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- 续审 Agent 声明(AgentSpec) + 结构化输出契约(ContinuityReview/Conflict 五类) - LangGraph 并行审子图(可扩四审) + collect 落 chapter_reviews 留痕 + review SSE(section/conflict) - 验收-side Repository：章节 accepted 版本晋升 + digest append-only + 审稿留痕/裁决 - API：review(SSE) + reviews 历史 + accept(单原子事务：晋升 version + 终稿 digest + 裁决留痕) - 冲突 gate：未决裁决拦截(CONFLICT_UNRESOLVED)；digest 从终稿提炼(不变量#4) - 前端：审稿报告页 + 冲突就地标注 + 裁决(采纳/忽略/手改) + 未决禁验收 + 「本次将更新」清单 - M2 E2E：真实 DB + 多档位 mock 网关零 token 走通 写→审→裁决→验收→摘要入库 - 多 agent 协同台账(PROGRESS.md) + 共享记忆(memory/contracts·decisions·gotchas)
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4.1 KiB
Python
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"""终稿 digest 提炼（验收事务的 R2 步骤；ARCH §5.5 / §6.1，不变量 #4）。
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验收时用**终稿**（作者裁决/改稿后的最终文本）经网关跑一次轻量结构化提炼，得 digest
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（结构化事实）。**在开原子事务之前**完成——别在持开事务里跨网络调 LLM（R2）。
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`ChapterDigestFacts` 是 digest 的结构化形：本章关键事实清单，供后续章节注入近况摘要
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（assemble 的 `recent_digests`）+ 一致性比对。轻量档位（tier=light），只读终稿、产事实。
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记账：digest 提炼这次网关调用产 usage，经 `SqlAlchemyLedgerSink` flush 进**同一请求
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session**——由验收事务在末尾一次 commit 落 `usage_ledger`（见 ledger gotcha）。
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"""
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from __future__ import annotations
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import uuid
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from typing import Any
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import structlog
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from pydantic import BaseModel, Field
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from ww_llm_gateway import Gateway
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from ww_llm_gateway.types import Block, LlmRequest, Scope
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log = structlog.get_logger(__name__)
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DIGEST_SYSTEM_PROMPT = """你是长篇连载小说的「章节摘要提炼」。读入本章**终稿**，抽取后续\
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章节一致性比对所需的结构化事实，产出结构化摘要。
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只提炼**终稿明确写出**的事实，不臆造、不推断未写明的内容：
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- summary：本章一句话主线（≤60 字）；
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- events：本章发生的关键事件（按时序）；
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- characters：登场人物及其本章状态变化（姓名 + 状态/变化）；
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- locations：出现的地点；
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- foreshadow：本章埋下或回收的伏笔线索。
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纪律：只读终稿、只产事实，不评价、不改稿、不报冲突（冲突在审稿期产）。"""
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class CharacterStateFact(BaseModel):
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"""单个人物的本章状态事实。"""
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name: str = Field(description="人物姓名")
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state: str = Field(description="本章该人物的状态/变化")
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class ChapterDigestFacts(BaseModel):
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"""终稿提炼的结构化事实（落 `chapter_digests.facts`）。"""
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summary: str = Field(default="", description="本章一句话主线")
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events: list[str] = Field(default_factory=list, description="关键事件（时序）")
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characters: list[CharacterStateFact] = Field(
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default_factory=list, description="登场人物及其本章状态变化"
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)
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locations: list[str] = Field(default_factory=list, description="出现的地点")
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foreshadow: list[str] = Field(default_factory=list, description="埋下/回收的伏笔线索")
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def build_digest_request(
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*, final_text: str, user_id: uuid.UUID, project_id: uuid.UUID
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) -> LlmRequest:
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"""据终稿构造 digest 提炼请求（纯函数）。
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`system_prompt` 进缓存断点前块；终稿进 `input`（断点后）。tier=light（不变量 #2）。
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`output_schema=ChapterDigestFacts` → 网关经 instructor 保证产结构化实例（C1）。
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"""
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return LlmRequest(
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tier="light",
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system=[Block(text=DIGEST_SYSTEM_PROMPT, cache=True)],
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input=f"## 本章终稿\n{final_text}",
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output_schema=ChapterDigestFacts,
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scope=Scope(user_id=user_id, project_id=project_id),
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)
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async def extract_digest_facts(
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gateway: Gateway,
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*,
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final_text: str,
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user_id: uuid.UUID,
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project_id: uuid.UUID,
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chapter_no: int,
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) -> dict[str, Any]:
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"""从终稿提炼结构化事实，返回可直接落 `facts` 列的 dict。
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**在开原子事务之前**调用（R2：别在持开事务里跨网络调 LLM）。`gateway.run(req).parsed`
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带 schema 时必非 None（C1）；防御性兜底：若 parsed 缺失则落空事实（不崩验收）。
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日志脱敏：只记终稿长度，不记正文。
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"""
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req = build_digest_request(final_text=final_text, user_id=user_id, project_id=project_id)
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resp = await gateway.run(req)
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parsed = resp.parsed
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facts = parsed.model_dump() if parsed is not None else ChapterDigestFacts().model_dump()
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log.info(
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"digest_extracted",
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project_id=str(project_id),
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chapter_no=chapter_no,
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final_text_len=len(final_text),
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event_count=len(facts.get("events", [])),
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)
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return facts
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