ericwyuan/GarminHealthLab
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ericwyuan
af0604bce4 fix(garmin): 两步验证账号同步报 EOFError，改用令牌登录 
现象：网页触发同步报 "EOF when reading a line"。

原因：garth 的默认 MFA 提示是 input()，向 stdin 索取验证码。
gunicorn worker 没有 stdin，于是抛出 EOFError——错误信息本身
完全没提到 MFA，看不出该做什么。

方案：把"输验证码"和"日常同步"拆开。
- 新增 garmin_tokens 表存 garth 令牌（Client.dumps/loads 序列化）
- garmin_login.py：在终端里跑一次，可正常输入验证码，
  成功后令牌存库
- _connect() 优先加载令牌并 refresh_oauth2()，命中则完全跳过登录，
  既不需要密码也不需要验证码（令牌有效期约一年）
- 无令牌且密码登录撞上 MFA 时，抛 MFARequired 并给出具体该执行
  哪条命令，而不是把 EOFError 原样抛给用户

接口:
- GET /api/garmin/auth-status 返回是否已有令牌
- /api/garmin/sync 在已有令牌时不再强制要求密码

前端:
- 有令牌时隐藏密码输入框，提示无需密码
- 同步返回 mfaRequired 时，展示需要在 NAS 上执行的具体命令
- 同步请求超时放宽到 180s（一周的天数 + 运动是多次上游调用）
- 成功消息补上运动记录条数

tests (test_garmin_sync.py 新增 12 条，共 35):
- 令牌存取、覆盖不累积、按用户隔离
- 有令牌时绝不调用 login()
- MFA 的 EOFError 转成带操作指引的 MFARequired
- 普通 401 不会被误标成 mfaRequired
- 无令牌且无密码时给出明确拒绝

NAS 真机: 252 passed

Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
 2026-08-23 19:57:40 +08:00
ericwyuan
6de7562cd8 [阶段5.1] 开机自启 + 接入真实 garminconnect，修复同步的三处 API 误用 
fix(garmin): 同步代码调用的 garminconnect API 全是错的

装上库核对签名后发现（garminconnect 0.2.8），原代码从未被真正
执行过，三处调用都不成立：

1. get_activities(date) —— 该方法签名是 (start, limit)，收的是
   分页下标和条数，不是日期。传日期等于在问"第 2026-08-23 条运动"，
   而且少传一个参数必然 TypeError。
   改为 get_activities_by_date(start, end)，整个窗口一次取回，
   顺带把原来"每天一次调用"减为一次。

2. 睡眠数据不在 get_user_summary 里，是独立的 get_sleep_data(cdate)；
   原代码从 summary 里读 sleep 字段，结果会把每一晚都记成无睡眠数据。
   HRV 同理，走 get_hrv_data(cdate)。

3. 字段名不符：实际是 totalSteps / totalKilocalories /
   averageStressLevel，原代码用的是 steps / calories.total /
   stress.average。

其他改进:
- 运动记录改用 Garmin 自己的 activityId 作主键，重复同步同一窗口
  不再产生重复行（原来每次同步都会把同一条运动再插一遍）
- 某天无数据时返回全 None，不再写入空行让读端点再过滤掉
- 原来 bare except 吞掉每天的异常，全部失败也报 success；
  现在全窗口失败会如实返回 error 并记录原因
- 同步天数、是否走 Garmin 中国区改为环境变量可配

tests/test_garmin_sync.py (23 通过):
- 用 StubClient 模拟真实 0.2.8 的接口形状，无需库、凭证或网络
- 回归用例覆盖上述三处误用：活动必须按日期区间一次取回、
  睡眠与 HRV 必须走各自端点
- 重复同步不产生重复的天和重复的运动记录
- 单天失败跳过、全窗口失败报错、登录失败如实上报

部署:
- NAS 安装 garminconnect（pydantic-core 有 cp38 x86_64 轮子，
  无需 gcc）
- 新增 deploy/S99garmin.sh 开机自启脚本，与 NAS 上既有的
  S99frpc.sh 同一套惯例；以 root 启动但降权到 ericwyuan 运行，
  因为服务不需要特权而 .env 里有数据库和 API 凭证
- PID 文件放应用目录而非 /var/run（非特权用户写不了）

NAS 真机全量测试: 240 passed

Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
 2026-08-23 19:05:19 +08:00
ericwyuan
acc6a2474b [阶段4.4] AI 建议结果缓存 - 页面不再阻塞等待 160 秒 
网关首选的推理模型一次生成约 160 秒，每次打开建议页都重跑不可用。
结果落库缓存，页面读缓存，用户想要新的再手动触发。

db.py:
- 新增 ai_recommendations 表，每用户一行（重新生成是替换不是累积）
- fingerprint 列记录这条建议是基于哪份数据算出来的

services/analysis.py:
- _fingerprint() 对全部每日指标 + 运动条数取 sha256，任何一次同步
  新增或修正了数值都会让摘要变化，从而使缓存失效
- TTL 默认 24 小时（AI_CACHE_TTL_HOURS 可调）
- 指定 model 参数时绕过缓存：点名某个模型意味着想要那个模型的答案
- 降级到规则引擎的结果不写缓存，避免把兜底答案当成 AI 结果存下来
- 缓存写入失败只打日志，不影响本次请求返回

routes: ?refresh=1 强制重新生成

前端:
- "重新生成" 按钮走 refresh，并提示需要 1-3 分钟、可以离开本页
- meta 栏显示是否为缓存结果及生成时间，以及网关的上游厂商
- axios 该请求超时放宽到 240s（冷生成远超默认超时）

tests/test_ai_cache.py (20 通过):
- 第二次调用不再打模型
- 新增一天数据 / 修正某天数值 / 新增一条运动记录，三种情况都失效
- TTL 边界两侧各一条（刚过期重算、未过期沿用）
- 缓存按用户隔离，A 的结果不会答给 B
- payload 损坏时重新生成而不是抛异常
- 规则兜底结果和无数据用户都不落缓存

Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
 2026-08-23 17:55:12 +08:00
ericwyuan
8882bf44a4 [阶段4.3] 接入自建 AI 网关，修复多模型层的四个真实缺陷 
改用甲骨文机上已有的 ai-gateway (129.146.203.203:5100)：它本身就
OpenAI 兼容，内部串联 nvidia/gemini/ollama 并轮换 4 个 Gemini key，
比在客户端自己串联更能吸收单厂商的配额和超时。回包里的 provider
字段透传为 meta.upstream，网关侧发生降级时前端也看得见。

fix(ai): 目录里两个 NVIDIA 模型 id 根本不存在
- qwen/qwen2.5-72b-instruct 和 deepseek-ai/deepseek-r1 是我凭印象写的，
  实际 GET /v1/models 里没有，调用一律 404
- 改为该账号清单里确实存在的 nemotron-49b / mistral-large，
  并在注释里写明 id 必须取自实时清单、不能猜

fix(ai): 请求被本机代理劫持导致网关不可达
- requests 默认读 HTTP_PROXY/ALL_PROXY，把发往甲骨文公网 IP 的请求
  也塞进了 127.0.0.1:7897，120s 后超时
- 按 provider 区分：境外厂商(Gemini/NVIDIA)仍走代理，自建网关直连
  (session.trust_env=False)

fix(ai): 承诺的按模型裁剪从未实现
- 模块注释写着 payload 按 (模型窗口, 天数预算) 取小者裁剪，但实际是
  用全局预算构建一次 prompt 发给链上所有模型；365 天数据对 Gemini
  的 1M 窗口无碍，却会撑爆 128k 的模型
- 新增 max_days_for()，在循环内按各模型窗口分别构建 prompt

fix(ai): 推理模型的思考过程吃光输出预算
- 网关首选 nemotron-3-ultra-550b 是推理模型，回答前先输出一段
  chain-of-thought；默认 1024 tokens 全被思考占用，JSON 还没开始
  就被截断
- max_tokens 改为可按 provider 声明，网关条目给 3000

fix(ai): 配置在 import 时被冻结
- DEFAULT_CHAIN/TIMEOUT/DAY_BUDGET 是模块级常量，改环境变量不生效，
  且让开发机 .env 泄漏进测试进程（测试会读到真实 key 和链配置）
- 改为 default_chain()/default_timeout()/default_day_budget() 按调用读取
- conftest 增加 autouse fixture 清空全部 AI_* 变量，测试不再继承 .env

测试 (184 passed, 1 skipped):
- 新增 TestGatewayProvider: 透传 upstream、目标 URL/鉴权头、
  token 失效时继续降级
- 新增 TestProxyPolicy: 境外厂商与自建端点的代理策略相反
- 新增 TestPerModelSizing: 128k 模型收到的 prompt 必须小于 1M 模型
- 新增 TestMaxTokens: 推理端点预算大于默认，且真正写进两种 payload
- 新增 TestLazyConfig: 改环境变量立即生效
- mock 目标从 requests.post 改为 requests.Session.post

实测: 网关链路可返回合法 JSON，但 nemotron-550B 排队较久（约 160s），
故 AI_TIMEOUT_SECONDS 默认调到 180。

Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
 2026-08-23 17:44:51 +08:00
ericwyuan
c83340742c [阶段4.1] AI 健康建议 - 多模型可切换 + 大上下文 + 失败兜底 
services/ai.py:
- 模型目录（catalog）按短 id 索引，业务代码不感知厂商
  gemini-flash (Google, 1M 上下文)
  llama-70b / qwen-72b / deepseek-r1 (NVIDIA NIM, 128k)
  仅注册纯文本模型，不含视觉模型
- 两个 provider: GeminiProvider、OpenAICompatProvider
  （后者兼容 NVIDIA NIM / Ollama / vLLM）
- 大上下文: 每日指标序列化为 CSV 而非 JSON，同样的数据 token 数约为
  1/4，一整年历史仍远小于最小的 128k 窗口；按 AI_DAY_BUDGET 截断
- 兜底链: 首选模型超时/报错/返回无法解析的文本时自动降级到下一个，
  meta.fallbackFrom 记录降级路径
- 响应解析容忍 markdown 代码块包裹和 JSON 前的多余句子

services/analysis.py:
- get_ai_recommendations(): 所有模型都失败时回落到规则引擎，
  端点始终 200，meta.source 区分 ai / rules

routes/analysis.py:
- GET /api/analysis/models 列出模型及各自是否已配置密钥
- GET /api/analysis/ai-recommendations?model=&days=

tests/test_ai.py (59 通过, 全程 mock 不联网):
- prompt: 大预算截断保留最新的天、缺失指标不写成 "None"、
  一年数据估算 token 数上界
- 解析: 代码块包裹/前置句子/单对象/非法 priority/空建议 等 7 种畸形输入
- provider: 超时、HTTP 4xx/5xx、响应结构异常均转为 AIError；
  未配置密钥时不发出任何请求
- 兜底: gemini 超时后 llama 接管、首个成功则不再调用第二个
- 端点: /models 不泄漏 API key；无密钥时仍返回 200 + 规则建议

密钥一律从环境变量读取，.env.example 只留空占位符。

全量: 161 passed, 1 skipped

Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
 2026-08-23 12:38:19 +08:00
ericwyuan
3b2d0697f0 [阶段1.1-1.7] 实现完整的认证系统 
后端实现:
- 创建 AuthService 包含密码加密、JWT 生成和验证
- 创建 authMiddleware 用于 API 路由保护
- 实现 auth 路由 (register, login, logout, /me)

前端实现:
- 创建 Login 页面 (登录/注册标签页)
- 创建 ProtectedRoute 组件用于路由保护
- 更新 App.tsx 集成路由保护
- 前端 API 客户端已包含认证方法和拦截器

验收标准已满足:
- 用户可以注册和登录
- JWT Token 正确生成和验证
- 受保护的路由需要有效 Token
- 未认证用户重定向到登录页面

Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
 2026-08-23 12:25:33 +08:00