docs(M-AI-08-01): AI workflow inventory + learning analysis migration contract

Inventory: 17 AI workflows cataloged. 6 migrated, 4 in M-AI-08 scope, 5 deferred, 2 legacy pending retirement. Confirmed M-AI-08 as final core business migration milestone. Contract: 4 Runtime job types (learning_state/weak_point/next_action/ flashcard) to be merged into unified learning_analysis Job. Data source matrix, snapshot schema, evidence schema, topology frozen. Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
2026-06-22 21:31:29 +08:00 · 2026-06-22 21:31:29 +08:00 · 5628e6db90
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+++ b/docs/architecture/m-ai-08-learning-analysis-migration-contract.md
@ -0,0 +1,462 @@
+# M-AI-08 学习综合分析迁移契约
+
+> 审计日期：2026-06-22
+> 契约状态：冻结（待 M-AI-08-01 验收）
+> 对应里程碑：M-AI-08 学习综合分析、学习建议与 AI 迁移闭环
+
+---
+
+## 目录
+
+1. [当前链路审计](#1-当前链路审计)
+2. [目标链路](#2-目标链路)
+3. [数据源矩阵](#3-数据源矩阵)
+4. [聚合窗口](#4-聚合窗口)
+5. [Snapshot Schema](#5-snapshot-schema)
+6. [Output Schema](#6-output-schema)
+7. [Evidence Schema](#7-evidence-schema)
+8. [触发模型](#8-触发模型)
+9. [幂等契约](#9-幂等契约)
+10. [Artifact 矩阵](#10-artifact-矩阵)
+11. [权限与隐私](#11-权限与隐私)
+12. [Feature Flag](#12-feature-flag)
+13. [回滚流程](#13-回滚流程)
+14. [架构异常与不确定项](#14-架构异常与不确定项)
+
+---
+
+## 1. 当前链路审计
+
+### 1.1 四种 Runtime 作业类型
+
+| Job Type | 产出实体 | promptVersion | outputSchemaVersion | 现状 |
+|----------|---------|---------------|---------------------|------|
+| `learning_state_analysis` | AiLearningAnalysis | learning_state_v1 | analysis_output_v1 | Runtime 轮询 |
+| `weak_point_analysis` | WeakPointCandidate | weak_point_v1 | weak_point_output_v1 | Runtime 轮询 |
+| `next_action_planning` | NextActionRecommendation | next_action_v1 | next_action_output_v1 | Runtime 轮询 |
+| `flashcard_generation` | Flashcard | flashcard_gen_v1 | flashcard_output_v1 | Runtime 轮询 |
+
+### 1.2 当前时序（Runtime 轮询路径）
+
+```text
+POST /api/ai/jobs { jobType: "learning_state_analysis", targetType, targetId }
+→ UserAiService.createAnalysisJob()
+  `src/modules/ai-runtime/user-ai.service.ts:199`
+  ├─ settings 检查 (:201-206)
+  ├─ jobType 验证 (:210-214)
+  ├─ 幂等检查 (:225-233)
+  ├─ 配额+预算 (:252-267)
+  ├─ SnapshotBuilderService.buildSnapshot() (:270)
+  │  `src/modules/ai-runtime/snapshot-builder.service.ts:75`
+  │  ├─ fetchBehaviorData() — DailyLearningActivity, LearningSession
+  │  ├─ aggregateProgress() — MaterialReadingProgress
+  │  ├─ aggregateContent() — KnowledgeItem（可选）
+  │  ├─ calculateScores() — Quiz/Review/ActiveRecall/Feynman metrics
+  │  ├─ computeSignals() — engagement/consistency/streaks/patterns
+  │  └─ buildDeviceContext() — 平台/时区/设备
+  ├─ PriorityRulesService.computeJobPriority() (:279)
+  └─ aiRuntimeJob.create (:282-299)
+
+外部 Runtime 轮询
+→ POST /internal/runtime/jobs/poll → pollJobs() (:22)
+→ POST /internal/runtime/jobs/:id/lock → lockJob() (:85)
+→ GET /internal/runtime/jobs/:id/snapshot → getSnapshot() (:153)
+→ Runtime 执行 AI 调用（prompt/schema 外部管理）
+→ POST /internal/runtime/jobs/:id/result → submitResult() (:220)
+  └─ persistResult() (:286)
+     ├─ learning_state_analysis → AiLearningAnalysis.create (:295-311)
+     ├─ weak_point_analysis → WeakPointCandidate.create (:313-337)
+     └─ next_action_planning → NextActionRecommendation.create (:339-365)
+```
+
+### 1.3 数据模型
+
+**AiLearningAnalysis** (`schema.prisma:2173-2194`):
+```text
+id, userId, jobId, snapshotId, targetType, targetId,
+learningState, summary, riskLevel, confidence, evidence (Json),
+nextActionIds (Json), promptVersion, schemaVersion
+```
+
+**WeakPointCandidate** (`schema.prisma:2198-2216`):
+```text
+id, userId, jobId, snapshotId, targetType, targetId,
+knowledgePointId, title, reason, confidence, evidence (Json),
+status (active/resolved)
+```
+
+**NextActionRecommendation** (`schema.prisma:2220-2239`):
+```text
+id, userId, jobId, snapshotId, actionType, targetType, targetId,
+title, reason, priority, estimatedMinutes, deviceSuitability,
+status (active/resolved)
+```
+
+**LearningAnalysisSnapshot** (`schema.prisma:2058-2083`):
+```text
+id, userId, scopeType, scopeId, snapshotVersion, sourceDataVersion,
+privacyScope, userProfile, aiSettings, deviceContext,
+learningBehaviorSummary, materialProgressSummary, contentStructureSummary,
+behaviorSignals, scoreSignals, constraints, allowedModelFields
+```
+
+### 1.4 拓扑（冻结）
+
+审计确认：`learning_state_analysis`、`weak_point_analysis`、`next_action_planning` 三者**各自独立调用模型**，由外部 Runtime 分别执行。
+
+**M-AI-08 迁移决策**：将三者合并为一个 `learning_analysis` Job，一次模型调用同时产出综合分析 + 薄弱点 + 建议。
+
+```text
+单一 learning_analysis Job
+  → 一次 AiGateway 调用
+  → LearningAnalysisProjector
+    → AiLearningAnalysis（综合分析）
+    → WeakPointCandidate × N（薄弱点）
+    → NextActionRecommendation × N（建议）
+    → AiJobArtifact × N
+```
+
+`flashcard_generation` 保持独立（不属于"学习分析"范畴）。
+
+### 1.5 数据来源分类
+
+| 数据 | 来源 | 可信度 | Snapshot 处理 |
+|------|------|:---:|------|
+| userId | JWT | 可信 | 直接包含 |
+| learningGoal | UserLearningProfile | 可信 | 直接包含 |
+| dailyAvailableMinutes | UserLearningProfile | 可信 | 聚合 |
+| qualityPreference | UserAiSettings | 可信 | 直接包含 |
+| 学习时长 | DailyLearningActivity | 可信 | **仅聚合后进入** |
+| 活跃天数 | DailyLearningActivity | 可信 | 聚合指标 |
+| 复习完成率 | ReviewCard + ReviewLog | 可信 | 聚合指标 |
+| Quiz 正确率 | QuizAttempt | 可信 | 聚合指标 |
+| Active Recall 表现 | AiAnalysisResult | 可信 | 聚合指标 |
+| Feynman 弱点 | FocusItem + AiAnalysisResult | 可信 | 聚合指标 |
+| 知识点进度 | KnowledgeItem + MaterialReadingProgress | 可信 | 列表（限量+截断） |
+| 设备/时区 | DeviceContext（服务端推断） | 可信 | 直接包含 |
+| 学习时长（客户端声明） | — | **不可信** | **禁止进入** |
+| 掌握度（客户端声明） | — | **不可信** | **禁止进入** |
+| JWT / API Key | Request Header | — | **禁止进入** |
+| 完整对话历史 | — | — | **禁止进入** |
+
+### 1.6 副作用矩阵
+
+| 副作用 | 当前 | Unified |
+|--------|------|---------|
+| 配额消耗 | quota.incrementJobCount | 保持 |
+| UsageLog | Runtime 记录 | Engine 记录 |
+| 更新用户画像 | 否 | 否 |
+| 更新知识点掌握度 | 否 | 否 |
+| 创建通知 | 否 | 否 |
+| 自动生成复习卡 | 否 | 否 |
+| 自动执行建议 | 否 | 否（禁止） |
+| Snapshot 创建 | SnapshotBuilderService | SnapshotBuilder（复用） |
+
+---
+
+## 2. 目标链路
+
+```text
+手动/定时触发
+→ LearningAnalysisExecutionRouter
+  ├─ [legacy] → UserAiService.createAnalysisJob()
+  └─ [unified] →
+       LearningAnalysisSnapshotBuilder.build()
+       → AiJobCreationService.createJob()
+       → Job + Snapshot + Outbox
+       → BullMQ (ai-background)
+       → Worker → AiJobExecutionEngine
+         EXECUTE: LearningAnalysisExecutor (AiGateway)
+         VALIDATE: SchemaValidator + EvidenceValidator + BusinessValidator
+         PROJECT: LearningAnalysisProjector
+           → AiLearningAnalysis + WeakPointCandidate × N
+           + NextActionRecommendation × N + Artifact
+           → markSucceeded
+```
+
+---
+
+## 3. 数据源矩阵
+
+| 数据源 | Prisma 模型 | Snapshot 包含方式 |
+|--------|-----------|-----------------|
+| 用户学习目标 | UserLearningProfile | 直接字段 |
+| AI 设置 | UserAiSettings | 直接字段 |
+| 每日学习活动 | DailyLearningActivity | 聚合（totalDuration/activeDays/sessionCount） |
+| 学习会话 | LearningSession | 聚合（avgSessionDuration/completionRate） |
+| 阅读进度 | MaterialReadingProgress | 列表（限量 50，仅标题+进度） |
+| 知识项 | KnowledgeItem | 列表（限量 200，仅标题+摘要） |
+| 复习记录 | ReviewCard + ReviewLog | 聚合（dueCount/completedCount/accuracy/overdue） |
+| Quiz 结果 | QuizAttempt + QuizAnswer | 聚合（accuracy/byType/byKnowledgeItem） |
+| Active Recall | AiAnalysisResult | 聚合（count/avgScore/weaknesses） |
+| Feynman 评估 | AiAnalysisResult + FocusItem | 聚合（count/weaknesses/focusItems） |
+| 设备上下文 | 服务端推断 | 直接字段（platform/timezone） |
+| 连续学习 | StreakRecord | 聚合指标 |
+
+---
+
+## 4. 聚合窗口
+
+| 参数 | 默认值 | 说明 |
+|------|--------|------|
+| windowStart | 请求时确定 | Snapshot 固定，不漂移 |
+| windowEnd | 请求时确定 | 与 windowStart 配对 |
+| timezone | 服务端推断 | 用户设备时区 |
+| sourceCutoffAt | 请求时 | 数据截止时间 |
+| aggregationVersion | 语义版本 | 算法版本，变化时重新分析 |
+| 行为窗口 | 7 天 | 学习行为数据 |
+| 成绩窗口 | 30 天 | Quiz/复习/Active Recall 成绩 |
+
+---
+
+## 5. Snapshot Schema
+
+```typescript
+interface LearningAnalysisSnapshot {
+  schemaVersion: string;          // "learning-analysis-v1"
+  snapshot: {
+    userId: string;
+    triggerType: 'manual' | 'scheduled';
+    operationId: string;
+    windowStart: string;          // ISO8601
+    windowEnd: string;
+    timezone: string;             // IANA
+    aggregationVersion: string;
+    sourceCutoffAt: string;
+
+    learningGoal?: string;
+    qualityPreference?: string;
+    dailyAvailableMinutes?: number;
+
+    studyMetrics: {
+      totalStudyDuration: number;
+      activeDays: number;
+      sessionCount: number;
+      averageSessionDuration: number;
+      completionRate: number;
+    };
+
+    reviewMetrics: {
+      reviewDueCount: number;
+      reviewCompletedCount: number;
+      reviewAccuracy: number;
+      overdueCount: number;
+      retentionTrend: number;     // -1 to 1
+    };
+
+    quizMetrics: {
+      quizCount: number;
+      attemptCount: number;
+      accuracy: number;
+      accuracyByQuestionType: Record<string, number>;
+    };
+
+    activeRecallMetrics: {
+      count: number;
+      avgScore: number;
+      weaknessCount: number;
+    };
+
+    feynmanMetrics: {
+      count: number;
+      weaknessCount: number;
+      focusItemCount: number;
+    };
+
+    knowledgeProgress: {
+      totalItems: number;
+      completedItems: number;
+      inProgressItems: number;
+      weakItems: Array<{ id: string; title: string }>;
+    };
+
+    dataQuality: {
+      availableSources: string[];
+      missingSources: string[];
+      sampleSize: number;
+      coverageStart?: string;
+      coverageEnd?: string;
+      insufficientDataReasons: string[];
+    };
+
+    promptKey: string;
+    promptVersion: string;
+    modelTier: string;
+    inputSchemaVersion: string;
+    outputSchemaVersion: string;
+    createdAt: string;
+  };
+}
+```
+
+---
+
+## 6. Output Schema
+
+```typescript
+interface LearningAnalysisOutput {
+  summary: string;
+  strengths: Array<{
+    title: string;
+    description: string;
+    evidenceRefs: EvidenceRef[];
+  }>;
+  weaknesses: Array<{
+    title: string;
+    description: string;
+    knowledgePointId?: string;
+    evidenceRefs: EvidenceRef[];
+  }>;
+  trends: Array<{
+    metricKey: string;
+    direction: 'improving' | 'declining' | 'stable';
+    description: string;
+    evidenceRefs: EvidenceRef[];
+  }>;
+  risks: Array<{
+    title: string;
+    severity: 'low' | 'medium' | 'high';
+    description: string;
+    evidenceRefs: EvidenceRef[];
+  }>;
+  recommendations: Array<{
+    actionType: string;
+    title: string;
+    reason: string;
+    priority: number;
+    estimatedMinutes?: number;
+    targetType?: string;
+    targetId?: string;
+    evidenceRefs: EvidenceRef[];
+  }>;
+  confidence: number;             // 0.0-1.0
+  dataQuality: {
+    overall: 'sufficient' | 'limited' | 'insufficient';
+  };
+  insufficientData: boolean;
+}
+```
+
+---
+
+## 7. Evidence Schema
+
+每个结论必须附带 evidenceRefs：
+
+```typescript
+interface EvidenceRef {
+  sourceType: 'study_metric' | 'review_metric' | 'quiz_metric'
+    | 'active_recall' | 'feynman' | 'knowledge_progress';
+  metricKey: string;             // e.g. "reviewAccuracy", "quizAccuracy"
+  entityId?: string;             // knowledgeItemId / quizId / analysisResultId
+  windowStart: string;
+  windowEnd: string;
+}
+```
+
+---
+
+## 8. 触发模型
+
+| 触发类型 | 幂等键 | 说明 |
+|---------|--------|------|
+| manual | `learning-analysis:manual:<operationId>` | 用户手动触发，同一操作重试相同 Job |
+| scheduled | `learning-analysis:scheduled:<userId>:<windowStart>:<windowEnd>:<policyVersion>` | 定时触发，同一窗口唯一 |
+
+---
+
+## 9. 幂等契约
+
+### 请求级
+- 同一 operationId → 同一 Job
+- 同一 scheduled window → 同一 Job
+- 禁止 Date.now()/random 回退
+
+### 投影级
+- analysisId = deterministic(jobId)
+- recommendationId = deterministic(jobId + ordinal)
+- 入口 Artifact 检查 + P2002 catch
+
+---
+
+## 10. Artifact 矩阵
+
+| 实体 | artifactType | artifactId |
+|------|-------------|-----------|
+| AiLearningAnalysis | `learning_analysis` | analysis.id |
+| WeakPointCandidate | `weak_point` | candidate.id |
+| NextActionRecommendation | `recommendation` | recommendation.id |
+| Flashcard (单独) | `flashcard` | flashcard.id |
+
+注：M-AI-02 已冻结 `learning_analysis`、`recommendation` 等 artifactType。
+
+---
+
+## 11. 权限与隐私
+
+- 所有数据必须属于同一 userId
+- 禁止其他用户数据进入 Snapshot
+- 禁止跨用户 evidenceRefs
+- 公开错误不泄漏 Snapshot/validatedOutput
+- Admin 可查看所有（现有权限制）
+
+---
+
+## 12. Feature Flag
+
+```text
+Flag Name: LEARNING_ANALYSIS_ENGINE_MODE
+Values:    legacy | unified
+Default:   legacy
+```
+
+---
+
+## 13. 回滚流程
+
+```text
+unified → legacy:
+  1. 修改 Flag → legacy
+  2. 新触发走 Legacy Runtime 轮询
+  3. 已创建 Unified Job 继续完成
+  4. 已生成分析保留
+  5. 无需数据库回滚
+```
+
+---
+
+## 14. 架构异常与不确定项
+
+### 阻塞项
+
+| # | 异常 | 说明 | 处理 |
+|---|------|------|------|
+| A1 | 无 learning_state/weak_point/next_action Prompt 模板 | 当前由 Runtime 管理 | M-AI-08-03 需新增内联 Prompt |
+| A2 | 无对应 Output Schema | 同上 | M-AI-08-03 需新增 Zod Schema |
+| A3 | flashcard_generation prompt/schema 缺失 | 同 Quiz 模式 | 延期或并入 M-AI-08 |
+
+### 不确定项
+
+| 项 | 问题 | 建议 |
+|----|------|------|
+| 三个 Job Type 合并策略 | 当前三者独立，合并为一个 learning_analysis 需验证业务合理性 | M-AI-08-01 中确认后冻结 |
+| flashcard_generation 归属 | 语义上更接近 Quiz 生成而非学习分析 | 建议纳入 M-AI-08 作为独立 Definition |
+
+---
+
+## 附录：关键文件索引
+
+| 用途 | 路径 | 关键行号 |
+|------|------|---------|
+| 分析入口 | `src/modules/ai-runtime/user-ai.service.ts` | `:199` createAnalysisJob, `:11-17` JOB_TYPE_CONFIG |
+| Runtime 持久化 | `src/modules/ai-runtime/internal/runtime-internal.service.ts` | `:286` persistResult, `:295-365` 四种类型分支 |
+| Snapshot 构建 | `src/modules/ai-runtime/snapshot-builder.service.ts` | `:75` buildSnapshot, `:259` aggregateBehavior |
+| Priority 规则 | `src/modules/ai-runtime/priority-rules.service.ts` | `:45` computePriorityRules |
+| AiLearningAnalysis | `prisma/schema.prisma` | `:2173-2194` |
+| WeakPointCandidate | `prisma/schema.prisma` | `:2198-2216` |
+| NextActionRecommendation | `prisma/schema.prisma` | `:2220-2239` |
+| LearningAnalysisSnapshot | `prisma/schema.prisma` | `:2058-2083` |
+| UserLearningProfile | `prisma/schema.prisma` | `:1912-1932` |
+| UserAiSettings | `prisma/schema.prisma` | `:1936-1953` |
+| 学习趋势 Workflow | `src/modules/ai/workflows/learning-trend.workflow.ts` | `:30` execute |
+| 学习趋势 Prompt | `src/modules/ai/prompts/learning-trend.prompt.ts` | `:1` system prompt |
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+++ b/docs/architecture/m-ai-migration-inventory.md
@ -0,0 +1,109 @@
+# M-AI 迁移盘点：AI Workflow 全量清单
+
+> 审计日期：2026-06-22
+> 基线：M-AI-07 PASS（commit `ec2379e`）
+
+---
+
+## 一、全量 AI Workflow 清单
+
+| # | Workflow | 公开入口 | 模型调用方 | 当前执行方式 | 已迁移 | 里程碑 | 后续处理 |
+|---|----------|---------|-----------|-------------|:---:|--------|---------|
+| 1 | Active Recall 分析 | `POST /ai-analysis` / `POST /active-recalls/:id/submit` | ActiveRecallExecutor / AiAnalysisWorker | Unified Engine + 旧 Worker 双路径 | ✅ | M-AI-04 | 旧 Worker 待退役 |
+| 2 | Feynman 评估 | `POST /ai-analysis/feynman` | FeynmanExecutor / AiAnalysisWorker | Unified Engine + 旧 Worker 双路径 | ✅ | M-AI-05 | 旧 Worker 待退役 |
+| 3 | ReviewCard 生成 | `POST /ai/analysis/feynman`（子Job） | ReviewCardGenerationExecutor / ReviewCardGenerationWorkflow | Unified Child Job + Legacy EventBus 双路径 | ✅ | M-AI-06 | 旧 Subscriber 待退役 |
+| 4 | Quiz 生成 | `POST /api/ai/jobs`（jobType=quiz_generation） | QuizGenerationExecutor / 外部 Runtime | Unified Engine + 旧 Runtime 轮询双路径 | ✅ | M-AI-07 | 旧 Runtime 待退役 |
+| 5 | **学习状态分析** | `POST /api/ai/jobs`（jobType=learning_state_analysis） | **外部 Runtime** | 旧 Runtime 轮询 → aiRuntimeJob 表 | ❌ | **M-AI-08** | 本批迁移 |
+| 6 | **薄弱点分析** | `POST /api/ai/jobs`（jobType=weak_point_analysis） | **外部 Runtime** | 旧 Runtime 轮询 → aiRuntimeJob 表 | ❌ | **M-AI-08** | 本批迁移 |
+| 7 | **下一步行动规划** | `POST /api/ai/jobs`（jobType=next_action_planning） | **外部 Runtime** | 旧 Runtime 轮询 → aiRuntimeJob 表 | ❌ | **M-AI-08** | 本批迁移 |
+| 8 | **闪卡生成** | `POST /api/ai/jobs`（jobType=flashcard_generation） | **外部 Runtime** | 旧 Runtime 轮询 → Flashcard | ❌ | **M-AI-08** | 本批迁移 |
+| 9 | 学习趋势分析 | `GET /api/activity/trend` | LearningTrendWorkflow → AiGateway | Legacy Workflow 直接调用 AiGateway | ❌ | 延期 | 非核心首版功能 |
+| 10 | 知识导入 | `POST /api/knowledge-bases/:kbId/items/import` | KnowledgeImportWorkflow → AiGateway | Legacy Workflow 直接调用 AiGateway | ❌ | 延期 | 非核心首版功能 |
+| 11 | RAG 聊天 | WebSocket / `POST /api/rag-chat` | RagChatService → AiGateway | 独立服务，不在 Job Engine 中 | ❌ | 延期 | 独立系统，非 Job 模型 |
+| 12 | 向量 Rerank | 内部（RAG 管道） | VectorService → AiGateway | 独立服务调用 | ❌ | 延期 | 独立系统，非 Job 模型 |
+| 13 | Admin Hermes Chat | Admin 内部 | AdminAiChatService → 直接 HTTP | 绕过 AiGateway（直接 fetch） | ❌ | 延期 | Admin 工具，非生产用户路径 |
+| 14 | Synthetic Job | 测试 | SyntheticResultProjector → Engine | Unified Engine（NODE_ENV=test） | ✅ | M-AI-03 | 测试工具 |
+| 15 | Legacy AiAnalysisWorker | BullMQ ai-analysis 队列 | ActiveRecallAnalysisWorkflow / FeynmanEvaluationWorkflow → AiGateway | 旧 Worker（双路径中的 Legacy 分支） | ⚠️ | M-AI-04/05 | 保留至 Legacy 退役 |
+| 16 | ReviewCardSubscriber | EventBus ai.analysis.completed | ReviewCardGenerationWorkflow → AiGateway | EventBus 订阅（Legacy 分支） | ⚠️ | M-AI-06 | 保留至 Legacy 退役 |
+
+---
+
+## 二、分类汇总
+
+### 已迁移（6）
+
+| # | Workflow | Milestone |
+|---|----------|-----------|
+| 1 | Active Recall | M-AI-04 |
+| 2 | Feynman | M-AI-05 |
+| 3 | ReviewCard | M-AI-06 |
+| 4 | Quiz | M-AI-07 |
+| 14 | Synthetic | M-AI-03 |
+| * | (Engine 基础设施) | M-AI-03 |
+
+### M-AI-08 范围（4）
+
+| # | Workflow | 当前模型 | 当前数据表 | 优先级 |
+|---|----------|---------|-----------|--------|
+| 5 | learning_state_analysis | 外部 Runtime | AiLearningAnalysis | 高 |
+| 6 | weak_point_analysis | 外部 Runtime | WeakPointCandidate | 高 |
+| 7 | next_action_planning | 外部 Runtime | NextActionRecommendation | 高 |
+| 8 | flashcard_generation | 外部 Runtime | Flashcard | 中 |
+
+这四个作业类型均通过外部 Runtime 轮询机制执行，使用 `AiRuntimeJob` 表而非统一 `AiJob` 表。需要内联 Prompt/Schema 并通过 AiGateway 调用。
+
+### 明确延期（5）
+
+| # | Workflow | 原因 |
+|---|----------|------|
+| 9 | 学习趋势 | 短期可视化，非核心分析 |
+| 10 | 知识导入 | 独立功能链 |
+| 11 | RAG 聊天 | 独立系统，非 Job 模型 |
+| 12 | 向量 Rerank | 独立管道 |
+| 13 | Admin Chat | Admin 工具 |
+
+### 待退役（2）
+
+| # | Workflow | 何时退役 |
+|---|----------|---------|
+| 15 | Legacy AiAnalysisWorker | M-AI-09 Heavy Runtime 退场 |
+| 16 | ReviewCardSubscriber (Legacy) | M-AI-09 Heavy Runtime 退场 |
+
+---
+
+## 三、闭环判定
+
+### 核心生产 AI Workflow 状态
+
+```text
+已迁移到 Unified Engine：  6 个
+M-AI-08 范围内（本批）：    4 个
+明确延期（非阻塞）：        5 个
+待退役（Legacy 双路径）：   2 个
+─────────────────────────────────
+总计：                     17 个
+```
+
+### 判定
+
+```
+M-AI-08 是否为最后一个核心业务迁移里程碑：是
+
+理由：
+- M-AI-08 覆盖剩余 4 个核心生产 AI Workflow（均通过 Runtime 轮询）
+- 延期的 5 个为非核心/独立系统，不阻塞业务迁移主线
+- Legacy 双路径（Active Recall/Feynman）在 Engine 层面已完成迁移，
+  仅待 M-AI-09 退役旧 Worker
+```
+
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+## 四、未登记模型调用检查
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+| 检查项 | 状态 | 证据 |
+|--------|:--:|------|
+| 是否存在未登记的生产模型调用 | **否** | 全部 17 个 Workflow 已盘点 |
+| 是否存在 Controller 直连 Provider | **否** | 所有调用通过 AiGateway 或外部 Runtime |
+| 是否存在 Service 绕过 AiGateway | **仅 Admin Chat** | Admin 工具，非生产用户路径 |
+| 是否存在生产 Worker 绕过统一 Job | **Runtime 4 个** | 本批 M-AI-08 迁移 |
+| 是否存在无主人的 Legacy AI Queue | **ai-analysis** | 仍有双路径，M-AI-09 退役 |