宜博 / lemonacp

把微信联系人头像建成人脸锚点，照片处理时自动认出"这是谁"，标注时直接带名字。

- data：Person 加 faceEmbedding 锚点字段 + 迁移 v4→v5（ALTER 加 BLOB 列，
  DDL 对过 Room；真机迁移零数据损失）；PersonDao anchors/getByContactRef
- FaceMatcher：gallery 统一 = 人物锚点(头像) + 已标注脸样本；match() 共享余弦匹配；
  PhotoProcessor 改用统一 gallery
- WeChatEnrollWorker：读 filesDir/wx_enroll/(enroll.json + 头像) → 对每张头像跑
  **端上 FaceEngine**(必须同引擎才能跟照片人脸比)，恰 1 脸就建 Person(name,
  contactRef=wechat:wxid, avatarPath, faceEmbedding)。幂等、单轮预算 8min、retry 续
- UI：人物页「从微信导入联系人」按钮；人物卡片标注「微信/声纹」来源
- server/services/wechat/extract-wechat-avatars.py：Mac 侧提取脚本
  （sqlcipher 解密 EnMicroMsg.db → rcontact⨝img_flag 筛真人 → 下载头像）

实测：4338 真人联系人，头像有脸覆盖率 41%(1796/4337)，端上 90s 建 284 锚点（继续后台跑）。
头像/姓名属敏感 PII，存 _wx_enroll/ 已 gitignore。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

- 首页 tab 改名「录音」，新增「对话」tab（ChatGPT 式：抽屉历史 / 气泡 / 流式 / 输入框）
- chat/ChatConfig：聊天对象 = OpenAI 兼容端点 + model；本地 2B/4B 共用一个 llama-server
  端口按 model 热切换，Hermes 走 gateway 8642；本地 baseUrl/model 名 app 内 ⚙ 可改
- chat/ChatClient：SSE 流式逐 token，端点不支持流式时自动降级整段解析
- 持久化到 Room：chat_conversations / chat_messages 两表，切换对象记到会话 targetId
- data：AppDatabase 加 MIGRATION_2_3（纯增量加表），修复 fallbackToDestructiveMigration
  在 24/7 RecorderService 重装时静默清库的风险

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

Pixel 8 Pro 上的本地 lifelog 应用，v1 核心闭环：

- 前台服务 (foregroundServiceType=microphone) + AudioRecord 16k mono PCM
- Silero VAD on-device 切段（500ms 静音切、300ms 最短、30s 强切）
- sherpa-onnx + paraformer-zh int8 本地 ASR
  Tensor G3 实测 ~25× realtime，<200ms 处理 1-10s 段
  whisper-small 0.6× 跑不动，paraformer 是甜点选型
- Room (Segment + Transcript + Summary) + Compose 时间轴 LazyColumn UI
- 232 MB 模型首次启动从 hf-mirror.com 下载到 app filesDir
- 讯飞 中文识别大模型 WebSocket 客户端备用（云复核 fallback）

依赖：
- sherpa-onnx v1.13.2 Android jniLibs (arm64-v8a, ~34 MB)
- Silero VAD ONNX (~629 KB)，sample.wav (3 MB) 内嵌资源
- AGP 8.7.3 / Kotlin 2.1 / Compose BOM 2024.12.01 / Room 2.6.1

后续待办（按用户语音里提到的优先级）：声纹识别 / Opus 编码 /
FTS5 中文搜索 / hermes-Kimi 纪要 worker。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

.gitignore 早就有这两条规则但文件已被跟踪，对已 tracked 文件无效。
git rm --cached 把 121 个 build artifacts 从 index 移除（保留磁盘文件）。

同时 ignore：
- lsposed-wechat-sendmsg/local.properties (Android SDK 本地路径，包含个人机器信息)
- lsposed-wechat-sendmsg/*.keystore (签名密钥，不应入库)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

- auto-reply.js 接入 hermes-agent OpenAI-compatible API (:8642)
- 新增 android-wechat-tracker-sqlcipher.js 替代 LSPosed 日志 tail
- 新增 android-wechat-sender-frida.js 替代 am broadcast 发送
- 更新 keepalive.sh、README、HermesWeChatModule.java
- 添加 .gitignore SQLite 变体规则
- 新增 docs: 息屏发送尝试记录与屏幕自动唤醒方案

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

- auto-reply.js: connect to hermes /api/master/chat for AI reply generation
  - SSE response parsing, session isolation per talker
  - notification watcher (termux-notification-list) for screen-off fallback
  - wechat foreground check + wake before send
- hermes_wechat_daemon.py: prefer hermes API, fallback to direct LLM API
- config.json: add hermes host/port for local API connection
- keepalive.sh: termux-wake-lock + process guardian for hermes + auto-reply
- Move docs into local-testkit/docs/ directory
- .gitignore: exclude server/db/

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

Mac side (lemonPCRM):
- Express server with /api/master/chat SSE endpoint
- MasterSession multi-round orchestration
- AgentManager + ToolRegistry
- ClaudeCliProtocol ACP implementation

Pixel side (wechat_plain/scripts/):
- hermes_wechat_daemon.py: standalone daemon
  - SQLCipher DB decryption with WAL checkpoint fix
  - Direct LLM API calls (Kimi/Anthropic/OpenAI)
  - am broadcast to trigger LSPosed send
  - Auto wake WeChat to foreground before poll/send
- lsposed-wechat-sendmsg: LSPosed module
  - sendTextMessageDirect via WeChat internal API
  - u01.r1.a -> builder -> m1.a() full chain
  - Background thread NetScene submission

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

包含 ACP 协议层、Agent 运行时、Express API 服务端、
编排引擎及进程管理等完整实现。

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>