定位：fati-server 千 bot 工厂「需求 50」命题的假门测试探针，第一个用户是老张本人。 一个 bot 跑通 = 无数 bot 可跑通的最小证据。
当前形态（2026-09-04 DB-04 改造后）：双产线批产信息流，供 tuna 三级内容页消费。 每日摘要（
maxPerDigest=6）与 Telegram 推送/反馈链路已退役（老张 2026-09-04 裁决）。 探针判定线整体冻结中，见docs/probe-verdict-criteria.md顶部的 DB-04 冻结声明。
┌─ 产线 A：newsline（AI时事快线） ≤80 条 / 72h 窗
采集(广) ─→ 四层闸门 ─┤
└─ 产线 B：deepthought（AI深度思想）≤120 条 / 720h 窗
采集 闸门 提炼 终审 发布
RSS/Atom/arXiv ┐ ⓪ persona 前置 启发式/LLM 打分 渲染 → 十条 双产线
GitHub ─┤ （源白名单/时效/红线） ↓ 客观断言 内容包
Agent-Reach ─┤ ① 负向黑名单 13 条/5 组 源权重 + 新颖性 一票否决 （tuna-brief-v1）
Exa 语义搜索 │ （坏数据/招聘/跨域/ ↓ ↓ ↓
V2EX/B站/YT │ 非技术/标题党） 实体词并查集 被否决 → 递补 指纹库（跨产线共享）
Jina(无RSS页)┘ ② 多级关键词积分 事件聚合 填充感知裁剪 ↓
core+3/ecosystem+1/ （降权不丢弃） 事件超额复检 sync-tuna
generic 0，≥3 分准入 （默认 dry-run）
③ 规范 URL 指纹去重
两条产线彻底分离：各自的源白名单、时效窗、上限、准入分、淘汰红线，各跑一遍完整产线。
唯一的共享件是 memory/published-fingerprints.json——防同一事件在两个 bot 里各出现一次。
这是 DB-04 的核心改动。改造前，用户真机刷到的 172 条内容产自仓库治理之外的三道影子工序
（/tmp/tuna-feed-run/edit.mjs → 人肉主编终审 → 人工拷贝进 tuna 仓），src/ 生产管线全程未参与，
且 149 个测试全绿——因为那些内容从来不在任何测试的覆盖范围内。归档与证据见
~/Projects/docs/tool-plans/archive/2026-09-04-shadow-pipeline/README.md。
现在质量由三层保证：
| 层 | 机制 | 守卫 |
|---|---|---|
| 闸门 | 四层物理拦截，每条被拦都带 gateId + ruleId + reason，漏斗逐层可复算 |
tests/gates.test.ts、tests/eventCluster.test.ts |
| 终审 | 十条客观一票否决断言（坏数据 / 重复规范 URL / 已发布 / 机械截断 / 碎片钩子 / 浮点回显 / 黑名单复跑 / 钩子实体 / 时效 / 形状限长）+ 跨条目事件超额复检 | tests/gatekeeper.test.ts |
| 回归 | 用 DB-03 审计里的真实垃圾做夹具（tests/fixtures/），断言它们一条也进不了产出 |
tests/pipeline-quality.test.ts |
LLM 分数不做闸门：本项目已有「打分饱和使验收标准完全无读数」的前车之鉴，且 LLM 自分自用构成循环。 reviewer 的分数只用于递补排序（达标的排前），合格与否一律由上述客观断言定。
| 产线 | 采集 | 过闸门 | 发布 | 入选比 | 事件簇 | 降权 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| deepthought | 1184 | 126 | 120 | 0.1014 | 31 | 91 |
| newsline | 46 | 14 | 14 | 0.3043 | — | — |
改造前 deepthought 同口径只发得出 35 条。差额不是放宽标准换来的——是修掉了两个真缺陷：
事件聚类过度合并（词法单链接聚类把「同一研究领域」误判成「同一新闻事件」，126 条塌成 18 簇、误杀 109 条），
以及提前按 maxItems 截断使多样性选择根本没有发生机会。
事件聚合是降权不是丢弃：词法聚类的判别力不可靠（实测扫遍 maxEntityDf 阈值 1→20，
簇数从 126 到 24 单调变化，没有任何阈值能分开「同一事件」与「同一领域」），
所以超额条目排序靠后而不是被删。候选充足时强制事件多样性，候选薄时宁发重复不发薄包——
这个取舍由看板的 eventFillMode 显式暴露，不静默。
npm install
npm test # 370 个测试 / 24 文件（离线，不访问网络）
npm run typecheck # tsc --noEmit
npm start # 整链批产：双产线依次跑，写 outbox/tuna/ 与 evidence/
npm run doctor # 环境与配置体检（含三个配置文件的存在性与正则可编译性）无需任何 API key 即可运行（启发式打分 + 机械渲染兜底）。
AI 编辑部已开启（
config/editor.json的enabled: true）。写与评分离当前成立： writer 走127.0.0.1:8052（nous-proxy，云端 longcat 族），reviewer 走127.0.0.1:8082（Qwen3.8-Flash-Next 双机方案，2026-09-06 老张指令切换；原192.168.100.1:8002ds4 实测 502 已退役）。开启 ≠ 生效：reviewer 每轮上线前必须过金标自检（
npm run calibrate，与人工金标一致率 ≥70%）， 不过则 reviewer 分数作废、writer 一并停用、整轮退回机械兜底——这是刻意的，不是缺陷 （评分侧不可信时，写作侧的产出无从验收）。本轮是否真的生效，看docs/evidence-latest.md看板的editorial.active与llmCopyCount，不看enabled字段。历史背景（2026-09-05 旧况，已被上段取代）：当时
enabled: false，因 8080 未起、 开启会让 reviewer 降级到与 writer 同底座而违反裁决 4。该约束已随端点切换消除。
writer 实测 ≈53 分钟/200 条，绑在一个进程里中途端点抖动就得从头再来。故产线拆成四段，
每段产物落 staging/，可分开排、可续跑：
npm run collect -- --persona=deepthought # 采集+闸门+事件聚合，落快照（不写归档）
npm run review -- --persona=deepthought # 只跑 reviewer + 金标自检（≈6 分钟）
npm run edit -- --persona=deepthought # 只跑 writer（≈53 分钟，可断点续跑）
npm run publish-feed -- --persona=deepthought # 终审+发布（不重跑采集、不调端点）
publish在 npm 里叫publish-feed：publish是 npm 的生命周期钩子名，同名 script 会在npm publish时被自动触发。本仓private: true挡着，但不值得留这个坑。
四段与整链 run 共用同一段产线代码（pipeline.ts 的 collectStage / finalizeStage），
tests/cli-stages.test.ts 用逐字段比对内容包钉死这件事：分段跑与整链跑产出必须完全相同。
tests/wiring.test.ts 另有一组「单一发布路径守卫」，断言 buildPack / appendFingerprints
在 cli.ts 内各只有一个调用点——防止将来就地再写一遍发布逻辑，重新长出第二条产线。
产物对齐有硬校验：persona.maxItems 若在 edit 与 publish 之间被改过，下标会错位，
而错位不会让任何断言变红（只会让 A 条目的文案挂到 B 条目上，格式完美、内容张冠李戴），
故 assertTargetAlignment 直接拒绝发布并给退出码 6。
| 文件 | 内容 |
|---|---|
config/personas/newsline.json |
AI时事快线：7 源白名单、maxAgeHours 72、maxItems 80、minQualityScore 6、4 条淘汰红线（clickbait 标题党 / unsourced 二手无源传闻 / training 培训营销 / listicleClickbait 清单体标题党） |
config/personas/deepthought.json |
AI深度思想：8 源白名单、maxAgeHours 720、maxItems 120、minQualityScore 7、4 条淘汰红线（nameExplainer 名词解释 / hollowOpinion 无实验支撑的空洞观点 / conceptComparison 概念对比体 / listicleClickbait 清单体标题党） |
config/gates.json |
闸门：blacklist 13 条分 5 组（damaged / adRecruit / crossDomain / nonTech / hype，各带 id 供看板归因）、keywordTiers（core 51 词 +3 / ecosystem 20 词 +1 / generic 7 词 0）、minPoints 3、minTitleChars 15、dedupe（maxPerEvent 2、eventStopwords 341、maxEntityDf 20、maxEntityDfRatio 0.02） |
config/domain.json |
词表来源：领域名、关键词、信号词、聚类阈值。不再有 maxPerDigest / scoreThreshold（已移入 persona） |
config/sources.json |
源注册表（id/type/url/weight/enabled），type：rss（含 Atom/arXiv）、github、exa（url=搜索词）、v2ex、bili（url=搜索词）、ytsearch（url=搜索词，需本机装 yt-dlp）、jina（url=目标网页） |
config/editor.json |
AI 编辑部：enabled 开关、writer/reviewer 各自的降级链（端点/key/model 全走环境变量，baseUrlDefault 只是实测可用值不是承诺）、批大小与 max_tokens（由实测吞吐定，见文件内 _throughputNote）、金标自检阈值 |
改 config/gates.json 的 eventStopwords 后必须跑 npm run probe:events 与
tests/eventCluster.test.ts 验证召回未退化——通用词表判据是「事件标识必须是专有名词/产品名」，
拿话题词聚类必然误并（实测 Microsoft Agent Framework 经 agent 与 Astra 报道撞车）。
渠道来自 Agent-Reach 免登录通道。 需登录态的 Twitter/Reddit/小红书通道刻意不进无人值守管线（封号风险），留待人工决策。
Telegram 链路已彻底退役（src/push/telegram.ts、src/feedback/receiver.ts、src/push/file.ts 已删，
tests/wiring.test.ts 有守卫断言它们不得复现）。取而代之的是 tuna 端侧行为回流：
tuna App（用户展开/划走/收藏/深聊）
│ packages/brain/signals-export.ts → tuna-signals-v1（带 postId）
▼
用户手动导出 JSON
│ npm run ingest -- --signals=<path>
▼
domain-bot：postId 去首段 = ref「<digestId>:<index>」→ resolveRef → itemId + source
▼
store.recordView / recordEngagement / recordFeedback
▼
weights.ts 源权重（只调排序，不过滤）+ interest.ts Beta 后验
归因链的关键是 publish 阶段登记的 registerDigestRef：没有它，回流的信号无法映射回
itemId 与 source，权重与兴趣就仍然喂不进去。
自进化 = 记忆库 + 反馈回路，不重训模型。 记忆库是纯 JSON
（memory/archive.json / feedback.json / views.json / weights.json / published-fingerprints.json，
另有 observations.jsonl 观测流），可导出、可手工修正，防自我固化。
质量看板的 selfEvolutionActive 由真实信号存量算出，不硬编码——回流接通前恒 false，
有信号即自动转 true，两头都不说谎（tests/wiring.test.ts 有守卫）。
判定线共 11 项（I-1…4 探针无效判据 / G-1…3 放弃线 / P-1…4 通过线），
唯一口径见 docs/probe-verdict-criteria.md；判定数据一律以 scripts/gen-evidence.mjs 产出为准，禁止手抄。
当前状态：整体冻结。 DB-04 改了行为数据的来源与语义，使 I-2 永久 nodata
（分母「Telegram 送达数」已无来源）、G-1/G-2 口径已换且 memory/views.json 现存 5 条是联调脏数据。
逐项失效机制与 DB-07 的两个前置条件见该文件顶部的 DB-04 冻结声明。
- 编辑部生效依赖两个异族端点同时活着：writer 用 8052、reviewer 用 8082，任一挂掉即降级；
reviewer 挂掉的后果比 writer 挂掉更重——它会连带停用 writer（评分侧不可信则写作侧产出无从验收），
整轮内容质量退回机械兜底。端点实测状态与切换依据见
config/editor.json的_endpointNote。 - 事件聚类是词法的，不做语义归并：对不含专有名词的标题（如 The Verge 的
next big AI model…AGI era）召回不到，这类同事件刷屏只能靠终审的maxPerEvent兜。 LLM 语义归并是欠账，未排期。 - tuna 侧 native 持久化只做了 iOS：
apps/tuna/modules/tuna-signals-store/是自建 Expo Module 封装NSUserDefaults（守宪法「零第三方运行时依赖」，故不能用 AsyncStorage）。 Android 需另做 SharedPreferences——取舍已列入根仓docs/ACCEPTANCE-DEBT.md待老张定。 iOS 未装该模块时pickStorage回落 Web 端并如实报告persistent=false，不假装持久化。 - 不做 X/微博/Reddit/B站 需登录态适配器（反爬维护黑洞 + 封号风险，跑通后再说）。
- 新颖性判定用标题/实体词，不是向量检索——量级到了再读 tuna 的 embedding 架构升级。
- 全量候选入档（
recordItems(candidates)而非只入推送条目）：这是「解传送带」纪律， 只归档推送条目会让去重库只屏蔽推过的 N 条，同一批源内容被逐轮消费，推送质量单调衰减。 memory/views.json/feedback.json现存的是联调期数据：判定线开跑前必须清空， 或用gen-evidence.mjs --probe-start窗口隔离，否则 G-1/G-2 的读数被污染。
- 改代码后必须立即
npm test（AGENTS.md 强制），验证不通过禁止 commit。 - 验证命令后禁止直接接管道：
npm test | tail的退出码是tail的 0，会完全吞掉失败。 必须set -o pipefail后再接，或先重定向到文件（npm test > /tmp/t.log 2>&1; echo "exit=$?"）。 - 关键断言必须做变异测试：
python3 scripts/mutation-check.py注入 4 处目标变异， 证明对应断言会红，另跑 1 处对照组（注入注释）证明判定不是恒红，最后逐文件字节比对确认已还原。 断言在变异下仍绿 = 该断言没有锁定任何东西（本项目踩过：2 元素样本无法区分 floor 与 ceil， 5 条 quantile 断言全绿而缺陷永存）。