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## 安全修复 (12项) - Webhook接口添加全局Token认证，过滤敏感请求头 - 修复JWT Base64 padding公式，防止签名验证绕过 - 数据库密码/飞书Token从源码移除，改为环境变量 - 工作流引擎添加路径遍历防护 (_resolve_safe_path) - eval()添加模板长度上限检查 - 审批API添加认证依赖 - 前端v-html增强XSS转义，console.log仅开发模式输出 - 500错误不再暴露内部异常详情 ## Agent运行时修复 (7项) - 删除_inject_knowledge_context中未定义db变量的finally块 - 工具执行添加try/except保护，异常不崩溃Agent - LLM重试计入budget计数器 - self_review异常时passed=False - max_iterations截断标记success=False - 工具参数JSON解析失败时记录警告日志 - run()开始时重置_llm_invocations计数器 ## 配置与基础设施 - DEBUG默认False，SQL_ECHO独立配置项 - init_db()补全13个缺失模型导入 - 新增WEBHOOK_AUTH_TOKEN/SQL_ECHO配置项 - 新增.env.example模板文件 ## 前端修复 (12项) - 登录改用URLSearchParams替代FormData - 401拦截器通过Pinia store统一清理状态 - SSE流超时从60s延长至300s - final/error事件时清除streamTimeout - localStorage聊天记录添加24h TTL - safeParseArgCount替代模板中裸JSON.parse - fetchUser 401时同时清除user对象 ## 新增模块 - 知识进化: knowledge_extractor/retriever/tasks - 数字孪生: shadow_executor/comparison模型 - 行为采集: behavior_middleware/collector/fingerprint_engine - 代码审查: code_review_agent/document_review_agent - 反馈学习: feedback_learner - 瓶颈检测/优化引擎/成本估算/需求估算 - 速率限制器 (rate_limiter) - Alembic迁移 015-020 ## 文档 - 商业化落地计划 - 8篇docs文档 (架构/API/部署/开发/贡献等) - Docker Compose生产配置 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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1.5 KiB
Python
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"""影子模式对比记录模型 — 比较数字分身建议与人类实际决策"""
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import uuid
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from datetime import datetime
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from sqlalchemy import Column, String, Text, DateTime, JSON, Float, Integer, Boolean
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from app.core.database import Base
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class ShadowComparison(Base):
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"""影子模式对比记录"""
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__tablename__ = "shadow_comparisons"
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id = Column(String(36), primary_key=True, default=lambda: str(uuid.uuid4()))
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user_id = Column(String(36), nullable=False, index=True)
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category = Column(String(30), nullable=False, comment="场景: code_review/email/document/decision")
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# 影子建议
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shadow_suggestion = Column(JSON, nullable=True, comment="数字分身生成的建议")
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shadow_confidence = Column(Float, default=0.5, comment="影子置信度")
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# 用户实际决策
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user_decision = Column(JSON, nullable=True, comment="用户实际操作")
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user_action = Column(String(50), nullable=True, comment="action: accept/modify/reject/ignore")
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# 对比结果
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match_score = Column(Float, nullable=True, comment="匹配分数(0-1)")
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match_detail = Column(JSON, nullable=True, comment="匹配详情: {matched_points, diverged_points}")
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# 上下文
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context = Column(JSON, nullable=True, comment="触发场景上下文")
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source_execution_id = Column(String(36), nullable=True, comment="关联执行日志ID")
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created_at = Column(DateTime, default=datetime.now)
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def __repr__(self):
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return f"<ShadowComparison(user={self.user_id}, match={self.match_score})>"
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