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v1.1.6: 按 skill-template human_verification 设计模式重构 RPA
技能自动化发布 / release (push) Successful in 7s
按 skill-template examples/real_browser_rpa 设计模式重构 platform_collector，
把 v1.1.5 修复的硬编码等待时间统一抽到 constants.py，并补上手工登录 fallback
和结构化错误码。
核心改动：
- constants.py 新增 24 个 RPA 常量（HUMAN_WAIT_TIMEOUT=180 / HUMAN_POLL_INTERVAL=2.0 /
DEFAULT_PAGE_TIMEOUT_MS=15s / GOTO_TIMEOUT_MS=60s / SPA_LOGIN_* / TABLE_* /
SIDEBAR_LINK_TIMEOUT_MS 等），与 skill-template human_verification 同名常量对齐
- platform_collector 重构：
* 新增 RPAError / LoginTimeoutError (ERROR:LOGIN_TIMEOUT) /
MissingBrowserError (ERROR:MISSING_BROWSER) / TableNotFoundError (ERROR:TABLE_NOT_FOUND)
* 新增 _is_logged_in / _wait_for_manual_login（轮询 + 180s 兜底，与
skill-template task_rpa.py::_ensure_logged_in 对齐）
* _fill_spa_login 自动 fill 失败时 → 自动 fallback _wait_for_manual_login
（仅 --show-browser 模式；headless 模式抛 LoginTimeoutError 退出码 2）
* 所有 wait_for_timeout / wait_for_selector timeout 替换为常量
* collect_all() 加 human_wait_timeout 参数（CLI 透传）
* page.set_default_timeout(DEFAULT_PAGE_TIMEOUT_MS) 覆盖 Playwright 默认 15s
- app.py cmd_collect_platform：
* 捕获 RPAError → JSON 输出 {error: e.code, detail: ...} + exit 2
* 新增 --human-wait-timeout N flag
- requirements.txt：删除违规的 playwright>=1.40.0（playwright 由宿主 jiangchang_skill_core
runtime 提供，文件顶部注释已声明）
- .env.example：新增 HUMAN_WAIT_TIMEOUT / RPA_PAGE_TIMEOUT_MS / RPA_GOTO_TIMEOUT_MS
覆盖项
- tests/run_tests.py：新增 7 个 platform_collector 纯函数测试
（_gen_contract_id × 2 / _normalize_date × 2 / _parse_days × 2 / _parse_alert）
- SKILL.md version 1.1.5 → 1.1.6；CHANGELOG.md 加 1.1.6 条目
测试：28/28 通过（21 原有 + 7 新增）
POLICY-RELEASE-001：SKILL.md=1.1.6 == CHANGELOG=1.1.6 == SKILL_VERSION=1.1.6
Co-Authored-By: Claude Code <noreply@anthropic.com>
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2026-09-14 17:29:08 +08:00 |
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v1.1.1: 升级 AI 续聘建议为 LLM + Playwright RPA 采集 SmartCampus 平台材料
新增：
- scripts/service/platform_collector.py：Playwright RPA（持久化 browser profile 复用登录态），抓合同表（姓名/单位/到期日/剩余天数/预警/建议），逐行点"续聘材料包"按钮下载 PDF/Word 到 data/materials/
- scripts/service/material_parser.py：PDF/Word 文本提取（pypdf → pdf2image + pytesseract OCR 扫描件兜底；python-docx 抽 docx；antiword 兜底 .doc）
- scripts/service/llm_decision.py：AI 决策统一入口（优先调宿主 jiangchang_skill_core.llm_manager.call_llm_json；本地降级到规则版；输出 decision_source ∈ {llm, rules, rules_no_materials}）
- scripts/db/migrations.py：idempotent ALTER/CREATE，建 materials_content 表 + renewal_tasks 加 decision_source / materials_summary 列
修改：
- scripts/db/connection.py：init_db() 自动调 apply_all() 应用 v1.1.1 迁移
- scripts/db/repository.py：加 insert_material / list_materials_for_contract / list_pending_materials / summarize_materials / get_task_full
- scripts/service/task_generator.py：AI 决策统一改为调 llm_decision.decide_suggestion(materials_summary=...)；reason 文案加「已结合材料包（X 份文件，Y 字 / 待解析）综合判断：...」
- scripts/service/html_renderer.py：ctx 加 DECISION_SOURCE（LLM 推理 / 本地规则 / 本地规则（无材料））+ MATERIALS_COUNT
- scripts/templates/task.html.j2：footer 加 "AI 建议来源：{{DECISION_SOURCE}} · 已审阅材料 {{MATERIALS_COUNT}} 份"
- scripts/cli/app.py：新增 2 个 CLI（collect-from-platform / parse-materials）；现有 9 个不动
- requirements.txt：playwright / pypdf / python-docx / pdf2image / pytesseract / Pillow
- .env.example：SMARTCAMPUS_BASE_URL / SMARTCAMPUS_PROFILE_DIR / MATERIALS_DOWNLOAD_DIR / OCR_LANG / LLM_MODEL_NAME / LLM_API_BASE_URL / LLM_API_TOKEN
- SKILL.md：version 1.1.0 → 1.1.1；用户意图路由表加 2 行；新增「数据来源」段（三层来源 + AI 决策透明化）
- README.md：使用前要准备 → 加 playwright install chromium 步骤
- CHANGELOG.md：v1.1.1 条目
- scripts/util/constants.py：SKILL_VERSION 1.1.0 → 1.1.1
本地验证：11 个 CLI 全部 exit 0；decision_source=rules；reason 含「已结合材料包（6 份文件，待解析）」；HTML footer 含决策来源。
Co-Authored-By: Claude Code <noreply@anthropic.com>
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2026-09-14 15:01:24 +08:00 |
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06c053d7d7
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v1.1.0: 实现核心业务逻辑（扫描/任务书/派发/状态机）
新增（scripts/ 分层完整实现）：
- scripts/util/{constants,date_util,runtime_paths,logging_setup}.py
- scripts/db/{connection,seed_data,repository}.py（SQLite + 5 张表 + 50 份样例合同）
- scripts/service/{scanner,task_generator,dispatcher,html_renderer}.py
- scripts/cli/app.py（argparse 子命令）
- scripts/templates/task.html.j2（Jinja2 渲染，无 jinja2 时降级到 str.replace）
- examples/{contracts_sample,performance_sample}.csv（本地样例数据）
修改：
- scripts/main.py：argparse + jiangchang_skill_core 降级
- SKILL.md：version 1.0.1 → 1.1.0
- CHANGELOG.md：加 v1.1.0 条目
- .env.example：加 DB_PATH / HTML_OUTPUT_DIR / JIANGCHANG_DATA_DIR
本地验证（9 个 CLI 命令全部 exit code = 0）：
- health / version / config-path / init-db：基础 4 命令
- scan-expiring-contracts --thresholds 90,60,30：42 份可续聘 → 红 10 / 橙 10 / 黄 10，生成 30 任务
- render-html：写 output/<task_id>.html（4.9 KB）
- generate-renewal-task：单份合同任务书生成
- mark-contract-renewed：状态机更新 + 关闭 open alerts
- dispatch-task-notice：按单位/月份派发 payload（dry-run 模式）
业务规则（AI 续聘建议本地版，规则顺序判断）：
1. 师德 < 60 → non_renew
2. 近 3 年考核有不合格（< 60）→ observe
3. 全部 >= 80 且逐年上升 → renew
4. 其他 → observe
Co-Authored-By: Claude Code <noreply@anthropic.com>
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2026-09-14 14:17:43 +08:00 |
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