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

//! 工具调用审计 + pending 审批恢复 + 工具调用处理

use std::collections::{HashMap, HashSet};
use std::sync::Arc;

use tauri::{AppHandle, Emitter, Manager};
use tokio::sync::Mutex;

use df_ai::ai_tools::{AiToolRegistry, RiskLevel};
use df_ai::provider::ChatMessage;
use df_storage::crud::AiToolExecutionRepo;
use df_storage::db::Database;

use super::{AiChatEvent, AiSession, ApprovalKind, PathAuthRequest, PendingApproval, ToolCallDraft};

// utils(audit/utils.rs):RiskLevel ↔ 字符串转换 + 字符串安全截断纯 helper。
// 第五批从本文件抽离，行为零变更。pub(crate) use 保持 finalize / restore 子模块
// super::risk_str / super::risk_from_str 引用路径不变；truncate_chars 供本文件 process_tool_calls
// DTO 装配 + record.rs 审计面板 IPC 共用。
mod utils;
pub(crate) use utils::{risk_from_str, risk_str, truncate_chars};

// diff(audit/diff.rs):write_file 审批预览 diff 生成。
// 第五批从本文件抽离，行为零变更。
mod diff;

// path_auth(audit/path_auth.rs):路径授权预校验。
// 第六批从本文件抽离，行为零变更。pub(super) use 供 tests 子模块引用 + process_tool_calls 裸名调用。
mod path_auth;
pub(super) use path_auth::{check_file_tool_auth, FileToolAuthOutcome};

// approval(audit/approval.rs):审批门控逻辑。
// 第六批从本文件抽离，行为零变更。use 保持 process_tool_calls 裸名调用。
mod approval;
use approval::{detect_retry_count, handle_approval_tool};

// record(audit/record.rs):审计记录写入 + 历史 DTO + 审计面板查询 IPC。
// 第六批从本文件抽离，行为零变更。pub(crate) use 供本文件 process_tool_calls /
// approval.rs 裸名调用 audit_tool_call；pub use 保持 commands::ai::audit::* 路径透明
// （list_tool_executions 是 #[tauri::command]，ToolExecutionDto 供前端 DTO 序列化）。
pub mod record;
#[allow(unused_imports)]
pub(crate) use record::{audit_tool_call, query_audit_history, record_audit};
#[allow(unused_imports)]
pub use record::{list_tool_executions, ToolExecutionDto, ToolExecutionPage, ToolExecQuery};

// reason 拼装（resolve_project_label / resolve_task_label / build_approval_reason）
// 拆至子模块 audit/reason.rs（第一批 helper 抽离，行为零变更）。
mod reason;

// build_approval_reason 现由 approval.rs（insert_pending_approval）内部调用，
// 通过 `use super::reason::build_approval_reason` 引入，本文件不再直接使用。

// restore(audit/restore.rs):启动恢复重建 pending_approvals。
// 第二批从本文件抽离，行为零变更。re-export 保持 commands::ai::audit::* 路径透明。
mod restore;
pub use restore::restore_pending_approvals;

// finalize(audit/finalize.rs):audit_finalize 审批后状态回填。
// audit_tool_call 已移至 record.rs（写入归 record 子模块）。
// 第二批从本文件抽离，行为零变更。pub(crate) use 供外部
//（agentic/approval_timeout.rs / commands/chat.rs）裸名调用 audit_finalize。
mod finalize;
pub(crate) use finalize::audit_finalize;

// cache(audit/cache.rs):高危工具去重缓存 + 只读工具缓存。
// 第三批从本文件抽离,行为零变更。
mod cache;
pub(super) use cache::{find_cached_readonly_result, pending_placeholder_for};

// data_change(audit/data_change.rs):AR-11 数据变更联动刷新。
// 第四批从本文件抽离，行为零变更。pub(crate) use 保持 emit_data_changed 对 crate 内可见
// （chat.rs 通过 commands::ai::audit::emit_data_changed 引入并调用），data_change_for_tool 私有。
mod data_change;
pub(crate) use data_change::emit_data_changed;

// idea_source(audit/idea_source.rs):灵感来源消息级溯源补全。
// create_idea 工具执行后，若 AI 未填 source 且有 message_id → 补 conv_msg:{id}（低侵入，不改 handler 接口）。
// pub(crate) use 供本文件 process_tool_calls + chat.rs 审批执行路径调用（单点逻辑，多调用点）。
mod idea_source;
pub(crate) use idea_source::maybe_fill_idea_source;

// ============================================================
// 工具调用心跳 + 审批处理
// ============================================================

/// 处理流式接收的工具调用：Low 风险并行执行（join_all），Med/High 进审批门控
/// 返回待审批的工具数量（0 = 全部自动执行完成）
/// 工具执行 + 心跳保活：execute 期间每 30s emit AiHeartbeat（对齐 stream_recv.rs
/// stream_llm select! 心跳语义），execute 完 abort 心跳 task。
///
/// 根治：工具执行在 stream_llm 之外（本模块），原本无 AiHeartbeat。
/// 单次 execute 超过前端 STREAM_TIMEOUT_MS（130s）——bash 跑 cargo/测试、read 大文件、
/// 全盘 search 等开发长命令——前端 watchdog 误判断流，抛"工具已执行完成后续中断"误报
/// （实测：用户报"一边流一边抛"，前一轮 delta 文本在屏 + 当前轮工具执行静默 > 130s）。
/// 补工具执行阶段的心跳缺口，前端 watchdog 在静默期也能收到 reset，不再误杀长工具。
async fn execute_with_heartbeat(
    tools: &AiToolRegistry,
    name: &str,
    args: serde_json::Value,
    app: &AppHandle,
    conv_id: &str,
    tool_call_id: &str,
) -> anyhow::Result<serde_json::Value> {
    use std::sync::atomic::{AtomicBool, Ordering};
    use tokio::time::Duration;

    // RAII guard：drop 时 stop+abort 心跳 task，确保 execute panic（unwind）也不泄漏心跳 task。
    struct HeartbeatGuard {
        stop: Arc<AtomicBool>,
        handle: tokio::task::JoinHandle<()>,
    }
    impl Drop for HeartbeatGuard {
        fn drop(&mut self) {
            self.stop.store(true, Ordering::SeqCst);
            self.handle.abort();
        }
    }

    let stop = Arc::new(AtomicBool::new(false));
    let app_h = app.clone();
    let conv = conv_id.to_string();
    let stop_c = stop.clone();
    // 心跳 task：弃首 tick（tokio interval 首 tick 立即返回，对齐 stream_recv.rs:174），
    // 后每 30s emit AiHeartbeat（< 130s watchdog 确保覆盖）。
    let heartbeat = tokio::spawn(async move {
        let mut interval = tokio::time::interval(Duration::from_secs(30));
        interval.tick().await;
        loop {
            interval.tick().await;
            if stop_c.load(Ordering::SeqCst) {
                break;
            }
            let ev = AiChatEvent::AiHeartbeat { conversation_id: Some(conv.clone()) };
            let _ = app_h.emit("ai-chat-event", ev.clone());
            let _ = app_h.state::<crate::state::AppState>().ai_event_bus.publish_event(ev);
        }
    });
    // RAII：execute 无论 Ok/Err/panic（unwind），_guard drop 自动 stop+abort，无心跳 task 泄漏。
    let _guard = HeartbeatGuard { stop, handle: heartbeat };
    // tools.execute 无 timeout 时,卡死工具(run_command 长命令/read_file 大文件/同步
    // 阻塞工具)永久挂起 → process_tool_calls 持 session lock 永久 → guard.reset 等 lock → AiCompleted
    // 永不发 → 前端"回答完卡住/超时清空"。外层 timeout 兜底:超时返错误 tool_result,锁释放,loop 续跑。
    // 心跳 30s 续命前端 watchdog。
    //
    // 外层 timeout 取值(BUF-run-cmd-timeout):原硬编码 60s 会先于 run_command 自带 timeout_secs
    // (上限 600s)drop,致 run_command 跑长构建(cargo/npm)永远到不了用户配的 timeout_secs。
    // run_command 分支从 args.timeout_secs 取值(clamp [60,600],默认 60,与 tool_registry.rs:2707
    // run_command 内部 clamp 同源),其余工具仍 60s。run_command 内部还有自己的子 timeout,
    // 外层只需 >= 内部 timeout 即不抢断(run_command 内部超时会返带语义的 tool_result,优于外层裸中止)。
    let outer_secs: u64 = if name == "run_command" {
        args.get("timeout_secs")
            .and_then(|v| v.as_u64())
            .unwrap_or(60)
            .clamp(60, 600)
    } else {
        60
    };
    // run_command 实时流式:经 task-local sink 注入(AppHandle + tool_call_id + conv_id),
    // handler 内 execute_streaming 每行 emit AiCommandOutput(治执行中黑盒)。
    // 非 run_command 不注入 sink(handler 内 emit_output 静默 noop),零行为变更。
    let sink = if name == "run_command" {
        Some(crate::commands::ai::command_stream::CommandSink::new(
            app.clone(),
            tool_call_id.to_string(),
            Some(conv_id.to_string()),
        ))
    } else {
        None
    };
    let exec_fut = crate::commands::ai::command_stream::scope(sink, tools.execute(name, args));
    match tokio::time::timeout(Duration::from_secs(outer_secs), exec_fut).await {
        Ok(result) => result,
        Err(_elapsed) => {
            tracing::error!(
                conv_id = %conv_id,
                tool = %name,
                outer_secs,
                "[ai] 工具执行超时({}s),返回错误 tool_result(防 process_tool_calls 持 session lock 永久卡死)",
                outer_secs
            );
            Err(anyhow::anyhow!("工具执行超时({}s),已中止(防死锁)", outer_secs))
        }
    }
}

pub(crate) async fn process_tool_calls(
    session_arc: &Arc<Mutex<AiSession>>,
    tool_calls_acc: HashMap<u32, ToolCallDraft>,
    tools_arc: &Arc<AiToolRegistry>,
    db: &Arc<Database>,
    app_handle: &AppHandle,
    conv_id: &str,
) -> usize {
    let mut tc_list: Vec<_> = tool_calls_acc.into_iter().collect();
    tc_list.sort_unstable_by_key(|(i, _)| *i);
    // 治本兜底：LLM 异常复用同 tool_use.id（stream_recv 按 content_block index 分桶，
    // 同 id 不同 index draft 可并存 → 每 draft emit AiToolCallStarted 致同 id emit 两次 → 前端 push 两卡，
    // Completed 按 id 只 update 首张 → 次张残留 running 0行）。process 层按 id 去重——同 id 保留
    // 最小 index 的首个，丢弃后续，保证 emit Started 的 id 唯一。前端 useAiEvents.ts:205 findToolCall
    // 守卫双保险。
    let mut seen_ids: HashSet<String> = HashSet::new();
    tc_list.retain(|(_, draft)| seen_ids.insert(draft.id.clone()));
    let mut pending_count = 0usize;
    let audit_repo = AiToolExecutionRepo::new(db);

    // P1 消息级溯源：取当前 assistant 消息 id。
    // 调用前 agentic/mod.rs 已把本轮 assistant_with_tools 消息（LLM 返回带 tool_calls 的那条）
    // push 到 per_conv.messages（audit/mod.rs:882），此处取末条 assistant id 作为本轮工具
    // 调用所属的溯源 message_id，贯穿所有 audit_tool_call 写入。None 表示无 assistant 消息
    // （异常路径/老数据无 id），audit 落 message_id=None，展示侧兼容。
    //
    // 短 lock 段读 current_message_id(纯读,无 await),clone 出来后续传参。
    // 整个 process_tool_calls 不再要求调用方持锁,内部所有 session.xxx 访问均短 lock 段,
    // 慢操作(execute_with_heartbeat/audit_tool_call/detect_retry_count/DB 查)全在锁外 await。
    // current_message_id 读加 200ms timeout(防 session lock 竞争卡死致
    // process_tool_calls 进不去 emit AiToolCallStarted → 前端工具卡片不呈现 + 45s 看门狗超时)。
    // 超时用 None(溯源降级,非致命)。治本:消除 session lock 长持有(save clone 段已优化)。
    let current_message_id: Option<String> = match tokio::time::timeout(
        std::time::Duration::from_millis(200),
        async {
            let __lock_t = std::time::Instant::now();
            let session = session_arc.lock().await;
            let __id = session.conv_read(conv_id)
                .and_then(|c| c.messages.last_assistant_message_id());
            let __hold = __lock_t.elapsed();
            if __hold > std::time::Duration::from_millis(30) {
                eprintln!("[LOCK-SLOW] process_tool_calls:192 持锁 {:?} (含 lock 等待)", __hold);
            }
            __id
        },
    ).await {
        Ok(id) => id,
        Err(_) => {
            tracing::warn!(conv_id = %conv_id, "[ai] process_tool_calls current_message_id lock 200ms 超时,溯源降级 None(session lock 竞争)");
            None
        }
    };
    let current_message_id = current_message_id.as_deref();

    // 解析 args + 批量发 Started（前端骨架按原始 index 顺序展示）
    let drafts: Vec<(u32, ToolCallDraft, serde_json::Value)> = tc_list.into_iter()
        .map(|(idx, draft)| {
            let args = serde_json::from_str(&draft.args).unwrap_or(serde_json::Value::Object(Default::default()));
            // L3 emit 双写：AiToolCallStarted publish 到事件总线（tunnel subscriber 透传 miniapp）。
            // AiTextDelta/AiToolCall* 高频事件不双写原则不适用此处（工具调用生命周期事件属关键状态变更，需透传）。
            let ev = AiChatEvent::AiToolCallStarted {
                id: draft.id.clone(),
                name: draft.name.clone(),
                args: args.clone(),
                conversation_id: Some(conv_id.to_string()),
            };
            let _ = app_handle.emit("ai-chat-event", ev.clone());
            let _ = app_handle.state::<crate::state::AppState>().ai_event_bus.publish_event(ev);
            (idx, draft, args)
        })
        .collect();

    // ── 文件工具路径授权预校验 ──
    // 在 RiskLevel 分类前，对文件工具（read/write/list/patch/info/append/delete/rename/search）
    // 逐条预校验路径授权（persistent + 会话 session_allowed_dirs + 黑名单）：
    //   - 任一路径命中黑名单 → Denied：push 错误 tool_result + emit Completed，不挂起（Phase C）
    //   - 任一路径未命中白名单且非黑名单 → NeedsAuth：挂起 loop（insert pending + emit AiDirAuthRequired），
    //     等用户经 ai_authorize_dir IPC 决定"仅本次/未来都允许/拒绝"后恢复（Phase B）
    //   - 全部已授权 → 放行，进入下方 RiskLevel 分类走原 Low/Med/High 流程
    // 预校验通过的 drafts 留在原 Vec 继续走原流程；NeedsAuth/Denied 的 drafts 从 Vec 移除单独处理。
    let allowed_snapshot = app_handle
        .state::<crate::state::AppState>()
        .allowed_dirs
        .clone();
    let allowed_guard = allowed_snapshot.read().await.clone();
    // 收集 NeedsAuth/Denied drafts（从 drafts 移除，不进下方 RiskLevel 循环）
    let mut path_auth_pending: Vec<(ToolCallDraft, serde_json::Value, PathAuthRequest)> = Vec::new();
    let mut path_denied: Vec<(ToolCallDraft, String)> = Vec::new();
    let mut authorized_drafts: Vec<(u32, ToolCallDraft, serde_json::Value)> = Vec::new();
    for (idx, draft, args) in drafts {
        // 会话级临时授权目录在 allowed_guard.session 内（进程级，随 active 会话切换清空），
        // handler 闭包 read lock 与此处预校验读同一字段，两端授权判定一致。
        match check_file_tool_auth(&draft.name, &args, &allowed_guard) {
            FileToolAuthOutcome::Authorized => authorized_drafts.push((idx, draft, args)),
            FileToolAuthOutcome::NeedsAuth(req) => path_auth_pending.push((draft, args, req)),
            FileToolAuthOutcome::Denied(reason) => path_denied.push((draft, reason)),
        }
    }
    let drafts = authorized_drafts;

    // Phase C: Denied 路径 → 硬拒（push 错误 tool_result + emit Completed），不挂起 loop。
    // 工具返 Err 让 LLM 知路径被禁，自行调整；loop 继续下一轮（不暂停）。
    for (draft, reason) in path_denied {
        // 拒绝消息改结构化 JSON,防裸文本破坏 tool role 消息协议
        let err_msg = serde_json::json!({
            "status": "rejected",
            "reason": "path_blacklist",
            "message": format!("路径授权拒绝: {}", reason)
        }).to_string();
        // 短 lock 段:push tool_result(纯写,无 await)
        {
            let __lock_t = std::time::Instant::now();
            let mut session = session_arc.lock().await;
            session.conv(conv_id).messages.push(ChatMessage::tool_result(&draft.id, &err_msg));
            let __hold = __lock_t.elapsed();
            if __hold > std::time::Duration::from_millis(30) {
                eprintln!("[LOCK-SLOW] process_tool_calls:262 持锁 {:?} (含 lock 等待)", __hold);
            }
        }
        // L3 emit 双写：路径黑名单拒绝 emit Completed 双路发布。
        let ev = AiChatEvent::AiToolCallCompleted {
            id: draft.id.clone(),
            result: serde_json::Value::String(err_msg.clone()),
            conversation_id: Some(conv_id.to_string()),
        };
        let _ = app_handle.emit("ai-chat-event", ev.clone());
        let _ = app_handle.state::<crate::state::AppState>().ai_event_bus.publish_event(ev);
        // 审计：路径黑名单拒绝（decided_by=auto_blacklist），留痕可追溯
        let risk_level = tools_arc.get(&draft.name).map(|t| t.risk_level).unwrap_or(RiskLevel::High);
        audit_tool_call(
            &audit_repo, conv_id, &draft.id, &draft.name, &draft.args,
            "rejected", risk_level, Some(err_msg), Some("auto_blacklist"),
            current_message_id,
        ).await;
    }

    // Phase B: NeedsAuth 路径 → 挂起 loop（insert pending + emit AiDirAuthRequired + push 占位 tool_result）。
    // 复用审批挂起架构：pending_approvals 以 tool_call_id 为键，ai_authorize_dir IPC remove 后恢复。
    // pending_count 计入（让 agentic loop 检测到挂起并暂停，等 ai_authorize_dir → try_continue 恢复）。
    //
    // detect_retry_count(DB 读)/emit/audit_tool_call(DB 写)均在锁外,
    // 仅 push tool_result + pending_approvals.insert 两处纯写改短 lock 段。
    for (draft, args, req) in path_auth_pending {
        pending_count += 1;
        // L1 补丁：req.dirs 含所有未授权父目录；emit 用首个作主展示目录（前端弹窗主显）。
        // ai_authorize_dir 消费时遍历所有 dirs 写白名单。
        let dir_str = req.dirs.first()
            .map(|d| d.to_string_lossy().to_string())
            .unwrap_or_default();
        let path_str = req.raw_paths.first().cloned().unwrap_or_default();
        // 锁外:(容错/恢复，开关 df-ai-approval-retry)：同 tc_id 重试检测。
        let retry_count = detect_retry_count(&audit_repo, &draft.id).await;
        if retry_count >= 1 {
            let skip_msg = format!(
                "已跳过重试（同 tool_call_id={} 此前已审批执行过，防 LLM 死循环重试同卡死工具）",
                draft.id
            );
            // 短 lock 段:push tool_result(纯写)
            {
                let __lock_t = std::time::Instant::now();
                let mut session = session_arc.lock().await;
                session.conv(conv_id).messages.push(ChatMessage::tool_result(&draft.id, &skip_msg));
                let __hold = __lock_t.elapsed();
                if __hold > std::time::Duration::from_millis(30) {
                    eprintln!("[LOCK-SLOW] process_tool_calls:305 持锁 {:?} (含 lock 等待)", __hold);
                }
            }
            let ev = AiChatEvent::AiToolCallCompleted {
                id: draft.id.clone(),
                result: serde_json::Value::String(skip_msg.clone()),
                conversation_id: Some(conv_id.to_string()),
            };
            let _ = app_handle.emit("ai-chat-event", ev.clone());
            let _ = app_handle.state::<crate::state::AppState>().ai_event_bus.publish_event(ev);
            let risk_level = tools_arc.get(&draft.name).map(|t| t.risk_level).unwrap_or(RiskLevel::High);
            audit_tool_call(
                &audit_repo, conv_id, &draft.id, &draft.name, &draft.args,
                "skipped_retry", risk_level, Some(skip_msg), Some("auto_retry_guard"),
                current_message_id,
            ).await;
            continue;
        }
        // 短 lock 段:pending_approvals.insert + 占位 tool_result push(两处纯写,无 await)
        {
            let __lock_t = std::time::Instant::now();
            let mut session = session_arc.lock().await;
            session.pending_approvals.insert(
                draft.id.clone(),
                PendingApproval {
                    tool_call_id: draft.id.clone(),
                    tool_name: draft.name.clone(),
                    arguments: args.clone(),
                    conversation_id: Some(conv_id.to_string()),
                    recovered: false,
                    // 路径授权挂起标 kind=Path(req)（下沉原 path_auth 字段）。
                    kind: ApprovalKind::Path(req),
                    retry_count,
                    created_at: Some(std::time::SystemTime::now()),
                },
            );
            // 占位 tool_result（与 RiskLevel 审批一致），ai_authorize_dir 批准后替换为真实结果。
            session.conv(conv_id).messages.push(ChatMessage::tool_result(&draft.id, &pending_placeholder_for(&draft.id)));
            let __hold = __lock_t.elapsed();
            if __hold > std::time::Duration::from_millis(30) {
                eprintln!("[LOCK-SLOW] process_tool_calls:325 持锁 {:?} (含 lock 等待)", __hold);
            }
        }
        tracing::debug!(target: "ai_dirauth", conv = %conv_id, tool = %draft.name, tc_id = %draft.id, "emit AiDirAuthRequired（路径授权挂起，等 ai_authorize_dir 恢复）");
        let ev = AiChatEvent::AiDirAuthRequired {
            id: draft.id.clone(),
            tool: draft.name.clone(),
            path: path_str,
            dir: dir_str,
            conversation_id: Some(conv_id.to_string()),
        };
        let _ = app_handle.emit("ai-chat-event", ev.clone());
        let _ = app_handle.state::<crate::state::AppState>().ai_event_bus.publish_event(ev);
        let risk_level = tools_arc.get(&draft.name).map(|t| t.risk_level).unwrap_or(RiskLevel::High);
        audit_tool_call(
            &audit_repo, conv_id, &draft.id, &draft.name, &draft.args,
            "pending", risk_level, None, None,
            current_message_id,
        ).await;
    }

    // 分类：Low 收集并行执行，Med/High 立即进审批门控（push 占位 tool_result）
    //
    // High risk 在进审批门前先查去重缓存（find_cached_high_risk_result）。
    // 若 LLM 重试同命令（同 tool_name + 同 args，键序无关），命中已落定的旧 tool_result，
    // 把缓存结果作为新 tool_call_id 的 tool_result 回传 LLM，跳过 insert pending + 跳过审批，
    // 断「超时→重试→重新审批」循环。Med 不去重（去重易误伤），Low 无审批本就不进此分支。
    // F-#97：low_risk 向量携带 risk_level（治 securityReview blocker:710 审计失真）。
    // 原 Vec 仅 (draft,args)，回填审计硬编码 RiskLevel::Low；#97 让 Med/High（all/medium 模式）
    // 也进此向量，需透传真实等级，审计方可追溯「all 模式执行了多少高危命令」。
    let mut low_risk: Vec<(ToolCallDraft, serde_json::Value, RiskLevel)> = Vec::new();
    // F-#97 自动执行范围三档（2026-06-22）：KV df-ai-auto-execute-mode 取值 low/medium/all，默认 low（=现状）。
    // low：仅 Low 自动（等价旧行为）；medium：Low+Medium 自动；all：全自动无审批（完全 AI 接管）。
    let auto_exec_mode = app_handle
        .state::<crate::state::AppState>()
        .settings
        .get("df-ai-auto-execute-mode")
        .await
        .ok()
        .flatten()
        .unwrap_or_else(|| "low".to_string());
    // F-#97 诊断:用户报「选 all 仍审批」时辅助定位 KV 是否真落库。
    // df-ai-trace-approve 开关控制(默认开)。常见误以为已生效但实际未点确认按钮致 KV 未落。
    let trace_on = app_handle
        .state::<crate::state::AppState>()
        .settings
        .get("df-ai-trace-approve")
        .await
        .ok()
        .flatten()
        .map(|v| v == "true" || v == "1")
        .unwrap_or(true);
    if trace_on {
        tracing::info!(
            conv_id = %conv_id,
            auto_exec_mode = %auto_exec_mode,
            drafts_count = drafts.len(),
            "[ai] 审批判定读取的自动执行模式"
        );
    }
    // trust_hits 收集：AE-04 会话信任命中（同会话已批准同类操作），真实执行但移到锁外 spawn
    // （对齐 Low risk 不持锁模式）。命中时此处只 emit toast + 收集，不 .await execute。
    let mut trust_hits: Vec<(ToolCallDraft, serde_json::Value, String, RiskLevel)> = Vec::new();
    for (_, draft, args) in drafts {
        let risk_level = tools_arc.get(&draft.name).map(|t| t.risk_level).unwrap_or(RiskLevel::High);
        handle_approval_tool(
            draft, args, risk_level, &auto_exec_mode,
            session_arc, conv_id, tools_arc, &audit_repo,
            app_handle, db, &mut low_risk, &mut trust_hits,
            &mut pending_count, current_message_id,
        ).await;
    }

    // trust-hit 并行执行：execute + 即时 emit 在闭包内（闭包不访问 session,
    // 调用方不再持锁,本段所有 await 完全在锁外）,
    // push tool_result / audit 在 join_all 后串行回填（短 lock push + 锁外 audit）。对齐 Low risk 并行模式。
    // CR-51 修：原 inline .await execute 串行执行每个工具（阻塞期间锁被持有，run_command 慢命令
    // 阻塞同会话 IPC）；改 join_all 并行多工具减少总阻塞时间。P0 重构后锁外并行,根本消除阻塞。
    // join_all 保序——结果顺序 = trust_hits 输入顺序 = tc_list 原始 index 顺序，不额外 sort
    if !trust_hits.is_empty() {
        let results: Vec<(ToolCallDraft, RiskLevel, Result<String, String>)> =
            futures::future::join_all(trust_hits.into_iter().map(|(draft, args, _dir_label, risk_level)| {
                let tools = tools_arc.clone();
                let app_clone = app_handle.clone();
                let conv_clone = conv_id.to_string();
                async move {
                    let exec_result = execute_with_heartbeat(&tools, &draft.name, args, &app_clone, &conv_clone, &draft.id).await;
                    match exec_result {
                        Ok(val) => {
                            let content = val.to_string();
                            // L3 emit 双写：trust 放行工具执行成功 emit Completed 双路发布。
                            let ev = AiChatEvent::AiToolCallCompleted {
                                id: draft.id.clone(),
                                result: serde_json::Value::String(content.clone()),
                                conversation_id: Some(conv_clone),
                            };
                            let _ = app_clone.emit("ai-chat-event", ev.clone());
                            let _ = app_clone.state::<crate::state::AppState>().ai_event_bus.publish_event(ev);
                            // AR-11：数据变更类工具执行成功后 emit df-data-changed 联动刷新
                            // （write_file/run_command 不在 data_change_for_tool 映射内，emit_data_changed 内部 None 即 noop）
                            emit_data_changed(&app_clone, &draft.name);
                            (draft, risk_level, Ok(content))
                        }
                        Err(e) => {
                            let content = e.to_string();
                            // L3 emit 双写：trust 放行工具执行失败 emit Completed 双路发布。
                            let ev = AiChatEvent::AiToolCallCompleted {
                                id: draft.id.clone(),
                                result: serde_json::Value::String(content.clone()),
                                conversation_id: Some(conv_clone),
                            };
                            let _ = app_clone.emit("ai-chat-event", ev.clone());
                            let _ = app_clone.state::<crate::state::AppState>().ai_event_bus.publish_event(ev);
                            (draft, risk_level, Err(content))
                        }
                    }
                }
            })).await;

        // 串行回填 tool_result + 审计（短 lock push + 锁外 audit）
        for (draft, risk_level, outcome) in results {
            let (status, content) = match outcome {
                Ok(c) => ("completed", c),
                Err(c) => ("failed", c),
            };
            // 短 lock 段:push tool_result(纯写,无 await)
            {
                let mut session = session_arc.lock().await;
                // T2: 大工具结果进 namespace
                // 失败包结构化 envelope {"status":"failed","error":...}:让断路器按 status 判
                // (不解析内容文本,理论可靠)。emit 给前端的 result 与 audit 仍用原 err_msg 纯文本
                // (前端卡片/审计可读,与断路器信号解耦)。
                let msg_content = if status == "failed" {
                    serde_json::json!({"status":"failed","error":&content}).to_string()
                } else if df_ai::namespace_store::should_use_namespace(&content, &draft.name) {
                    session.namespace_store.store(&draft.name, &content)
                } else {
                    content.clone()
                };
                session.conv(conv_id).messages.push(ChatMessage::tool_result(&draft.id, &msg_content));
            }
            // 锁外:审计(trust 放行仍记一条,decided_by=auto_trust),留痕可追溯
            audit_tool_call(&audit_repo, conv_id, &draft.id, &draft.name, &draft.args, status, risk_level, Some(content), Some("auto_trust"), current_message_id).await;
        }
    }

    // Low 风险并行执行：execute + 即时 emit 在闭包内（不持 session 锁），
    // push tool_result / audit 在 join_all 后串行回填（短 lock push + 锁外 audit，与 Med/High 占位拼接）。
    // join_all 保序——结果顺序 = low_risk 输入顺序 = tc_list 原始 index 顺序，不额外 sort
    if !low_risk.is_empty() {
        // 只读幂等工具去重缓存(治 LLM 死循环重调)。
        // 实测 9357c27c 会话:LLM 对 read_file(application.xml) 连调 17 次、search_files 连调 13 次,
        // 每次返回几乎相同结果却反复重调,是 prompt 64 万的直接元凶。此处先查会话内是否已对
        // 同参只读工具成功执行过,命中则直接回填缓存结果跳过真执行,断 LLM 失忆死循环。
        // 安全边界见 find_cached_readonly_result 文档(仅白名单只读工具 + 仅 completed 成功结果)。
        //
        // find_cached_readonly_result 内部短 lock + 锁外 DB 查,本段不持锁。
        let mut low_risk_uncached: Vec<(ToolCallDraft, serde_json::Value, RiskLevel)> = Vec::with_capacity(low_risk.len());
        for (draft, args, risk_level) in low_risk {
            let cached = find_cached_readonly_result(session_arc, conv_id, &audit_repo, &draft.name, &args).await;
            if let Some(cached_content) = cached {
                // 缓存命中:直接 push tool_result + 审计(decided_by=cache_hit 标记缓存来源),
                // 不走真执行 + 不重emit Started/Completed(避免误导前端工具又执行了一次)。
                // emit Completed 携带缓存结果供前端折叠卡片展示(与 find_cached_high_risk_result 一致)。
                let ev = AiChatEvent::AiToolCallCompleted {
                    id: draft.id.clone(),
                    result: serde_json::Value::String(cached_content.clone()),
                    conversation_id: Some(conv_id.to_string()),
                };
                let _ = app_handle.emit("ai-chat-event", ev.clone());
                let _ = app_handle.state::<crate::state::AppState>().ai_event_bus.publish_event(ev);
                // 短 lock 段:push tool_result(纯写,无 await)
                {
                    let mut session = session_arc.lock().await;
                    session.conv(conv_id).messages.push(ChatMessage::tool_result(&draft.id, &cached_content));
                }
                audit_tool_call(
                    &audit_repo, conv_id, &draft.id, &draft.name, &draft.args,
                    "completed", risk_level, Some(cached_content), Some("cache_hit"),
                    current_message_id,
                ).await;
                tracing::info!(
                    conv_id = %conv_id,
                    tool = %draft.name,
                    tc_id = %draft.id,
                    "[ai] 只读工具缓存命中,跳过真执行(治 LLM 死循环重调)"
                );
            } else {
                low_risk_uncached.push((draft, args, risk_level));
            }
        }
        let low_risk = low_risk_uncached;
        // 携带 args + 原始 JSON result（create_idea source 补全需解析 result.id + args.source）。
        let results: Vec<(ToolCallDraft, serde_json::Value, RiskLevel, Result<String, String>)> =
            futures::future::join_all(low_risk.into_iter().map(|(draft, args, risk_level)| {
                let tools = tools_arc.clone();
                let app_clone = app_handle.clone();
                let conv_clone = conv_id.to_string();
                async move {
                    let result = execute_with_heartbeat(&tools, &draft.name, args, &app_clone, &conv_clone, &draft.id).await;
                    match result {
                        Ok(val) => {
                            // L3 emit 双写：Low 风险工具执行成功 emit Completed 双路发布。
                            let ev = AiChatEvent::AiToolCallCompleted {
                                id: draft.id.clone(),
                                result: val.clone(),
                                conversation_id: Some(conv_clone),
                            };
                            let _ = app_clone.emit("ai-chat-event", ev.clone());
                            let _ = app_clone.state::<crate::state::AppState>().ai_event_bus.publish_event(ev);
                            // AR-11（方案A）：数据变更工具执行成功后 emit df-data-changed,
                            // 前端 store listen 刷新列表（仅命中映射的工具 emit，见 emit_data_changed）。
                            emit_data_changed(&app_clone, &draft.name);
                            (draft, val.clone(), risk_level, Ok(val.to_string()))
                        }
                        Err(e) => {
                            // AR-6（定向B）：Low 工具失败不 emit AiError。
                            // 原逻辑 emit AiError 会令前端置 streaming=false + 错误气泡，但 process_tool_calls
                            // 仍返回 pending_count=0，agentic loop 续下一轮 → 前端 false 后端跑，状态紊乱。
                            // 现改为正常 emit AiToolCallCompleted（result=错误信息），错误包进 tool_result
                            // 让 LLM 看到工具失败自行决定下一步，loop 正常续，前端状态一致。
                            let err_msg = format!("工具 {} 执行失败: {}", draft.name, e);
                            // L3 emit 双写：Low 风险工具执行失败 emit Completed 双路发布。
                            let ev = AiChatEvent::AiToolCallCompleted {
                                id: draft.id.clone(),
                                result: serde_json::Value::String(err_msg.clone()),
                                conversation_id: Some(conv_clone),
                            };
                            let _ = app_clone.emit("ai-chat-event", ev.clone());
                            let _ = app_clone.state::<crate::state::AppState>().ai_event_bus.publish_event(ev);
                            (draft, serde_json::Value::Null, risk_level, Err(err_msg))
                        }
                    }
                }
            })).await;

        // 串行回填 tool_result + 审计（短 lock push + 锁外 audit）
        for (draft, raw_result, risk_level, outcome) in results {
            let (status, content) = match outcome {
                Ok(c) => ("completed", c),
                Err(c) => ("failed", c),
            };
            // source 消息级溯源补全（仅 source 空 + 有 message_id）。
            // 注：低风险路径目前 create_idea 不会进（Medium→pending），此处为防御/未来若调级别覆盖。
            // 仅 Ok(completed) 时补（失败 result 无 idea_id 意义）；args 从 draft.args 反解（JSON 原样）。
            if status == "completed" {
                let args_val = serde_json::from_str(&draft.args).unwrap_or(serde_json::Value::Null);
                maybe_fill_idea_source(db, &draft.name, &args_val, &raw_result, current_message_id).await;
            }
            // 短 lock 段:写 per_conv.messages(纯写,无 await)
            {
                let mut session = session_arc.lock().await;
                // T2: 大工具结果进 namespace，主队列只留引用
                // 失败包结构化 envelope {"status":"failed","error":...}:让断路器按 status 判
                // (不解析内容文本,理论可靠)。emit 给前端的 result 与 audit 仍用原 err_msg 纯文本
                // (前端卡片/审计可读,与断路器信号解耦)。
                let msg_content = if status == "failed" {
                    serde_json::json!({"status":"failed","error":&content}).to_string()
                } else if df_ai::namespace_store::should_use_namespace(&content, &draft.name) {
                    session.namespace_store.store(&draft.name, &content)
                } else {
                    content.clone()
                };
                session.conv(conv_id).messages.push(ChatMessage::tool_result(&draft.id, &msg_content));
            }
            // F-#97 审计留痕：low_risk 向量中 risk_level != Low 即 mode 放行（Med 仅 medium/all、High 仅 all 才进）。
            // decided_by 区分接管来源，审计表可追溯 all 模式执行了多少高危命令（治 securityReview blocker:
            // 原硬编码 RiskLevel::Low 致 Med/High 接管操作全标 Low/auto 失真，等于没记）。
            let decided_by: &str = match risk_level {
                RiskLevel::Low => "auto",
                RiskLevel::Medium => "auto_takeover_medium",
                RiskLevel::High => "auto_takeover_all",
            };
            audit_tool_call(&audit_repo, conv_id, &draft.id, &draft.name, &draft.args, status, risk_level, Some(content), Some(decided_by), current_message_id).await;
        }
    }

    // 单表 pending_approvals 统计 pending 总数（path/risk 合一，kind 区分）。
    // 短 lock 段:读 pending_approvals 统计(纯读,无 await)
    let (path_count, risk_count, pending_approvals_len) = {
        let session = session_arc.lock().await;
        let len = session.pending_approvals.len();
        let (p, r) = session.pending_approvals.values()
            .fold((0usize, 0usize), |(p, r), a| match a.kind {
                ApprovalKind::Path(_) => (p + 1, r),
                ApprovalKind::Risk { .. } => (p, r + 1),
            });
        (p, r, len)
    };
    tracing::debug!(target: "ai_dirauth", pending_count, pending_approvals_len, path_count, risk_count, "process_tool_calls 返回（路径/风险挂起分布）");
    pending_count
}

#[cfg(test)]
mod tests {
    use super::*;
    use super::path_auth::extract_file_tool_paths;

    /// grep 走单路径授权申请路径（NeedsAuth），非 search_files 盲拒（Denied）。
    ///
    /// grep 加入 extract_file_tool_paths 单路径分支，未授权路径触发
    /// AiDirAuthRequired 申请（对齐 read_file），不像 search_files 被硬拒。
    /// 锁定此差异：grep 与 read_file 同款授权弹窗语义。
    #[test]
    fn test_grep_unauthorized_path_triggers_auth_not_denied() {
        // 空白名单（不含 workspace_root 的目录）：任何路径都未授权 → NeedsAuth
        let allowed = crate::state::AllowedDirs::default();
        let args = serde_json::json!({ "pattern": "foo", "path": "C:/some/unauthorized/dir" });

        let outcome = check_file_tool_auth("grep", &args, &allowed);
        match outcome {
            FileToolAuthOutcome::NeedsAuth(_) => { /* 期望：grep 触发授权申请 */ }
            FileToolAuthOutcome::Authorized => panic!("grep 未授权应返 NeedsAuth（申请授权），实际 Authorized"),
            FileToolAuthOutcome::Denied(_) => panic!("grep 未授权应返 NeedsAuth（申请授权），实际 Denied（grep 不应像 search_files 盲拒）"),
        }

        // 对照：search_files 同样未授权但被硬拒（Denied），锁定两工具差异
        let search_outcome = check_file_tool_auth("search_files", &args, &allowed);
        match search_outcome {
            FileToolAuthOutcome::Denied(_) => { /* 期望：search_files 盲拒 */ }
            FileToolAuthOutcome::NeedsAuth(_) => panic!("search_files 未授权应返 Denied（盲拒），实际 NeedsAuth"),
            FileToolAuthOutcome::Authorized => panic!("search_files 未授权应返 Denied（盲拒），实际 Authorized"),
        }
    }

    /// grep 黑名单路径（.ssh 等）直接 Denied（不申请授权），对齐 read_file。
    #[test]
    fn test_grep_blacklisted_path_denied() {
        let allowed = crate::state::AllowedDirs::default_with_root();
        // .ssh 命中系统黑名单（is_in_system_blacklist）
        let args = serde_json::json!({ "pattern": "foo", "path": "/home/user/.ssh/config" });
        let outcome = check_file_tool_auth("grep", &args, &allowed);
        match outcome {
            FileToolAuthOutcome::Denied(_) => { /* 期望：黑名单硬拒 */ }
            FileToolAuthOutcome::NeedsAuth(_) => panic!("grep 黑名单路径应返 Denied，实际 NeedsAuth"),
            FileToolAuthOutcome::Authorized => panic!("grep 黑名单路径应返 Denied，实际 Authorized"),
        }
    }

    /// extract_file_tool_paths：grep 取 args["path"]（单路径分支）
    #[test]
    fn test_extract_grep_path() {
        let args = serde_json::json!({ "pattern": "foo", "path": "src/main.rs", "glob": "*.rs" });
        let paths = extract_file_tool_paths("grep", &args);
        assert_eq!(paths, vec!["src/main.rs".to_string()], "grep 应取 path 参数（忽略 glob 等其他参数）");
    }
}