Code Analyse Agent

面向代码仓库的 AI 分析应用：输入一个 Git 仓库地址或本机项目路径，系统会把它克隆/挂载到工作区、建立项目级语义索引，然后用一个会调用工具的多 Agent 链路，产出结构化的代码分析报告、项目问答与运行自省报表。界面中的产品名为 Repo Agent。

后端 Go（Eino + Gin），前端 React 18 + TypeScript + Vite。内置 SSE 流式输出、断连续传、审批中断恢复、崩溃续跑、账号鉴权、成本/配额统计与运行指标埋点；前端提供 Markdown/Mermaid 渲染、项目分析导出与四套可切换的界面外观。

功能特性

能力	说明
仓库分析	给出 Git URL 或本机路径，自动 fetch 到工作区并输出固定 8 节的 Markdown 报告（含 Mermaid 图）。
多镜像竞速	每次需要拉代码时，对候选镜像并发测速、选最快的那个克隆；单个镜像失效（如 TLS 握手失败）自动降级到下一名，全部不通再回退直连。
项目问答	针对“当前项目”连续追问，例如某接口在哪实现、配置怎么加载、调用链怎么串。
自省报表	基于 `agent_telemetry.run_metrics` 做只读查询，产出运行表现的中文 Markdown 自省报表；需开启 `self_report.enable` 且用户在 `self_report.allowed_users` 白名单中。
项目级 RAG	按项目隔离 Milvus collection，符号级切分 + 中文查询改写 + RRF 融合 + 重排，语义检索项目代码。
结构化索引	项目级符号表 + 依赖/类型关系图，独立 SQLite、与 RAG 解耦；支持按符号名、文件依赖、继承/实现精确查询，覆盖 16 种语言。
工具调用	本机终端命令、HTTP 请求、项目扫描/搜索、文件读取、Git 仓库拉取、RAG 检索、结构化索引查询、运行指标查询，以及 MCP 外部工具。
流式对话	SSE 逐事件下发（`ready`/`delta`/`reason`/`tool_call`/`tool_result`/`done`/`error` 等），前端 Markdown + Mermaid 渲染。
跨会话并行	会话级流式句柄表：A 会话生成中可以切到 B 会话继续提问、也可以直接新建会话；切走只 detach 不中断后台执行，切回按 `lastSeq` 续接、不重复渲染。同会话内仍严格串行（前端闸门 + 后端 409 双重保险）。
断连续传	run 与 HTTP 请求解绑，客户端断线/刷新后按 `Last-Event-ID` 回放并继续跟随。
首问即建标签	发出第一条消息时侧栏立刻出现该会话，不必等整轮回答结束；拿到服务端 `session_id` 后在原位替换，期间的后台刷新不会把它冲掉。
审批中断恢复	高危终端命令需人工审批，审批后从 checkpoint 复用同一条 run 继续执行。
崩溃续跑	进程重启时把遗留 `running` run 标记为 `interrupted`，前端可回放已落库内容。
降级收尾	子 Agent 达到最大迭代轮次时注入收尾指令并清空工具列表，基于已有证据直接作答；run 标记 `degraded`，原因记为 `max_iterations` / `error_partial`。
账号与配额	用户名或邮箱 + 密码登录（Redis 不透明令牌）+ 邮箱验证码注册 + 邮箱验证码重设密码，按用户区分配额与成本。
用户画像	登录后强引导填写（用户类型/技能水平/目标类型/当前主题/当前阶段/描述），`PUT /api/profile` 保存即入库、`GET /api/profile` 登录后回读，随每轮对话注入模型；每次实际变更会保留一条历史快照。
会话管理	会话列表、轻量详情、删除、只读分享链接，以及按消息懒加载的调用链路。
报告导出	仅项目分析回答可导出 Markdown 或 PDF；PDF 通过浏览器打印，保留渲染后的 Mermaid 图。
外观系统	顶栏「外观」可切换经典手册 / 深空控制台 / 纸本社论 / 蓝图工坊四套布局，浅色 / 深色 / 跟随系统独立切换；`?ui=<id>&theme=light\|dark` 可直接预览。
运行指标	每轮 run 结束后聚合迭代轮次、工具调用/失败、token、成本、压缩次数等指标，异步写入 `agent_telemetry`；只包含数字与 ID，不包含问题、回答或工具入参。
限流与熔断	入口 Redis 令牌桶（登录按 user_id、登录前公开接口按 IP，多实例共享额度）；主模型 / embedding / rerank / 查询改写四条出站链路挂熔断，连续失败后快速失败、半开自动试探。
可观测	OpenTelemetry tracing（OTLP / stdout 回退），结构化日志。

架构总览

请求从 Gin 路由进入，经鉴权与配额中间件后落到 api 层；service 层负责编排业务，把事件写入 run 状态机、广播给在线订阅者，并按需调用各类 Agent 与工具；adaptor 层封装 SQLite、Redis、Milvus 与成本/会话/审批等仓储。

flowchart TD
    W["web (React + TS + Vite)"] --> R["router (Gin + Auth + Quota)"]
    R --> API["api (handler / SSE)"]
    API --> CONV["service/conversation (run 状态机)"]
    CONV --> AGENT["service/agent (runner + sub agents)"]
    CONV --> TOOLS["service/tool (本地 + MCP)"]
    CONV --> RAG["service/rag (项目索引 + 检索)"]
    AGENT --> MODEL["DeepSeek (OpenAI 兼容)"]
    TOOLS --> FS["workspace 仓库 / 终端 / HTTP"]
    TOOLS --> BIZ["业务库（只读）"]
    TOOLS --> OBS["agent_telemetry（只读白名单）"]
    RAG --> MILVUS["Milvus (向量库)"]
    CONV --> TELEM["service/telemetry (异步指标)"]
    TELEM --> OBS
    CONV --> ADAPT["adaptor (GORM / Redis / Milvus client)"]
    ADAPT --> SQLITE["SQLite (会话 / run / 成本 / 配额 / 画像)"]
    ADAPT --> REDIS["Redis (登录令牌 / 验证码)"]
    API --> SSE["SSE: ready / delta / tool_call / done"]
    SSE --> W

目录结构

.
├── main.go                 # 进程入口：加载配置、初始化 tracing、起 HTTP 与 MCP 服务
├── agent_code_local.yml    # 本地配置（含密钥，已被 .gitignore 忽略）
├── api/                    # HTTP handler：chat / session / auth / profile / cost / quota / rag / sse
├── router/                 # 路由注册 + 鉴权、配额、tracing 中间件
├── service/
│   ├── agent/              # runner 与子 Agent：repo_analyzer / project_qa / self_report
│   │                       # 以及 userprofile、compress、skill、force_answer 等中间件
│   ├── codeindex/          # 项目级结构化索引：符号表 + 依赖/类型关系图（独立 SQLite）
│   ├── conversation/       # 对话编排、run 状态机、断连续传、审批恢复、运行指标投递
│   ├── rag/                # 全局与项目级索引、切分、查询改写、RRF 融合
│   ├── tool/               # terminal / http_request / project_scan / project_search / read_files
│   │                       # repo_fetch / rag / self_report / MCP 工具
│   ├── auth/               # 账号密码、邮箱验证码、令牌签发/校验
│   ├── cost/  quota/       # 成本与配额统计
│   ├── telemetry/          # run 聚合指标异步写入 agent_telemetry
│   ├── projectid/          # 项目 ID 派生（remote 优先，镜像地址先归一化）
│   └── dto/ do/ consts/    # 传输对象、领域对象、常量
├── adaptor/                # adaptor.go + repo/（GORM 仓储）+ vector/（Milvus/rerank）
├── mcpserver/              # 对内暴露配额与成本的 MCP Server
├── common/ utils/ config/  # 公共常量、日志、追踪、邮件、计价、路径与配置加载；
│                           # utils/limiter（Redis 令牌桶）、utils/circuitbreaker（熔断器）
├── web/                    # React + TypeScript + Vite 前端；设计文档见 DESIGN.md / APPEARANCE.md / PRODUCT.md
├── docs/                   # 上下文压缩设计与评测说明
├── e2e/  eval/             # 端到端测试与评测脚本
├── jaeger/  milvus/        # 本地可观测与向量库的 docker-compose
├── scripts/                # 本地 embedding / rerank 启动脚本（PowerShell）
└── .github/workflows/      # CI：构建后端与前端并发布 Release

快速开始

环境要求

Go 1.26.5（见 go.mod）
Node.js 20+（前端构建）
C 编译器 / CGO（SQLite 驱动 gorm.io/driver/sqlite 依赖 cgo）
Redis（登录令牌与邮箱验证码存储，启动时会 Ping，连不上直接退出）
Milvus 2.6.x（仅在 rag.enabled: true 时需要）
可用的对话模型与 embedding / rerank 服务

1. 准备配置

本地配置写在项目根目录的 agent_code_local.yml，该文件含真实密钥、已被 .gitignore 忽略，不会进仓库。最小可运行配置：

server:
  app_name: "edu.agent.code"
  http_addr: ":8088"
  log_level: debug

sqlite:
  path: data/edu.agent.code.db

deepseek:
  base_url: "https://api.deepseek.com"
  model: deepseek-flash
  api_key: "<你的 key>"

redis:
  addr: "<host>:6379"
  username: ""
  password: ""
  db: 0

auth:
  token_ttl_hours: 168
  accounts:
    - { username: "admin", password: "<密码>", plan: "pro" }
  # 邮箱验证码注册：enabled 为 true 且 SMTP 配置有效时才开放。
  # 密码重设只需 SMTP 配置有效，不依赖注册开关。
  register:
    enabled: true
    plan: "free"                 # free / plus / pro
    code_ttl_minutes: 10
    resend_interval_seconds: 60
    max_attempts: 5
  smtp:
    enabled: true
    host: "smtp.example.com"
    port: 465                    # 465(ssl) / 587(starttls)
    username: "noreply@example.com"
    password: ""                 # 不要写真实授权码；由环境变量 SMTP_PASSWORD 注入
    from: "noreply@example.com"
    from_name: "代码仓库分析工作台"
    tls: "ssl"                   # ssl / starttls / none（none 仅本地测试）
    timeout_seconds: 10

workspace:
  root: "<绝对路径>/workspace"
  repos_dir: "<绝对路径>/workspace/repos"

rag:
  enabled: true
  docs_root: "<绝对路径>/docs/test_doc"
  embedding:
    base_url: "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4"
    model: embedding-3
    api_key: "<你的 key>"
    dimensions: 2048
  milvus:
    address: "<host>:19530"
    collection: edu_agent_code_docs
  rerank:
    enabled: true
    base_url: "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/rerank"
    model: rerank
    api_key: "<你的 key>"

把 rag.enabled 设为 false 可关闭 Milvus 与语义索引，此时不会创建 Milvus 客户端。redis 段是必需的：启动时会 Ping，地址为空或连接失败都会直接退出；auth 不配置时没有可登录的账号。

未配置 model_price.price_cny 时对话仍可运行，但该模型的调用成本会按 0 记录并输出告警；需要成本统计时请补齐对应模型单价，cache_hit 必须显式配置为正数。

SMTP 密码等敏感项支持环境变量覆盖，启动时在读取 YAML 后应用：SMTP_ENABLED、SMTP_HOST、SMTP_PORT、SMTP_USERNAME、SMTP_PASSWORD、SMTP_FROM、SMTP_FROM_NAME、SMTP_TLS、SMTP_TIMEOUT_SECONDS、AUTH_REGISTER_ENABLED。推荐的部署方式是在 systemd / 容器环境里只注入 SMTP_PASSWORD，配置文件中的 auth.smtp.password 永远留空。

# 例：QQ 邮箱 SMTP 授权码（不是邮箱登录密码）
export SMTP_PASSWORD="<从密钥管理系统注入>"

Milvus 不是启动的硬依赖：rag.enabled: true 但 Milvus 连不上时，服务会以降级模式启动（HTTP 照常监听、其余功能不受影响），后台按退避重连，连上后 RAG 自动恢复，不需要重启进程。GET /healthz 的 dependencies.milvus 字段会显示 ok / down，down 时附带最近一次连接失败原因。

2. 启动后端

go mod tidy
go run .
# 默认监听 :8088，健康检查 GET /healthz

3. 启动前端

cd web
npm ci        # 或 pnpm install
npm run dev   # 开发模式
npm run build # 产物输出到 web/dist

开发模式下 Vite 会把 /api 与 /healthz 代理到 127.0.0.1:8088；生产环境由 Nginx 将静态产物与后端 API 反代到同一域名。

配置说明

核心配置项（完整字段见 config/config.go 与 agent_code_local.yml）：

配置段	作用
`server`	应用名、版本、监听地址、日志级别。
`sqlite`	本地数据库路径，存放会话、run、消息、成本、配额、审批、分享与画像快照。
`redis`	登录令牌与邮箱验证码存储；启动时探活，连接失败直接退出。
`deepseek`	主对话模型（OpenAI 兼容协议）。
`model_price`	各模型输入 / 缓存命中 / 输出单价，用于成本计算。
`workspace`	仓库工作区根目录、克隆超时、仓库大小上限、Git 镜像前缀（支持逗号分隔多候选，拉取前自动测速选最快；留空用内置候选，写 `-` 关闭镜像）、目录逃逸开关。
`telemetry`	run 指标异步写入 `agent_telemetry` 的连接、队列长度与写超时。
`self_report`	自省报表的只读数据源、`allowed_users` 白名单与最大迭代轮次。
`code_index`	项目级结构化索引：开关、独立 SQLite 路径、单文件/项目规模上限与返回条数。
`agents`	各 Agent 的最大迭代轮次，以及中文提示开关 `enable_cn`。
`rag`	是否启用、文档根、分片参数、embedding、Milvus、rerank、中文查询改写。
`skills`	技能中间件目录与工具名。
`mcpserver` / `mcp_server_self`	外部 MCP 工具来源，以及对内暴露的 MCP Server。
`auth`	令牌有效期、配置账号、邮箱验证码注册与 SMTP；`auth.smtp.password` 建议只走环境变量。
`otel`	OpenTelemetry OTLP endpoint、采样率与 stdout 回退。
`context_compact`	上下文压缩：按窗口占比与消息条数触发，折叠较早对话为结构化摘要。
`rate_limit`	Redis 令牌桶限流：每个调用方（登录按用户、未登录按 IP）的每窗口请求数、桶窗口、故障时是否放行。
`circuitbreaker`	出站 HTTP 熔断：连续失败阈值、打开时长、半开试探与恢复条件。

API 概览

除白名单外，所有接口都需要 Authorization: Bearer <token>。白名单：/healthz、/api/version、/api/auth/login、/api/auth/email/code、/api/auth/register、/api/auth/password/reset、/api/sessions/shared/info。

方法	路径	说明
GET	`/healthz`	健康检查；`dependencies` 报告 SQLite / Milvus 状态
GET	`/api/version`	版本信息；`email_register` / `password_reset` 表示对应入口是否开放
POST	`/api/auth/login`	用户名或邮箱 + 密码登录，返回令牌（`username` / `email` 二选一 + `password`）
POST	`/api/auth/email/code`	发送邮箱验证码（公开；`email` + `purpose=register\|reset`）
POST	`/api/auth/register`	邮箱验证码注册，成功直接返回令牌（公开）
POST	`/api/auth/password/reset`	邮箱验证码重设密码（公开；成功后旧令牌失效）
POST	`/api/auth/logout`	吊销当前令牌
GET	`/api/quota/today`	当天调用量、套餐与每日上限
GET	`/api/profile`	读取当前登录用户的画像（登录后回填表单，没有记录时返回空画像）
PUT	`/api/profile`	保存当前登录用户的画像（全量替换，保存即入库）
GET	`/api/profile/history`	画像历史快照（`limit` / `offset`，默认 20 条、上限 100）
GET	`/api/cost/daily`	当天成本与 token 用量（按登录用户）
GET	`/api/cost/by_user`	按用户统计成本
GET	`/api/cost/by_tool`	按工具统计成本
GET	`/api/sessions`	会话列表
GET	`/api/sessions/info`	会话详情（分页；默认轻量，不含 `render_events`，需要完整事件时传 `include_render_events=1`）
GET	`/api/sessions/message`	按单条消息读取调用事件（`session_id` + `message_id`，`raw=1` 返回原始事件）
DELETE	`/api/sessions/delete`	删除会话
POST	`/api/sessions/share`	创建只读分享
DELETE	`/api/sessions/share`	撤销只读分享
GET	`/api/sessions/shared/info`	读取只读分享（无需登录）
POST	`/api/rag/retriever`	全局文档检索
GET	`/api/rag/project_status`	项目代码语义索引状态
POST	`/api/chat/completion`	非流式对话，阻塞返回
POST	`/api/chat/stream`	流式对话（SSE）
GET	`/api/chat/stream/run`	断连续传：按 `Last-Event-ID` 回放并继续跟随
GET	`/api/chat/run/active`	查询会话下仍可续跑的活跃 run
POST	`/api/chat/resume`	审批中断后恢复对应 run

关键机制

run 与请求解绑

每次对话先同步落一条 chat_runs（running），再在 context.WithoutCancel 起的 goroutine 里执行。客户端断连只结束事件转发，不影响执行与落库。所有 run 内事件先写 chat_run_events（自增主键即 SSE 游标 seq），再广播给在线订阅者，因此客户端拿到的每个 seq 一定可以回放。

POST /api/chat/stream ─► StartChatRun（落 chat_runs）
                            │
                            └─► go executeRun（脱离请求 ctx）
                                   │
                                   ├─ 每个事件：AppendEvent(seq) ─► Publish ─► SSE id:<seq>
                                   └─ finishRun(done / failed / interrupted)

前端断线 ─► GET /api/chat/stream/run?after=<seq> ─► 回放 + 实时跟随

审批中断与恢复

高危终端命令会经 terminal.ApprovalMiddleware 中断本轮，把 pending 与 checkpoint 写入 approvals，run 落到 interrupted。用户审批后 POST /api/chat/resume 用 pending 的 checkpoint 命中同一条 run，seq 连续、不重复回放，恢复后继续产出事件。

跨会话并行与同会话串行

前端用会话级句柄表（web/src/api/runRegistry.ts）替代了原来的单一 isStreaming 布尔：每个 sessionId 独立持有 runId / lastSeq / assistantId / AbortController。「切走」只把该句柄标记为 detached（保活连接、停止更新视口），只有用户主动点停止、登出或 LRU 淘汰才 abort。

会话 A 生成中 ──切到 B──► A 句柄 detached（后台继续收事件、写库）
                           │
                     B 正常发起 run（并行）
                           │
        ◄──切回 A──────────┘  attachRun({ afterSeq: lastSeq }) 续接，不重复渲染

增量按消息 id 投影（web/src/chat/sessionStreamBuffer.ts），因此后台会话的 delta 不可能写到当前展示的另一会话上。同会话串行有两道闸门：前端 registry.begin() 对同会话二次登记抛错；后端 sessionRunGuard 在读历史窗口之前抢占会话执行权，第二个请求直接收 SessionBusy(409)。

两个闸门职责不同，不是冗余：前端防的是"页面内状态互踩"，后端防的是"历史窗口快照互踩"（多标签页、刷新后重发、LRU 淘汰后回来再提交等场景前端管不到）。后端 409 带 run_id，前端据此直接挂到已有 run 继续接收。

多镜像竞速拉取

repo_fetch 每次真正需要联网拉代码时（首次克隆或刷新），对 workspace.git_mirror_prefix 里的候选镜像并发测速——探测的是 <镜像><仓库>/info/refs?service=git-upload-pack，即 git clone 的第一步，拿到响应头就够判断链路通不通、有多快，不下载对象。

选择顺序即尝试顺序：测速最快的镜像 → 其余候选按配置顺序 → 原始地址直连。某个地址失败会清掉半成品换下一个，最后一项永远是直连兜底，因此"所有镜像都不通"只会变慢、不会拉不下来。

每次拉取都重新测速是刻意的：镜像的可用性会变（实测有镜像直接 TLS 握手失败），缓存上一次的选择反而容易挑到已经劣化的入口。配置留空使用内置候选，显式写 - 才表示关闭镜像、纯直连。

项目级 RAG 隔离

repo_fetch 成功后会回写会话的“当前项目”并异步触发建索引。项目 ID 由 git remote 优先派生，非 git 目录退回本地绝对路径；GitHub 镜像地址会先归一化，因此同一个仓库在不同目录或镜像写法下会复用同一套索引。每个项目使用独立 Milvus collection（基础名_项目ID），写入与召回都只针对该集合，检索侧再用元数据二次校验。切分优先按源码符号结构，失败时回退通用递归切分；查询改写、RRF 融合与重排均可按配置开关。

限流与熔断

限流在入口：所有 /api/* 先过 Redis 令牌桶（/healthz、/api/version 豁免）。登录用户按 user_id 计数；登录前的公开接口（登录、邮箱验证码、注册、重设密码、只读分享）没有身份可用，按客户端 IP 计数——校园网/办公网出口常是同一个 NAT，所以登录后必须切到用户维度，避免互不相干的用户互相误伤。/api/chat/* 再按套餐做用户级令牌桶与单日额度，key 用 chat:user: 与入口的 user: 区分，不重复扣减。令牌桶用 Lua 在 Redis 中原子扣减，时间取 Redis 的 TIME，多实例共享同一份额度；key 带 PEXPIRE，空闲桶自动回收。

熔断在出口：主模型（llm:<model>）、embedding、rerank、查询改写四条出站 HTTP 都挂了 http.RoundTripper 熔断。默认连续失败 5 次打开、30 秒后进入半开、半开只放 1 个试探请求、连续成功 2 次恢复。只有网络错误、5xx、429 与 408 计入失败，4xx 和客户端主动取消不计入，避免一个坏参数把整条链路熔断。

当前实现的局限：

局限	说明
熔断状态是进程内的	不做分布式共享，多实例部署时每个实例各自统计、各自熔断；共享的是 Redis 令牌桶，不是熔断器。
流式调用覆盖有限	主模型的熔断只覆盖「建连 + 收到响应头」，流中途断开由业务层报错，不计入熔断失败次数。
只有日志，没有指标	状态迁移写 `circuitbreaker: <name> opened/half-open/closed`，尚未接 Prometheus 或告警，需要翻日志确认。
降级兜底同样是单机的	Redis 故障且 `rate_limit.fail_open: true` 时降级为进程内令牌桶，只在当前实例生效，重启会把额度重置。
限流粒度到用户/接口	没有按接口成本加权（一次聊天和一次版本查询都算 1 个令牌），也没有租户级配额。

上下文压缩

context_compact 在准备调用模型时统计当前 prompt 的 token 用量，超过窗口占比或消息条数阈值后，把较早对话折叠成结构化摘要，最近 keep_recent 条原样保留。默认 structured 策略不会把 system 消息放进摘要；legacy 策略保留给 A/B 评测复现旧行为。详见 docs/context_compaction.md 与 docs/context_compaction_eval.md。

降级收尾与运行指标

子 Agent 执行到最大迭代轮次时，force_answer 中间件会注入收尾指令并清空工具列表，要求模型基于已有证据直接输出结论；run 落入 degraded，原因区分 max_iterations（迭代耗尽）与 error_partial（执行报错但保留了半成品）。每轮 run 结束后，service/telemetry 将聚合指标异步写入 agent_telemetry，队列满时丢弃指标而不是阻塞对话；self_report 子 Agent 通过独立只读账号和白名单查询这些指标。

开发与测试

# 后端
go build ./...
go vet ./...
go test ./...

# 前端
cd web
npx tsc -b
npm run build
npm test

端到端测试位于 e2e/（repo_rag_test.go、rebuild_project_test.go），评测脚本位于 eval/（rag/、compact/）。

部署

CI（.github/workflows/deploy.yml）在 push 到 main 时构建一次，并同时发布两个 Release：

release-latest：滚动最新版，每次推送更新；
release-2.5：当前 2.x 版本线，每次推送更新；升级大版本时修改 workflow 顶部的 CURRENT_RELEASE_TAG（例如改成 release-3.0），旧版本线随之冻结。

release-2.2、release-2.1、release-2.0 与 release-1.0 是已冻结的历史版本：前三个停在对应的 2.x 版本线，release-1.0 是改造前旧版前端的快照，只用于回滚，均不随推送更新。标签统一使用「release-<版本号>」形式。每个 Release 的产物为：

code-analyse-agent.gz（Linux amd64 后端二进制）
web-dist.tar.gz（前端静态产物）
version.json（commit、release tag 与各产物 sha256）

每次推送 main 都会构建并更新两个 Release（release-latest 滚动 + release-<版本线>），Release 说明由 scripts/release-notes.sh 自动生成：以上一个 release-* 标签为基线，汇总本次提交（按 feat / fix / 其它归类）、变更规模与构建信息，因此每个版本页面都能直接看出这一版改了什么。

生成依赖完整 git 历史，CI 的 actions/checkout 必须带 fetch-depth: 0（浅克隆会让提交清单为空）。

服务器侧由 systemd timer 每分钟执行 analyse-deploy.sh（部署脚本与 /etc/analyse-deploy.conf 在服务器本地维护，不在本仓库）主动拉取 Release，用 api.github.com 的 ETag 条件请求判版本、按产物指纹判是否需要重启；下载走镜像链并校验 sha256，后端原子替换 + /healthz 健康检查 + 失败回滚。部署哪个版本由 /etc/analyse-deploy.conf 的 RELEASE_TAG 决定：

RELEASE_TAG="release-latest"   # 最新推送
# RELEASE_TAG="release-2.5"    # 固定到当前 2.x 版本线
# RELEASE_TAG="release-2.1"    # 回滚到上一版本线
# RELEASE_TAG="release-1.0"    # 回滚到改造前版本

修改后下一次 timer 触发（最长约 1 分钟）即按新选择拉取部署。

安全说明

配置文件 agent_code_local.yml 含真实密钥，已在 .gitignore 中，切勿提交。
SMTP 授权码只通过 SMTP_PASSWORD 环境变量注入，不写入任何 tracked 文件。
邮箱注册密码使用 bcrypt(cost 10) 哈希；验证码在 Redis 中只存 SHA-256 哈希，默认 10 分钟过期、一次性消费、错误次数与 IP 发送频率均受限。
密码重设成功后写入重设时间戳，服务端会拒绝该时间之前签发的旧令牌。
自省报表只对 self_report.allowed_users 白名单开放；agent_telemetry 只存数字与 ID，不存对话原文。
终端工具对高危命令强制人工审批，并支持目录逃逸拦截（workspace.enable_escaped）。
会话与 run 均做用户归属校验，跨账号读取会被拒绝。

TODO

MCP Server（mcp_server_self.http_addr）目前无鉴权。
/api/cost/by_user、/api/cost/by_tool 对任意登录用户开放，会暴露全站成本明细。
流式分片逐条落库存在写放大，大仓库单轮可达上万行事件。

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