绝尘
093fe172f8
真分层(df-project): - ProjectManager 加 can_transition/transition/is_terminal 状态机 - 创建加 EmptyName 校验,返回 Result 而非裸实体 - 新增 ProjectTransitionError 三种错误变体 - 调用方(idea.rs promote_idea)适配 Result 传播 双源合并: - TaskStatus::as_str 改为 const fn(允许 const 上下文调用) - task_state_machine 字符串常量从 TaskStatus enum 派生 - IdeaStatus/ProjectStatus as_str 同步改为 const fn(一致性) 架构债设计方案: - #8 IPC 错误结构化迁移路径(IpcError enum + 前端消费) - #15 AI 状态机抽离 df-ai-session(4 阶段) - #18 配置四源统一(AppConfig 单例 + 环境变量覆盖) - #19 SQLite 连接池(r2d2)
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# 架构债迁移设计方案（2026-06-29）
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> 创建: 2026-06-29 | 状态: 设计草案
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> 关联: [全量走查报告-2026-06-28](../05-代码审查/全量走查报告-2026-06-28.md) §架构缺陷 #4/#6/#8 + SQLite 单连接 #14
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> 适用范围: 本次推进剩余项 #8/#15/#18/#19 的迁移路径设计
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## 一、概览
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走查报告识别出 4 项架构债，影响可维护性或扩展性。本设计为每项给出**目标架构 + 迁移路径 + 风险评估**，**不在本批次实施代码**（每项都需独立 PR + e2e 验证）。
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| 编号 | 问题 | 风险 | 建议时机 |
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|------|------|------|---------|
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| #15 | AI 核心状态机焊死 src-tauri | 高（重构 agentic loop） | Phase 4 之前 |
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| #8 | IPC 错误拍平为 String | 中（前后端协议改造） | 下个迭代 |
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| #18 | 配置四源并存 | 中（跨 crate 改读） | 与 #15 协同 |
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| #19 | SQLite 单连接 Mutex | 中（DB 层基础） | 性能瓶颈出现时 |
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## 二、#15 — AI 核心状态机抽离
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### 现状
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src-tauri/src/commands/ai/
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├── mod.rs ← AiSession / PerConvState / AiChatEvent / SessionState（应属 df-ai）
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├── agentic/mod.rs ← run_agentic_loop 主循环（应属 df-ai）
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├── commands.rs ← IPC 层（应留在 src-tauri）
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├── tool_registry ← 工具注册（IPC 层依赖，留在 src-tauri）
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└── ...
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crates/df-ai/src/
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├── provider.rs ← LlmProvider trait（正确）
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├── openai_compat.rs ← HTTP（正确）
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├── anthropic_compat.rs← HTTP（正确）
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├── coordinator.rs ← 空壳（应承担 agentic loop）
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└── ...
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```
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### 目标架构
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```
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crates/df-ai-session/ ← 新 crate（避免 df-ai 引 reqwest 同时引会话状态）
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├── session.rs ← AiSession / PerConvState / SessionState
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├── agentic_loop.rs ← run_agentic_loop（纯逻辑，依赖 LlmProvider trait）
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├── events.rs ← AiChatEvent enum
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└── approvals.rs ← PendingApproval / ApprovalKind
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src-tauri/src/commands/ai/
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├── mod.rs ← 仅 IPC glue（invoke_handler 注册 + AppState 转发）
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├── commands.rs ← ai_send_message / ai_approve / ai_reject
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└── tool_registry.rs ← 工具注册（仍依赖 df-storage / df-types）
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```
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### 迁移路径（4 阶段）
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**阶段 1**：创建 `df-ai-session` crate，仅迁移类型定义（`AiSession` / `AiChatEvent` 等），不改逻辑。src-tauri 改为 re-export。
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**阶段 2**：迁移 `run_agentic_loop` 函数体。保持现有调用方接口不变（`pub async fn run_agentic_loop(...)`），仅改归属。
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**阶段 3**：把 tool_registry 中的工具注册逻辑拆分为「工具定义」（可迁移）和「工具 handler」（依赖 IPC 层，保留）。
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**阶段 4**：src-tauri 仅保留 IPC glue，所有 AI 状态机测试可在 df-ai-session 独立运行。
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### 风险
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- **循环依赖**：`agentic_loop` 需要 LlmProvider（df-ai-core）+ AiToolRegistry。AiToolRegistry 的 handler 依赖 src-tauri 的 storage/commands。**解决**：把 AiToolRegistry trait 下沉到 df-ai-core，handler 实现留在 src-tauri。
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- **测试覆盖**：现有 AI 测试都在 src-tauri 集成测试，迁移后需补 df-ai-session 的单测。
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## 三、#8 — IPC 错误结构化
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### 现状
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```rust
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// src-tauri/src/commands/mod.rs:26
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pub fn err_str<E: ToString>(e: E) -> String { e.to_string() }
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// 所有 IPC 命令
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async fn xxx() -> Result<T, String> { ... .map_err(err_str) }
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```
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df-types/error.rs 的 11 个变体（`NotFound`/`Validation`/`InvalidState { current, expected }`）在 IPC 边界全部 `.to_string()` 拍平。前端只能拿到字符串，无法分辨错误类型。
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### 目标架构
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```rust
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// df-types/src/error.rs 新增 Serialize
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#[derive(Debug, Serialize, Deserialize)]
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#[serde(tag = "kind", content = "data")]
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pub enum IpcError {
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NotFound { entity: String, id: String },
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Validation { field: String, reason: String },
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InvalidState { entity: String, current: String, expected: Vec<String> },
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Unauthorized { reason: String },
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Internal { message: String },
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}
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// IPC 命令改为
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async fn xxx() -> Result<T, IpcError> { ... }
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```
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Tauri invoke 自动 serialize 为 JSON：
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```json
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{ "kind": "invalid_state", "data": { "entity": "task", "current": "todo", "expected": ["in_progress"] } }
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```
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### 前端消费
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```ts
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// src/api/types.ts
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type IpcError =
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| { kind: 'not_found'; data: { entity: string; id: string } }
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| { kind: 'validation'; data: { field: string; reason: string } }
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| { kind: 'invalid_state'; data: { entity: string; current: string; expected: string[] } }
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| { kind: 'unauthorized'; data: { reason: string } }
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| { kind: 'internal'; data: { message: string } }
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// 使用
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try { await invoke(...) }
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catch (e: unknown) {
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const err = e as IpcError
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if (err.kind === 'not_found') router.push('/projects')
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else if (err.kind === 'invalid_state') toast.warning(`当前 ${err.data.current}，期望 ${err.data.expected.join(',')}`)
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}
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```
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### 迁移路径
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**阶段 1**：df-types 新增 `IpcError` enum + `From<df_types::error::Error> for IpcError`。
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**阶段 2**：src-tauri IPC 命令逐个从 `Result<T, String>` 改为 `Result<T, IpcError>`。**保持向后兼容**：旧前端读 `err.message` 时降级为字符串（IpcError 实现 `Display` 输出 message）。
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**阶段 3**：前端 api 层加 `IpcError` 类型 + 在关键 view（Projects/Tasks/Ideas）按 kind 分支处理。
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**阶段 4**：删除 `err_str` 辅助函数。
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### 风险
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- **Tauri invoke 错误序列化**：Tauri 默认把 `Result::Err` 经 JSON 传前端，但前端 `invoke().catch()` 拿到的是 `string` 或 `object`？**需验证**：Tauri v2 对自定义 error 类型的序列化行为。
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- **向后兼容**：旧前端代码 `e?.toString()` 需仍工作。IpcError 的 Display 实现保证字符串友好。
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## 四、#18 — 配置四源统一
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### 现状（散落 env::var 读取）
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| 读取点 | 用途 | 性质 |
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| `df-relay/src/main.rs:17` `DF_RELAY_ADDR` | relay 监听地址 | 启动配置 |
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| `df-relay/src/relay.rs:38` `DF_RELAY_TOKEN` | relay 鉴权 | 启动配置（panic 兜底） |
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| `df-nodes/src/script_node.rs:141,155` `DF_SCRIPT_BLACKLIST`/`WHITELIST` | 脚本策略 | 运行时读取 |
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| `df-nodes/src/ai_node.rs:389-398` `GLM_BASE_URL`/`GLM_API_KEY`/`GLM_MODEL` | AINode 兜底 provider | 运行时读取 |
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| `src-tauri/src/commands/ai/tool_registry.rs:2780` `DEVFLOW_ENV_PROBE_ENABLED` | 环境探测开关 | 运行时读取 |
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| `src-tauri/src/main.rs:116-121` `APPDATA`/`HOME` | OS 路径 | 系统变量 |
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| `df-execute/src/env_snapshot.rs:216,253` `SHELL`/`LANG` | Shell 探测 | 系统变量 |
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### 目标架构
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**不强行统一所有读取**（OS 路径 / Shell 探测等系统变量性质不同），而是：
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1. **df-types 新增 `AppConfig` struct**（集中定义项目级配置项）
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2. **启动时一次性读取 env + DB KV**，构造 `AppConfig` 实例
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3. **AppState 持有 `Arc<AppConfig>`**，各模块经 state 读取
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4. **文档化配置矩阵**：env / DB KV / 默认值 / panic 的关系
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```rust
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// df-types/src/config.rs
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pub struct AppConfig {
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pub relay: RelayConfig,
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pub script_policy: ScriptPolicyConfig,
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pub ai_node: AiNodeConfig,
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pub env_probe: bool,
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}
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pub struct RelayConfig {
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pub addr: String, // 默认 "127.0.0.1:8080"
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pub token: String, // 缺失 panic
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}
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pub struct ScriptPolicyConfig {
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pub blacklist: Vec<String>, // 默认 ["rm","del","format","shutdown","mkfs","dd"]
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pub whitelist: Vec<String>, // 默认 []
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}
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// src-tauri/src/state.rs
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pub struct AppState {
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pub config: Arc<AppConfig>,
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||
// ...
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}
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```
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### 迁移路径
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**阶段 1**：df-types 定义 `AppConfig`，在 src-tauri 启动时构造。
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**阶段 2**：逐个替换散落的 `std::env::var` 为 `state.config.xxx`。**保持 env var 作为 override**（向后兼容）。
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**阶段 3**：前端 Settings 增加「环境变量覆盖」可视化。
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### 风险
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- **df-relay 独立 binary**：relay 是独立进程，不经 src-tauri AppState。**解决**：df-relay 自己构造 `RelayConfig`（共享 df-types::config 类型）。
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## 五、#19 — SQLite 连接池
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### 现状
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```rust
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// crates/df-storage/src/db.rs:13-16
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pub struct Database {
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conn: Arc<Mutex<Connection>>, // 单连接，所有读写串行
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}
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```
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注释自承 `TODO: 考虑使用 r2d2 连接池替代单连接 Mutex`。AI 对话高峰（多 tool_calls 并发 + SSE 落库）下排队。
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### 目标架构
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```rust
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pub struct Database {
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pool: r2d2::Pool<SqliteConnectionManager>,
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}
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impl Database {
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pub fn conn(&self) -> Result<r2d2::PooledConnection<SqliteConnectionManager>> {
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self.pool.get().map_err(...)
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}
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}
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```
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### 迁移路径
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**阶段 1**：df-storage 加 `r2d2` + `r2d2_sqlite` 依赖，改 `Database` 内部为 pool。
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**阶段 2**：所有 Repo 的 `conn.blocking_lock()` 改为 `pool.get()?`（spawn_blocking 内获取连接）。
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**阶段 3**：WAL 模式 + 合理 pool_size（桌面应用 4-8 即可）。
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### 风险
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- **WAL 已开**（`db.rs:22 PRAGMA journal_mode=WAL`），读写不互斥，pool 能真正并行。
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- **事务原子性**：现有批量插入用 `unchecked_transaction()`，pool 模式下需确认 `PooledConnection` 的 transaction 行为一致。
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- **测试改造**：所有 Repo 测试的 `Database::open_in_memory()` 需改为 pool 模式。
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## 六、本批次已落地（参考）
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| 编号 | 改动 | 文件 |
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| #17 | TaskStatus 字符串常量从 enum 派生（`as_str` 改 const fn） | `crates/df-types/src/types.rs` + `crates/df-nodes/src/task_state_machine.rs` |
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| #16 | df-project 真分层（加状态机 + 业务约束 + 测试） | `crates/df-project/src/manager.rs` + `src-tauri/src/commands/idea.rs` |
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| #18 部分 | 文档化配置矩阵（本设计文档） | 本文件 |
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## 七、推进顺序建议
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1. **#8 IPC 错误结构化** — 风险中等，收益直接（前端可差异化处理）
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2. **#15 AI 状态机抽离** — 风险高但收益最大（解锁 CLI/独立测试），建议在 Phase 4 之前
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3. **#18 配置统一** — 与 #15 协同（新 crate 也需要读配置）
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4. **#19 连接池** — 性能瓶颈出现时再改（当前单用户桌面应用未必触发）
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