Version: 0.9.45.dev.260427

后端： 1. execute 主链路重构为“上下文工具域 + 主动优化候选闭环”——移除 order_guard，粗排后默认进入主动微调，先诊断再从后端候选中选择 move/swap，避免 LLM 自由全局乱搜 2. 工具体系升级为动态注入协议——新增 context_tools_add / remove、工具域与二级包映射、主动优化白名单；schedule / taskclass / web 工具按域按包暴露，msg0 规则包与 execute 上下文同步重写 3. analyze_health 升级为主动优化唯一裁判入口——补齐 rhythm / tightness / profile / feasibility 指标、候选扫描与复诊打分、停滞信号、forced imperfection 判定，并把连续优化状态写回运行态 4. 任务类能力并入新 Agent 执行链——新增 upsert_task_class 写工具与启动注入事务写入；任务类模型补充学科画像与整天屏蔽配置，粗排支持 excluded_days_of_week，steady 策略改为基于目标位置/单日负载/分散度/缓冲的候选打分 5. 运行态与路由补齐优化模式语义——新增 active tool domain/packs、pending context hook、active optimize only、taskclass 写入回盘快照；区分 first_full / global_reopt / local_adjust，并完善首次粗排后默认 refine 的判定前端： 6. 助手时间线渲染细化——推理内容改为独立 reasoning block，支持与工具/状态/正文按时序交错展示，自动收口折叠，修正 confirm reject 恢复动作仓库： 7. newAgent 文档整体迁入 docs/backend，补充主动优化执行规划与顺序约束拆解文档，删除旧调试日志文件 PS:这次科研了2天，总算是有些进展了——LLM永远只适合做选择题、判断题，不适合做开放创新题。
2026-04-27 01:09:37 +08:00
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commit 66c06eed0a
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--- a/backend/newAgent/prompt/execute_next_step_hint_v2.go
+++ b/backend/newAgent/prompt/execute_next_step_hint_v2.go
@@ -0,0 +1,104 @@
+package newagentprompt
+
+import (
+	"fmt"
+	"strings"
+
+	newagentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/newAgent/model"
+	newagenttools "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/newAgent/tools"
+)
+
+// renderExecuteNextStepHintV2 生成 execute.msg3 的轻量方向提示。
+//
+// 设计目标：
+// 1. 主动优化模式下，只强调“先 analyze_health，再从 candidates 里选”，不再散发额外搜索暗示。
+// 2. 普通链路仍保留必要的业务引导，避免误伤用户明确提出的普通调整请求。
+// 3. 提示只给方向，不替模型代填最终写参数。
+func renderExecuteNextStepHintV2(
+	state *newagentmodel.CommonState,
+	latestAnalyze string,
+	latestMutation string,
+	roughBuildDone bool,
+) string {
+	if state == nil {
+		return ""
+	}
+
+	activeDomain := strings.TrimSpace(state.ActiveToolDomain)
+	activePacks := newagenttools.ResolveEffectiveToolPacks(state.ActiveToolDomain, state.ActiveToolPacks)
+
+	if state.ActiveOptimizeOnly {
+		switch {
+		case activeDomain == "" && roughBuildDone:
+			return "当前是粗排后主动优化专用模式；先激活 schedule，并只围绕 analyze_health -> move/swap 候选闭环推进。"
+		case !state.HealthCheckDone:
+			return "当前是粗排后主动优化专用模式；先调 analyze_health，等待后端给出 candidates，再做选择。"
+		case !state.HealthIsFeasible || strings.EqualFold(strings.TrimSpace(state.HealthRecommendedOperation), "ask_user"):
+			return "analyze_health 已判定当前更像时间窗或信息约束问题；不要继续挪动，先把冲突或缺失点明确告诉用户。"
+		case !state.HealthShouldContinueOptimize:
+			return "analyze_health 已判定当前无需继续主动优化；若用户没有新增要求，直接收口。"
+		default:
+			return "当前是粗排后主动优化专用模式；直接从 analyze_health 的 decision.candidates 里选一个合法 move/swap 执行，不要再自己搜索读工具。"
+		}
+	}
+
+	if activeDomain == "schedule" && state.HealthCheckDone {
+		switch {
+		case !state.HealthShouldContinueOptimize && state.HealthIsForcedImperfection:
+			return fmt.Sprintf(
+				"analyze_health 已判定当前更像约束代价：tightness=%s，主问题=%s。优先考虑收口。",
+				fallbackExecuteText(state.HealthTightnessLevel, "unknown"),
+				fallbackExecuteText(state.HealthPrimaryProblem, "无"),
+			)
+		case !state.HealthShouldContinueOptimize:
+			return fmt.Sprintf(
+				"analyze_health 已判定当前没有更值得继续处理的局部问题：%s。若用户未追加新要求，优先收口。",
+				fallbackExecuteText(state.HealthPrimaryProblem, "当前可直接收口"),
+			)
+		case state.HealthStagnationCount > 0:
+			return fmt.Sprintf(
+				"最近诊断已连续 %d 次无明显改善；若本轮仍不能让主问题变轻，优先收口。当前主问题：%s。",
+				state.HealthStagnationCount,
+				fallbackExecuteText(state.HealthPrimaryProblem, "无"),
+			)
+		case strings.EqualFold(strings.TrimSpace(state.HealthRecommendedOperation), "swap"):
+			return fmt.Sprintf(
+				"当前主问题：%s。优先在已有落位之间做局部 swap，别把问题扩散到更远的天数。",
+				fallbackExecuteText(state.HealthPrimaryProblem, "无"),
+			)
+		case strings.EqualFold(strings.TrimSpace(state.HealthRecommendedOperation), "move"):
+			return fmt.Sprintf(
+				"当前主问题：%s。若要 move，只在近范围合法落点里小修，不要做全窗口搜索。",
+				fallbackExecuteText(state.HealthPrimaryProblem, "无"),
+			)
+		}
+	}
+
+	if activeDomain == "" {
+		if roughBuildDone {
+			return `先激活 schedule 业务域；当前是粗排后的微调场景，通常至少需要 mutation+analyze。若要按统一条件逐个处理一批任务，再加 packs=["queue"]。`
+		}
+		return `先判断当前任务属于哪个业务域，再用 context_tools_add 激活对应工具。`
+	}
+
+	if activeDomain == "schedule" &&
+		strings.Contains(latestMutation, "batch_move") &&
+		(strings.Contains(latestMutation, "缺少") || strings.Contains(latestMutation, "无效")) {
+		return `当前 batch_move 路径受参数约束；若要处理一批符合同一条件的任务，优先加 packs=["queue"] 逐个处理。`
+	}
+
+	if activeDomain == "schedule" &&
+		latestAnalyze != "" &&
+		strings.Contains(latestAnalyze, "metrics") &&
+		!containsExecutePack(activePacks, newagenttools.ToolPackQueue) {
+		return `若诊断已经完成，下一步应转入读事实或写操作，不要重复 analyze_health；涉及同类批量任务时优先考虑 packs=["queue"]。`
+	}
+
+	if activeDomain == "taskclass" &&
+		state.TaskClassUpsertLastTried &&
+		!state.TaskClassUpsertLastSuccess {
+		return `先根据 validation.issues 补齐缺失字段，再重试 upsert_task_class，不要直接收口。`
+	}
+
+	return ""
+}