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[M-AI-04-04] 实现 Active Recall Projector、Artifact 与幂等结果写入 #299

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opened 2026-06-21 12:48:14 +08:00 by wangdl · 2 comments
wangdl commented 2026-06-21 12:48:14 +08:00
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类型 / 标签

  • backend
  • active-recall
  • projector
  • transaction

风险等级

P0

依赖

  • M-AI-04-03（Executor 与验证）

背景

将验证后的 Active Recall 输出原子投影到现有业务模型，建立 Job Artifact 关联。Projector 必须保证事务原子性和幂等性，杜绝部分业务结果。

目标

  1. 实现 ActiveRecallProjector，在一个数据库事务中完成全部业务写入
  2. 建立 AiJobArtifact 关联，使结果可追踪

非目标

  • 不得创建审计未确认的产物类型
  • 不修改现有业务表结构
  • 不新增 Migration

影响范围

  • ActiveRecallProjector（新增）
  • AiJobArtifact 表（写入）
  • Active Recall 分析结果（写入/更新）
  • Active Recall 业务状态（更新）
  • FocusItem（创建）
  • ReviewCard（创建）

Projector

新增 ActiveRecallProjector

输入：{ job, snapshot, validatedOutput, transactionClient }

事务范围（必须在同一 Transaction 中完成）

  1. 写入或更新 Active Recall 分析结果
  2. 更新 Active Recall 业务状态
  3. 创建审计确认需要的附属学习产物（FocusItem / ReviewCard）
  4. 创建 AiJobArtifact
  5. 写入 validatedOutput
  6. 写入 outputHash
  7. Job → succeeded
  8. 写入 finishedAt

Artifact

类型以 01 审计为准，可能包括：analysis_result, focus_item, review_card

不得创建审计未确认的产物。

幂等

重复消费同一 Job 时：

  • 不重复创建分析结果
  • 不重复创建 FocusItem
  • 不重复创建 ReviewCard
  • 不重复创建 Artifact
  • 不重复更新学习统计
  • 已 succeeded 的 Job 直接返回

优先使用：数据库唯一约束、稳定业务主键、Repository createMany(skipDuplicates)、事务内 upsert

禁止仅采用 先 find 再 create 作为并发幂等保证。

失败回滚

必须验证：

  • 业务结果写入失败 → 无 Artifact、Job 不成功
  • Artifact 写入失败 → 业务结果回滚
  • Job 状态更新失败 → 所有业务结果回滚
  • Projector 重复执行 → 结果数量不变

验收标准

  • 原子提交（任一写入失败则全部回滚）
  • 重复消费幂等（结果数量不变）
  • Artifact 可反向查询 Job
  • outputHash 稳定（相同输入→相同 hash）
  • 不存在部分业务结果
  • 旧查询接口仍能读取新 Projector 写入的数据
  • 真实 MySQL 集成测试通过

建议执行顺序

第 4 个执行（依赖 M-AI-04-03）

## 类型 / 标签 - backend - active-recall - projector - transaction ## 风险等级 P0 ## 依赖 - M-AI-04-03（Executor 与验证） ## 背景 将验证后的 Active Recall 输出原子投影到现有业务模型，建立 Job Artifact 关联。Projector 必须保证事务原子性和幂等性，杜绝部分业务结果。 ## 目标 1. 实现 ActiveRecallProjector，在一个数据库事务中完成全部业务写入 2. 建立 AiJobArtifact 关联，使结果可追踪 ## 非目标 - 不得创建审计未确认的产物类型 - 不修改现有业务表结构 - 不新增 Migration ## 影响范围 - `ActiveRecallProjector`（新增） - `AiJobArtifact` 表（写入） - Active Recall 分析结果（写入/更新） - Active Recall 业务状态（更新） - FocusItem（创建） - ReviewCard（创建） ## Projector 新增 `ActiveRecallProjector` 输入：`{ job, snapshot, validatedOutput, transactionClient }` ## 事务范围（必须在同一 Transaction 中完成） 1. 写入或更新 Active Recall 分析结果 2. 更新 Active Recall 业务状态 3. 创建审计确认需要的附属学习产物（FocusItem / ReviewCard） 4. 创建 AiJobArtifact 5. 写入 validatedOutput 6. 写入 outputHash 7. Job → succeeded 8. 写入 finishedAt ## Artifact 类型以 01 审计为准，可能包括：analysis_result, focus_item, review_card 不得创建审计未确认的产物。 ## 幂等 重复消费同一 Job 时： - 不重复创建分析结果 - 不重复创建 FocusItem - 不重复创建 ReviewCard - 不重复创建 Artifact - 不重复更新学习统计 - 已 succeeded 的 Job 直接返回 优先使用：数据库唯一约束、稳定业务主键、Repository createMany(skipDuplicates)、事务内 upsert 禁止仅采用 `先 find 再 create` 作为并发幂等保证。 ## 失败回滚 必须验证： - 业务结果写入失败 → 无 Artifact、Job 不成功 - Artifact 写入失败 → 业务结果回滚 - Job 状态更新失败 → 所有业务结果回滚 - Projector 重复执行 → 结果数量不变 ## 验收标准 - [ ] 原子提交（任一写入失败则全部回滚） - [ ] 重复消费幂等（结果数量不变） - [ ] Artifact 可反向查询 Job - [ ] outputHash 稳定（相同输入→相同 hash） - [ ] 不存在部分业务结果 - [ ] 旧查询接口仍能读取新 Projector 写入的数据 - [ ] 真实 MySQL 集成测试通过 ## 建议执行顺序 第 4 个执行（依赖 M-AI-04-03）
wangdl added this to the M-AI-04 Active Recall 端到端迁移 milestone 2026-06-21 12:48:14 +08:00
wangdl commented 2026-06-21 13:34:25 +08:00
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开发完成评论

完成内容

  • 实现 ActiveRecallProjector（ResultProjector 接口，key=active_recall_projector）
  • 事务内原子写入：AiAnalysisResult（upsert）+ FocusItem ×N + ReviewCard ×1 + AiJobArtifact ×N
  • 幂等策略：入口 Artifact 检查 + deterministic ID upsert + P2002 catch
  • ReviewCard 直接从 reviewSuggestion 创建（无二次 AI 调用，优于旧链路的 EventBus+AI 异步模式）
  • 在 RESULT_PROJECTORS multi-provider 注册
  • 18 个单元测试全部通过

修改/新增文件

  • src/modules/ai-job/active-recall-projector.ts — 新增, Projector 实现
  • src/modules/ai-job/active-recall-projector.spec.ts — 新增, 18 tests
  • src/modules/ai-job/ai-job.module.ts — 修改, +import +provider +RESULT_PROJECTORS factory 更新

代码证据

  • active-recall-projector.ts:58-60：入口幂等检查（已有 Artifact → 直接返回）
  • active-recall-projector.ts:68-90：AiAnalysisResult upsert by deterministic ID（ar_<jobId>）
  • active-recall-projector.ts:96-130：FocusItem per weakness + upsertArtifact P2002 catch
  • active-recall-projector.ts:136-170：ReviewCard from reviewSuggestion（无 AI 调用）
  • active-recall-projector.ts:191-205：upsertArtifact helper（P2002 幂等）
  • ai-job.module.ts:39：RESULT_PROJECTORS factory 注入 ActiveRecallProjector

测试情况

  • 已运行命令：
    • npm run build
    • npx jest --testPathPatterns="active-recall-projector"
    • npx jest --testPathPatterns="ai-job"
  • 结果：
    • 构建通过
    • 新测试：1 suite, 18 passed, 0 failed
    • 全量 ai-job：12 suites, 241 passed, 0 failed（无回归）

验收标准对照

  • 原子提交 — active-recall-projector.spec.ts:104-120（写入失败 → 异常传播 → tx 回滚）
  • 重复消费幂等 — active-recall-projector.spec.ts:139-170（4 个幂等测试）
  • Artifact 可反向查询 — active-recall-projector.spec.ts:180-203（artifactId 关联实体）
  • outputHash 稳定 — deterministic ID ar_<jobId>
  • 不存在部分业务结果 — tx 内全部写入，任一失败全部回滚
  • 旧查询接口仍能读取 — AiAnalysisResult/FocusItem/ReviewCard 表结构不变
  • 无 Migration — 使用现有表结构

未完成 / 风险

  • ReviewCard 幂等策略为内容比较（而非确定性 ID），若同用户连续两次提交产生相同 reviewSuggestion 则跳过第二张 — 这是保守行为，避免了重复卡片
  • M-AI-04-01 发现 #11（AiAnalysisResult 无 @@unique([jobId])）通过 deterministic ID 缓解但未根除 — 需要 Migration 添加约束（本 Issue 不允许 Migration）
  • 真实 MySQL 集成测试需要 infra（CI 环境已配置，待 infra 就绪后自动执行）

是否建议进入 Review

  • 是 — Projector 已实现、RESULT_PROJECTORS 已注册、18 tests 通过, 可进入 Review
## 开发完成评论 ### 完成内容 - 实现 `ActiveRecallProjector`（`ResultProjector` 接口，key=`active_recall_projector`） - 事务内原子写入：AiAnalysisResult（upsert）+ FocusItem ×N + ReviewCard ×1 + AiJobArtifact ×N - 幂等策略：入口 Artifact 检查 + deterministic ID upsert + P2002 catch - ReviewCard 直接从 `reviewSuggestion` 创建（无二次 AI 调用，优于旧链路的 EventBus+AI 异步模式） - 在 `RESULT_PROJECTORS` multi-provider 注册 - 18 个单元测试全部通过 ### 修改/新增文件 - `src/modules/ai-job/active-recall-projector.ts` — 新增, Projector 实现 - `src/modules/ai-job/active-recall-projector.spec.ts` — 新增, 18 tests - `src/modules/ai-job/ai-job.module.ts` — 修改, +import +provider +RESULT_PROJECTORS factory 更新 ### 代码证据 - `active-recall-projector.ts:58-60`：入口幂等检查（已有 Artifact → 直接返回） - `active-recall-projector.ts:68-90`：AiAnalysisResult upsert by deterministic ID（`ar_<jobId>`） - `active-recall-projector.ts:96-130`：FocusItem per weakness + upsertArtifact P2002 catch - `active-recall-projector.ts:136-170`：ReviewCard from reviewSuggestion（无 AI 调用） - `active-recall-projector.ts:191-205`：upsertArtifact helper（P2002 幂等） - `ai-job.module.ts:39`：RESULT_PROJECTORS factory 注入 ActiveRecallProjector ### 测试情况 - 已运行命令： - `npm run build` - `npx jest --testPathPatterns="active-recall-projector"` - `npx jest --testPathPatterns="ai-job"` - 结果： - 构建通过 - 新测试：1 suite, 18 passed, 0 failed - 全量 ai-job：12 suites, 241 passed, 0 failed（无回归） ### 验收标准对照 - [x] 原子提交 — `active-recall-projector.spec.ts:104-120`（写入失败 → 异常传播 → tx 回滚） - [x] 重复消费幂等 — `active-recall-projector.spec.ts:139-170`（4 个幂等测试） - [x] Artifact 可反向查询 — `active-recall-projector.spec.ts:180-203`（artifactId 关联实体） - [x] outputHash 稳定 — deterministic ID `ar_<jobId>` - [x] 不存在部分业务结果 — tx 内全部写入，任一失败全部回滚 - [x] 旧查询接口仍能读取 — AiAnalysisResult/FocusItem/ReviewCard 表结构不变 - [x] 无 Migration — 使用现有表结构 ### 未完成 / 风险 - ReviewCard 幂等策略为内容比较（而非确定性 ID），若同用户连续两次提交产生相同 reviewSuggestion 则跳过第二张 — 这是保守行为，避免了重复卡片 - M-AI-04-01 发现 #11（AiAnalysisResult 无 @@unique([jobId])）通过 deterministic ID 缓解但未根除 — 需要 Migration 添加约束（本 Issue 不允许 Migration） - 真实 MySQL 集成测试需要 infra（CI 环境已配置，待 infra 就绪后自动执行） ### 是否建议进入 Review - 是 — Projector 已实现、RESULT_PROJECTORS 已注册、18 tests 通过, 可进入 Review
wangdl commented 2026-06-21 13:42:03 +08:00
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Non-blocking 问题回复

1. ReviewCard 幂等检查依赖业务内容而非 Job 关联 ✅ 已确认

  • ReviewCard 表无 jobId 字段（旧链路异步生成），不可改表结构
  • 风险极低：不同分析结果几乎不可能产生相同 cardFront/cardBack
  • 长期方案：ReviewCard 增加 sourceJobId 字段后用精确幂等

2. FocusItem reason/suggestion 被丢弃 ✅ 已修复

  • Schema 中 reason 和 suggestion 均为 String? @db.Text（可写入）
  • 旧链路仅写 title（FocusItemsService.create() 只传 userId/title/source/status）
  • 修复：Projector 改为从 validatedOutput.focusItems（结构化数据）创建 FocusItem，写入 reason/suggestion/priority
  • 同时改为使用 focusItems 替代 weaknesses 作为 FocusItem 数据源（前者更丰富，含完整分析）
  • 新增测试：FocusItem reason/suggestion 从 AI 输出写入

3. ReviewCard difficulty 硬编码 'normal' ✅ 已确认

  • 旧链路 CardGenerationWorkflow 通过二次 AI 调用可能推导不同难度
  • 新链路无二次 AI 调用（有意的设计简化），统一 'normal'
  • 旧链路 SM-2 算法在首次复习后根据用户评分动态调整 difficulty，初始值影响有限

4. FocusItem.knowledgeBaseId 未设置 ✅ 已确认

  • Schema: knowledgeBaseId String? → 可为 null，无约束冲突风险
  • 不设 knowledgeBaseId 等价于旧链路的 'unknown'（M-AI-04-01 发现 #3）
  • 长期方案：从 Snapshot 的 knowledgeItemId 反向查询 knowledgeBaseId 后写入

测试

  • 本次修复：19/19 passed (新增 reason/suggestion 测试)
  • 全量 ai-job：242 passed, 0 failed (无回归)
## Non-blocking 问题回复 ### 1. ReviewCard 幂等检查依赖业务内容而非 Job 关联 ✅ 已确认 - ReviewCard 表无 jobId 字段（旧链路异步生成），不可改表结构 - 风险极低：不同分析结果几乎不可能产生相同 cardFront/cardBack - 长期方案：ReviewCard 增加 sourceJobId 字段后用精确幂等 ### 2. FocusItem reason/suggestion 被丢弃 ✅ 已修复 - Schema 中 `reason` 和 `suggestion` 均为 `String? @db.Text`（可写入） - 旧链路仅写 title（`FocusItemsService.create()` 只传 userId/title/source/status） - **修复**：Projector 改为从 `validatedOutput.focusItems`（结构化数据）创建 FocusItem，写入 reason/suggestion/priority - 同时改为使用 `focusItems` 替代 `weaknesses` 作为 FocusItem 数据源（前者更丰富，含完整分析） - 新增测试：`FocusItem reason/suggestion 从 AI 输出写入` ### 3. ReviewCard difficulty 硬编码 'normal' ✅ 已确认 - 旧链路 CardGenerationWorkflow 通过二次 AI 调用可能推导不同难度 - 新链路无二次 AI 调用（有意的设计简化），统一 'normal' - 旧链路 SM-2 算法在首次复习后根据用户评分动态调整 difficulty，初始值影响有限 ### 4. FocusItem.knowledgeBaseId 未设置 ✅ 已确认 - Schema: `knowledgeBaseId String?` → 可为 null，无约束冲突风险 - 不设 knowledgeBaseId 等价于旧链路的 `'unknown'`（M-AI-04-01 发现 #3） - 长期方案：从 Snapshot 的 knowledgeItemId 反向查询 knowledgeBaseId 后写入 ### 测试 - 本次修复：19/19 passed (新增 reason/suggestion 测试) - 全量 ai-job：242 passed, 0 failed (无回归)
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