 13 | opengineer | 严维序 - 运维部署 | ✅ | 4 |
 | 14 | productmanager | 沈路明 - 产品经理 | ✅ | 4 |
 | 15 | main | 入口路由 | ✅ | 2 |
 ### 2.2 集成内容
 每个 Agent 的 TOOLS.md 新增了以下内容：
 1. **知识库查询指引** — 引导 Agent 查看完整检索指南
 2. **角色特定触发条件** — 该 Agent 何时应查询知识库
 3. **查询工具速查** — `wiki_search` / `wiki_get` / `wiki_lint` 基本用法
 4. **角色特定查询示例** — 1-2 个典型查询语句
 5. **无结果时处理流程** — 知识缺口上报机制
 ---
 ## 三、查询触发条件设计
 ### 3.1 通用触发条件（所有 Agent 适用）
 | 场景 | 触发动作 |
 |------|----------|
 | 接受新任务时 | 先查知识库中是否有相关文档/SOP |
 | 遇到不确定信息时 | 先查知识库再作决策 |
 | 需要跨领域协作时 | 查其他 Agent 的职能和知识 |
 | 发现新知识时 | 考虑是否需写入知识库 |
 ### 3.2 角色特定触发条件（按 Agent 定制）
 见各 Agent TOOLS.md 中的「知识库查询 → 触发条件」部分。
 ---
 ## 四、知识缺口上报机制
 ### 4.1 上报流程
 ```
 Agent 查询知识库 → 无结果 → 尝试同义词/相关词 → 仍无结果 →
 → 记录知识缺口 → 写入 memory/ 日志 → 
 → 下次心跳/汇报时通知 architect 或对应领域 Agent
 ```
 ### 4.2 上报格式
 见 `docs/agent-kb-retrieval-guide.md` 第五节。
 ---
 ## 五、质量保证
 ### 5.1 集成测试方案
 对每个 Agent 至少执行 1 次典型查询场景测试：
 1. 验证 `wiki_search` 可被正确调用
 2. 验证返回结果格式正确
 3. 验证无结果时的降级路径
 ### 5.2 集成测试结果
 | Agent | 测试查询 | 结果 | 备注 |
 |-------|----------|------|------|
 | 通用 | `wiki_search(query="服务器")` | ✅ | wiki_search 正常 |
 *注：知识库当前为初始状态（0 sources, 0 entities, 0 concepts, 0 syntheses, 10 reports），搜索结果取决于内容填充进度。工具链已验证可用。*
 ---
 ## 六、后续计划
 1. **知识内容填充**: 待 BIZ-14-3 交付后，各 Agent 按角色写入初始知识内容
 2. **定期质量检查**: COO 每周运行 `wiki_lint()` 检查知识库健康度
 3. **查询效果评估**: 运行 1 个月后统计各 Agent 知识库查询频率和命中率
 4. **持续优化**: 根据使用反馈调整触发条件和查询示例
 ---
 ## 附录：相关文档
 - `docs/agent-kb-retrieval-guide.md` — 知识库检索工具完整指南
 - `docs/知识查询最佳实践.md` — 查询最佳实践和反模式
 - `docs/wiki-toolchain-test-report.md` — Wiki 工具链测试报告 (BIZ-14-2)
 - 各 Agent TOOLS.md — 角色特定查询指引
@@ -0,0 +1,401 @@
 # BIZ-26 限流器使用文档
 > 模块：`scripts/rate_limiter.py`  
 > 测试：`scripts/test_rate_limiter.py`  
 > 实现日期：2026-06-23  
 > 作者：徐聪（costcodev）
 ---
 ## 一、功能概述
 本模块实现了 BIZ-13 运行稳定性保障方案中的 API 限流优化功能：
 1. **NVIDIA 网关专用令牌桶限流器**：40 RPM 上限，防止触发 NVIDIA 网关 API 429 错误
 2. **四级优先级队列**：紧急 > 高 > 正常 > 低
 3. **智能降级策略**：高优先级等待，低优先级切备用模型
 4. **缓存管理器**：按数据类型设置不同 TTL
 5. **COO 统一轮询**：减少重复请求
 6. **指数退避重试**：自动处理临时失败
 ---
 ## 二、适用范围（已按要求收窄）
 **令牌桶限流器只对 NVIDIA 网关 API 生效。**
 识别规则：
 - `nvidia`、`nvidia-gateway`、`nvidiavx18088980513/...` → 进入 40 RPM 令牌桶
 - `volcengine-plan/...`、`siliconflow/...`、`deepseek/...` → 不进入令牌桶，不受该限流器影响
 - 未知网关默认不限制，避免误伤非 NVIDIA 通道
 调用方应显式传入 `gateway` 或 `model`，例如：
 ```python
 # 走 NVIDIA 网关：限流
 scheduler.submit(payload=data, gateway="nvidia", priority=Priority.NORMAL, callback=handler)
 scheduler.submit(payload=data, model="nvidiavx18088980513/deepseek-ai/deepseek-v4-pro", callback=handler)
 # 走其他网关：不限流
 scheduler.submit(payload=data, model="volcengine-plan/ark-code-latest", callback=handler)
 scheduler.submit(payload=data, model="siliconflow/Qwen/Qwen3", callback=handler)
 scheduler.submit(payload=data, model="deepseek/deepseek-chat", callback=handler)
 ```
 ---
 ## 三、快速开始
 ### 2.1 基本用法
 ```python
 from scripts.rate_limiter import RequestScheduler, Priority
 # 创建调度器（40 RPM）
 scheduler = RequestScheduler(rate=40/60, capacity=40)
 scheduler.start()
 # 提交请求
 def my_callback(data):
    # 实际 API 调用逻辑
    return process_data(data)
 request_id = scheduler.submit(
    payload={"task": "process_workboard"},
    priority=Priority.NORMAL,
    callback=my_callback
 )
 # 等待完成后关闭
 time.sleep(5)
 scheduler.stop()
 ```
 ### 2.2 优先级示例
 ```python
 # 紧急任务（Vincent 直接下达）
 scheduler.submit(payload=data, priority=Priority.URGENT, callback=handler)
 # 阻塞性任务（依赖下游完成）
 scheduler.submit(payload=data, priority=Priority.HIGH, callback=handler)
 # 常规任务
 scheduler.submit(payload=data, priority=Priority.NORMAL, callback=handler)
 # 后台优化任务
 scheduler.submit(payload=data, priority=Priority.LOW, callback=handler)
 ```
 ### 2.3 缓存使用
 ```python
 from scripts.rate_limiter import CacheManager
 cache = CacheManager()
 # 缓存 WorkBoard 结果（TTL 5 分钟）
 cache.set("workboard", "todo_list", result_data)
 # 读取缓存
 cached = cache.get("workboard", "todo_list")
 if cached is None:
    # 缓存未命中，重新查询
    result = query_workboard()
    cache.set("workboard", "todo_list", result)
 # 查看缓存统计
 stats = cache.get_stats()
 print(f"缓存条目：{stats['total_entries']}")
 ```
 ---
 ## 四、API 参考
 ### 3.1 TokenBucket（令牌桶）
 ```python
 bucket = TokenBucket(rate=40/60, capacity=40)
 # 尝试消费令牌（立即返回）
 if bucket.consume():
    send_request()
 else:
    # 令牌不足，等待或降级
    pass
 # 等待令牌（阻塞直到获取或超时）
 got_token = bucket.wait_for_token(timeout=5.0)
 # 查看状态
 status = bucket.get_status()
 # 返回：{"tokens": 35.5, "capacity": 40, "rate_per_minute": 40.0, ...}
 ```
 ### 3.2 RequestScheduler（请求调度器）
 ```python
 scheduler = RequestScheduler(
    rate=40/60,          # 令牌生成速率（个/秒）
    capacity=40,         # 桶容量
    enable_cache=True    # 启用缓存
 )
 # 启动工作线程
 scheduler.start()
 # 提交异步请求
 request_id = scheduler.submit(
    payload={"task": "data"},
    priority=Priority.NORMAL,
    callback=my_handler,
    fallback_model="deepseek-v4-pro"
 )
 # 提交同步请求（阻塞直到完成）
 result = scheduler.submit_sync(
    payload={"task": "data"},
    priority=Priority.URGENT,
    timeout=10.0
 )
 # 查看状态
 status = scheduler.get_status()
 # 停止调度器
 scheduler.stop()
 ```
 ### 3.3 CacheManager（缓存管理器）
 ```python
 cache = CacheManager()
 # 设置缓存（自动 TTL）
 cache.set("workboard", query_key, value)  # 5 分钟
 cache.set("config", "agent_list", agents)  # 1 小时
 cache.set("knowledge", "api_docs", docs)  # 1 天
 # 自定义 TTL
 cache.set("custom", key, value, ttl=600)  # 10 分钟
 # 读取缓存
 value = cache.get("workboard", query_key)
 # 删除缓存
 cache.delete("workboard", query_key)
 # 清理过期缓存
 cleaned = cache.clear_expired()
 # 查看统计
 stats = cache.get_stats()
 ```
 ### 3.4 retry_with_backoff（重试装饰器）
 ```python
 from rate_limiter import retry_with_backoff
@retry_with_backoff(
    max_retries=3,        # 最多重试 3 次
    base_delay=1.0,       # 基础延迟 1 秒
    exponential_base=2,   # 指数底数
    jitter=True,          # 添加随机抖动
    exceptions=(RateLimitError, NetworkError)
 )
 def call_api():
    return requests.get(url)
 ```
 ### 3.5 CoordinatedPoller（统一轮询器）
 ```python
 from rate_limiter import CoordinatedPoller
 # 创建轮询器（15 分钟轮询一次）
 poller = CoordinatedPoller(scheduler, poll_interval=15*60)
 # 订阅轮询结果
 def on_new_data(result):
    broadcast_to_agents(result)
 poller.subscribe(on_new_data)
 # 启动轮询
 poller.start()
 # 停止轮询
 poller.stop()
 ```
 ---
 ## 五、缓存策略
 | 数据类型 | TTL | 说明 |
 |----------|-----|------|
 | `workboard` | 5 分钟 | WorkBoard 卡片状态，高频变化 |
 | `config` | 1 小时 | Agent 配置、技能列表，低频变化 |
 | `knowledge` | 1 天 | 知识库内容，基本不变 |
 | `user` | 1 天 | 用户信息、权限配置 |
 ---
 ## 六、降级策略
 ### 5.1 令牌不足时的处理
 | 优先级 | 策略 |
 |--------|------|
 | URGENT (1) | 无限等待，直到获取令牌 |
 | HIGH (2) | 无限等待，直到获取令牌 |
 | NORMAL (3) | 等待 2 秒，失败则放回队列稍后重试 |
 | LOW (4) | 等待 2 秒，失败则丢弃或切换到备用模型 |
 ### 5.2 模型降级链
 ```
 主模型 (qwen3.5-397b)
    ↓ RPM 不足
 备用模型 (deepseek-v4-pro)
    ↓ RPM 不足
 本地模型 或 等待
 ```
 ---
 ## 七、监控与调试
 ### 6.1 查看调度器状态
 ```python
 status = scheduler.get_status()
 print(f"队列大小：{status['queue_size']}")
 print(f"令牌数：{status['token_bucket']['tokens']}")
 print(f"已完成：{status['stats']['completed_requests']}")
 print(f"失败：{status['stats']['failed_requests']}")
 print(f"降级：{status['stats']['fallback_requests']}")
 ```
 ### 6.2 查看缓存统计
 ```python
 stats = cache.get_stats()
 print(f"总条目：{stats['total_entries']}")
 print(f"有效条目：{stats['valid_entries']}")
 print(f"过期条目：{stats['expired_entries']}")
 print(f"按类别：{stats['by_category']}")
 ```
 ---
 ## 八、测试
 运行测试套件：
 ```bash
 cd /home/vincent/.openclaw/workspace/costcodev/EnterpriseArchitect
 python3 scripts/test_rate_limiter.py
 ```
 测试覆盖：
 - ✅ 令牌桶限流
 - ✅ 缓存管理
 - ✅ 优先级队列
 - ✅ 重试装饰器
 - ✅ 统一轮询器
 - ✅ 压力测试（50 请求）
 ---
 ## 九、集成示例
 ### 8.1 与 Multica CLI 集成
 ```python
 import subprocess
 import json
 from rate_limiter import RequestScheduler, Priority, CacheManager
 scheduler = RequestScheduler(rate=40/60, capacity=40)
 cache = CacheManager()
 scheduler.start()
 def query_workboard():
    """查询 WorkBoard（带缓存）"""
    # 先查缓存
    cached = cache.get("workboard", "all_cards")
    if cached:
        return cached
    # 缓存未命中，调用 CLI
    result = subprocess.run(
        ["multica", "workboard", "list", "--json"],
        capture_output=True,
        text=True
    )
    data = json.loads(result.stdout)
    # 更新缓存
    cache.set("workboard", "all_cards", data)
    return data
 # 提交查询请求
 request_id = scheduler.submit(
    payload="query_workboard",
    priority=Priority.NORMAL,
    callback=lambda _: query_workboard()
 )
 ```
 ### 8.2 Agent 心跳集成
 ```python
 # 在 Heartbeat 中统一使用限流器
 def heartbeat_check():
    # 通过调度器提交所有检查任务
    scheduler.submit(
        payload="check_workboard",
        priority=Priority.HIGH,
        callback=check_workboard
    )
    scheduler.submit(
        payload="check_multica",
        priority=Priority.HIGH,
        callback=check_multica_issues
    )
    scheduler.submit(
        payload="update_memory",
        priority=Priority.LOW,
        callback=update_memory_log
    )
 ```
 ---
 ## 十、注意事项
 1. **令牌速率配置**：根据实际 API 限制调整 `rate` 参数
 2. **缓存 TTL**：根据数据变化频率调整，避免过期数据
 3. **工作线程**：记得调用 `start()` 和 `stop()` 管理生命周期
 4. **异常处理**：回调函数中的异常会被捕获并记录，不会中断工作线程
 5. **线程安全**：所有组件都是线程安全的，可在多线程环境使用
 ---
 ## 十一、TODO
 - [ ] 接入实际的 Multica CLI 调用
 - [ ] 添加 Prometheus 监控指标导出
 - [ ] 支持动态调整限流参数
 - [ ] 添加请求日志持久化
 - [ ] 支持多个模型池的自动切换
 ---
 > 文档版本：v1.0  
 > 最后更新：2026-06-23  
 > 维护者：徐聪（costcodev）
@@ -1,644 +0,0 @@
 # BIZ-46 Phase3: NVIDIA Sidecar Follow-up 架构设计
 > **架构师**: 梁思筑 (architect)  
 > **日期**: 2026-06-24  
 > **状态**: 已批准，推进实施  
 > **来源**: BIZ-42 Phase2 二轮评审 follow-up  
 ---
 ## 1. 架构解耦 / 依赖注入 — SidecarContext
 ### 1.1 现状分析
 当前 `server.py` 使用 **模块级全局变量** 管理所有核心组件：
 ```python
 # server.py 全局状态（当前）
 _config: SidecarConfig
 _http_client: httpx.AsyncClient
 _priority_queue: PriorityRequestQueue
 _token_bucket: AdaptiveTokenBucket
 _prometheus: PrometheusMetrics
 _health_service: HealthService
 _pending_requests: dict[str, tuple[asyncio.Future, float]]
 _stats: dict[str, int]
 _stats_lock: asyncio.Lock
 ```
 **问题**：
 - `webui.py` 通过 `from nvidia_sidecar import server` 反向导入全局变量（循环依赖风险）
 - 单元测试需要 mock 模块级变量，无法并行运行测试
 - 未来多实例/多租户扩展需重写全部模块访问逻辑
 ### 1.2 设计方案 — SidecarContext + FastAPI Dependency Injection
 #### 1.2.1 核心数据结构
 ```python
 # context.py
 from dataclasses import dataclass, field
 import asyncio
 import httpx
 from typing import Any
@dataclass
 class SidecarContext:
    """Sidecar 全局运行时上下文 — 所有核心组件的唯一容器。
    通过 app.state.sidecar 注入 FastAPI，路由通过 Depends 获取。
    """
    config: 'SidecarConfig'
    http_client: httpx.AsyncClient
    token_bucket: 'AdaptiveTokenBucket'
    priority_queue: 'PriorityRequestQueue'
    prometheus: 'PrometheusMetrics'
    health: 'HealthService'
    pending_requests: dict[str, tuple['asyncio.Future', float]] = field(default_factory=dict)
    stats: dict[str, int] = field(default_factory=lambda: {
        "total_requests": 0,
        "nvidia_requests": 0,
        "passthrough_requests": 0,
        "ratelimited_requests": 0,
        "queue_full_rejects": 0,
        "upstream_errors": 0,
        "start_time": 0,
    })
    stats_lock: asyncio.Lock = field(default_factory=asyncio.Lock)
    async def increment_stat(self, key: str, delta: int = 1) -> None:
        """线程安全的统计计数器自增。"""
        async with self.stats_lock:
            self.stats[key] = self.stats.get(key, 0) + delta
 ```
 #### 1.2.2 注入方式
 ```python
 # server.py — lifespan 中创建 context
 from nvidia_sidecar.context import SidecarContext
@asynccontextmanager
 async def lifespan(app: FastAPI):
    ctx = SidecarContext(
        config=load_config(),
        http_client=httpx.AsyncClient(...),
        token_bucket=AdaptiveTokenBucket(...),
        priority_queue=PriorityRequestQueue(...),
        prometheus=PrometheusMetrics(),
        health=HealthService(),
    )
    app.state.sidecar = ctx  # 注入 FastAPI
    # ... worker 启动 ...
    yield
    # ... 清理 ...
 # 依赖注入函数
 def get_context(request: Request) -> SidecarContext:
    return request.app.state.sidecar
 # 路由使用
@app.post("/v1/chat/completions")
 async def chat_completions(request: Request, ctx: SidecarContext = Depends(get_context)):
    return await _handle_proxy_request(request, "/v1/chat/completions", ctx)
 ```
 #### 1.2.3 webui.py 解耦
 ```python
 # webui.py — 不再反向导入 server
 from nvidia_sidecar.context import SidecarContext
 from fastapi import Depends
 def get_webui_router():
    router = APIRouter(prefix="/api", tags=["webui"])
    def _get_ctx(request: Request) -> SidecarContext:
        return request.app.state.sidecar
    @router.get("/dashboard/stream")
    async def dashboard_stream(request: Request, ctx: SidecarContext = Depends(_get_ctx)):
        return await _dashboard_stream(request, ctx)
    @router.get("/admin/config")
    async def admin_get_config(ctx: SidecarContext = Depends(_get_ctx)):
        return await get_config(ctx)
    return router
 ```
 #### 1.2.4 Trade-off 分析
 | 维度 | 当前（全局变量） | 方案A（SidecarContext） | 方案B（FastAPI Dependency 全函数式） |
 |------|------------------|------------------------|-------------------------------------|
 | 可测试性 | 差（需 mock 模块） | 好（注入 mock context） | 优（每个依赖独立注入） |
 | 改动量 | 无 | 中等（~8 文件） | 大（每个函数签名变更） |
 | 可读性 | 一般 | 好（ctx 一目了然） | 差（参数列表膨胀） |
 | 多实例支持 | 不支持 | 支持（多 app 多 ctx） | 支持 |
 | 循环依赖 | 有（webui→server） | 消除 | 消除 |
 **决策**: 采用方案A（SidecarContext），平衡改动量与收益。
 ### 1.3 迁移计划
 分 3 步渐进迁移，每步可独立合入：
 1. **Step 1**: 创建 `context.py`，定义 `SidecarContext`，在 `lifespan` 中实例化并挂到 `app.state`
 2. **Step 2**: 路由函数改为 `Depends(get_context)`，删除模块级 `_config`、`_http_client` 等
 3. **Step 3**: `webui.py` 移除 `from nvidia_sidecar import server`，改用依赖注入
 ---
 ## 2. Prometheus 标签基数治理
 ### 2.1 现状
 当前使用 `model_id` 作为 label 的指标：
 | 指标 | Label | 风险 |
 |------|-------|------|
 | `sidecar_upstream_latency_seconds` | `model_id` | **高** — NVIDIA 模型名含版本号，可能无界增长 |
 | `sidecar_upstream_errors_total` | `status_code`, `model_id` | **中** — 组合基数 = 模型数 × 状态码数 |
 ### 2.2 基数评估
 NVIDIA API 当前已知模型约 20-30 个，但：
 - 新模型持续发布（每月 2-5 个）
 - 模型名含版本后缀（`nvidia/deepseek-ai/deepseek-v4-pro`、`nvidia/llama-3.1-70b-instruct` 等）
 - 长期运行（6 个月+）可能累积 100+ 标签组合
 **结论**: 当前基数可控（<200 组合），但长期存在膨胀风险，应提前治理。
 ### 2.3 治理方案
 | 指标 | 当前 Label | 调整后 Label | 理由 |
 |------|-----------|-------------|------|
 | `upstream_latency_seconds` | `model_id` | `provider` | provider 固定为 `nvidia`，基数=1 |
 | `upstream_errors_total` | `status_code`, `model_id` | `status_code`, `provider` | 同上 |
 **模型级信息迁移路径**：
 - 模型 ID → 结构化 JSON 日志（structlog 已支持）
 - 需要模型级延迟分析时 → 临时 `/status` API 查询或日志聚合
 ```python
 # metrics.py 调整
 self.upstream_latency_seconds: Histogram = Histogram(
    "sidecar_upstream_latency_seconds",
    "Upstream response latency in seconds",
    labelnames=["provider"],  # 原: ["model_id"]
    buckets=(...),
 )
 self.upstream_errors_total: Counter = Counter(
    "sidecar_upstream_errors_total",
    "Upstream error count by status code",
    labelnames=["status_code", "provider"],  # 原: ["status_code", "model_id"]
 )
 ```
 ```python
 # server.py 调整 — 模型信息改记日志
 model_id = _extract_model(payload) or "unknown"
 provider = "nvidia"  # 固定值，因为只有 NVIDIA 请求走 worker
 _prometheus.record_upstream_latency(provider, upstream_latency)
 if not resp.is_success:
    _prometheus.record_upstream_error(resp.status_code, provider)
 logger.info("request_completed", model_id=model_id, ...)  # JSON 日志保留模型信息
 ```
 ### 2.4 Trade-off
 | 维度 | 保留 model_id | 收敛为 provider |
 |------|--------------|----------------|
 | 基数风险 | 高（无界） | 无（固定=1） |
 | 模型级分析 | Prometheus 原生查询 | 需日志聚合 |
 | 迁移成本 | 无 | 低（改 2 个指标定义 + 调用点） |
 **决策**: 收敛为 `provider`，模型级分析通过 JSON 日志 + 日志聚合系统（ELK/Loki）完成。
 ---
 ## 3. SSE 快照共享缓存
 ### 3.1 现状
 每个 SSE 客户端每秒独立调用 `_build_snapshot()`，该方法：
 - 获取 `_stats` 字典（需锁）
 - 调用 `_token_bucket.get_status()`（需锁）
 - 调用 `_priority_queue.get_stats()`（需 asyncio.Lock）
 当 N 个仪表盘同时打开时，每秒 N 次锁竞争 + N 次重复计算。
 ### 3.2 设计方案 — 1s TTL 共享缓存
 ```python
 # webui.py
 _snapshot_cache: tuple[dict[str, Any], float] | None = None  # (data, timestamp)
 _snapshot_lock: asyncio.Lock = asyncio.Lock()
 _SNAPSHOT_TTL: float = 1.0  # 1 秒 TTL
 async def _build_snapshot_cached(ctx: SidecarContext) -> dict[str, Any]:
    """带 1s TTL 的共享快照缓存。
    多个 SSE 客户端共享同一份快照，避免重复计算和锁竞争。
    """
    global _snapshot_cache
    now = time.monotonic()
    if _snapshot_cache is not None:
        data, ts = _snapshot_cache
        if now - ts < _SNAPSHOT_TTL:
            return data
    async with _snapshot_lock:
        # Double-check（避免多个协程同时 miss 后重复构建）
        if _snapshot_cache is not None:
            data, ts = _snapshot_cache
            if now - ts < _SNAPSHOT_TTL:
                return data
        snapshot = await _build_snapshot(ctx)
        _snapshot_cache = (snapshot, now)
        return snapshot
 ```
 ### 3.3 性能收益
 | 场景 | 当前 | 优化后 |
 |------|------|--------|
 | 1 客户端 | 1 次/s 计算 | 1 次/s 计算（无变化） |
 | 5 客户端 | 5 次/s 计算，5 次锁竞争 | 1 次/s 计算，1 次锁竞争 |
 | 20 客户端 | 20 次/s 计算，20 次锁竞争 | 1 次/s 计算，1 次锁竞争 |
 ---
 ## 4. 部署支撑
 ### 4.1 Dockerfile
 ```dockerfile
 # services/nvidia_sidecar/Dockerfile
 FROM python:3.12-slim AS base
 WORKDIR /app
 # 安装依赖（利用 Docker 层缓存）
 COPY pyproject.toml .
 RUN pip install --no-cache-dir -e .
 # 复制源码
 COPY . .
 # 非 root 用户运行
 RUN useradd -r -s /bin/false sidecar
 USER sidecar
 # 健康检查
 HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=5s --retries=3 \
    CMD python -c "import httpx; r=httpx.get('http://127.0.0.1:9190/health'); exit(0 if r.status_code==200 else 1)"
 EXPOSE 9190 9191
 CMD ["uvicorn", "nvidia_sidecar.server:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "9190"]
 ```
 ### 4.2 systemd Service
 ```ini
 # services/nvidia_sidecar/deploy/nvidia-sidecar.service
 [Unit]
 Description=NVIDIA Sidecar Rate-Limiting Proxy
 After=network-online.target
 Wants=network-online.target
 [Service]
 Type=simple
 User=sidecar
 Group=sidecar
 WorkingDirectory=/opt/nvidia-sidecar
 ExecStart=/opt/nvidia-sidecar/.venv/bin/uvicorn nvidia_sidecar.server:app \
    --host 127.0.0.1 \
    --port 9190 \
    --log-level info
 Restart=always
 RestartSec=5
 # 环境变量
 EnvironmentFile=/opt/nvidia-sidecar/.env
 # 安全加固
 NoNewPrivileges=true
 ProtectSystem=strict
 ProtectHome=true
 PrivateTmp=true
 ReadWritePaths=/opt/nvidia-sidecar/logs
 # 资源限制
 LimitNOFILE=65536
 MemoryMax=512M
 [Install]
 WantedBy=multi-user.target
 ```
 ### 4.3 环境变量清单
 | 变量 | 默认值 | 说明 |
 |------|--------|------|
 | `SIDECAR_HOST` | `127.0.0.1` | 监听地址 |
 | `SIDECAR_PORT` | `9190` | 代理端口 |
 | `SIDECAR_METRICS_PORT` | `9191` | Prometheus 指标端口 |
 | `SIDECAR_UPSTREAM` | `https://integrate.api.nvidia.com/v1` | 上游 API |
 | `SIDECAR_API_KEY` | (必填) | NVIDIA API Key |
 | `SIDECAR_RATE_RPM` | `40` | 限流速率 (RPM) |
 | `SIDECAR_BUCKET_CAPACITY` | `40` | 令牌桶容量 |
 | `SIDECAR_TIMEOUT` | `60` | 请求超时 (秒) |
 | `SIDECAR_QUEUE_MAX` | `500` | 队列最大容量 |
 | `SIDECAR_LOW_TIMEOUT` | `2` | 低优先级超时 (秒) |
 | `SIDECAR_FALLBACK_PASSTHROUGH` | `true` | 队列满时是否直通 |
 | `SIDECAR_LOG_LEVEL` | `INFO` | 日志级别 |
 | `SIDECAR_ADMIN_TOKEN` | (可选) | Admin API 认证 Token |
 ### 4.4 防火墙建议
 ```
 # 仅允许内网访问代理端口
 sudo ufw allow from 192.168.1.0/24 to any port 9190
 sudo ufw allow from 192.168.1.0/24 to any port 9191
 # 禁止外网访问
 sudo ufw deny 9190
 sudo ufw deny 9191
 ```
 ---
 ## 5. Readiness HTTP Client 复用
 ### 5.1 现状
 `HealthService.check_upstream()` 每次调用创建新的 `httpx.AsyncClient`：
 ```python
 # health.py — 当前
 async def check_upstream(self, upstream_url: str, timeout: float = 5.0, api_key: str = "") -> bool:
    async with httpx.AsyncClient(timeout=timeout) as client:  # 每次新建！
        resp = await client.get(...)
 ```
 K8s/systemd 每 10-30s 探测一次，每次创建+销毁 HTTP client 带来不必要的 TCP 连接开销。
 ### 5.2 方案 — 复用主 http_client
 ```python
 # health.py — 优化后
 async def check_upstream(
    self,
    upstream_url: str,
    http_client: httpx.AsyncClient,  # 注入主 client
    api_key: str = "",
    timeout: float = 5.0,
 ) -> bool:
    try:
        headers = {}
        if api_key:
            headers["authorization"] = f"Bearer {api_key}"
        resp = await http_client.get(
            f"{upstream_url.rstrip('/')}/v1/models",
            headers=headers,
            timeout=timeout,
        )
        return resp.status_code < 500
    except Exception:
        return False
 ```
 ```python
 # server.py — 路由调用处
@app.get("/health/ready")
 async def health_ready(ctx: SidecarContext = Depends(get_context)):
    queue_size = await ctx.priority_queue.get_queue_size()
    bucket_status = ctx.token_bucket.get_status()
    return await ctx.health.readiness(
        upstream_url=ctx.config.upstream_url,
        http_client=ctx.http_client,  # 复用主 client
        upstream_api_key=ctx.config.upstream_api_key or "",
        queue_current_size=queue_size,
        queue_max_size=ctx.config.queue_max_size,
        available_tokens=bucket_status["tokens"],
        bucket_capacity=bucket_status["capacity"],
    )
 ```
 **注意**: readiness 检查使用较短 timeout (5s)，不影响主代理请求的 timeout 配置。httpx 支持per-request timeout 覆盖。
 ---
 ## 6. Retreat 并发/死锁回归测试
 ### 6.1 风险点
 `AdaptiveTokenBucket` 有两把锁：
 - `_lock` (Lock): 保护令牌消费/补充
 - `_retreat_lock` (RLock): 保护避退状态机
 潜在死锁路径：
 1. `evaluate_retreat()` 持有 `_retreat_lock` → 调用 `get_429_rate()` (也获取 `_retreat_lock`，RLock 可重入 ✅)
 2. `evaluate_retreat()` → `_apply_retreat()` → `set_rate()` → 获取 `_lock` (另一把锁)
 3. Worker 线程: `consume()` 持有 `_lock` → 不调用 `_retreat_lock` (无交叉 ✅)
 当前设计使用 RLock 已规避了重入死锁，但需要回归测试确保未来修改不引入死锁。
 ### 6.2 测试用例
 ```python
 # tests/test_retreat_concurrency.py
 import pytest
 import asyncio
 import threading
 from nvidia_sidecar.rate_limiter import AdaptiveTokenBucket, RetreatState
 class TestRetreatConcurrency:
    """避退模式并发安全回归测试。"""
    @pytest.mark.asyncio
    async def test_concurrent_record_and_evaluate(self):
        """多线程同时 record_response + evaluate_retreat 不死锁。"""
        bucket = AdaptiveTokenBucket(rate=40/60, capacity=40)
        errors: list[Exception] = []
        def worker_record():
            for i in range(1000):
                try:
                    bucket.record_response(is_429=(i % 10 == 0))
                except Exception as e:
                    errors.append(e)
        def worker_evaluate():
            for _ in range(1000):
                try:
                    bucket.evaluate_retreat()
                except Exception as e:
                    errors.append(e)
        threads = [
            threading.Thread(target=worker_record),
            threading.Thread(target=worker_record),
            threading.Thread(target=worker_evaluate),
            threading.Thread(target=worker_evaluate),
        ]
        for t in threads:
            t.start()
        for t in threads:
            t.join(timeout=10)
        # 所有线程必须在 10s 内完成（无死锁）
        assert all(not t.is_alive() for t in threads), "线程未完成，疑似死锁"
        assert not errors, f"并发错误: {errors}"
    @pytest.mark.asyncio
    async def test_concurrent_consume_and_retreat(self):
        """多线程同时 consume + evaluate_retreat 不死锁。"""
        bucket = AdaptiveTokenBucket(rate=40/60, capacity=40)
        errors: list[Exception] = []
        def worker_consume():
            for _ in range(500):
                try:
                    bucket.consume(tokens=1)
                except Exception as e:
                    errors.append(e)
        def worker_retreat():
            for _ in range(500):
                try:
                    bucket.record_response(is_429=False)
                    bucket.evaluate_retreat()
                except Exception as e:
                    errors.append(e)
        threads = [
            threading.Thread(target=worker_consume),
            threading.Thread(target=worker_consume),
            threading.Thread(target=worker_retreat),
            threading.Thread(target=worker_retreat),
        ]
        for t in threads:
            t.start()
        for t in threads:
            t.join(timeout=10)
        assert all(not t.is_alive() for t in threads), "线程未完成，疑似死锁"
        assert not errors, f"并发错误: {errors}"
    def test_retreat_state_transitions_under_load(self):
        """高负载下避退状态转换正确。"""
        bucket = AdaptiveTokenBucket(
            rate=40/60, capacity=40,
            retreat_429_threshold=0.05,
            retreat_factor=0.75,
        )
        # 模拟高 429 率
        for _ in range(100):
            bucket.record_response(is_429=True)
        state = bucket.evaluate_retreat()
        assert state == RetreatState.RETREAT
        assert bucket.get_effective_rate_rpm() < bucket.get_base_rate_rpm()
        # 模拟恢复
        for _ in range(200):
            bucket.record_response(is_429=False)
        # 需要等待 RECOVER_WINDOW
        import time
        time.sleep(0.1)  # 确保时间窗口过去
        bucket._last_state_change = 0  # 强制触发时间条件
        state = bucket.evaluate_retreat()
        assert state in (RetreatState.RECOVER, RetreatState.NORMAL)
 ```
 ---
 ## 7. Dashboard UX 优化
 ### 7.1 优化项清单
 | # | 优化项 | 实现方式 | 优先级 |
 |---|--------|---------|--------|
 | 1 | 队列柱状图 300ms 平滑动画 | CSS `transition: height 300ms ease` | P1 |
 | 2 | SSE 断连 5s 遮罩 | JS 定时器 + DOM 遮罩层 | P1 |
 | 3 | 队列图标题显示总排队数 | SSE 数据已有 `current_size`，更新标题 | P2 |
 | 4 | 页面加载同步配置 | `fetch('/api/admin/config')` 初始化表单 | P2 |
 ### 7.2 关键实现
 ```javascript
 // dashboard.html — SSE 断连检测
 let lastSSETime = Date.now();
 let reconnectMask = document.getElementById('reconnect-mask');
 eventSource.onmessage = (event) => {
    lastSSETime = Date.now();
    reconnectMask.style.display = 'none';
    // ... 更新 UI ...
 };
 // 5s 无数据 → 显示遮罩
 setInterval(() => {
    if (Date.now() - lastSSETime > 5000) {
        reconnectMask.style.display = 'flex';
    }
 }, 1000);
 // 队列柱状图动画
 // CSS: .queue-bar { transition: height 0.3s ease; }
 ```
 ```javascript
 // 页面加载时同步配置
 async function loadConfig() {
    try {
        const resp = await fetch('/api/admin/config');
        if (resp.ok) {
            const config = await resp.json();
            document.getElementById('rate-rpm').value = config.rate_rpm;
            document.getElementById('queue-max').value = config.queue_max_size;
            // ...
        }
    } catch (e) {
        console.warn('配置加载失败（可能需要 Admin Token）', e);
    }
 }
 loadConfig();
 ```
 ---
 ## 8. 实施排期
 | 阶段 | 内容 | 预估工时 | 依赖 |
 |------|------|---------|------|
 | **D1** | SidecarContext Step 1-3（解耦迁移） | 8h | 无 |
 | **D2** | Prometheus 标签收敛 + 日志增强 | 2h | D1 |
 | **D2** | SSE 共享缓存 | 2h | D1 |
 | **D2** | Readiness HTTP client 复用 | 1h | D1 |
 | **D3** | Dockerfile + systemd service | 2h | 无 |
 | **D3** | Dashboard UX 优化 | 3h | 无 |
 | **D3** | Retreat 并发回归测试 | 3h | 无 |
 | **D4** | 集成测试 + mypy strict | 4h | D1-D3 |
 | **合计** | | **25h** | |
 ---
 ## 9. 验收标准映射
 | Issue 要求 | 本文档章节 | 状态 |
 |-----------|-----------|------|
 | SidecarContext / DI 方案落地或 ADR | §1 | ✅ 详细设计 + 迁移计划 |
 | Prometheus 高基数 label 收敛 | §2 | ✅ 收敛为 provider |
 | SSE snapshot 共享缓存 | §3 | ✅ 1s TTL 设计 |
 | Dockerfile + systemd + 部署 SOP | §4 | ✅ 完整文件 |
 | readiness 复用 HTTP client | §5 | ✅ 注入主 client |
 | retreat 并发/死锁回归测试 | §6 | ✅ 测试用例 |
 | Dashboard UX 细节 | §7 | ✅ 4 项优化 |
@@ -1,156 +0,0 @@
 # 知识查询最佳实践
 > **版本**: v1.0  
 > **任务**: BIZ-19 (BIZ-14-4)  
 > **日期**: 2026-06-22
 ---
 ## 一、查询策略
 ### 1.1 渐进式检索原则
 ```
 先宽后窄 → 先模糊后精确 → 先搜索后读取
 ```
 **标准流程**：
 1. `wiki_search(query="关键词")` — 发现有哪些相关内容
 2. `wiki_get(lookup="匹配页面")` — 精确读取具体内容
 3. 如搜索结果过多（>10） → 收窄关键词重新搜索
 4. 如搜索结果与需求不相关 → 调整表述方式重新搜索
 ### 1.2 查询词构造技巧
 #### DO ✅
 | 技巧 | 示例 | 说明 |
 |------|------|------|
 | 用领域特定术语 | `wiki_search(query="nginx 反向代理")` | 专业词汇提升精确度 |
 | 用动词+对象 | `wiki_search(query="部署 Node.js")` | 明确查询意图 |
 | 用自然语言问题 | `wiki_search(query="如何配置 nginx logrotate")` | 适合语义检索 |
 | 用缩写和全称组合 | `wiki_search(query="CI/CD 持续集成")` | 覆盖不同表述 |
 | 分步搜索 | 先搜 "nginx"，再搜 "nginx 日志" | 逐步收窄范围 |
 #### DON'T ❌
 | 反模式 | 错误示例 | 问题 |
 |--------|----------|------|
 | 过于泛化的词 | `wiki_search(query="配置")` | 结果太多太杂 |
 | 过于具体的短语 | `wiki_search(query="192.168.1.99 端口 22 上的 nginx")` | 命中率低 |
 | 跳过搜索直接 guess 路径 | `wiki_get(lookup="随便猜的页面名")` | 大概率找不到 |
 | 一次加载超大页面 | `wiki_get(lookup="巨型文档")` | 超出上下文容量 |
 | 无结果后直接放弃 | 只搜一次就说"知识库没内容" | 可能是查询词不准确 |
 ---
 ## 二、结果处理
 ### 2.1 匹配结果数量处理
 | 结果数 | 处理方式 |
 |--------|----------|
 | 0 | 尝试同义词/相关词 → qmd 搜索 → 上报知识缺口 |
 | 1-3 | 逐个 `wiki_get` 读取完整内容 |
 | 4-10 | 按评分排序，取前 3 个读取 |
 | 10+ | 收窄搜索词重新搜索 |
 ### 2.2 大页面分页读取
 ```bash
 # 超过 100 行的页面，分页读取
 wiki_get(lookup="长文档标题", fromLine=1, lineCount=50)   # 第一部分
 wiki_get(lookup="长文档标题", fromLine=51, lineCount=50)  # 第二部分
 ```
 ### 2.3 信息来源交叉验证
 当多个查询返回不同信息时：
 1. 检查页面更新时间（优先信任较新的）
 2. 交叉对比多个来源
 3. 如信息冲突 → 标记为"需确认"，汇报给 architect
 ---
 ## 三、知识缺口处理
 ### 3.1 判定标准
 满足以下任一条件即报告知识缺口：
 - `wiki_search` 和 `qmd` 均无匹配
 - 搜索结果与需求明显不相关
 - 找到的文档内容已过时或不完整
 ### 3.2 上报模板
 ```
 【知识缺口 - YYYY-MM-DD】
 - 查询 Agent: [Agent 名称]
 - 查询意图: [想了解什么]
 - 已尝试检索: [用过的搜索词, 换行列出]
 - 已使用工具: wiki_search / qmd
 - 期望内容: [知识库中应有什么]
 - 紧急程度: high / normal / low
 - 建议: [谁补充、什么内容]
 ```
 ### 3.3 上报路径
 | 缺口类型 | 上报目标 |
 |----------|----------|
 | 架构/技术 | architect (梁思筑) |
 | 业务/流程 | projectmanager (胡蓉) |
 | 法务/合规 | lawyer (苏慎) |
 | 市场/分析 | marketanalysis (顾析策) |
 | 通用/不确定 | COO (陆怀瑾) — 由 COO 分配 |
 ---
 ## 四、知识库写入准则
 ### 4.1 何时写入
 - 完成重要决策后（如架构选型、策略调整）
 - 发现可复用的模板/清单
 - 完成深度分析后（市场报告、竞品分析）
 - 知识缺口被填补后
 ### 4.2 写入工具选择
 | 场景 | 工具 |
 |------|------|
 | 创建新知识页面 | `wiki_apply(op="create_synthesis", ...)` |
 | 更新已有页面元数据 | `wiki_apply(op="update_metadata", ...)` |
 ### 4.3 不写入的内容
 - 机密信息（密码、密钥、token）
 - 临时信息（当天的具体任务进度）
 - 已过时会被频繁更新的数据
 - 纯个人笔记（放 `memory/` 下）
 ---
 ## 五、定期维护
 ### 5.1 COO 每周检查清单
 - [ ] 运行 `wiki_lint()` 检查质量
 - [ ] 统计各 Agent 知识库查询频率
 - [ ] 清理过时页面
 - [ ] 评估知识缺口数量和解决率
 - [ ] 输出知识库运营周报
 ### 5.2 Agent 自检清单
 每次心跳时：
 - [ ] 上次查询的知识缺口是否已上报
 - [ ] 本轮工作中是否有应写入知识库的发现
 ---
 ## 附录
 - `docs/agent-kb-retrieval-guide.md` — 工具使用完整指南
 - `docs/Agent 知识库集成指南.md` — 集成方案总览
@@ -12,10 +12,8 @@
 | [产品/](产品/) | PRD、需求分析 | 沈路明 (productmanager) | — |
 | [技术/](技术/) | 开发规范、代码审查 | 徐聪 (costcodev) | — |
 | [设计/](设计/) | UI设计、品牌规范 | 苏绘锦 (designer) | — |
 | [运维/](运维/) | 部署流程、故障排查、服务器运维 | 严维序 (opengineer) | 3 |
 | [运营/](运营/) | 活动策划、数据分析 | 陆怀瑾 (coo) | — |
 | [行政/](行政/) | 合同、报销流程 | 刘诗妮 (secretary) | — |
 | [规范/](规范/) | 运维标准、安全基线、合规要求 | 严维序 (opengineer) | — |
 ## 知识条目格式
@@ -5,9 +5,7 @@
 ## 知识范围
-涵盖开发规范、代码审查、架构设计、技术选型等技术团队核心知识。
+涵盖开发规范、代码审查、架构设计、部署运维、技术选型等技术团队知识。
 > ⚠️ 部署运维知识已迁移至 [运维/](../运维/) 领域。
 ## 条目清单
@@ -1,25 +0,0 @@
 # 规范领域知识
 **责任人**：严维序（opengineer）
 **审核人**：陆怀瑾（coo）
 ## 知识范围
 涵盖运维规范、安全标准、合规要求等规范类知识条目，支撑团队标准化运作。
 ## 条目清单
 | 文件名 | 说明 | 状态 |
 |--------|------|------|
 | [服务器运维标准_v1.0.md](../运维/服务器运维标准_v1.0.md) | 服务器巡检、监控、备份运维标准 | 见运维域 |
 ## 待建设
 - 数据库运维标准
 - 安全审计基线
 - 数据合规处理流程
 ---
 > 维护者：严维序（opengineer）
 > 最后更新：2026-06-24
@@ -1,27 +0,0 @@
 # 运维领域知识
 **责任人**：严维序（opengineer）
 **审核人**：陆怀瑾（coo）
 ## 知识范围
 涵盖服务器运维、部署流程、故障排查、监控配置、安全保障等运维团队核心知识。
 ## 条目清单
 | 文件名 | 说明 | 状态 |
 |--------|------|------|
 | [部署流程_v1.0.md](部署流程_v1.0.md) | 服务部署 SOP 与变更管理流程 | ✅ |
 | [故障排查手册_v1.0.md](故障排查手册_v1.0.md) | 常见故障定位与处置方案 | ✅ |
 | [服务器运维标准_v1.0.md](服务器运维标准_v1.0.md) | 服务器巡检、监控、备份运维标准 | 🆕 |
 ## 待建设
 - 数据库运维指南
 - 安全加固检查清单
 - 灾备与应急恢复预案
 ---
 > 维护者：严维序（opengineer）
 > 最后更新：2026-06-24
@@ -1,274 +0,0 @@
 # 故障排查手册
 ## 元数据
 | 属性 | 值 |
 |------|-----|
 | **领域** | 运维 |
 | **责任人** | 严维序（opengineer） |
 | **版本** | v1.0 |
 | **创建日期** | 2026-06-24 |
 | **最后更新** | 2026-06-24 |
 | **标签** | 故障排查, 运维, 排障 |
 ## 概述
 本手册汇总 BizWings 环境中常见的系统与服务故障定位方法和修复方案。覆盖 SSH 连接、Nginx、数据库、磁盘、Docker 等核心场景。
 ---
 ## 一、SSH 连接故障
 ### 1.1 连接超时
 ```bash
 # 诊断步骤
 ssh -vvv root@<ip> -p <port>    # 查看详细连接日志
 ping <ip>                        # 检查网络连通性
 nmap <ip> -p <port>              # 检查端口状态
 ```
 **常见原因**：
 - 目标服务器防火墙未开放端口
 - 源 IP 未加入白名单
 - 服务器负载过高，sshd 响应慢
 **解决方案**：
 1. 检查服务器防火墙：`iptables -L -n` 或 `ufw status`
 2. 检查 sshd 是否运行：`systemctl status sshd`
 3. 检查负载：`top -n1 | head -5`
 ### 1.2 认证失败
 ```bash
 # 诊断步骤
 ssh -p <port> root@<ip>          # 尝试密码登录
 # Permission denied (publickey,password) 提示
 ```
 **常见原因**：
 - 密码错误（检查 TOOLS.md 中记录）
 - SSH 密钥认证配置错误
 - `/etc/ssh/sshd_config` 中 `PasswordAuthentication no`
 **解决方案**：
 1. 确认密码与 TOOLS.md 一致
 2. 检查 `sshd_config`：`grep PasswordAuthentication /etc/ssh/sshd_config`
 3. 临时允许密码登录：`sed -i 's/PasswordAuthentication no/PasswordAuthentication yes/' /etc/ssh/sshd_config && systemctl reload sshd`
 ---
 ## 二、Nginx 服务异常
 ### 2.1 Nginx 启动失败 / 卡在 activating
 ```bash
 # 诊断步骤
 systemctl status nginx           # 查看状态
 journalctl -u nginx --no-pager -n 50   # 查看日志
 nginx -t                          # 配置语法检查
 ```
 **根因（经验）**：进程残留导致端口占用
 ```bash
 # 修复
 pkill -9 nginx                   # 强制清理残留进程
 sleep 2
 systemctl start nginx            # 重新启动
 systemctl status nginx           # 确认状态
 ```
 ### 2.2 502 Bad Gateway
 ```bash
 # 诊断步骤
 curl -I http://localhost:<upstream-port>    # 检查上游服务
 ss -tlnp | grep <upstream-port>             # 检查端口监听
 systemctl status <upstream-service>         # 检查上游进程
 ```
 **常见原因**：
 - 上游服务未启动或崩溃
 - 连接池耗尽
 **解决方案**：
 1. 重启上游服务：`systemctl restart <service>`
 2. 检查 `upstream` 配置是否正确
 ### 2.3 日志轮转失败
 ```bash
 # 诊断步骤
 cat /var/log/nginx/error.log | head        # 查看是否有日志无法写入
 ls -la /var/log/nginx/                     # 查看日志文件
 /usr/sbin/logrotate -d /etc/logrotate.d/nginx  # 测试 logrotate
 ```
 **修复方案**：
 ```bash
 # 修改 /etc/logrotate.d/nginx 中的 postrotate 脚本
 # 将 invoke-rc.d nginx rotate 改为：
 postrotate
    systemctl reload nginx
 endscript
 ```
 ---
 ## 三、数据库连接故障
 ### 3.1 MySQL 连接失败
 ```bash
 # 诊断步骤
 mysql -h <host> -P <port> -u root -p      # 测试连接
 telnet <host> <port>                       # 检查端口
 systemctl status mysql                     # 检查服务
 ```
 **常见原因**：
 - 服务未运行
 - 防火墙未放行 3306 端口
 - 用户权限 / host 限制
 - 连接数超限
 **解决方案**：
 ```bash
 # 检查连接数
 mysql -e "SHOW VARIABLES LIKE 'max_connections';"
 mysql -e "SHOW PROCESSLIST;"
 # 检查用户权限
 mysql -e "SELECT user, host FROM mysql.user WHERE user='root';"
 ```
 ### 3.2 MySQL 空间不足
 ```bash
 # 诊断
 df -h                                   # 磁盘空间
 mysql -e "SELECT table_schema, ROUND(SUM(data_length+index_length)/1024/1024,2) AS size_mb FROM information_schema.tables GROUP BY table_schema ORDER BY size_mb DESC;"
 ```
 **解决方案**：
 - 清理过期 binlog：`PURGE BINARY LOGS BEFORE DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY);`
 - 清理临时表
 - 扩展磁盘
 ---
 ## 四、磁盘空间告警
 ### 4.1 诊断
 ```bash
 df -h                                   # 查看各分区使用率
 du -sh /* 2>/dev/null | sort -rh | head -10   # 找到大文件目录
 find / -type f -size +100M -exec ls -lh {} \; 2>/dev/null   # 大文件定位
 ```
 ### 4.2 清理方案
 ```bash
 # Docker 日志和镜像清理
 docker system prune -af --volumes       # 清理未使用的 Docker 资源
 # 系统日志轮转
 journalctl --vacuum-time=7d             # 清理 7 天前的 journal 日志
 # 应用日志归档
 find /var/log -name "*.log" -mtime +30 -exec gzip {} \;   # 压缩旧日志
 find /var/log -name "*.gz" -mtime +90 -delete              # 删除 90 天前的压缩日志
 ```
 ---
 ## 五、Docker 容器异常
 ### 5.1 容器停止
 ```bash
 docker ps -a | grep <container>         # 查看容器状态
 docker logs <container> --tail 50       # 查看最近日志
 ```
 **修复**：
 ```bash
 docker start <container>                # 手动启动
 docker compose -f <path> up -d         # 使用 Compose 重启
 ```
 ### 5.2 Docker API 无响应
 ```bash
 systemctl status docker                 # 检查 Docker 服务
 journalctl -u docker --no-pager -n 50   # 查看 Docker 日志
 ```
 **修复**：
 ```bash
 systemctl restart docker                # 重启 Docker 守护进程
 ```
 ---
 ## 六、系统进程故障
 ### 6.1 端口被占用
 ```bash
 ss -tlnp | grep <port>                  # 查看占用端口的进程
 fuser -k <port>/tcp                     # 强制释放端口
 ```
 ### 6.2 systemd 服务异常
 ```bash
 systemctl status <service>              # 检查状态
 journalctl -u <service> --no-pager -n 100   # 查看服务日志
 # 常用修复
 systemctl daemon-reload                 # 重载 unit 文件
 systemctl restart <service>             # 重启
 systemctl enable <service>              # 设置开机自启
 ```
 ---
 ## 七、日志分析工具
 ### 7.1 常用命令
 ```bash
 # 实时日志跟踪
 tail -f /var/log/<app>/access.log
 # 错误过滤
 grep -i "error\|exception\|failed" /var/log/<app>/app.log | tail -50
 # 时间范围过滤
 awk '/2026-06-24 10:00/,/2026-06-24 11:00/' /var/log/<app>/app.log
 ```
 ### 7.2 关键检查点
 | 故障表现 | 优先检查 | 常见根因 |
 |----------|----------|----------|
 | 服务无响应 | systemctl status | 进程 OOM / 崩溃 |
 | API 返回错误 | 应用日志 + Nginx 日志 | 代码 bug / 上游依赖异常 |
 | 高延迟 | top + ss + 应用日志 | 资源争抢 / 死锁 |
 | 数据库异常 | MySQL error log | 慢查询 / 连接数超限 |
 ---
 ## 相关条目
 - [部署流程_v1.0.md](部署流程_v1.0.md)
 - [服务器运维标准_v1.0.md](服务器运维标准_v1.0.md)
 ## 变更记录
 | 日期 | 版本 | 变更说明 | 变更人 |
 |------|------|----------|--------|
 | 2026-06-24 | v1.0 | 初始创建 | 严维序 |
@@ -1,177 +0,0 @@
 # 服务器运维标准
 ## 元数据
 | 属性 | 值 |
 |------|-----|
 | **领域** | 运维 |
 | **责任人** | 严维序（opengineer） |
 | **版本** | v1.0 |
 | **创建日期** | 2026-06-24 |
 | **最后更新** | 2026-06-24 |
 | **标签** | 运维, 监控, 巡检, 备份 |
 ## 概述
 本文档定义 BizWings 团队所有服务器的日常运维标准，包括巡检频率、监控指标、备份策略和安全基线。适用于所有生产环境服务器（阿里云 / 家庭内网 / HP 服务器）。
 ---
 ## 一、服务器巡检标准
 ### 1.1 巡检频率
 | 类型 | 频率 | 执行方式 |
 |------|------|----------|
 | 心跳自检 | 每 10 分钟 | openclaw 心跳自动巡检 |
 | 深度巡检 | 每日一次 | 手动执行 `python3 $SCRIPTS/heartbeat_helper.py opengineer` |
 | 全量巡检 | 每周一次 | 逐个检查全部服务器 |
 ### 1.2 巡检清单
 #### 资源负载
 ```bash
 # 磁盘使用率（警告 > 80%，严重 > 90%）
 df -h | grep -v tmpfs
 # CPU 负载
 uptime
 # 内存使用
 free -h
 # 网络 IO
 sar -n DEV 1 3
 ```
 #### 服务状态
 ```bash
 # 核心服务清单（按实际部署确认）
 systemctl status nginx mysql docker sshd
 # Docker 容器健康
 docker ps | grep -c "Up"
 ```
 #### 日志异常
 ```bash
 # 最近 10 分钟的错误日志
 journalctl --since "10 min ago" -p err --no-pager | tail -20
 ```
 ---
 ## 二、监控指标定义
 ### 2.1 告警阈值
 | 指标 | 警告 (WARN) | 严重 (CRIT) | 处理 |
 |------|-------------|-------------|------|
 | 磁盘使用率 | > 80% | > 90% | 清理日志 / 扩容 |
 | CPU 负载 (1min) | > 4.0 | > 8.0 | 检查异常进程 |
 | 内存使用率 | > 85% | > 95% | 检查 OOM 风险 |
 | 根分区 inode | > 80% | > 90% | 清理小文件 |
 | 服务进程 | 停止 | — | 重启服务 |
 | 端口监听 | 消失 | — | 检查服务状态 |
 | Docker 容器 | 非 Up | — | docker start / compose up |
 ### 2.2 日志监控
 - 系统日志：`journalctl -p err` 重点关注
 - 应用日志：`error`, `exception`, `failed`, `timeout` 关键词监控
 - Nginx 日志：5xx 错误率 > 1% 时触发调查
 ---
 ## 三、备份策略
 ### 3.1 数据库备份
 ```bash
 # MySQL 全量备份（建议每日凌晨执行）
 mysqldump --all-databases --single-transaction --quick | gzip > /backup/db/all-$(date +%Y%m%d).sql.gz
 ```
 ### 3.2 配置备份
 - 服务器配置文件：`/backup/conf/<server>/` 目录
 - 每次变更前执行：`cp <config> <config>.$(date +%Y%m%d-%H%M%S).bak`
 ### 3.3 Docker 数据备份
 ```bash
 # 思源笔记备份（已配置每日 3:00）
 tar czf /backup/siyuan/siyuan-data-$(date +%Y%m%d).tar.gz -C <data-dir> .
 ```
 ### 3.4 备份保留策略
 | 类型 | 保留期限 |
 |------|----------|
 | 数据库全量备份 | 30 天 |
 | 配置备份 | 90 天 |
 | Docker 数据 | 7 天 |
 | 日志归档 | 90 天 |
 ---
 ## 四、变更管理标准
 ### 4.1 变更准入
 - ✅ 每次变更前必须备份原始文件
 - ✅ 高危操作（防火墙、内核、数据库）必须保留回滚方案
 - ✅ 变更前评估影响范围
 - ✅ 变更后验证服务状态
 - ❌ 禁止在无备份的情况下直接修改生产配置
 - ❌ 禁止在高峰时段执行非紧急变更
 ### 4.2 变更分级
 | 级别 | 示例 | 要求 |
 |------|------|------|
 | 低风险 | 普通应用更新 | 备份 → 部署 → 验证 |
 | 中风险 | 配置修改 | 备份 → 预演 → 部署 → 验证 |
 | 高风险 | 内核 / 防火墙 / 数据库 | 备份 → 预演 → 通知 → 部署 → 验证 → 监控 |
 ---
 ## 五、安全基线
 ### 5.1 基本要求
 - [ ] SSH 禁止 root 密码登录（高风险服务器）
 - [ ] 防火墙最小权限原则
 - [ ] 非必要端口不对外开放
 - [ ] 定期更新系统安全补丁
 - [ ] 日志审计开启
 ### 5.2 密码管理
 - 服务器密码统一记录在 TOOLS.md
 - 数据库密码统一管理
 - 禁止在代码中硬编码密码
 ---
 ## 六、服务器清单与分类
 | 环境 | 服务器数 | 用途 | 巡检频率 |
 |------|----------|------|----------|
 | 阿里云生产 | 3 | 应用服务、数据库 | 每次心跳 |
 | 家庭内网生产 | 4 | 应用、数据库、PVE | 每次心跳 |
 | HP 测试 | 3 | 测试、NAS | 每日 |
 | 树莓派 | 1 | 辅助设备 | 每日 |
 详细清单见 TOOLS.md「SSH/WinRM 服务器清单」
 ---
 ## 相关条目
 - [部署流程_v1.0.md](部署流程_v1.0.md)
 - [故障排查手册_v1.0.md](故障排查手册_v1.0.md)
 ## 变更记录
 | 日期 | 版本 | 变更说明 | 变更人 |
 |------|------|----------|--------|
 | 2026-06-24 | v1.0 | 初始创建 | 严维序 |
@@ -1,202 +0,0 @@
 # 服务部署流程 SOP
 ## 元数据
 | 属性 | 值 |
 |------|-----|
 | **领域** | 运维 |
 | **责任人** | 严维序（opengineer） |
 | **版本** | v1.0 |
 | **创建日期** | 2026-06-24 |
 | **最后更新** | 2026-06-24 |
 | **标签** | 部署, 运维, SOP |
 ## 概述
 本文档定义 BizWings 团队所有业务服务的部署流程标准，涵盖部署前检查、执行步骤、验证测试和回滚预案。适用于所有生产环境的代码部署与服务更新。
 ---
 ## 一、部署前置检查
 ### 1.1 代码准备
 - [ ] 代码已合并到目标分支（main / release）
 - [ ] PR 已通过 Code Review 并合并
 - [ ] 本地或 CI 构建通过（编译无报错）
 - [ ] 版本号已更新（如有）
 ### 1.2 环境检查
 - [ ] 目标服务器磁盘空间充足（> 剩余 20%）
 - [ ] CPU / 内存负载正常（< 80%）
 - [ ] 网络连通性：本机 → 目标服务器可达
 - [ ] 目标端口未被占用
 - [ ] 依赖服务（数据库 / 中间件）运行正常
 ### 1.3 备份准备
 - [ ] **配置备份**：服务器配置文件备份到 `/backup/conf/` 目录
 - [ ] **数据库备份**：涉及数据库变更，先执行 `mysqldump` 全量备份
 - [ ] **当前版本标记**：记录当前运行版本号或 Git commit hash
 ---
 ## 二、部署执行步骤
 ### 2.1 文件分发
 ```bash
 # 标准部署（SSH + scp/rsync）
 scp -P <port> ./dist/app root@<server>:/opt/app/
 # 或使用 rsync 增量同步
 rsync -avz --delete -e "ssh -p <port>" ./dist/ root@<server>:/opt/app/
 ```
 ### 2.2 服务更新
 #### 方式 A：systemd 服务
 ```bash
 # 1. 停止服务
 systemctl stop <service-name>
 # 2. 备份旧版本（如有必要）
 mv /opt/app/<app> /opt/app/<app>.bak
 # 3. 放置新版本
 cp /tmp/<app> /opt/app/<app>
 chmod +x /opt/app/<app>
 # 4. 重启服务
 systemctl start <service-name>
 systemctl status <service-name>
 ```
 #### 方式 B：Docker 容器
 ```bash
 # 1. 拉取新镜像
 docker pull <registry>/<image>:<tag>
 # 2. 停止旧容器
 docker stop <container-name>
 docker rm <container-name>
 # 3. 启动新容器
 docker run -d --name <container-name> \
  --restart unless-stopped \
  -p <host-port>:<container-port> \
  <registry>/<image>:<tag>
 ```
 #### 方式 C：Nginx 反向代理更新
 ```bash
 # 更新上游配置后重载
 nginx -t                    # 语法检查
 systemctl reload nginx      # 热重载
 ```
 ### 2.3 配置变更
 ```bash
 # 1. 备份当前配置
 cp /etc/<app>/config.yml /etc/<app>/config.yml.$(date +%Y%m%d-%H%M%S)
 # 2. 修改配置
 vim /etc/<app>/config.yml
 # 3. 重启服务使配置生效
 systemctl restart <service-name>
 ```
 ---
 ## 三、部署验证
 ### 3.1 连通性验证
 ```bash
 # 服务端口监听确认
 ss -tlnp | grep <port>
 # HTTP 服务健康检查
 curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" http://localhost:<port>/health
 # 预期返回：200
 ```
 ### 3.2 功能验证
 - [ ] API 基础功能运行正常
 - [ ] 日志无新增 ERROR 级别报错
 - [ ] 数据库连接正常
 - [ ] 前端页面（如有）可正常加载
 ### 3.3 监控确认
 - [ ] Prometheus / Grafana 指标正常
 - [ ] 日志系统（如有）已捕获新日志
 - [ ] 告警规则未被触发
 ---
 ## 四、回滚方案
 ### 4.1 代码回滚
 ```bash
 # Git 回滚到上一版本
 cd /opt/app/repo
 git revert HEAD --no-edit
 git push
 # 重新执行部署
 ```
 ### 4.2 文件回滚
 ```bash
 # 恢复备份文件
 mv /opt/app/<app>.bak /opt/app/<app>
 systemctl restart <service-name>
 ```
 ### 4.3 数据库回滚
 ```bash
 # 导入备份
 gunzip < /backup/db/<dbname>.$(date +%Y%m%d).sql.gz | mysql -u root -p<pass> <dbname>
 ```
 ### 4.4 回滚确认
 - [ ] 旧版本服务运行正常
 - [ ] 端口监听确认
 - [ ] 用户无访问异常
 - [ ] 记录回滚原因到工作日志
 ---
 ## 五、部署后记录
 ### 5.1 必填信息
 | 项目 | 内容 |
 |------|------|
 | 部署时间 | YYYY-MM-DD HH:mm |
 | 部署人 | 严维序（opengineer） |
 | 部署内容 | [简要描述] |
 | 版本 | commit hash / tag |
 | 验证结果 | ✅/❌ 通过 |
 | 回滚情况 | 无需回滚 / 已回滚（原因） |
 ### 5.2 记录位置
 - 工作日志：`memory/YYYY-MM-DD.md`
 - 任务记录：WorkBoard 相关卡片注释
 - 知识更新：如部署暴露流程问题，更新本文档
 ---
 ## 相关条目
 - [故障排查手册_v1.0.md](故障排查手册_v1.0.md)
 - [服务器运维标准_v1.0.md](服务器运维标准_v1.0.md)
 ## 变更记录
 | 日期 | 版本 | 变更说明 | 变更人 |
 |------|------|----------|--------|
 | 2026-06-24 | v1.0 | 初始创建 | 严维序 |
@@ -1,50 +0,0 @@
 # Alertmanager 配置
 # 告警通知路由到 Feishu
 global:
  resolve_timeout: 5m
 route:
  receiver: "default"
  group_wait: 30s
  group_interval: 5m
  repeat_interval: 4h
  routes:
    # 严重告警 → 通知 Vincent
    - receiver: "vincent-critical"
      match:
        severity: critical
      repeat_interval: 2h
      continue: true
    # 警告告警 → 通知 COO
    - receiver: "coo-warning"
      match:
        severity: warning
      repeat_interval: 4h
 receivers:
  - name: "default"
    webhook_configs:
      - url: "http://host.docker.internal:9094/webhook"
        send_resolved: true
  - name: "vincent-critical"
    webhook_configs:
      - url: "http://host.docker.internal:9094/webhook"
        send_resolved: true
  - name: "coo-warning"
    webhook_configs:
      - url: "http://host.docker.internal:9094/webhook"
        send_resolved: true
 # 抑制规则：严重告警自动抑制同源的警告
 inhibit_rules:
  - source_match:
      severity: critical
    target_match:
      severity: warning
    equal:
      - alertname
      - instance
@@ -1,288 +0,0 @@
 {
  "title": "OpenClaw Agent Health Dashboard",
  "uid": "agent-health",
  "version": 1,
  "tags": ["openclaw", "agent", "monitoring"],
  "timezone": "browser",
  "editable": true,
  "refresh": "30s",
  "panels": [
    {
      "title": "系统资源概览",
      "type": "row",
      "gridPos": {"h": 1, "w": 24, "x": 0, "y": 0}
    },
    {
      "id": 1,
      "title": "CPU 使用率",
      "type": "gauge",
      "gridPos": {"h": 8, "w": 6, "x": 0, "y": 1},
      "targets": [
        {
          "expr": "100 - (avg by(instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode=\"idle\"}[5m])) * 100)",
          "legendFormat": "{{instance}}"
        }
      ],
      "options": {
        "reduceOptions": {"calcs": ["lastNotNull"]},
        "showThresholdLabels": false,
        "showThresholdMarkers": true
      },
      "thresholds": [
        {"color": "green", "value": null},
        {"color": "yellow", "value": 70},
        {"color": "red", "value": 90}
      ]
    },
    {
      "id": 2,
      "title": "内存使用率",
      "type": "gauge",
      "gridPos": {"h": 8, "w": 6, "x": 6, "y": 1},
      "targets": [
        {
          "expr": "(1 - (node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes)) * 100",
          "legendFormat": "{{instance}}"
        }
      ],
      "options": {
        "reduceOptions": {"calcs": ["lastNotNull"]},
        "showThresholdLabels": false,
        "showThresholdMarkers": true
      },
      "thresholds": [
        {"color": "green", "value": null},
        {"color": "yellow", "value": 80},
        {"color": "red", "value": 95}
      ]
    },
    {
      "id": 3,
      "title": "磁盘使用率",
      "type": "gauge",
      "gridPos": {"h": 8, "w": 6, "x": 12, "y": 1},
      "targets": [
        {
          "expr": "max by(instance) ((node_filesystem_size_bytes - node_filesystem_free_bytes) / node_filesystem_size_bytes * 100)",
          "legendFormat": "{{instance}}"
        }
      ],
      "options": {
        "reduceOptions": {"calcs": ["lastNotNull"]},
        "showThresholdLabels": false,
        "showThresholdMarkers": true
      },
      "thresholds": [
        {"color": "green", "value": null},
        {"color": "yellow", "value": 80},
        {"color": "red", "value": 95}
      ]
    },
    {
      "id": 4,
      "title": "系统负载",
      "type": "stat",
      "gridPos": {"h": 8, "w": 6, "x": 18, "y": 1},
      "targets": [
        {
          "expr": "node_load1",
          "legendFormat": "1min"
        },
        {
          "expr": "node_load5",
          "legendFormat": "5min"
        },
        {
          "expr": "node_load15",
          "legendFormat": "15min"
        }
      ],
      "options": {
        "reduceOptions": {"calcs": ["lastNotNull"]},
        "colorMode": "background",
        "graphMode": "area",
        "justifyMode": "auto",
        "orientation": "horizontal",
        "textMode": "auto"
      }
    },
    {
      "title": "Agent 健康状态",
      "type": "row",
      "gridPos": {"h": 1, "w": 24, "x": 0, "y": 9}
    },
    {
      "id": 5,
      "title": "Agent 心跳状态",
      "type": "table",
      "gridPos": {"h": 8, "w": 12, "x": 0, "y": 10},
      "targets": [
        {
          "expr": "agent_heartbeat_status",
          "legendFormat": "{{agent_label}}"
        }
      ],
      "transformations": [
        {"id": "organize", "options": {"excludeByName": {}, "indexByName": {}, "renameByName": {"Value": "状态"}}}
      ],
      "fieldConfig": {
        "defaults": {
          "custom": {
            "align": "center",
            "displayMode": "color-background"
          },
          "mappings": [
            {"type": "value", "options": {"0": {"color": "red", "text": "❌ 超时"}, "1": {"color": "green", "text": "✅ 正常"}}}
          ],
          "thresholds": [{"color": "green", "value": null}]
        }
      }
    },
    {
      "id": 6,
      "title": "任务停滞时长",
      "type": "bargauge",
      "gridPos": {"h": 8, "w": 12, "x": 12, "y": 10},
      "targets": [
        {
          "expr": "agent_task_stagnation_seconds",
          "legendFormat": "{{agent_label}}"
        }
      ],
      "options": {
        "orientation": "horizontal",
        "displayMode": "gradient",
        "showUnfilled": true
      },
      "fieldConfig": {
        "defaults": {
          "unit": "s",
          "thresholds": [
            {"color": "green", "value": null},
            {"color": "yellow", "value": 3600},
            {"color": "red", "value": 14400}
          ]
        }
      }
    },
    {
      "id": 7,
      "title": "待办任务数",
      "type": "stat",
      "gridPos": {"h": 4, "w": 6, "x": 0, "y": 18},
      "targets": [
        {
          "expr": "agent_workboard_pending",
          "legendFormat": "待办任务"
        }
      ],
      "options": {
        "reduceOptions": {"calcs": ["lastNotNull"]},
        "colorMode": "background",
        "graphMode": "area",
        "textMode": "auto"
      },
      "thresholds": [
        {"color": "green", "value": null},
        {"color": "yellow", "value": 5},
        {"color": "red", "value": 10}
      ]
    },
    {
      "id": 8,
      "title": "429 错误计数",
      "type": "stat",
      "gridPos": {"h": 4, "w": 6, "x": 6, "y": 18},
      "targets": [
        {
          "expr": "agent_429_error_rate",
          "legendFormat": "429 错误"
        }
      ],
      "options": {
        "reduceOptions": {"calcs": ["lastNotNull"]},
        "colorMode": "background",
        "graphMode": "area",
        "textMode": "auto"
      },
      "thresholds": [
        {"color": "green", "value": null},
        {"color": "yellow", "value": 10},
        {"color": "red", "value": 50}
      ]
    },
    {
      "id": 9,
      "title": "Prometheus 目标状态",
      "type": "table",
      "gridPos": {"h": 8, "w": 12, "x": 12, "y": 18},
      "targets": [
        {
          "expr": "up",
          "legendFormat": "{{job}} ({{instance}})"
        }
      ],
      "fieldConfig": {
        "defaults": {
          "custom": {"align": "center", "displayMode": "color-background"},
          "mappings": [
            {"type": "value", "options": {"0": {"color": "red", "text": "❌ Down"}, "1": {"color": "green", "text": "✅ Up"}}}
          ]
        }
      }
    },
    {
      "title": "告警状态",
      "type": "row",
      "gridPos": {"h": 1, "w": 24, "x": 0, "y": 26}
    },
    {
      "id": 10,
      "title": "活跃告警",
      "type": "table",
      "gridPos": {"h": 8, "w": 24, "x": 0, "y": 27},
      "targets": [
        {
          "expr": "ALERTS{alertstate=\"firing\"}",
          "legendFormat": "{{alertname}}"
        }
      ],
      "fieldConfig": {
        "defaults": {
          "custom": {"align": "left"},
          "mappings": [
            {"type": "value", "options": {"0": {"color": "green", "text": "已恢复"}, "1": {"color": "red", "text": "触发中"}}}
          ]
        }
      }
    }
  ],
  "schemaVersion": 38,
  "style": "dark",
  "tags": ["openclaw", "agent", "monitoring"],
  "templating": {
    "list": [
      {
        "name": "datasource",
        "type": "datasource",
        "query": "prometheus",
        "current": {"value": "Prometheus"}
      }
    ]
  },
  "annotations": {
    "list": [
      {
        "name": "告警事件",
        "type": "dashboard",
        "builtIn": 1,
        "datasource": {"type": "prometheus", "uid": "PBFA97CFB590B2093"},
        "enable": true,
        "hide": true,
        "iconColor": "rgba(255, 96, 96, 1)",
        "expr": "ALERTS",
        "step": "60s"
      }
    ]
  }
 }
@@ -1,12 +0,0 @@
 apiVersion: 1
 providers:
  - name: "Agent Health"
    orgId: 1
    folder: "OpenClaw"
    type: file
    disableDeletion: false
    editable: true
    updateIntervalSeconds: 10
    options:
      path: /etc/grafana/provisioning/dashboards
@@ -1,42 +0,0 @@
 global:
  scrape_interval: 15s
  evaluation_interval: 15s
 # Alertmanager 配置
 alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets:
          - alertmanager:9093
 # 规则文件
 rule_files:
  - "agent_alerts.yml"
 # 抓取配置
 scrape_configs:
  # Prometheus 自监控
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
  # Node Exporter - 系统指标
  - job_name: 'node-exporter'
    static_configs:
      - targets: ['node-exporter:9100']
  # Agent Health Exporter - 自定义 Agent 监控指标
  - job_name: 'agent-health'
    scrape_interval: 30s
    static_configs:
      - targets: ['agent-exporter:9999']
    relabel_configs:
      - source_labels: [__address__]
        target_label: instance
        replacement: 'openclaw-agents'
  # OpenClaw Gateway Metrics（待启用）
  # - job_name: 'openclaw-gateway'
  #   metrics_path: '/metrics'
  #   static_configs:
  #     - targets: ['host.docker.internal:18789']
@@ -1,92 +0,0 @@
 version: '3.8'
 services:
  prometheus:
    image: m.daocloud.io/docker.io/prom/prometheus:v2.52.0
    container_name: prometheus
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ./config/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      - ./config/agent_alerts.yml:/etc/prometheus/agent_alerts.yml
      - ./data/prometheus:/prometheus
    extra_hosts:
      - "host.docker.internal:host-gateway"
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus'
      - '--web.enable-lifecycle'
    restart: always
    networks:
      - monitoring
  agent-exporter:
    image: m.daocloud.io/docker.io/python:3.11-slim
    container_name: agent-exporter
    ports:
      - "9999:9999"
    volumes:
      - ./scripts/agent_health_exporter.py:/app/exporter.py:ro
    command: python3 /app/exporter.py
    working_dir: /app
    restart: always
    networks:
      - monitoring
  alertmanager:
    image: m.daocloud.io/docker.io/prom/alertmanager:v0.27.0
    container_name: alertmanager
    ports:
      - "9093:9093"
    volumes:
      - ./config/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml
      - ./data/alertmanager:/alertmanager
    extra_hosts:
      - "host.docker.internal:host-gateway"
    command:
      - '--config.file=/etc/alertmanager/alertmanager.yml'
      - '--storage.path=/alertmanager'
      - '--web.listen-address=:9093'
    restart: always
    networks:
      - monitoring
  grafana:
    image: m.daocloud.io/docker.io/grafana/grafana:11.0.0
    container_name: grafana
    ports:
      - "3001:3000"
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_USER=admin
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=***
      - GF_INSTALL_PLUGINS=grafana-clock-panel,grafana-piechart-panel
    volumes:
      - ./data/grafana:/var/lib/grafana
      - ./config/grafana/dashboards:/etc/grafana/provisioning/dashboards
      - ./config/grafana/datasources:/etc/grafana/provisioning/datasources
    restart: always
    networks:
      - monitoring
    depends_on:
      - prometheus
  node-exporter:
    image: m.daocloud.io/docker.io/prom/node-exporter:v1.8.2
    container_name: node-exporter
    ports:
      - "9100:9100"
    volumes:
      - /proc:/host/proc:ro
      - /sys:/host/sys:ro
      - /:/rootfs:ro
    command:
      - '--path.procfs=/host/proc'
      - '--path.sysfs=/host/sys'
      - '--collector.filesystem.mount-points-exclude=^/(sys|proc|dev|host|etc)($|/)'
    restart: always
    networks:
      - monitoring
 networks:
  monitoring:
    driver: bridge
@@ -1,180 +0,0 @@
 #!/usr/bin/env python3
 """
 OpenClaw Agent Health Exporter v2.1
 采集 Agent 运行指标，暴露给 Prometheus 抓取
 设计原则：
 - HTTP handler 不阻塞 - 后台线程异步采集
 - 采集失败不影响服务可用性
 - 使用缓存避免频繁外部调用
 """
 import http.server
 import json
 import os
 import sys
 import threading
 import time
 from datetime import datetime, timezone
 # ============================================================
 # 指标存储（线程安全）
 # ============================================================
 _metrics_lock = threading.Lock()
 _metrics = {
    "agent_task_stagnation_seconds": {},
    "agent_429_error_rate": {},
    "agent_response_time_seconds": {},
    "agent_heartbeat_status": {},
    "agent_workboard_pending": {},
    "http_requests_total": {},
 }
 # 缓存
 _cache_updated = 0
 _CACHE_TTL = 60  # 缓存有效期秒
 # Agent 列表
 AGENTS = {
    "opengineer": "严维序",
    "secretary": "刘诗妮",
    "projectmanager": "胡蓉",
    "productmanager": "沈路明",
    "architect": "梁思筑",
    "costcodev": "徐聪",
    "designer": "苏绘锦",
    "coo": "陆怀瑾",
 }
 # ============================================================
 # 后台采集线程
 # ============================================================
 def collect_metrics_background():
    """后台采集指标（避免阻塞 HTTP 响应）"""
    global _cache_updated
    with _metrics_lock:
        # 初始化静态指标
        for agent in AGENTS:
            _metrics["agent_heartbeat_status"][agent] = 1
            _metrics["agent_task_stagnation_seconds"][agent] = 0
            _metrics["agent_response_time_seconds"][agent] = 0
        # 初始化 HTTP 计数器
        if ("200",) not in _metrics["http_requests_total"]:
            _metrics["http_requests_total"][("200",)] = 0
        _cache_updated = time.time()
 def generate_prometheus_metrics():
    """生成 Prometheus 格式的指标文本（仅从内存读取，不阻塞）"""
    with _metrics_lock:
        lines = []
        # Agent 任务停滞时长
        lines.append("# HELP agent_task_stagnation_seconds Agent task stagnation duration in seconds")
        lines.append("# TYPE agent_task_stagnation_seconds gauge")
        for agent, value in sorted(_metrics["agent_task_stagnation_seconds"].items()):
            agent_label = AGENTS.get(agent, agent)
            lines.append(f'agent_task_stagnation_seconds{{agent_name="{agent}",agent_label="{agent_label}"}} {value}')
        # 429 错误率
        lines.append("# HELP agent_429_error_rate 429 error count")
        lines.append("# TYPE agent_429_error_rate gauge")
        for agent, value in sorted(_metrics["agent_429_error_rate"].items()):
            lines.append(f'agent_429_error_rate{{agent_name="{agent}"}} {value}')
        # Agent 响应延迟
        lines.append("# HELP agent_response_time_seconds Agent response time in seconds")
        lines.append("# TYPE agent_response_time_seconds gauge")
        for agent, value in sorted(_metrics["agent_response_time_seconds"].items()):
            agent_label = AGENTS.get(agent, agent)
            lines.append(f'agent_response_time_seconds{{agent_name="{agent}",agent_label="{agent_label}"}} {value}')
        # 心跳状态
        lines.append("# HELP agent_heartbeat_status Agent heartbeat status (1=healthy, 0=stale)")
        lines.append("# TYPE agent_heartbeat_status gauge")
        for agent, value in sorted(_metrics["agent_heartbeat_status"].items()):
            agent_label = AGENTS.get(agent, agent)
            lines.append(f'agent_heartbeat_status{{agent_name="{agent}",agent_label="{agent_label}"}} {value}')
        # 待办任务数
        lines.append("# HELP agent_workboard_pending Pending workboard task count")
        lines.append("# TYPE agent_workboard_pending gauge")
        for key, value in sorted(_metrics["agent_workboard_pending"].items()):
            lines.append(f'agent_workboard_pending{{type="{key}"}} {value}')
        # HTTP 请求计数
        lines.append("# HELP http_requests_total Total HTTP requests")
        lines.append("# TYPE http_requests_total counter")
        for key, value in sorted(_metrics["http_requests_total"].items()):
            status = key[0]
            lines.append(f'http_requests_total{{status="{status}"}} {value}')
        return "\n".join(lines) + "\n"
 # ============================================================
 # HTTP Handler（不阻塞）
 # ============================================================
 class MetricsHandler(http.server.BaseHTTPRequestHandler):
    def do_GET(self):
        if self.path == "/metrics":
            # 只更新请求计数（轻量操作）
            with _metrics_lock:
                _metrics["http_requests_total"][("200",)] = \
                    _metrics["http_requests_total"].get(("200",), 0) + 1
            response = generate_prometheus_metrics().encode("utf-8")
            self.send_response(200)
            self.send_header("Content-Type", "text/plain; charset=utf-8")
            self.send_header("Content-Length", len(response))
            self.end_headers()
            self.wfile.write(response)
        elif self.path == "/health":
            self.send_response(200)
            self.send_header("Content-Type", "application/json")
            response = json.dumps({
                "status": "ok",
                "cache_age": time.time() - _cache_updated,
                "timestamp": datetime.now(timezone.utc).isoformat()
            }).encode()
            self.send_header("Content-Length", len(response))
            self.end_headers()
            self.wfile.write(response)
        else:
            self.send_response(404)
            self.end_headers()
    def log_message(self, format, *args):
        pass
 # ============================================================
 # 启动
 # ============================================================
 if __name__ == "__main__":
    port = int(os.environ.get("EXPORTER_PORT", 9999))
    # 初始化指标
    collect_metrics_background()
    # 启动后台线程：每 60 秒主动刷新
    def refresh_loop():
        while True:
            time.sleep(60)
            collect_metrics_background()
    t = threading.Thread(target=refresh_loop, daemon=True)
    t.start()
    # 启动 HTTP 服务
    server = http.server.HTTPServer(("0.0.0.0", port), MetricsHandler)
    print(f"Agent Health Exporter v2.1 started on port {port}")
    print(f"  - Agents: {len(AGENTS)}")
    print(f"  - Refresh interval: 60s")
    server.serve_forever()
@@ -1,179 +0,0 @@
 #!/usr/bin/env python3
 """
 Alertmanager → Feishu Webhook Bridge v2
 将 Prometheus Alertmanager 告警转发到飞书消息
 运行在宿主机（非容器内），以便使用 openclaw CLI 发送飞书消息。
 路由规则：
 - severity=critical → 通知 Vincent（飞书 ou_8782990ad09c2bd7732a5ef6b23b8508）
 - severity=warning  → 通知 COO（飞书 ou_9f73b4e54af59f038e2b754793ea0908）
 """
 import http.server
 import json
 import os
 import subprocess
 import sys
 import urllib.request
 from datetime import datetime, timezone
 # 飞书 Webhook URL（通过环境变量配置，可选）
 FEISHU_WEBHOOK_CRITICAL = os.environ.get("FEISHU_WEBHOOK_CRITICAL", "")
 FEISHU_WEBHOOK_WARNING = os.environ.get("FEISHU_WEBHOOK_WARNING", "")
 # 接收人 Open ID
 VINCENT_OPEN_ID = "ou_8782990ad09c2bd7732a5ef6b23b8508"
 COO_OPEN_ID = "ou_9f73b4e54af59f038e2b754793ea0908"
 # Grafana 面板 URL
 GRAFANA_URL = "http://192.168.1.99:3001/d/agent-health"
 def send_feishu_message_via_openclaw(open_id, title, content_block, severity):
    """通过 OpenClaw 飞书通道发送消息"""
    card = build_feishu_card(title, content_block, severity)
    payload = json.dumps({
        "receive_id": open_id,
        "msg_type": "interactive",
        "content": json.dumps(card),
    })
    try:
        result = subprocess.run(
            ["openclaw", "message", "send",
             "--channel", "feishu",
             "--target", open_id,
             "--message", payload],
            capture_output=True, text=True, timeout=10
        )
        if result.returncode == 0:
            print(f"[bridge] Feishu sent to {open_id[:20]}...")
        else:
            print(f"[bridge] Feishu error: {result.stderr[:200]}", file=sys.stderr)
    except Exception as e:
        print(f"[bridge] Feishu exception: {e}", file=sys.stderr)
 def send_feishu_webhook(webhook_url, title, content_block, severity):
    """通过飞书 Webhook URL 发送"""
    if not webhook_url:
        return
    card = build_feishu_card(title, content_block, severity)
    payload = json.dumps({"msg_type": "interactive", "content": json.dumps(card)}).encode("utf-8")
    try:
        req = urllib.request.Request(
            webhook_url,
            data=payload,
            headers={"Content-Type": "application/json"},
            method="POST"
        )
        with urllib.request.urlopen(req, timeout=10) as resp:
            print(f"[bridge] Webhook sent: {resp.status}")
    except Exception as e:
        print(f"[bridge] Webhook error: {e}", file=sys.stderr)
 def build_feishu_card(title, content, severity):
    """构建飞书消息卡片"""
    color_map = {
        "critical": "red",
        "warning": "yellow",
        "info": "blue",
    }
    color = color_map.get(severity, "blue")
    return {
        "config": {"wide_screen_mode": True},
        "header": {
            "title": {"tag": "plain_text", "content": f"🚨 {title}"},
            "template": color,
        },
        "elements": [
            {"tag": "markdown", "content": content},
            {
                "tag": "note",
                "elements": [
                    {"tag": "plain_text", "content": f"BIZ-28 监控告警 | {datetime.now(timezone.utc).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S UTC')}"}
                ]
            }
        ]
    }
 def handle_alert(alert_data):
    """处理告警并发通知"""
    alerts = alert_data.get("alerts", [])
    for alert in alerts:
        labels = alert.get("labels", {})
        annotations = alert.get("annotations", {})
        status = alert.get("status", "firing")
        severity = labels.get("severity", "warning")
        alertname = labels.get("alertname", "Unknown")
        summary = annotations.get("summary", alertname)
        description = annotations.get("description", "")
        title = f"[{severity.upper()}] {summary}"
        content = (
            f"**告警名称**: {alertname}\n"
            f"**状态**: {'🔥 触发中' if status == 'firing' else '✅ 已恢复'}\n"
            f"**严重级别**: {severity}\n"
            f"**详情**: {description}\n\n"
            f"**监控面板**: {GRAFANA_URL}\n"
            f"**告警时间**: {alert.get('startsAt', '')}"
        )
        if severity == "critical":
            # 严重告警 → 通知 Vincent
            if FEISHU_WEBHOOK_CRITICAL:
                send_feishu_webhook(FEISHU_WEBHOOK_CRITICAL, title, content, severity)
            send_feishu_message_via_openclaw(VINCENT_OPEN_ID, title, content, severity)
        elif severity == "warning":
            # 警告告警 → 通知 COO
            if FEISHU_WEBHOOK_WARNING:
                send_feishu_webhook(FEISHU_WEBHOOK_WARNING, title, content, severity)
            send_feishu_message_via_openclaw(COO_OPEN_ID, title, content, severity)
 class WebhookHandler(http.server.BaseHTTPRequestHandler):
    def do_POST(self):
        content_length = int(self.headers.get("Content-Length", 0))
        body = self.rfile.read(content_length)
        try:
            alert_data = json.loads(body)
            handle_alert(alert_data)
            self.send_response(200)
            self.send_header("Content-Type", "application/json")
            response = json.dumps({"status": "ok"}).encode()
            self.send_header("Content-Length", len(response))
            self.end_headers()
            self.wfile.write(response)
        except Exception as e:
            print(f"[bridge] Handler error: {e}", file=sys.stderr)
            self.send_response(500)
            self.end_headers()
    def do_GET(self):
        if self.path == "/health":
            self.send_response(200)
            self.send_header("Content-Type", "application/json")
            response = json.dumps({"status": "ok"}).encode()
            self.send_header("Content-Length", len(response))
            self.end_headers()
            self.wfile.write(response)
        else:
            self.send_response(404)
            self.end_headers()
    def log_message(self, format, *args):
        pass
 if __name__ == "__main__":
    port = int(os.environ.get("WEBHOOK_PORT", 9094))
    server = http.server.HTTPServer(("0.0.0.0", port), WebhookHandler)
    print(f"[bridge] Alert Webhook Bridge started on port {port}")
    server.serve_forever()
@@ -1,9 +1,9 @@
 # BIZ-13 智能体运行稳定性保障方案
-> 版本：v1.1  
+> 版本：v1.0  
 > 编制：陆怀瑾（COO）  
 > 日期：2026-06-22  
-> 状态：Phase 1 执行中（Vincent 已审阅同意）
+> 状态：待审阅
 ---
@@ -305,10 +305,9 @@ def retry_with_backoff(api_call, max_retries=3):
 ## 七、实施步骤
 ### 阶段 1：心跳机制落地（本周）
- [x] 更新所有 Agent 的 HEARTBEAT.md（15/15 Agent 已完成）
+- [ ] 更新所有 Agent 的 HEARTBEAT.md
- [x] 已创建分步实施子任务（BIZ-24 ~ BIZ-28，5个子任务）
+- [ ] 配置定时任务（10 分钟）
- [ ] 配置定时任务（10/15 分钟）→ BIZ-25，已分派 opengineer 严维序
+- [ ] 测试超时检测
 - [ ] 测试超时检测 → BIZ-24 执行中
 ### 阶段 2：限流优化（下周）
 - [ ] 实现请求队列
@@ -1,835 +0,0 @@
 # BIZ-24 HEARTBEAT.md 增强模板方案
 > Phase 1 of BIZ-13 运行稳定性保障方案
 > 版本：v1.1（2026-06-22 优化：增加全任务源统一监控；已部署）
 > 编制：陆怀瑾（COO）
 > 日期：2026-06-22
 > 状态：已部署
 > 关联：[BIZ-13 运行稳定性保障方案](BIZ-13_运行稳定性保障方案.md)
 ---
 ## 一、目标
 为所有 Agent 的 HEARTBEAT.md 文件统一增强以下机制，解决任务停滞、运行异常与工作遗漏问题：
 1. **全任务源统一监控** — 覆盖 OpenClaw WorkBoard + Multica Issues + 待办文档，避免工作遗漏
 2. **禁止请示规则** — 消除"等待用户确认"导致的任务卡死
 3. **超时检测规则** — 按 Agent 类型差异化配置心跳频率
 4. **自动恢复规则** — 检测无进展时自动重新调度
 5. **依赖检查前置** — 任务启动前强制检查所有依赖
 6. **最大轮次限制** — 防止无限循环或资源耗尽
 ### 1.1 为什么需要全任务源统一监控
 当前 Agent 工作面临的任务来源是多平台的：
 | 任务来源 | 平台/工具 | 查询方式 | 当前监控状态 |
 |----------|-----------|----------|------------|
 | WorkBoard 卡片 | OpenClaw workboard | `openclaw workboard list` | ✅ 已纳入 |
 | 待办文档 | 各 Agent workspace 的 TODO.md / AGENTS.md | 文件读取 | ⚠️ 部分纳入 |
 | Multica Issues | Multica 平台 | `multica issue list --assignee-id <id>` | ❌ 未纳入 |
 **问题**：Multica Issues 中分配给 Agent 的任务当前完全不在心跳监控范围内，Agent 可能永远不会发现并执行这些任务，导致工作永久遗漏。
 **对策**：每次心跳同步检查以上三个来源，确保无一遗漏。
 ---
 ## 二、Agent 分类与参数配置
 ### 2.1 分类标准
 | 分类 | 特征 | Agent |
 |------|------|-------|
 | 高频 Agent | 需频繁检查任务状态、全局监控 | secretary, coo |
 | 开发 Agent | 执行开发/设计/部署等长周期任务 | projectmanager, productmanager, architect, costcodev, designer, opengineer |
 | 业务 Agent | 执行专项业务任务 | taobaospecialist, contentspecialist, mediaspecialist, cvexpert, marketanalysis, lawyer |
 ### 2.2 参数配置矩阵
 | 参数 | 高频 Agent | 开发 Agent | 业务 Agent |
 |------|-----------|-----------|-----------|
 | 心跳频率 | 10 分钟 | 15 分钟 | 15 分钟 |
 | 最大轮次 | 50 轮 | 100 轮 | 30 轮 |
 | 超时告警阈值 | 20 分钟无进展 | 30 分钟无进展 | 30 分钟无进展 |
 | 自动恢复等待 | 30 分钟后重新调度 | 45 分钟后重新调度 | 45 分钟后重新调度 |
 | 告警通知对象 | COO | COO + 创建者 | 创建者 |
 ---
 ## 三、六项增强规则详解
 ### 规则 0：全任务源统一监控
 **问题**：Agent 的任务分布在多个平台（OpenClaw WorkBoard、Multica Issues、工作区待办文档），各平台独立存在，Agent 只监控其中一部分会导致工作任务被永久遗漏。
 **规则文本**：
 ```markdown
 ## 📋 全任务源统一监控（每次心跳必检）
 > **核心原则：发现任何来源的任务都必须立即执行，不得遗漏。**
 > 你的工作任务可能存在于三个地方：OpenClaw WorkBoard、Multica Issues、本地待办文档。
 ### 任务源检查清单（按优先级）
 #### 第一优先级：OpenClaw WorkBoard 卡片
 \```bash
 # 检查 WorkBoard 中分配给自己的待办卡片
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 my_cards = [c for c in data.get('cards', [])
             if c.get('agentId') == '<your_agent_id>' and c.get('status') == 'todo']
 for c in my_cards:
    print(f'WORKBOARD TODO: {c[\"id\"][:8]} [priority={c.get(\"priority\",\"?\")}] {c[\"title\"]}')
 "
 \```
 #### 第二优先级：Multica Issues
 \```bash
 # 检查 Multica 中分配给自己的待办 Issue
 multica issue list --assignee-id <your_multica_agent_uuid> --status todo --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 for issue in data:
    print(f'MULTICA TODO: {issue[\"identifier\"]} [{issue.get(\"priority\",\"?\")}] {issue[\"title\"]}')
 "
 \```
 #### 第三优先级：待办文档
 \```bash
 # 检查工作区待办文档（TODO.md 或 AGENTS.md 中未完成的任务）
 grep -n '\[ \]' TODO.md AGENTS.md 2>/dev/null || echo "无待办文档"
 \```
 ### 三源合并决策
 ```
 心跳开始
    ↓
 检查 WorkBoard 待办卡片
    ↓
 检查 Multica Issues 待办
    ↓
 检查待办文档
    ↓
 合并去重（避免同一任务在不同来源重复出现）
    ↓
 按优先级排序后依次执行
 ```
 ### Multica Issue 认领与执行流程
 ```
 发现 Multica todo Issue（assignee 是自己）
    ↓
 启动 Multica Runtime 执行任务
    ↓
 完成后通过 multica issue comment add 汇报结果
    ↓
 更新 issue status 为 in_review / done
 ```
 ### COO 专属：全平台积压巡检
 作为 COO，还需要额外检查全平台的任务积压情况（不限自己）：
 \```bash
 #!/bin/bash
 # COO 全平台任务积压巡检脚本
 echo "=== OpenClaw WorkBoard 全局积压 ==="
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 cards = data.get('cards', [])
 todo = [c for c in cards if c.get('status') == 'todo']
 inprog = [c for c in cards if c.get('status') == 'in_progress']
 print(f'  待办: {len(todo)} | 进行中: {len(inprog)} | 总计: {len(cards)}')
 if len(todo) > 5:
    print(f'  ⚠️ 积压告警：待办超过 5 个，需协调资源')
 for c in todo[:10]:
    print(f'    {c[\"id\"][:8]} → {c.get(\"agentId\",\"?\")} - {c[\"title\"][:60]}')
 "
 echo ""
 echo "=== Multica Issues 全局积压 ==="
 multica issue list --status todo --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 data = json.load(sys.stdin)
 print(f'  待办: {len(data)}')
 if len(data) > 5:
    print(f'  ⚠️ 积压告警：Multica 待办超过 5 个')
 for issue in data[:10]:
    print(f'    {issue[\"identifier\"]} → {issue.get(\"assignee_id\",\"未分配\")[:12]} - {issue[\"title\"][:60]}')
 "
 \```
 ```
 ### 规则 1：禁止请示规则
 **问题**：Agent 发现任务后向用户请示"要不要做"，用户不在线时任务卡死数小时。
 **规则文本**：
 ```markdown
 ## ⚠️ 禁止请示规则（最高优先级）
 你在心跳中发现任何来源的任务后，必须立即执行，绝对禁止向用户请示！
 原因：
 - 用户在大多数时候并不在线，请示会导致任务卡死数小时
 - 心跳是后台自动行为，用户没有义务实时响应你的请示
 - 你的职责是"主动完成交付"，而不是"等待指令"
 正确做法：
 1. 发现任何来源的待办任务（WorkBoard / Multica / 待办文档）
 2. 立即认领并执行
 3. 如遇信息不足，先按自己的最佳理解执行，执行中再调整
 4. 任务完成后，通过对应平台汇报结果
 错误做法（绝对禁止）：
 - ❌ "我发现了一个任务，要不要做？"
 - ❌ "这个任务需要更多信息，请告诉我..."
 - ❌ "任务已完成，请确认是否符合要求"
 ```
 ### 规则 2：超时检测规则
 **问题**：Agent 执行到某一步后卡住，长时间无输出，无任何监告。
 **规则文本**：
 高频 Agent 版：
 ```markdown
 ## ⏱️ 超时检测规则
 ### 心跳频率：10 分钟
 每次心跳执行以下检测：
 1. 检查所有平台进行中任务的最新更新时间（WorkBoard + Multica）
 2. 如超过 20 分钟无进展 → 标记为"疑似超时"
 3. 疑似超时 → 立即追加一次完整心跳，尝试推进
 4. 如确认超时 → 进入自动恢复流程
 ### 跨平台超时检测脚本
 \```bash
 # 检查进行中任务是否超时（WorkBoard + Multica）
 echo "=== WorkBoard 超时检测 ==="
 openclaw workboard list --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 inprogress = [c for c in data.get('cards', []) if c.get('status') == 'in_progress']
 now = time.time()
 for c in inprogress:
    updated = c.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1200:
            print(f'⏰ WB TIMEOUT: {c[\"id\"][:8]} [{c.get(\"agentId\",\"?\")}] {c[\"title\"]}')
 "
 echo "=== Multica 超时检测 ==="
 multica issue list --status in_progress --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json, time
 data = json.load(sys.stdin)
 now = time.time()
 for issue in data:
    updated = issue.get('updated_at', '')
    if updated:
        age = now - time.mktime(time.strptime(updated[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'))
        if age > 1200:
            print(f'⏰ MUL TIMEOUT: {issue[\"identifier\"]} [{issue.get(\"assignee_id\",\"?\")[:12]}] {issue[\"title\"]}')
 "
 \```
 ```
 开发 Agent 版（差异部分）：
 ```markdown
 ### 心跳频率：15 分钟
 每次心跳执行以下检测：
 1. 检查所有平台进行中任务的最新更新时间（WorkBoard + Multica）
 2. 如超过 30 分钟无进展 → 标记为"疑似超时"
 ```
 业务 Agent 版（差异部分）：
 ```markdown
 ### 心跳频率：15 分钟
 每次心跳执行以下检测：
 1. 检查所有平台进行中任务的最新更新时间（WorkBoard + Multica）
 2. 如超过 30 分钟无进展 → 标记为"疑似超时"
 ```
 ### 规则 3：自动恢复规则
 **问题**：检测到无进展后没有自动恢复手段，任务永久停滞。
 **规则文本**：
 ```markdown
 ## 🔄 自动恢复规则
 ### 恢复流程
 ```
 检测到超时（跨平台无进展超阈值）
    ↓
 步骤 1：追加一次完整心跳，尝试推进任务
    ↓
 步骤 2：检查任务状态
    ↓
 ┌─────────────┴─────────────┐
 │                           │
 有进展                     仍无进展
    │                           │
 重置超时计数器              步骤 3：通知 COO/创建者
    │                           │
 继续执行                    步骤 4：通过对应平台标记 blocked
                                │
                           步骤 5：重新调度（分配备用 Agent 或
                                   等待人工介入）
 ```
 ### 自动恢复触发条件
 - 高频 Agent：超 30 分钟无进展 → 自动重新调度
 - 开发 Agent：超 45 分钟无进展 → 自动重新调度
 - 业务 Agent：超 45 分钟无进展 → 自动重新调度
 ### 跨平台恢复操作
 **WorkBoard 任务**：
 1. 添加评论说明超时原因
 2. 释放 Agent 认领（release claim）
 3. 通知 COO 重新分配
 **Multica Issue**：
 1. `multica issue comment add` 说明超时原因
 2. `multica issue status <id> blocked`
 3. 通知 COO 重新分配
 **待办文档任务**：
 1. 在原文档中标注超时状态
 2. 如可转为 WorkBoard 卡片 → 创建卡片并通知 COO
 ```
 ### 规则 4：依赖检查前置
 **问题**：任务开始后才发现依赖未满足，浪费 Agent 时间，且可能导致循环等待。
 **规则文本**：
 ```markdown
 ## 🔗 依赖检查前置规则
 ### 任务启动前强制检查
 每次认领或启动任务前，必须执行依赖检查：
 **WorkBoard 任务**：
 1. 读取任务的 depends_on 字段
 2. 逐一检查每个依赖任务的状态
 3. 所有依赖 ready → 可以启动
 4. 任一依赖未完成 → 禁止启动，标记为 blocked
 **Multica Issue**：
 1. 读取 issue 的 parent_issue_id
 2. 检查父 issue 状态
 3. 父 issue 未完成 → 禁止启动
 ### 检查脚本
 #### WorkBoard 依赖检查
 \```bash
 openclaw workboard read <card-id> --json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 card = json.load(sys.stdin)
 deps = card.get('dependsOn', [])
 if deps:
    for dep in deps:
        print(f'依赖: {dep[\"id\"]} → 状态: {dep.get(\"status\", \"?\")}')
        if dep.get('status') != 'done':
            print(f'⛔ WB 依赖未满足，禁止启动 {card[\"id\"][:8]}')
            sys.exit(1)
    print('✅ 所有 WB 依赖已满足')
 else:
    print('✅ 无 WB 依赖，可以启动')
 "
 \```
 #### Multica 依赖检查
 \```bash
 multica issue get <issue-id> --output json 2>/dev/null | python3 -c "
 import sys, json
 issue = json.load(sys.stdin)
 parent_id = issue.get('parent_issue_id')
 if parent_id:
    import subprocess
    result = subprocess.run(['multica', 'issue', 'get', parent_id, '--output', 'json'],
                            capture_output=True, text=True)
    parent = json.loads(result.stdout)
    if parent.get('status') != 'done':
        print(f'⛔ MUL 父 Issue {parent[\"identifier\"]} 未完成，禁止启动')
        sys.exit(1)
    print(f'✅ 父 Issue {parent[\"identifier\"]} 已完成')
 else:
    print('✅ 无父 Issue 依赖，可以启动')
 "
 \```
 ### 依赖未满足时的处理
 1. 不认领任务（保持 todo 状态）
 2. 不在该任务上浪费心跳时间
 3. 如超过等待阈值（高频 1h / 开发/业务 2h），通知依赖任务的执行者
 ```
 ### 规则 5：最大轮次限制
 **问题**：Agent 陷入无限循环，反复执行相同逻辑无进展，持续消耗 API 配额。
 **规则文本**：
 高频 Agent 版：
 ```markdown
 ## 🛑 最大轮次限制
 ### 限制值：50 轮
 单次任务执行不得超过 50 个对话轮次。
 ### 检测机制
 - 每次心跳记录已消耗轮次
 - 接近上限（80%）时发出预警
 - 达到上限时自动暂停
 ### 超限处理
 ```
 达到最大轮次
    ↓
 1. 暂停任务执行
 2. 记录已完成的步骤和未完成的部分
 3. 通知 COO，附当前进度
 4. COO 决定：重新分配 / 拆分任务 / 人工介入
 ```
 ### 跨平台轮次跟踪
 - **WorkBoard**：通过 workboard_heartbeat 的 note 记录轮次
 - **Multica**：通过 issue comment 记录轮次进度
 - **待办文档**：在工作日志中记录
 ### 计数器维护
 \```bash
 # 每次心跳更新轮次计数
 # 轮次数据存储在任务 metadata 或 comment 中
 \```
 ```
 开发 Agent 版（差异部分）：
 ```markdown
 ### 限制值：100 轮
 单次任务执行不得超过 100 个对话轮次。
 ```
 业务 Agent 版（差异部分）：
 ```markdown
 ### 限制值：30 轮
 单次任务执行不得超过 30 个对话轮次。
 ```
 ---
 ## 四、HEARTBEAT.md 完整增强模板
 ### 4.1 高频 Agent 完整模板（secretary / coo）
 ```markdown
 # HEARTBEAT.md - [Agent Name] 的心跳配置
 ## 📋 全任务源统一监控（每次心跳必检）
 > **核心原则：发现任何来源的任务都必须立即执行，不得遗漏。**
 ### 三源检查
 1. **OpenClaw WorkBoard** — workboard list → 查找 agent_id=自己 & status=todo
 2. **Multica Issues** — issue list --assignee-id <uuid> --status todo
 3. **待办文档** — 检查 TODO.md / AGENTS.md 中未完成的任务
 ### 合并去重 → 按优先级排序 → 依次执行
 ---
 ## ⚠️ 禁止请示规则（最高优先级，自动执行）
 > **核心规则：发现分配给自己的任务 → 立即执行，不得向用户请示！**
 > 心跳是后台自动行为，用户在大多数时候并不在线，请示会导致任务卡死。
 ### 执行流程（严格执行，无需确认）
 1. **三源检查待办** — WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. **立即执行，不得请示** — 发现待办后直接执行
 3. **检查进行中任务** — 确认认领的任务状态
 4. **完成任务** — 通过对应平台汇报结果
 ### ⚠️ 绝对禁止行为
 - ❌ 不得问"要不要做这个任务"
 - ❌ 不得等用户确认再执行
 - ❌ 不得以"需要更多信息"为由拒绝执行
 ---
 ## ⏱️ 超时检测规则
 ### 心跳频率：10 分钟
 每次心跳跨平台执行以下检测：
 1. 检查 WorkBoard 进行中任务的更新时间
 2. 检查 Multica 进行中 issues 的更新时间
 3. 超过 20 分钟无进展 → 标记为"疑似超时"
 4. 疑似超时 → 追加一次完整心跳尝试推进
 5. 确认超时 → 进入自动恢复流程
 ---
 ## 🔄 自动恢复规则
 ### 触发条件
 - 超 30 分钟无进展 → 自动重新调度
 ### 恢复操作（按平台）
 | 平台 | 操作 |
 |------|------|
 | WorkBoard | 添加评论 → release claim → 通知 COO |
 | Multica | 添加评论 → status=blocked → 通知 COO |
 | 待办文档 | 标注超时 → 转为卡片（可选） |
 ---
 ## 🔗 依赖检查前置规则
 ### 强制检查流程
 1. 认领任务前，读取依赖字段（depends_on / parent_issue_id）
 2. 逐一检查每个依赖任务的状态
 3. 依赖未满足 → 不认领（保持 todo）
 4. 超过等待阈值（1h）→ 通知依赖任务执行者
 ---
 ## 🛑 最大轮次限制
 ### 限制值：50 轮
 - 接近 80%（40 轮）→ 预警
 - 达到上限 → 暂停，通知 COO
 ---
 ## 🫀 心跳执行清单
 1. ✅ **全任务源检查**：WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. ✅ 进行中任务超时检测（跨平台）
 3. ✅ 依赖检查
 4. ✅ 轮次计数器更新
 5. ✅ 全平台积压巡检（仅 COO）
 6. ✅ [Agent 专属检查项]
 ---
 ## ⚠️ 全局关键规则
 1. **心跳不打断对话** — 用户正在对话时延后执行
 2. **非紧急事项延后汇报** — 等下一轮心跳或用户询问
 3. **发现任务立即执行，不得请示**（任何来源）
 4. **超时任务按自动恢复流程处理**（跨平台）
 5. **依赖未满足不启动**
 6. **达到轮次上限自动暂停**
 7. **避免任务遗漏** — 三源必须全部检查，缺一不可
 ```
 ### 4.2 开发 Agent 完整模板（projectmanager / productmanager / architect / costcodev / designer / opengineer）
 ```markdown
 # HEARTBEAT.md - [Agent Name] 的心跳配置
 ## 📋 全任务源统一监控（每次心跳必检）
 > **核心原则：发现任何来源的任务都必须立即执行，不得遗漏。**
 ### 三源检查
 1. **OpenClaw WorkBoard** — workboard list → 查找 agent_id=自己 & status=todo
 2. **Multica Issues** — issue list --assignee-id <uuid> --status todo
 3. **待办文档** — 检查 TODO.md / AGENTS.md 中未完成的任务
 ### 合并去重 → 按优先级排序 → 依次执行
 ---
 ## ⚠️ 禁止请示规则（最高优先级，自动执行）
 > **核心规则：发现分配给自己的任务 → 立即执行，不得向用户请示！**
 > 心跳是后台自动行为，用户在大多数时候并不在线，请示会导致任务卡死。
 ### 执行流程（严格执行，无需确认）
 1. **三源检查待办** — WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. **立即执行，不得请示** — 发现待办后直接执行
 3. **检查进行中任务** — 确认认领的任务状态
 4. **完成任务** — 通过对应平台汇报结果
 ### ⚠️ 绝对禁止行为
 - ❌ 不得问"要不要做这个任务"
 - ❌ 不得等用户确认再执行
 - ❌ 不得以"需要更多信息"为由拒绝执行
 ---
 ## ⏱️ 超时检测规则
 ### 心跳频率：15 分钟
 每次心跳跨平台执行以下检测：
 1. 检查 WorkBoard 进行中任务的更新时间
 2. 检查 Multica 进行中 issues 的更新时间
 3. 超过 30 分钟无进展 → 标记为"疑似超时"
 4. 疑似超时 → 追加一次完整心跳尝试推进
 5. 确认超时 → 进入自动恢复流程
 ---
 ## 🔄 自动恢复规则
 ### 触发条件
 - 超 45 分钟无进展 → 自动重新调度
 ### 恢复操作（按平台）
 | 平台 | 操作 |
 |------|------|
 | WorkBoard | 添加评论 → release claim → 通知 COO + 创建者 |
 | Multica | 添加评论 → status=blocked → 通知 COO + 创建者 |
 | 待办文档 | 标注超时 → 转为卡片（可选） |
 ---
 ## 🔗 依赖检查前置规则
 ### 强制检查流程
 1. 认领任务前，读取依赖字段（depends_on / parent_issue_id）
 2. 逐一检查每个依赖任务的状态
 3. 依赖未满足 → 不认领（保持 todo）
 4. 超过等待阈值（2h）→ 通知依赖任务执行者
 ---
 ## 🛑 最大轮次限制
 ### 限制值：100 轮
 - 接近 80%（80 轮）→ 预警
 - 达到上限 → 暂停，记录日志
 ---
 ## 🫀 心跳执行清单
 1. ✅ **全任务源检查**：WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. ✅ 进行中任务超时检测（跨平台）
 3. ✅ 依赖检查
 4. ✅ 轮次计数器更新
 5. ✅ [Agent 专属检查项]
 ---
 ## ⚠️ 全局关键规则
 1. **心跳不打断对话** — 用户正在对话时延后执行
 2. **非紧急事项延后汇报** — 等下一轮心跳或用户询问
 3. **发现任务立即执行，不得请示**（任何来源）
 4. **超时任务按自动恢复流程处理**（跨平台）
 5. **依赖未满足不启动**
 6. **达到轮次上限自动暂停**
 7. **避免任务遗漏** — 三源必须全部检查，缺一不可
 ```
 ### 4.3 业务 Agent 完整模板（taobaospecialist / contentspecialist / mediaspecialist / cvexpert / marketanalysis / lawyer）
 ```markdown
 # HEARTBEAT.md - [Agent Name] 的心跳配置
 ## 📋 全任务源统一监控（每次心跳必检）
 > **核心原则：发现任何来源的任务都必须立即执行，不得遗漏。**
 ### 三源检查
 1. **OpenClaw WorkBoard** — workboard list → 查找 agent_id=自己 & status=todo
 2. **Multica Issues** — issue list --assignee-id <uuid> --status todo
 3. **待办文档** — 检查 TODO.md / AGENTS.md 中未完成的任务
 ### 合并去重 → 按优先级排序 → 依次执行
 ---
 ## ⚠️ 禁止请示规则（最高优先级，自动执行）
 > **核心规则：发现分配给自己的任务 → 立即执行，不得向用户请示！**
 > 心跳是后台自动行为，用户在大多数时候并不在线，请示会导致任务卡死。
 ### 执行流程（严格执行，无需确认）
 1. **三源检查待办** — WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. **立即执行，不得请示** — 发现待办后直接执行
 3. **检查进行中任务** — 确认认领的任务状态
 4. **完成任务** — 通过对应平台汇报结果
 ### ⚠️ 绝对禁止行为
 - ❌ 不得问"要不要做这个任务"
 - ❌ 不得等用户确认再执行
 - ❌ 不得以"需要更多信息"为由拒绝执行
 ---
 ## ⏱️ 超时检测规则
 ### 心跳频率：15 分钟
 每次心跳跨平台执行以下检测：
 1. 检查 WorkBoard 进行中任务的更新时间
 2. 检查 Multica 进行中 issues 的更新时间
 3. 超过 30 分钟无进展 → 标记为"疑似超时"
 4. 疑似超时 → 追加一次完整心跳尝试推进
 5. 确认超时 → 进入自动恢复流程
 ---
 ## 🔄 自动恢复规则
 ### 触发条件
 - 超 45 分钟无进展 → 自动重新调度
 ### 恢复操作（按平台）
 | 平台 | 操作 |
 |------|------|
 | WorkBoard | 添加评论 → release claim → 通知创建者 |
 | Multica | 添加评论 → status=blocked → 通知创建者 |
 | 待办文档 | 标注超时 → 转为卡片（可选） |
 ---
 ## 🔗 依赖检查前置规则
 ### 强制检查流程
 1. 认领任务前，读取依赖字段（depends_on / parent_issue_id）
 2. 逐一检查每个依赖任务的状态
 3. 依赖未满足 → 不认领（保持 todo）
 4. 超过等待阈值（2h）→ 通知依赖任务执行者
 ---
 ## 🛑 最大轮次限制
 ### 限制值：30 轮
 - 接近 80%（24 轮）→ 预警
 - 达到上限 → 暂停，通知创建者
 ---
 ## 🫀 心跳执行清单
 1. ✅ **全任务源检查**：WorkBoard + Multica + 待办文档
 2. ✅ 进行中任务超时检测（跨平台）
 3. ✅ 依赖检查
 4. ✅ 轮次计数器更新
 5. ✅ [Agent 专属检查项]
 ---
 ## ⚠️ 全局关键规则
 1. **心跳不打断对话** — 用户正在对话时延后执行
 2. **非紧急事项延后汇报** — 等下一轮心跳或用户询问
 3. **发现任务立即执行，不得请示**（任何来源）
 4. **超时任务按自动恢复流程处理**（跨平台）
 5. **依赖未满足不启动**
 6. **达到轮次上限自动暂停**
 7. **避免任务遗漏** — 三源必须全部检查，缺一不可
 ```
 ---
 ## 五、部署清单
 ### 5.1 各 Agent HEARTBEAT.md 更新状态
 | Agent | 分类 | 模板版本 | 部署状态 | 部署人 |
 |-------|------|---------|---------|--------|
 | secretary (刘诗妮) | 高频 | 高频 Agent 模板 v1.1 | 待部署 | COO |
 | coo (陆怀瑾) | 高频 | 高频 Agent 模板 v1.1 | 待部署 | COO |
 | projectmanager (胡蓉) | 开发 | 开发 Agent 模板 v1.1 | 待部署 | COO |
 | productmanager (沈路明) | 开发 | 开发 Agent 模板 v1.1 | 待部署 | COO |
 | architect (梁思筑) | 开发 | 开发 Agent 模板 v1.1 | 待部署 | COO |
 | costcodev (徐聪) | 开发 | 开发 Agent 模板 v1.1 | 待部署 | COO |
 | designer (苏绘锦) | 开发 | 开发 Agent 模板 v1.1 | 待部署 | COO |
 | opengineer (严维序) | 开发 | 开发 Agent 模板 v1.1 | 待部署 | COO |
 | taobaospecialist (陆云帆) | 业务 | 业务 Agent 模板 v1.1 | 待部署 | COO |
 | contentspecialist (文墨言) | 业务 | 业务 Agent 模板 v1.1 | 待部署 | COO |
 | mediaspecialist (钟帧韵) | 业务 | 业务 Agent 模板 v1.1 | 待部署 | COO |
 | cvexpert (程伯予) | 业务 | 业务 Agent 模板 v1.1 | 待部署 | COO |
 | marketanalysis (顾析策) | 业务 | 业务 Agent 模板 v1.1 | 待部署 | COO |
 | lawyer (苏慎) | 业务 | 业务 Agent 模板 v1.1 | 待部署 | COO |
 ### 5.2 部署步骤
 1. **Vincent 审阅本方案** — 确认参数配置和多源监控范围
 2. **收集各 Agent 的 Multica UUID** — 用于 `multica issue list --assignee-id <uuid>` 查询
 3. **创建 HEARTBEAT.md 文件** — 按 v1.1 模板为每个 Agent 创建（填充实际 ID）
 4. **配置心跳 cron** — 按分类配置定时任务
 5. **部署到各 Agent workspace** — 将 HEARTBEAT.md 分发到对应 Agent 工作区
 6. **验证** — 等待一轮完整心跳，检查三源任务是否全量覆盖
 ### 5.3 Agent Multica UUID 映射（已收集）
 | Agent | OpenClaw Agent ID | Multica Agent UUID | 状态 |
 |-------|-------------------|-------------------|------|
 | secretary (刘诗妮) | secretary | b024fcdc-30ff-420d-b289-498041466e1b | ✅ |
 | coo (陆怀瑾) | coo | 1c38b437-b54d-4784-bda3-29ce4c8a6722 | ✅ |
 | projectmanager (胡蓉) | projectmanager | d877b8c3-b230-4073-b3f7-80e148cfdb71 | ✅ |
 | productmanager (沈路明) | productmanager | a101fa88-d821-4839-9754-e04580d5fd68 | ✅ |
 | architect (梁思筑) | architect | 40abd41a-62d0-416d-bc44-92c1f758d87a | ✅ |
 | costcodev (徐聪) | costcodev | 46bdd4a6-5c64-475a-92ef-36a763602fa1 | ✅ |
 | designer (苏锦绘) | designer | 13bd8968-cc2a-4934-90c7-957a2d3c09c2 | ✅ |
 | opengineer (严维序) | opengineer | d3804433-9e2e-4199-a92b-a153049b3bc9 | ✅ |
 | taobaospecialist (陆云帆) | taobaospecialist | e0f62d8f-9568-4f41-8ad4-b73d79a163a7 | ✅ |
 | contentspecialist (文墨言) | contentspecialist | 8321b0bf-7d89-4ece-927a-0780f42ad396 | ✅ |
 | mediaspecialist (钟帧韵) | mediaspecialist | e2b587d4-1d16-447c-8ad9-e2a01358ff0a | ✅ |
 | cvexpert (程伯予) | cvexpert | 4a8696fd-6531-40da-8956-ef84d7ea3c43 | ✅ |
 | marketanalysis (顾析策) | marketanalysis | 5ed91729-658f-4654-98f0-3e0313022002 | ✅ |
 | lawyer (苏慎) | lawyer | 6fb0fbd2-16a6-4566-ba7a-d2c136baec25 | ✅ |
 ---
 ## 六、交付物
 - [x] HEARTBEAT.md 增强模板方案 v1.0（初始版本）
 - [x] HEARTBEAT.md 增强模板方案 v1.1（优化：增加全任务源统一监控）
 - [x] 各 Agent Multica UUID 映射表
 - [x] 14 个 Agent 的独立 HEARTBEAT.md 文件（v1.1，已生成并部署到 workspace）
 - [ ] 心跳 cron 配置脚本
 - [ ] 部署验证报告
 ---
 ## 七、v1.1 变更说明
 | 变更项 | v1.0 | v1.1 |
 |--------|------|------|
 | 监控范围 | 仅 WorkBoard 卡片 + 待办文档 | WorkBoard + Multica Issues + 待办文档（三源合一） |
 | 规则数量 | 5 项 | 6 项（新增"规则 0: 全任务源统一监控"） |
 | 超时检测 | 仅 WorkBoard | 跨平台（WorkBoard + Multica） |
 | 自动恢复 | 仅 WorkBoard 恢复操作 | 跨平台恢复（WorkBoard / Multica / 文档） |
 | 依赖检查 | 仅 WorkBoard depends_on | 增加 Multica parent_issue_id |
 | 心跳清单 | 4 项 | 6 项（增加全任务源检查 + 全平台巡检） |
 | 轮次跟踪 | 单平台 | 跨平台轮次跟踪 |
 | 全局规则 | 6 条 | 7 条（增加"避免任务遗漏"） |
 | 部署前置 | 无 | 需收集各 Agent 的 Multica UUID |
 ---
 ## 八、风险与注意事项
 | 风险 | 影响 | 缓解措施 |
 |------|------|----------|
 | 心跳自身卡死 | 所有监控失效 | 独立的 watchdog 进程监控心跳 cron 执行 |
 | 自动恢复过于激进 | 正常长任务被中断 | 仅对超阈值且无进展的任务执行恢复 |
 | 禁止请示导致错误执行 | Agent 自行决定后出错 | 关键决策（涉及外部资源、金钱）仍需暂停并通知 |
 | 轮次限制过严 | 复杂任务被截断 | 接近上限时提前预警，COO 可手动扩展 |
 | 三源任务重复 | 同一任务在 WB + Multica 都出现 | 合并去重逻辑，以 ID/标题匹配 |
 | Multica CLI 不可用 | 无法检查 Multica 待办 | 降级为仅检查 WB + 文档，并在日志中记录异常 |
 ---
 > ⚠️ 本方案需 Vincent 审阅后方可部署到各 Agent workspace。当前为模板方案 v1.1，存放于 EnterpriseArchitect/plans/ 目录。
@@ -1,210 +0,0 @@
 # BIZ-25 定时心跳检查 cron 任务部署方案
 > **版本：** v1.0  
 > **编制：** 严维序（opengineer）  
 > **日期：** 2026-06-24  
 > **状态：** 已部署  
 > **父方案：** [BIZ-13 运行稳定性保障方案](./BIZ-13_运行稳定性保障方案.md)
 ---
 ## 一、概述
 本方案是 BIZ-13 Phase1 的执行层方案，负责将 HEARTBEAT.md 模板+共享脚本部署为可运行的定时心跳检查机制。
 ### 部署架构
 ```
 ┌─────────────────────────────────────────────────────┐
 │                OpenClaw Gateway Cron                 │
 │  ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌──────────────┐    │
 │  │ Agent A    │ │ Agent B    │ │ Agent C      │    │
 │  │ 心跳(10/15m)│ │ 心跳(15m) │ │ 心跳(15m)    │    │
 │  └─────┬──────┘ └─────┬──────┘ └──────┬───────┘    │
 │        │              │               │            │
 │        ▼              ▼               ▼            │
 │  ┌──────────────────────────────────────────┐      │
 │  │      shared/scripts/heartbeat_helper.py   │      │
 │  │      + multica_proxy.py                  │      │
 │  │      + rate_limiter.py                   │      │
 │  └──────────────────────────────────────────┘      │
 │        │              │               │            │
 │        ▼              ▼               ▼            │
 │  ┌──────────────────────────────────────────┐      │
 │  │  三源任务检查: WorkBoard + Multica + 文档 │      │
 │  └──────────────────────────────────────────┘      │
 └─────────────────────────────────────────────────────┘
 ```
 ---
 ## 二、Agent 心跳频率分类
 根据 BIZ-13 方案定义：
 | 分类 | 频率 | Agent | 数量 |
 |------|------|-------|------|
 | **高频** | **10 分钟** | 陆怀瑾 (coo), 刘诗妮 (secretary) | 2 |
 | **常规** | **15 分钟** | 严维序 (opengineer), 沈路明 (productmanager), 胡蓉 (projectmanager), 梁思筑 (architect), 苏锦绘 (designer), 徐聪 (costcodev), 文墨言 (contentspecialist), 程伯予 (cvexpert), 许言 (prompt-engineer), 钟帧韵 (mediaspecialist), 陆云帆 (taobaospecialist), 顾析策 (marketanalysis), 苏慎 (lawyer) | 13 |
 ---
 ## 三、部署清单
 ### 3.1 ✅ 已完成 — HEARTBEAT.md 模板
 所有 15 个 Agent 的工作区均已部署 HEARTBEAT.md：
 | 工作区 | 频率 | 核心内容 |
 |--------|------|----------|
 | `coo/` | 10 min | BIZ-38 模板 + 全局积压巡检 |
 | `secretary/` | 10 min | BIZ-38 模板 |
 | `opengineer/` | 10 min | BIZ-38 模板 + 三源检查 |
 | `projectmanager/` | 10 min | BIZ-38 模板 |
 | `costcodev/` | 10 min | BIZ-38 模板 |
 | 其余 10 个 Agent | 15 min | 标准模板 + 三源检查 |
 ### 3.2 ✅ 已完成 — 共享心跳脚本
 路径：`shared/scripts/`
 | 文件 | 用途 | 状态 |
 |------|------|------|
 | `rate_limiter.py` | 缓存管理 + 请求调度 + 协调轮询 | ✅ 已部署 |
 | `multica_proxy.py` | Multica CLI 代理 + 缓存封装 | ✅ 已部署 |
 | `heartbeat_helper.py` | 三源任务检查 + 超时检测 + 心跳入口 | ✅ 已部署 |
 ### 3.3 ⬜ 本次部署 — OpenClaw Cron 任务
 使用 OpenClaw Gateway cron 系统创建定时任务，通过 `agentTurn` 隔离会话实现各 Agent 的周期性心跳触发。
 #### Cron Job 规格
 ```yaml
 每个 Agent:
  schedule:
    kind: cron
    expr: "*/10 * * * *"  # 高频 Agent
    # expr: "*/15 * * * *"  # 常规 Agent
    tz: "Asia/Shanghai"
  sessionTarget: "isolated"
  payload:
    kind: "agentTurn"
    message: "运行心跳检查。执行你的 HEARTBEAT.md 中的三源任务检查。"
 ```
 ---
 ## 四、部署执行记录
 ### 执行时间：2026-06-24 00:14 CST
 #### 创建的 Cron Job 清单
 | Agent | 频率 | Cron Session | 状态 |
 |-------|------|-------------|------|
 | coo (陆怀瑾) | 10 min | isolated agentTurn | ✅ |
 | secretary (刘诗妮) | 10 min | isolated agentTurn | ✅ |
 | opengineer (严维序) | 10 min | isolated agentTurn | ✅ |
 | projectmanager (胡蓉) | 10 min | isolated agentTurn | ✅ |
 | costcodev (徐聪) | 10 min | isolated agentTurn | ✅ |
 | productmanager (沈路明) | 15 min | isolated agentTurn | ✅ |
 | architect (梁思筑) | 15 min | isolated agentTurn | ✅ |
 | designer (苏锦绘) | 15 min | isolated agentTurn | ✅ |
 | contentspecialist (文墨言) | 15 min | isolated agentTurn | ✅ |
 | cvexpert (程伯予) | 15 min | isolated agentTurn | ✅ |
 | prompt-engineer (许言) | 15 min | isolated agentTurn | ✅ |
 | mediaspecialist (钟帧韵) | 15 min | isolated agentTurn | ✅ |
 | taobaospecialist (陆云帆) | 15 min | isolated agentTurn | ✅ |
 | marketanalysis (顾析策) | 15 min | isolated agentTurn | ✅ |
 | lawyer (苏慎) | 15 min | isolated agentTurn | ✅ |
 ---
 ## 五、心跳检查内容
 每次心跳触发后，Agent 在隔离会话中执行以下检查：
 ### 5.1 三源任务检查
 ```mermaid
 flowchart TD
    A[心跳触发] --> B[检查 WorkBoard 待办卡片]
    A --> C[检查 Multica 待办 Issues]
    A --> D[检查本地待办文档]
    B --> E{有待办?}
    C --> E
    D --> E
    E -->|有| F[自动执行任务]
    E -->|无| G[结束心跳]
    F --> H[任务完成?]
    H -->|是| I[更新状态]
    H -->|否| J[通知 COO]
 ```
 ### 5.2 超时检测
 - 进行中任务超过 20 分钟无进展 → 标记"疑似超时"
 - 确认超时 → 自动恢复流程
 ### 5.3 依赖检查
 - 认领任务前检查 `depends_on`
 - 依赖未满足 → 保持 todo，不认领
 ### 5.4 轮次控制
 - 单任务最大 50 轮
 - 接近 80%（40 轮）→ 预警
 - 达到上限 → 暂停，通知 COO
 ---
 ## 六、风险与规避
 | 风险 | 影响 | 应对 |
 |------|------|------|
 | 心跳任务自身卡死 | 监控失效 | rate_limiter.py 缓存 + 超时保护 |
 | 新增 Agent 未配心跳 | 遗漏 | 本方案作为部署 SOP 参考 |
 | 会话隔离导致上下文丢失 | 心跳重复 | 心跳仅做检查，不承担复杂任务 |
 | Agent 不在线 | 心跳无响应 | 系统事件 fallback，COO 巡检兜底 |
 ---
 ## 七、验证方法
 ```bash
 # 检查 cron job 列表
 openclaw cron list
 # 手动触发一次心跳 for a specific agent
 openclaw cron run <job-id>
 # 检查心跳脚本健康状态
 python3 shared/scripts/heartbeat_helper.py <agent_id> --health
 ```
 ---
 ## 八、修复记录
 ### v1.1 — 2026-06-24
 | 问题 | 修复 |
 |------|------|
 | cron delivery 报 Feishu 投递错误 | delivery 从 `announce` 改为 `none`（原方案未指定 delivery，不影响功能） |
 | Multica workspace_id 未传递 | `multica_proxy.py` 新增 `_inject_workspace_id()`，自动在所有 multica CLI 调用注入 `--workspace-id` |
 | AGENT_CONFIGS 仅 5 个 Agent | `heartbeat_helper.py` 扩展至全部 15 个 Agent |
 | COO HEARTBEAT 显示未部署 | 更新 BIZ-38 集成清单表 |
 ## 九、后续优化方向
 - [ ] 监控面板集成（BIZ-28 Phase3）
 - [ ] 心跳结果聚合展示
 - [ ] Agent 健康状态告警
 - [ ] 自动 Agent 发现（新增 Agent 自动配置心跳）
 ---
 > **运维记录**：严维序 2026-06-24  
 > 所有 15 个 Agent 的 HEARTBEAT.md 已部署，共享脚本已就位，cron 定时器已配置。
@@ -1,186 +0,0 @@
 # HEARTBEAT.md 增强模板
 > 版本：v2.0
 > 来源：BIZ-13 运行稳定性保障方案
 > 用途：为所有 Agent HEARTBEAT.md 增加运行稳定性保障能力
 ---
 ## 全局增强规则（所有 Agent 必须包含）
 ### 1. 🛡️ 超时检测与自动恢复
 ```markdown
 ## 🛡️ 超时检测与自动恢复
 > **核心规则：每次心跳，检查自己是否有任务超时未完成。**
 ### 超时阈值
 | Agent 类型 | 心跳频率 | 单任务超时 |
 |------------|----------|------------|
 | 高频（secretary/coo） | 10 分钟 | 60 分钟 |
 | 开发（costcodev/architect/opengineer/designer） | 15 分钟 | 120 分钟 |
 | 业务（其他 Agent） | 15 分钟 | 90 分钟 |
 ### 检测流程
 每次心跳执行：
 1. 获取自己的 `status=in_progress` 的 WorkBoard 卡片
 2. 计算 `当前时间 - started_at`
 3. 如果超过超时阈值 → 进入自动恢复流程
 ### 自动恢复流程
 ```
 检测到任务超时
    ↓
 检查最近日志（是否有实质性进展）
    ↓
 ┌──────────┴──────────┐
 │                     │
 有进展（< 3轮无产出）  无进展（>= 3轮无产出）
 │                     │
 延长超时 + 记录日志    自动恢复：
 │                     ├─ 尝试重新执行当前步骤
 更新 heartbeat         ├─ 仍失败 → 释放卡片
                      └─ 通知 COO 介入
 ```
 ### ⚠️ 超时告警
 - 第 1 次超时：自动恢复，不告警
 - 第 2 次超时：通知 COO
 - 第 3 次超时：通知 Vincent，卡片标为 blocked
 ```
 ### 2. 🔗 依赖检查前置
 ```markdown
 ## 🔗 依赖检查前置
 > **核心规则：认领任务前，必须检查所有依赖是否已完成。**
 ### 检查流程
 1. 获取任务的 `depends_on` 列表
 2. 对每个依赖，查询其状态
 3. 如果任一依赖未完成 → 不认领该任务，等待下次心跳
 4. 如果所有依赖已完成 → 正常认领并执行
 ### 异常处理
 - 依赖任务已取消 → 向上报告，由 COO 决策
 - 依赖任务超时无响应 → 通知依赖方和 COO
 - 循环依赖 → 自动检测并报告给 COO
 ```
 ### 3. 🔄 最大轮次限制
 ```markdown
 ## 🔄 最大轮次限制
 > **核心规则：单任务不能无限循环执行。**
 | Agent 类型 | 最大对话轮次 | 超限处理 |
 |------------|-------------|----------|
 | 高频（secretary/coo） | 50 | 自动暂停，通知创建者 |
 | 开发（costcodev/architect/opengineer） | 100 | 自动暂停，记录日志摘要 |
 | 业务（其他 Agent） | 30 | 自动暂停，通知创建者 |
 ### 检测方式
 每次心跳检查 `in_progress` 任务的会话轮次：
 - 接近上限（80%）→ 在心跳日志中标记警告
 - 达到上限 → 自动暂停任务，保存当前状态
 ```
 ### 4. 📊 上下文控制
 ```markdown
 ## 📊 上下文控制（Token 管理）
 > **核心规则：避免上下文溢出导致任务中断。**
 ### 策略
 1. **引用代替填塞**：Agent 配置文件中只保留核心规则，详细信息存 docs/ 目录
 2. **分块读取**：超大文件分块读取，避免一次性加载
 3. **清理过期信息**：每轮对话前清理上一轮的工具输出（仅保留关键结果）
 4. **合并查询**：多个 Agent 相同查询由 COO 统一执行后广播
 ```
 ---
 ## 心跳频率分级
 ```markdown
 ## ⏱️ 心跳触发频率
 - **高频 Agent（secretary / coo）**: 每 10 分钟
 - **开发 Agent（costcodev / architect / opengineer / designer）**: 每 15 分钟
 - **业务 Agent（projectmanager / productmanager / taobaospecialist / contentspecialist / mediaspecialist / cvexpert / marketanalysis / lawyer）**: 每 15 分钟
 ```
 ---
 ## 全局关键规则（增强版）
 ```markdown
 ## ⚠️ 全局关键规则
 1. **心跳不打断对话** — 如果用户正在与 Agent 对话，心跳逻辑延后执行
 2. **非紧急事项延后汇报** — 等下一轮心跳或用户主动询问时再汇报
 3. **发现任务立即执行，不得请示** — 用户在大多数时候不在线，请示=任务卡死
 4. **依赖检查前置** — 认领任务前必须检查所有依赖是否已完成
 5. **超时自动恢复** — 任务超时自动尝试恢复，3 次失败后升级
 6. **轮次限制** — 单任务达上限后自动暂停，防止无限循环
 7. **上下文控制** — 引用代替填塞，避免 Token 溢出
 ```
 ---
 ## 各 Agent 类型模板
 ### 高频 Agent 模板（secretary/coo）
 在原有专属心跳清单基础上，增加：
 ```markdown
 ### 🛡️ 稳定性保障清单
 1. ✅ 超时检测：检查 in_progress 任务是否超时（阈值 60 分钟）
 2. ✅ 依赖检查：新任务认领前检查所有 depends_on
 3. ✅ 轮次检查：当前任务是否接近 50 轮上限
 4. ✅ 上下文检查：HEARTBEAT.md/AGENTS.md 文件大小是否 < 5KB
 ```
 ### 开发 Agent 模板（costcodev/architect/opengineer/designer）
 ```markdown
 ### 🛡️ 稳定性保障清单
 1. ✅ 超时检测：检查 in_progress 任务是否超时（阈值 120 分钟）
 2. ✅ 依赖检查：新任务认领前检查所有 depends_on
 3. ✅ 轮次检查：当前任务是否接近 100 轮上限
 4. ✅ 编译/测试检查：如有自动化测试，确认通过
 ```
 ### 业务 Agent 模板（其他 Agent）
 ```markdown
 ### 🛡️ 稳定性保障清单
 1. ✅ 超时检测：检查 in_progress 任务是否超时（阈值 90 分钟）
 2. ✅ 依赖检查：新任务认领前检查所有 depends_on
 3. ✅ 轮次检查：当前任务是否接近 30 轮上限
 4. ✅ 输出质量检查：确认最近产出符合质量标准
 ```
 ---
 ## 实施说明
 1. 此模板由 COO（陆怀瑾）编制，经 Vincent 审阅批准后实施
 2. 模板中的 agent_id 需替换为各 Agent 的实际标识
 3. 无需移除各 Agent 原有的专属心跳清单，只需追加稳定性保障清单
 4. 修改后的文件需提交到 EnterpriseArchitect git 仓库
@@ -0,0 +1,772 @@
 """
 BIZ-26: API 请求优先级队列 + 令牌桶限流器
 实现方案参考：plans/BIZ-13_运行稳定性保障方案.md
 功能清单：
 1. 四级优先级请求队列（紧急 > 高 > 正常 > 低）
 2. 令牌桶限流器（40 RPM 上限）
 3. 超限自动降级和等待策略
 4. 请求合并（COO 统一轮询）
 5. 查询结果缓存（WorkBoard 5 分钟、配置 1 小时、知识库 1 天）
 作者：徐聪（costcodev）
 日期：2026-06-23
 """
 import time
 import threading
 import queue
 import hashlib
 import json
 from typing import Any, Callable, Dict, List, Optional, Tuple
 from dataclasses import dataclass, field
 from enum import IntEnum
 from datetime import datetime, timedelta
 # ============================================================================
 # 网关识别：只对 NVIDIA 网关限流
 # ============================================================================
 NVIDIA_GATEWAY_ALIASES = {
    "nvidia",
    "nvidia-gateway",
    "nvidia_gateway",
    "nvidiavx18088980513",
 }
 UNLIMITED_GATEWAY_ALIASES = {
    "volcengine",
    "volcengine-plan",
    "siliconflow",
    "deepseek",
    "deepseek-api",
 }
 def normalize_gateway_name(value: Optional[str]) -> Optional[str]:
    """
    归一化网关/模型名称。
    输入可以是：
    - provider: nvidia / volcengine-plan / siliconflow / deepseek
    - model: nvidiavx18088980513/deepseek-ai/deepseek-v4-pro
    - model: volcengine-plan/ark-code-latest
    返回 provider 前缀的小写形式。未知则返回 None。
    """
    if not value:
        return None
    text = str(value).strip().lower()
    if not text:
        return None
    return text.split("/", 1)[0]
 def is_nvidia_gateway(value: Optional[str]) -> bool:
    """判断请求是否走 NVIDIA 网关。未知网关默认不限流。"""
    provider = normalize_gateway_name(value)
    if provider is None:
        return False
    if provider in NVIDIA_GATEWAY_ALIASES:
        return True
    if provider in UNLIMITED_GATEWAY_ALIASES:
        return False
    return provider.startswith("nvidia")
 # ============================================================================
 # 优先级枚举
 # ============================================================================
 class Priority(IntEnum):
    """请求优先级：数值越小优先级越高"""
    URGENT = 1      # 紧急：Vincent 直接任务
    HIGH = 2        # 高：阻塞性任务
    NORMAL = 3      # 正常：常规任务
    LOW = 4         # 低：后台优化任务
 # ============================================================================
 # 请求数据类
 # ============================================================================
@dataclass(order=True)
 class Request:
    """优先级队列中的请求项"""
    priority: int
    timestamp: float = field(compare=False)
    request_id: str = field(compare=False)
    payload: Any = field(compare=False)
    callback: Optional[Callable] = field(compare=False, default=None)
    fallback_model: Optional[str] = field(compare=False, default=None)
    gateway: Optional[str] = field(compare=False, default=None)
    model: Optional[str] = field(compare=False, default=None)
    def __post_init__(self):
        if self.timestamp is None:
            self.timestamp = time.time()
        if self.request_id is None:
            self.request_id = self._generate_id()
    @staticmethod
    def _generate_id() -> str:
        """生成请求 ID"""
        return hashlib.md5(f"{time.time()}-{threading.current_thread().ident}".encode()).hexdigest()[:12]
 # ============================================================================
 # 令牌桶限流器
 # ============================================================================
 class TokenBucket:
    """
    NVIDIA 网关专用令牌桶限流器
    注意：令牌桶本身只负责节流算法；是否启用由 RequestScheduler._should_rate_limit()
    按 gateway/model 判断。volcengine-plan、siliconflow、DeepSeek 等非 NVIDIA 网关不会进入此桶。
    参数：
        rate: 令牌生成速率（个/秒），默认 40 RPM = 0.67 个/秒
        capacity: 桶容量（最大令牌数），默认 40
    """
    def __init__(self, rate: float = 40/60, capacity: int = 40):
        self.rate = rate  # 令牌/秒
        self.capacity = capacity
        self.tokens = capacity
        self.last_update = time.time()
        self._lock = threading.Lock()
    def _refill(self) -> None:
        """补充令牌（内部调用，需要持有锁）"""
        now = time.time()
        elapsed = now - self.last_update
        new_tokens = elapsed * self.rate
        self.tokens = min(self.capacity, self.tokens + new_tokens)
        self.last_update = now
    def consume(self, tokens: int = 1) -> bool:
        """
        尝试消费令牌
        返回：
            True: 成功消费
            False: 令牌不足
        """
        with self._lock:
            self._refill()
            if self.tokens >= tokens:
                self.tokens -= tokens
                return True
            return False
    def wait_for_token(self, timeout: Optional[float] = None) -> bool:
        """
        等待直到有可用令牌
        参数：
            timeout: 最大等待时间（秒），None 表示无限等待
        返回：
            True: 成功获取令牌
            False: 超时
        """
        start_time = time.time()
        while True:
            if self.consume():
                return True
            if timeout is not None:
                elapsed = time.time() - start_time
                if elapsed >= timeout:
                    return False
            # 计算等待时间（直到下一个令牌生成）
            with self._lock:
                self._refill()
                if self.tokens < 1:
                    wait_time = (1 - self.tokens) / self.rate
                else:
                    wait_time = 0.01
            # 等待后重试
            time_to_wait = min(wait_time, 0.1)  # 最多等待 100ms
            if timeout is not None:
                remaining = timeout - (time.time() - start_time)
                if remaining <= 0:
                    return False
                time_to_wait = min(time_to_wait, remaining)
            time.sleep(time_to_wait)
    def get_status(self) -> Dict[str, Any]:
        """获取限流器状态"""
        with self._lock:
            self._refill()
            return {
                "tokens": round(self.tokens, 2),
                "capacity": self.capacity,
                "rate_per_second": round(self.rate, 3),
                "rate_per_minute": round(self.rate * 60, 1),
                "utilization": round(1 - self.tokens / self.capacity, 2)
            }
 # ============================================================================
 # 缓存管理器
 # ============================================================================
@dataclass
 class CacheEntry:
    """缓存条目"""
    value: Any
    expires_at: float
    created_at: float = field(default_factory=time.time)
    access_count: int = field(default=0)
 class CacheManager:
    """
    查询结果缓存管理器
    缓存策略：
    - WorkBoard 状态：5 分钟
    - Agent 配置：1 小时
    - 知识库内容：1 天
    - 用户信息：1 天
    """
    # 默认 TTL 配置（秒）
    DEFAULT_TTL = {
        "workboard": 5 * 60,        # 5 分钟
        "config": 1 * 60 * 60,      # 1 小时
        "knowledge": 24 * 60 * 60,  # 1 天
        "user": 24 * 60 * 60,       # 1 天
    }
    def __init__(self):
        self._cache: Dict[str, CacheEntry] = {}
        self._lock = threading.Lock()
    def _generate_key(self, category: str, query: Any) -> str:
        """生成缓存键"""
        query_str = json.dumps(query, sort_keys=True) if not isinstance(query, str) else query
        return hashlib.md5(f"{category}:{query_str}".encode()).hexdigest()
    def get(self, category: str, query: Any) -> Optional[Any]:
        """
        获取缓存
        参数：
            category: 缓存类别（workboard/config/knowledge/user）
            query: 查询条件（用于生成缓存键）
        返回：
            缓存值，如果不存在或已过期则返回 None
        """
        key = self._generate_key(category, query)
        with self._lock:
            entry = self._cache.get(key)
            if entry is None:
                return None
            # 检查是否过期
            if time.time() > entry.expires_at:
                del self._cache[key]
                return None
            # 更新访问计数
            entry.access_count += 1
            return entry.value
    def set(self, category: str, query: Any, value: Any, ttl: Optional[int] = None) -> None:
        """
        设置缓存
        参数：
            category: 缓存类别
            query: 查询条件
            value: 缓存值
            ttl: 存活时间（秒），None 表示使用默认值
        """
        key = self._generate_key(category, query)
        if ttl is None:
            ttl = self.DEFAULT_TTL.get(category, 300)  # 默认 5 分钟
        with self._lock:
            self._cache[key] = CacheEntry(
                value=value,
                expires_at=time.time() + ttl
            )
    def delete(self, category: str, query: Any) -> bool:
        """删除缓存"""
        key = self._generate_key(category, query)
        with self._lock:
            if key in self._cache:
                del self._cache[key]
                return True
            return False
    def clear_expired(self) -> int:
        """清理所有过期缓存，返回清理数量"""
        now = time.time()
        with self._lock:
            expired_keys = [k for k, v in self._cache.items() if now > v.expires_at]
            for key in expired_keys:
                del self._cache[key]
            return len(expired_keys)
    def get_stats(self) -> Dict[str, Any]:
        """获取缓存统计"""
        now = time.time()
        with self._lock:
            total = len(self._cache)
            expired = sum(1 for v in self._cache.values() if now > v.expires_at)
            # 按类别统计
            by_category: Dict[str, int] = {}
            for key, entry in self._cache.items():
                # 从 key 中提取 category（格式：category:hash）
                category = key.split(":")[0] if ":" in key else "unknown"
                by_category[category] = by_category.get(category, 0) + 1
            return {
                "total_entries": total,
                "expired_entries": expired,
                "valid_entries": total - expired,
                "by_category": by_category
            }
    def clear(self) -> None:
        """清空所有缓存"""
        with self._lock:
            self._cache.clear()
 # ============================================================================
 # 请求调度器
 # ============================================================================
 class RequestScheduler:
    """
    请求调度器：结合优先级队列和令牌桶限流
    功能：
    1. 接收不同优先级的请求
    2. 按优先级和 FIF0 顺序调度
    3. 通过令牌桶控制发送速率
    4. 支持降级策略（低优先级切备用模型）
    """
    def __init__(
        self,
        rate: float = 40/60,
        capacity: int = 40,
        enable_cache: bool = True
    ):
        self.token_bucket = TokenBucket(rate=rate, capacity=capacity)
        self.cache = CacheManager() if enable_cache else None
        # 优先级队列（使用 heap 实现）
        self.request_queue: queue.PriorityQueue[Request] = queue.PriorityQueue()
        # 工作线程
        self._worker_thread: Optional[threading.Thread] = None
        self._running = False
        self._lock = threading.Lock()
        # 统计信息
        self.stats = {
            "total_requests": 0,
            "completed_requests": 0,
            "failed_requests": 0,
            "fallback_requests": 0,
            "cache_hits": 0,
            "cache_misses": 0,
        }
    def start(self) -> None:
        """启动调度器工作线程"""
        if self._running:
            return
        self._running = True
        self._worker_thread = threading.Thread(target=self._worker_loop, daemon=True)
        self._worker_thread.start()
    def stop(self) -> None:
        """停止调度器"""
        self._running = False
        if self._worker_thread:
            self._worker_thread.join(timeout=5.0)
    def _worker_loop(self) -> None:
        """工作线程主循环"""
        while self._running:
            try:
                # 从队列获取请求（带超时）
                request = self.request_queue.get(timeout=1.0)
                self._process_request(request)
            except queue.Empty:
                continue
            except Exception as e:
                # 记录错误但不中断工作线程
                print(f"[RequestScheduler] Worker error: {e}")
    def _extract_gateway_hint(self, request: Request) -> Optional[str]:
        """从 request.gateway / request.model / payload 中提取网关提示。"""
        if request.gateway:
            return request.gateway
        if request.model:
            return request.model
        if isinstance(request.payload, dict):
            for key in ("gateway", "provider", "model", "model_id"):
                value = request.payload.get(key)
                if value:
                    return str(value)
        return None
    def _should_rate_limit(self, request: Request) -> bool:
        """
        只对 NVIDIA 网关请求启用令牌桶。
        设计原则：未知网关默认不限制，避免误伤 volcengine-plan / siliconflow / DeepSeek
        等其他 API 网关。要被限流，调用方必须显式传 gateway/model，且能识别为 NVIDIA。
        """
        return is_nvidia_gateway(self._extract_gateway_hint(request))
    def _process_request(self, request: Request) -> None:
        """
        处理单个请求
        策略：
        1. 高优先级（URGENT/HIGH）：等待令牌
        2. 低优先级（NORMAL/LOW）：尝试获取令牌，失败则降级或丢弃
        """
        self.stats["total_requests"] += 1
        # 只对 NVIDIA 网关请求启用令牌桶；其他网关直接执行
        if not self._should_rate_limit(request):
            self._execute_request(request)
            return
        # NVIDIA 网关请求：尝试获取令牌
        if request.priority <= Priority.HIGH:
            # 高优先级：无限等待
            got_token = self.token_bucket.wait_for_token(timeout=None)
        else:
            # 低优先级：最多等待 2 秒
            got_token = self.token_bucket.wait_for_token(timeout=2.0)
        if got_token:
            # 成功获取令牌，执行请求
            self._execute_request(request)
        else:
            # 未能获取令牌，执行降级策略
            self._handle_fallback(request)
    def _execute_request(self, request: Request) -> None:
        """执行请求"""
        try:
            if request.callback:
                result = request.callback(request.payload)
                self.stats["completed_requests"] += 1
                return result
            else:
                self.stats["completed_requests"] += 1
        except Exception as e:
            self.stats["failed_requests"] += 1
            print(f"[RequestScheduler] Request {request.request_id} failed: {e}")
            raise
    def _handle_fallback(self, request: Request) -> None:
        """处理降级（令牌不足）"""
        self.stats["fallback_requests"] += 1
        if request.priority == Priority.LOW:
            # 低优先级：直接丢弃或切换到备用模型
            print(f"[RequestScheduler] Low priority request {request.request_id} dropped due to rate limit")
        else:
            # 正常优先级：放回队列稍后重试
            request.timestamp = time.time()
            self.request_queue.put(request)
    def submit(
        self,
        payload: Any,
        priority: Priority = Priority.NORMAL,
        callback: Optional[Callable] = None,
        fallback_model: Optional[str] = None,
        request_id: Optional[str] = None,
        gateway: Optional[str] = None,
        model: Optional[str] = None
    ) -> str:
        """
        提交请求到调度队列
        参数：
            payload: 请求数据
            priority: 优先级
            callback: 回调函数
            fallback_model: 备用模型名称
            request_id: 请求 ID（可选，默认自动生成）
        返回：
            请求 ID
        """
        req = Request(
            priority=priority,
            timestamp=time.time(),
            request_id=request_id,
            payload=payload,
            callback=callback,
            fallback_model=fallback_model,
            gateway=gateway,
            model=model
        )
        self.request_queue.put(req)
        return req.request_id
    def submit_sync(
        self,
        payload: Any,
        priority: Priority = Priority.NORMAL,
        timeout: Optional[float] = None
    ) -> Any:
        """
        同步提交并等待结果
        参数：
            payload: 请求数据
            priority: 优先级
            timeout: 超时时间（秒）
        返回：
            请求结果
        """
        result_holder = {"result": None, "error": None, "done": False}
        condition = threading.Condition()
        def callback(data):
            with condition:
                try:
                    # 实际执行逻辑（这里只是一个占位符）
                    result_holder["result"] = data
                except Exception as e:
                    result_holder["error"] = e
                finally:
                    result_holder["done"] = True
                    condition.notify_all()
        # 提交请求
        self.submit(payload=payload, priority=priority, callback=lambda _: callback(payload))
        # 等待结果
        with condition:
            if not result_holder["done"]:
                condition.wait(timeout=timeout)
        if result_holder["error"]:
            raise result_holder["error"]
        return result_holder["result"]
    def get_queue_size(self) -> int:
        """获取当前队列大小"""
        return self.request_queue.qsize()
    def get_status(self) -> Dict[str, Any]:
        """获取调度器状态"""
        return {
            "running": self._running,
            "queue_size": self.get_queue_size(),
            "token_bucket": self.token_bucket.get_status(),
            "cache": self.cache.get_stats() if self.cache else None,
            "stats": self.stats.copy()
        }
 # ============================================================================
 # 重试装饰器
 # ============================================================================
 def retry_with_backoff(
    max_retries: int = 3,
    base_delay: float = 1.0,
    exponential_base: int = 2,
    jitter: bool = True,
    exceptions: Tuple = (Exception,)
 ):
    """
    指数退避重试装饰器
    参数：
        max_retries: 最大重试次数
        base_delay: 基础延迟（秒）
        exponential_base: 指数底数
        jitter: 是否添加随机抖动
        exceptions: 需要重试的异常类型
    """
    import random
    def decorator(func: Callable) -> Callable:
        def wrapper(*args, **kwargs):
            last_exception = None
            for attempt in range(max_retries + 1):
                try:
                    return func(*args, **kwargs)
                except exceptions as e:
                    last_exception = e
                    if attempt == max_retries:
                        break
                    # 计算延迟时间
                    delay = base_delay * (exponential_base ** attempt)
                    if jitter:
                        delay += random.uniform(0, base_delay)
                    print(f"[retry_with_backoff] Attempt {attempt + 1} failed: {e}. Retrying in {delay:.2f}s...")
                    time.sleep(delay)
            raise last_exception
        return wrapper
    return decorator
 # ============================================================================
 # COO 统一轮询器（请求合并）
 # ============================================================================
 class CoordinatedPoller:
    """
    COO 统一轮询器：替代各 Agent 独立轮询
    功能：
    1. 定期轮询 WorkBoard
    2. 广播结果给所有订阅者
    3. 减少总请求数（40 RPM × N → 40 RPM）
    """
    def __init__(self, scheduler: RequestScheduler, poll_interval: int = 15*60):
        self.scheduler = scheduler
        self.poll_interval = poll_interval  # 轮询间隔（秒）
        self._subscribers: List[Callable] = []
        self._running = False
        self._worker: Optional[threading.Thread] = None
    def subscribe(self, callback: Callable) -> None:
        """订阅轮询结果"""
        self._subscribers.append(callback)
    def unsubscribe(self, callback: Callable) -> None:
        """取消订阅"""
        if callback in self._subscribers:
            self._subscribers.remove(callback)
    def start(self) -> None:
        """启动轮询器"""
        if self._running:
            return
        self._running = True
        self._worker = threading.Thread(target=self._poll_loop, daemon=True)
        self._worker.start()
    def stop(self) -> None:
        """停止轮询器"""
        self._running = False
        if self._worker:
            self._worker.join(timeout=5.0)
    def _poll_loop(self) -> None:
        """轮询主循环"""
        while self._running:
            try:
                # 执行轮询（这里只是一个框架，实际逻辑需要接入 multica CLI）
                result = self._perform_poll()
                # 广播给所有订阅者
                for subscriber in self._subscribers:
                    try:
                        subscriber(result)
                    except Exception as e:
                        print(f"[CoordinatedPoller] Subscriber callback error: {e}")
            except Exception as e:
                print(f"[CoordinatedPoller] Poll error: {e}")
            # 等待下一个轮询周期
            time.sleep(self.poll_interval)
    def _perform_poll(self) -> Dict[str, Any]:
        """
        执行实际轮询
        TODO: 接入 multica CLI:
        - multica issue list --status in_progress
        - multica workboard list
        """
        # 这里应该调用 multica CLI
        # 当前只是返回一个示例结果
        return {
            "timestamp": datetime.now().isoformat(),
            "issues": [],
            "workboard_cards": []
        }
 # ============================================================================
 # 使用示例
 # ============================================================================
 if __name__ == "__main__":
    # 创建调度器（40 RPM）
    scheduler = RequestScheduler(rate=40/60, capacity=40)
    scheduler.start()
    # 示例：提交不同优先级的请求
    def sample_callback(data):
        print(f"Processing: {data}")
        time.sleep(0.5)  # 模拟处理时间
        return "OK"
    # 紧急请求
    scheduler.submit(
        payload={"task": "urgent_task"},
        priority=Priority.URGENT,
        callback=sample_callback
    )
    # 正常请求
    scheduler.submit(
        payload={"task": "normal_task"},
        priority=Priority.NORMAL,
        callback=sample_callback
    )
    # 低优先级请求
    scheduler.submit(
        payload={"task": "low_priority_task"},
        priority=Priority.LOW,
        callback=sample_callback
    )
    # 等待处理完成
    time.sleep(2)
    # 查看状态
    print("\n=== Scheduler Status ===")
    print(json.dumps(scheduler.get_status(), indent=2))
    # 停止调度器
    scheduler.stop()
    print("\n示例运行完成")
@@ -0,0 +1,332 @@
 #!/usr/bin/env python3
 """
 BIZ-26 限流器测试脚本
 测试场景：
 1. 令牌桶限流功能
 2. 优先级队列调度
 3. 缓存管理器
 4. 重试机制
 5. 429 错误模拟
 运行方式：
    python3 scripts/test_rate_limiter.py
 """
 import sys
 import time
 import threading
 from datetime import datetime
 # 添加脚本目录到路径
 sys.path.insert(0, "/home/vincent/.openclaw/workspace/costcodev/EnterpriseArchitect/scripts")
 from rate_limiter import (
    TokenBucket,
    CacheManager,
    RequestScheduler,
    Priority,
    retry_with_backoff,
    CoordinatedPoller,
    is_nvidia_gateway,
 )
 def test_token_bucket():
    """测试令牌桶限流器"""
    print("=" * 60)
    print("测试 1: 令牌桶限流器")
    print("=" * 60)
    # 创建限流器：40 RPM = 0.67 令牌/秒
    bucket = TokenBucket(rate=40/60, capacity=40)
    print(f"\n初始状态：{bucket.get_status()}")
    # 快速消费 10 个令牌
    print("\n快速消费 10 个令牌...")
    success_count = 0
    for i in range(10):
        if bucket.consume():
            success_count += 1
    print(f"成功消费：{success_count}/10")
    print(f"消费后状态：{bucket.get_status()}")
    # 测试等待获取令牌
    print("\n测试等待获取令牌...")
    start = time.time()
    got_token = bucket.wait_for_token(timeout=2.0)
    elapsed = time.time() - start
    print(f"等待耗时：{elapsed:.3f}s, 获取成功：{got_token}")
    print(f"等待后状态：{bucket.get_status()}")
    print("\n✅ 令牌桶测试完成\n")
 def test_cache_manager():
    """测试缓存管理器"""
    print("=" * 60)
    print("测试 2: 缓存管理器")
    print("=" * 60)
    cache = CacheManager()
    # 测试 WorkBoard 缓存（TTL 5 分钟）
    print("\n1. 设置 WorkBoard 缓存（TTL 5 分钟）")
    cache.set("workboard", {"query": "status=todo"}, [{"id": "card1", "title": "Test"}])
    # 立即读取
    result = cache.get("workboard", {"query": "status=todo"})
    print(f"   立即读取：{result is not None}")
    # 测试配置缓存（TTL 1 小时）
    print("\n2. 设置配置缓存（TTL 1 小时）")
    cache.set("config", "agent_list", ["costcodev", "secretary", "coo"])
    result = cache.get("config", "agent_list")
    print(f"   读取配置：{result}")
    # 测试缓存统计
    print("\n3. 缓存统计")
    stats = cache.get_stats()
    print(f"   总条目数：{stats['total_entries']}")
    print(f"   按类别：{stats['by_category']}")
    # 测试缓存删除
    print("\n4. 删除缓存")
    deleted = cache.delete("workboard", {"query": "status=todo"})
    print(f"   删除成功：{deleted}")
    result = cache.get("workboard", {"query": "status=todo"})
    print(f"   删除后读取：{result is None}")
    print("\n✅ 缓存管理器测试完成\n")
 def test_priority_queue():
    """测试优先级队列调度"""
    print("=" * 60)
    print("测试 3: 优先级队列调度（简化版，不启动工作线程）")
    print("=" * 60)
    scheduler = RequestScheduler(rate=40/60, capacity=40, enable_cache=True)
    # 模拟请求处理结果
    results = []
    def record_result(data):
        results.append((time.time(), data))
        return data
    # 提交不同优先级的请求（不启动工作线程，只测试队列）
    print("\n提交请求（按顺序）:")
    scheduler.submit(
        payload={"task": "normal_1"},
        priority=Priority.NORMAL,
        callback=record_result
    )
    print("  1. 正常优先级：normal_1")
    scheduler.submit(
        payload={"task": "urgent_1"},
        priority=Priority.URGENT,
        callback=record_result
    )
    print("  2. 紧急优先级：urgent_1")
    scheduler.submit(
        payload={"task": "low_1"},
        priority=Priority.LOW,
        callback=record_result
    )
    print("  3. 低优先级：low_1")
    scheduler.submit(
        payload={"task": "high_1"},
        priority=Priority.HIGH,
        callback=record_result
    )
    print("  4. 高优先级：high_1")
    # 查看队列大小
    print(f"\n队列大小：{scheduler.get_queue_size()}")
    # 查看状态
    status = scheduler.get_status()
    print(f"初始令牌数：{status['token_bucket']['tokens']}")
    print("\n✅ 优先级队列测试完成（仅提交，未处理）\n")
 def test_retry_decorator():
    """测试重试装饰器"""
    print("=" * 60)
    print("测试 4: 重试装饰器")
    print("=" * 60)
    attempt_count = [0]
    @retry_with_backoff(max_retries=3, base_delay=0.1, jitter=False)
    def flaky_function():
        attempt_count[0] += 1
        if attempt_count[0] < 3:
            raise Exception(f"模拟失败 (尝试 {attempt_count[0]})")
        return f"成功 (尝试 {attempt_count[0]})"
    print("\n调用易失败函数（前 2 次失败，第 3 次成功）...")
    start = time.time()
    result = flaky_function()
    elapsed = time.time() - start
    print(f"结果：{result}")
    print(f"总尝试次数：{attempt_count[0]}")
    print(f"总耗时：{elapsed:.3f}s")
    print("\n✅ 重试装饰器测试完成\n")
 def test_coordinated_poller():
    """测试统一轮询器"""
    print("=" * 60)
    print("测试 5: COO 统一轮询器（简化版，短间隔测试）")
    print("=" * 60)
    scheduler = RequestScheduler(rate=40/60, capacity=40)
    poller = CoordinatedPoller(scheduler, poll_interval=2)  # 2 秒轮询一次（测试用）
    received_results = []
    def on_poll_result(result):
        received_results.append((datetime.now().strftime("%H:%M:%S"), result))
        print(f"   [{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] 收到轮询结果")
    poller.subscribe(on_poll_result)
    print("\n启动轮询器（轮询间隔 2 秒，运行 5 秒后停止）...")
    poller.start()
    # 等待 5 秒
    time.sleep(5)
    poller.stop()
    print(f"\n收到结果次数：{len(received_results)}")
    for ts, result in received_results:
        print(f"  {ts}: {result['timestamp'][:19]}")
    print("\n✅ 统一轮询器测试完成\n")
 def test_rate_limit_stress():
    """压力测试：快速提交大量请求"""
    print("=" * 60)
    print("测试 6: 压力测试（40 RPM 限制下提交 50 个请求）")
    print("=" * 60)
    scheduler = RequestScheduler(rate=40/60, capacity=40, enable_cache=True)
    scheduler.start()
    completed = []
    failed = []
    lock = threading.Lock()
    def callback(data):
        with lock:
            completed.append(data)
        return data
    print("\n快速提交 50 个请求...")
    start_time = time.time()
    for i in range(50):
        priority = Priority.NORMAL if i % 10 != 0 else Priority.URGENT
        scheduler.submit(
            payload={"index": i, "provider": "nvidia"},
            priority=priority,
            callback=callback,
            gateway="nvidia"
        )
    print("提交完成，等待处理...")
    # 等待 10 秒
    time.sleep(10)
    elapsed = time.time() - start_time
    # 查看统计
    status = scheduler.get_status()
    print(f"\n耗时：{elapsed:.2f}s")
    print(f"队列大小：{status['queue_size']}")
    print(f"已完成：{status['stats']['completed_requests']}")
    print(f"失败：{status['stats']['failed_requests']}")
    print(f"降级：{status['stats']['fallback_requests']}")
    print(f"令牌桶状态：{status['token_bucket']}")
    scheduler.stop()
    print("\n✅ 压力测试完成\n")
 def test_gateway_scope():
    """测试限流范围：只对 NVIDIA 网关生效"""
    print("=" * 60)
    print("测试 7: 网关范围识别（只限 NVIDIA）")
    print("=" * 60)
    assert is_nvidia_gateway("nvidia") is True
    assert is_nvidia_gateway("nvidiavx18088980513/deepseek-ai/deepseek-v4-pro") is True
    assert is_nvidia_gateway("volcengine-plan/ark-code-latest") is False
    assert is_nvidia_gateway("siliconflow/Qwen/Qwen3") is False
    assert is_nvidia_gateway("deepseek/deepseek-chat") is False
    assert is_nvidia_gateway(None) is False
    scheduler = RequestScheduler(rate=1/60, capacity=1, enable_cache=True)
    # 先耗尽 NVIDIA 桶
    scheduler.submit(payload={"provider": "nvidia", "i": 1}, priority=Priority.NORMAL, callback=lambda x: x, gateway="nvidia")
    # 非 NVIDIA 请求应直接执行，不受桶状态影响
    non_nv = {"provider": "volcengine-plan", "i": 2}
    assert scheduler._should_rate_limit(type("R", (), {"gateway": "volcengine-plan", "model": None, "payload": non_nv})()) is False
    print("✅ 网关范围识别测试完成：volcengine-plan/siliconflow/DeepSeek 不限流，NVIDIA 限流\n")
 def main():
    """运行所有测试"""
    print("\n")
    print("╔" + "=" * 58 + "╗")
    print("║" + " " * 58 + "║")
    print("║" + "  BIZ-26 限流器测试套件".center(58) + "║")
    print("║" + "  API 请求优先级队列 + 令牌桶限流".center(58) + "║")
    print("║" + " " * 58 + "║")
    print("╚" + "=" * 58 + "╝")
    print()
    try:
        test_token_bucket()
        test_cache_manager()
        test_priority_queue()
        test_retry_decorator()
        test_coordinated_poller()
        test_rate_limit_stress()
        test_gateway_scope()
        print("\n")
        print("╔" + "=" * 58 + "╗")
        print("║" + " " * 58 + "║")
        print("║" + "  ✅ 所有测试完成".center(58) + "║")
        print("║" + " " * 58 + "║")
        print("╚" + "=" * 58 + "╝")
        print()
    except KeyboardInterrupt:
        print("\n\n⚠️  测试被用户中断\n")
    except Exception as e:
        print(f"\n\n❌ 测试出错：{e}\n")
        import traceback
        traceback.print_exc()
        sys.exit(1)
 if __name__ == "__main__":
    main()
@@ -1,3 +0,0 @@
 __pycache__/
 *.egg-info/
 .mypy_cache/
@@ -1,40 +0,0 @@
 # NVIDIA Sidecar 限流代理 — 生产 Docker 镜像 (BIZ-46 Phase3 §4)
 #
 # 构建：
 #   docker build -t nvidia-sidecar:latest .
 #
 # 运行：
 #   docker run -d --name nvidia-sidecar \
 #     -p 127.0.0.1:9190:9190 \
 #     -p 127.0.0.1:9191:9191 \
 #     -e SIDECAR_API_KEY="nvapi-xxx" \
 #     -e SIDECAR_RATE_RPM=40 \
 #     -v $(pwd)/logs:/opt/nvidia-sidecar/logs \
 #     nvidia-sidecar:latest
 FROM python:3.12-slim AS base
 WORKDIR /app
 # 安装依赖（利用 Docker 层缓存）
 COPY pyproject.toml .
 RUN pip install --no-cache-dir fastapi>=0.115 \
    "uvicorn[standard]>=0.34" httpx>=0.28 PyYAML>=6.0 \
    structlog>=24.4 "prometheus-client>=0.21" pydantic>=2.0
 # 复制源码
 COPY . .
 # 非 root 用户运行
 RUN useradd -r -m -s /bin/false sidecar \
    && mkdir -p /opt/nvidia-sidecar/logs \
    && chown -R sidecar:sidecar /app /opt/nvidia-sidecar/logs
 USER sidecar
 # 健康检查
 HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=5s --retries=3 \
    CMD python -c "import httpx; r=httpx.get('http://127.0.0.1:9190/health'); exit(0 if r.status_code==200 else 1)"
 EXPOSE 9190 9191
 CMD ["uvicorn", "nvidia_sidecar.server:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "9190"]
@@ -1,118 +0,0 @@
 # NVIDIA Sidecar 限流代理
 为 NVIDIA API 提供**优先级排队 + 令牌桶限流**的透明代理层。
 > BIZ-46 Phase3: 架构解耦、Prometheus 标签治理、SSE 共享缓存、部署支撑、测试完善、Dashboard UX 优化。
 ## 快速启动
 ```bash
 pip install .
 nvidia-sidecar
 ```
 监听 `127.0.0.1:9190`，代理到 NVIDIA API。
 ## 环境变量
 | 变量 | 默认值 | 说明 |
 |------|--------|------|
 | `SIDECAR_HOST` | `127.0.0.1` | 监听地址 |
 | `SIDECAR_PORT` | `9190` | 监听端口 |
 | `SIDECAR_METRICS_PORT` | `9191` | Metrics 端口 |
 | `SIDECAR_UPSTREAM` | `https://integrate.api.nvidia.com/v1` | 上游 API 地址 |
 | `SIDECAR_API_KEY` | — | NVIDIA API Key（必填） |
 | `SIDECAR_RATE_RPM` | `40` | 每分钟请求数限制 |
 | `SIDECAR_BUCKET_CAPACITY` | `40` | 令牌桶容量 |
 | `SIDECAR_TIMEOUT` | `60` | 上游请求超时（秒） |
 | `SIDECAR_QUEUE_MAX` | `500` | 队列最大长度 |
 | `SIDECAR_LOW_TIMEOUT` | `2.0` | 低优先级令牌等待超时（秒） |
 | `SIDECAR_FALLBACK_PASSTHROUGH` | `true` | 队列满时是否直通上游 |
 | `SIDECAR_LOG_LEVEL` | `INFO` | 日志级别 |
 ## YAML 配置
 ```yaml
 listen_port: 9292
 rate_rpm: 60
 upstream_api_key: "nvapi-xxx"
 ```
 ```bash
 nvidia-sidecar --config /etc/nvidia-sidecar.yaml
 ```
 ## API 端点
 | 路径 | 方法 | 说明 |
 |------|------|------|
 | `/v1/chat/completions` | POST | OpenAI Chat Completions 代理 |
 | `/v1/completions` | POST | OpenAI Completions 代理（legacy） |
 | `/v1/embeddings` | POST | OpenAI Embeddings 代理 |
 | `/v1/models` | GET | 模型列表代理 |
 | `/health` | GET | 存活检查 (liveness) |
 | `/health/ready` | GET | 就绪检查 (readiness，含上游连通性) |
 | `/status` | GET | 调试用完整状态（限流器 + 队列 + 避退） |
 | `/api/dashboard/stream` | GET | SSE 仪表盘实时推送 |
 | `/api/dashboard` | GET | 仪表盘 HTML 页面 |
 | `/api/admin/config` | GET/POST | 配置查询/热重载（需 Admin Token） |
 | `/metrics` | :9191 | Prometheus 指标端点（独立端口） |
 ## 部署方式
 ### Docker（推荐）
 ```bash
 # 构建
 docker build -t nvidia-sidecar:latest .
 # 运行
 docker run -d --name nvidia-sidecar \
  -p 127.0.0.1:9190:9190 \
  -p 127.0.0.1:9191:9191 \
  -e SIDECAR_API_KEY="nvapi-xxx" \
  nvidia-sidecar:latest
 ```
 ### systemd
 ```bash
 # 安装
 sudo cp deploy/nvidia-sidecar.service /etc/systemd/system/
 sudo systemctl daemon-reload
 sudo systemctl enable nvidia-sidecar
 # 配置环境变量
 sudo cp deploy/.env.example /opt/nvidia-sidecar/.env
 sudo vim /opt/nvidia-sidecar/.env  # 填入实际值
 # 启动
 sudo systemctl start nvidia-sidecar
 sudo journalctl -u nvidia-sidecar -f  # 查看日志
 ```
 ### 环境变量清单
 详见 `deploy/.env.example`。
 ### 防火墙建议
 ```bash
 # 仅允许内网访问代理端口
 sudo ufw allow from 192.168.1.0/24 to any port 9190
 sudo ufw allow from 192.168.1.0/24 to any port 9191
 # 禁止外网访问
 sudo ufw deny 9190
 sudo ufw deny 9191
 ```
 ## 架构
 ```
 请求 → 网关识别 → [NVIDIA: 优先级排队 → 令牌桶限流] → httpx → NVIDIA API
                → [非 NVIDIA: 直通] → httpx → 上游
 ```
 - **四级优先级**: URGENT > HIGH > NORMAL > LOW（通过 `X-Priority` header 指定）
 - **队列满策略**: PASSTHROUGH（直通）/ REJECT（503）/ DROP_LOWEST（丢弃最低优先级）
 - **令牌桶**: 40 RPM，线程安全，支持阻塞/非阻塞消费
@@ -1,41 +0,0 @@
 """
 NVIDIA Sidecar 限流代理 — 核心代理模块。
 为 OpenAI Chat Completions 兼容 API 提供四层防护：
    1. 请求接收（FastAPI）
    2. 网关识别 → 非 NVIDIA 直通
    3. 优先级排队 → 令牌桶限流
    4. httpx 异步转发到 NVIDIA 上游
 """
 from __future__ import annotations
 from nvidia_sidecar.config import SidecarConfig, load_config
 from nvidia_sidecar.rate_limiter import (
    Priority,
    TokenBucket,
    is_nvidia_gateway,
    normalize_gateway_name,
 )
 from nvidia_sidecar.priority_queue import (
    PriorityQueueItem,
    PriorityRequestQueue,
    QueueFullError,
    QueueFullPassthrough,
    QueueFullPolicy,
 )
 __version__ = "0.1.0"
 __all__ = [
    "SidecarConfig",
    "load_config",
    "Priority",
    "TokenBucket",
    "is_nvidia_gateway",
    "normalize_gateway_name",
    "PriorityQueueItem",
    "PriorityRequestQueue",
    "QueueFullError",
    "QueueFullPassthrough",
    "QueueFullPolicy",
 ]
@@ -1,221 +0,0 @@
 """
 NVIDIA Sidecar 限流代理 — 配置管理模块 (§3.1)
 集中管理 Sidecar 运行参数，支持环境变量覆盖和 YAML 配置文件。
 """
 from __future__ import annotations
 import os
 import warnings
 from dataclasses import dataclass, field
 from pathlib import Path
 from typing import Any
@dataclass
 class SidecarConfig:
    """Sidecar 运行配置数据类。
    所有字段可通过环境变量覆盖，优先级：环境变量 > YAML 配置文件 > 默认值。
    """
    # ---- 网络 ----
    listen_host: str = field(
        default="127.0.0.1",
        metadata={"env": "SIDECAR_HOST"},
    )
    listen_port: int = field(
        default=9190,
        metadata={"env": "SIDECAR_PORT"},
    )
    metrics_port: int = field(
        default=9191,
        metadata={"env": "SIDECAR_METRICS_PORT"},
    )
    # ---- 上游 ----
    upstream_url: str = field(
        default="https://integrate.api.nvidia.com/v1",
        metadata={"env": "SIDECAR_UPSTREAM"},
    )
    upstream_api_key: str = field(
        default="",
        metadata={"env": "SIDECAR_API_KEY"},
    )
    # ---- 限流 ----
    rate_rpm: int = field(
        default=40,
        metadata={"env": "SIDECAR_RATE_RPM"},
    )
    bucket_capacity: int = field(
        default=40,
        metadata={"env": "SIDECAR_BUCKET_CAPACITY"},
    )
    # ---- 超时 ----
    request_timeout: float = field(
        default=60.0,
        metadata={"env": "SIDECAR_TIMEOUT"},
    )
    # ---- 队列 ----
    queue_max_size: int = field(
        default=500,
        metadata={"env": "SIDECAR_QUEUE_MAX"},
    )
    low_priority_timeout: float = field(
        default=2.0,
        metadata={"env": "SIDECAR_LOW_TIMEOUT"},
    )
    # ---- 降级 ----
    fallback_enabled_passthrough: bool = field(
        default=True,
        metadata={"env": "SIDECAR_FALLBACK_PASSTHROUGH"},
    )
    # ---- 日志 ----
    log_level: str = field(
        default="INFO",
        metadata={"env": "SIDECAR_LOG_LEVEL"},
    )
 def _apply_env_overrides(config: SidecarConfig) -> SidecarConfig:
    """用环境变量覆盖配置字段。
    遍历 SidecarConfig 的 dataclass fields，对每个声明了 ``metadata={"env": ...}``
    的字段检查环境变量是否存在，存在则用对应类型转换后覆盖。
    """
    import dataclasses as _dc
    # 使用 typing.get_type_hints 解析 from __future__ import annotations
    # 引入的字符串化类型注解 (PEP 563)
    try:
        resolved_types = __import__("typing").get_type_hints(type(config))
    except Exception:
        resolved_types = {}
    for fld in _dc.fields(config):
        env_key: str | None = fld.metadata.get("env")
        if env_key is None:
            continue
        env_val = os.environ.get(env_key)
        if env_val is None:
            continue
        target_type = resolved_types.get(fld.name, fld.type)
        target_type_name: str = getattr(target_type, "__name__", str(target_type))
        try:
            if target_type is bool or target_type == "bool":
                parsed: bool = env_val.strip().lower() in ("true", "1", "yes", "on")
                setattr(config, fld.name, parsed)
            elif target_type is int or target_type == "int":
                setattr(config, fld.name, int(env_val))
            elif target_type is float or target_type == "float":
                setattr(config, fld.name, float(env_val))
            else:
                setattr(config, fld.name, env_val)
        except (ValueError, TypeError) as exc:
            warnings.warn(
                f"无法将环境变量 {env_key}={env_val!r} 转换为 {target_type_name}: {exc}"
            )
    return config
 def _validate_config(config: SidecarConfig) -> list[str]:
    """验证配置合理性，返回警告/问题列表。"""
    issues: list[str] = []
    # 端口冲突检查
    if config.listen_port == config.metrics_port:
        issues.append(
            f"listen_port ({config.listen_port}) 与 metrics_port ({config.metrics_port}) 相同"
        )
    # rate_rpm 边界检查
    if config.rate_rpm <= 0:
        issues.append(
            f"rate_rpm ({config.rate_rpm}) 无效，回退到默认值 40"
        )
        config.rate_rpm = 40
    # queue_max_size 合理性
    if config.queue_max_size <= 0:
        issues.append(
            f"queue_max_size ({config.queue_max_size}) 无效，回退到默认值 500"
        )
        config.queue_max_size = 500
    # request_timeout 合理性
    if config.request_timeout <= 0:
        issues.append(
            f"request_timeout ({config.request_timeout}) 无效，回退到默认值 60"
        )
        config.request_timeout = 60.0
    elif config.request_timeout > 300.0:
        issues.append(
            f"request_timeout ({config.request_timeout}) 异常偏高，已截断为 300"
        )
        config.request_timeout = 300.0
    return issues
 def load_config(path: str | None = None) -> SidecarConfig:
    """加载 Sidecar 配置。
    加载顺序（后者覆盖前者）：
    1. 默认值（SidecarConfig dataclass defaults）
    2. YAML 配置文件（如果 path 提供）
    3. 环境变量覆盖
    Args:
        path: 可选 YAML 配置文件路径。为 None 时只使用默认值 + 环境变量。
    Returns:
        经过验证的 SidecarConfig 实例。
    Raises:
        FileNotFoundError: path 指定的文件不存在。
        yaml.YAMLError: YAML 解析失败。
    """
    config = SidecarConfig()
    if path is not None:
        import yaml
        cfg_path = Path(path)
        if not cfg_path.is_file():
            raise FileNotFoundError(f"配置文件不存在: {cfg_path}")
        try:
            raw: dict[str, Any] = yaml.safe_load(cfg_path.read_text(encoding="utf-8")) or {}
        except yaml.YAMLError as exc:
            raise yaml.YAMLError(f"YAML 解析失败 ({cfg_path}): {exc}") from exc
        # 覆盖已声明的字段
        for fld_name in (
            "listen_host", "listen_port", "metrics_port",
            "upstream_url", "upstream_api_key",
            "rate_rpm", "bucket_capacity",
            "request_timeout",
            "queue_max_size", "low_priority_timeout",
            "fallback_enabled_passthrough",
            "log_level",
        ):
            if fld_name in raw:
                setattr(config, fld_name, raw[fld_name])
    # 环境变量覆盖（最高优先级）
    config = _apply_env_overrides(config)
    # 验证
    issues = _validate_config(config)
    for issue in issues:
        warnings.warn(issue)
    return config
@@ -1,75 +0,0 @@
 """
 NVIDIA Sidecar — SidecarContext 依赖注入容器 (§BIZ-46 Phase3)
 将所有模块级全局状态收敛为单一 dataclass，通过 FastAPI app.state 注入，
 消除 webui.py → server 的反向导入，支持可测试性和多实例扩展。
 设计文档: docs/architecture/BIZ-46_Phase3_Architecture_Design.md §1
 """
 from __future__ import annotations
 import asyncio
 import time
 from dataclasses import dataclass, field
 from typing import TYPE_CHECKING, Any
 import httpx
 if TYPE_CHECKING:
    from nvidia_sidecar.config import SidecarConfig
    from nvidia_sidecar.rate_limiter import AdaptiveTokenBucket
    from nvidia_sidecar.priority_queue import PriorityRequestQueue
    from nvidia_sidecar.metrics import PrometheusMetrics
    from nvidia_sidecar.health import HealthService
@dataclass
 class SidecarContext:
    """Sidecar 全局运行时上下文 — 所有核心组件的唯一容器。
    通过 ``app.state.sidecar`` 注入 FastAPI，路由通过 ``Depends(get_context)`` 获取。
    """
    # ---- 核心组件 ----
    config: SidecarConfig
    http_client: httpx.AsyncClient
    token_bucket: AdaptiveTokenBucket
    priority_queue: PriorityRequestQueue
    prometheus: PrometheusMetrics
    health: HealthService
    # ---- 运行时状态 ----
    pending_requests: dict[str, tuple["asyncio.Future[Any]", float]] = field(default_factory=dict)
    """request_id → (response future, enqueued_at) 的映射。"""
    stats: dict[str, int] = field(default_factory=lambda: {
        "total_requests": 0,
        "nvidia_requests": 0,
        "passthrough_requests": 0,
        "ratelimited_requests": 0,
        "queue_full_rejects": 0,
        "upstream_errors": 0,
        "start_time": 0,
    })
    stats_lock: asyncio.Lock = field(default_factory=asyncio.Lock)
    # ---- 缓存 ----
    snapshot_cache: tuple["dict[str, Any]", float] | None = None
    """SSE 快照共享缓存: (data, timestamp)。"""
    snapshot_cache_lock: asyncio.Lock = field(default_factory=asyncio.Lock)
    SNAPSHOT_CACHE_TTL: float = 1.0
    # ---- 便捷方法 ----
    async def increment_stat(self, key: str, delta: int = 1) -> None:
        """线程安全的统计计数器自增。"""
        async with self.stats_lock:
            self.stats[key] = self.stats.get(key, 0) + delta
    @property
    def uptime_seconds(self) -> int:
        """服务运行时长（秒）。"""
        st = self.stats.get("start_time", 0)
        return int(time.time() - st) if st else 0
@@ -1,31 +0,0 @@
 # NVIDIA Sidecar 环境变量清单 (BIZ-46 Phase3 §4)
 # 复制为 .env 后按需修改，供 Docker / systemd 使用。
 # 网络
 SIDECAR_HOST=127.0.0.1
 SIDECAR_PORT=9190
 SIDECAR_METRICS_PORT=9191
 # 上游 API（必填）
 SIDECAR_UPSTREAM=https://integrate.api.nvidia.com/v1
 SIDECAR_API_KEY=nvapi-your-key-here
 # 限流
 SIDECAR_RATE_RPM=40
 SIDECAR_BUCKET_CAPACITY=40
 # 超时
 SIDECAR_TIMEOUT=60
 # 队列
 SIDECAR_QUEUE_MAX=500
 SIDECAR_LOW_TIMEOUT=2
 # 降级
 SIDECAR_FALLBACK_PASSTHROUGH=true
 # 日志
 SIDECAR_LOG_LEVEL=INFO
 # Admin API 认证（可选，不设置则跳过认证）
 # SIDECAR_ADMIN_TOKEN=your-admin-token-here
@@ -1,49 +0,0 @@
 # NVIDIA Sidecar 限流代理 — systemd service (BIZ-46 Phase3 §4)
 #
 # 安装：
 #   sudo cp deploy/nvidia-sidecar.service /etc/systemd/system/
 #   sudo systemctl daemon-reload
 #   sudo systemctl enable nvidia-sidecar
 #   sudo systemctl start nvidia-sidecar
 #
 # 运维：
 #   sudo systemctl status nvidia-sidecar
 #   sudo journalctl -u nvidia-sidecar -f
 [Unit]
 Description=NVIDIA Sidecar Rate-Limiting Proxy
 Documentation=https://github.com/bizwings/nvidia-sidecar
 After=network-online.target
 Wants=network-online.target
 [Service]
 Type=simple
 User=sidecar
 Group=sidecar
 WorkingDirectory=/opt/nvidia-sidecar
 ExecStart=/opt/nvidia-sidecar/.venv/bin/uvicorn nvidia_sidecar.server:app \
    --host 127.0.0.1 \
    --port 9190 \
    --log-level info
 Restart=always
 RestartSec=5
 # 环境变量
 EnvironmentFile=/opt/nvidia-sidecar/.env
 # 安全加固
 NoNewPrivileges=true
 ProtectSystem=strict
 ProtectHome=true
 PrivateTmp=true
 ReadWritePaths=/opt/nvidia-sidecar/logs
 # 资源限制
 LimitNOFILE=65536
 MemoryMax=512M
 # 启动延迟（等待网络就绪）
 ExecStartPre=/bin/sleep 1
 [Install]
 WantedBy=multi-user.target
@@ -1,198 +0,0 @@
 """
 NVIDIA Sidecar 限流代理 — 健康检查端点 (§3.6)
 提供 Kubernetes / systemd 兼容的健康检查：
    GET /health       — 存活检查
    GET /health/ready — 就绪检查（含上游连通性）
 BIZ-46 Phase3: Readiness HTTP Client 复用 — 注入主 http_client，
 不再每次检查创建新 client，降低 K8s/systemd 高频探测的连接开销。
 """
 from __future__ import annotations
 import time
 from dataclasses import dataclass
 from typing import Any
 import httpx
@dataclass
 class HealthService:
    """健康检查服务。
    封装存活检查和就绪检查的逻辑，供 server.py 路由调用。
    """
    start_time: float = 0.0
    version: str = "0.1.0"
    def __post_init__(self) -> None:
        if self.start_time == 0.0:
            self.start_time = time.time()
    @property
    def uptime_seconds(self) -> float:
        """服务运行时长（秒）。"""
        return time.time() - self.start_time
    async def check_upstream(
        self,
        upstream_url: str,
        http_client: httpx.AsyncClient,
        timeout: float = 5.0,
        api_key: str = "",
    ) -> bool:
        """检查上游连通性（复用注入的 http_client，BIZ-46 Phase3）。
        Args:
            upstream_url: NVIDIA API base URL。
            http_client: 复用的 httpx.AsyncClient（来自 ctx）。
            timeout: 超时秒数（per-request override）。
            api_key: 可选的 API Key 用于认证。
        Returns:
            True 上游可达。
        """
        try:
            headers: dict[str, str] = {}
            if api_key:
                headers["authorization"] = f"Bearer {api_key}"
            resp = await http_client.get(
                f"{upstream_url.rstrip('/')}/v1/models",
                headers=headers,
                timeout=timeout,
            )
            return resp.status_code < 500
        except Exception:
            return False
    def check_queue_healthy(
        self,
        current_size: int,
        max_size: int,
        threshold_ratio: float = 0.9,
    ) -> bool:
        """检查队列是否健康（未接近满载）。
        Args:
            current_size: 当前队列长度。
            max_size: 队列最大容量。
            threshold_ratio: 告警阈值比例，默认 0.9。
        Returns:
            True 队列健康。
        """
        if max_size <= 0:
            return True
        return current_size < max_size * threshold_ratio
    def check_token_bucket_healthy(
        self,
        available_tokens: float,
        capacity: int,
        threshold: float = 0.05,
    ) -> bool:
        """检查令牌桶是否健康（token 未耗尽）。
        Args:
            available_tokens: 当前可用令牌数。
            capacity: 桶容量。
            threshold: 令牌数低于此比例视为不健康。
        Returns:
            True 令牌桶健康。
        """
        if capacity <= 0:
            return False
        return available_tokens > capacity * threshold
    def liveness(self) -> dict[str, Any]:
        """存活检查响应。
        Returns:
            liveness JSON payload。
        """
        return {
            "status": "ok",
            "uptime": round(self.uptime_seconds, 1),
            "version": self.version,
        }
    async def readiness(
        self,
        upstream_url: str,
        upstream_api_key: str = "",
        queue_current_size: int = 0,
        queue_max_size: int = 500,
        available_tokens: float = 0.0,
        bucket_capacity: int = 40,
        http_client: httpx.AsyncClient | None = None,
    ) -> dict[str, Any]:
        """就绪检查响应。
        Args:
            upstream_url: 上游 API 地址。
            upstream_api_key: API Key。
            queue_current_size: 当前队列长度。
            queue_max_size: 队列最大容量。
            available_tokens: 当前令牌数。
            bucket_capacity: 桶容量。
            http_client: 复用的 httpx.AsyncClient（BIZ-46 Phase3）。
                为 None 时回退到每次创建新 client（兼容旧调用）。
        Returns:
            readiness JSON payload。
        """
        if http_client is not None:
            upstream_ok = await self.check_upstream(
                upstream_url, http_client=http_client, api_key=upstream_api_key,
            )
        else:
            # 向后兼容：无 http_client 时沿用旧行为
            upstream_ok = await self.check_upstream_standalone(
                upstream_url, api_key=upstream_api_key,
            )
        queue_ok = self.check_queue_healthy(queue_current_size, queue_max_size)
        token_ok = self.check_token_bucket_healthy(available_tokens, bucket_capacity)
        all_ready = upstream_ok and queue_ok and token_ok
        return {
            "ready": all_ready,
            "upstream_reachable": upstream_ok,
            "queue_healthy": queue_ok,
            "token_bucket_healthy": token_ok,
        }
    async def check_upstream_standalone(
        self,
        upstream_url: str,
        timeout: float = 5.0,
        api_key: str = "",
    ) -> bool:
        """独立检查上游连通性（向后兼容，每次创建新 client）。
        Args:
            upstream_url: NVIDIA API base URL。
            timeout: 超时秒数。
            api_key: 可选的 API Key。
        Returns:
            True 上游可达。
        """
        try:
            headers: dict[str, str] = {}
            if api_key:
                headers["authorization"] = f"Bearer {api_key}"
            async with httpx.AsyncClient(timeout=timeout) as client:
                resp = await client.get(
                    f"{upstream_url.rstrip('/')}/v1/models",
                    headers=headers,
                )
                return resp.status_code < 500
        except Exception:
            return False
@@ -1,277 +0,0 @@
 """
 NVIDIA Sidecar 限流代理 — Prometheus 指标端点 (§3.5)
 10 个指标，独立端口 :9191，与代理端口 :9190 分离。
 BIZ-46 Phase3: Prometheus 标签基数治理 — model_id label 收敛为 provider。
 - upstream_latency_seconds: model_id → provider (固定值 "nvidia", 基数=1)
 - upstream_errors_total: model_id → provider
 - 模型级信息迁移到 structlog JSON 日志
 """
 from __future__ import annotations
 import time
 import threading
 from typing import Any
 from prometheus_client import (
    CollectorRegistry,
    Counter,
    Gauge,
    Histogram,
    generate_latest,
    make_asgi_app,
 )
 class PrometheusMetrics:
    """Sidecar Prometheus 指标收集器。
    线程安全，所有公开方法通过 ``threading.Lock`` 保护。
    """
    def __init__(self, registry: CollectorRegistry | None = None) -> None:
        """初始化所有 10 个 Prometheus 指标。
        Args:
            registry: 可选自定义 Registry；None 则使用默认全局 registry。
        """
        self._registry: CollectorRegistry = registry or CollectorRegistry()
        self._lock: threading.Lock = threading.Lock()
        self._start_time: float = time.time()
        # ---- 1. 总请求数（按优先级 + 状态分组） ----
        self.requests_total: Counter = Counter(
            "sidecar_requests_total",
            "Total requests processed by priority and status",
            labelnames=["priority", "status"],
            registry=self._registry,
        )
        # ---- 2. 可用令牌数 ----
        self.tokens_available: Gauge = Gauge(
            "sidecar_tokens_available",
            "Current number of available tokens",
            registry=self._registry,
        )
        # ---- 3. 令牌生成速率 ----
        self.tokens_rate: Gauge = Gauge(
            "sidecar_tokens_rate",
            "Current token generation rate (tokens per minute)",
            registry=self._registry,
        )
        # ---- 4. 各优先级队列深度 ----
        self.queue_depth: Gauge = Gauge(
            "sidecar_queue_depth",
            "Queue depth by priority",
            labelnames=["priority"],
            registry=self._registry,
        )
        # ---- 5. 队列等待时间 Histogram ----
        self.queue_latency_seconds: Histogram = Histogram(
            "sidecar_queue_latency_seconds",
            "Request wait time in queue in seconds",
            labelnames=["priority"],
            buckets=(0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1.0, 2.0, 5.0, 10.0, 30.0, 60.0, 120.0),
            registry=self._registry,
        )
        # ---- 6. 上游响应延迟 Histogram（label 收敛: model_id → provider） ----
        self.upstream_latency_seconds: Histogram = Histogram(
            "sidecar_upstream_latency_seconds",
            "Upstream response latency in seconds",
            labelnames=["provider"],  # BIZ-46: was ["model_id"], converged to fixed-cardinality provider
            buckets=(0.1, 0.5, 1.0, 2.0, 5.0, 10.0, 30.0, 60.0, 120.0, 300.0, 600.0),
            registry=self._registry,
        )
        # ---- 7. 上游错误计数（label 收敛: model_id → provider） ----
        self.upstream_errors_total: Counter = Counter(
            "sidecar_upstream_errors_total",
            "Upstream error count by status code and provider",
            labelnames=["status_code", "provider"],  # BIZ-46: was ["model_id"], converged
            registry=self._registry,
        )
        # ---- 8. 降级直通次数 ----
        self.fallback_passthrough_total: Counter = Counter(
            "sidecar_fallback_passthrough_total",
            "Total fallback / passthrough events (queue full or sidecar unavailable)",
            registry=self._registry,
        )
        # ---- 9. 健康状态 ----
        self.health_status: Gauge = Gauge(
            "sidecar_health_status",
            "Sidecar health: 0=unhealthy, 1=healthy",
            registry=self._registry,
        )
        # ---- 10. 运行时长 ----
        self.uptime_seconds: Gauge = Gauge(
            "sidecar_uptime_seconds",
            "Process uptime in seconds",
            registry=self._registry,
        )
        # 避退模式指标（附加，不计入基础 10 个）
        self.retreat_state: Gauge = Gauge(
            "sidecar_retreat_state",
            "Adaptive retreat state: 0=NORMAL, 1=RETREAT, 2=RECOVER",
            registry=self._registry,
        )
        self.effective_rate_rpm: Gauge = Gauge(
            "sidecar_effective_rate_rpm",
            "Current effective rate in RPM (after retreat adjustments)",
            registry=self._registry,
        )
        self.upstream_429_rate: Gauge = Gauge(
            "sidecar_upstream_429_rate",
            "Upstream 429 rate over the retreat observation window (0.0-1.0)",
            registry=self._registry,
        )
        # 初始化
        self.health_status.set(1)
    # ---- ASGI app 生成 ----
    def build_asgi_app(self) -> Any:
        """生成 Prometheus ASGI 应用，挂载到独立端口。
        Returns:
            可传给 uvicorn 的 ASGI app。
        """
        return make_asgi_app(registry=self._registry)
    # ---- 指标记录方法 ----
    def record_request(self, priority: str, status: str) -> None:
        """记录一次请求。
        Args:
            priority: 优先级名（URGENT / HIGH / NORMAL / LOW）。
            status: 状态（success / ratelimited / error）。
        """
        with self._lock:
            self.requests_total.labels(priority=priority, status=status).inc()
    def record_queue_latency(self, priority: str, seconds: float) -> None:
        """记录排队延迟。
        Args:
            priority: 优先级名。
            seconds: 排队等待秒数。
        """
        with self._lock:
            self.queue_latency_seconds.labels(priority=priority).observe(seconds)
    def record_upstream(self, status_code: int, provider: str) -> None:
        """记录上游响应（label 收敛: provider 替代 model_id，BIZ-46 Phase3）。
        Args:
            status_code: HTTP 状态码。
            provider: 上游提供商标识（固定 "nvidia"）。
        """
        with self._lock:
            self.upstream_latency_seconds.labels(provider=provider).observe(0.0)
    def record_upstream_error(self, status_code: int, provider: str) -> None:
        """记录上游错误（label 收敛: provider 替代 model_id，BIZ-46 Phase3）。
        Args:
            status_code: 错误 HTTP 状态码。
            provider: 上游提供商标识（固定 "nvidia"）。
        """
        with self._lock:
            self.upstream_errors_total.labels(
                status_code=str(status_code), provider=provider
            ).inc()
    def record_upstream_latency(self, provider: str, seconds: float) -> None:
        """记录上游响应延迟（label 收敛: provider 替代 model_id，BIZ-46 Phase3）。
        Args:
            provider: 上游提供商标识（固定 "nvidia"）。
            seconds: 响应延迟秒数。
        """
        with self._lock:
            self.upstream_latency_seconds.labels(provider=provider).observe(seconds)
    def update_token_status(self, tokens: float, rate_per_minute: float) -> None:
        """更新令牌桶状态。
        Args:
            tokens: 当前可用令牌数。
            rate_per_minute: 每分钟速率。
        """
        with self._lock:
            self.tokens_available.set(tokens)
            self.tokens_rate.set(rate_per_minute)
    def update_queue_depth(self, depths: dict[str, int]) -> None:
        """更新各优先级队列深度。
        Args:
            depths: {priority_name: count} 映射。
        """
        with self._lock:
            # 先清零所有已知标签再设置，避免残留旧值
            for pri in ("URGENT", "HIGH", "NORMAL", "LOW"):
                self.queue_depth.labels(priority=pri).set(depths.get(pri, 0))
    def increment_fallback(self) -> None:
        """降级直通计数 +1。"""
        with self._lock:
            self.fallback_passthrough_total.inc()
    def set_health(self, healthy: bool) -> None:
        """设置健康状态。
        Args:
            healthy: True=健康, False=不健康。
        """
        with self._lock:
            self.health_status.set(1 if healthy else 0)
    def update_uptime(self) -> None:
        """更新运行时长。"""
        with self._lock:
            self.uptime_seconds.set(time.time() - self._start_time)
    # ---- 避退模式指标 ----
    def update_retreat_metrics(
        self,
        retreat_state: str,
        effective_rate_rpm: float,
        upstream_429_rate: float,
    ) -> None:
        """更新避退模式指标。
        Args:
            retreat_state: "normal" / "retreat" / "recover".
            effective_rate_rpm: 当前实际速率 (RPM)。
            upstream_429_rate: 上游 429 率 (0.0-1.0)。
        """
        state_map: dict[str, int] = {"normal": 0, "retreat": 1, "recover": 2}
        with self._lock:
            self.retreat_state.set(state_map.get(retreat_state, 0))
            self.effective_rate_rpm.set(effective_rate_rpm)
            self.upstream_429_rate.set(upstream_429_rate)
    # ---- 导出 ----
    def generate_latest(self) -> bytes:
        """生成 Prometheus 文本格式的指标数据。
        Returns:
            Prometheus 文本格式 bytes。
        """
        with self._lock:
            self.update_uptime()
        return generate_latest(self._registry)
@@ -1,253 +0,0 @@
 """
 NVIDIA Sidecar 限流代理 — 四级优先级请求队列模块 (§3.3)
 管理待处理的 NVIDIA API 请求，按优先级 + FIFO 出队。
 支持三种队列满策略：PASSTHROUGH / REJECT / DROP_LOWEST。
 """
 from __future__ import annotations
 import asyncio
 import heapq
 import time
 import uuid
 from dataclasses import dataclass, field
 from enum import Enum
 from typing import Any
 from nvidia_sidecar.rate_limiter import Priority
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # 队列满策略
 # ---------------------------------------------------------------------------
 class QueueFullPolicy(str, Enum):
    """队列满时的处理策略。"""
    PASSTHROUGH = "passthrough"   # 直通上游，绕过排队（fail-open 子策略）
    REJECT = "reject"             # 返回 503 Service Unavailable
    DROP_LOWEST = "drop_lowest"   # 丢弃队列中最低优先级元素，插入新请求
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # 队列元素
 # ---------------------------------------------------------------------------
@dataclass(order=True)
 class PriorityQueueItem:
    """优先级队列元素。
    ``sort_index`` 由 ``(priority, timestamp)`` 组成，
    Python 的 ``__lt__`` 按字段顺序比较：先比 priority，再比 timestamp。
    数值越小越优先（URGENT=1 优于 HIGH=2）。
    """
    sort_index: tuple[int, float] = field(compare=True)
    priority: Priority = field(compare=False)
    request_id: str = field(compare=False)
    payload: dict[str, Any] = field(compare=False)
    enqueued_at: float = field(compare=False)
    headers: dict[str, str] = field(default_factory=dict, compare=False)
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # 优先级请求队列
 # ---------------------------------------------------------------------------
 class QueueFullError(Exception):
    """队列已满且策略为 REJECT 时抛出。"""
    pass
 class QueueFullPassthrough(Exception):
    """队列已满且策略为 PASSTHROUGH 时抛出，由调用方绕过队列直通上游。"""
    pass
 class PriorityRequestQueue:
    """异步线程安全的四级优先级请求队列。
    内部使用 ``asyncio.Lock`` 保护并发操作，
    基于 ``heapq`` + ``asyncio.Event`` 实现阻塞出队。
    """
    def __init__(self, max_size: int = 500) -> None:
        """初始化优先级队列。
        Args:
            max_size: 队列最大容量。
        Raises:
            ValueError: max_size <= 0。
        """
        if max_size <= 0:
            raise ValueError(f"max_size 必须为正整数，当前值: {max_size}")
        self.max_size: int = max_size
        self._heap: list[PriorityQueueItem] = []
        self._lock: asyncio.Lock = asyncio.Lock()
        self._not_empty: asyncio.Event = asyncio.Event()
        self._full_policy: QueueFullPolicy = QueueFullPolicy.PASSTHROUGH
        # 统计
        self._total_enqueued: int = 0
        self._total_dequeued: int = 0
        self._total_dropped: int = 0
    # ---- 队列满策略 ---- 
    def set_full_policy(self, policy: QueueFullPolicy) -> None:
        """设置队列满时的处理策略。
        Args:
            policy: QueueFullPolicy 枚举值。
        """
        self._full_policy = policy
    @property
    def full_policy(self) -> QueueFullPolicy:
        """当前队列满策略。"""
        return self._full_policy
    # ---- 动态容量调整 ----
    def set_max_size(self, new_size: int) -> tuple[bool, str]:
        """动态调整队列最大容量（热重载）。
        缩小操作受保护：如果 new_size 小于当前排队数，拒绝变更并
        提示当前队列深度。
        Args:
            new_size: 新的最大容量。
        Returns:
            (成功标志, 消息)。成功时标志为 True，消息含新旧容量对比；
            失败时标志为 False，消息含拒绝原因和当前深度。
        Raises:
            ValueError: new_size <= 0。
        """
        if new_size <= 0:
            raise ValueError(f"max_size 必须为正整数，当前值: {new_size}")
        current = len(self._heap)
        if new_size < current:
            return (False, f"拒绝缩小：新上限 {new_size} < 当前排队数 {current}，需要先排空或提升上限")
        old = self.max_size
        self.max_size = new_size
        return (True, f"队列上限已调整：{old} → {new_size}{'（当前排队 ' + str(current) + '）' if current > 0 else ''}")
    # ---- 入队 ----
    async def put(
        self,
        item: dict[str, Any],
        priority: Priority = Priority.NORMAL,
        headers: dict[str, str] | None = None,
    ) -> str:
        """将请求放入队列。
        Args:
            item: 请求体（JSON 序列化的 dict）。
            priority: 请求优先级，默认 NORMAL。
            headers: 原始请求 headers。
        Returns:
            分配的唯一 request_id。
        Raises:
            QueueFullError: 队列满且策略为 REJECT。
        """
        request_id = str(uuid.uuid4())
        headers = headers or {}
        queue_item = PriorityQueueItem(
            sort_index=(int(priority), time.monotonic()),
            priority=priority,
            request_id=request_id,
            payload=item,
            enqueued_at=time.monotonic(),
            headers=headers,
        )
        async with self._lock:
            queue_size = len(self._heap)
            if queue_size >= self.max_size:
                if self._full_policy == QueueFullPolicy.REJECT:
                    raise QueueFullError(
                        f"队列已满 ({queue_size}/{self.max_size})，策略: reject"
                    )
                elif self._full_policy == QueueFullPolicy.DROP_LOWEST:
                    # 丢弃 heap 中优先级最低（值最大）的元素
                    # heap 是最小堆，找最大值需要遍历
                    max_val_item = max(self._heap, key=lambda x: x.sort_index)
                    self._heap.remove(max_val_item)
                    heapq.heapify(self._heap)
                    self._total_dropped += 1
                # PASSTHROUGH 策略：不插入队列，抛异常让调用方绕过排队
                else:
                    raise QueueFullPassthrough(
                        f"队列已满 ({queue_size}/{self.max_size})，策略: passthrough"
                    )
            heapq.heappush(self._heap, queue_item)
            self._total_enqueued += 1
        self._not_empty.set()
        return request_id
    # ---- 出队 ----
    async def get(self, timeout: float = 1.0) -> PriorityQueueItem | None:
        """从队列取出下一个元素（阻塞、优先级排序）。
        Args:
            timeout: 阻塞等待的最大秒数，默认 1.0。
        Returns:
            优先级最高的队列元素；超时无元素时返回 None。
        """
        deadline = time.monotonic() + timeout
        while True:
            async with self._lock:
                if self._heap:
                    item = heapq.heappop(self._heap)
                    self._total_dequeued += 1
                    if not self._heap:
                        self._not_empty.clear()
                    return item
            # 队列为空，等待新元素入队
            remaining = deadline - time.monotonic()
            if remaining <= 0:
                return None
            try:
                await asyncio.wait_for(
                    self._not_empty.wait(),
                    timeout=remaining,
                )
            except asyncio.TimeoutError:
                return None
    # ---- 状态查询 ----
    async def get_queue_size(self) -> int:
        """返回当前队列长度。"""
        async with self._lock:
            return len(self._heap)
    async def get_stats(self) -> dict[str, Any]:
        """返回队列统计信息。"""
        async with self._lock:
            depth_by_priority: dict[str, int] = {}
            for item in self._heap:
                key = item.priority.name
                depth_by_priority[key] = depth_by_priority.get(key, 0) + 1
            return {
                "max_size": self.max_size,
                "current_size": len(self._heap),
                "total_enqueued": self._total_enqueued,
                "total_dequeued": self._total_dequeued,
                "total_dropped": self._total_dropped,
                "depth_by_priority": depth_by_priority,
                "full_policy": self._full_policy.value,
                "utilization": len(self._heap) / self.max_size if self.max_size > 0 else 0.0,
            }
@@ -1,48 +0,0 @@
 [project]
 name = "nvidia_sidecar"
 version = "0.1.0"
 description = "NVIDIA Sidecar 限流代理 — 为 NVIDIA API 提供优先级排队 + 令牌桶限流"
 readme = "README.md"
 license = { text = "MIT" }
 requires-python = ">=3.12"
 dependencies = [
    "fastapi>=0.115",
    "uvicorn[standard]>=0.34",
    "httpx>=0.28",
    "PyYAML>=6.0",
    "structlog>=24.4",
    "prometheus-client>=0.21",
    "pydantic>=2.0",
 ]
 [project.optional-dependencies]
 dev = [
    "pytest>=8.3",
    "pytest-asyncio>=0.24",
    "httpx>=0.28",
    "mypy>=1.14",
    "types-PyYAML",
 ]
 [project.scripts]
 nvidia-sidecar = "nvidia_sidecar.server:main"
 [build-system]
 requires = ["setuptools>=75", "wheel"]
 build-backend = "setuptools.build_meta"
 [tool.setuptools]
 packages = ["nvidia_sidecar"]
 [tool.setuptools.package-dir]
 # Flat layout: __init__.py + all .py files at project root
 "nvidia_sidecar" = "."
 [tool.mypy]
 python_version = "3.12"
 strict = true
 warn_return_any = true
 warn_unused_configs = true
 [[tool.mypy.overrides]]
 module = "structlog.*"
 ignore_missing_imports = true
@@ -1,442 +0,0 @@
 """
 NVIDIA Sidecar 限流代理 — 令牌桶 + 网关识别模块 (§3.2)
 从 BIZ-26 rate_limiter.py 提取核心限流逻辑，去除多线程调度器、缓存管理等。
 保留：Priority, TokenBucket, is_nvidia_gateway, normalize_gateway_name。
 """
 from __future__ import annotations
 import time
 import threading
 from enum import IntEnum
 from typing import Any
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # 优先级枚举
 # ---------------------------------------------------------------------------
 class Priority(IntEnum):
    """请求优先级（数值越小优先级越高）。"""
    URGENT = 1
    HIGH = 2
    NORMAL = 3
    LOW = 4
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # NVIDIA 网关别名集
 # ---------------------------------------------------------------------------
 NVIDIA_GATEWAY_ALIASES: set[str] = {
    # OpenClaw 配置中全部的 NVIDIA provider 名称
    "nvidia",
    "nvidia-gateway",
    "nvidia98053",
    "nvidialiuweicheng84",
    "nvidiavx",
    "nvidiavx18088980513",
    "nvidiavx64391942",
 }
 def is_nvidia_gateway(value: str | None) -> bool:
    """判断给定网关名/模型全路径是否属于 NVIDIA 网关。
    Args:
        value: 网关名（如 ``"nvidia"``）或模型全路径前缀
               （如 ``"nvidia/deepseek-ai/deepseek-v4-pro"``）。
               None 时直接返回 False。
    Returns:
        True 当 value 的 provider 部分匹配已知 NVIDIA 别名。
    """
    if value is None:
        return False
    # 提取 provider 前缀：取 "/" 前第一个部分
    provider = value.split("/", 1)[0].lower().strip()
    return provider in NVIDIA_GATEWAY_ALIASES
 def normalize_gateway_name(value: str | None) -> str | None:
    """规范化网关名：提取 provider 前缀并转为小写。
    Args:
        value: 网关名或模型全路径。None 时返回 None。
    Returns:
        provider 前缀的小写形式，或 None。
    """
    if value is None:
        return None
    return value.split("/", 1)[0].lower().strip()
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # 令牌桶（线程安全）
 # ---------------------------------------------------------------------------
 class TokenBucket:
    """线程安全的令牌桶实现。
    支持固定速率令牌补充和消费，带有溢出保护和可选的阻塞等待。
    """
    def __init__(self, rate: float = 40 / 60, capacity: int = 40) -> None:
        """初始化令牌桶。
        Args:
            rate: 令牌补充速率（令牌/秒）。默认 40/60 ≈ 0.667 token/s（40 RPM）。
            capacity: 桶最大容量（令牌数）。默认 40。
        """
        self._rate: float = float(rate)
        self._capacity: int = int(capacity)
        self._tokens: float = float(capacity)  # 启动时桶满
        self._last_refill: float = time.monotonic()
        self._lock: threading.Lock = threading.Lock()
    # ---- 内部方法 ----
    def _refill(self) -> None:
        """补充令牌（调用方需持有 _lock）。
        根据距上次补充的时间差计算新增令牌数，不超过 capacity。
        """
        now = time.monotonic()
        elapsed = now - self._last_refill
        if elapsed > 0 and self._rate > 0:
            new_tokens = elapsed * self._rate
            self._tokens = min(self._tokens + new_tokens, float(self._capacity))
        self._last_refill = now
    # ---- 公开方法 ----
    def consume(self, tokens: int = 1) -> bool:
        """尝试立即消费令牌（非阻塞）。
        Args:
            tokens: 要消费的令牌数，默认 1。
        Returns:
            True 消费成功；False 令牌不足。
        """
        if tokens <= 0:
            return True
        with self._lock:
            self._refill()
            if self._tokens >= tokens:
                self._tokens -= tokens
                return True
            return False
    def try_consume(self, tokens: int = 1, timeout: float = 2.0) -> bool:
        """尝试在指定时间内消费令牌（阻塞）。
        Args:
            tokens: 要消费的令牌数，默认 1。
            timeout: 最大等待秒数，默认 2.0。
        Returns:
            True 在超时前成功消费；False 超时。
        """
        if tokens <= 0:
            return True
        deadline = time.monotonic() + timeout
        while True:
            with self._lock:
                self._refill()
                if self._tokens >= tokens:
                    self._tokens -= tokens
                    return True
            # 释放锁后计算剩余等待时间
            remaining = deadline - time.monotonic()
            if remaining <= 0:
                return False
            # 等待到下一个令牌应该补充的时间点
            sleep_time = min(remaining, max(0.05, 1.0 / self._rate) if self._rate > 0 else remaining)
            time.sleep(sleep_time)
    def wait_for_token(self, timeout: float | None = None) -> bool:
        """等待并尝试消费 1 个令牌。
        Args:
            timeout: 最大等待秒数；None 表示无限等待（不推荐）。
        Returns:
            True 成功消费；False 超时。
        """
        return self.try_consume(tokens=1, timeout=timeout if timeout is not None else float("inf"))
    def get_status(self) -> dict[str, Any]:
        """获取令牌桶当前状态。
        Returns:
            包含 tokens, capacity, rate_per_minute, utilization 的字典。
        """
        with self._lock:
            self._refill()
            rate_per_minute = self._rate * 60.0
            utilization = 0.0 if self._capacity == 0 else (
                (self._capacity - self._tokens) / self._capacity
            )
            return {
                "tokens": round(self._tokens, 2),
                "capacity": self._capacity,
                "rate_per_minute": round(rate_per_minute, 1),
                "utilization": round(utilization, 4),
            }
    # ---- 属性 ----
    @property
    def rate(self) -> float:
        """当前令牌补充速率（令牌/秒）。"""
        return self._rate
    @property
    def capacity(self) -> int:
        """桶容量。"""
        return self._capacity
    # ---- 动态速率调整（供 AdaptiveTokenBucket 使用） ----
    def set_rate(self, rate: float) -> None:
        """动态调整令牌补充速率（令牌/秒）。
        Args:
            rate: 新速率（令牌/秒）。
        """
        with self._lock:
            self._refill()  # 先补充现有令牌再切换速率
            self._rate = float(rate)
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # 避退模式：AdaptiveTokenBucket (§ADR-009)
 # ---------------------------------------------------------------------------
 class RetreatState:
    """避退状态机常量。"""
    NORMAL: str = "normal"
    RETREAT: str = "retreat"
    RECOVER: str = "recover"
 class AdaptiveTokenBucket(TokenBucket):
    """自适应避退令牌桶（ADR-009）。
    监控上游 429 率（60s 滑动窗口），自动调整发射速率：
    - 429 率 < 5%   → NORMAL，保持基准速率
    - 429 率 5-10%  → RETREAT，速率 × 0.75
    - 429 率 10-20% → RETREAT，再次降速
    - 429 率 > 20%  → RETREAT，最低 5 RPM + 告警
    - 连续 120s 429 率 < 2% → RECOVER，逐步 +2 RPM 恢复
    线程安全，继承 TokenBucket 的所有公共接口。
    """
    # ADR-009 参数（可通过构造函数覆盖）
    RETREAT_WINDOW_SECONDS: float = 60.0
    RETREAT_429_THRESHOLD: float = 0.05
    RETREAT_FACTOR: float = 0.75
    RETREAT_MIN_RPM: float = 5.0
    RECOVER_WINDOW_SECONDS: float = 120.0
    RECOVER_429_THRESHOLD: float = 0.02
    RECOVER_INCREMENT_RPM: float = 2.0
    def __init__(
        self,
        rate: float = 40 / 60,
        capacity: int = 40,
        *,
        retreat_window_seconds: float = 60.0,
        retreat_429_threshold: float = 0.05,
        retreat_factor: float = 0.75,
        retreat_min_rpm: float = 5.0,
        recover_window_seconds: float = 120.0,
        recover_429_threshold: float = 0.02,
        recover_increment_rpm: float = 2.0,
    ) -> None:
        """初始化自适应避退令牌桶。
        Args:
            rate: 基准令牌补充速率（令牌/秒）。默认 40/60 ≈ 0.667 token/s。
            capacity: 桶最大容量。默认 40。
            retreat_window_seconds: 429 率滑动窗口大小（秒）。
            retreat_429_threshold: 触发避退的 429 率阈值。
            retreat_factor: 每次避退速率乘数。
            retreat_min_rpm: 避退最低 RPM。
            recover_window_seconds: 恢复观察窗口大小（秒）。
            recover_429_threshold: 触发恢复的 429 率阈值。
            recover_increment_rpm: 每次恢复增加的 RPM。
        """
        super().__init__(rate=rate, capacity=capacity)
        # 基准速率（不变）
        self._base_rate: float = float(rate)
        # 避退参数
        self.RETREAT_WINDOW_SECONDS = retreat_window_seconds
        self.RETREAT_429_THRESHOLD = retreat_429_threshold
        self.RETREAT_FACTOR = retreat_factor
        self.RETREAT_MIN_RPM = retreat_min_rpm
        self.RECOVER_WINDOW_SECONDS = recover_window_seconds
        self.RECOVER_429_THRESHOLD = recover_429_threshold
        self.RECOVER_INCREMENT_RPM = recover_increment_rpm
        # 避退状态机
        self._retreat_state: str = RetreatState.NORMAL
        # 429 滑动窗口：[(timestamp, is_429), ...]
        self._429_window: list[tuple[float, bool]] = []
        # 上次状态变更时间
        self._last_state_change: float = time.monotonic()
        # 避退状态锁（RLock 防止 evaluate_retreat() → get_429_rate() 重入死锁）
        self._retreat_lock: threading.RLock = threading.RLock()
    # ---- 429 反馈 ----
    def record_response(self, is_429: bool) -> None:
        """记录一次上游响应是否为 429。
        Args:
            is_429: True 表示上游返回了 429。
        """
        now = time.monotonic()
        with self._retreat_lock:
            self._429_window.append((now, is_429))
            # 清理超出观察窗口的旧记录
            cutoff = now - max(
                self.RETREAT_WINDOW_SECONDS,
                self.RECOVER_WINDOW_SECONDS,
            )
            self._429_window = [
                (ts, flag) for ts, flag in self._429_window
                if ts >= cutoff
            ]
    def get_429_rate(self, window_seconds: float | None = None) -> float:
        """获取指定窗口内的 429 率。
        Args:
            window_seconds: 滑动窗口大小；None 使用 RETREAT_WINDOW_SECONDS。
        Returns:
            0.0-1.0 之间的 429 率。
        """
        ws = window_seconds or self.RETREAT_WINDOW_SECONDS
        now = time.monotonic()
        with self._retreat_lock:
            in_window = [flag for ts, flag in self._429_window if now - ts <= ws]
            if not in_window:
                return 0.0
            return sum(1 for f in in_window if f) / len(in_window)
    # ---- 避退状态评估 ----
    def evaluate_retreat(self) -> str:
        """评估并更新避退状态，返回新状态名。
        每次调用根据当前 429 率 + 持续时间决定是否进入 RETREAT / RECOVER。
        Returns:
            "normal" / "retreat" / "recover"。
        """
        now = time.monotonic()
        with self._retreat_lock:
            retreat_rate = self.get_429_rate(self.RETREAT_WINDOW_SECONDS)
            recover_rate = self.get_429_rate(self.RECOVER_WINDOW_SECONDS)
            if self._retreat_state == RetreatState.NORMAL:
                if retreat_rate >= self.RETREAT_429_THRESHOLD:
                    self._retreat_state = RetreatState.RETREAT
                    self._last_state_change = now
                    self._apply_retreat()
            elif self._retreat_state == RetreatState.RETREAT:
                # 持续高 429 率 → 再次降速
                if retreat_rate >= self.RETREAT_429_THRESHOLD * 2:
                    # 429 > 10%，再次降速
                    if self._rate > self.RETREAT_MIN_RPM / 60.0:
                        self._apply_retreat()
                elif recover_rate < self.RECOVER_429_THRESHOLD:
                    time_in_low = now - self._last_state_change
                    if time_in_low >= self.RECOVER_WINDOW_SECONDS:
                        self._retreat_state = RetreatState.RECOVER
                        self._last_state_change = now
                        self._apply_recover()
            elif self._retreat_state == RetreatState.RECOVER:
                if retreat_rate >= self.RETREAT_429_THRESHOLD:
                    # 恢复期间 429 回升，重新进入避退
                    self._retreat_state = RetreatState.RETREAT
                    self._last_state_change = now
                    self._apply_retreat()
                elif self._rate >= self._base_rate:
                    # 已恢复到基准速率
                    self._rate = self._base_rate
                    self._retreat_state = RetreatState.NORMAL
                    self._last_state_change = now
                else:
                    # 继续逐步恢复
                    self._apply_recover()
            return self._retreat_state
    def _apply_retreat(self) -> None:
        """执行一次避退降速。"""
        new_rate: float = max(
            self.RETREAT_MIN_RPM / 60.0,
            self._rate * self.RETREAT_FACTOR,
        )
        self._rate = new_rate
    def _apply_recover(self) -> None:
        """执行一次恢复提速。"""
        increment: float = self.RECOVER_INCREMENT_RPM / 60.0
        new_rate: float = min(self._base_rate, self._rate + increment)
        self._rate = new_rate
    # ---- 状态查询 ----
    def get_retreat_state(self) -> str:
        """获取当前避退状态。
        Returns:
            "normal" / "retreat" / "recover"。
        """
        with self._retreat_lock:
            return self._retreat_state
    def get_effective_rate_rpm(self) -> float:
        """获取当前实际速率（RPM），考虑避退乘数。
        Returns:
            当前每分钟速率。
        """
        with self._lock:
            return self._rate * 60.0
    def get_base_rate_rpm(self) -> float:
        """获取基准速率（RPM），即未避退时的速率。
        Returns:
            基准每分钟速率。
        """
        return self._base_rate * 60.0
    def reset_to_base(self) -> None:
        """手动重置到基准速率（用于运维干预）。"""
        with self._retreat_lock:
            self._rate = self._base_rate
            self._retreat_state = RetreatState.NORMAL
            self._last_state_change = time.monotonic()
            self._429_window.clear()
@@ -1,834 +0,0 @@
 """
 NVIDIA Sidecar 限流代理 — FastAPI 代理主入口 (§3.4)
 完整的 API 代理链路：
    接收 → 网关识别 → [NVIDIA: 排队 → 令牌限流] → httpx 转发 → 返回
 非 NVIDIA 请求直通上游，NVIDIA 请求经过四级优先级队列 + 令牌桶限流。
 BIZ-46 Phase3: 架构解耦 — 所有全局状态收敛为 SidecarContext (§1)
 """
 from __future__ import annotations
 import asyncio
 import json
 import logging
 import time
 from collections.abc import AsyncGenerator
 from contextlib import asynccontextmanager
 from typing import Any
 import httpx
 import structlog
 import uvicorn
 from fastapi import Depends, FastAPI, Request, Response
 from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
 from fastapi.responses import JSONResponse, PlainTextResponse, StreamingResponse
 from nvidia_sidecar.config import load_config, SidecarConfig
 from nvidia_sidecar.context import SidecarContext
 from nvidia_sidecar.rate_limiter import (
    Priority,
    AdaptiveTokenBucket,
    is_nvidia_gateway,
 )
 from nvidia_sidecar.priority_queue import (
    PriorityRequestQueue,
    QueueFullError,
    QueueFullPassthrough,
    QueueFullPolicy,
 )
 from nvidia_sidecar.metrics import PrometheusMetrics
 from nvidia_sidecar.health import HealthService
 from nvidia_sidecar.webui import webui_router
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # 结构化日志
 # ---------------------------------------------------------------------------
 structlog.configure(
    processors=[
        structlog.stdlib.filter_by_level,
        structlog.stdlib.add_logger_name,
        structlog.stdlib.add_log_level,
        structlog.stdlib.PositionalArgumentsFormatter(),
        structlog.processors.TimeStamper(fmt="iso"),
        structlog.processors.StackInfoRenderer(),
        structlog.processors.format_exc_info,
        structlog.processors.UnicodeDecoder(),
        structlog.processors.JSONRenderer(),
    ],
    context_class=dict,
    logger_factory=structlog.stdlib.LoggerFactory(),
    wrapper_class=structlog.stdlib.BoundLogger,
    cache_logger_on_first_use=True,
 )
 logger: structlog.stdlib.BoundLogger = structlog.get_logger("nvidia_sidecar")
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # FastAPI 依赖注入
 # ---------------------------------------------------------------------------
 def get_context() -> SidecarContext:
    """从 app.state 获取 SidecarContext（FastAPI 依赖注入）。"""
    return app.state.sidecar  # type: ignore[no-any-return]
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # 工具函数
 # ---------------------------------------------------------------------------
 def _extract_model(body: Any) -> str | None:
    """从请求体中提取模型标识符（兼容 OpenAI Chat/Completions 格式）。
    Args:
        body: 已解析的 JSON 请求体。
    Returns:
        模型标识符字符串，或 None。
    """
    if isinstance(body, dict):
        return str(body.get("model", "")) or None
    return None
 def _resolve_priority(headers: dict[str, str]) -> Priority:
    """从请求 headers 解析优先级。
    检查 ``X-Priority`` header，值为 ``urgent``/``high``/``normal``/``low``，
    不区分大小写。默认 NORMAL。
    """
    raw = headers.get("x-priority", "").strip().lower()
    mapping: dict[str, Priority] = {
        "urgent": Priority.URGENT,
        "high": Priority.HIGH,
        "normal": Priority.NORMAL,
        "low": Priority.LOW,
    }
    return mapping.get(raw, Priority.NORMAL)
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # 上游转发
 # ---------------------------------------------------------------------------
 async def _forward_to_upstream(
    ctx: SidecarContext,
    method: str,
    path: str,
    body: bytes | None,
    headers: dict[str, str],
    stream: bool = False,
 ) -> httpx.Response:
    """将请求转发到 NVIDIA 上游 API。
    Args:
        ctx: SidecarContext 运行时上下文。
        method: HTTP 方法。
        path: 请求路径（如 ``/v1/chat/completions``）。
        body: 原始请求体 bytes。
        headers: 要转发的请求 headers（会追加 Authorization）。
        stream: 是否请求流式响应。
    Returns:
        httpx.Response 对象。
    Raises:
        httpx.HTTPError: HTTP 请求失败。
    """
    # 构建上游 URL：如果 upstream_url 已经包含 /v1 路径，则避免路径重复
    base_url = ctx.config.upstream_url.rstrip("/")
    if base_url.endswith("/v1") and path.startswith("/v1"):
        upstream_url = base_url + path[3:]  # 去掉 path 中的 /v1 前缀
    else:
        upstream_url = base_url + path
    forward_headers: dict[str, str] = {
        k: v for k, v in headers.items()
        if k.lower() not in ("host", "content-length", "transfer-encoding")
    }
    if ctx.config.upstream_api_key:
        forward_headers["authorization"] = f"Bearer {ctx.config.upstream_api_key}"
    elif "authorization" not in {k.lower() for k in forward_headers}:
        forward_headers["authorization"] = "Bearer nvidia"
    try:
        req = ctx.http_client.build_request(
            method=method,
            url=upstream_url,
            headers=forward_headers,
            content=body,
            timeout=ctx.config.request_timeout,
        )
        response = await ctx.http_client.send(req, stream=stream)
        return response
    except httpx.TimeoutException:
        logger.warning("upstream_timeout", path=path, timeout=ctx.config.request_timeout)
        raise
    except httpx.HTTPError as exc:
        logger.error("upstream_error", path=path, error=str(exc))
        raise
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # worker 协程：消费优先级队列 + 令牌桶 + 转发
 # ---------------------------------------------------------------------------
 async def _worker_loop(ctx: SidecarContext) -> None:
    """后台 worker：持续从优先级队列取请求 → 令牌限流 → 转发 → 设置 future 结果。
    Args:
        ctx: SidecarContext 运行时上下文。
    """
    log = logger.bind(worker="main")
    log.info("worker_started")
    while True:
        try:
            queue_item = await ctx.priority_queue.get(timeout=1.0)
            if queue_item is None:
                continue
            request_id = queue_item.request_id
            payload = queue_item.payload
            headers = queue_item.headers
            enqueued_at = queue_item.enqueued_at
            # 查找对应的 pending future
            pending_entry = ctx.pending_requests.get(request_id)
            if pending_entry is None:
                log.warning("orphan_request", request_id=request_id)
                continue
            future, _ = pending_entry
            # 低优先级令牌等待超时处理
            if queue_item.priority == Priority.LOW:
                # 放线程池执行阻塞的令牌桶调用
                got_token = await asyncio.to_thread(
                    ctx.token_bucket.try_consume,
                    tokens=1,
                    timeout=ctx.config.low_priority_timeout,
                )
                if not got_token:
                    log.info("low_priority_timeout", request_id=request_id)
                    await ctx.increment_stat("ratelimited_requests")
                    ctx.prometheus.record_request(queue_item.priority.name, "ratelimited")
                    if not future.done():
                        future.set_exception(
                            _RateLimitedError(
                                f"低优先级请求令牌等待超时 ({ctx.config.low_priority_timeout}s)"
                            )
                        )
                    ctx.pending_requests.pop(request_id, None)
                    continue
            else:
                # 非低优先级：在 worker 内轮询等待令牌，避免重入队导致 future 悬挂
                got_token = await asyncio.to_thread(ctx.token_bucket.consume, tokens=1)
                if not got_token:
                    token_deadline = time.monotonic() + ctx.config.request_timeout
                    while not got_token:
                        await asyncio.sleep(0.1)
                        got_token = await asyncio.to_thread(ctx.token_bucket.consume, tokens=1)
                        if time.monotonic() > token_deadline:
                            break
                    if not got_token:
                        log.warning(
                            "token_wait_timeout",
                            request_id=request_id,
                            priority=queue_item.priority.name,
                            timeout=ctx.config.request_timeout,
                        )
                        await ctx.increment_stat("ratelimited_requests")
                        ctx.prometheus.record_request(queue_item.priority.name, "ratelimited")
                        if not future.done():
                            future.set_exception(
                                _RateLimitedError(
                                    f"令牌等待超时 ({ctx.config.request_timeout:.0f}s)"
                                )
                            )
                        ctx.pending_requests.pop(request_id, None)
                        continue
            # 转发到上游
            upstream_start = time.monotonic()
            try:
                path = headers.get("x-original-path", "/v1/chat/completions")
                method = headers.get("x-original-method", "POST")
                # 过滤内部 headers
                clean_headers = {
                    k: v for k, v in headers.items()
                    if not k.startswith("x-original-") and not k.startswith("x-request-id")
                }
                resp = await _forward_to_upstream(
                    ctx=ctx,
                    method=method,
                    path=path,
                    body=payload.get("_raw_body"),
                    headers=clean_headers,
                    stream=payload.get("stream", False),
                )
                upstream_latency = time.monotonic() - upstream_start
                queue_latency = time.monotonic() - enqueued_at
                total_latency = upstream_latency + queue_latency
                is_429: bool = resp.status_code == 429
                ctx.token_bucket.record_response(is_429)
                # 避退状态评估 + 指标更新
                ctx.token_bucket.evaluate_retreat()
                retreat_state = ctx.token_bucket.get_retreat_state()
                effective_rpm = ctx.token_bucket.get_effective_rate_rpm()
                upstream_429_rate = ctx.token_bucket.get_429_rate()
                ctx.prometheus.update_retreat_metrics(retreat_state, effective_rpm, upstream_429_rate)
                # 模型级信息写入 JSON 日志 (BIZ-46 Phase3: provider label 收敛后保留)
                model_id = _extract_model(payload) or "unknown"
                log.info(
                    "request_completed",
                    request_id=request_id,
                    status=resp.status_code,
                    model_id=model_id,
                    upstream_latency=round(upstream_latency, 3),
                    queue_latency=round(queue_latency, 3),
                    total_latency=round(total_latency, 3),
                    retreat_state=retreat_state,
                    effective_rpm=round(effective_rpm, 1),
                )
                # 记录 Prometheus 指标 — provider 收敛（BIZ-46 Phase3）
                provider = "nvidia"
                ctx.prometheus.record_upstream_latency(provider, upstream_latency)
                if not resp.is_success:
                    ctx.prometheus.record_upstream_error(resp.status_code, provider)
                ctx.prometheus.record_request(queue_item.priority.name, "success" if resp.is_success else "error")
                ctx.prometheus.record_queue_latency(queue_item.priority.name, queue_latency)
                if not future.done():
                    future.set_result(resp)
            except (httpx.HTTPError, OSError) as exc:
                log.error("upstream_request_failed", request_id=request_id, error=str(exc))
                await ctx.increment_stat("upstream_errors")
                ctx.prometheus.record_request(queue_item.priority.name, "error")
                ctx.prometheus.set_health(False)
                if not future.done():
                    future.set_exception(exc)
            ctx.pending_requests.pop(request_id, None)
        except asyncio.CancelledError:
            log.info("worker_cancelled")
            break
        except Exception:
            log.exception("worker_unexpected_error")
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # PASSTHROUGH 直通路径（队列满 + PASSTHROUGH 策略）
 # ---------------------------------------------------------------------------
 async def _passthrough_with_rate_limit(
    ctx: SidecarContext,
    request: Request,
    path: str,
    body_bytes: bytes,
    raw_headers: dict[str, str],
    priority: Priority,
 ) -> Response:
    """队列满时的 PASSSTHROUGH 直通路径：仍受令牌桶限流，但不排队。
    Args:
        ctx: SidecarContext 运行时上下文。
        request: FastAPI Request。
        path: 请求路径。
        body_bytes: 原始请求体。
        raw_headers: 请求 headers。
        priority: 请求优先级。
    Returns:
        FastAPI Response。
    """
    await ctx.increment_stat("passthrough_requests")
    ctx.prometheus.increment_fallback()
    # 低优先级走令牌桶等待
    if priority == Priority.LOW:
        got_token = await asyncio.to_thread(
            ctx.token_bucket.try_consume,
            tokens=1,
            timeout=ctx.config.low_priority_timeout,
        )
        if not got_token:
            await ctx.increment_stat("ratelimited_requests")
            ctx.prometheus.record_request(priority.name, "ratelimited")
            return JSONResponse(
                status_code=429,
                content={
                    "error": {
                        "message": f"令牌不足（队列满 + passthrough），超时 {ctx.config.low_priority_timeout}s",
                        "type": "RateLimitedError",
                    }
                },
            )
    else:
        got_token = await asyncio.to_thread(ctx.token_bucket.consume, tokens=1)
        if not got_token:
            deadline = time.monotonic() + ctx.config.request_timeout
            while not got_token:
                await asyncio.sleep(0.1)
                got_token = await asyncio.to_thread(ctx.token_bucket.consume, tokens=1)
                if time.monotonic() > deadline:
                    await ctx.increment_stat("ratelimited_requests")
                    ctx.prometheus.record_request(priority.name, "ratelimited")
                    return JSONResponse(
                        status_code=429,
                        content={
                            "error": {
                                "message": f"令牌不足（队列满 + passthrough），等待超时 {ctx.config.request_timeout:.0f}s",
                                "type": "RateLimitedError",
                            }
                        },
                    )
    # 拿到令牌，直接转发
    try:
        clean_headers = {k: v for k, v in raw_headers.items()}
        resp = await _forward_to_upstream(
            ctx=ctx,
            method=request.method,
            path=path,
            body=body_bytes if body_bytes else None,
            headers=clean_headers,
            stream=False,
        )
        retreat_state = ctx.token_bucket.get_retreat_state()
        ctx.token_bucket.evaluate_retreat()
        ctx.prometheus.update_retreat_metrics(
            retreat_state,
            ctx.token_bucket.get_effective_rate_rpm(),
            ctx.token_bucket.get_429_rate(),
        )
        return _build_response(resp)
    except Exception as exc:
        status, msg = _map_exception(exc)
        logger.error("passthrough_error", path=path, error=str(exc))
        ctx.prometheus.set_health(False)
        return JSONResponse(
            status_code=status,
            content={"error": {"message": msg, "type": type(exc).__name__}},
        )
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # 自定义异常
 # ---------------------------------------------------------------------------
 class _RateLimitedError(Exception):
    """429 限流错误。"""
    pass
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # 异常处理矩阵 (§3.4)
 # ---------------------------------------------------------------------------
 _EXCEPTION_MATRIX: dict[type[Exception], tuple[int, str]] = {
    _RateLimitedError: (429, "Too Many Requests — 令牌不足"),
    QueueFullError: (503, "Service Unavailable — 队列已满"),
    httpx.TimeoutException: (504, "Gateway Timeout — 上游超时"),
    httpx.ConnectError: (502, "Bad Gateway — 上游连接失败"),
    httpx.HTTPStatusError: (502, "Bad Gateway — 上游返回错误状态"),
 }
 def _map_exception(exc: Exception) -> tuple[int, str]:
    """将异常映射为 HTTP 状态码 + 错误信息。"""
    for exc_type, (status, msg) in _EXCEPTION_MATRIX.items():
        if isinstance(exc, exc_type):
            return status, msg
    return 500, f"Internal Server Error — {type(exc).__name__}"
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # FastAPI 应用 + lifespan
 # ---------------------------------------------------------------------------
@asynccontextmanager
 async def lifespan(app: FastAPI) -> AsyncGenerator[None, Any]:
    """应用生命周期管理：初始化/清理全局资源。
    BIZ-46 Phase3: 所有资源收敛到 SidecarContext，挂载于 app.state.sidecar。
    """
    # 启动
    config: SidecarConfig = load_config()
    logging.getLogger().setLevel(config.log_level.upper())
    http_client: httpx.AsyncClient = httpx.AsyncClient(
        timeout=httpx.Timeout(config.request_timeout),
        limits=httpx.Limits(
            max_connections=100,
            max_keepalive_connections=20,
        ),
    )
    priority_queue: PriorityRequestQueue = PriorityRequestQueue(max_size=config.queue_max_size)
    token_bucket: AdaptiveTokenBucket = AdaptiveTokenBucket(
        rate=config.rate_rpm / 60.0,
        capacity=config.bucket_capacity,
    )
    prometheus: PrometheusMetrics = PrometheusMetrics()
    health: HealthService = HealthService()
    ctx: SidecarContext = SidecarContext(
        config=config,
        http_client=http_client,
        token_bucket=token_bucket,
        priority_queue=priority_queue,
        prometheus=prometheus,
        health=health,
    )
    ctx.stats["start_time"] = int(time.time())
    app.state.sidecar = ctx  # 注入 FastAPI
    # 启动 worker 协程
    worker_task = asyncio.create_task(_worker_loop(ctx))
    # Metrics 通过主服务器 `/metrics` 端点提供
    # webui 路由（暂停挂载，排查路由匹配问题）
    # app.include_router(webui_router)
    # upstream_api_key 启动检查（严维序评审 #5）
    if not config.upstream_api_key:
        logger.warning(
            "upstream_api_key_empty",
            message="SIDECAR_API_KEY 未设置，NVIDIA 请求将因 401 认证失败",
        )
    logger.info(
        "sidecar_started",
        host=config.listen_host,
        port=config.listen_port,
        metrics_port=config.metrics_port,
        rate_rpm=config.rate_rpm,
        queue_max=config.queue_max_size,
        retreat_enabled=True,
    )
    yield  # app 运行中
    # 关闭
    worker_task.cancel()
    try:
        await worker_task
    except asyncio.CancelledError:
        pass
    await http_client.aclose()
    logger.info("sidecar_stopped")
 app: FastAPI = FastAPI(
    title="NVIDIA Sidecar Rate-Limiting Proxy",
    version="0.1.0",
    lifespan=lifespan,
 )
 # CORS 中间件（在 lifespan 前添加，避免 RuntimeError）
 app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["*"],
    allow_credentials=False,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
 )
 def _mask_api_key(key: str) -> str:
    """对 API Key 进行脱敏处理，仅保留前 4 位以供识别。"""
    if not key:
        return ""
    if len(key) <= 4:
        return key[:2] + "****"
    return key[:4] + "****"
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # 核心代理处理器
 # ---------------------------------------------------------------------------
 async def _handle_proxy_request(ctx: SidecarContext, request: Request, path: str) -> Response:
    """统一的代理请求处理入口。
    执行完整链路：
    1. 解析请求体 → 提取 model
    2. 网关识别 → 非 NVIDIA 直通
    3. NVIDIA → 排队 + 令牌限流 + 转发
    """
    await ctx.increment_stat("total_requests")
    # 解析请求
    body_bytes: bytes = await request.body()
    raw_headers: dict[str, str] = dict(request.headers)
    # 尝试解析 JSON body
    body_json: dict[str, Any] = {}
    try:
        if body_bytes:
            body_json = __import__("json").loads(body_bytes)
    except (ValueError, TypeError):
        body_json = {}
    # 提取 model 进行网关识别
    model: str | None = _extract_model(body_json)
    is_nvidia: bool = is_nvidia_gateway(model)
    # 非 NVIDIA → 直接转发
    if not is_nvidia:
        await ctx.increment_stat("passthrough_requests")
        try:
            resp = await _forward_to_upstream(
                ctx=ctx,
                method=request.method,
                path=path,
                body=body_bytes if body_bytes else None,
                headers=raw_headers,
                stream=body_json.get("stream", False),
            )
            return _build_response(resp)
        except Exception as exc:
            status, msg = _map_exception(exc)
            logger.error("passthrough_error", path=path, error=str(exc))
            return JSONResponse(
                status_code=status,
                content={"error": {"message": msg, "type": type(exc).__name__}},
            )
    # NVIDIA → 排队 + 限流 + 转发
    await ctx.increment_stat("nvidia_requests")
    priority: Priority = _resolve_priority(raw_headers)
    # 注入内部元数据到 payload
    payload_for_queue: dict[str, Any] = dict(body_json)
    # 剥离 NVIDIA provider 前缀（如 "nvidia/deepseek-ai/deepseek-v4-pro" → "deepseek-ai/deepseek-v4-pro"）
    if model and "/" in model:
        stripped_model: str = model.split("/", 1)[1]
        payload_for_queue["model"] = stripped_model
        bytes_model_stripped: bytes = json.dumps(body_json).encode()
        # Update model in the raw body bytes
        payload_for_queue["_raw_body"] = json.dumps(payload_for_queue).encode()
    # 尝试入队；PASSTHROUGH 策略下队列满时走直通路径
    try:
        request_id = await ctx.priority_queue.put(
            item=payload_for_queue,
            priority=priority,
            headers={
                **raw_headers,
                "x-original-path": path,
                "x-original-method": request.method,
            },
        )
    except QueueFullError:
        await ctx.increment_stat("queue_full_rejects")
        return JSONResponse(
            status_code=503,
            content={
                "error": {
                    "message": "队列已满，当前策略: reject",
                    "type": "QueueFullError",
                }
            },
        )
    except QueueFullPassthrough:
        await ctx.increment_stat("passthrough_requests")
        logger.info("queue_full_passthrough", path=path)
        return await _passthrough_with_rate_limit(ctx, request, path, body_bytes, raw_headers, priority)
    # 创建 future 并注册到 pending
    loop = asyncio.get_running_loop()
    future: asyncio.Future[httpx.Response] = loop.create_future()
    ctx.pending_requests[request_id] = (future, time.monotonic())
    try:
        resp = await future
        return _build_response(resp)
    except _RateLimitedError as exc:
        return JSONResponse(
            status_code=429,
            content={
                "error": {
                    "message": str(exc),
                    "type": "RateLimitedError",
                }
            },
        )
    except Exception as exc:
        status, msg = _map_exception(exc)
        logger.error("proxy_error", path=path, request_id=request_id, error=str(exc))
        return JSONResponse(
            status_code=status,
            content={"error": {"message": msg, "type": type(exc).__name__}},
        )
 def _build_response(resp: httpx.Response) -> Response:
    """将 httpx.Response 转换为 FastAPI Response。
    支持 JSON 和流式 (SSE) 两种响应类型。
    """
    content_type = resp.headers.get("content-type", "")
    # 流式响应 (SSE)
    if "text/event-stream" in content_type or "stream" in content_type:
        return StreamingResponse(
            content=resp.aiter_bytes(),
            status_code=resp.status_code,
            headers={
                k: v for k, v in resp.headers.items()
                if k.lower() not in ("content-encoding", "transfer-encoding")
            },
            media_type="text/event-stream",
        )
    # 普通 JSON 响应
    return Response(
        content=resp.content,
        status_code=resp.status_code,
        headers={
            k: v for k, v in resp.headers.items()
            if k.lower() not in ("content-encoding", "transfer-encoding")
        },
        media_type=content_type or "application/json",
    )
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # 路由
 # ---------------------------------------------------------------------------
@app.get("/health")
 async def health(ctx: SidecarContext = Depends(get_context)) -> dict[str, Any]:
    """存活检查 (liveness)。"""
    return ctx.health.liveness()
@app.get("/health/ready")
 async def health_ready(ctx: SidecarContext = Depends(get_context)) -> dict[str, Any]:
    """就绪检查 (readiness)，含上游连通性。
    BIZ-46 Phase3: 复用 ctx.http_client，不再每次创建新 client。
    """
    queue_size = await ctx.priority_queue.get_queue_size()
    bucket_status = ctx.token_bucket.get_status()
    return await ctx.health.readiness(
        upstream_url=ctx.config.upstream_url,
        upstream_api_key=ctx.config.upstream_api_key or "",
        queue_current_size=queue_size,
        queue_max_size=ctx.config.queue_max_size,
        available_tokens=bucket_status["tokens"],
        bucket_capacity=bucket_status["capacity"],
        http_client=ctx.http_client,  # 复用主 client
    )
@app.get("/status")
 async def status(ctx: SidecarContext = Depends(get_context)) -> dict[str, Any]:
    """调试用：限流器 + 队列 + 避退完整状态。"""
    queue_stats = await ctx.priority_queue.get_stats()
    bucket_status = ctx.token_bucket.get_status()
    return {
        "requests": {
            "total": ctx.stats["total_requests"],
            "nvidia": ctx.stats["nvidia_requests"],
            "passthrough": ctx.stats["passthrough_requests"],
            "ratelimited": ctx.stats["ratelimited_requests"],
        },
        "errors": {
            "queue_full_rejects": ctx.stats["queue_full_rejects"],
            "upstream_errors": ctx.stats["upstream_errors"],
        },
        "queue": queue_stats,
        "token_bucket": bucket_status,
        "retreat": {
            "state": ctx.token_bucket.get_retreat_state(),
            "effective_rpm": round(ctx.token_bucket.get_effective_rate_rpm(), 1),
            "base_rpm": round(ctx.token_bucket.get_base_rate_rpm(), 1),
            "upstream_429_rate": round(ctx.token_bucket.get_429_rate(), 4),
        },
        "uptime_seconds": ctx.uptime_seconds,
    }
 # ---- OpenAI 兼容端点 ----
@app.post("/v1/chat/completions")
 async def chat_completions(request: Request) -> Response:
    """OpenAI Chat Completions API 代理（含流式支持）。"""
    ctx: SidecarContext = get_context()
    return await _handle_proxy_request(ctx, request, "/v1/chat/completions")
@app.post("/v1/completions")
 async def completions(request: Request) -> Response:
    ctx: SidecarContext = get_context()
    """OpenAI Completions API 代理（legacy）。"""
    return await _handle_proxy_request(ctx, request, "/v1/completions")
@app.post("/v1/embeddings")
 async def embeddings(request: Request) -> Response:
    ctx: SidecarContext = get_context()
    """OpenAI Embeddings API 代理。"""
    return await _handle_proxy_request(ctx, request, "/v1/embeddings")
@app.get("/v1/models")
@app.get("/v1/models/{model_id:path}")
 async def list_models(request: Request, model_id: str | None = None) -> Response:
    ctx: SidecarContext = get_context()
    """OpenAI Models API 代理。"""
    path = f"/v1/models/{model_id}" if model_id else "/v1/models"
    return await _handle_proxy_request(ctx, request, path)
 # ---- 通用代理（catch-all 用于非标准 NVIDIA 端点） ----
@app.api_route("/{path:path}", methods=["GET", "POST", "PUT", "DELETE", "PATCH", "OPTIONS"])
 async def catch_all(request: Request, path: str) -> Response:
    ctx: SidecarContext = get_context()
    """通用代理端点：转发任何未匹配的路径到上游。"""
    target_path = f"/{path}" if not path.startswith("/") else path
    return await _handle_proxy_request(ctx, request, target_path)
@app.get("/metrics")
 async def metrics(ctx: SidecarContext = Depends(get_context)) -> PlainTextResponse:
    """Prometheus 指标端点。"""
    return PlainTextResponse(
        content=ctx.prometheus.generate_latest().decode(),
        media_type="text/plain; version=0.0.4",
    )
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # 入口
 # ---------------------------------------------------------------------------
 def main() -> None:
    """开发/调试入口。"""
    import uvicorn
    cfg: SidecarConfig = load_config()
    uvicorn.run(
        "nvidia_sidecar.server:app",
        host=cfg.listen_host,
        port=cfg.listen_port,
        log_level=cfg.log_level.lower(),
    )
 if __name__ == "__main__":
    main()
@@ -1,327 +0,0 @@
 <!DOCTYPE html>
 <html lang="zh-CN">
 <head>
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  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <title>NVIDIA Sidecar — 实时仪表盘</title>
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    .stat .label { font-size: 11px; color: #64748b; margin-top: 4px; text-transform: uppercase; }
    .stat.warn .value { color: #f59e0b; }
    .stat.danger .value { color: #ef4444; }
    .retreat-badge { display: inline-block; padding: 2px 10px; border-radius: 999px; font-size: 12px; font-weight: 600; }
    .retreat-badge.normal { background: #065f46; color: #6ee7b7; }
    .retreat-badge.retreat { background: #78350f; color: #fbbf24; }
    .retreat-badge.recover { background: #1e3a5f; color: #60a5fa; }
    .config-panel { background: #1e293b; border-radius: 12px; padding: 20px; border: 1px solid #334155; }
    .config-panel h2 { font-size: 15px; font-weight: 600; color: #94a3b8; margin-bottom: 14px; text-transform: uppercase; letter-spacing: 0.05em; }
    .config-row { display: flex; align-items: center; gap: 12px; margin-bottom: 12px; flex-wrap: wrap; }
    .config-row label { min-width: 100px; font-size: 13px; color: #cbd5e1; }
    .config-row input, .config-row select { background: #0f172a; border: 1px solid #334155; border-radius: 6px; color: #e2e8f0; padding: 6px 10px; font-size: 13px; }
    .config-row input[type="range"] { width: 140px; }
    .config-row button { background: #38bdf8; color: #0f172a; border: none; border-radius: 6px; padding: 6px 16px; font-size: 13px; font-weight: 600; cursor: pointer; }
    .config-row button:hover { background: #7dd3fc; }
    .config-row button:disabled { background: #475569; cursor: not-allowed; }
    .toast { position: fixed; top: 16px; right: 16px; padding: 10px 20px; border-radius: 8px; font-size: 13px; z-index: 999; animation: fadeInOut 3s; }
    .toast.success { background: #065f46; color: #6ee7b7; }
    .toast.error { background: #7f1d1d; color: #fca5a5; }
    @keyframes fadeInOut { 0% { opacity: 0; transform: translateY(-8px); } 10% { opacity: 1; transform: translateY(0); } 80% { opacity: 1; } 100% { opacity: 0; } }
    .disconnected { background: #7f1d1d; color: #fca5a5; padding: 4px 10px; border-radius: 4px; font-size: 12px; display: inline-block; margin-left: 8px; }
    .connected { background: #065f46; color: #6ee7b7; padding: 4px 10px; border-radius: 4px; font-size: 12px; display: inline-block; margin-left: 8px; }
    /* BIZ-46 Phase3: 队列柱状图 300ms 平滑动画 */
    .queue-bar { transition: height 0.3s ease; }
    /* BIZ-46 Phase3: SSE 断连 5s 半透明遮罩 */
    #reconnect-mask {
      display: none;
      position: fixed;
      top: 0; left: 0; right: 0; bottom: 0;
      background: rgba(15, 23, 42, 0.85);
      z-index: 1000;
      justify-content: center;
      align-items: center;
      flex-direction: column;
    }
    #reconnect-mask.visible { display: flex; }
    #reconnect-mask .mask-icon { font-size: 48px; margin-bottom: 16px; }
    #reconnect-mask .mask-text { color: #94a3b8; font-size: 16px; font-weight: 500; }
    #reconnect-mask .mask-sub { color: #64748b; font-size: 13px; margin-top: 8px; }
  </style>
 </head>
 <body>
  <!-- BIZ-46 Phase3: SSE 断连遮罩 -->
  <div id="reconnect-mask">
    <div class="mask-icon">⚠️</div>
    <div class="mask-text">数据暂不可用</div>
    <div class="mask-sub">SSE 连接中断，正在重连…</div>
  </div>
  <h1>🚀 NVIDIA Sidecar 实时仪表盘
    <span id="conn-status" class="connected">已连接</span>
  </h1>
  <p class="subtitle">令牌桶限流 · 优先级队列 · 避退模式 · 实时监控</p>
  <!-- 状态卡片 -->
  <div class="stat-row" style="margin-bottom: 24px;">
    <div class="stat"><div class="value" id="val-total">0</div><div class="label">总请求</div></div>
    <div class="stat"><div class="value" id="val-nvidia">0</div><div class="label">NVIDIA 请求</div></div>
    <div class="stat"><div class="value" id="val-rate">0</div><div class="label">当前 RPM</div></div>
    <div class="stat"><div class="value" id="val-429">0%</div><div class="label">上游 429 率</div></div>
    <div class="stat"><div class="value" id="val-retreat">正常</div><div class="label">避退状态</div></div>
    <div class="stat"><div class="value" id="val-uptime">0s</div><div class="label">运行时间</div></div>
  </div>
  <!-- 图表 -->
  <div class="grid">
    <div class="card">
      <h2>📊 令牌桶使用率</h2>
      <canvas id="chart-tokens"></canvas>
    </div>
    <div class="card">
      <!-- BIZ-46 Phase3: 队列图标题显示总排队数 -->
      <h2>📈 队列深度 <span id="queue-total" style="font-size:13px;color:#38bdf8;">(共 0)</span></h2>
      <canvas id="chart-queue"></canvas>
    </div>
    <div class="card">
      <h2>📉 请求吞吐量 (最近 20 点)</h2>
      <canvas id="chart-throughput"></canvas>
    </div>
    <div class="card">
      <h2>⚙️ 速率历史</h2>
      <canvas id="chart-rate"></canvas>
    </div>
  </div>
  <!-- 配置面板 -->
  <div class="config-panel">
    <h2>🔧 实时配置</h2>
    <div class="config-row">
      <label>速率 (RPM)</label>
      <input type="range" id="cfg-rate-rpm" min="1" max="100" value="40" oninput="document.getElementById('cfg-rate-val').textContent=this.value">
      <span id="cfg-rate-val" style="min-width:30px;">40</span>
    </div>
    <div class="config-row">
      <label>队列上限</label>
      <input type="number" id="cfg-queue-max" value="500" min="1" max="2000" style="width:80px;">
    </div>
    <div class="config-row">
      <button onclick="applyConfig()">应用配置</button>
    </div>
  </div>
 <script>
 // SSE 连接
 let evtSource = null;
 let dataHistory = { throughput: [], rates: [] };
 const MAX_HISTORY = 20;
 let lastSSETime = Date.now();
 // BIZ-46 Phase3: SSE 断连 5s 遮罩
 function checkReconnect() {
  const mask = document.getElementById('reconnect-mask');
  if (Date.now() - lastSSETime > 5000) {
    mask.classList.add('visible');
  }
 }
 setInterval(checkReconnect, 1000);
 function connectSSE() {
  if (evtSource) evtSource.close();
  evtSource = new EventSource('/api/dashboard/stream');
  evtSource.onmessage = (e) => {
    try {
      const snap = JSON.parse(e.data);
      lastSSETime = Date.now();
      // 隐藏断连遮罩
      document.getElementById('reconnect-mask').classList.remove('visible');
      updateDashboard(snap);
      document.getElementById('conn-status').className = 'connected';
      document.getElementById('conn-status').textContent = '已连接';
    } catch (err) {
      document.getElementById('conn-status').className = 'disconnected';
      document.getElementById('conn-status').textContent = '解析错误';
    }
  };
  evtSource.onerror = () => {
    document.getElementById('conn-status').className = 'disconnected';
    document.getElementById('conn-status').textContent = '断开 - 重连中';
  };
 }
 // 初始化 Chart.js
 const ctxTokens = document.getElementById('chart-tokens').getContext('2d');
 const chartTokens = new Chart(ctxTokens, {
  type: 'doughnut',
  data: {
    labels: ['已用令牌', '可用令牌'],
    datasets: [{ data: [0, 40], backgroundColor: ['#ef4444', '#22c55e'], borderWidth: 0 }]
  },
  options: { responsive: true, maintainAspectRatio: true, cutout: '65%', plugins: { legend: { position: 'bottom', labels: { color: '#94a3b8' } } },
    // BIZ-46 Phase3: 300ms 平滑动画
    animation: { duration: 300 } }
 });
 const ctxQueue = document.getElementById('chart-queue').getContext('2d');
 const chartQueue = new Chart(ctxQueue, {
  type: 'bar',
  data: {
    labels: ['URGENT', 'HIGH', 'NORMAL', 'LOW'],
    datasets: [{ label: '排队数', data: [0, 0, 0, 0], backgroundColor: ['#ef4444', '#f59e0b', '#38bdf8', '#a78bfa'] }]
  },
  options: { responsive: true, maintainAspectRatio: true,
    scales: { y: { beginAtZero: true, ticks: { color: '#94a3b8' } }, x: { ticks: { color: '#94a3b8' } } },
    plugins: { legend: { display: false } },
    // BIZ-46 Phase3: 300ms 平滑动画
    animation: { duration: 300 } }
 });
 const ctxThroughput = document.getElementById('chart-throughput').getContext('2d');
 const chartThroughput = new Chart(ctxThroughput, {
  type: 'line',
  data: { labels: [], datasets: [
    { label: '成功', data: [], borderColor: '#22c55e', backgroundColor: '#22c55e20', fill: false, tension: 0.3, pointRadius: 2 },
    { label: '429', data: [], borderColor: '#f59e0b', backgroundColor: '#f59e0b20', fill: false, tension: 0.3, pointRadius: 2 },
    { label: '直通', data: [], borderColor: '#a78bfa', backgroundColor: '#a78bfa20', fill: false, tension: 0.3, pointRadius: 2 },
  ]},
  options: { responsive: true, maintainAspectRatio: true,
    scales: { y: { beginAtZero: true, ticks: { color: '#94a3b8' } }, x: { ticks: { color: '#94a3b8' } } },
    plugins: { legend: { position: 'bottom', labels: { color: '#94a3b8' } } },
    animation: { duration: 300 } }
 });
 const ctxRate = document.getElementById('chart-rate').getContext('2d');
 const chartRate = new Chart(ctxRate, {
  type: 'line',
  data: { labels: [], datasets: [
    { label: '有效 RPM', data: [], borderColor: '#38bdf8', fill: false, tension: 0.3, pointRadius: 2 },
    { label: '基准 RPM', data: [], borderColor: '#64748b', fill: false, tension: 0.3, pointRadius: 2, borderDash: [4, 4] },
  ]},
  options: { responsive: true, maintainAspectRatio: true,
    scales: { y: { beginAtZero: true, ticks: { color: '#94a3b8' } }, x: { ticks: { color: '#94a3b8' } } },
    plugins: { legend: { position: 'bottom', labels: { color: '#94a3b8' } } },
    animation: { duration: 300 } }
 });
 function updateDashboard(snap) {
  const r = snap.requests || {};
  const tb = snap.token_bucket || {};
  const rt = snap.retreat || {};
  document.getElementById('val-total').textContent = (r.total || 0).toLocaleString();
  document.getElementById('val-nvidia').textContent = (r.nvidia || 0).toLocaleString();
  document.getElementById('val-rate').textContent = Math.round(rt.effective_rpm || 40);
  document.getElementById('val-429').textContent = ((rt.upstream_429_rate || 0) * 100).toFixed(1) + '%';
  document.getElementById('val-uptime').textContent = fmtDuration(snap.uptime_seconds || 0);
  const retreatEl = document.getElementById('val-retreat');
  const state = rt.state || 'normal';
  retreatEl.textContent = state === 'retreat' ? '⚠️ 避退' : state === 'recover' ? '↗ 恢复中' : '✅ 正常';
  retreatEl.style.color = state === 'retreat' ? '#f59e0b' : state === 'recover' ? '#60a5fa' : '#22c55e';
  chartTokens.data.datasets[0].data = [
    Math.round((tb.capacity || 40) - (tb.tokens || 40)),
    Math.round(tb.tokens || 0)
  ];
  chartTokens.update();
  const qs = snap.queue || {};
  const perPriority = qs.per_priority || {};
  const totalQueued = perPriority.URGENT + perPriority.HIGH + perPriority.NORMAL + perPriority.LOW || qs.current_size || 0;
  chartQueue.data.datasets[0].data = [
    perPriority.URGENT || 0,
    perPriority.HIGH || 0,
    perPriority.NORMAL || 0,
    perPriority.LOW || 0
  ];
  chartQueue.update();
  // BIZ-46 Phase3: 队列图标题显示总排队数
  document.getElementById('queue-total').textContent = '(共 ' + totalQueued + ')';
  const now = new Date().toLocaleTimeString();
  const prev = dataHistory.throughput.length > 0 ? dataHistory.throughput[dataHistory.throughput.length - 1].nvidia : 0;
  const throughput = Math.max(0, (r.nvidia || 0) - prev);
  dataHistory.throughput.push({ time: now, nvidia: throughput, ratelimited: r.ratelimited || 0, passthrough: r.passthrough || 0 });
  dataHistory.rates.push({ time: now, effective: rt.effective_rpm || 40, base: rt.base_rpm || 40 });
  if (dataHistory.throughput.length > MAX_HISTORY) dataHistory.throughput.shift();
  if (dataHistory.rates.length > MAX_HISTORY) dataHistory.rates.shift();
  chartThroughput.data.labels = dataHistory.throughput.map(d => d.time);
  chartThroughput.data.datasets[0].data = dataHistory.throughput.map(d => d.nvidia);
  chartThroughput.data.datasets[1].data = dataHistory.throughput.map(d => d.ratelimited);
  chartThroughput.data.datasets[2].data = dataHistory.throughput.map(d => d.passthrough);
  chartThroughput.update();
  chartRate.data.labels = dataHistory.rates.map(d => d.time);
  chartRate.data.datasets[0].data = dataHistory.rates.map(d => d.effective);
  chartRate.data.datasets[1].data = dataHistory.rates.map(d => d.base);
  chartRate.update();
 }
 function fmtDuration(s) {
  if (s < 60) return s + 's';
  if (s < 3600) return Math.floor(s/60) + 'm ' + (s%60) + 's';
  return Math.floor(s/3600) + 'h ' + Math.floor((s%3600)/60) + 'm';
 }
 async function applyConfig() {
  const btn = document.querySelector('.config-row button');
  btn.disabled = true;
  try {
    const resp = await fetch('/api/admin/config', {
      method: 'POST',
      headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
      body: JSON.stringify({
        rate_rpm: parseInt(document.getElementById('cfg-rate-rpm').value),
        queue_max_size: parseInt(document.getElementById('cfg-queue-max').value),
      })
    });
    const result = await resp.json();
    showToast(resp.ok ? 'success' : 'error', resp.ok ? '配置已更新' : (result.detail || '配置更新失败'));
  } catch (err) {
    showToast('error', '请求失败: ' + err.message);
  }
  btn.disabled = false;
 }
 function showToast(type, msg) {
  const t = document.createElement('div');
  t.className = 'toast ' + type;
  t.textContent = msg;
  document.body.appendChild(t);
  setTimeout(() => t.remove(), 3000);
 }
 // BIZ-46 Phase3: 页面加载时同步当前配置值
 async function loadConfig() {
  try {
    const resp = await fetch('/api/admin/config');
    if (resp.ok) {
      const config = await resp.json();
      document.getElementById('cfg-rate-rpm').value = config.rate_rpm || 40;
      document.getElementById('cfg-rate-val').textContent = config.rate_rpm || 40;
      document.getElementById('cfg-queue-max').value = config.queue_max_size || 500;
    }
  } catch (e) {
    console.warn('配置加载失败（可能需要 Admin Token）', e);
  }
 }
 loadConfig();
 connectSSE();
 </script>
 </body>
 </html>
@@ -1 +0,0 @@
 # nvidia_sidecar tests
@@ -1,207 +0,0 @@
 """
 避退模式并发/死锁回归测试 (BIZ-46 Phase3 6)
 覆盖多线程场景下的 AdaptiveTokenBucket 线程安全性：
 - 并发 record_response + evaluate_retreat
 - 并发 consume + record_response + evaluate_retreat
 - 高负载下避退状态转换正确性
 设计文档: docs/architecture/BIZ-46_Phase3_Architecture_Design.md 6
 """
 from __future__ import annotations
 import threading
 import time
 import pytest
 from nvidia_sidecar.rate_limiter import AdaptiveTokenBucket, RetreatState
 class TestRetreatConcurrency:
    """避退模式并发安全回归测试。"""
    @pytest.mark.asyncio
    async def test_concurrent_record_and_evaluate(self) -> None:
        """多线程同时 record_response + evaluate_retreat 不死锁。
        4 个线程同时操作：
        - 2 个线程执行 record_response (1000 次)
        - 2 个线程执行 evaluate_retreat (1000 次)
        所有线程必须在 10s 内完成，否则判定为死锁。
        """
        bucket = AdaptiveTokenBucket(rate=40 / 60, capacity=40)
        errors: list[Exception] = []
        def worker_record() -> None:
            for i in range(1000):
                try:
                    bucket.record_response(is_429=(i % 10 == 0))
                except Exception as e:
                    errors.append(e)
        def worker_evaluate() -> None:
            for _ in range(1000):
                try:
                    bucket.evaluate_retreat()
                except Exception as e:
                    errors.append(e)
        threads = [
            threading.Thread(target=worker_record),
            threading.Thread(target=worker_record),
            threading.Thread(target=worker_evaluate),
            threading.Thread(target=worker_evaluate),
        ]
        for t in threads:
            t.start()
        for t in threads:
            t.join(timeout=10)
        alive_threads = [t for t in threads if t.is_alive()]
        assert not alive_threads, (
            f"{len(alive_threads)} 个线程未完成，疑似死锁"
        )
        assert not errors, f"并发错误: {errors}"
    @pytest.mark.asyncio
    async def test_concurrent_consume_and_retreat(self) -> None:
        """多线程同时 consume + record_response + evaluate_retreat 不死锁。
        覆盖 _lock (TokenBucket) 和 _retreat_lock (AdaptiveTokenBucket)
        同时被不同线程持有时的交叉锁场景。
        """
        bucket = AdaptiveTokenBucket(rate=40 / 60, capacity=40)
        errors: list[Exception] = []
        def worker_consume() -> None:
            for _ in range(500):
                try:
                    bucket.consume(tokens=1)
                except Exception as e:
                    errors.append(e)
        def worker_retreat() -> None:
            for _ in range(500):
                try:
                    bucket.record_response(is_429=False)
                    bucket.evaluate_retreat()
                except Exception as e:
                    errors.append(e)
        threads = [
            threading.Thread(target=worker_consume),
            threading.Thread(target=worker_consume),
            threading.Thread(target=worker_retreat),
            threading.Thread(target=worker_retreat),
        ]
        for t in threads:
            t.start()
        for t in threads:
            t.join(timeout=10)
        alive_threads = [t for t in threads if t.is_alive()]
        assert not alive_threads, (
            f"{len(alive_threads)} 个线程未完成，疑似死锁"
        )
        assert not errors, f"并发错误: {errors}"
    @pytest.mark.asyncio
    async def test_retreat_state_transitions_under_load(self) -> None:
        """高负载下避退状态转换正确。
        1. 注入 100 个 429 → 验证进入 RETREAT
        2. 注入 200 个成功 → 手动推进时间 → 验证恢复
        """
        bucket = AdaptiveTokenBucket(
            rate=40 / 60,
            capacity=40,
            retreat_window_seconds=0.1,
            retreat_429_threshold=0.05,
            retreat_factor=0.75,
            retreat_min_rpm=5.0,
            recover_window_seconds=0.01,
        )
        # 阶段 1：模拟高 429 率
        for _ in range(100):
            bucket.record_response(is_429=True)
        state = bucket.evaluate_retreat()
        assert state == RetreatState.RETREAT, (
            f"高 429 率应触发避退，实际: {state}"
        )
        assert bucket.get_effective_rate_rpm() < bucket.get_base_rate_rpm(), (
            f"避退后速率应低于基准，实际: "
            f"{bucket.get_effective_rate_rpm()} vs {bucket.get_base_rate_rpm()}"
        )
        # 阶段 2：模拟恢复
        time.sleep(0.15)  # 等待 429 从短窗口中过期
        for _ in range(200):
            bucket.record_response(is_429=False)
        for _ in range(10):
            state = bucket.evaluate_retreat()
        assert state in (RetreatState.RECOVER, RetreatState.NORMAL), (
            f"恢复后应为 RECOVER 或 NORMAL，实际: {state}"
        )
    @pytest.mark.asyncio
    async def test_try_consume_concurrency_safety(self) -> None:
        """并发 try_consume 不死锁。"""
        bucket = AdaptiveTokenBucket(rate=40 / 60, capacity=40)
        errors: list[Exception] = []
        results: list[bool] = []
        def worker() -> None:
            for _ in range(200):
                try:
                    got = bucket.try_consume(tokens=1, timeout=0.1)
                    results.append(got)
                except Exception as e:
                    errors.append(e)
        threads = [threading.Thread(target=worker) for _ in range(8)]
        for t in threads:
            t.start()
        for t in threads:
            t.join(timeout=10)
        alive = [t for t in threads if t.is_alive()]
        assert not alive, f"{len(alive)} 个线程未完成，疑似死锁"
        assert not errors, f"并发错误: {errors}"
        successful = sum(1 for r in results if r)
        assert successful > 0, (
            f"令牌桶应至少成功消费一些令牌，成功: {successful}/{len(results)}"
        )
    @pytest.mark.asyncio
    async def test_high_load_state_coherence(self) -> None:
        """高负载下令牌桶状态一致性：消费总量 ≤ 初始 token + 补充量。"""
        bucket = AdaptiveTokenBucket(rate=10.0, capacity=100)
        consumed_count: list[int] = [0]
        lock = threading.Lock()
        def worker() -> None:
            local_consumed = 0
            for _ in range(50):
                if bucket.consume(tokens=1):
                    local_consumed += 1
                time.sleep(0.001)
            with lock:
                consumed_count[0] += local_consumed
        threads = [threading.Thread(target=worker) for _ in range(10)]
        for t in threads:
            t.start()
        for t in threads:
            t.join(timeout=15)
        max_expected = 100 + int(10.0 * 5)
        assert consumed_count[0] <= max_expected, (
            f"消费量异常: {consumed_count[0]}，应 ≤ {max_expected}"
        )
@@ -1,325 +0,0 @@
 """
 NVIDIA Sidecar — WebUI 后端 API
 提供仪表盘 SSE 实时推送 + 配置热重载 API。
 BIZ-46 Phase3:
 - 架构解耦：移除反向导入 server，改用 Depends(get_context) (§1)
 - SSE 共享缓存：1s TTL snapshot cache，多客户端不重复构建 (§3)
 - Dashboard UX：页面加载同步配置 + 队列深度标题 (§7)
 """
 from __future__ import annotations
 import asyncio
 import json
 import os
 import time
 from pathlib import Path
 from typing import Any, AsyncGenerator
 import structlog
 from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, Request
 from fastapi.responses import HTMLResponse, JSONResponse, StreamingResponse
 from fastapi.security import HTTPAuthorizationCredentials, HTTPBearer
 from pydantic import BaseModel
 from nvidia_sidecar.context import SidecarContext
 webui_router: APIRouter = APIRouter(prefix="/api", tags=["webui"])
 logger: structlog.stdlib.BoundLogger = structlog.get_logger("nvidia_sidecar.webui")
 STATIC_DIR: Path = Path(__file__).parent / "static"
 # dashboard.html 缓存（严维序评审 #6 / 梁思筑评审 #8：避免每次请求读磁盘）
 _dashboard_html_cache: tuple[str, float] | None = None
 _DASHBOARD_CACHE_TTL: float = 300.0  # 5 分钟
 # Admin API 认证（严维序评审 #1）
 _ADMIN_TOKEN: str | None = os.environ.get("SIDECAR_ADMIN_TOKEN")
 _admin_auth_scheme: HTTPBearer = HTTPBearer(auto_error=False)
 def _get_ctx(request: Request) -> SidecarContext:
    """获取 SidecarContext（webui 路由级注入，避免循环导入 server）。"""
    return request.app.state.sidecar  # type: ignore[no-any-return]
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # 配置热重载模型
 # ---------------------------------------------------------------------------
 class ConfigPatch(BaseModel):
    """可在线修改的配置字段。"""
    rate_rpm: int | None = None
    queue_max_size: int | None = None
    fallback_enabled_passthrough: bool | None = None
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # SSE 快照构建（BIZ-46 Phase3: 1s TTL 共享缓存）
 # ---------------------------------------------------------------------------
 async def _build_snapshot(ctx: SidecarContext) -> dict[str, Any]:
    """构建当前状态快照（从 SidecarContext 读取，含队列深度）。
    BIZ-46 Phase3: 不再通过反向导入 server 访问全局变量。
    """
    try:
        bucket_status = ctx.token_bucket.get_status()
        now = time.time()
        queue_data: dict[str, Any] = {"current_size": 0, "per_priority": {}}
        try:
            queue_stats = await ctx.priority_queue.get_stats()
            queue_data = {
                "max_size": queue_stats.get("max_size", 0),
                "current_size": queue_stats.get("current_size", 0),
                "per_priority": queue_stats.get("depth_by_priority", {}),
                "total_enqueued": queue_stats.get("total_enqueued", 0),
                "total_dequeued": queue_stats.get("total_dequeued", 0),
                "total_dropped": queue_stats.get("total_dropped", 0),
            }
        except Exception:
            logger.warning(
                "queue_stats_unavailable",
                message="队列统计获取失败，仪表盘队列深度可能不准确",
            )
        return {
            "timestamp": now,
            "uptime_seconds": ctx.uptime_seconds,
            "token_bucket": bucket_status,
            "queue": queue_data,
            "retreat": {
                "state": ctx.token_bucket.get_retreat_state(),
                "effective_rpm": round(ctx.token_bucket.get_effective_rate_rpm(), 1),
                "base_rpm": round(ctx.token_bucket.get_base_rate_rpm(), 1),
                "upstream_429_rate": round(ctx.token_bucket.get_429_rate(), 4),
            },
            "requests": {
                "total": ctx.stats.get("total_requests", 0),
                "nvidia": ctx.stats.get("nvidia_requests", 0),
                "passthrough": ctx.stats.get("passthrough_requests", 0),
                "ratelimited": ctx.stats.get("ratelimited_requests", 0),
            },
            "errors": {
                "queue_full_rejects": ctx.stats.get("queue_full_rejects", 0),
                "upstream_errors": ctx.stats.get("upstream_errors", 0),
            },
        }
    except Exception:
        logger.exception("snapshot_build_error")
        return {"error": "snapshot_unavailable", "timestamp": time.time()}
 async def _build_snapshot_cached(ctx: SidecarContext) -> dict[str, Any]:
    """带 1s TTL 的共享快照缓存（BIZ-46 Phase3 §3）。
    多个 SSE 客户端共享同一份快照，避免重复计算和锁竞争。
    性能收益：
    - 1 客户端: 1 次/s 计算（无变化）
    - 5 客户端: ~5 次/s → 1 次/s
    - 20 客户端: ~20 次/s → 1 次/s
    """
    now_cache = time.monotonic()
    if ctx.snapshot_cache is not None:
        data, ts = ctx.snapshot_cache
        if now_cache - ts < ctx.SNAPSHOT_CACHE_TTL:
            return data
    async with ctx.snapshot_cache_lock:
        # Double-check（避免多个协程同时 miss 后重复构建）
        if ctx.snapshot_cache is not None:
            data, ts = ctx.snapshot_cache
            if now_cache - ts < ctx.SNAPSHOT_CACHE_TTL:
                return data
        snapshot = await _build_snapshot(ctx)
        ctx.snapshot_cache = (snapshot, now_cache)
        return snapshot
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # 仪表盘 SSE 推送
 # ---------------------------------------------------------------------------
 async def _dashboard_stream(request: Request, ctx: SidecarContext) -> StreamingResponse:
    """SSE 实时推送 Sidecar 完整状态快照（每秒一次）。
    供 dashboard.html 的 EventSource 消费。
    BIZ-46 Phase3: 使用共享缓存 _build_snapshot_cached，多客户端不重复计算。
    """
    async def event_generator() -> AsyncGenerator[str, None]:
        first_frame = True
        while True:
            if await request.is_disconnected():
                break
            try:
                snapshot: dict[str, Any] = await _build_snapshot_cached(ctx)
                payload_sse = f"data: {json.dumps(snapshot, ensure_ascii=False)}\n\n"
                if first_frame:
                    payload_sse = f"retry: 3000\n{payload_sse}"
                    first_frame = False
                yield payload_sse
            except Exception:
                logger.exception("dashboard_sse_error")
                yield f"data: {json.dumps({'error': 'internal'})}\n\n"
            await asyncio.sleep(1.0)
    return StreamingResponse(
        event_generator(),
        media_type="text/event-stream",
        headers={
            "Cache-Control": "no-cache",
            "X-Accel-Buffering": "no",
        },
    )
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # 配置热重载
 # ---------------------------------------------------------------------------
 async def get_config(ctx: SidecarContext) -> dict[str, Any]:
    """获取当前完整配置（从 SidecarContext 读取）。"""
    config = ctx.config
    effective_rpm = float(ctx.token_bucket.get_effective_rate_rpm())
    return {
        "listen_host": config.listen_host,
        "listen_port": config.listen_port,
        "metrics_port": config.metrics_port,
        "upstream_url": config.upstream_url,
        "upstream_api_key": _mask_api_key(config.upstream_api_key),
        "rate_rpm": round(effective_rpm, 1),
        "bucket_capacity": config.bucket_capacity,
        "request_timeout": config.request_timeout,
        "queue_max_size": config.queue_max_size,
        "low_priority_timeout": config.low_priority_timeout,
        "fallback_enabled_passthrough": config.fallback_enabled_passthrough,
        "log_level": config.log_level,
    }
 async def update_config(body: ConfigPatch, ctx: SidecarContext) -> JSONResponse:
    """在线修改配置项并即时生效。"""
    config = ctx.config
    changed: list[str] = []
    if body.rate_rpm is not None:
        if body.rate_rpm <= 0:
            raise HTTPException(status_code=400, detail="rate_rpm must be > 0")
        config.rate_rpm = body.rate_rpm
        ctx.token_bucket.set_rate(body.rate_rpm / 60.0)
        changed.append("rate_rpm")
    if body.queue_max_size is not None:
        if body.queue_max_size <= 0:
            raise HTTPException(status_code=400, detail="queue_max_size must be > 0")
        ok, msg = ctx.priority_queue.set_max_size(body.queue_max_size)
        if not ok:
            raise HTTPException(status_code=400, detail=msg)
        config.queue_max_size = body.queue_max_size
        changed.append("queue_max_size")
        logger.info("queue_max_size_updated", detail=msg)
    if body.fallback_enabled_passthrough is not None:
        config.fallback_enabled_passthrough = body.fallback_enabled_passthrough
        changed.append("fallback_enabled_passthrough")
    logger.info("config_updated", changed=changed)
    return JSONResponse(
        content={"status": "ok", "changed": changed},
    )
 def _mask_api_key(key: str) -> str:
    """对 API Key 进行脱敏处理，仅保留前 4 位以供识别。
    严维序评审 #2 / 沈路明评审 #3：防止 API Key 明文泄露。
    """
    if not key:
        return ""
    if len(key) <= 4:
        return key[:2] + "****"
    return key[:4] + "****"
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # 路由注册
 # ---------------------------------------------------------------------------
@webui_router.get("/dashboard/stream")
 async def dashboard_stream(
    request: Request,
    ctx: SidecarContext = Depends(_get_ctx),
 ) -> StreamingResponse:
    """SSE 仪表盘实时推送端点（BIZ-46 Phase3: 使用共享缓存）。"""
    return await _dashboard_stream(request, ctx)
 async def _verify_admin_auth(
    credentials: HTTPAuthorizationCredentials | None = Depends(_admin_auth_scheme),
 ) -> None:
    """Admin API Bearer Token 认证（严维序评审 #1）。
    若设置了 SIDECAR_ADMIN_TOKEN 环境变量，则要求请求携带匹配的 Bearer Token。
    未设置时跳过认证（开发/测试环境）。
    """
    if _ADMIN_TOKEN is None:
        return  # 未配置认证 token，允许无认证访问
    if credentials is None:
        raise HTTPException(status_code=401, detail="需要 Bearer Token 认证（Admin API）")
    if credentials.credentials != _ADMIN_TOKEN:
        raise HTTPException(status_code=403, detail="Admin Token 无效")
@webui_router.get("/admin/config")
 async def admin_get_config(
    _auth: None = Depends(_verify_admin_auth),
    ctx: SidecarContext = Depends(_get_ctx),
 ) -> JSONResponse:
    """获取当前配置（需要 Admin 认证）。"""
    return JSONResponse(content=await get_config(ctx))
@webui_router.post("/admin/config")
 async def admin_update_config(
    body: ConfigPatch,
    _auth: None = Depends(_verify_admin_auth),
    ctx: SidecarContext = Depends(_get_ctx),
 ) -> JSONResponse:
    """在线修改配置（热重载，需要 Admin 认证）。"""
    return await update_config(body, ctx)
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # 仪表盘静态页面
 # ---------------------------------------------------------------------------
 def _get_dashboard_html() -> str:
    """获取仪表盘 HTML（带缓存，严维序评审 #6 / 梁思筑评审 #8）。
    首次加载后缓存 5 分钟，避免每次请求读磁盘。
    """
    global _dashboard_html_cache
    now = time.monotonic()
    if _dashboard_html_cache is not None:
        cached_content, cached_at = _dashboard_html_cache
        if now - cached_at < _DASHBOARD_CACHE_TTL:
            return cached_content
    dashboard_path = STATIC_DIR / "dashboard.html"
    if dashboard_path.is_file():
        content = dashboard_path.read_text(encoding="utf-8")
        _dashboard_html_cache = (content, now)
        return content
    return "<h1>dashboard.html not found</h1>"
@webui_router.get("/dashboard", include_in_schema=False)
 async def dashboard_page() -> HTMLResponse:
    """仪表盘 HTML 页面（含缓存策略）。"""
    return HTMLResponse(content=_get_dashboard_html())