宜博 / lemonacp

24/7 录音 .opus 只增不减（实测 ~32MB 攒几天），加保留期清理：
- StorageManager.prune：按天目录名删除早于 N 天的 segments/yyyy-MM-dd/（不碰 DB，
  Segment 行保留→文字永留；audioPath 仍指向已删文件，播放对缺失文件优雅 no-op；
  不动在途 blocks/）。+ audioUsageBytes 统计占用。
- StorageTtlWorker + StorageScheduler：每天一次 periodic 清理（电池不低时），LifelogApp 注册
- 设置页「存储」段：录音占用显示 + 保留时长下拉（永久/7/14/30/60/90 天）+ 立即清理按钮
- 默认「永久保留」(ttl=0 不删)：自动删录音是破坏性的，由用户主动选保留期才生效

真机验证：占用读数 31.9MB 与 du 一致；UI 渲染正常。未跑真实删除（默认关闭）。

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贪心单遍聚类会把同一人切成多簇：早期噪声段一旦另起簇，后续同人段按「最近质心」
各自归簇，再不会并回（实测主说话人被拆成 说话人11+12+29，质心却差 0.65+）。

- 新增 SpeakerClusterer.mergeOverSplit：重聚类后做 agglomerative 合并——反复把质心
  余弦 ≥ mergeThreshold 的两簇并掉，质心用两簇全部成员段重算（比存的封顶滑动均值
  更准，能暴露被掩盖的过切：实测 说话人11↔12 成员重算余弦 0.749）。
  约束：不并两个人工命名簇；一人工一自动并入人工保留名字；都自动并入成员多的。
  合并后刷新被并段的 speakerId 与相似度。
- reclusterAll / clearAllAndRecluster 收尾调用合并；mergeThreshold 默认 0.55，设置页可调
- 真机实测：32→29 簇，主说话人统一为单簇（580 段），残留仅 4 对 0.50–0.52 小簇待人工

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档案页「🔗 合并重复」→ 独立选人子页(搜索+全部人物列表，含微信池) → 确认 → 并入当前人物：
- 人脸归属改派、声纹/人脸锚点/头像/昵称-备注-微信号/手机号/真名/简历/AI 印象 缺啥补啥
- contactRef 优先保留 wechat: 引用，合并后微信聊天/朋友圈/AI 印象不丢
- 被合并的那条删除；当前人物存活并置 managed
- DAO: FaceDao.reassignPerson + PersonDao @Update
- 选人改用整页子页(MergePersonPickerScreen)，不再塞进 AlertDialog（之前被布局挤没、看不到搜索/列表/按钮）

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之前「📱手机通讯录」一点就全量导进池子，改为跟微信导入一致的列表+多选体验：
- 新增 PhoneContactPickerScreen：READ_CONTACTS 后读系统联系人成内存列表(不入库)，
  按拼音 A–Z 分组+搜索，每行显示 人名+手机号 带复选框，支持全选/取消全选
- 勾选「导入选中」才入库，直接进「我管理的人物」(managed=true，不用再去池子勾第二遍)
- VM: importPhoneContacts(全量) 拆成 loadPhoneContacts(读列表)+importSelectedPhoneContacts(导选中)
- 保留按手机号/姓名跨源自动合并去重
- 「通讯录」池页的手机入口改为跳转多选页(onOpenPhonePicker)

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- Person 加 realName/resume，档案页可编辑（PersonProfileScreen）；DB 迁移 12→13
- 通讯录池新增手机系统通讯录来源（READ_CONTACTS / ContactsContract，contactRef phone:<id>），
  按手机号/姓名跨源自动合并去重（PersonDao getByPhone/getByExactName/setPhone/updatePhoneInfo/updateProfile）
- PhotologScreen/PhotologViewModel 支持两源池子
- AndroidManifest 加 READ_CONTACTS 权限；同步 CLAUDE.md

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录音 tab：
- 录音中显示「⏱ 已录制 mm:ss」秒表（RecorderState 记 startedAt/accum，暂停冻结、继续累加）
- 「最近转写」换成「录音记录」列表：按 audioPath 聚合录音块，每行显示起止/时长/转写状态/字数/人数/段数，点击跳时间轴定位该块

声纹：
- 短段不认声纹：assign/reclusterAll 加最短识别时长闸门（默认 3s，设置页 1–8s 可调），止住短段量产伪说话人
- 新增 clearAllAndRecluster + 「声纹」tab「清空重识别」按钮：删全部声纹+清归属后从零重聚类

录音分段：
- BlockBuffer 静音切段间隔由编译期常量改为构造参数，设置页「分段间隔」1–15min 可调（下次服务启动生效）

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- UI 从 5-tab 改为底部 4-tab(人物/录音/对话/设置)+录音内 4 子 tab
- 新增 photolog 人脉 CRM 层说明(两人物池/vision 人脸/微信头像锚点)
- 设置页从 TODO 移到已完成；保留未建的存储 TTL/用量/暂停时段

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删掉底部「纪要」菜单，把它的声纹/纪要两个子页并入「录音」。
录音菜单顶部子 tab 从 2 个(录音/时间轴)扩到 4 个(录音/时间轴/声纹/纪要)。
底部导航 6→5：人物/录音/对话/相册/设置。
跨子页联动保留：声纹点人→时间轴按 TA 筛选；纪要点时间戳→跳时间轴对应段。

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某些块的音频会让 sherpa-onnx 在 native 层 SIGSEGV（实测重处理历史时一个 12.8s
正常音频块触发，原因在 native 不可控），把整个进程(含 UI)带崩——表现为「一打开
录音页就闪退」，且重启后 listPending 又排到同一毒块，死循环崩。

native SIGSEGV 无法 try/catch，改用文件标记防御：处理前写 .attempt；若启动时标记
仍在(= 上次崩在这块、没走到删目录)，把该块移到 blocks_quarantine/ 跳过。一块最多
崩一次即被隔离，其余正常处理，app 不再死循环。隔离块留存可后续排查。

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档案页声纹行加「🎤 录一段」：对手机说 ~6s → CAMPPlus 192d 声纹 →
新建 SpeakerProfile 绑到 TA（原「绑定」改名「选已有」走旧的选择已有声纹）。
关键：24/7 RecorderService 占麦，录前 pause 释放 AudioRecord、录后 resume，
避免双 AudioRecord 抢麦。VoiceEnroll 状态机驱动对话框（录音倒计时/提取中/完成/错误）。
绑定后自动 setManaged + touch。真机验证：pause→capture→embed(dim=192)→resume 全链路通。

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reprocess-history.sh：把所有旧逐句 .opus 按静音5min/10min封顶合并成「块」
(ffmpeg 解码→blocks/<ts>/{audio.pcm,manifest})，清空旧 segments/transcripts/
speaker_profiles，推回设备。重启 RecorderService 后由端上本地模型(pyannote+
paraformer+campplus)经现有 block 崩溃恢复管线整体重跑声纹+文字——识别全程不碰云/Claude，
脚本只做机械重打包+清库。自动备份原 DB。

实测：1078 段 → 89 块。

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人物 tab 只显示 managed=true 的人；4357 个微信联系人退为「池子」。
新增「微信通讯录」选人页：全部联系人 A–Z + 搜索 + 勾选 → setManaged。
标人脸 / 绑声纹 / 手动建人自动置 managed=true。observeManaged 驱动列表。

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录音文件改造：BlockProcessor 不再把块切成逐句小 .opus，整块 speech 存成「一个
完整录音」.opus；每个 turn 只记在块内的起始偏移(audioStartMs)+时长，共享块文件。
省空间(不重复存)，且真正有「完整录音文件」可回放。

时间轴 UI：
- 时间段块头加 ▶：playSequence 把该段涉及的各块完整录音依次播。
- 每条 turn 加 ▶：seek 到块内偏移、只播该 turn 时长（SegmentPlayer 支持 startMs/durMs）。
- 旧逐句段 audioStartMs=0、audioPath=自身文件，照常整段播放，兼容。

Schema：Segment +audioStartMs（MIGRATION_10_11）。注：本提交的 Entities/AppDatabase
同时含并行开发中的 persons.managed（MIGRATION_11_12，version 12）——两者在同一 schema
文件内经 version 号耦合，无法拆分提交，故一并带上。

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档案页从一长条下拉改成：固定资料头 + 搜索框 + 顶部 TabRow 切换。
- 固定头部：头像 + 名字 + 微信号/备注/手机号 + 声纹绑定（绑定/改绑）+ AI 印象
- 搜索框：在当前 tab 的记录里实时过滤（caption/转写/聊天/朋友圈文本子串）
- TabRow：照片 / 语音 / 聊天 / 朋友圈（各带数量），切到哪个就显示哪个列表
  - 照片：3 列网格，点开看大图
  - 语音：TA 说过的录音段，点击播放
  - 聊天：微信气泡；朋友圈：动态列表

实测：火星人档案页头部固定，「照片1/语音54/聊天1/朋友圈10」tab 切换正常。

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- 「人物」从相册子页提升为**独立一级 tab，放第一位**（默认打开）；PhotologTab 拆成
  ContactsTab(通讯录+档案) 与 AlbumTab(照片)，共用同一 PhotologViewModel(Activity 域)
- 通讯录排序：点过/绑过声纹的联系人 lastAccess 置顶到「★ 最近联系人」区，
  其余仍按拼音 A–Z（Person.lastAccess 字段 + 迁移 v9→v10；点开档案/绑声纹时 touch）

注：本提交还顺带含时间轴「按 5min 静音切时间段分组」的并行改动（同文件耦合，已编译通过）。

实测：默认进人物页(共 4357)，点联系人后回列表，顶部出现「最近联系人」；迁移 v10 零数据损失。

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更新录音管线描述（07f3d22 的架构改动）：
- §一/概述：一句话管线改为「攒块→整块 pyannote 分轮→逐 turn 转写+认人」，标注无实时字幕
- §四 架构链路：RecorderService 攒块 + BlockBuffer/BlockProcessor + Channel 解耦 + 崩溃 listPending；
  补块边界参数（SILENCE_MS=5min / MAX_MS=10min）；标注旧 DiarizationWorker 已删 + WM 10min 上限
- 文件地图：加 BlockBuffer/BlockProcessor/DiarizationEngine；SpeakerClusterer 标 L1/L2
- 接口表：VAD→BlockBuffer→BlockProcessor→DiarizationEngine→逐 turn 入库
- 声纹纠偏 L1 冻结 anchor + L2 多 anchor 重建；阈值默认 0.45
- changelog 加 v0.7；多 anchor 待办标完成；logcat tag 加 BlockBuffer/BlockProcessor
- 版本号 v0.6 → v0.7

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档案页扩成多源聚合（里程碑 2/4/5；3 短信因本机无数据暂缓）。

- data：WechatMessage / Moment 两表 + persons.impression 字段 + 迁移 v6→v7→v9；
  对应 DAO observeByTalker / observeByUser / updateImpression
- WeChatEnrollWorker 增 Pass1.5/1.6：导入 messages.json(聊天) + moments.json(朋友圈)
  （clear+重灌幂等，按 wxid 关联 Person.contactRef）
- PersonProfileScreen：加「微信聊天」气泡 + 「朋友圈」列表两段
- M5 AI 印象：PhotologViewModel.enrichImpression 汇总 TA 朋友圈 → 本地 4B(8080)
  生成一句话画像 + 标签（爱好/性格），存 persons.impression，档案页展示 + 按钮触发
- server/services/wechat/extract-wechat-chat-moments.py：Mac 侧提取脚本
  （EnMicroMsg message 表解密 + SnsMicroMsg 明文 SnsInfo protobuf 文本近似提取）

实测：真机导入聊天 40 条 + 朋友圈 78 条，按 wxid 关联到联系人（火星人 10 条朋友圈）。
M3 短信：研究清楚（mmssms.db 明文 + contacts2 手机号源），但本机 SMS=0、通讯录=0
（纯微信用户），无数据暂缓，机制在有数据设备上可直接复用。

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弃掉「录一句、转一句、实时聚类」——短句(0.3-30s) embedding 噪声大，实时滑动
聚类把噪声平均进 anchor，是声纹串人的根因。改为：

录音端(RecorderService)：VAD 只负责存语音 + 检测块边界，删掉实时 transcribe/
embed/clusterer.assign。块关闭条件：静音≥5min 或 块时长≥10min(长会议保活)。
  - BlockBuffer：speech-only PCM 追加 + manifest(run 偏移→真实时间)；崩溃重启
    listPending 续处理。
处理端(BlockProcessor)：整块 pyannote 分轮 → 每 turn 切片 paraformer 转写 +
CAMPPlus 嵌入 + 全局 anchor 匹配 → 写 turn 行(turn = 时间轴一行)。pyannote
缺失则降级整块单 turn。块处理与采集解耦(Channel 顺序消费)，不阻塞录音。

embedding 从源头是单说话人干净切片，不再被实时逐句污染。SpeakerClusterer.assign
也加 L1 冻结(命名 anchor 不漂移)。废弃旧的周期 DiarizationWorker(块创建即
diarize)，删 DiarizationScheduler/Worker；纪要按钮不再触发它。

实测(95s 真实会议块)：13 段语音 → 24 个干净不重叠 turn，逐 turn 带说话人+文字。

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把「人物」做成微信通讯录样式 + 联系人档案页（以人为中心聚合的地基）。

- data：Person 加微信资料字段(nickname/remark/alias/pinyin/pyInitial/phone) + 迁移 v5→v6；
  PersonDao observe(id) / updateContactInfo；SegmentDao observeBySpeaker(声纹→录音)
- WeChatEnrollWorker 重写两段：Pass1 给**全部真人联系人**upsert 资料(通讯录全员可见)，
  Pass2 仅对有脸头像建 faceEmbedding 锚点。幂等
- ContactList：搜索 + 拼音 A–Z 粘性分组 + 头像 + 人脸/声纹标，点进档案页
- PersonProfileScreen：头像 + 微信名/备注/微信号 + 声纹绑定 + 关联照片列表 + 录音列表
  （录音 = segments.speakerId=person.voiceSpeakerId，绑声纹后出现）
- 标注对话框改可滚动/搜索/固定底部按钮（联系人多时不再卡死）
- extract 脚本补全字段(nickname/remark/alias/pinyin)

实测：4357 真人联系人入通讯录(1339 人脸锚点)，A–Z 分组 + 头像 + 档案页正常。

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单段注册的 anchor 太弱：实测「宜博」「秦子琛」两个单段 anchor 余弦只隔 0.53，
高度混淆，导致段被错派。L2 把 anchor 从「单段」升级为「该人名下全部段的均值」：

- SpeakerClusterer.rebuildAnchor(repo, speakerId)：取该说话人所有带 embedding 段
  的均值、L2 归一化写回质心（sampleCount 同步）。
- SegmentDao.embeddingsForSpeaker(speakerId)：拉该人名下段 embedding。
- 触发点：重命名（命名即确认身份）、合并（成员集变大）后各 rebuild 一次。

配合 L1 冻结不漂移：anchor 干净（多段均值）且稳定（不被相邻说话人污染），
用户「听一段→命名/合并→重新聚类」即可把历史漂移搞坏的 anchor 一次性纠正。

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reclusterAll 原本对命中的簇一律滑动均值精修质心。问题：人工命名的 anchor
吸入相邻说话人的段后，质心会朝其漂移、再吸走更多 → 雪球式吞并（实测「秦子琛」
把「宜博」从 ~125 段啃到只剩 56）。

改为：命中人工命名 anchor 时只归属、**冻结质心不漂移**（autoIndexOf==null 判定）；
自动簇仍滑动均值。anchor 始终保持用户标定方向，不被相邻说话人污染。

实测确认生效：冻结后「秦子琛」anchor 不再吞并，各簇内聚 0.76-0.82 干净分离。
注：此改动也暴露出历史漂移已把存量 anchor 的 embedding 平均坏了（连本该代表的
主说话人都匹配不上），需 L2 多 anchor 重注册给出干净 anchor。

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底部导航 7 → 5：录音 / 对话 / 纪要 / 相册 / 设置。
- 「录音」页顶部 TabRow 切 录音 / 时间轴
- 「纪要」页顶部 TabRow 切 声纹 / 纪要
- 跨页跳转保留：声纹点某人 / 纪要点要点 → 自动切到「录音」页的时间轴子 tab

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整场会议不再截断在前 ~140 段：按 3min speech 分块独立 diarize（块内说话人
index 不跨块，身份交全局 reclusterAll），断点 cursor 持久化到 prefs，下轮从
上次中断的段续跑而非重头。

修卡死真 bug：WorkManager 对每个 worker 有 10min 硬上限，原来 8min 大 chunk
一次 diarize 逼近上限被系统 kill、cursor 写不回去 → 永远卡在同一段。改成
3min chunk + 5min 预算，一轮跑完多块、多次写 cursor，绝不撞红线。实测 473 段
真实会议 4 轮自动跑完（142→232→336→424→done）。

SettingsScreen 阈值下拉补 0.35/0.40（0.4 过合并、0.55 过分裂，甜点 ~0.45）。

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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。

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- 新增「相册」tab（照片 / 人物 两子页）
- 照片：Coil 网格 + 人脸数徽标；「+导入照片」走系统相册选择器，导入瞬时完成、
  后台识别（显示「待处理 N」）
- 照片详情：大图 + 时间/GPS + Qwen-VL 场景描述 + 人脸列表，点脸 → TagFaceDialog
  标注（选已有人物或新建），自动回填同一人到其它照片
- 人物：人 → TA 的照片，可重命名；预留「已绑声纹」展示（融合声纹下一步）
- PhotologViewModel：导入登记 + 标注/回填，随 Activity 存活

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以「人」为中心融合身份的相册基础（声纹那套的人脸版）：
- data：persons/photos/faces 三表 + 增量迁移 v3→v4（DDL 对过 Room，真机零数据损失）
- vision/FaceEngine：ML Kit 检测+5点 → 相似变换对齐 → TFLite MobileFaceNet 512维
  embedding（同人 0.976/异人 0.127，embed 44ms）。**不用 onnxruntime-android**——
  它和 sherpa 自带 libonnxruntime.so(自定义符号版本)无法共存，会弄坏音频
- vision/VisionClient：经 llama-swap 8080 的 vl 端点(Qwen2.5-VL-3B)出场景描述，只描场景不报人名
- vision/PhotoProcessor：人脸+embedding+VL+EXIF → 更新 photos 行 + 写 faces + 匹配 Person
- vision/PhotoWorker + PhotoScheduler：导入只瞬时登记，重活交后台 worker 定时/闲时处理
  （15min periodic + 导入触发 runNow，单轮 7min 预算，防并发），不阻塞导入
- vision/FaceMatcher：标注一张脸 → 回填其它照片同一人（同声纹回填）
- ImageUtil：EXIF 时间/GPS、按方向解码、降 512px 喂 VL、embedding 打包
- 模型 w600k_mbf.tflite(6.5MB) 进 assets（实测还原 onnx cos=1.0）

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解决 v1 的说话人爆炸（98）+ 内存崩溃：

- 不再每会话贪心建全局说话人。改为：diarization 给每段存"干净"的
  dominant-turn embedding（覆盖实时的混合 embedding），run 末尾跑一次
  SpeakerClusterer.reclusterAll 做全局聚类（本就全局 + 保留人工命名锚点）。
- 修 OutOfMemoryError：拼接会话音频原用 ArrayList<Float>（每 float 装箱 16B，
  6min 会话 ~92MB 垃圾）→ 改 List<FloatArray> 一次性 copy；AudioDecoder
  的 ArrayList<Short> → ByteArrayOutputStream。MAX_CONCAT 18→10min 留余量。

注：Daos.SegmentDao.updateEmbedding 这一行（diarization 需要）未在此 commit，
随 photolog WIP 一起；提交 photolog 时带上即可。

实测：无 OOM；但说话人仍 89——因单轮 7min 预算只 diarize 了 3/14 会话，
其余仍是脏 embedding。periodic 多跑几轮全部 diarize 后才会真正收缩。
有声书测试数据本就对声纹是地狱级，真实多人数据 + 阈值微调是正路。

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逐 VAD 段单 embedding 的实时方案无法处理「一段几秒内多人说话」（混合 embedding=噪声）
+ 在线贪心聚类过度合并。改为会话级批处理重跑（与纪要 worker 同构）：

- DiarizationEngine：sherpa-onnx OfflineSpeakerDiarization（pyannote 分割检测
  说话人变更点+重叠 → CAMPPlus embedding → FastClustering 自动聚类）。
- AudioDecoder：.opus(Opus-in-Ogg) → 16k mono PCM（MediaCodec，含 48k→16k 重采样 + 下混）。
- DiarizationWorker：每个已结束/未 diarize 会话 → 解码拼接 → diarize → 局部说话人
  桥接全局 SpeakerProfile（复用 SpeakerClusterer）→ 段按重叠最大 turn 重标。
  AtomicBoolean 互斥 + 7min 预算 + 进程内 idempotency(prefs)。
- DiarizationScheduler：periodic 15min(UPDATE) + 「现在跑一次」一并触发。
- ModelDownloader.ensurePyannoteModel：首启下 pyannote-seg(~6MB)。

实测端到端通：56 段会话 → 44 turns、检测出多说话人（核心能力达成）。
已知待调（非 bug）：
- 测试数据是有声书(一人配几十角色)，对声纹是地狱级输入 → 全局说话人偏多(98)。
  需在真实多人录音上验证；threshold 走设置页可调。
- 全局身份桥接现为贪心 match-or-create，易累积；v1.1 应改全局重聚类。
- 段内多说话人 v1 先归主导 turn，不拆分+重 ASR（v2）。

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- HermesAccessibilityService: 折叠态封面屏(1080×2364)下 A11y 节点 bounds 全 0、
  ACTION_CLICK/SET_TEXT 失效，改用固定坐标 dispatchGesture 全流程（搜索图标 →
  设剪贴板长按粘贴 → 首条结果 → IME 剪贴板候选插入 → 绿色发送按钮），
  删 ~750 行旧反射/节点路径（-749/+74）。
- setup_termux_boot.sh: frida-server 路径挪到 Termux 家目录(~/hermes-wechat/bin)，
  弃用 /data/local/tmp（Termux 路径约定）。
- server/services/wechat/wechat-contacts.{json,md}: 从 EnMicroMsg.db rcontact 导出
  5423 联系人（发送时确定真实 wxid 的权威来源）。
- wechat_plain/scripts/frida-daemon/: Frida 调试脚本（已废弃发送路径，留作参考）。

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- LifelogRetriever：「lifelog 模式」开关下，发送前本地检索纪要 + 转写拼成
  system context 注入（本地 2B/4B 和 Hermes 通用，不落库）。中文用 bigram +
  重叠打分召回（FTS4 unicode61 对中文短语不命中），命中多者优先、抑制单 bigram 噪声
- Daos：加 timelineList / searchTextLike / summaries.recentList 三个 suspend 检索方法
- ChatViewModel：会话状态搬进 VM（随 Activity 存活）。修复切 tab 回来：
  流式请求被取消(viewModelScope 不取消) / 变成新会话 / lifelog 开关重置——
  currentConvId / selectedTargetId / lifelogMode 均持久化到 prefs，重启也记住
- 键盘 inset：Activity setDecorFitsSystemWindows(false) + manifest adjustResize
  + Scaffold imePadding，键盘弹出时整个界面（含底部 tab）抬到键盘上方、可见

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只有结果 list 看不出 worker 有没有正常跑（periodic 经常 0 篇——会话没结束）。
加一条持久化执行记录，确认「几点几分跑了、几个会话→几篇」。

- SummaryRunLog：singleton + lifelog_prefs(JSON) 存最近 50 次执行；
  StateFlow 供 UI 实时刷新，prefs 保证重启不丢。
- SummaryWorker：每次 doWork 跑完（含 0 段早退）记一行 Run(ts/made/skipped/
  total/secs/backend/trigger)；trigger 区分 auto(periodic)/manual。
- SummaryScheduler.runNow：标 trigger=manual。
- SummariesTab：折叠「执行记录（N）· 上次 HHss → M篇」，展开看历次。

验证：手动触发 → prefs 记 {made:0,skipped:9,total:9,trigger:manual} → UI 正常显示。

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新增第 6 个 tab「设置」(SettingsScreen.kt)，把散落各处的配置收进一页：
- 纪要：会话间隔 / 自动跑周期(改完即重排 WorkManager) / 会话最短语音 / 后端模型(2B/4B/Hermes)
- 声纹：聚类阈值(0.45–0.65)
- 本地模型端点：baseUrl / 2B / 4B model 名(ChatConfig)
- 录音/电池：白名单状态 + 申请

配套把写死的参数改成可配：
- SummaryWorker：KEY_PERIOD_MIN / KEY_MIN_SPEECH_SEC，min-speech 从 prefs 读
- SummaryScheduler：周期从 prefs 读(默认 15，硬下限 15)
- SpeakerClusterer：thresholdFromPrefs()，RecorderService 的 live 聚类器 +
  SpeakersTab 的 reclusterAll 都用 prefs 阈值

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- §六 加最易混淆点：纪要 WorkManager periodic 每 15min（Android 硬下限，
  改间隔须 UPDATE 策略）自动扫已结束会话；UI「会话间隔 10min」是切分规则，
  与跑纪要频率无关。附 502 并发坑的解法（AtomicBoolean + 7min 预算 + 不 retry）。
- 文件清单：SummaryScheduler/Worker 描述同步（互斥/预算/15min）+ 补 SummaryProgress。
- 纪要后端接线改为「UI 可选 2B/4B/Hermes，经 ChatConfig 解析」。

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之前 periodic 是 1 小时一次，体感像「不自动跑」。注意 UI 里的「10 分钟」
是会话切分间隔（多长静音算另一场），不是跑纪要频率，两者无关。

- 周期 1h → 15min（WorkManager periodic 硬下限，做不到正好 10min）。
- ExistingPeriodicWorkPolicy KEEP → UPDATE：否则旧 1h 排程不被新间隔覆盖。
- worker 已自带并发互斥 + 7min 时间预算，15min 频繁触发不会堆积。

验证：jobscheduler 显示 SummaryWorker 下次 ~14min 后触发。

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

实测：periodic + one-shot + RETRY 死循环并发打同一个 2b 上游 → llama-swap
proxy context-canceled → 502，纪要永远生成不出来（console 卡「运行中」）。

- 进程内 AtomicBoolean 互斥：同时只跑一个 worker body（enqueueUniqueWork
  只能去重同名 one-shot，挡不住 periodic）。
- 单轮时间预算 7min：超了停、剩余会话下轮继续，避开 WorkManager ~10min
  执行上限被中途 kill（→ context canceled → 502）。
- 失败不再 Result.retry()：未处理会话靠下一轮 periodic / 手动重跑捡，
  不再 hammering。

验证：单 worker 跑 56 段会话，llama-swap 返 200，本地 2B 纪要落库。

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- SummaryWorker: 后端从 SharedPreferences 读 ChatTarget.id（local-2b/4b/hermes），
  经 ChatConfig 解析端点/model（与对话共用配置），不再写死 2B。
- SummaryProgress：新增 worker→UI 进度 singleton（同进程 StateFlow），
  worker 每步发 line（开始/会话生成中/✅完成 Ns/❌失败/跳过统计）。
- SummariesTab：加「纪要模型」下拉（2B/4B/Hermes，存 prefs）+ 进度 console
  （滚动框，最新在上）+「现在跑一次」运行中转圈禁用。

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- HermesClient: 加 chat_template_kwargs.enable_thinking=false —— 纪要走本地
  Qwen3.5，不需要 <think>，关掉省 token/发热（Kimi 等不认会忽略）。
- SpeakerClusterer: MATCH_THRESHOLD 0.5 → 0.55 —— 0.5 偏松过度合并
  （4B 测试「说话人4」吃了 23 段），收紧分得更细。

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- CLAUDE.md：版本表 v0.1→v0.6；架构骨架补 SpeakerClusterer 在线聚类、
  5-tab UI、会话级 SummaryWorker、ChatScreen 多端点；新增「本地 LLM 栈」段
  （llama.cpp HEAD + llama-swap 8080 跑 Qwen3.5 2b/4b）；未来计划标注已完成项。
- HANDOFF.md：§一 现状改写；§二 文件清单补 chat/ summary/ SpeakerClusterer/
  HermesClient，AppDatabase 改 v3+迁移；§五 加 v0.6 已完成项；
  新增「§六 本地 LLM 栈」接手要点（部署/接线/thinking 坑/G3 实测速度）。

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- ChatClient: 本地 Qwen 目标加 chat_template_kwargs.enable_thinking=false
  （Hermes/Kimi 不认会忽略，故只对 LOCAL 加）；修 parseDelta —— delta.content
  为 JSON null（思考阶段/role-only 首块）时跳过，不再因 org.json.optString
  返回字面 "null" 污染回复开头。
- SummaryWorker: 纪要后端解耦到本地 llama-swap（LLM_BASE_URL=8080 / LLM_MODEL="2b"），
  独立于 keys.properties——那个留给聊天的 Hermes 选项（8642 网关 → Kimi）。
- AppDatabase: 删掉 fallbackToDestructiveMigration 改 fail-loud（已有 MIGRATION_2_3；
  以后改 schema 不写迁移直接抛异常，绝不再静默清掉真实录音）。

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- SummaryScheduler.runNow 改 enqueueUniqueWork(KEEP)：在跑/排队时重复触发直接忽略，
  避免并发跑出重复纪要
- SummaryWorker：单篇喂 LLM 的转写条数上限 150，超长会话均匀抽样（覆盖整段、时间戳
  保真），防止 prompt 撑爆上下文 / 端侧 prefill 过慢

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