- 窗口声明：models.json 组级 contextWindow + env LLM_CONTEXT_WINDOW（per-group materialize 播种，0 不写盘、负数报错）。 - 预算三态：CONTEXT_MAX_TOKENS 未设置 ⇒ 按窗口推导；>0 显式覆盖；0|负 关闭压缩（不变）。推导 budget = min(窗口×比例, 窗口−输出保留)，比例默认 2/3（CONTEXT_BUDGET_RATIO，1M ⇒ 699050 tokens ≈ 683Ki）；输出保留 = max(32768, 该组 maxTokens) 且封顶窗口/2（防配置矛盾时退化成 1 token）；窗口未声明 ⇒ 回落 131072 + 恰好一条 WARN。接线在组合根 wire_context.go（唯一决策点）。 - usage/缓存可观测（此前**完全不可观测**）：Response 增 CacheHit/CacheMiss/Reasoning tokens + CacheHitRate；解析 OpenAI 兼容（prompt_cache_hit_tokens/prompt_cache_miss_tokens/cached_tokens/reasoning_tokens）与 anthropic（cache_read_input_tokens/cache_creation_input_tokens）两种形状；记录点在适配器 record（换入口不丢成本日志），日志无凭据；单次输入 ≥预算 90% 记 WARN（不阻断）。 - 根治清单「续读」假承诺：抽取期不再按注入预算截断（sidecar 存全文，只受 MaxSidecarBytes=8 MiB 安全上限，ExtractorVersion v1→v2 旧 sidecar 失效重抽）；注入预算改在装配期生效 ⇒ ref.Chars/Truncated 是注入侧事实、游标真是继续读的起点；document-read 的 limit 上限改为独立具名常量。 - 顺手修越界：config.go 505 行（超 500）拆出 llm.go。 - 主会话独立验收：隔离 worktree（HEAD + 本切片 39 文件，排除在途 gateway）build/vet 绿、全树 59 包 0 FAIL、linux+darwin 交叉编译绿；变异独立复现（比例改 0.25 ⇒ 推导用例红 262144 vs 699050）。
- P0-5 护栏不再是空壳：挂 WithSensitiveInfo(阻断) + 长度上限(输入 262144 / 输出 65536 字符，依据＝ 组装完成的请求体量级与「不误伤正常对话」) + 关键词**仅在配置时**挂；正常对话有用例证明放行 - P0-11 上下文压缩默认启用：CONTEXT_MAX_TOKENS 默认 32768（＝loop.DefaultMaxContextTokens，两常量由测试锁死）， 0/负 = 关闭（行为退回接线前）；长对话真压缩且摘要消息进请求首位、最近一轮保留 - P0-10 身份说明书（owner.yaml identityFile）注入人格上下文，并且**收窄为仅主人会话**： · 新增最小钩子 loop.Options.PersonaKnowledgeFor(env)：**按该轮会话环境**解析（不看提示词、不看会话 id）， 块只进每轮视图、**不进 messages**（不进 checkpoint、不进记忆提取面） · 开关 OWNER_IDENTITY_INJECTION：owner_only(默认) / always(仅自测) / off；非法值与读不动 → WARN + 回退默认（不静默） · **顺手关掉第二条同型泄漏**：channelbridge 群聊参与度判定器的 PersonaPrompt 此前带身份正文 ⇒ 现改为纯人格指令 · 回归：缺文件/目录/未配置逐字节等于旧输出；静态指令与角色池 Instructions() 全不含正文； 文件里点名的陌生账号仍 IsOwner==false（身份知识绝不参与权限判定） - 复核：build/vet 绿 + cmd/config/loop 包测试绿；四类断言（主人含 / **群聊与陌生人不含** / always·off 两档 / 回归不变）+ 4 条变异反证（含把判定改成恒真 → 提示词里真的出现身份说明书）均已还原 - 未做（登记）：knowledge 块启动时读一次（改文件需重启）；`.env.example` 的 OWNER_IDENTITY_INJECTION 行随后补； `internal/user/owner.go` 注释与 design/01 §2.2、design/11 §0 待同步
AskaEth
AskaEth
AskaEth
AskaEth