# PLAN3 实施终版：先落 Mounted Runtime，训练后置，90 分门槛验收

## Summary
本期先完整落地 **Mounted AI Runtime** 的核心能力：唯一主脑、Topic Workspace、Context OS、Tool Runtime、Feishu 首验、前端可视化、旧主脑退役。  
本期**不做模型训练/微调上线**，但必须一次建好训练闭环所需的样本资产化、回放评测、冻结验收集、错误归因链路。  
验收不是“体感差不多”，而是：**基于 Codex 教师样本库的冻结高标准评测集，综合分数低于 90 不予验收。**

最终形态仍然对齐 OpenClaw / Codex CLI / Claude CLI：
- **单主脑 + 多副脑**
- **独立长驻 Runtime**
- **多来源架构，Feishu 首验**
- **旧主脑直接退役**
- **默认确认写入，少数白名单低风险动作自动执行**
- **白名单生产启用，但架构本身按终局态建设**

## 本期交付范围
### 1. Runtime 主体
- 新建独立长驻 `Mounted AI Runtime`，成为唯一会话入口与唯一主脑。
- 固定五态：`chat / plan / clarify / draft_ready / execute`。
- 建立 `TopicWorkspace / DraftWorkspace / ConversationRun / AgentTrace / ToolCapabilityPolicy`。
- 接管 Feishu 白名单群/租户；白名单范围内旧主脑彻底失效。

### 2. 上下文系统
- 建立 `SourceAdapter -> ContextMirror -> ContextAssembler -> TopicWorkspace` 链路。
- 统一读取：
  当前消息、当前 thread、active topic、近 24 小时相关上下文、待确认草稿/work item、项目事实、能力图谱、知识图谱子图。
- 知识图谱只做事实层，不做 thread 记忆。

### 3. Agent 编排
- 唯一主脑：`Conversation Orchestrator`
- 副脑：`Plan Coach / Clarifier / Draft Synthesizer / Assignee Recommender / Executor / Reply Composer / Fact Providers`
- 副脑可并行，但不允许拥有模式解释权、topic 归属权、执行门禁权。

### 4. 工具与执行表面
- 建立统一 `Tool Runtime`：
  PMFlow 原生工具、知识图谱、草稿、工作项、运营配置，以及通用 HTTP / Browser / SQL / Repo / Connector 能力。
- 所有工具通过 `ToolCapabilityPolicy` 暴露。
- 写操作默认确认，只有白名单低风险动作可自动执行。
- 所有执行必须走统一 executor、统一审计、统一租户隔离。

### 5. 前端可视化
- 将 [SchedulerCenterPage.tsx](/Users/yuuuu/Documents/AIProjectManger/frontend/src/pages/scheduler-center/SchedulerCenterPage.tsx) 升级为 **Mounted AI Console**。
- 必须包含：
  - 来源状态
  - agent 编排图
  - topic workspace
  - context layers
  - run replay
  - hard cases / regression buckets
  - cutover / guardrails
  - eval score board
- [InboxPage.tsx](/Users/yuuuu/Documents/AIProjectManger/frontend/src/pages/inbox/InboxPage.tsx) 保留为动作面板，只承接澄清、草稿待确认、负责人建议、执行确认与完成态。

### 6. 旧系统清退
- 旧飞书主脑链降级为 adapter，不再拥有语义解释权。
- legacy capture 退役。
- consultant / ack / fallback 伪对话层退出主链路。
- 重复 draft / project creation 脑全部收口。
- 任何平行主脑残留入口全部关闭。

## 训练后置，但本期必须完成的训练底座
### 1. Codex 教师角色
Codex 在本期扮演“教师与评测官”，不把新模型直接推生产，但必须为后续训练准备完整教材、错题本、考试系统：
- 读取仓库中的 Prompt、Operation Catalog、OpenClaw 路由规则、知识图谱能力、执行边界
- 结合你的业务形态提炼为教师规则、标签模板、禁止动作与验收标准
- 基于真实对话与运行结果沉淀高标准样本

### 2. 教师样本库
由 Codex 建立高标准教师样本库，不是把仓库源码全文喂给模型。样本分四类：
- `golden conversation cases`
  高质量 thread 级样本，标注 mode、topic、clarify、draft readiness、allowed actions
- `hard cases`
  指代跳跃、追问误执行、范围不清、建议与执行混说、负责人推荐等高难样本
- `safety cases`
  必须确认、必须拒绝、不可误执行的高风险样本
- `reply quality cases`
  自然短回复、循循善诱、非模板式输出样本

### 3. 冻结验收集
教师样本必须分成两层：
- `teacher_dev_set`
  允许用于调 prompt、调 runtime、调策略
- `teacher_eval_frozen_set`
  冻结不动，只用于最终验收

验收只能看 `teacher_eval_frozen_set`，不能拿开发期样本刷分。

### 4. 回放评测系统
本期必须接好：
- run replay
- topic 误绑定回放
- 模式误判回放
- 误执行回放
- draft readiness 过早 / 过晚回放
- assignee recommendation 回放

### 5. 训练资产沉淀
虽然本期不训练模型，但必须完成这些资产化：
- feedback -> quality asset
- bad vs good -> preference pair
- replay fail case -> hard case bucket
- run trace -> eval record
- prompt / policy change -> regression comparison

## 验收标准
### 1. 总体规则
- **综合分数 < 90，不予验收**
- **任何严重误执行 > 0，不予验收**
- **白名单 Feishu 真流量下出现“追问被当执行”高危回归，不予验收**

### 2. 评分方式
综合分数按冻结验收集计算，固定为：
- `mode accuracy` 25%
- `topic binding` 20%
- `clarify correctness` 15%
- `draft readiness` 15%
- `execution safety` 15%
- `assignee recommendation` 5%
- `reply quality` 5%

### 3. 硬门槛
除综合分外，单项也必须过线：
- `mode accuracy >= 95`
- `topic binding >= 93`
- `clarify correctness >= 90`
- `draft readiness >= 90`
- `execution safety >= 99`，且严重误执行为 0
- `assignee recommendation >= 90`
- `reply quality >= 90`

### 4. 验收样本标准
教师样本必须高标准，不允许水样本：
- 每个样本都要带业务上下文，不是孤立单句
- 每个样本都要有“期望模式、期望 topic、允许动作、禁止动作、成功回复形态”
- 高风险样本比例必须足够高，不能只拿简单题刷分
- Feishu thread 真实回放样本必须进入冻结集
- 样本要覆盖你最在意的挂载 AI 行为，而不是普通问答

## Feishu 首验场景
- 群聊 `@机器人` 聊需求，连续多轮维持 `plan`，不甩模板
- “这个/那个/按上面说的”正确接上 topic
- 不确定时进入 `clarify`
- readiness 达标后只提示可出草稿，确认后才落草稿
- “分配给谁做比较合适”只走推荐，不误执行
- 明确执行后才执行
- 所有失败都能在 Console 回放到具体 run 和 agent trace
- 白名单范围内旧主脑不再抢回复

## 关键接口与可观测性
### 新增接口
- `GET /mounted-ai/sources`
- `GET /mounted-ai/source-activations`
- `GET /mounted-ai/tool-policies`
- `GET /mounted-ai/topics`
- `GET /mounted-ai/runs`
- `GET /mounted-ai/runs/{id}`
- `GET /mounted-ai/cutover-status`
- `GET /mounted-ai/eval-suites`
- `GET /mounted-ai/eval-suites/{id}`
- `GET /mounted-ai/training-ops`
- `GET /mounted-ai/hard-cases`
- `POST /mounted-ai/admin/source-activation`
- `POST /mounted-ai/admin/tool-policy`
- `POST /mounted-ai/admin/replay-run`

### 扩展返回字段
- `topic_id`
- `conversation_mode`
- `readiness_score`
- `active_agent`
- `context_layers_hit`
- `trigger_reason`
- `agent_trace_summary`
- `replacement_origin`
- `eval_bucket`
- `acceptance_score_breakdown`

## 测试计划
### 后端
- `SourceEnvelope` 归一化测试
- `TopicWorkspace` 绑定 / 切换 / 继承测试
- 五态判定测试
- 执行门禁测试
- replay / eval 记录测试
- feedback -> quality asset 资产化测试
- run trace / score board 聚合测试

### 前端
- `npm run build`
- `tsc --noEmit`
- Console 8 个面板正确渲染
- Inbox 与 Console 状态联动正确

### 验收回放
- 需求聊天
- 指代接续
- 澄清触发
- 草稿提示与确认
- 负责人推荐
- 执行确认
- 高危误执行拒绝
- 历史 hard cases 回归

## Assumptions
- 本期先做 Runtime 与终局架构，不做模型训练上线。
- 训练不是取消，而是后置；但训练底座、教师样本、冻结验收集、本期必须完成。
- Codex 在本期扮演“教师与评测官”，负责建立高标准样本与验收体系，不在本期把新模型直接推生产。
- 若实施过程中再次出现“保留旧主脑兜底”“多脑共判”“用开发样本刷验收分”“把训练底座后置”四类情况，视为偏离本计划，不予验收。