绝尘
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- docs/02 架构设计: 新增 aichat审查/异步审批构想/流式渲染调研/generating状态机/密钥迁移健壮性/工作流脚本执行边界/条件表达式引擎/F-07 trait下沉/Agent架构说明/任务推进构想/功能创意池;更新功能决策记录+归档/对抗论证/文档记录规范/经验记录
- docs/03 模块文档: 新增 AI对话引擎/DAG引擎详解;更新 df-knowledge/df-nodes/df-storage/df-workflow/df-ai
- docs/05 代码审查: 新增 全栈审查/全局review/架构审查/近期改动审查/工作区多角度走查/自研memo流式渲染审查
- docs/09 问题排查: 新增 aichat-apikey-401
- docs/INDEX+README 索引同步;docs/todo 待办看板(2026-06-15 汇总)
- PROGRESS.md Sprint 22-25;URGENT.md 加急清单快照(5 项 P0 已全修)
- scripts/cleanup_orphan_tasks.{py,sh} 孤儿任务清理工具
- .gitignore 补 *.broken.bak + tmp/ 噪音排除
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# 知识库模块
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> 创建: 2026-06-13 | 阶段: Tier 1 已实现
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## 概述
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知识库是 DevFlow 的"共享记忆层"，被动积累 AI 对话中产生的可复用经验，供后续对话注入使用。外部工具（Claude Code / CodeX / Cursor）可通过相同 IPC 接口读写，内外零差异。
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## 实现状态
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| 功能 | 状态 |
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| candidate→published 状态机 | ✅ Tier 1 |
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| 手动录入（Knowledge.vue）| ✅ Tier 1 |
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| AI 自动提炼（对话完成后）| ✅ Tier 1 |
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| LIKE 关键词检索 + 注入 system prompt | ✅ Tier 1 |
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| 审核收件箱（人工门控）| ✅ Tier 1 |
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| 向量 embedding + 混合检索 | ✅ Phase 5.5（开关控制，默认关）|
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| ai_node prompt 注入 | ⬜ Tier 2 |
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| MCP 对外 API | ⬜ Tier 2 |
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## 状态机
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candidate ──→ pending_review ──→ published ──→ archived
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│ │ │
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└────────────────┴───────────────┘
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(可直接到 archived)
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```
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- AI 提炼只产 **candidate**，绝不自动 published（人工门控）
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- `knowledge_archive`：软删除（status=archived），不物理删除
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## 知识类型（KnowledgeKind）
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7 种：`pitfall`（踩坑）/ `review_rule`（审查规则）/ `prompt_template`（Prompt 模板）/ `architecture_pattern`（架构模式）/ `diagnosis`（诊断知识）/ `deployment_note`（部署经验）/ `workflow_optimization`（工作流优化）
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## IPC 命令（11 个）
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| Command | 说明 |
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| `knowledge_list(status?)` | 全量列表，默认排除 archived |
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| `knowledge_get(id)` | 单条查询 |
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| `knowledge_search(query, kind?, limit?)` | LIKE 检索，top-N≤3 |
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| `knowledge_create(input)` | 创建（status=candidate）|
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| `knowledge_update_status(id, status)` | 状态转换（含合法矩阵校验）|
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| `knowledge_record_reuse(id)` | reuse_count +1 |
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| `knowledge_list_candidates()` | 审核收件箱（按 confidence 排序）|
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| `knowledge_archive(id)` | 软删除 |
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| `knowledge_get_config()` | 读取 KnowledgeConfig |
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| `knowledge_save_config(config)` | 保存 KnowledgeConfig |
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| `knowledge_extract_now()` | 手动触发提炼（ManualOnly 模式）|
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## KnowledgeConfig
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```rust
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pub struct KnowledgeConfig {
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pub auto_extract: bool, // 提炼总开关，默认 true
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pub trigger_mode: ExtractTrigger, // on_complete | on_idle | manual_only
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pub min_messages: u32, // 守卫：最少消息数，默认 4
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pub idle_timeout_ms: u64, // 闲置触发超时，默认 30000
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pub auto_inject: bool, // 聊天注入开关，默认 true
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pub vector_enabled: bool, // 向量检索开关，默认 false
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pub embedding_provider_id: Option<String>, // 仅 openai_compat 类型
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pub embedding_model: Option<String>,
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}
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```
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存储：`AppState.knowledge_config: Arc<Mutex<KnowledgeConfig>>`（内存，重启恢复默认值）。
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## 检索与注入
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### LIKE 检索（默认）
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`search(query, kind, limit=3)` → `WHERE title LIKE ? OR content LIKE ?` → `ORDER BY reuse_count DESC`
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### 混合检索（vector_enabled=true）
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三层降级链：
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1. 开关关 → 纯 LIKE
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2. embed 调用失败 → 纯 LIKE
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3. 正常 → 双信号排序（同时命中 LIKE+向量 cos≥0.3 > 仅 LIKE > 仅向量 cos≥0.3）
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嵌入时机：知识**发布时**（不在 candidate 阶段浪费 embed 调用），`spawn_embedding_for_knowledge` fire-and-forget。
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### 注入位置
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system prompt 头部（[知识库上下文] --- [技能指令] --- [原始 system prompt]），仅 auto_inject=true 时生效。
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## AI 自动提炼流程
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1. `run_agentic_loop` 正常退出 → `maybe_spawn_extraction()` 守卫检查
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2. 守卫：`auto_extract=true` + `messages.len() >= min_messages`
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3. `tauri::async_runtime::spawn` 后台执行，不 await（不阻断聊天）
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4. 取最后 6 条 user/assistant 消息 → 构造 JSON schema prompt → LLM `complete()`
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5. `serde_json::from_str<Vec<ExtractedItem>>` 解析，失败整批丢弃（warn 不报错）
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6. 逐条写 `knowledges`（status=candidate，source_ref="conv:{id}"）
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## 矛盾知识处理
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不做结构层消歧，在内容和 tags 中自述限制范围。检索时两条知识都可能返回，由 LLM 上下文理解取舍。
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## 外部工具访问（规划）
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Tier 1+ 目标：MCP Shell 封装（`mcp-server` 转发 IPC），外部工具使用逻辑与内部零差异：
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- 外部写入：走 candidate → 人工审核流程
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- 外部读取：`knowledge_search` / `knowledge_list`（published）
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## 相关文档
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- [df-storage 存储层](./df-storage-存储层-2026-06-12.md) — knowledges 表结构 + 向量工具函数
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- [df-ai AI 集成模块](./df-ai-AI集成模块-2026-06-12.md) — hybrid_search / generate_embedding / extract
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- [功能决策记录](../02-架构设计/功能决策记录-2026-06-14.md) — 检索方案演进决策
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