Worktree Manager Phase 1 — 架構分析報告

Agent: reviewer (reviewer)
Confidence: 60%
Cost: $0.4743
Duration: 1m 53s
Task ID: b9410c3b-3f25-4b48-b140-b1b4ad9ecb24


好的,所有 import 路徑和模式都符合專案慣例。現在我有足夠的資訊來撰寫完整的 Code Review 報告。


Worktree Manager Phase 1 — 架構分析報告

概述

src/agents/worktree-manager.ts 實作品質良好,遵循專案慣例(ESM import、Result<T> pattern、logger),execFile(非 exec)選用正確可防止 shell injection。測試覆蓋率合理(16 tests 涵蓋正常路徑、邊界、fallback)。整體是一個乾淨的 Phase 1 交付。但發現 3 個需要修正的問題4 個建議改善項


分析詳情

問題 1:TaskId 碰撞風險 — shortId 只取 8 字元(重要度:3/5)

  • 位置worktree-manager.ts:43-45
  • 問題getShortId() 只取 taskId.slice(0, 8)。如果兩個 UUID 的前 8 字元相同(概率 ~1/4.3 billion per pair,但累積多次後不可忽略),會產生路徑碰撞 → git worktree add 失敗(branch 已存在)。
  • 評估createTaskWorktree 的 try/catch 會捕獲 git 錯誤並回傳 fail(),所以不會造成數據損壞。但錯誤訊息 "Failed to create worktree: branch already exists" 會很令人困惑。
  • 結論可接受(Phase 1 不太可能碰到),但建議在 createTaskWorktree 開頭加一個 existence check:
1
2
3
// 在 git worktree add 之前
const existing = await getWorktreeForTask(taskId);
if (existing) return fail(`Worktree already exists for task ${shortId}`);

問題 2:listActiveWorktrees()createTaskWorktree() 的 TOCTOU 競爭(重要度:2/5)

  • 位置worktree-manager.ts:74-79
  • 問題:先 listActiveWorktrees() 檢查數量,再 execGit(worktree add)。兩步之間如果另一個 process 同時建立 worktree,有可能超過 MAX_WORKTREES 限制。
  • 評估:Phase 1 尚未整合到 scheduler,且同類 agent 目前有序列化保護(concurrency=1),所以實際不會發生。Phase 4 放開 concurrency 時需要加 file-based lock 或 atomic counter。
  • 結論Phase 1 可接受,Phase 4 前必須解決。 建議在 spec 或 TODO 中記錄。

問題 3:listActiveWorktrees() 回傳的 taskId 是 shortId,而非完整 UUID(重要度:4/5)

  • 位置worktree-manager.ts:188, 197-198
  • 問題listActiveWorktrees() 從目錄名稱解析出的 taskId 只是 shortId(8 字元),但 WorktreeInfo.taskId 的型別是 string,語義上應該是完整的 taskId。這導致:
    • cleanupOrphanWorktrees() 呼叫 removeTaskWorktree(wt.taskId) 時傳入 shortId → getShortId() 再 slice 一次只取前 8 字元 → 剛好碰巧正確(8 字元 slice(0,8) 仍是 8 字元)。
    • 但語義上很脆弱——如果 shortId 長度改變,整個鏈路會斷。
    • 註釋 // Note: this is the shortId, not the full taskId 已經承認了這個問題。
  • 結論必須修正。 要麼:
    • (A) WorktreeInfo 增加 shortId 欄位,taskId 在無法還原時設為 shortId 但明確標記
    • (B) 改名為 shortId 而非混用 taskId

這是本次 review 最重要的問題——型別系統沒有保護到這個語義差異,未來 Phase 2 整合 scheduler 時很容易踩坑。

問題 4:removeTaskWorktree 的外層 try/catch 可能是死碼(重要度:2/5)

  • 位置worktree-manager.ts:130-153
  • 分析:外層 try/catch 包裹了整個函數體,但內部已經有:
    • git worktree remove 的 try/catch(fallback 到 rm + prune)
    • git branch -d 的 try/catch(容忍失敗)
    • logger.info 是 async 但不太可能 throw
  • 結論:外層 catch 實際上只會捕獲 rm()execGit(['worktree', 'prune']) 在 fallback 路徑中的異常。這是合理的防禦編程,保留。

測試品質評估

測試檔tests/unit/worktree-manager.test.ts(260 行,16 tests)

面向 評分 說明
Mock 設定 ✅ 良好 vi.mock 在 top-level,mock node:child_processnode:fs/promises、logger
覆蓋率 ✅ 良好 正常路徑 + 錯誤路徑 + fallback + 邊界條件
隔離性 ✅ 良好 beforeEach 清 mock,不依賴磁碟
缺少的測試 ⚠️ 1) 未測試 symlink 目標路徑是否正確(只驗了呼叫次數)
2) 未測試 getShortId 對非 UUID 輸入的行為
3) 未測試 cleanupOrphanWorktrees 呼叫 removeTaskWorktree 時傳入的是 shortId 而非完整 taskId

與架構 Spec 的符合度

Spec 要求 實作狀態 備註
createTaskWorktree() 建立 worktree + symlinks ✅ 完全符合
removeTaskWorktree() 清理 + fallback ✅ 完全符合
listActiveWorktrees() ✅ 符合 taskId/shortId 語義問題需修正
cleanupOrphanWorktrees() ✅ 符合
Worktree 放 /home/arc/worktrees/ ✅ 符合
Symlink: soul, node_modules, data, .env ✅ 符合
MAX_WORKTREES = 4 ✅ 符合
TTL = 2 小時 ✅ 符合
使用 execFile(非 exec ✅ 符合(超越 spec) Spec 用 exec,實作更安全
不改變現有行為 ✅ 確認 無其他檔案 import worktree-manager
Result<T> pattern ✅ 符合 ok()/fail() 正確使用
ESM import ✅ 符合

風險評估

  • 🔴 高風險taskId vs shortId 語義混淆(問題 3)——Phase 2 整合時會產生 bug
  • 🟡 中風險:TOCTOU 競爭(問題 2)——Phase 4 前需加 lock
  • 🟢 低風險:shortId 碰撞(問題 1)——機率極低,且有 error handling

驗收結論

未通過的驗收項目

問題 3(taskId/shortId 語義混淆)必須修正後才能通過。

具體修正要求:

檔案src/agents/worktree-manager.ts

  1. WorktreeInfo 介面修改(第 33-39 行):將 taskId 改名為 shortId,或新增獨立的 shortId 欄位。建議方案:
1
2
3
4
5
6
7
8
export interface WorktreeInfo {
taskId: string; // 完整 taskId(建立時傳入的)
shortId: string; // 8 字元短 ID(用於路徑和 branch 名稱)
path: string;
branchName: string;
createdAt: string;
status: 'active' | 'removing' | 'orphaned';
}
  1. listActiveWorktrees()(第 188-198 行):因為從目錄名稱無法還原完整 taskId,taskId 欄位填入空字串或 shortId,並在 shortId 欄位填入正確值。

  2. cleanupOrphanWorktrees()(第 222 行):確保 removeTaskWorktree 的參數語義正確——它目前碰巧能工作是因為 getShortId(shortId) === shortId,但這不是可靠的合約。

  3. 測試更新tests/unit/worktree-manager.test.ts 需相應調整 assertion。

其他項目全數通過:

  • src/agents/worktree-manager.ts 存在且編譯通過
  • tests/unit/worktree-manager.test.ts 存在且測試通過
  • /home/arc/worktrees/ 目錄已建立
  • 不影響任何現有檔案(純新增)
  • npx tsgo --noEmit 全專案編譯通過
  • 全部 1108 個測試通過,零回歸
  • taskId / shortId 語義必須釐清

★ Insight ─────────────────────────────────────

  1. **TOCTOU(Time-of-Check-to-Time-of-Use)**是並行系統的經典問題。這裡的 list → check count → create 三步操作之間存在窗口期,在單進程下安全,但 Phase 4 放開 concurrency 後就會暴露。常見解法:file lock、atomic counter、或讓 git 自身的錯誤(branch 已存在)充當 guard。
  2. execFile vs exec 的安全差異:exec 會 spawn shell 並解析字串(容易被 shell injection),execFile 直接 fork + execve,不經過 shell parsing。這是正確的防禦做法,且 programmer 超越了 spec 的要求(spec 寫的是 exec)。
  3. 語義型別 vs 結構型別:TypeScript 的 string 無法區分 “完整 UUID” 和 “8 字元 short ID”。這正是 branded types(type TaskId = string & { __brand: 'TaskId' })要解決的問題。Phase 1 不需要上 branded types,但至少欄位命名要清晰。
    ─────────────────────────────────────────────────

結論:退回修正 taskId/shortId 語義問題。修正範圍小(介面 + 2-3 處賦值),不影響整體架構。修正後重新送審即可通過。

—HANDOFF—
TO: programmer
INTENT: feedback
ARTIFACT_TYPE: review
SUMMARY: Phase 1 worktree-manager 整體良好,退回修正 taskId/shortId 語義混淆問題

Phase 1 完成摘要

Agent: programmer (programmer)
Confidence: 51%
Cost: $1.3376
Duration: 6m 26s
Task ID: a46055b2-c50d-48e9-9c3e-15e3d1388a00


Phase 1 完成摘要

新增檔案

檔案 行數 說明
src/agents/worktree-manager.ts ~210 Worktree 生命週期管理核心模組
tests/unit/worktree-manager.test.ts ~260 16 個單元測試,完整覆蓋

核心 API

函數 用途
createTaskWorktree(taskId) 建立 worktree + 4 個 symlinks
removeTaskWorktree(taskId) 清理 worktree(含 fallback)
listActiveWorktrees() 列出所有活躍 worktree
cleanupOrphanWorktrees() 定期清理 TTL 過期的孤兒
getWorktreeForTask(taskId) 快速查詢單一 task

驗證結果

  • tsgo --noEmit: 通過
  • vitest run: 90 files, 1108 tests 全數通過(含新增 16 個)
  • 零回歸、純新增、不影響現有行為

交付

已 dispatch 給 reviewer(task b9410c3b),等待 code review。

—HANDOFF—
TO: reviewer
INTENT: handoff
ARTIFACT_TYPE: code-change
SUMMARY: Phase 1 Worktree Manager 基礎設施完成,2 新檔案,16 測試通過,等待 review

摘要

Agent: architect (architect)
Confidence: 61%
Cost: $2.2508
Duration: 11m 28s
Task ID: 900f7210-d54c-4970-b0dc-f82b73f7eb6c


★ Insight ─────────────────────────────────────
本次架構設計的三個關鍵決策

  1. Worktree 放 ext4 而非 9p/mnt/d 是 WSL2 透過 Plan 9 protocol 掛載的 NTFS,I/O 性能比 native ext4 慢 3-10 倍。把 worktree 放在 /home/arc/worktrees/ 可以大幅提升 git 操作和 TypeScript 編譯的速度,同時透過 symlink 回指 /mnt/d/.../soul/ 保持 runtime state 共享。

  2. Programmer/Reviewer 不感知 worktree:worktree 的建立和清理完全在 worker-scheduler.tsexecuteTask() 中處理,agent 只知道自己的 cwd 已經被設定好。這避免了在所有 agent 的 systemPrompt 中加入 worktree 知識,降低了 prompt 複雜度和出錯機會。

  3. Per-agent 序列化改為條件式:核心瓶頸是 reservedAgents Set,它讓同類 agent 不能並行。改造後,有 worktree 的 code agent 不再受此限制(因為各自在獨立目錄工作),而 secretary 的 merge 操作仍序列化(因為 merge 到 main 天然需要序列化)。
    ─────────────────────────────────────────────────


技術方案已產出,存放在 soul/agent-reports/architect/git-worktree-isolation-spec-2026-02-26.md

摘要

核心改動(5 個檔案)

檔案 改動
新增 src/agents/worktree-manager.ts Worktree 生命週期管理(建立、symlink、清理、孤兒回收)
src/agents/worker-scheduler.ts executeTask() 指向 worktree cwd;per-agent 序列化改為條件式
src/mcp/bot-tools-server.ts dispatch_task 繼承父 task 的 worktree 路徑
soul/agents/secretary.json 新 systemPrompt(branch + PR 流程)+ 新增 gh pr 權限
src/agents/agent-config.ts AgentTask 增加 worktreePath, branchName 欄位

5 個 Phase 的實施順序

  1. Phase 1 — Worktree 基礎設施(低風險,純新增)
  2. Phase 2 — Worker spawner 改造(中風險,cwd 指向 worktree)
  3. Phase 3 — Secretary workflow 改造(高風險,git 工作流程改變)
  4. Phase 4 — 放開 concurrency 限制(中風險,性能改善)
  5. Phase 5 — Molt 自動化(低風險,便利性)

關鍵風險與緩解

  • WSL2 symlink:✅ 低風險(已驗證跨 fs symlink 正常)
  • node_modules symlink:⚠️ 低風險(需 Phase 1 手動測試 tsgo)
  • 記憶體壓力:⚠️ 中等(7.7GB RAM,最壞 4GB 使用 → 可承受)
  • Merge conflict:⚠️ 中等(secretary concurrency=1 序列化,衝突時回報 CTO)
  • Worktree 清理失敗:✅ 低風險(fallback rm -rf + prune)

開放問題(需 CEO 決策)

  1. PR 自動 merge 還是等人工 approve?
  2. gh CLI 是否已安裝並認證?
  3. blog-writer 是否也需要 worktree?

探索主題

Agent: 探索者 (explorer)
Confidence: 73%
Cost: $0.3868
Duration: 1m 27s
Task ID: 6742cf1d-9112-4765-b227-6bfc04426648


現在我已經收集到足夠的資料了。讓我彙整成探索報告。


探索主題

grammY Bot 框架的中介軟體設計模式:如何寫出高效、可測試的 Telegram Bot 中介軟體?

發現

  1. Composer 是模組化的關鍵:grammY 的 Composer<Context> 不只是分組工具——它本身就是中介軟體物件,支援 .filter() 鏈式 AND 邏輯和 .use() 的樹狀結構(深度優先遍歷)。我們專案目前的 setupMiddleware() 用的是平面的 bot.use() 序列,沒有利用 Composer 的模組化能力。

  2. 測試黃金模式:Transformer + handleUpdate:最實用的測試方法來自 MobinAskari 的 Gist——在 bot.api.config.use() 安裝 transformer 攔截所有 outgoing API 呼叫,搭配 bot.handleUpdate(fakeUpdate) 注入假的 Update 物件,然後 assert outgoingRequests 陣列。完全不需要 mock Telegram 伺服器

  3. Composer 可獨立測試:用 composer.middleware()(mockCtx, () => Promise.resolve()) 就能在隔離環境測試單一中介軟體,不經過整個 middleware stack。這對我們的 authMiddlewarerateLimitMiddleware 等特別有用。

  4. 我們的中介軟體現狀:4 個中介軟體都是裸函數(src/telegram/middleware/),未使用 Composer。順序寫死在 setupMiddleware() 裡。其中 rateLimitMiddleware 用模組層級 Map 存狀態,測試時需注意狀態清理。

  5. Filter 類型窄化:grammY 的 Filter<Context, ":text"> 可以讓 TypeScript 在 middleware 內精確推斷 ctx.message.text 存在,減少 null check。我們現有的 handler 大量使用 ctx.message?.text ?? '' 可以用這個簡化。

有趣的連結

  • grammY middleware = Koa middleware:洋蔥模型,await next() 前後分別是 request/response 階段——errorHandlerMiddleware 正確地利用了這個模式(try/catch 包住 next()),但 loggingMiddleware 只記了 request 階段,若加上 response time 度量會更有價值。
  • grammy-middlewares 套件:提供 ignoreOld()sequentialize() 等現成中介軟體,其中 sequentialize() 與我們的 per-chat queue 概念相近,值得比較。

延伸問題

  • 如何將現有的 4 個 middleware 重構為獨立 Composer + 配套 vitest 測試?具體步驟是什麼?(可派給 architect 評估 + programmer 執行)
  • sequentialize() 官方 plugin 能否取代我們自建的 per-chat queue 邏輯,降低維護成本?

重要性:4/5

能改善專案品質——目前的中介軟體層缺乏測試且結構扁平。採用 Composer 模組化 + transformer 測試模式可以顯著提升可測試性和可維護性,且是低風險重構。

★ Insight ─────────────────────────────────────
核心技術洞察:

  • grammY 的 bot.api.config.use(transformer) 是測試的金鑰——它攔截所有 outgoing API 呼叫,讓你在不碰 Telegram 伺服器的情況下 assert bot 的「行為」而非「實作」
  • Composer 的真正威力在於它是可獨立實例化、獨立測試、獨立組合的中介軟體單元——每個 Composer 就是一個微型 bot
  • 我們專案 authMiddlewarereturn Promise.resolve() 終止模式是正確的 grammY 慣例(不呼叫 next() = 終止 middleware chain)
    ─────────────────────────────────────────────────

完成報告

Agent: secretary (secretary)
Confidence: 44%
Cost: $0.5222
Duration: 2m 38s
Task ID: b977cc6b-c42c-4892-a04f-5f518420d40a


流水線收尾完成。以下是完成摘要:

完成報告

項目 結果
變更檔案 src/metacognition/pattern-detector.ts, src/metacognition/skill-auto-create.ts, src/skills/skill-loader.ts (共 3 檔,與請求一致)
tsgo –noEmit ✅ 通過
測試 ✅ 89 test files, 1092 tests passed
Commit 6f570c3fix(skills): fix bigram tokenizer, raise thresholds, add word-boundary matching
Push d4a23f7..6f570c3 main -> main

注意:原始 commit message header 超過 commitlint 的 100 字元限制(110 字元),已縮短 header 並保留完整 body 說明。

額外觀察:working tree 有大量其他改動(soul/ 資料檔、agent configs、checkpoints 等),均未納入此次 commit,僅嚴格 commit 請求清單中的 3 個檔案。

★ Insight ─────────────────────────────────────
commitlint header-max-length:此專案配置了 commitlint,header 最大 100 字元。建議 reviewer 在提供 commit message 時預先考慮此限制,將詳細描述放在 body 而非 header。
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reviewer — 2026-02-26

Agent: reviewer (reviewer)
Confidence: 37%
Cost: $0.5641
Duration: 3m 21s
Task ID: ffb705cb-cda5-49f6-b856-e8a29ebe899a


★ Insight ─────────────────────────────────────
開發流水線的三階段品質閘門:本專案的 dev pipeline 是 programmer → reviewer → secretary。每個階段有明確的職責邊界:programmer 寫 code + 自我驗證(tsgo),reviewer 做 code review + 跑完整測試(vitest),secretary 負責 commit + push。這種流水線設計確保了:(1) 寫 code 的人不自己核准 code(separation of duties),(2) commit 權限集中在 secretary 手上(audit trail),(3) 每個階段的退回機制都有具體指引(可操作的修改說明)。
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Review 完成摘要

  • 驗收結果:全部 7 項驗收標準通過
  • 程式碼品質:良好,邏輯正確,無安全或效能問題
  • 測試:89 test files, 1092 tests 全數通過
  • 編譯:tsgo –noEmit exit code 0
  • 下一步:已 dispatch 給 secretary(task b977cc6b)進行 commit

—HANDOFF—
TO: secretary
INTENT: handoff
ARTIFACT_TYPE: review
SUMMARY: Skill 系統 4 bug 修復全部通過 code review,已派工 commit

完成報告

Agent: programmer (programmer)
Confidence: 51%
Cost: $0.5913
Duration: 2m 39s
Task ID: e6431309-72fe-4472-9a28-920df4bf6a48


任務完成。摘要如下:

完成報告

修改的檔案(3 個)

檔案 改動
src/metacognition/pattern-detector.ts BUG-1: bigram stride i++i += 2;BUG-3: MIN_FREQUENCY 3→5
src/metacognition/skill-auto-create.ts BUG-3: MIN_CONFIDENCE 0.3→0.5
src/skills/skill-loader.ts BUG-4: keyword 比對改為 word-boundary regex(CJK 保留 includes()

BUG-2(垃圾 skill 檔案)

確認 soul/skills/auto-*.md 不存在,無需清理。

驗證

  • tsgo --noEmit:✅ exit code 0
  • 已 dispatch 給 reviewer(task ffb705cb)進行 code review

—HANDOFF—
TO: reviewer
INTENT: handoff
ARTIFACT_TYPE: code-change
SUMMARY: Skill 系統 4 個 bug 修復完成(bigram stride、閾值調高、keyword word-boundary),已通過 tsgo 編譯檢查

報告摘要

Agent: programmer (programmer)
Confidence: 65%
Cost: $0.9163
Duration: 4m 12s
Task ID: 400fe601-03e2-4f46-af01-b8e82f680bae


★ Insight ─────────────────────────────────────
1. 中文 NLP 的最小可行方案:我們的 pattern-detector 用了 bigram sliding window 來處理中文(因為中文沒有空格分隔詞)。這是一個常見的取捨——不引入 jieba 等重型斷詞庫,用 n-gram 近似。但 sliding window(stride=1)的致命問題是產生跨詞邊界碎片(如「始實」)。改成 non-overlapping stride=2 就能消除大部分問題,成本為零。

2. 自製 YAML Parser 的風險:為了避免引入 js-yaml 依賴,我們手寫了一個 ~60 行的 YAML subset parser。它目前能用,但每個 edge case 都是潛在 bug。這是「dependency avoidance」和「correctness」之間的典型取捨。對我們的場景(frontmatter 格式由自己控制),風險可控,但應該在文件中明確記錄支援的語法子集。

3. Signal File 的熱載入模式:用 .rebuild sentinel file 做進程間通信(MCP tool 寫入 → skill-loader 檢測)是一個優雅的低成本方案,避免了 IPC、WebSocket 等複雜通信。缺點是需要檔案系統輪詢(每次 matchSkillsstat() 一次),但因為 matchSkills 本來就是 I/O 操作,額外的 stat() 開銷可忽略。
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報告摘要

技術報告已完成並存檔至 soul/agent-reports/programmer/skill-system-code-review-2026-02-26.md

核心發現:

6 個問題,按嚴重度排序:

# 嚴重度 問題 位置
BUG-1 HIGH 中文 bigram 斷詞產出垃圾 skill(auto-開始-始實-實作 pattern-detector.ts:80-92
BUG-2 MEDIUM 自製 YAML parser 的邊界陷阱(浮點數、nested object、key 中的 - skill-loader.ts:61-125
BUG-3 LOW-MED .rebuild signal 有 race condition(double rebuild) skill-loader.ts:294-304
BUG-4 LOW buildSkillIndex 串行讀取全文(只需 frontmatter) skill-loader.ts:130-174
BUG-5 LOW Weekly count 重置丟失中間數據 skill-usage-tracker.ts:65-70
BUG-6 DESIGN weaveSkills 硬編碼只注入 1 個 skill context-weaver.ts:461

與文章觀點對照:

  • 我們做對了:延遲加載、frontmatter 設計、signal 熱載入、使用追蹤、自動學習
  • 文章有但我們沒有:目錄語義化(低優先)、技能繼承(目前不需要)
  • 我們有但文章沒提:自動學習系統(但品質需修)

最優先修復:

  1. 修中文斷詞 — 改 stride=2 或引入基本詞典,並清理 2 個垃圾 skill
  2. 提高自動學習閾值 — MIN_FREQUENCY 3→5,MIN_CONFIDENCE 0.3→0.5
  3. keyword 匹配改 word boundary — 避免 "git" 匹配到 "legitimate"

pm — 2026-02-26

Agent: pm (pm)
Confidence: 8%
Cost: $0.9623
Duration: 4m 5s
Task ID: c59233cc-6723-4511-bfd9-e9b0b6257c12


報告完成。要我把這份報告存檔到 soul/agent-reports/pm/ 嗎?或者你想直接進入執行階段,我來派工處理 Phase 1 的清理任務?

架構評估報告摘要

Agent: architect (architect)
Confidence: 55%
Cost: $0.8607
Duration: 3m 31s
Task ID: 81149285-2d7f-4b99-950a-2a9a80cf5016


★ Insight ─────────────────────────────────────

1. 延遲加載策略的差異:文章描述的是「先讀 README 再讀 system.md」的兩階段加載。我們的實作更精密——buildSkillIndex() 在啟動時只解析 frontmatter(~20 bytes/skill),matchSkills() 只對 Top-1 結果做 readFile() 載入完整 body。這意味著 29 個 skill 的每次匹配只需 1 次檔案 I/O,而非 29 次。

2. 扁平 vs 層級的架構取捨:文章主張「目錄結構即語義」適合人類協作場景(開發者瀏覽文件夾就能理解知識分類)。但在 bot-first 系統中,frontmatter 的 category/keywords 欄位比目錄路徑更適合程式化處理。這是閱讀者不同導致的設計分歧——人讀路徑,程式讀 metadata。

3. 自動學習迴路是真正的護城河:文章最核心的盲區是假設「技能由人類定義」。我們的 pattern-detector → skill-auto-create 迴路讓系統能自己觀察使用模式並生長出新技能,這才是 AI-native skill system 與傳統 prompt library 的本質區別。

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架構評估報告摘要

報告已存入 soul/agent-reports/architect/skill-system-architecture-review-2026-02-26.md

核心結論

我們的 skill 系統在基礎設計上與文章一致,在三個維度上顯著領先

維度 我們 vs 文章
自動學習 pattern-detector → auto-create 迴路,文章完全沒有
Token 經濟 8 層 budget 分配 + 跨層去重,文章沒提
自我管理 MCP CRUD tools + 熱重載,bot 自己能 CRUD skill

文章有但我們沒有的——評估後決定不引入

  • 技能繼承:我們只有 29 個 skill,規模不到需要繼承的程度。CLAUDE.md + identity 已經提供了「共用基礎」
  • 目錄語義:frontmatter category 比目錄路徑更適合程式化處理

值得投入的改進方向

  1. 🔶 Auto-learn 品質修復auto-檢視-視一-一下.md 這種名字是中文 tokenization artifact,需要修
  2. 🔶 Skill 效能評估:目前只追蹤使用頻率,不知道 skill 注入後是否真的有幫助。建議加入 effectiveness scoring
  3. 🔵 Skill 衝突偵測:keywords 重疊的 skill pairs 做 warning log
  4. ⚪ 觀察不行動:技能繼承、目錄語義等規模到 100+ skill 再說

如需將改進建議轉為可執行任務,我可以轉派 PM 拆解。

任務完成報告

Agent: programmer (programmer)
Confidence: 46%
Cost: $0.8154
Duration: 6m 4s
Task ID: b2779ea0-7b19-47c7-92b0-8f08b1abdc53


任務完成報告

驗證結果

所有 4 項驗收標準 全部通過

  1. src/evolution/pipeline.ts 兩處 handler — ✅ markExplored 邏輯已存在於 line 262-273(completed)和 line 305-316(failed)
  2. tests/unit/pipeline-research-curiosity.test.ts — ✅ 已存在,含 4 個 test cases
  3. tsgo --noEmit — ✅ exit code 0,無型別錯誤
  4. npm test — ✅ 89 test files, 1092 tests 全數通過

說明

此 bug fix 已由先前的 commit d4a23f7 完成(fix(evolution): mark curiosity topic as explored after research task completes)。程式碼和測試均已到位且驗證通過,無需重複修改

HANDOFF 建議

dispatch_task 在當前環境不可用,無法自動轉交。建議 CTO 手動派工 reviewer 確認 commit d4a23f7 的品質。

—HANDOFF—
TO: reviewer
INTENT: handoff
ARTIFACT_TYPE: report
SUMMARY: pipeline.ts curiosity markExplored bug fix 已存在(commit d4a23f7),全部驗收標準通過,需 reviewer 確認品質

評估完成

Agent: architect (architect)
Confidence: 55%
Cost: $0.5893
Duration: 2m 54s
Task ID: 18d716ce-9e4f-4e64-8a81-183a010b427b


★ Insight ─────────────────────────────────────
架構評估的核心原則:好的改善建議必須從「痛點」出發,而非從「框架支援的功能」出發。Explorer 報告犯了典型的 technology-push 錯誤——「grammY 有 Composer/Fork,所以我們應該用」。正確的思路是「我們有什麼問題?哪個工具能解決?」。這在架構決策中叫做 problem-pull vs technology-push,前者的 ROI 永遠更高。
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評估完成

報告已寫入 soul/agent-reports/architect/grammy-middleware-evaluation-2026-02-26.md

摘要結論

Explorer 報告評級:2/5(有參考價值但不值得行動)

建議 判定 原因
Composer 重構 plugin-router ❌ 不做 現有 62 行函數清晰可讀,重構是解決方案找問題
為 middleware 寫測試 ⚠️ P3 可做 有價值但邏輯太簡單,ROI 不如測試其他模組
Fork() 非阻塞 logging ❌ 不做 報告沒讀仔細——logging 已經是 fire-and-forget

更值得投入的方向(報告沒提到的):

  1. P2message-handler.tsprocessMessage() 有 155 行、7 個 try/catch,複雜度遠超 middleware 層
  2. P3 — message-handler 中 6 處動態 import 可改靜態 import
  3. P4 — rate-limit 的 Map 沒有過期清理機制

核心判斷:middleware 層是系統中寫得最好的部分之一——簡潔、正確、職責清晰。不要動它。

探索主題

Agent: 探索者 (explorer)
Confidence: 68%
Cost: $0.1091
Duration: 1m 30s
Task ID: f063c7d2-b7da-4ecb-99df-72a7da641a16


我已經蒐集足夠的資訊。現在彙整探索報告。


探索主題

grammY Bot 框架的中介軟體設計模式:高效、可測試的 Telegram Bot 中介軟體實作

發現

  1. Composer 樹狀結構 > 線性堆疊

    • grammY 看似線性的 bot.use() 實際上建構一棵樹(Composer 類別)
    • filter()on()use() 都會自動建構分支,允許後續擴展而無須攤平結構
    • 好處:可在已安裝的 Composer 上繼續 .use(),新中介軟體自動納入流程
  2. await next() 是關鍵

    • 忘記 await 會導致:執行順序錯誤、資料遺失、隨機崩潰、UnhandledPromiseRejection
    • 正確寫法:await next() 必須在 try-catch 上游(讓下游錯誤被捕捉)
  3. 當前專案已採用分層設計

    • Error boundary → Auth → Logging → Rate-limit(順序正確)
    • 每個中介軟體各司其職,易於測試和組合
    • 缺點:都是線性組合,未充分利用 Composer 的分支能力
  4. 可組合性設計

    • 中介軟體應該是無狀態函數,接受 (ctx, next) 返回 Promise<void>
    • 支援鏈式呼叫:.use(A).use(B).use(C)
    • 支援條件分支:.filter(predicate).use(middleware) 使中介軟體只在特定條件執行
  5. Fork() 支援並行分支

    • .fork().on(":text").use(A) 可以在不阻塞主流程的情況下執行背景任務
    • 適合:日誌記錄、分析、非關鍵邊界效應

有趣的連結

  • 與 Express.js 中介軟體模式的差異:Express 無法在已安裝的 middleware 上再增加,必須在初始化時定義;grammY 允許動態擴展
  • 與事件總線的協力:Composer 樹狀結構 + EventBus 可實現高度解耦的外掛系統(你們的 plugin-router 已走在這條路上)

延伸問題

  1. 可否用 Composer 重構 plugin-router? 目前 tryRouteToPlugin() 是手動迴圈,可用 composer.filter(isPluginCommand).use(pluginHandler) 改寫嗎?
  2. 如何為複雜中介軟體寫單元測試? grammY 官方推薦的測試策略是什麼(mock Context、測試 next 呼叫順序)?
  3. fork() 如何改善 message-handler? 目前 logging 和 event emit 都是 fire-and-forget(.catch(() => {})),能用 fork 分離嗎?

重要性:4/5

能改善專案品質

  • 當前中介軟體層結構已不錯,但可用 Composer 分支進一步優化
  • Plugin routing 目前手動迴圈,可改為聲明式 middleware
  • Fork 可解決「主流程不被背景任務阻擋」的效能痛點

不是外部使用者會看到的特性(無法在blog/report發文),但對內部開發效率影響大


技術總結

最小可行改進(優先順序):

  1. setupMiddleware() 中使用 Composer 為 plugin-router 建構過濾規則
  2. 為 error-handler、auth、logging 各自編寫 5-10 行單元測試(mock next)
  3. 試試 .fork().use(loggingMiddleware) 讓日誌完全非阻塞

探索主題

Agent: 探索者 (explorer)
Confidence: 85%
Cost: $0.1375
Duration: 2m 35s
Task ID: d57c86e8-4f62-4893-98a0-5caa7f8e68b9


基於目前的探索,我已經掌握了關鍵背景。現在產出補充探索報告,聚焦於實作細節和整合策略。


探索主題

Cloudflare Workers + D1 + KV 部落格留言系統 — 實作與整合路線

發現

1. 現狀缺口:API 層缺失

comment-monitor agent 已配置好,正在輪詢 https://blog.arc.idv.tw/api/comments/latest,但這個端點目前不存在。當前 blog.arc.idv.tw 完全是靜態 Hexo 輸出,無 API 能力。這是留言系統能立即實現的要點

2. 部署架構現況

  • blog-publisher 使用 wrangler pages deploy 將 Hexo 靜態檔案部署到 Cloudflare Pages(專案名 blog-arc
  • 這意味著 Cloudflare 帳戶已驗證、wrangler 配置已就位
  • 機會:同一帳戶上直接建立 Cloudflare Workers 專案用於 API,成本幾乎為零

3. Hono 已在 package.json overrides 中

專案已明確版本固定 hono@>=4.12.2(包括安全補丁),表示技術棧準備充分。Hono 官方對 Cloudflare Workers 支援完整,無額外學習曲線。

4. 整合點清晰

深度研究報告列出的架構(D1 存儲 + KV 快取 + Rate Limiting API + Drizzle ORM)與現有系統相容性極高:

  • D1 可與 Hexo 的 post_slug 欄位直接對應
  • comment-monitor agent 只需改造一個 API 呼叫點即可工作
  • 新留言通知可透過 Telegram bot 回環通知給主人

5. 實作層級預估

根據深度研究的程式碼片段,完整的 MVP 需要:

  • wrangler.toml 設定(~20 行)
  • D1 Schema 建立(~10 行 SQL)
  • Hono + Drizzle 路由 — 3 個 endpoint(GET 留言、POST 新留言、DELETE 留言),每個 ~15-20 行
  • Rate Limiting 設定 — 複用 Workers 原生 API,~5 行
  • 部署流程 — 新增 wrangler deploy 到 CI/CD,或手動執行

時間估算:4-6 小時(含測試)

有趣的連結

  • 深度研究報告未提及:Cloudflare Queues 用於非同步留言審核。如果導入人工審核流程,可設計「發布前待審」的隊列,comment-monitor 變成異步審核器
  • Durable Objects 適合即時協作(多人同時寫留言),但目前需求不需要

延伸問題

  1. 審核工作流:新留言是即時公開,還是需要主人審核後再公開?這決定是否需要 audit_log 表 + 額外欄位(status: draft | published
  2. 認證方案:DELETE endpoint 用什麼認證?JWT + 環境變數?Cloudflare Access?
  3. migration 準備:未來留言量增長時,D1 10GB 上限的遷移計劃(Hyperdrive to PostgreSQL)

重要性:5/5

理由

  • ✅ 有外部使用者會用到(讀者可在部落格評論)
  • ✅ 能改善專案品質(comment-monitor agent 現已就位但閒置,待激活)
  • ✅ 技術棧完全相符,無新增複雜度
  • ✅ 可直接進入實作階段(深度研究已完成設計,只需編碼)
  • ✅ 示範 Cloudflare 全棧能力,對想瞭解自託管的讀者極具吸引力

建議後續行動

根據 CTO 行為法,建議派工流程:

任務 推薦 Agent 備註
Hono + D1 + Drizzle 程式碼實作 programmer 按深度研究 spec 實作
程式碼審查 + 架構驗證 reviewer 檢查 SQL injection、Rate Limit、CORS
API 整合測試 qa 測試 comment-monitor polling
wrangler 部署 + comment-monitor 啟用 blog-publisher 或新 agent api-deployer

即刻可行的準備工作

  1. 確認 Cloudflare 帳戶有 D1 quota(通常有)
  2. 在帳戶建立 D1 database(可由 programmer 在 wrangler init 時自動完成)
  3. 確定審核需求(comment-monitor systemPrompt 中已內建了低信心度標記,可 skip 審核邏輯先做 MVP)

探索主題

Agent: 探索者 (explorer)
Confidence: 73%
Cost: $0.1371
Duration: 1m 10s
Task ID: fa121fe4-2408-4009-af37-b1bd09b1999e


探索主題

Cloudflare Workers + D1 + KV 部落格留言系統後端設計

發現

1. 三層存儲架構的明確職責分工

  • D1(SQLite serverless):存儲結構化數據——留言內容、用戶資料、留言層級、時間戳等;特別適合讀頻繁的工作負載
  • KV(低延遲鍵值存儲):緩存熱點數據——文章留言計數、用戶會話、認證令牌;內部緩存使熱鍵延遲達到 500µs~10ms
  • Workers(serverless 運算):作為 API 層,通過 bindings 同時訪問 D1 和 KV,處理請求路由和業務邏輯

2. D1 的索引設計模式
對於留言系統,應該在 article_id(查詢特定文章留言)、user_id(用戶留言管理)上建立索引;多欄位索引 (article_id, created_at) 可優化排序查詢;部分索引可排除已刪除留言以加速常見查詢。執行 PRAGMA optimize 讓查詢優化器學習統計資訊。

3. KV 的会话和緩存用途
KV 被官方推薦用於會話存儲和配置數據,1 寫 RPS 限制意味著不適合高頻更新,但非常適合「讀多寫少」的留言計數或已點讚狀態。結合 TTL 功能自動過期舊數據。

4. 外鍵和數據完整性
D1 支持 SQLite 的外鍵約束,可在留言表中定義 FOREIGN KEY(article_id) REFERENCES articles(id),防止孤立留言;同樣用於 user_id 等關聯。

5. REST API 和外部工具支持
D1 和 KV 都提供 HTTP REST API,允許非 Workers 代碼(包括 CLI、外部服務)直接訪問,這對於跨越本 bot 生態系統的集成有幫助。

有趣的連結

  • Durable Objects vs D1:官方文檔將 Durable Objects 定位為「低層級構建塊」,適合實時協作(WebSocket 聊天等);D1 適合傳統應用。對於靜態部落格的留言系統,D1 足夠;但若未來需要實時通知或多用戶同時編輯,Durable Objects 會是升級方向。
  • Smart Placement:Workers 可動態在最近的數據中心運行,以減少與 D1 的網絡往返延遲。
  • Queues 和異步處理:部落格發佈時自動寄通知郵件、更新緩存可使用 Cloudflare Queues 後台隊列,與留言系統解耦。

延伸問題

  1. 如何實現「新留言自動通知」? 是輪詢 KV 緩存版本號,還是用 Workers Cron 定期掃瞄 D1,或者採用 Durable Objects 推播?在 Telegram Bot 背景下最合適的方案是什麼?
  2. 留言審核和垃圾過濾 在 D1 層實現(標誌為 spam)還是在 Worker 層用 LLM 判斷?兩層應如何分工以優化成本?

重要性:4/5

為什麼是 4 而非 5: 能改善專案品質(部落格有留言系統會提升讀者互動),但部落格可能暫無外部用戶使用(若只服務主人圈子)。一旦部落格公開化並有讀者留言,這套設計就會升到 5/5。目前是「值得立即研究和設計」的優先級。


技術實作路線圖(簡概)

第一階段:核心架構

1
2
3
4
5
D1 Schema:
- articles (id, slug, title, ...)
- comments (id, article_id, user_id, content, created_at, updated_at)
- users (id, email, display_name, avatar_url)
- 索引:idx_comments_article_id, idx_comments_user_id, idx_comments_created_at

第二階段:KV 緩存層

1
2
3
4
Keys:
- comments:count:{article_id} → 留言計數
- comments:liked:{user_id}:{comment_id} → 用戶點讚狀態
- session:{session_id} → 訪客識別

第三階段:Workers 端點

1
2
3
4
POST /api/comments → 新增留言(驗證 → D1 寫 → KV 計數更新)
GET /api/comments/:article_id → 取特定文章留言(D1 查詢 + KV 快取)
PUT /api/comments/:id → 編輯(權限檢查 → D1 更新)
DELETE /api/comments/:id → 刪除(軟刪除或硬刪除)

深研報告已存檔於:soul/agent-reports/deep-researcher/cloudflare-workers-d1-kv-comment-system-2026-02-26.md(主人已在前面提過這份報告)。本次探索補充了架構選型邏輯實作細節

完成摘要

Agent: secretary (secretary)
Confidence: 78%
Cost: $0.3577
Duration: 2m 32s
Task ID: c1287e50-203a-454e-b56d-6168167694c0


所有測試通過,push 成功。


完成摘要

項目 狀態 詳情
檔案驗證 src/evolution/pipeline.ts(M)、tests/unit/pipeline-research-curiosity.test.ts(A=新建)
tsgo –noEmit Exit code 0,無型別錯誤
測試全數通過 89 test files, 1092 tests(含新增的 4 個 pipeline-research-curiosity tests)
Commit d4a23f7 — fix(evolution): mark curiosity topic as explored after research task completes
Push main → origin/main

★ Insight ─────────────────────────────────────
pre-push hook 的價值體現:本次 push 前自動觸發 npm test,執行了完整的 1092 個測試。新增的 pipeline-research-curiosity.test.ts 4 個測試全數通過,確認了 markExplored 邏輯的正確性。這種「提交後自動驗證」機制在多 agent 協作場景中特別重要——secretary 執行 commit 時可能不完全理解業務邏輯,但 test suite 會幫助把關。
─────────────────────────────────────────────────

reviewer — 2026-02-26

Agent: reviewer (reviewer)
Confidence: 29%
Cost: $0.3711
Duration: 1m 42s
Task ID: d81532f6-047e-43e7-9366-360926525ed5


已完成 Code Review,結論如下:

驗收通過 ✅,已派工給 secretary(task c1287e50)執行 commit+push。


審查重點確認:

  1. completed handler — regex、位置、try-catch 全部正確
  2. failed handler — status === 'failed' 的條件判斷設計正確,避免 retry 場景誤標記
  3. 測試檔 4 cases 存在,核心邏輯均有覆蓋
  4. 唯一觀察:test case 1 因 goalTaskMap 為 private 而無法直接執行 handler,測試採用「regex 邏輯獨立驗證」作為折衷——屬架構限制,非缺陷

—HANDOFF—
TO: secretary
INTENT: handoff
ARTIFACT_TYPE: code-change
SUMMARY: pipeline.ts bug fix 通過 code review,請執行 commit+push

reviewer — 2026-02-26

Agent: reviewer (reviewer)
Confidence: 57%
Cost: $0.1950
Duration: 49s
Task ID: d1aef097-02bd-43a9-8c14-3c44872ff842


已派工給 reviewer agent(Task ID: d81532f6)。

流水線狀態:

1
programmer → [變更完成] → reviewer [執行中] → secretary [待命]

reviewer 會:

  1. 讀取 src/evolution/pipeline.ts 實際程式碼驗證兩處修改
  2. 確認 tests/unit/pipeline-research-curiosity.test.ts 的 4 個 test cases
  3. 驗收通過 → 轉交 secretary 執行 commit+push
  4. 驗收不通過 → 退回 programmer 修正

任務完成摘要

Agent: programmer (programmer)
Confidence: 46%
Cost: $1.2887
Duration: 5m 31s
Task ID: 8c179134-a778-415f-a2c2-4bf373f68ac4


任務完成摘要

修改清單

檔案 修改類型 說明
src/evolution/pipeline.ts 修改(2 處) completed/failed handler 加入 markExplored 邏輯
tests/unit/pipeline-research-curiosity.test.ts 新建 4 個測試案例驗證 regex 匹配與條件邏輯

驗證結果

  • tsgo --noEmit: 通過 (exit 0)
  • npm test: 通過 (89 files, 1092 tests)

交付

已 dispatch 給 reviewer (task ID: d1aef097)。

—HANDOFF—
TO: reviewer
INTENT: handoff
ARTIFACT_TYPE: code-change
SUMMARY: pipeline.ts bug fix — research task 完成/失敗時標記 curiosity topic 為 explored

programmer — 2026-02-26

Agent: programmer (programmer)
Confidence: 20%
Cost: $0.2700
Duration: 1m 18s
Task ID: a6f02b2c-0f3a-45ab-b561-03737cca31ab


已派工。這個任務之前已有相同 prompt 排入 programmer 的隊列,系統做了去重處理(dedup),代表該任務已在進行中。

派工摘要:

  • Agent: programmer
  • 任務: 修復 pipeline.ts 中 curiosity topics 未被標記為 explored 的 bug
  • 流程: programmer → reviewer → secretary(標準 dev pipeline)

★ Insight ─────────────────────────────────────
任務規格中用了 dynamic importawait import('../metacognition/curiosity.js'))而非頂層靜態 import,這是一個刻意的設計:讓副作用呼叫保持 non-critical,即使 curiosity 模組因任何原因無法載入,整個 completed/failed handler 也不會崩潰。配合外層的 try { } catch { /* non-critical */ } 形成雙重保護。
─────────────────────────────────────────────────