ericwyuan
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fix(ai): 折叠态只显示一句话，那句话得说清是哪个指标
精简版的卡片正文就是第一条 highlight，标题不渲染。于是趋势页折叠起来是
「395 天内由 4376.0分 到 4905.0分（改善）」——什么的 4376 分？身体成分、
运动详情同样。
每个 builder 的第一条 detail 现在都自带主语，并加了不变量测试：detail 必须
包含它自己的 title（纯汇总性标题除外）。
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-01 15:41:28 +08:00 |
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ericwyuan
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fix(ai): subject 里塞了行数，每轮询一次就新建一个任务
生产上 trends 队列里积了 36 个任务，subject 是 2026-09-01:1033、:1039、
:1044……一路涨。这台账号当时正在补历史，get_summary 的行数每隔几分钟就变，
而我把 len(rows) 写进了 subject——subject 同时是缓存键和任务队列的键，一变
就是一条全新的任务，轮询几次就刷出十几条。
subject 该回答的是「这条解读是关于什么的」，不是「当时有多少行数据」。
数据变化本来就由 fingerprint 负责。
- trends 的 subject 改成快照日期；sleep 用配置的窗口常量而不是实际夜数
（缺一晚也不该换键）；challenges 用固定键
- 加了不变量测试：补一天历史数据后 subject 不许变；任何 subject 段都不许
长得像行数
顺带加一层兜底 jobs.supersede()：单实例 scope 只该有一个在跑的 subject，
队列里同 kind 的其它 pending 任务是关于已经不存在的快照的，跑完也没人看。
per_item 的 daily / activity 不受影响——它们本来就一天一条、一次运动一条。
兜底不是机制，机制是 subject 稳定；它存在只是因为这次 subject 不稳定，而
36 条任务堆在那里之前没人发现。
顺带按要求把 AiPanel 改成默认精简：只显示标题、来源和一句话结论，点「展开
详细」才出要点/建议/依据，可再收起——和今日晨报卡片一致。这些面板压在本来
就很密的图表页上面，全部默认展开会把真正的数据一次性挤到屏幕外。
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-01 15:33:49 +08:00 |
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ericwyuan
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feat(ai): 每个数据页面都有 AI 解读，靠一条带优先级的生产者/消费者队列
原来只有今日页有晨报、指标详情页有归因，其余页面一片空白。现在除设置外
的 10 个页面都有：健康、睡眠、运动、趋势、每日、身体成分、成绩预测、
身体年龄、挑战赛、运动详情。
不是给每个页面写一套，而是一个通用管线：
- services/scopes.py：一个页面一个 context builder，返回同一个信封。
context["highlights"] 是已经算好的白话事实——模型负责解读它们，模型不
可用时规则引擎原样渲染。两者引用同一批数字，所以降级读起来不像换了个 App。
没数据的页面返回 None，宁可不出卡片，也不让模型对着空表格发挥。
- coach.scope_messages / parse_scope_insight：一套提示词吃所有页面，页面
的差异全在 context 里，加页面 = 加一个 builder。
- 前端 <AiPanel scope="…">：一个组件渲染所有页面，轮询逻辑抽成
lib/insight.ts 的 usePolledInsight，晨报卡也改用它。
## 队列
一次生成 40 秒到 4.5 分钟，所以什么都不能在请求里生成。页面只负责入队，
worker 负责消费（services/jobs.py）。
优先级才是用队列而不是后台线程的理由：同步完成后 prefetch 把所有页面按
背景优先级排进去，可能要跑半小时；而用户一打开某个页面，那个页面的任务
立刻提到队首、下一个就跑。你在看什么，队列就在算什么。
队列放在数据库而不是内存里，因为 gunicorn 有两个 worker：任务带 holder
声明后回读确认，和 scheduler.py 抢 tick 是同一套做法。id 由
user+kind+subject 推导，所以每几秒一次的轮询是幂等的入队，不会每几秒堆一
个任务。
## 网关中断时踩到的两个坑（当场修了）
写完正好赶上 oracle 那台机器不通，于是看到：
- 三次失败后任务被永久标 failed，网关恢复了也不会重试——一次瞬时中断就把
那个页面的解读判了死刑，直到它的数据碰巧变化。加了冷却期，过期后重置
尝试次数再排一次。
- 队列已经放弃了，页面还在 pending 转圈，要转满 8 分钟才停。meta.pending
现在跟着队列状态走，并把失败原因带给卡片。
顺带把 BAND_SOURCES 从 routes/settings.py 下沉到 services/insights.py：
教练要拿它做参照，而 services 不该反向依赖 routes。
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-01 15:17:17 +08:00 |
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ericwyuan
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c57c930949
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feat(ai): AI 教练 —— 晨间简报、运动处方、趋势归因与 Copilot
数值全部在服务端算好再交给模型，模型只做解读。让模型从 CSV 里自己推
z 分数，它算错的次数足以让简报引用图表反驳它的数字。
- services/insights.py：z 分数（28 天个人基线，且**排除当天**——用一个
值参与算出来的均值去衡量它自己，会把真实离群点摊平）、13 个月趋势斜率
（按序数日期最小二乘，手表放充电器上一周不会压缩 x 轴）、近 7 天活动量
对比。
- services/coach.py：三套提示词 + 回复解析，每套都配一个规则引擎版本。
网关一次生成要几分钟，上游被限流时给一个朴素的答案，好过给一张空卡片。
- services/ai.py：多轮 chat()、SSE stream()、complete()/stream_chat()，
以及 extract_json()——上游是推理模型，可见输出以思维链开头，所以从末尾
倒着找最后一个配平的 JSON（字符串感知，扛得住引号里的 } 和转义引号）。
- 接口 briefing / trend-insight / copilot(SSE)，缓存表 ai_insights。
- 前端：今日页晨报卡（后台生成 + 轮询升级）、全局 Copilot 浮窗、指标详情
页归因面板。features.ai 打开。
实测（对着自建 ai-gateway）：晨报一次 273 秒，缓存命中 18 毫秒——所以简报
绝不能同步阻塞首屏。网关的流式通道比阻塞通道更不可靠：同一条提示词流式
139 秒后返回「所有模型均不可用」，阻塞则成功，因此 stream_chat() 在流式零
输出时对同一模型退回非流式重试。Copilot 实测 TTFB 9ms、全程 40 秒。
顺带修两处：refresh 原来只跳过缓存读、不删行，导致「重新生成」后的轮询读
到旧行、看到 cached 就停了，用户一直盯着他刚要求替换掉的那段字；基线零方差
时原来返回 z=0.0，把「和每一条观测都不同」标成「完全正常」，改为 z=null。
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-01 13:57:35 +08:00 |
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