LuminousRuoxi
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把对话页从固定状态机换成 skill 驱动的 Agent：顾问说什么都原样发给 agent， 由 SKILL.md + 工具决定该聊还是该调工具。工作台（workbenchView）未改动。 后端 - llm.py：新增 stream_chat()（流式 + tools），并带 reasoning 端点自动降级 （gemini-3.7-flash 拒绝 effort:none，首次 400 后锁定重试） - agent.py：最小对话底座内核——skill 注入 + 工具循环 + SSE 事件 - tools.py：8 个工具包住既有能力（analyze/diagnose/scaffold/reference/ translate/recheck/record_note/confirm），延迟 import main 复用已验证的 endpoint 处理器与测试接缝，prompts.py/schemas.py/evidence.py 未改一行 - main.py：POST /api/chat/stream（SSE） skill - skills/hvr-rewrite/SKILL.md：分诊规则、首轮盘点、AI 味清单对齐 blader/humanizer 的 A–E 分类（含强度校准与反误报）、诚实性硬约束 前端 - 流式正文 + 工具卡片 + 选项按钮；工具 payload 直接喂既有渲染函数 （renderUnderstanding/renderDiagnosis/renderRecheck），没有第二套 UI - 删除随 agent 化失效的 runDiagnose / applyUnderstandingCorrection 死代码 验证（真实模型，非 mock） - 65 单测全绿（test_agent.py 30 + test_demo.py 35） - 逐轮实跑：盘点 → 确认 → 诊断 → 复检，SSE 事件序列与 payload kind 均符合契约 - 前端 readSSE 用真实响应字节按 7/64/全量三种切块回放，事件序列一致 - 实测修掉两个只在真跑时暴露的问题：模型调完分析直接调确认工具导致正文为空 （SKILL.md 补「正文先行」硬规则）；伪标题 `**N. 标题**` 让列表判定失败、 短横线漏成字面字符（前端改逐行分组渲染） 未验证：浏览器人工走查（无浏览器自动化环境），仅到「真实 HTTP + 真实字节回放」这一层。
Human Voice Rewrite Demo（独立 Demo，接入真实 OpenRouter）
按 Human_Voice_Rewrite_PRD_v1.1 做成打开即用的本地 Demo：前台交互对齐
Human Voice Rewrite Demo v6 · Core Color Match，底层状态、版本、返工、保存
与数据规则按 PRD 实现，不因演示而简化。所有 AI 内容走真实大模型（OpenRouter）。
分发给同事请直接给整个文件夹（或压缩包）：含
.env（内置 Key）与 「使用说明.md」。macOS/Linux 跑./local_start.sh，Windows 双击start.bat。
启动
⚠️ 必须用启动脚本启动，不要直接运行
uvicorn main:app： 启动脚本负责从.env把OPENROUTER_API_KEY导出到环境变量，后端才读得到 Key。 直接跑 uvicorn 服务虽能起来（健康检查正常），但 AI 调用会报 「分析失败：缺少 OpenRouter Key」。
Windows：双击 start.bat（或在 cmd / PowerShell / Git Bash 中运行 start.bat），
看到 Human Voice Rewrite Demo: http://127.0.0.1:8000 后浏览器打开该地址。
macOS / Linux：
./local_start.sh
# 打开 http://127.0.0.1:8000
脚本会：
- 首次运行自动创建
.venv并安装requirements.txt； - 读取 Key（优先级：
HVR_BACKEND_ENV指定 >../../prodream_backend/.env仓库环境 > 本目录.env分发包）；缺失时明确报错退出； - 若
.env配了PRODREAM_BACKEND_OPENROUTER_PROXY_URL，则作为正向代理 （区域代理约定，httpxproxy=）访问 OpenRouter，否则直连https://openrouter.ai/api/v1。
环境变量覆盖：HVR_LLM_MODEL（默认 google/gemini-3.7-flash，2026-08-25 由 v4-flash-0731 切换，实测 26.5s / 4 patterns，质量重叠 3/4 且更具体）、
HVR_PORT（默认 8000）、HVR_BACKEND_ENV（后端 env 路径）、
OPENROUTER_BASE_URL / OPENROUTER_PROXY_URL。
端口冲突：macOS/Linux 用 HVR_PORT=8001 ./local_start.sh；Windows 先
set HVR_PORT=8001（PowerShell 用 $env:HVR_PORT=8001）再运行 start.bat。
停止：终端 Ctrl+C。
（Mac 分发包拿到后如果 ./local_start.sh 没有执行权限，先 chmod +x local_start.sh。）
使用
- 进入页可输入/粘贴自己的文章（自动分段、实时字数），或「载入示例文书」；
- 「开始分析」→ 真实模型生成全文理解与分段理解；对话中可纠正理解、补充约束；
- 「理解准确，继续分析」→ 真实模型生成 Human Voice Diagnosis；
- 「确认方向，进入逐段改写」→ 两栏 Workbench：左「原文与改写提示」/ 右「我的人工改写」； 支持动态段落导航、聚焦 / 全文双模式、原文同色 Evidence 批注； Progressive Help 需主动展开（写作起点 → 参考片段）；改写自动保存且与进度分离；
- 「完成全文改写，提交复检」→ 真实模型全文复检：通过即结束；需要返工则定位目标段， 只给一个返工目标，并绑定 Recheck Snapshot。
接口
| 端点 | 说明 |
|---|---|
GET /api/health |
健康检查 |
POST /api/analyze |
文章理解（PRD §31.1） |
POST /api/diagnose |
Human Voice Diagnosis（PRD §31.2，含 annotations / evidence 校验） |
POST /api/recheck |
全文复检（PRD §31.3，绑定 rewrite_version） |
POST /api/scaffold |
Progressive Help Level 1：写作起点（PRD §22.2） |
POST /api/reference |
Progressive Help Level 2：参考片段（PRD §22.3） |
测试
.venv/bin/pytest -q