feat: v0.8.1 记忆深化 · 观测闭环 · 体验收口 — 窗口/输出上限全局单一配置 · 2478 用例全量回归 + E2E 冒烟
硬性契约：删除代码中一切写死的上下文窗口与最大输出上限（含六家模型元信息
钳制与全部兜底值）——唯一合法来源是设置面板「上下文长度」（llm.contextWindow）
与「最大输出上限」（llm.maxTokens），跨 Provider/模型原样透传。
P0 正确性收口：
- 迁移 11/12（SCHEMA_VERSION 5）：记忆表 embedding 列 + 分 Provider 窗口键清理
- 记忆生命周期接线：会话终态清理 working memory / episodic 90 天 TTL / access_count 回写
- 回放缓冲模块化 + 会话终态清理（杜绝 4MB/会话内存滞留）
- i18n 收口：主进程 main-locale（zh/en，ui.locale 热切换）+ 渲染层 17 处出层
P1 能力演进：
- 本地向量混合检索：0.6×向量余弦 + 0.4×TF-IDF，Ollama embeddings 首次投产，
存量记忆惰性回填，嵌入不可用自动回退 TF-IDF
- MEMORY.md 维护闭环：固化去重消除截断盲区；两阶段维护（AI 建议 → 用户确认 →
原子改写 + 语义记忆双轨同步 + 审计）；>50KB 告警
- 可观测闭环：cacheTokens 引擎→前端透传（Token 面板命中率/成本行）+ 输入框
上下文占用指示条
- MCP Prompts/Resources 对话可用：/mcp:{server}:{prompt} 与 @mcp:{server}:{uri}
P2 体验补全：
- 工具自定义策略（正则白/黑名单 + 频率 + 强制确认，热生效）
- 连续 ≥3 同类工具确认聚合为单弹框
- 会话消息游标分页（首屏 200 条向上翻页）
- 开机自启；Playwright + Electron E2E 冒烟（本地 mock LLM 零外联）
Review 回归修复：MCP 大小写失配 / 分页状态复位 / 清空=未配置语义（Number(null)=0
隐患）/ MEMORY.md 告警位置 / working_memories FK（迁移 13）/ 全局配置层废键清理；
附带根治权限加固启动时序、代理回环放行、safeStorage 降级、悬空 symlink 逃逸。
验证：typecheck/lint 0 问题；test:electron 2478/2478（0 跳过）；E2E 2/2；
docs/v0.8.1-迭代实施清单.md 全项留档。
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,97 @@
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/**
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* MetonaAI Desktop — E2E 冒烟测试（v0.8.1 P2-5）
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*
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* 端到端链路（Playwright + Electron）：
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* 启动应用（隔离 userData）→ 跳过引导（种子配置）→ 新建会话 → 输入消息 →
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* 发送 → 引擎调用本地 mock LLM（SSE 流式）→ 断言回复渲染 + mock 收到合法
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* 请求体（携带「最大输出上限」设置值）→ 中断按钮恢复 idle。
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*
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* 契约：不触外网（LLM 指向 127.0.0.1 随机端口 mock）、不污染真实用户数据
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* （METONA_USER_DATA_DIR 重定向）、断言的配置值即设置面板合法配置项。
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*/
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import { expect, test, type ElectronApplication, type Page } from '@playwright/test';
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import { _electron as electron } from 'playwright';
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import { mkdtempSync, rmSync, mkdirSync, writeFileSync } from 'fs';
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import { tmpdir } from 'os';
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import { join } from 'path';
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import { startMockLLM, MOCK_REPLY, type MockLLMHandle } from './mock-llm';
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let electronApp: ElectronApplication;
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let page: Page;
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let mock: MockLLMHandle;
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let userDataDir: string;
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let workspaceDir: string;
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test.beforeAll(async () => {
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// 1. 本地 mock Provider（随机端口，仅监听 127.0.0.1）
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mock = await startMockLLM();
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// 2. 隔离的用户数据与工作空间目录
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userDataDir = mkdtempSync(join(tmpdir(), 'metona-e2e-user-'));
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workspaceDir = join(userDataDir, 'workspace');
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mkdirSync(workspaceDir, { recursive: true });
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// workspace-config.json 指向隔离工作空间（main.ts 启动时优先读取）
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writeFileSync(
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join(userDataDir, 'workspace-config.json'),
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JSON.stringify({ workspacePath: workspaceDir }),
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'utf-8',
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);
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// 3. 启动 Electron（产物构建由 npm run test:e2e 的 build 步骤保证）
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electronApp = await electron.launch({
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args: ['.'],
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env: {
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...process.env,
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METONA_USER_DATA_DIR: userDataDir,
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METONA_E2E_SEED_CONFIG: '1',
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METONA_E2E_LLM_URL: mock.url,
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// 隔离冒烟环境无更新源（生产环境 updater 由 feedUrl 空值禁用，双保险）
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METONA_E2E_DISABLE_UPDATE: '1',
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} as Record<string, string>,
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});
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page = await electronApp.firstWindow();
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await page.waitForLoadState('domcontentloaded');
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});
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test.afterAll(async () => {
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await electronApp?.close();
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await mock?.close();
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// 调试期保留 userData（main.log 排查用）；稳定后恢复清理
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if (!process.env['METONA_E2E_KEEP_USER_DATA']) {
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try {
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rmSync(userDataDir, { recursive: true, force: true });
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} catch {
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/* Windows 文件句柄释放延迟 — 清理失败不影响断言 */
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}
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}
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});
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test('冒烟：发送消息 → mock LLM 流式回复渲染到会话', async () => {
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// 等待聊天输入框可用（配置加载 + 工具就绪后启用）
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// InputBase 把 data-chat-input 挂在根 div —— 实际可编辑元素是内部 textarea
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//（MUI 另渲染一个 readonly 隐藏 textarea 用于测量，需用 .first() 取可交互的）
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const input = page.locator('[data-chat-input] textarea').first();
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await expect(input).toBeVisible({ timeout: 30_000 });
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// 发送一条用户消息
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await input.click();
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await input.fill('你好，请做一个冒烟回复');
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await input.press('Enter');
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// mock LLM 的流式回复出现在聊天区（引擎 → SSE → 渲染层全链路）
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await expect(page.getByText(MOCK_REPLY).first()).toBeVisible({ timeout: 30_000 });
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// 用户消息持久化回显
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await expect(page.getByText('你好，请做一个冒烟回复').first()).toBeVisible();
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});
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test('冒烟：引擎请求体携带设置面板「最大输出上限」配置（2048）', async () => {
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// beforeAll 后发送的第一条消息已在 mock.requests 中（顺序执行时上一测试已完成）
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const chatRequests = mock.requests.filter((r) => 'messages' in r);
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expect(chatRequests.length).toBeGreaterThanOrEqual(1);
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// llm.maxTokens 原样透传（无任何按模型钳制）
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expect(chatRequests[0].max_tokens).toBe(2048);
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// 请求发往本地 mock（经 adapter 组装），模型名来自种子配置
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expect(chatRequests[0].model).toBe('deepseek-v4-flash');
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});
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+101
@@ -0,0 +1,101 @@
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/**
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* Mock LLM Server — E2E 冒烟测试的本地 OpenAI 兼容 Provider（v0.8.1 P2-5）
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*
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* 实现 DeepSeek 适配器实际消费的最小协议面：
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* - POST {baseURL}/chat/completions（stream=true）：按 SSE 推送一段固定文本 +
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* finish_reason=stop + usage + [DONE]；
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* - POST /chat/completions（stream=false）：非流式 JSON（压缩摘要等内部调用兜底）。
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||||
*
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||||
* 端口随机分配（127.0.0.1），测试结束关闭 —— 不触外网、不落真实会话数据。
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*/
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import { createServer, type Server } from 'http';
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import type { AddressInfo } from 'net';
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/** 流式回复的固定文本（断言锚点） */
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export const MOCK_REPLY = 'Hello from mock LLM. E2E smoke reply.';
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export interface MockLLMHandle {
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url: string;
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close: () => Promise<void>;
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/** 收到的 chat/completions 请求体列表（断言用） */
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readonly requests: Array<Record<string, unknown>>;
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}
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export function startMockLLM(): Promise<MockLLMHandle> {
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const requests: Array<Record<string, unknown>> = [];
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const server: Server = createServer((req, res) => {
|
||||
if (!req.url?.includes('/chat/completions')) {
|
||||
res.writeHead(404).end();
|
||||
return;
|
||||
}
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||||
let body = '';
|
||||
req.on('data', (chunk) => {
|
||||
body += chunk;
|
||||
});
|
||||
req.on('end', () => {
|
||||
let parsed: Record<string, unknown> = {};
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||||
try {
|
||||
parsed = JSON.parse(body) as Record<string, unknown>;
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||||
} catch {
|
||||
/* 忽略解析失败 */
|
||||
}
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||||
requests.push(parsed);
|
||||
|
||||
const isStream = parsed.stream === true;
|
||||
if (!isStream) {
|
||||
res.writeHead(200, { 'Content-Type': 'application/json' });
|
||||
res.end(
|
||||
JSON.stringify({
|
||||
id: 'mock-1',
|
||||
model: parsed.model ?? 'mock',
|
||||
choices: [
|
||||
{
|
||||
index: 0,
|
||||
message: { role: 'assistant', content: MOCK_REPLY },
|
||||
finish_reason: 'stop',
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
usage: { prompt_tokens: 10, completion_tokens: 8, total_tokens: 18 },
|
||||
}),
|
||||
);
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
|
||||
res.writeHead(200, {
|
||||
'Content-Type': 'text/event-stream',
|
||||
'Cache-Control': 'no-cache',
|
||||
Connection: 'keep-alive',
|
||||
});
|
||||
const frame = (payload: Record<string, unknown>): void => {
|
||||
res.write(`data: ${JSON.stringify(payload)}\n\n`);
|
||||
};
|
||||
// 首 chunk：正文增量
|
||||
frame({
|
||||
id: 'mock-1',
|
||||
model: parsed.model ?? 'mock',
|
||||
choices: [{ index: 0, delta: { role: 'assistant', content: MOCK_REPLY } }],
|
||||
});
|
||||
// 末帧：finish_reason + usage
|
||||
frame({
|
||||
id: 'mock-1',
|
||||
model: parsed.model ?? 'mock',
|
||||
choices: [{ index: 0, delta: {}, finish_reason: 'stop' }],
|
||||
usage: { prompt_tokens: 10, completion_tokens: 8, total_tokens: 18 },
|
||||
});
|
||||
res.write('data: [DONE]\n\n');
|
||||
res.end();
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
|
||||
return new Promise((resolve) => {
|
||||
server.listen(0, '127.0.0.1', () => {
|
||||
const addr = server.address() as AddressInfo;
|
||||
resolve({
|
||||
url: `http://127.0.0.1:${addr.port}`,
|
||||
close: () => new Promise<void>((r) => server.close(() => r())),
|
||||
requests,
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
}
|
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