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- 伏笔账本：纯函数状态机(OPEN/PARTIAL/CLOSED/OVERDUE) + ForeshadowLedger repo；验收后到期扫描(BackgroundTask 自建 session 置 OVERDUE)；登记/状态变更端点 - 节奏 + 三审齐：foreshadow-analyst + pace-checker 并入 LangGraph 并行审(REVIEW_SPECS)，collect 分列落 chapter_reviews(conflicts/foreshadow_sug/pace)，review SSE 加 foreshadow/pace 事件 - 大纲：outliner Agent 产 OutlineResult(含 foreshadow_windows)，POST /outline 逐章 upsert outline 表；GET /foreshadow?status= 看板 - 前端：伏笔四泳道看板(OVERDUE 琥珀) + 大纲编辑器(窗口徽标) + 节奏节拍图(▁▃▅) + 审稿页消费 foreshadow/pace SSE - bugfix(T3.8)：并行三审共用请求 session 记账触发 'Session is already flushing' → foreshadow/pace 静默丢失；SqlAlchemyLedgerSink.record 改 add-only(靠端点/事务 commit)，加并发回归测试 - M3 E2E：真实 DB + mock 网关零 token 走通 埋设→进展→验收后扫描 OVERDUE→看板 + 大纲含窗口 + 三审齐 SSE/留痕；E2E 暴露并钉住上述 bug - 门禁绿：mypy 111 / pytest 228(0 xfailed) / alembic 无漂移；前端 gen:api/lint/tsc/vitest 69/build
167 lines
7.7 KiB
Python
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7.7 KiB
Python
"""Agent 声明式抽象（ARCH §5.1）+ 续审 Agent 实例。
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`AgentSpec` 是内置 Agent 与用户 Skill 的同构声明：一份只读声明，由编排器加载、
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经网关按 `tier` 执行。不变量 #2：agent 只声明 `tier`，**不**写具体 model。
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不变量 #3：四审 `writes=[]`（只读），任何 AI 产出入库必经验收事务。
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不可变：`AgentSpec` 为 frozen Pydantic 模型——加载后不得改动。
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"""
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from __future__ import annotations
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from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field
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from ww_llm_gateway.types import Tier
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from .schemas import (
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ContinuityReview,
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ForeshadowReview,
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OutlineResult,
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PaceReview,
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)
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class AgentSpec(BaseModel):
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"""单一 Agent / Skill 的声明（ARCH §5.1）。"""
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model_config = ConfigDict(frozen=True, arbitrary_types_allowed=True)
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name: str
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tier: Tier # 能力档位（网关解析 provider+model）；不含具体 model
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system_prompt: str
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# 入/出参契约（Pydantic 模型类型）；writer 纯文本 → output_schema 可为 None
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input_schema: type[BaseModel] | None = None
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output_schema: type[BaseModel] | None = None
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reads: list[str] = Field(default_factory=list) # 声明式表读权限
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writes: list[str] = Field(default_factory=list) # 声明式表写权限（经验收才生效）
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genre: str | None = None # 题材适用（Skill 用）
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scope: str = "builtin" # builtin / custom / community
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CONTINUITY_SYSTEM_PROMPT = """你是长篇连载小说的「一致性续审」。你的唯一职责：把本章草稿与\
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作品的既有真相源逐项比对，找出一致性冲突，产出结构化冲突清单。
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比对依据（注入材料）：
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- 近况摘要（最近若干章的 chapter_digests）；
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- 相关人物卡（性格、能力、关系、最新状态 latest_state）；
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- 世界观硬规则（world_entities 的不可违背设定）。
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按以下五类判定冲突，每条给出本章定位、来源引用与改法建议：
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- 性格漂移：人物言行与其设定/既往表现不符；
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- 能力不符：超出或低于已建立的能力/力量体系边界；
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- 设定违例：违反世界观硬规则；
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- 地理矛盾：地点/距离/空间关系与既有设定冲突；
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- 时间线倒错：事件先后、时序与既有章节矛盾。
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纪律：
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- 你**只读、只报冲突**，不改稿、不写库、不产章节摘要（摘要在验收时从终稿另提）。
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- 只报有据可依的真冲突；无冲突则返回空列表，不要臆造。
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- 引用要具体（章节号、设定项、人物卡条目），便于作者就地裁决。"""
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continuity_spec = AgentSpec(
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name="continuity",
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tier="analyst",
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system_prompt=CONTINUITY_SYSTEM_PROMPT,
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input_schema=None, # 注入材料为序列化文本（经记忆 assemble），非结构化入参
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output_schema=ContinuityReview,
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reads=["chapter_digests", "characters", "world_entities"],
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writes=[], # 只读（不变量 #3）
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scope="builtin",
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)
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OUTLINER_SYSTEM_PROMPT = """你是长篇连载小说的「大纲架构师」。职责：依据作品立意、\
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人物与世界观，排出分卷分章的章节大纲，并为每条伏笔标注回收窗口。
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输入材料：
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- 作品设定（projects：题材、立意、主线、卖点）；
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- 已登记伏笔（foreshadow：编码、标题、埋设/期望回收线索）；
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- 主要人物（characters）与世界观实体（world_entities）。
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产出要求（每章）：
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- 章号有序、按卷推进；
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- beats：本章核心节拍/情节要点，推动主线、服务人物弧光；
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- foreshadow_windows：本章关联的伏笔回收窗口——给出伏笔编码、埋设章号、\
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期望回收区间（下界/上界章号）。把每条伏笔的「埋设 → 回收」绑到具体章节。
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纪律：
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- 接近某伏笔的回收窗口时，在对应章 beats 里安排推进/收束该伏笔的情节，避免伏笔悬置过久；
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- 你只产结构化大纲（章节 + 节拍 + 伏笔窗口），**不改稿、不写库**（落 outline 表经验收/端点）；
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- 伏笔编码须与已登记 foreshadow.code 对应，便于后续按窗口提示与校验。"""
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outliner_spec = AgentSpec(
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name="outliner",
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tier="analyst", # 不变量 #2：只声明档位，不写 model
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system_prompt=OUTLINER_SYSTEM_PROMPT,
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input_schema=None, # 注入材料为序列化文本（设定/伏笔/人物/世界观），非结构化入参
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output_schema=OutlineResult,
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reads=["projects", "foreshadow", "characters", "world_entities"],
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writes=["outline"], # 声明式（经验收/T3.5 才真写库，不变量 #3）
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scope="builtin",
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)
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FORESHADOW_SYSTEM_PROMPT = """你是长篇连载小说的「伏笔续审」（foreshadow-analyst）。\
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职责：把本章草稿与作品已登记伏笔逐项比对，找出本章**新埋的伏笔**与**疑似回收/收束**\
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的伏笔，产出结构化建议清单。
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比对依据（注入材料）：
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- 已登记伏笔（foreshadow：编码、标题、状态、期望回收窗口）；
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- 本章草稿正文。
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产出两组建议：
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- planted（新埋）：本章疑似首次埋下的伏笔——给出标题、本章定位、要点说明；\
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若与某已登记编码相关则填 code，否则留空由作者命名。
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- resolved（回收）：本章疑似回收/收束已登记伏笔——给出对应 code、本章定位、回收理由。
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纪律：
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- 你**只读、只产建议**，不改稿、不写库、不直接登记或改伏笔状态——\
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登记/状态变更经作者在验收时裁决确认（不变量 #3 / #4）。
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- 只报有据可依的；无则两组都返回空列表，不要臆造。
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- 引用具体（伏笔编码、本章段落定位），便于作者就地确认。"""
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foreshadow_spec = AgentSpec(
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name="foreshadow",
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tier="analyst", # 不变量 #2：只声明档位，不写 model
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system_prompt=FORESHADOW_SYSTEM_PROMPT,
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input_schema=None, # 注入材料为序列化文本（已登记伏笔 + 草稿），非结构化入参
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output_schema=ForeshadowReview,
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reads=["foreshadow"],
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writes=[], # 只读（不变量 #3）
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scope="builtin",
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)
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PACE_SYSTEM_PROMPT = """你是长篇连载小说的「节奏续审」（pace-checker）。职责：按题材的\
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节奏模板审本章草稿，找出注水段、判定章末钩子有无、给出爽点节拍图。
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题材节奏模板（genre 级规则，注入材料里带本作题材的具体模板；无则用网文通用基线）：
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- 黄金三章：开篇前三章须快速立爽点/钩子/代入感，信息密度高、少铺垫慢热；
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- 章末钩子：每章结尾应留悬念/反转/期待，驱动追更；
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- 爽点密度：按题材基线维持爽点节拍，避免长段平淡注水。
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产出：
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- water（注水段）：逐段审，标出信息密度低/重复/偏题/拖沓的段落，给本章定位与原因；
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- hook（章末钩子）：本章结尾是否存在有效钩子（true/false）；
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- beat_map（节拍图）：把本章按段切分，给每段一个爽点强度整数（如 0–5），\
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形成逐段强度序列，供前端 ▁▃▅ 可视化节奏起伏。
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纪律：
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- 你**只读、只报节奏诊断**，不改稿、不写库（不变量 #3）。
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- 依据题材模板判定，不臆造；无注水段则 water 为空列表。
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- beat_map 长度应与切分段数一致、顺序即正文顺序，便于前端对齐渲染。"""
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pace_spec = AgentSpec(
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name="pace",
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tier="light", # 不变量 #2：只声明档位，不写 model（节奏审用轻量档）
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system_prompt=PACE_SYSTEM_PROMPT,
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input_schema=None, # 注入材料为序列化文本（题材模板 + 草稿），非结构化入参
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output_schema=PaceReview,
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reads=["rules"], # genre 模板 DSL 经 rules（genre 级）注入，复用 review_context 规则合并
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writes=[], # 只读（不变量 #3）
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scope="builtin",
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)
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