修复: DOC-02+03+04 模块文档+使用手册重写对齐真实代码

- DOC-02 df-nodes: 8 节点虚构→3 实际(Ai/Script/Human 全完整实现),删 5 虚构节点(Docker/Git/Notify/HTTP/Subflow)+5 虚构 *_node.rs 文件行,补每节点真实实现要点。 - DOC-03 df-ai: 删虚构 router.rs(ModelRouter)+stream.rs(StreamCollector),trait 删 supported_features 改 endpoint(),工具数 12→19(tool_registry.rs 实际核对,核对报告 §3 称 13 亦滞后)。 - DOC-04 使用手册: 7 处过期修正(bun→npm / 任务状态 4→7 态 / 优先级 P0→P3 数字越小越高 / 节点 Script/Ai/Human / EventBus tokio broadcast 非 WebSocket / 多 Provider / 知识库 Tier1 AI 提炼+向量检索)。主代理抽查:df-nodes 虚构节点仅历史说明残留 / 使用手册 bun 零命中。批3
2026-06-15 05:34:32 +08:00
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+++ b/docs/03-模块文档/df-ai-AI集成模块-2026-06-12.md
@@ -19,7 +19,7 @@
 | Anthropic Provider（流式）| ✅ Sprint 8 |
 | ContextManager（分组滑窗）| ✅ Sprint 11 |
 | embed() 向量生成 | ✅ Sprint 15 |
-| AiToolRegistry（基础设施）| ✅ Sprint 5（12 工具注册在 commands/ai.rs）|
+| AiToolRegistry（基础设施）| ✅ Sprint 5（19 工具注册在 commands/ai/tool_registry.rs）|
 | coordinator | ⬜ 空壳（B 路线待填）|

 ---
@@ -28,17 +28,17 @@

 ```
 crates/df-ai/src/
-├── lib.rs              — 公共导出
-├── provider.rs         — LlmProvider trait（含 embed 默认实现）
+├── lib.rs              — 公共导出 + build_provider 工厂（按协议选 OpenAICompatProvider / AnthropicCompatProvider）
+├── provider.rs         — LlmProvider trait（含 embed 默认实现 + endpoint 默认实现）
 ├── openai_compat.rs    — OpenAI 兼容实现（chat + embed）
 ├── anthropic_compat.rs — Anthropic Messages API 实现（Sprint 8）
 ├── context.rs          — ContextManager 分组滑动窗口（Sprint 11）
-├── ai_tools.rs         — AiToolRegistry + 12 工具定义
-├── coordinator.rs      — AgentCoordinator 空壳（B 路线）
-├── router.rs           — ModelRouter 模型路由空壳（route() 按 TaskType 选模型，当前全返回 default_model）
-└── stream.rs           — StreamCollector 流式辅助（累积 chunk.delta 文本 + 跟踪 finished 标志）
+├── ai_tools.rs         — AiToolRegistry + AiTool + RiskLevel（仅基础设施；具体工具定义在 src-tauri/commands/ai/tool_registry.rs）
+└── coordinator.rs      — AgentCoordinator 空壳（B 路线，有意保留勿删）
 ```

+> 注：历史文档曾列 `router.rs`（ModelRouter）与 `stream.rs`（StreamCollector）两个文件，实际均不存在（已删，见全量核对报告 §3）。
+

 ---

@@ -66,11 +66,15 @@ pub trait LlmProvider: Send + Sync {
    // Provider 名称（必填）
    fn name(&self) -> &str;

-    // 支持的特性（必填：streaming / function_calling / vision）
-    fn supported_features(&self) -> ProviderFeatures;
+    // 实际请求端点（默认回落 name()，provider 覆盖返真实 URL，供 401/网络错误诊断）
+    fn endpoint(&self) -> String {
+        self.name().to_string()
+    }
 }
 ```

+> 注：历史文档曾列 `supported_features() -> ProviderFeatures`（已删），当前 trait 末项为 `endpoint()`。
+
 ---

 ## OpenAI 兼容 Provider（openai_compat.rs）
@@ -169,13 +173,13 @@ GLM 端对 `tool_use_id` 为 `None`/空串的 `tool_result` 块会返 500 卡死

 > 归属：`ai_tools.rs` 仅提供基础设施（`RiskLevel` / `AiTool` / `AiToolRegistry`）；工具的具体定义与注册在 `src-tauri/src/commands/ai/tool_registry.rs::build_ai_tool_registry`，handler 即唯一执行路径（schema+risk+实现同源）。

-13 个内置工具，按风险分级：
+19 个内置工具，按风险分级（核对 `build_ai_tool_registry`，2026-06-15）：

 | 风险 | 工具 |
 |------|------|
-| Low（自动执行）| list_projects / list_tasks / list_ideas / read_file / list_directory |
-| Medium（需审批）| update_project / create_project / create_task / create_idea / write_file |
-| High（需审批）| delete_project / run_workflow / run_command |
+| Low（自动执行，6）| list_projects / list_tasks / list_ideas / list_trash / read_file / list_directory |
+| Medium（需审批，7）| update_project / create_project / bind_directory / create_task / update_task / create_idea / write_file |
+| High（需审批，6）| delete_task / delete_project / restore_project / purge_project / run_workflow / run_command |

 工具执行结果写 `ai_tool_executions` 表（审计日志）。

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@@ -1,48 +1,73 @@
 # df-nodes 节点集合

-> 创建: 2026-06-10 | 状态: 初稿
+> 创建: 2026-06-10 | 最后更新: 2026-06-15

 ---

 ## 概述

-df-nodes 提供 DevFlow 工作流引擎的 8 种内置节点。所有节点实现 df-workflow 的 `Node` trait。
+df-nodes 提供 DevFlow 工作流引擎的内置节点。所有节点实现 df-workflow 的 `Node` trait。

 ## 当前状态

-所有 8 种节点 Schema 已定义完整，`execute()` 方法均为空实现。
+3 种节点全部完整实现（`execute()` 非 stub，有真实逻辑 + 单测覆盖）。

 ## 节点清单

-| 节点 | 功能 | 阻塞 | 实现状态 |
-|------|------|------|---------|
-| AINode | 调用 LLM，流式输出，工具调用 | 否 | 骨架 |
-| ScriptNode | Shell/脚本执行 | 否 | 骨架 |
-| DockerNode | Docker 容器操作 | 否 | 骨架 |
-| GitNode | Git 操作 (libgit2) | 否 | 骨架 |
-| HumanNode | 人工审批/确认 | 是 | 骨架 |
-| NotifyNode | 通知 (桌面/飞书/Webhook) | 否 | 骨架 |
-| HTTPNode | HTTP 请求 | 否 | 骨架 |
-| SubflowNode | 嵌套子工作流 | 否 | 骨架 |
+| 节点 | 功能 | 阻塞 | node_type | 实现状态 |
+|------|------|------|-----------|---------|
+| AiNode | 调用 LLM 完成文本生成/分析（非流式 complete） | 否 | `ai` | ✅ 完整 |
+| ScriptNode | Shell/脚本执行 | 否 | `script` | ✅ 完整 |
+| HumanNode | 人工审批/确认（单选/多选） | 是 | `human` | ✅ 完整 |

-## 实现优先级
+> 历史文档曾列 8 节点（AI/Script/Docker/Git/Human/Notify/HTTP/Subflow）全标骨架。实际仅 AI/Script/Human 3 节点存在，其余 5 节点（Docker/Git/Notify/HTTP/Subflow）从未实现，已从本文档删除。

-Phase 1 阶段优先实现：
+## 节点详述

-1. **ScriptNode** — 依赖 df-execute 的 Shell 执行器 (已可用)
-2. **HumanNode** — 阻塞节点，工作流审批需要
+### AiNode（ai_node.rs）

-Phase 2 实现：
+工作流中无人值守的 AI 步骤：从节点 config 读取 OpenAI 兼容 / Anthropic 协议 provider 配置与 prompt，经 `df_ai::build_provider` 工厂选协议，调一次 LLM `complete()`（非流式），输出文本供下游消费。

-3. **AINode** — 依赖 df-ai Provider 实现
+- **参数解析**：`parse_params(config, inputs)` 与 `execute` 解耦（便于单测）。`prompt` 取值优先级：上游 `inputs["prompt"]` > `config.prompt`，两者皆无则报错。
+- **必填**：`base_url` / `api_key`。空 `api_key` 早失败（避免空 key 吃 401 误报「Key 无效」）。
+- **协议**：`protocol` 默认 `openai_compat`；`anthropic` 走 GLM 订阅 / Claude 官方。
+- **model 兜底**：留空时 `default_model = "gpt-4o-mini"`，避免 provider 构造 panic。
+- **输出**：`{ text, model, usage: {prompt_tokens, completion_tokens, total_tokens} }`。
+- **与 AI Chat 区别**：AiNode 由 DAG Executor 自动驱动（嵌入自动化链路），非交互对话。

-Phase 4 实现：
+### ScriptNode（script_node.rs）

-4. **DockerNode** — 依赖 bollard crate
-5. **GitNode** — 依赖 libgit2
-6. **HTTPNode** — HTTP 客户端
-7. **NotifyNode** — 通知渠道对接
-8. **SubflowNode** — 嵌套工作流引擎
+执行 Shell 脚本或自定义命令，复用 `df_execute::shell::execute`（跨平台：Windows `cmd /C` / Unix `sh -c`）。
+
+- **必填**：`command`。
+- **可选**：`timeout_secs`、`working_dir`。
+- **失败语义**：非零退出码视为执行失败（`bail!` 带 exit_code + stderr）。
+- **输出**：`{ stdout, stderr, exit_code, duration_ms }`。
+
+### HumanNode（human_node.rs）
+
+阻塞节点，订阅事件总线 → 发 `HumanApprovalRequest` → `select!` 轮询 `HumanApprovalResponse` / 超时 / 取消。
+
+- **执行顺序**：先 `subscribe()` 再 `send(Request)`（broadcast 不回放，反序会丢 Response 死等到超时）；`send` 必须 `await`（否则 Future 不 poll、Request 不进 channel）。
+- **审批模式**（F-260615-01）：`select_type` 缺省 `Single`，非 `"multiple"` 一律按 Single 处理。
+  - Single → 决策数必须 = 1
+  - Multiple → 决策数必须 ≥ 1
+  - `options` 空 → 允许自由文本（仅受数量约束）；非空 → 每项必须 ∈ options
+  - 兼容旧调用方：`decisions` 空但 `decision` 非空时按 `[decision]` 单值处理
+- **非法决策不立即 Err**：warn 记录 + continue 续等下一条合法 Response（由超时兜底），避免一次手误杀死节点。
+- **超时**：默认 3600s。
+- **取消**：每 500ms tick 检查 `node_status.is_cancelled`。
+- **输出**：`{ decision（首项，向后兼容）, decisions（数组）, comment }`。
+
+## 文件结构
+
+```
+crates/df-nodes/src/
+├── lib.rs          — 模块入口（声明 ai_node / human_node / script_node 三个 pub mod）
+├── ai_node.rs      — AiNode（LLM 文本生成/分析）
+├── script_node.rs  — ScriptNode（Shell 执行）
+└── human_node.rs   — HumanNode（人工审批/确认，阻塞）
+```

 ## 依赖关系

@@ -50,25 +75,12 @@ Phase 4 实现：
 df-core
  ← df-workflow (Node trait)
    ← df-nodes
-      ← df-ai (AINode)
-      ← df-execute (ScriptNode)
-```
-
-## 文件结构
-
-```
-crates/df-nodes/src/
-├── lib.rs        — 模块入口，注册所有节点
-├── ai_node.rs    — AI 节点
-├── script_node.rs — 脚本节点
-├── docker_node.rs — Docker 节点
-├── git_node.rs   — Git 节点
-├── human_node.rs — 人工审批节点
-├── notify_node.rs — 通知节点
-├── http_node.rs  — HTTP 节点
-└── subflow_node.rs — 子工作流节点
+      ← df-ai (AiNode: build_provider / LlmProvider)
+      ← df-execute (ScriptNode: shell::execute)
+      ← df-core (HumanNode: events::WorkflowEvent / SelectType)
 ```

 ## 相关文档

 - [df-workflow 工作流引擎](./df-workflow-工作流引擎-2026-06-12.md)
+- [df-ai AI 集成模块](./df-ai-AI集成模块-2026-06-12.md)
--- a/docs/08-用户指南/使用手册-2026-06-12.md
+++ b/docs/08-用户指南/使用手册-2026-06-12.md
@@ -1,6 +1,8 @@
 # DevFlow 使用手册

 > "本地优先的个人开发流程驾驶舱"
+>
+> 本手册对齐真实代码（核对基准 2026-06-15）。命令、状态枚举、节点类型均以 `package.json` / `crates/df-core/src/types.rs` / `crates/df-nodes/src/` 为准。

 ```mermaid
 graph LR
@@ -21,9 +23,18 @@ graph LR
 ## 🚀 快速开始

 ### 运行应用
+
 ```bash
-bun install
-bun run tauri dev
+npm install
+npm run tauri dev
+```
+
+> 命令来源：`package.json` 的 `scripts`（`dev` / `build` / `tauri`）。不要使用 `bun`，仓库脚本统一走 npm（如 `dev:restart` 内部调用 `npm run dev:stop`）。
+
+构建发布包：
+
+```bash
+npm run tauri build
 ```

 ### 一句话功能
@@ -35,8 +46,8 @@ bun run tauri dev

 #### 1. 任务管理
 - **创建任务**：指定项目、标题、分支名
- **状态流转**：待开始 → 进行中 → 待审查 → 已合并
- **优先级**：P0（紧急）到 P3（低）
+- **状态流转**：见下方「任务状态」7 态
+- **优先级**：P0（紧急）到 P3（低），数字越小优先级越高

 #### 2. 分支绑定
 ```bash
@@ -56,7 +67,7 @@ bun run tauri dev
 ## 📋 功能模块

 ### 🤖 AI Chat
- **单 Provider**：简化配置
+- **多 Provider**：支持配置多个 AI 提供商（OpenAI / GLM / DeepSeek / Claude 兼容模式 / Anthropic 原生协议），可在「设置」中管理并指定默认
 - **工具调用**：代码生成、分析
 - **流式响应**：实时输出

@@ -69,12 +80,13 @@ bun run tauri dev
 - **状态同步**：与 Git 分支联动

 ### 📚 知识库（收藏夹）
- **静态收集**：个人经验碎片
- **分类管理**：审查规则、Prompt模板、踩坑经验
- **快速搜索**：标题、标签、内容
+- **Tier1 AI 提炼**：从 AI 对话/工作流中自动提炼候选经验条目，附带 `reasoning`（"为何值得沉淀"）判断依据
+- **向量检索**：知识条目带 `embedding` 列，支持语义检索（OpenAI 兼容 `/v1/embeddings`，Anthropic 协议不支持 embedding）
+- **分类管理**：审查规则、Prompt模板、踩坑经验等 7 种 kind
+- **生命线管理**：candidate → pending_review → published → archived，带 reuse_count / verified 信号

 ### ⚙️ 设置
- **AI 配置**：Provider、模型选择
+- **AI 配置**：多 Provider 管理（新增/编辑/删除/设默认）、模型选择
 - **通用设置**：主题、语言

 ## 🔧 核心功能详解
@@ -142,18 +154,21 @@ bun run tauri dev
 - **隐私保护**：代码不出本地

 ### 实时监控
- **事件流**：WebSocket 实时更新
+- **事件流**：基于 Tauri 的 EventBus（进程内 `tokio::sync::broadcast` 发布/订阅，前端经 `@tauri-apps/api/event` 的 emit/listen 接收），非 WebSocket
 - **进度显示**：工作流执行进度
 - **错误提示**：失败原因分析

 ### 工作流节点
-```typescript
-// 支持的节点类型
- Script：执行 Shell 命令
- Human：人工审批
- Condition：条件判断
- Parallel：并行执行
-```
+
+实际内置 3 种节点类型（均在 `crates/df-nodes/src/` 完整实现）：
+
+| 节点 | 文件 | 作用 |
+|------|------|------|
+| **Script** | `script_node.rs` | 执行 Shell 命令（经 `df-execute::shell`），支持 `command` / `timeout_secs` / `working_dir`，非零退出码即失败 |
+| **Ai** | `ai_node.rs` | 调用 LLM 完成生成/分析（OpenAI 兼容 + Anthropic 协议），由 DAG Executor 自动驱动 |
+| **Human** | `human_node.rs` | 人工审批（subscribe → 发 HumanApprovalRequest → select! 等待响应），支持单选/多选 |
+
+> 不存在独立的 Condition / Parallel / Docker / Git / Notify / HTTP / Subflow 节点。条件分支由工作流引擎层处理。

 ## 📊 使用统计

@@ -175,12 +190,20 @@ bun run tauri dev
 - **警告色**：黄色（#F59E0B）
 - **错误色**：红色（#EF4444）

-### 图标含义
- 📋：待开始
- 🔨：进行中
- 👀：待审查
- ✅：已合并
- 🗑️：已废弃
+### 任务状态图标含义
+任务共 7 个状态（对齐 `crates/df-core/src/types.rs` 的 `TaskStatus` 枚举）：
+
+| 状态值 | 含义 | 图标建议 |
+|--------|------|----------|
+| `todo` | 待开始 | 📋 |
+| `in_progress` | 进行中 | 🔨 |
+| `in_review` | 代码审查中 | 👀 |
+| `testing` | 测试中 | 🧪 |
+| `done` | 已完成 | ✅ |
+| `blocked` | 已阻塞 | 🚫 |
+| `cancelled` | 已取消 | 🗑️ |
+
+> 分支状态另设 3 态：`active` / `merged` / `abandoned`（见 `BranchStatus` 枚举，与任务状态独立）。

 ## ⚠️ 注意事项

@@ -190,14 +213,14 @@ bun run tauri dev
 - 保持分支命名规范

 ### AI 配置
- 需要有效的 API Key
+- 需要有效的 API Key（在「设置」中添加 Provider 时录入，前端做 mask 处理防泄露）
 - 检查网络连接
- 关注 Token 使用量
+- 关注 Token 使用量（对话记录会累计 prompt/completion tokens 落库）

 ### 工作流设计
 - 避免长时间阻塞操作
- 设置合理的超时时间
- 保留人工干预接口
+- 设置合理的超时时间（Script 节点可用 `timeout_secs`）
+- 保留人工干预接口（Human 节点）

 ## 🔄 更新日志