新增: 飞书文件消息入站与补充注入链完善

- 文件消息入站:20MB 上限落盘引用,模型经 read_file 按需读盘;下载带 3 次退避+120s 超时防线,复用媒体域 hash 去重/OSS 双写
- 群聊门控对齐 u-claw 模式:前移至类型分流前,@自己/@所有人响应,未艾特静默旁观(原门控后置致未支持类型误回提示卡)
- 修复补充注入丢失:pending_injects 未消化计数+收敛出口续轮+桌面注入 IPC+前端本地气泡
- df-ai-core 测试构造器补 source 字段(溯源字段遗漏,全量门禁暴露)

src-tauri/src/commands/ai/agentic/mod.rs

@@ -527,6 +527,31 @@ pub(crate) async fn run_agentic_loop(
         // 热改 agent_max_iterations 不影响在跑 loop)+ 清零上 loop 残留的注入顺延余量。
         conv.loop_max_rounds = max_iterations;
         conv.round_budget_extra = 0;
+        // 真目标源(2026-10-15 目标语义重构):pinned_goals 从「工具推理流水账」改为「用户任务原文」
+        // ——流水账模式下用户真实意图从不进目标体系,压缩/重启后 AI 即失忆(2026-10-12/15
+        // 两次丢目标事故同根)。首条任务型 user 消息写入首位;已有目标不覆盖(尊重
+        // UPDATE_GOALS 显式修正);[系统恢复] 引导与超短碎片不入(递归套娃教训)。
+        if conv.pinned_goals.is_empty() {
+            let task_text = conv
+                .messages
+                .iter()
+                .find(|m| {
+                    matches!(m.role, df_ai::provider::MessageRole::User)
+                        && !m.content.starts_with("[系统恢复]")
+                        && m.content.chars().count() >= 4
+                })
+                .map(|m| {
+                    let mut t: String = m.content.chars().take(GOAL_MAX_CHARS).collect();
+                    if m.content.chars().count() > GOAL_MAX_CHARS {
+                        t.push('…');
+                    }
+                    t
+                });
+            if let Some(t) = task_text {
+                conv.pinned_goals.push(super::GoalEntry::new(t));
+                tracing::info!(conv_id = %conv_id, "[ai] 会话目标取首条任务消息(目标语义重构)");
+            }
+        }
         (
             conv.stop_flag.clone(),
             conv.notify.clone(),
@@ -2013,6 +2038,9 @@ async fn prepare_round_inputs(
         // 条目已消失则跳过,防 conv() 惰性创建孤儿状态
         if session.conv_read(conv_id).is_some() {
             session.conv(conv_id).messages.set_cache_friendly(cache_friendly);
+            // 本轮请求已含截至此刻的全部消息,注入计数清零(=已消化);此后到收敛前
+            // 再到的注入会计数,收敛出口凭 >0 续一轮消化(见收敛分支守卫)。
+            session.conv(conv_id).pending_injects = 0;
         }
         let conv = match session.conv_read(conv_id) {
             Some(c) => c,
@@ -2218,7 +2246,10 @@ async fn finalize_round_output(
                     })
                     .collect();
             } else {
-                update_pinned_goals(&mut session, conv_id, tool_calls_acc);
+                // 工具推理流水账停写(2026-10-15 目标语义重构):「执行 xxx/查看 xxx」是手段记录
+                // 不是用户目标,入 pinned_goals 挤占真目标且压缩/重启后即失忆;工具轨迹已由
+                // 轨迹卡与审计表完整覆盖。目标来源收敛为:首条任务消息(入口写入)+UPDATE_GOALS
+                // 显式修正(上方分支,LLM 显式目标管理继续有效)。
             }
         }
     }
@@ -2345,19 +2376,49 @@ async fn finalize_round_output(
             // 正常收敛(loop 主体置 converged 后 break)
             // P2-1 主会话侧最小修复:收敛文本若被 max_tokens 腰斩,追加系统提示消息
             // (对齐 MidStream 保文的系统提示机制),用户/下轮请求能看见截断而非当完整回复。
-            if round_truncated_by_max_tokens {
+            // 注入未消化守卫(2026-10-14 实测):本轮组装后到达的补充指令,纯问答轮一轮收敛即
+            // 无人消费(本轮上下文已在生成中定型)。计数>0 → 插提示续一轮,下轮
+            // build_for_request 自然带上补充内容;计数已 take 清零,同批注入不重复触发。
+            let pending_injects = {
+                let mut session = session_arc.lock().await;
+                if session.per_conv.contains_key(conv_id) {
+                    std::mem::take(&mut session.conv(conv_id).pending_injects)
+                } else {
+                    0
+                }
+            };
+            if pending_injects > 0 {
                 let mut session = session_arc.lock().await;
                 if session.per_conv.contains_key(conv_id) {
                     let conv = session.conv(conv_id);
-                    let mut notice = ChatMessage::system(
-                        "⚠ 回复因 max_tokens 上限被截断,以上内容可能不完整;可要求模型继续输出。",
-                    );
-                    notice.model = Some(resolved_model.to_string());
-                    conv.messages.push(notice);
+                    let mut tip = ChatMessage::system(format!(
+                        "用户在回答生成期间补充了 {pending_injects} 条消息(见对话记录中的补充指令);\
+                         请结合补充内容继续或修正上面的回答,勿忽略。"
+                    ));
+                    tip.model = Some(resolved_model.to_string());
+                    conv.messages.push(tip);
                 }
-                tracing::warn!(conv_id = %conv_id, "[ai] 收敛回复因 max_tokens 截断,已追加系统提示");
+                tracing::info!(
+                    conv_id = %conv_id, pending = pending_injects,
+                    "[ai] 收敛时检出未消化注入,插提示续一轮消化"
+                );
+                // 不 return Converged:掉到函数尾部 RunTools(本轮无工具空转),
+                // loop 顶部正常续轮,补充指令获得完整消费轮。
+            } else {
+                if round_truncated_by_max_tokens {
+                    let mut session = session_arc.lock().await;
+                    if session.per_conv.contains_key(conv_id) {
+                        let conv = session.conv(conv_id);
+                        let mut notice = ChatMessage::system(
+                            "⚠ 回复因 max_tokens 上限被截断,以上内容可能不完整;可要求模型继续输出。",
+                        );
+                        notice.model = Some(resolved_model.to_string());
+                        conv.messages.push(notice);
+                    }
+                    tracing::warn!(conv_id = %conv_id, "[ai] 收敛回复因 max_tokens 截断,已追加系统提示");
+                }
+                return RoundEpilogue::Converged;
             }
-            return RoundEpilogue::Converged;
         }
     }
 
@@ -3602,6 +3663,7 @@ fn push_assistant_message(
 // ── update_pinned_goals: G1 目标钉扎提取+裁剪(扁平抽自原嵌套块,原 8 层 → 3 层) ──
 // 从工具调用推理新目标 → 去重 add → 标记旧 active 为 completed → 超上限时淘汰最早 completed。
 // 入参 session 需外层调用方持锁;纯内存 mutate,无 await。
+#[allow(dead_code)]
 fn update_pinned_goals(
     session: &mut AiSession,
     conv_id: &str,

src-tauri/src/commands/ai/commands/chat.rs

@@ -1197,6 +1197,9 @@ pub(crate) async fn inject_runtime_message(
     if extended {
         conv.round_budget_extra += 1;
     }
+    // 未消化计数(2026-10-14 实测):纯问答轮一轮收敛无下一轮,末轮扩轮机制(loop_max>0 才生效)
+    // 兜不住;收敛出口凭此计数感知「组装后有注入到达」并续一轮消化。
+    conv.pending_injects = conv.pending_injects.saturating_add(1);
     drop(session);
     // 落库(增量 save):与 loop 的 save 走同一 per-conv save 锁串行,幂等无交叉
     save_conversation(&state.ai_session, &state.db, conv_id, None, None, true).await;
@@ -1204,6 +1207,20 @@ pub(crate) async fn inject_runtime_message(
     Ok(true)
 }
 
+/// 桌面端补充注入入口(桌面 AiChat 运行中发消息的 u-claw 语义:补充并进当前回答,不开新轮)。
+/// 把 inject_runtime_message 暴露为 Tauri command,与飞书渠道(feishu_channel.rs)同源同一实现,
+/// 锁纪律/末轮顺延语义收敛在 inject_runtime_message 单一真值,本 command 纯透传零附加逻辑。
+/// 返回契约:Ok(true)=已注入(前端不入队,提示已并入当前回答);Ok(false)=会话不存在
+/// (前端按普通新消息入队);Err=非活跃/Stopping(前端零破坏回退常规入队)。
+#[tauri::command]
+pub async fn ai_inject_runtime(
+    state: State<'_, AppState>,
+    conversation_id: String,
+    message: String,
+) -> Result<bool, String> {
+    inject_runtime_message(&state, &conversation_id, &message).await
+}
+
 /// 批准/拒绝挂起的工具调用
 #[tauri::command]
 pub async fn ai_approve(

src-tauri/src/commands/ai/mod.rs

@@ -1065,6 +1065,10 @@ pub struct PerConvState {
     /// 原轮次终点时读后清零消费、续跑一轮,让补充指令获得带工具的完整消费轮。
     /// 同锁读写(session lock 串行);loop 入口清零防跨 loop 残留。
     pub round_budget_extra: usize,
+    /// 未消化注入计数(2026-10-14 实测):inject_runtime_message 每次 +1;每轮 build_for_request
+    /// 组装后清零(消息已进本轮请求=消化);收敛出口查 >0 则不收敛续一轮,治「纯问答轮
+    /// 一轮收敛,生成期间到达的补充指令无人消费只能等下次请求」的丢失。内存态不落库。
+    pub pending_injects: u32,
     /// 当前 agent 循环的语言设置(用于审批后恢复循环)
     pub agent_language: Option<String>,
     /// 用户指定模型 override(主对话专用,语义同 AiSession.model_override)
@@ -1266,6 +1270,7 @@ impl PerConvState {
             iteration_used: 0,
             loop_max_rounds: 0,
             round_budget_extra: 0,
+            pending_injects: 0,
             agent_language: None,
             model_override: None,
             session_trust: HashSet::new(),