新增: df-im-gateway 网关骨架
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@@ -152,3 +152,194 @@ IM 用户 @机器人 "把登录任务推进到 in_review"
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- **df-mcp**：对外 stdio 暴露数据层（本地进程级）；本规划是远程人类入口（IM 级），互补不重叠
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- **u-relay**：零改动（除非 D5 触发多 token 需求）
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- **df-tunnel / AI 引擎**：零改动
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## 附录A、PostgreSQL 多租户 × DevFlow 结合分析（§十 S3 展开论证）
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### A.1 概念：多租户三模式
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| 模式 | 结构 | 优点 | 缺点 | 适合 |
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| **行级隔离** | 同库同表，每行 `tenant_id` 列，查询强制 WHERE | 成本最低、迁移跑一份、跨租户统计易 | 隔离最弱（漏写 WHERE 即泄漏）、noisy neighbor | 租户多单租户数据小，SaaS 主流 |
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| **独立 Schema** | 一实例每租户一 schema | 隔离较强，按 schema 备份 | 租户多时爆炸；DDL 迁移跑 N 遍 | 租户几百内 |
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| **独立 Database** | 每租户一库 | 最强隔离 | 资源贵、连接池复杂、跨租户查询难 | 租户少而大、合规严 |
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行级隔离通常配合 **PG RLS(Row Level Security)**：租户过滤下沉数据库层——session 设 `SET app.tenant_id`，策略自动过滤，应用层漏写 WHERE 也不泄漏。这是 PG 多租户的核心王牌。
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### A.2 激活时机
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DevFlow 当前是本地优先单机应用（SQLite/单用户/零运维），「租户」不存在。多租户仅在 **S3 AI 引擎上云**时被激活：SQLite 单写者模型扛不住云端多用户并发写，且「本地优先」范式失效——隔离必须显式设计。**多租户是需求，PostgreSQL 是载体**（PG 因并发写 + RLS + 生态成为默认答案）。
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### A.3 租户模型与选型
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- 租户模型：`tenant`=团队（付费主体），`user`=成员；现有全部表（projects/tasks/ideas/workflows/ai_messages/knowledge/audit…）挂 `tenant_id`
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- 选型：**行级隔离 + RLS**（非 schema/database 隔离）。决定性理由是迁移演进节奏：V1-V16+ 已 20+ 表且快速迭代，per-tenant schema 下每次迁移要循环跑 N 遍并处理失败重试，直接拖死迭代速度；行级隔离迁移只跑一份
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### A.4 落点三抓手
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1. **df-storage trait 层**（对齐 F-07 下沉思路）：存储访问收敛 Repository trait，多租户化 = trait 实现层注入租户上下文（依赖 PG session 变量），上层 commands 无感——现有分层红利
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2. **迁移体系**：SQLite 手写迁移换 sqlx/refinery 版本化迁移，一套脚本跑一份
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3. **RLS 策略**：每表 `USING (tenant_id = current_setting('app.tenant_id')::uuid)`，连接池（pgbouncer）按事务设租户变量
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### A.5 配套改造清单（多租户 ≠ 换数据库驱动）
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缓存键带租户（防 Redis 串数据）/ 对象存储按租户前缀隔离 / 日志审计按租户切分 / 备份恢复按租户粒度。**全链路改造**——这正是 §十 把 PG 多租户列入「显式不做」的原因：现在做 = 为不存在的需求付全链路成本。
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### A.6 与本期规划的交集
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唯一交集 = P0 已预留的会话映射表 `owner_user_id` 列（S2 时是「用户归属」，S3 升级语义为「租户内用户」），成本≈0。时序红线重申：S2 各人数据仍在各自桌面端 SQLite，云端只有路由表，**不需要 PG**；S3 才引入 PG+RLS，与引擎多租户化统一做。
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## 附录B、引入云端后的多人架构模式（C4 视图）
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> 按 C4 模型整理：C1 上下文（现状基线 → S2 多人 → S3 引擎上云）+ C2 容器（网关内部）+ 部署视图 + 数据归属演进表。
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> 贯穿不变量：**TunnelCommand/TunnelEvent 是网关↔执行端唯一契约**，执行端可从「桌面端 df-tunnel」无缝换成「云端 df-agent」，网关与 IM 端零改动。
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### B.1 C1 上下文 —— 现状基线（S0：单机 + 小程序遥控）
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```mermaid
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flowchart TB
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subgraph local["💻 用户本地（数据主权 100% 在个人）"]
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desktop["DevFlow 桌面端 (Tauri v2)<br/>AI Chat 引擎(Agentic Loop+审批) · SQLite · df-tunnel(Agent)"]
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end
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subgraph cloud["☁️ 云端 u-relay.1216.top（nginx TLS 终止）"]
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relay["u-relay :9180<br/>channel_id 配对 · payload 透传零业务耦合"]
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end
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mini["📱 df-miniapp 微信小程序<br/>(Commander)"]
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mini <-->|"WSS"| relay
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relay <-.->|"WS Agent 出站穿NAT<br/>单 channel 配对"| desktop
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```
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### B.2 C1 上下文 —— S2 团队多人（云端路由化，数据仍归各人）
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本期 IM 网关落地后的直接形态：**云端只有「路由与审计」，业务数据仍在各桌面端**。
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```mermaid
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flowchart TB
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subgraph users["👥 多人入口"]
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direction LR
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im["飞书 / 钉钉 / 企微<br/>企业机器人"]
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web["Web Chat<br/>浏览器/手机"]
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mini["df-miniapp<br/>微信小程序"]
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end
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subgraph cloud["☁️ 云端（nginx TLS 终止）"]
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direction TB
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gw["df-im-gateway :9190<br/>平台适配器 · 会话映射 · 白名单<br/>节流聚合 · 审批分级 · 审计"]
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relay["u-relay :9180<br/>多 channel 配对转发"]
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gw <-->|"WS Commander(多channel)<br/>TunnelCommand / TunnelEvent"| relay
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end
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subgraph deskA["用户A 本地"]
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dA["DevFlow 桌面端<br/>AI引擎 + SQLite(A) · df-tunnel"]
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end
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subgraph deskB["用户B 本地"]
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dB["DevFlow 桌面端<br/>AI引擎 + SQLite(B) · df-tunnel"]
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end
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im --> gw
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web <-->|"HTTP/WS"| gw
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mini <-->|"WSS Commander"| relay
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relay <-.->|"WS Agent · chan-userA"| dA
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relay <-.->|"WS Agent · chan-userB"| dB
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```
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**路由链路**：IM 消息 → 网关查映射表 `chat_id → (owner_user_id, channel_id, conv_id)` → 发 `TunnelCommand::Send` 到对应 channel → 该用户桌面端执行。**用户隔离靠 channel 隔离**（一人一 channel，per-channel token 为 u-relay 演进观察项）。
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### B.3 C2 容器 —— df-im-gateway 内部（适配器 trait 分层，S4 扩展点）
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```mermaid
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flowchart TB
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subgraph adapters["平台适配器层（各平台差异收敛于此）"]
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feishu["feishu_adapter<br/>长连接+卡片流式"]
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dingtalk["dingtalk_adapter<br/>Stream Mode"]
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wecom["wecom_adapter<br/>回调验签+AES"]
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webui["web_adapter<br/>WS 直连+静态页"]
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end
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subgraph core["核心（平台无关，S4 加端零改动）"]
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unify["统一模型<br/>InboundEvent / OutboundAction"]
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sess["会话映射表 (SQLite)<br/>chat_id | conv_id | owner_user_id | platform | channel_id"]
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throttle["节流聚合器<br/>TextDelta 时间窗"]
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acl["白名单 + 审批分级"]
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audit["审计日志<br/>IM消息 ↔ TunnelCommand"]
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unify --> sess
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sess --> throttle
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acl --> sess
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sess --> audit
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end
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relay["u-relay WS Commander"]
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feishu --> unify
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dingtalk --> unify
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wecom --> unify
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webui <--> unify
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core <-->|"TunnelCommand / TunnelEvent"| relay
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```
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### B.4 C1 上下文 —— S3 引擎上云（云端多人完整形态，PG 多租户）
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执行端从「各人桌面端」切换为「云端 df-agent 服务」，**同一协议**，网关/IM 端零改动；桌面端退化为瘦客户端/管理台，本地优先形态仍可用（不废弃）。
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```mermaid
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flowchart TB
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subgraph users["👥 多人入口"]
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direction LR
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im["飞书/钉钉/企微"]
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web["Web Chat"]
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end
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subgraph cloud["☁️ 云端"]
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direction TB
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gw["df-im-gateway<br/>(零改动)"]
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relay["u-relay<br/>(零改动)"]
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agent["df-agent 云端执行服务<br/>AI 引擎(Agentic Loop) · 工具沙箱<br/>多会话/多租户调度"]
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gw <--> relay
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relay <-.->|"同协议<br/>TunnelCommand / TunnelEvent"| agent
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end
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subgraph data["数据层（附录A 落点）"]
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pg[("PostgreSQL<br/>行级 tenant_id + RLS<br/>projects/tasks/messages/audit")]
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redis[("Redis<br/>租户前缀缓存键")]
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oss[("对象存储<br/>租户前缀隔离")]
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end
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thin["💻 桌面端=瘦客户端/管理台<br/>本地 SQLite 留个人配置"]
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im --> gw
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web <--> gw
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agent --> pg
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agent --> redis
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agent --> oss
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thin <-.-> relay
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```
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### B.5 部署视图（S2 落地形态，单机双服务 + nginx）
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```mermaid
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flowchart LR
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subgraph inet["互联网"]
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u["用户 IM / 浏览器 / 小程序"]
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end
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subgraph server["云端主机（u-relay 同机，复用 nginx+systemd 模式）"]
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nginx["nginx :443 TLS 终止<br/>/ws/* → 9180<br/>/im/* /chat/* → 9190"]
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ur["u-relay :9180<br/>systemd · musl 单二进制 ~3.6MB"]
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gig["df-im-gateway :9190<br/>systemd · musl 单二进制<br/>静态 Web Chat 页托管"]
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nginx --> ur
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nginx --> gig
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end
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subgraph homes["各用户本地"]
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dt["DevFlow 桌面端<br/>出站 WSS → /ws/agent"]
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end
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u -->|"wss://u-relay.1216.top"| nginx
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dt <-.->|"出站穿NAT"| nginx
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```
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### B.6 数据归属与信任边界演进表
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| 维度 | S0 现状 | S2 团队多人 | S3 引擎上云 |
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| 身份/会话映射 | 桌面端 Settings | **网关 SQLite**（owner/channel 列已预留） | 网关 → 并入 PG |
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| 项目/任务/工作流 | 桌面端 SQLite | **各桌面端 SQLite**（主权在个人） | PG（tenant_id+RLS） |
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| AI 消息/溯源 | 桌面端 ai_messages | 各桌面端 | PG |
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| IM↔指令审计 | — | 网关审计日志 | PG（租户维度） |
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| 信任边界 | 个人设备 | 云端只见「指令与脱敏结果」 | 云端见全部业务数据（需租户隔离+合规） |
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| 桌面端角色 | 全栈主体 | 执行主体 | 瘦客户端/管理台（可选保留本地优先） |
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### B.7 演进的三条设计不变量
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1. **协议不变性**：网关↔执行端唯一契约是 TunnelCommand/TunnelEvent（df-tunnel crate 类型），S3 换执行端零成本——这是全方案最重要的远期红利
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2. **u-relay 纯转发零耦合**不破例：业务逻辑只进 df-im-gateway / df-agent，中继永远轻
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3. **数据主权渐进上移**：S0/S2 数据在个人（本地优先不被废弃），S3 才集中上云并配套 RLS 隔离——每一步都由真实需求触发，不过度设计
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