S2: 后端 API：会话 & 消息 CRUD

目标

在 wechat-viewer 中实现 AI 聊天的 RESTful API，包括会话 CRUD 和消息 CRUD。

前提修复

S1 标记「待测」但 conversations/messages 表未创建。需先在 local_db.py 补表。

涉及文件

1. local_db.py — 新增 conversations + messages 表、辅助 CRUD 函数
2. app.py — 新增 5 个 API 路由

数据流

前端 → GET/POST/DELETE /api/conversations → local_db → SQLite
前端 → GET/POST /api/conversations/<id>/messages → local_db → SQLite
POST messages → local_db 保存 user 消息 → subprocess hermes chat → 保存 assistant 回复

步骤

Step 1: 补表 (local_db.py)

• conversations: id, title, created_at, updated_at
• messages: id, conversation_id (FK), role (user/assistant), content, created_at
• 添加 CRUD 辅助函数：conv_list, conv_create, conv_delete, msg_list, msg_add

Step 2: API 路由 (app.py)

1. GET /api/conversations — 列出会话
2. POST /api/conversations — 新建
3. DELETE /api/conversations/ — 删除+级联消息
4. GET /api/conversations//messages — 列出消息
5. POST /api/conversations//messages — 发消息+获取 AI 回复

Step 3: Hermes 调用

• subprocess 调用 hermes chat -m <message>
• 捕获 stdout 作为 AI 回复
• 超时 120s
• 首条消息自动截断为 title

验证命令

# 测试用例
python3 test_s2_api.py

# curl 手动验证
curl -s http://127.0.0.1:5000/api/conversations
curl -s -X POST http://127.0.0.1:5000/api/conversations -H 'Content-Type: application/json' -d '{"title":"测试"}'

风险

• hermes chat 可能需要指定 skill，需要 -s 参数
• cron 模式下 hermes chat 子进程可能被阻断
• Flask 需要重启才能加载新路由