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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。
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package newagentprompt
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import "strings"
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func buildExecuteScheduleAnalyzePackV2() executeRulePack {
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return executeRulePack{
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Name: executeRulePackScheduleAnalyze,
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Content: strings.TrimSpace(`
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- analyze 包已激活：优先使用 analyze_health 判断“现在还值不值得继续主动优化”，不要把它当成全能体检表。
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- 若需要维度级细诊断（如 rhythm），再 add packs=["deep_analyze"]，不要默认把所有分析都铺开。
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- 在主动优化专用模式里，analyze_health 会直接返回 decision.candidates：这些就是后端已经验证合法、并且复诊后确实变好的 move/swap 候选。
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- 一旦 decision.candidates 已经给出，下一步应直接从候选里选一个去执行；不要再自己搜索 query_target_tasks / query_available_slots。
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- 若 analyze_health 显示 should_continue_optimize=false，优先收口；不要因为“理论上还还能动”就继续局部修补。`),
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}
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}
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func buildExecuteDiagLoopMicroPackV2() executeRulePack {
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return executeRulePack{
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Name: executeRulePackMicroDiagLoop,
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Content: strings.TrimSpace(`
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- 粗排后的主动优化允许多轮 execute，但每一轮都必须围绕“当前主问题”做局部、小范围、可解释的调整。
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- 在主动优化专用模式里，analyze_health 负责“出候选题”，你只负责在 decision.candidates 里做选择，不负责重新全窗搜点。
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- 若当前问题主要来自时间窗过紧，或所有合法候选都只是平移没有变轻，应接受局部不完美并收口。
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- 若连续两轮诊断没有明显改善，或当前 recommended_operation 已经是 close，应优先收口。
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- 主动优化优先在已有落位之间做选择：swap 优先，move 次之；不要做全窗口搜索。`),
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}
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}
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