[M-AI-04-01] 审计并冻结 Active Recall 新旧链路迁移契约 #296

New Issue

wangdl · 2026-06-21T12:48:13+08:00

wangdl commented

2026-06-21 12:48:13 +08:00

类型 / 标签

audit
architecture
active-recall
migration

风险等级

P0

依赖

M-AI-03 PASS ✅

背景

在修改 Active Recall 生产链路前，完整确认现有提交、AI 分析、状态更新和结果写入行为，并冻结迁移契约。避免因审计缺失导致迁移后行为不一致。

目标

完整追踪 POST /api/active-recalls/:id/submit 从 Controller 到 Worker 到 AI Provider 到 Result Repository 的真实调用链
冻结输入 Snapshot Schema、输出 Schema、状态映射、幂等键、Feature Flag 设计与回滚流程

非目标

不修改代码
不修改数据库
不注册 Definition
不切换流量

影响范围

ActiveRecallController
ActiveRecallService
AiAnalysisService
Active Recall Worker
AI Provider 调用
Result Repository

必须审计

HTTP 入口

真实入口: POST /api/active-recalls/:id/submit
Controller、请求 DTO、响应 DTO、状态码、认证、权限、重复提交行为、错误响应、客户端调用方

Service 链路

Controller → ActiveRecallService.submit → AiAnalysisService.analyze → createJob → Queue Producer → Worker → AI Provider → Result Repository
所有结论附文件路径、类名、方法名、行号

输入数据

Active Recall 实体、题目、用户答案、知识点、参考材料、Prompt、模型配置、用户 Credential、上下文数据
区分：必须进入 Snapshot / 执行时重新查询 / 禁止进入 Snapshot

输出与副作用

Active Recall 状态、分析结果、得分、反馈、FocusItem、ReviewCard、学习记录、通知或事件、UsageLog
不得根据命名猜测，必须以真实代码为准

状态契约

输出新旧映射表：业务阶段 | 旧 Job 状态 | 新 lifecycleStatus | Active Recall 业务状态

幂等契约

确认稳定业务标识：Active Recall ID、提交记录 ID、答案版本 ID
冻结统一 Job 的 idempotencyKey

回滚契约

Feature Flag 位置、Legacy 与 Unified 分支点、切换前创建的数据、失败后回退方式、避免双链路同时执行

验收标准

文档 docs/architecture/m-ai-04-active-recall-migration-contract.md 已创建
包含当前时序图
包含目标时序图
包含输入 Snapshot Schema 草图
包含输出 Schema 草图
包含副作用矩阵
包含状态映射表
包含幂等键定义
包含 Feature Flag 设计
包含回滚流程
包含不确定项列表

建议执行顺序

第 1 个执行（M-AI-04 所有 Issue 的前置依赖）

## 类型 / 标签 - audit - architecture - active-recall - migration ## 风险等级 P0 ## 依赖 - M-AI-03 PASS ✅ ## 背景在修改 Active Recall 生产链路前，完整确认现有提交、AI 分析、状态更新和结果写入行为，并冻结迁移契约。避免因审计缺失导致迁移后行为不一致。 ## 目标 1. 完整追踪 POST /api/active-recalls/:id/submit 从 Controller 到 Worker 到 AI Provider 到 Result Repository 的真实调用链 2. 冻结输入 Snapshot Schema、输出 Schema、状态映射、幂等键、Feature Flag 设计与回滚流程 ## 非目标 - 不修改代码 - 不修改数据库 - 不注册 Definition - 不切换流量 ## 影响范围 - ActiveRecallController - ActiveRecallService - AiAnalysisService - Active Recall Worker - AI Provider 调用 - Result Repository ## 必须审计 ### HTTP 入口 - 真实入口: `POST /api/active-recalls/:id/submit` - Controller、请求 DTO、响应 DTO、状态码、认证、权限、重复提交行为、错误响应、客户端调用方 ### Service 链路 - Controller → ActiveRecallService.submit → AiAnalysisService.analyze → createJob → Queue Producer → Worker → AI Provider → Result Repository - 所有结论附文件路径、类名、方法名、行号 ### 输入数据 - Active Recall 实体、题目、用户答案、知识点、参考材料、Prompt、模型配置、用户 Credential、上下文数据 - 区分：必须进入 Snapshot / 执行时重新查询 / 禁止进入 Snapshot ### 输出与副作用 - Active Recall 状态、分析结果、得分、反馈、FocusItem、ReviewCard、学习记录、通知或事件、UsageLog - 不得根据命名猜测，必须以真实代码为准 ### 状态契约 - 输出新旧映射表：业务阶段 | 旧 Job 状态 | 新 lifecycleStatus | Active Recall 业务状态 ### 幂等契约 - 确认稳定业务标识：Active Recall ID、提交记录 ID、答案版本 ID - 冻结统一 Job 的 idempotencyKey ### 回滚契约 - Feature Flag 位置、Legacy 与 Unified 分支点、切换前创建的数据、失败后回退方式、避免双链路同时执行 ## 验收标准 - [ ] 文档 `docs/architecture/m-ai-04-active-recall-migration-contract.md` 已创建 - [ ] 包含当前时序图 - [ ] 包含目标时序图 - [ ] 包含输入 Snapshot Schema 草图 - [ ] 包含输出 Schema 草图 - [ ] 包含副作用矩阵 - [ ] 包含状态映射表 - [ ] 包含幂等键定义 - [ ] 包含 Feature Flag 设计 - [ ] 包含回滚流程 - [ ] 包含不确定项列表 ## 建议执行顺序第 1 个执行（M-AI-04 所有 Issue 的前置依赖）

wangdl added this to the M-AI-04 Active Recall 端到端迁移 milestone 2026-06-21 12:48:13 +08:00

wangdl commented

2026-06-21 12:59:18 +08:00

开发完成评论

完成内容

完整审计 POST /api/active-recalls/:id/submit 从 Controller → Service → Queue → Worker → AI Provider → Result Repository 的真实调用链
确认 6 个关键发现（queueName 不一致、无 DTO 校验、knowledgeItemContent 硬编码空字符串等）
冻结输入 Snapshot Schema（12 字段 + 禁止字段清单 + 区分原则）
冻结输出 Schema（10 字段 + Zod 验证规则 + 行号引用）
冻结副作用矩阵（15 个操作，附文件路径和行号）
冻结状态映射表（5 状态 × 4 列）
冻结幂等键：active-recall:<answerId>
冻结 Feature Flag 设计：ACTIVE_RECALL_ENGINE_MODE=legacy|unified
冻结回滚流程（6 步 + 3 禁止事项）
记录 6 个不确定项（其中 3 个已确认，3 个留待后续 Issue 决策）

修改文件

docs/architecture/m-ai-04-active-recall-migration-contract.md：从 ??? 占位状态填充为完整审计文档

代码证据（审计溯源）

active-recall.controller.ts:21：POST :id/submit 入口，@Body() body: any 无 DTO
active-recall.service.ts:19-39：submit() → findById + createAnswer + analyze
active-recall.service.ts:29：knowledgeItemContent 硬编码 ''
ai-analysis.service.ts:12-31：analyze() → createJob + queue.add
ai-analysis.repository.ts:17-33：createJob 写入 lifecycleStatus='queued', queueName='ai-interactive'
ai-analysis.repository.ts:28 vs ai-analysis.service.ts:21：queueName 不一致（DB 写 ai-interactive，BullMQ 入队 ai-analysis）
queue.constants.ts:1：QUEUE_AI_ANALYSIS = 'ai-analysis'
workers/ai-analysis.worker.ts:18-106：AiAnalysisWorker 完整执行管线
modules/ai/workflows/active-recall-analysis.workflow.ts:17-41：AI 调用封装
modules/ai/gateway/ai-gateway.service.ts:40-170：AiGateway 完整链路
modules/ai/prompts/active-recall-analysis.schema.ts:17-28：输出 Zod Schema
modules/ai/prompts/active-recall-analysis.prompt.ts:1-27：System Prompt
modules/ai/model-router.ts:23-28：primary tier 路由配置
modules/review/review-card.subscriber.ts:11-51：AIAnalysisCompleted → ReviewCard
ai-analysis.worker.ts:85-96：FocusItem 创建副作用
ai-analysis.repository.ts:55-69：AiAnalysisResult 写入
schema.prisma:532-566：ActiveRecallQuestion + ActiveRecallAnswer 模型
schema.prisma:568-638：AiJob (AiAnalysisJob) 模型
schema.prisma:679-701：AiAnalysisResult 模型
schema.prisma:703-729：FocusItem 模型
schema.prisma:731-757：ReviewCard 模型

测试情况

已运行命令：
- npm run build
- npx jest --testPathPatterns="ai-job|ai-runtime" --passWithNoTests
结果：
- 构建通过
- 20 suites 通过，429 tests 通过，18 skipped，0 failed

未完成 / 风险

无代码修改，纯文档审计 Issue
6 个关键发现中 queueName 不一致（HIGH）可能影响后续 M-AI-04-05 的队列路由
3 个不确定项留待 M-AI-04-02/03/05 决策

是否建议进入 Review

是 — 迁移契约已冻结，可以开始执行 M-AI-04-02（注册 Definition 与 Snapshot）

## 开发完成评论 ### 完成内容 - 完整审计 `POST /api/active-recalls/:id/submit` 从 Controller → Service → Queue → Worker → AI Provider → Result Repository 的真实调用链 - 确认 6 个关键发现（queueName 不一致、无 DTO 校验、knowledgeItemContent 硬编码空字符串等） - 冻结输入 Snapshot Schema（12 字段 + 禁止字段清单 + 区分原则） - 冻结输出 Schema（10 字段 + Zod 验证规则 + 行号引用） - 冻结副作用矩阵（15 个操作，附文件路径和行号） - 冻结状态映射表（5 状态 × 4 列） - 冻结幂等键：`active-recall:<answerId>` - 冻结 Feature Flag 设计：`ACTIVE_RECALL_ENGINE_MODE=legacy|unified` - 冻结回滚流程（6 步 + 3 禁止事项） - 记录 6 个不确定项（其中 3 个已确认，3 个留待后续 Issue 决策） ### 修改文件 - `docs/architecture/m-ai-04-active-recall-migration-contract.md`：从 `???` 占位状态填充为完整审计文档 ### 代码证据（审计溯源） - `active-recall.controller.ts:21`：POST :id/submit 入口，`@Body() body: any` 无 DTO - `active-recall.service.ts:19-39`：submit() → findById + createAnswer + analyze - `active-recall.service.ts:29`：knowledgeItemContent 硬编码 `''` - `ai-analysis.service.ts:12-31`：analyze() → createJob + queue.add - `ai-analysis.repository.ts:17-33`：createJob 写入 lifecycleStatus='queued', queueName='ai-interactive' - `ai-analysis.repository.ts:28` vs `ai-analysis.service.ts:21`：queueName 不一致（DB 写 ai-interactive，BullMQ 入队 ai-analysis） - `queue.constants.ts:1`：QUEUE_AI_ANALYSIS = 'ai-analysis' - `workers/ai-analysis.worker.ts:18-106`：AiAnalysisWorker 完整执行管线 - `modules/ai/workflows/active-recall-analysis.workflow.ts:17-41`：AI 调用封装 - `modules/ai/gateway/ai-gateway.service.ts:40-170`：AiGateway 完整链路 - `modules/ai/prompts/active-recall-analysis.schema.ts:17-28`：输出 Zod Schema - `modules/ai/prompts/active-recall-analysis.prompt.ts:1-27`：System Prompt - `modules/ai/model-router.ts:23-28`：primary tier 路由配置 - `modules/review/review-card.subscriber.ts:11-51`：AIAnalysisCompleted → ReviewCard - `ai-analysis.worker.ts:85-96`：FocusItem 创建副作用 - `ai-analysis.repository.ts:55-69`：AiAnalysisResult 写入 - `schema.prisma:532-566`：ActiveRecallQuestion + ActiveRecallAnswer 模型 - `schema.prisma:568-638`：AiJob (AiAnalysisJob) 模型 - `schema.prisma:679-701`：AiAnalysisResult 模型 - `schema.prisma:703-729`：FocusItem 模型 - `schema.prisma:731-757`：ReviewCard 模型 ### 测试情况 - 已运行命令： - `npm run build` - `npx jest --testPathPatterns="ai-job|ai-runtime" --passWithNoTests` - 结果： - 构建通过 - 20 suites 通过，429 tests 通过，18 skipped，0 failed ### 未完成 / 风险 - 无代码修改，纯文档审计 Issue - 6 个关键发现中 queueName 不一致（HIGH）可能影响后续 M-AI-04-05 的队列路由 - 3 个不确定项留待 M-AI-04-02/03/05 决策 ### 是否建议进入 Review - 是 — 迁移契约已冻结，可以开始执行 M-AI-04-02（注册 Definition 与 Snapshot）

wangdl commented

2026-06-21 13:04:53 +08:00

Blocking 问题修复

审核发现 3 个 Blocking 问题，均已修复：

1. Job Options 事实错误 ✅ 已修复

原: 文档声称 removeOnComplete: true, removeOnFail: 500
实际: queue-definitions.ts:64-65 — removeOnComplete: { count: 1000, age: 24h }, removeOnFail: { count: 5000, age: 7d }
影响: completed Job 保留 24h（非立即删除），failed Job 保留 7d。影响故障排查窗口和 Unified 链路的容量估算。

2. 认证/权限审计缺失 ✅ 已修复

JwtAuthGuard: 确认为全局 APP_GUARD（app.module.ts:184），认证层面安全
跨用户所有权: submit() 不校验 question.userId === userId → P0 安全缺陷，用户 A 可提交用户 B 的问题
修复方式: 记录在关键发现 #2，交由 M-AI-04-05 修复

3. FocusItem knowledgeBaseId 恒为 'unknown' ✅ 已修复

原因: ActiveRecallAnalysisResultSchema（active-recall-analysis.schema.ts:17-28）不含 knowledgeBaseId 字段
结果: result.knowledgeBaseId 恒为 undefined，所有 FocusItem 的 knowledgeBaseId 恒为 'unknown'
严重度: P1（数据完整性问题，影响 Admin 统计和学习推荐）
修复方式: 记录在关键发现 #3，需在 M-AI-04-03 输出 Schema 中增加 knowledgeBaseId 字段

更新后的关键发现分级

#	严重度	发现
1	P0	queueName 不一致
2	P0	跨用户所有权未校验
3	P1	FocusItem knowledgeBaseId 恒为 unknown
4	P1	POST body 无 DTO 校验
5	P2	knowledgeItemContent 硬编码 ''
6	INFO	Job 保留策略 24h/7d
7	P2	ModelRouter 无实际 fallback
8	INFO	Prompt 硬编码 TypeScript
9	INFO	AI 入队失败不阻止返回

## Blocking 问题修复审核发现 3 个 Blocking 问题，均已修复： ### 1. Job Options 事实错误 ✅ 已修复 - **原**: 文档声称 `removeOnComplete: true, removeOnFail: 500` - **实际**: `queue-definitions.ts:64-65` — `removeOnComplete: { count: 1000, age: 24h }`, `removeOnFail: { count: 5000, age: 7d }` - **影响**: completed Job 保留 24h（非立即删除），failed Job 保留 7d。影响故障排查窗口和 Unified 链路的容量估算。 ### 2. 认证/权限审计缺失 ✅ 已修复 - **JwtAuthGuard**: 确认为全局 `APP_GUARD`（`app.module.ts:184`），认证层面安全 - **跨用户所有权**: `submit()` 不校验 `question.userId === userId` → P0 安全缺陷，用户 A 可提交用户 B 的问题 - **修复方式**: 记录在关键发现 #2，交由 M-AI-04-05 修复 ### 3. FocusItem knowledgeBaseId 恒为 'unknown' ✅ 已修复 - **原因**: `ActiveRecallAnalysisResultSchema`（`active-recall-analysis.schema.ts:17-28`）不含 `knowledgeBaseId` 字段 - **结果**: `result.knowledgeBaseId` 恒为 `undefined`，所有 FocusItem 的 `knowledgeBaseId` 恒为 `'unknown'` - **严重度**: P1（数据完整性问题，影响 Admin 统计和学习推荐） - **修复方式**: 记录在关键发现 #3，需在 M-AI-04-03 输出 Schema 中增加 `knowledgeBaseId` 字段 ### 更新后的关键发现分级 | # | 严重度 | 发现 | |---|--------|------| | 1 | P0 | queueName 不一致 | | 2 | P0 | 跨用户所有权未校验 | | 3 | P1 | FocusItem knowledgeBaseId 恒为 unknown | | 4 | P1 | POST body 无 DTO 校验 | | 5 | P2 | knowledgeItemContent 硬编码 '' | | 6 | INFO | Job 保留策略 24h/7d | | 7 | P2 | ModelRouter 无实际 fallback | | 8 | INFO | Prompt 硬编码 TypeScript | | 9 | INFO | AI 入队失败不阻止返回 |

wangdl commented

2026-06-21 13:05:48 +08:00

Non-blocking 问题修复

3 个 Non-blocking 问题，均已修复：

4. 行号漂移 ✅ 已修复

文档行56 queue.constants.ts:1 定义 QUEUE_AI_ANALYSIS — 正确
文档行57 queue-definitions.ts:61-66 默认 JobOptions — 正确（已在 Blocking #1 中修正）
文档行行号均已验证对应 commit 5108a9a
修复: 在文档头部增加行号基线声明：⚠️ 行号引用以 commit 5108a9a 为准

5. knowledgeItemContent 虚假注释 ✅ 已修复

active-recall.service.ts:29 注释 // worker picks up content from the analysis workflow 是虚假注释
实际 Worker 不查询 DB，直接使用 Job data 中的 knowledgeItemContent（空字符串）
结果：AI 模型收到的 prompt 中 【知识点原文】 后为空，分析质量严重受损
修复:
- 严重度从 P2 → HIGH
- 发现描述补充虚假注释说明和完整传播路径（active-recall.service.ts:29 → ai-analysis.service.ts:26 → active-recall-analysis.workflow.ts:18-21）

6. ModelRouter 严重度过低 ✅ 已修复

primary 和 strong tier 的 preferred/fallback 完全相同（deepseek-v4-pro），maxRetries: 3
4 次尝试全部打到同一个模型，fallback 机制形同虚设
生产环境中若 deepseek-v4-pro 故障或限流，重试只会重复失败
修复:
- 严重度从 P2 → HIGH
- 发现描述补充具体失败场景说明

更新后的关键发现（最终版）

#	严重度	发现
1	P0	queueName 不一致（DB `ai-interactive` vs BullMQ `ai-analysis`）
2	P0	跨用户所有权未校验
3	P1	FocusItem knowledgeBaseId 恒为 unknown
4	P1	POST body 无 DTO 校验
5	HIGH	knowledgeItemContent 硬编码 '' + 虚假注释
6	INFO	Job 保留策略 24h/7d
7	HIGH	ModelRouter fallback 形同虚设（4 次同模型重试）
8	INFO	Prompt 硬编码 TypeScript
9	INFO	AI 入队失败不阻止返回

## Non-blocking 问题修复 3 个 Non-blocking 问题，均已修复： ### 4. 行号漂移 ✅ 已修复 - 文档行56 `queue.constants.ts:1` 定义 `QUEUE_AI_ANALYSIS` — 正确 - 文档行57 `queue-definitions.ts:61-66` 默认 JobOptions — 正确（已在 Blocking #1 中修正） - 文档行行号均已验证对应 commit `5108a9a` - **修复**: 在文档头部增加行号基线声明：`⚠️ 行号引用以 commit 5108a9a 为准` ### 5. knowledgeItemContent 虚假注释 ✅ 已修复 - `active-recall.service.ts:29` 注释 `// worker picks up content from the analysis workflow` 是虚假注释 - 实际 Worker 不查询 DB，直接使用 Job data 中的 `knowledgeItemContent`（空字符串） - 结果：AI 模型收到的 prompt 中 `【知识点原文】` 后为空，分析质量严重受损 - **修复**: - 严重度从 P2 → **HIGH** - 发现描述补充虚假注释说明和完整传播路径（`active-recall.service.ts:29` → `ai-analysis.service.ts:26` → `active-recall-analysis.workflow.ts:18-21`） ### 6. ModelRouter 严重度过低 ✅ 已修复 - `primary` 和 `strong` tier 的 preferred/fallback 完全相同（`deepseek-v4-pro`），`maxRetries: 3` - 4 次尝试全部打到同一个模型，fallback 机制形同虚设 - 生产环境中若 deepseek-v4-pro 故障或限流，重试只会重复失败 - **修复**: - 严重度从 P2 → **HIGH** - 发现描述补充具体失败场景说明 ### 更新后的关键发现（最终版） | # | 严重度 | 发现 | |---|--------|------| | 1 | **P0** | queueName 不一致（DB `ai-interactive` vs BullMQ `ai-analysis`） | | 2 | **P0** | 跨用户所有权未校验 | | 3 | **P1** | FocusItem knowledgeBaseId 恒为 unknown | | 4 | **P1** | POST body 无 DTO 校验 | | 5 | **HIGH** | knowledgeItemContent 硬编码 '' + 虚假注释 | | 6 | INFO | Job 保留策略 24h/7d | | 7 | **HIGH** | ModelRouter fallback 形同虚设（4 次同模型重试） | | 8 | INFO | Prompt 硬编码 TypeScript | | 9 | INFO | AI 入队失败不阻止返回 |

wangdl commented

2026-06-21 13:08:14 +08:00

追加 Non-blocking 问题修复

7. audioFileId 非文本答案路径 ✅ 已修复

ActiveRecallAnswer 模型包含 audioFileId 和 answerType（schema.prisma:554-556），但当前 submit() 仅接受 { answerText }
修复:
- 新增关键发现 #10（P2）
- 不确定项追加：非文本答案在 Unified 链路的处理方式（语音转文本 vs 独立音频分析 Executor）

8. Worker stall 恢复的重复 AiAnalysisResult 风险 ✅ 已修复

maxStalledCount: 1（queue-definitions.ts:58）意味着 stalled job 被重新投递 1 次
AiAnalysisResult 无 @@unique([jobId]) 约束（schema.prisma:679-700：只有 @@index([jobId])）
场景：AI 调用成功 → createResult() 写入 → Worker 崩溃 → BullMQ 重新投递 → 再次 createResult() → 同一 jobId 产生两条 Result
当前幂等键防止重复 Job 创建，但不防止重复 Result 写入
修复:
- 新增关键发现 #11（HIGH）
- 不确定项追加：Unified 链路的 ActiveRecallProjector 必须在 Projector 层提供幂等保证

最终关键发现汇总（11 条）

#	严重度	发现	指派
1	P0	queueName 不一致	M-AI-04-05
2	P0	跨用户所有权未校验	M-AI-04-05
3	P1	FocusItem knowledgeBaseId 恒为 unknown	M-AI-04-03
4	P1	POST body 无 DTO 校验	M-AI-04-05
5	HIGH	knowledgeItemContent 硬编码 '' + 虚假注释	M-AI-04-03
6	INFO	Job 保留策略 24h/7d	—
7	HIGH	ModelRouter fallback 形同虚设	—
8	INFO	Prompt 硬编码 TypeScript	—
9	INFO	AI 入队失败不阻止返回	—
10	P2	audioFileId 非文本答案路径未定义	M-AI-04-03/04
11	HIGH	Worker stall 恢复 → 重复 AiAnalysisResult	M-AI-04-04

## 追加 Non-blocking 问题修复 ### 7. audioFileId 非文本答案路径 ✅ 已修复 - `ActiveRecallAnswer` 模型包含 `audioFileId` 和 `answerType`（`schema.prisma:554-556`），但当前 `submit()` 仅接受 `{ answerText }` - **修复**: - 新增关键发现 #10（P2） - 不确定项追加：非文本答案在 Unified 链路的处理方式（语音转文本 vs 独立音频分析 Executor） ### 8. Worker stall 恢复的重复 AiAnalysisResult 风险 ✅ 已修复 - `maxStalledCount: 1`（`queue-definitions.ts:58`）意味着 stalled job 被重新投递 1 次 - `AiAnalysisResult` 无 `@@unique([jobId])` 约束（`schema.prisma:679-700`：只有 `@@index([jobId])`） - 场景：AI 调用成功 → `createResult()` 写入 → Worker 崩溃 → BullMQ 重新投递 → 再次 `createResult()` → 同一 jobId 产生两条 Result - 当前幂等键防止重复 Job 创建，但不防止重复 Result 写入 - **修复**: - 新增关键发现 #11（HIGH） - 不确定项追加：Unified 链路的 `ActiveRecallProjector` 必须在 Projector 层提供幂等保证 ### 最终关键发现汇总（11 条） | # | 严重度 | 发现 | 指派 | |---|--------|------|------| | 1 | **P0** | queueName 不一致 | M-AI-04-05 | | 2 | **P0** | 跨用户所有权未校验 | M-AI-04-05 | | 3 | **P1** | FocusItem knowledgeBaseId 恒为 unknown | M-AI-04-03 | | 4 | **P1** | POST body 无 DTO 校验 | M-AI-04-05 | | 5 | **HIGH** | knowledgeItemContent 硬编码 '' + 虚假注释 | M-AI-04-03 | | 6 | INFO | Job 保留策略 24h/7d | — | | 7 | **HIGH** | ModelRouter fallback 形同虚设 | — | | 8 | INFO | Prompt 硬编码 TypeScript | — | | 9 | INFO | AI 入队失败不阻止返回 | — | | 10 | **P2** | audioFileId 非文本答案路径未定义 | M-AI-04-03/04 | | 11 | **HIGH** | Worker stall 恢复 → 重复 AiAnalysisResult | M-AI-04-04 |

wangdl closed this issue

2026-06-21 15:52:15 +08:00

Sign in to join this conversation.

1 Participants

Notifications

Due Date

No due date set.

Dependencies

No dependencies set.

Reference: wangdl/api-server#296