# refine-me

**Repository Path**: ptn/refine-me

## Basic Information

- **Project Name**: refine-me
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-05-29
- **Last Updated**: 2026-06-16

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# refine-me

#### 介绍
{**以下是 Gitee 平台说明，您可以替换此简介**
Gitee 是 OSCHINA 推出的基于 Git 的代码托管平台（同时支持 SVN）。专为开发者提供稳定、高效、安全的云端软件开发协作平台
无论是个人、团队、或是企业，都能够用 Gitee 实现代码托管、项目管理、协作开发。企业项目请看 [https://gitee.com/enterprises](https://gitee.com/enterprises)}

#### 软件架构
软件架构说明


#### 安装教程

1.  xxxx
2.  xxxx
3.  xxxx

#### 使用说明

1.  xxxx
2.  xxxx
3.  xxxx

#### 参与贡献

1.  Fork 本仓库
2.  新建 Feat_xxx 分支
3.  提交代码
4.  新建 Pull Request


#### 特技

1.  使用 Readme\_XXX.md 来支持不同的语言，例如 Readme\_en.md, Readme\_zh.md
2.  Gitee 官方博客 [blog.gitee.com](https://blog.gitee.com)
3.  你可以 [https://gitee.com/explore](https://gitee.com/explore) 这个地址来了解 Gitee 上的优秀开源项目
4.  [GVP](https://gitee.com/gvp) 全称是 Gitee 最有价值开源项目，是综合评定出的优秀开源项目
5.  Gitee 官方提供的使用手册 [https://gitee.com/help](https://gitee.com/help)
6.  Gitee 封面人物是一档用来展示 Gitee 会员风采的栏目 [https://gitee.com/gitee-stars/](https://gitee.com/gitee-stars/)

## Documentation

- [Knowledge Base V2 User Guide](docs/USER_GUIDE_KB_V2.md)

## 任务中心 (Task Center)

Dashboard 内置任务中心组件,提供 5 状态(待确认/待办/进行中/已完成/已暂停)任务的看板/日历/列表三视图。

- **手动任务**: 通过 Dashboard 右上"新建任务"按钮创建
- **AI 任务**: KB 抽取链(LLM)在邮件/文件中识别行动项,自动写入待确认列
- **视图**: 看板(拖拽改状态) / 日历(按 deadline) / 列表(排序筛选);视图选择持久化到 localStorage
- **状态机**: 严格校验,详情抽屉提供快捷操作和"移到..."下拉
- **设计文档**: [docs/superpowers/specs/2026-06-07-workai-task-center-design.md](docs/superpowers/specs/2026-06-07-workai-task-center-design.md)
- **实施计划**: [docs/superpowers/plans/2026-06-07-workai-task-center-plan.md](docs/superpowers/plans/2026-06-07-workai-task-center-plan.md)

## 对话

任务中心的 AI 协作通道。每个对话隶属于一个任务,智能体围绕"完成任务"自动调用工具。

**核心特性：**
- 从任务卡片 → 打开对话 → 智能体自动检索 KB 上下文
- 流式输出,边生成边显示
- 智能体自主调用 `kb.search` / `task.create` / `task.update` 等技能
- 完整 audit log,所有工具调用可在右侧"技能活动"面板查看
- 设置 → 技能 可启停技能、调用户参数

**路由：**
- `/chat` —— 任务会话列表(双栏左栏)
- `/chat/:taskId` —— 全页对话(双栏右栏)

详见 [`docs/superpowers/specs/2026-06-09-workai-chat-design.md`](docs/superpowers/specs/2026-06-09-workai-chat-design.md)

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## M12: 任务驱动 Agent (2026-06-12)

### 新增能力

- **任务驱动**:进任务那一刻,agent 主动分析 + 加载上下文(KB / 关联 / 历史)+ 必要时主动问 1-2 个问题
- **人机协作**:两种新工具 — `ask_user`(多选 + Other)/ `request_approval`(高风险拍板,支持改字段)
- **Agent loop**:显式状态机 `pending → prep → working → waiting_user → done`,`agent_runs` + `agent_pending_inputs` 两张新表
- **预算控制**:每个 run `ask_user_used` / `request_approval_used` 计数,超过 max 自动拒绝(默认 max=3)
- **交付物接受**:agent 完成后产出可接受交付物,用户点 [✓ 接受并完成任务] 任务转 completed
- **3 栏前端**:列表(90px) + 对话(自适应) + 上下文(280px:任务 + KB + 关联 + 进度 + 待办卡)

### 5 个 skill

| Skill | 用途 | 状态 |
|---|---|---|
| `kb_search` | 查 KB | M1 真实 |
| `task_create` | 建任务 | M1 真实 |
| `task_update` | 更新任务 | M1 真实 |
| `ask_user` (M12 新) | 问用户问题 | 触发 waiting_user + AskCard |
| `request_approval` (M12 新) | 拍板高风险动作 | 触发 waiting_user + ApprovalCard |
| `echo` | 回显(M11) | mock,保留供测试 |

### 4 个 M12 Tauri 命令

- `kickoff_agent_run` — 启动新 agent_run(自动 supersede active run)
- `resolve_pending_input` — 用户答复后创建 resume run
- `chat_get_active_run` — 查 task 当前 active run
- `chat_get_context` — 拉取 ContextPanel 数据(task + KB hits + 关联)

### 10 个 M12 事件

- `chat:agent_run_started` / `chat:agent_run_paused` / `chat:agent_run_done` / `chat:agent_run_failed` / `chat:agent_run_cancelled` (run lifecycle)
- `chat:ask_user` / `chat:request_approval` (pending input 触发)
- `chat:turn_started` / `chat:chunk` / `chat:tool_call` / `chat:turn_done` / `chat:turn_cancelled` (M11, 继续用)

### 测试

- 后端 197 lib + 38 integration = **235** 个 cargo test
- 前端 **100** 个 vitest test (chatStore / chatApi / ChatLayout / TaskHero / DeliverableCard / EmptyState)
- E2E `e2e/tests/chat-m12.spec.js` 7 个 playwright test (3 栏 + EmptyState + chatApi mock)

### 运行

```bash
# 后端(默认 mock_echo)
cd src-tauri && WORKAI_TEST_AGENT=mock_echo ./target/debug/workai.exe
# 或加载 JSON 多步剧本(M12):
cd src-tauri && WORKAI_TEST_AGENT=mock_m12 \
  WORKAI_M12_STEPS=./test-data/mock_m12_steps_basic.json \
  ./target/debug/workai.exe

# 前端 dev
cd frontend && npm run dev -- --port 1430 --strictPort

# 浏览器
open http://localhost:1430/chat/t1
```

详见 [`docs/superpowers/specs/2026-06-12-workai-chat-m12-design.md`](docs/superpowers/specs/2026-06-12-workai-chat-m12-design.md) 与 [`docs/superpowers/plans/2026-06-12-workai-chat-m12-plan.md`](docs/superpowers/plans/2026-06-12-workai-chat-m12-plan.md)