新增能力：computer.use（电脑操控 / 桌面自动化）

• 进程边界：主应用（Python 3.14）不 import 任何 GUI 依赖；子进程跑.venvs/computer-use（Python 3.12 + gui-agents 0.3.2）里的scripts/agent_s_runner.py，spec/result 走 JSON 文件，可超时、可杀。
• 适配器：adapter="agent_s"，长任务走后台线程（同 storyboard/aiduanju 模式），返回 status=running + run_id，轮询 /api/v1/capabilities/runs。
• 素材：每步截图落 capability_assets（image/png，meta 带 step/kind）。
• 闸门：默认 enabled=false；缺 key/缺端点/缺 venv 一律 409 并说明缺什么，绝不伪造"点完了"；enable_local_env（任意代码执行）默认关闭。
• 配置：新增 computer_use 配置段；凭据只认环境变量，库里只存变量名。优先级 config.yaml > 目录默认值 > 代码默认。
• 模型：默认接 DeepSeek 官方（deepseek-flash，视觉可用，一张图 ≤384 tokens）；规划实测正确，但坐标接地精度不足（偏差数百像素），详见 docs/电脑操控-Agent-S.md 第 7 节。正式点点点前建议换 UI-TARS-1.5-7B 接地，或改用 Windows-MCP 的 UIA 通道。
• 干跑：payload 传 dry_predict: true 只让模型"看图出方案"、绝不落地键鼠，用于接线自检。

新增：设备接入（T1，让任何用户用自己的电脑）

• 服务端：app/capabilities/devices.py（设备注册/令牌哈希/任务队列/租约/配额）+ app/api/devices.py（/api/v1/devices/*，用户侧 X-API-Key、设备侧 X-Device-Token）；
• 用户端：scripts/danao_runner.py（register / run / status），调本地 Agent-S 执行并回传；
• 护栏：单设备串行、服务端封顶步数/超时、enable_local_env 强制 false、每日额度、租约到期自动回队、排队超时 expired；
• 文档：docs/电脑操控-用户端Runner.md（用户安装/下单/排障全流程）。

补齐：能力库 ↔ 设备桥接、托盘、闸门

• 桥接：computer.use 新增 provider danao.device（adapter="device"）并设为默认—— 调用方只需 POST /capabilities/computer.use/invoke，服务端自动挑一台在线设备排队，结果（含每步代码与最终截图）回到 capability_runs + capability_assets；没有在线设备 → 409，不假装跑过。
• 闸门：受限能力由"仅管理端"改为"管理端 或 持 computer:use scope 的 key + confirm"，执行仍在用户设备上，不在服务端。
• 托盘：scripts/danao_tray.py（状态灯、停止当前任务、打开日志、开机自启、退出），danao_runner.py autostart --enable/--disable（写启动文件夹，不碰注册表）。
• 实测：起服务 → 注册设备 → 托盘领单 → /capabilities/computer.use/invoke → run=3 succeeded（provider danao.device，1 步，截图落为 asset#1）。

新增：UIA 执行器（标准控件走 Windows-MCP）

• scripts/uia_runner.py：Snapshot → 过滤可点元素（丢掉 OCR 的 word 碎片）→ DeepSeek 选一个动作 → 按元素坐标执行（Click/Type/Scroll 的 label 参数其实是整数元素 id，传字符串会被 pydantic 拒，所以统一换算成控件树里的坐标走 loc）；
• 目录新增 provider danao.device.uia 并设为默认，danao.device（视觉）作为兜底；
• computer_use.executor / windows_mcp 配置项；Runner 按 payload.executor 选脚本；
• 实测：任务「打开记事本」15 秒完成（open notepad (win+r) → 模型确认窗口标题 → done）。

UIA 策略层打磨 + 端到端打通

• 窗口校准：开场与每步都用 ctypes 直连 Win32 确认目标窗口在前台（绕开会挂 60s 的 App 工具）；
• 打开验证：open 后 6 秒内没出现目标窗口 → 明确报"打开失败"回给模型；
• 失败预算：连续 3 步编标签/工具报错就收手，不再烧步数假装在干活；
• 输入前先点击目标控件，并给编错的标签提供 3 个相近候选；
• 端到端实测：POST /capabilities/computer.use/invoke → provider danao.device.uia → 托盘 Runner 领单 → UIA 执行"打开记事本并输入 hello uia" → run succeeded，窗口标题变成*hello uia - Notepad，截图落 asset#3。

新增：小白操作面板 /control

• GET /control：单文件页面（无鉴权，key 只存在浏览器 localStorage）；
• GET /api/v1/control/devices / POST /api/v1/control/task / GET /api/v1/control/task/{id} / POST .../stop / GET .../latest：只要求 computer:use 一个 scope，截图直接内联成 data URL（省掉再去素材接口鉴权）；
• ?key=xxx 可一次带入并立即从地址栏抹掉，方便直接发链接；
• 打开页面自动显示"上次任务"，避免小白跑完就找不到结果；
• 实测：面板 -> 设备 -> UIA 执行"打开记事本输入…" -> succeeded，3 步，截图回显。

面板完善：本机 Runner 一键启停 + 历史任务

• GET /api/v1/control/runner：读 runner.state.json 心跳判断"本机 Runner 在不在跑"；POST /api/v1/control/runner/{start|stop}：仅回环地址（127.0.0.1）且需 computer:use，远程请求一律 403——启停的是服务器这台机器上的进程，不能给别人用；
• GET /api/v1/control/history：最近任务列表，点一条可回看步骤与截图；
• 页面：设备自动刷新（10s）、Ctrl+Enter 执行、"再做一次"、跑完自动刷设备/历史/Runner 状态；
• 控制台 /console 顶栏加「电脑操控 ↗」入口；
• Runner 每次循环写 runner.state.json（pid/时间/设备号，不含 token），退出即删。

顺带

• 目录版本 CATALOG_VERSION → 2026-10-23.4，启动即幂等重灌，新能力自动出现在/api/v1/capabilities 与控制台。
• 文档：docs/电脑操控-Agent-S.md（架构、配置、调用、限制、排障）。
• 测试：tests/test_computer_use.py 9 条（目录登记、三道闸门、spec 组装、结果裁剪、台账+素材落库），不启动 GUI、不点鼠标。

闭环修复（生产实证）

• 目标不关闭 → 计划建不出来（主因）：计划终局时同步收口目标（_close_plan_goal），接管历史遗留的僵尸目标（adopt_existing_goal），并主动扫描升级前的残留（sweep_zombie_goals）——死锁固化在库里，升级代码不会自动治好"过去"。
• 谓词前缀污染 → 目标永不满足：标题是「学习需求：」+「评测缺口：」+ 核心的复合串，只剥一层会让类别词残留并稀释重叠系数；改为逐层剥离（core_topic）。
• 捕获走全库反查 → 捞到负样本：web_learner 的"该页面只是产品清单，未涉及…" 描述的是没学到东西，不能当洞见写进技能；改为取任务自带的洞见正文 + 负样本判定。

顺带修掉的真问题

• _skill_covers 基于命题核心判定，修复类命题（评测/路由缺口、技能失效修复）不被"已被技能覆盖"阻拦——技能存在但失效正是要修它的理由。
• 复评退避判据方向写反（closed >= last_eval 实为"没有新评测"）→ 天天重学同一道题。
• 捕获覆盖面：真洞见多来自 failed_check（技能失效修复），原先只认 eval_gap → 学到了也丢弃。
• 固定 LIMIT 的全表拉取会静默丢弃目标（2092 条技能里 800 条窗口外）→ 改为 DB 侧匹配。
• failed_check 无退避 → 同一主题 3 分钟内连立 3 次全失败，纯烧钱；改为失败后冷却。
• retired 技能的补强提案因 JOIN status='approved' 永久卡 pending → 标记 orphaned。

修复前后对照（生产实测）

指标口径：区分「主动跳过」与「真失败」

• 退避拦下、刹车拦下 → 状态 skipped（没做事，不是失败）
• 素材源全挂等尝试过但没产出 → 仍是 failed（真失败）
• skipped 不会触发失败退避（否则守卫互相锁死）improve_plan 从此有三态：done / skipped / failed。

其它

• 新增 self_improve_sweep_zombie / self_improve_sweep_zombie_limit 配置。
• 32 个新测试覆盖命题核心提取、目标终局、洞见捕获、复评退避、失败冷却、僵尸清扫。
• 5 条经验已登记进 danao 经验库（note-cfa46344 等），召回验证通过。

环境依赖型假失败修复（本地绿 / 服务器红）

功能总库（Capability Hub）

• 47 个项目来源、59 项能力、156 个提供方统一成一张目录：公开页 /capabilities，管理端「功能总库」可新增/编辑能力与提供方，统一调用生图、生视频、语音、知识、经验。
• 场景路由与失败治理：缺密钥/缺端点的提供方直接剔除，失败按偏好回退；后台异步视频使用独立 DB 连接，启动时清理 running 孤儿。
• 成本与素材：按实测 token/次与官方单价记成本台账；素材库配额清理、异盘备份、可下载备份包（tar + manifest + quick_check + 素材数）。
• 路由规则：经验里的 provider_note 可升级为 route_rule 并生效，支持项目 + 百分比灰度、批量审批、命中审计、误排除复核、CSV 导出与 CI gate。
• 质量闭环：提供方成功率/延迟/成本快照、趋势图（SVG/PNG 导出）、质量回写评分、低成功率周报，台账与质量均可按项目过滤。
• 代码能力库：从项目源码用 AST 抽实现（只读、不执行），生成接口契约与入参，同一能力多份实现按确定性规则打分择优；新增标准实现建议器与实现周报。
• 单元库 wrapper：库内实现可生成 HTTP wrapper（公开入口自动上移、兼容同级 lib/、含 - 目录按路径加载）；实体型入参改为 {xxx}_id，未接钩子返回 501 而不猜；生成物走审核流，approve 才落盘。
• 多镜头叙事成片：逐段生视频 + TTS + 拼接；首帧续接、BGM 混音（-t 设时长上限，避免 apad/amix 无限流写爆磁盘）、SRT 字幕、xfade 转场、尺寸归一化。
• 接入配套：一键接入脚本与 GitHub Actions / GitLab CI 模板。

技能运行时与路由

• 技能卡片：从正文确定性解析 purpose / when_to_use / steps / verification / risk / params，不调 LLM；卡片是投影，技能升版后可重建。
• 路由：name/body 取最大 + 语义混合补召回 + 问句/选择意图加权 + 同版本择优；skill_route 返回 confidence 与 hint（低置信先查知识库/经验库）。
• 调用台账：MCP skill_outcome 与 HTTP /skills/route、/skills/outcome 都写skill_runs，跨项目来源、迁移调用与成功率可复算。
• 评测：normal / hard / fresh50 / dev 四套 held-out 题，每日 cron + 趋势脚本；fresh50 用例做 SHA256 冻结（改题需 --allow-change），miss 分类器与近义变体合并。

自进化引擎（SIE）

• 能力地图、需求课程、UCB 规划、结算台账四件套；需求来自 kb_queries.gap、failed_check、signal 与真实 route_feedback，不编题。
• 来源级 bandit；eval_gap 无 lift 降 reward 并 7 天退避；route_gap 阈值 .25 → .35；首次真实流量也能生成需求。
• 成本感知调度 v1 + 跨项目使用守卫；每日简报与周报加入学习行和路由评测行。
• 自验证实验闭环：洞见先并入真的会被路由读取的段落，再用 dev(20) + guard(15) 双集复测；只保留可复现的提升，否则恢复正文/版本并重建卡片；台账存改前改后全文，experiments.py revert --id N 可一键回退。

学习质量（R2–R8）

• 任务结果口径：failed / verified / unverified + 核验强度（有效/证据/存在性），reward 按强度封顶——完成 ≠ 成功。
• 内容核验 autoverify：只认洞见正文，不认“已学习”计数；token 相关性 + embedding 语义救援（bge-small-zh，阈值 0.50 标定），并保存可复核产物。
• 可核验补学 relearn：老 learn 题目用新格式重学，带题目质量门、冷却窗、每日预算与独立车道，宁缺毋滥。
• 失败学习 learnquality：内容核验失败的来源降权，连续失败的题目退避；样本不足时不动，避免把偶发当规律。
• 跨项目迁移度量：origin、迁移调用、多项目技能、迁移成功率；附业务结果守卫。

评测漂移与学情看板（R9–R16）

• 漂移检测：最新一轮 vs 同 suite/mode/cases 前 7 轮中位数；drop ≤ -0.08、warn、unknown 分级，体检新增第 18 项。
• 慢漂斜率（最近 5 轮线性斜率）与逐题归因（原来命中、现在没命中，最多 10 条）。
• 门控自动回滚（R11）→ 回滚后观察 recovered / still_dropped（R12）→ 版本级回滚 + 人工队列（R13）。
• 学情看板（R14）：能力/实验/结果/迁移/漂移/成本/补学七项聚合，人工队列 48h SLA；每日一行快照与“较昨日/趋势”（R15）。
• 人工队列 webhook（R16）：超 48h/24h 去重推送，成功后写 notified_at，CLI drift.py notify。

经验库与公开页

• 经验库公开页 /experience：分类、检索、项目过滤，JSON / JSONL / Markdown 下载；每条经验有稳定 id 与仓库相对出处。
• 导出经验包（experience-pack.v1 + cards.jsonl + summary.json + AGENTS-EXPERIENCE.md），其他项目可直接拉取或随仓库携带。
• 知识库存量扩容：CHANGELOG、git 提交历史、函数 docstring、脚本头注释、.workbuddy 记忆入 KB；环境事实按指纹合并；严格召回基准与 IDF 加权。
• 公开页统一站点外壳 site.css；门户首页增加功能总库、经验库入口。
• 公开站一致性修复（2026-10-23 晚）：顶栏改为 app/web/shell.py 单真值源，7 个公开页（首页 / 经验库 / 功能总库 / 知识库 / 更新日志 / API 文档 / 管理后台）导航与页脚完全一致；首页不再另写一套“能力/自进化/宪章”锚点导航，锚点收进“本页”行。知识库控制台无 Key 时不再永久“加载中…”，改为明确的未连接状态、可一键导入.danao_key.txt、可清除凭据；学情看板改为统一外壳，并把鉴权口径修正为X-Admin-Token（原来提示 API Key，实际接口只认管理口令）。回归 tests/test_site_shell.py 锁住导航一致、无占位符残留与门禁文案。

稳定性与运维

• /healthz?fast=1 跳过内核统计，探针不再因 DB 锁 6s 超时。
• restart_brain.py：import 预检 → 等在途任务收敛 → 重启 → healthz 轮询；重启前写 5 分钟窗口，避免运维动作被记成 fault episode。
• 向量增量补齐（按 version 判 stale，不再全量重嵌）；卡片上限 2000 → 5000，新卡自动补向量、退休卡自动清理。
• DashScope 视频兼容 output.video_url、1920*1080 尺寸；修复合并时短视频被截断、BGM 无限流、1080/1072 尺寸不匹配等问题。
• 备份三副本与 git bundle 日备；推送失败自动打包 bundle 并重试。

版本与接口（本版新增）

• 新增 app/core/version.py 作为版本唯一真值源；健康检查、控制台状态、MCP serverInfo、pyproject.toml 全部读同一版本号。
• 新增公开接口 GET /api/version、GET /api/changelog 与公开页 /changelog。
• 升级提示：本次为功能增量，无破坏性变更；旧 API 路径与鉴权方式不变。