• 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(3512a84 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 HH:mm:ss → 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。
    
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  • 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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  • - 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
    
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  • 记录 2026-06-04 打通的 lifelog 纪要端到端链路与两项优化:
    
    - HERMES_AGENT_PIXEL_SETUP.md 新增 §3「作为 lifelog 纪要后端」:
      开 api_server(API_SERVER_* env,key 与 lifelog 一致)、精简 token
      (platform_toolsets.api_server=[] + skills.platform_disabled → 12,500→399)、
      Magisk service.d 自启(su 在 /system_ext/bin/su 的坑、动态 uid)、端到端验证
    - HANDOFF.md §五:第5项 gateway 自启标记完成(service.d,非 Termux:Boot),
      补 token 精简必做项、Kimi provider 配置交叉引用、api_server 出口被掐排错
    
    API key 用占位符,未写真实凭证。
    
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  • - 声纹方案 B:新增 SpeakerClusterer 在线增量聚类,按余弦相似度自动发现
      「说话人N」,capped 滑动均值精修质心并写穿 speaker_profiles;
      reclusterAll() 一键对历史段重聚类。不改 schema。
    - UI 重构为 4 个底部 Tab:首页 / 时间轴 / 声纹 / 纪要。
    - 时间轴:FTS 中文搜索 + 按说话人/时间范围/未匹配低置信筛选 + 排序切换,
      全 CRUD(删段 / 改派说话人 / 订正转写 / 记为新说话人),批量选择删除 / 导出。
    - 声纹 Tab:说话人列表(归属段数)、重命名 / 合并 / 删除、点击筛选时间轴。
    - 真暂停:RecorderService 加 PAUSE/RESUME,停采集但 paraformer/VAD/聚类器常驻,
      秒级恢复;RecorderState 加 isPaused。
    - 纪要会话化:SummaryWorker 改为按时间间隔(UI 可调,默认 10min)自动切会话,
      每场连续录音单独成篇,只总结已结束会话,时间范围重叠判重幂等。
    - 纪要列表折叠显示「从 xx 到 xx · N 段 · 说话人名单 · 时长」,点开看 markdown。
    - 纪要要点带 [HH:mm:ss] 来源时间戳,点击跳回时间轴对应段并高亮(含跨午夜处理)。
    
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  • 新增 HERMES_AGENT_PIXEL_SETUP.md,记录从 Mac 经 adb 把 NousResearch
    hermes-agent 装到 Pixel Termux 的完整流程及两个坑(bootstrap 过期导致
    node openssl 符号缺失需先 apt upgrade;wrapper /usr/bin/env shebang 在
    su -c 下失效需改绝对路径),以及 Kimi Coding Plan 的原生配法(kimi-coding
    provider + api.kimi.com/coding,运行时自动切 anthropic 协议 + claude-code UA)。
    
    - README.md 目录清单登记新文档 + 补登 PIXEL_CLAUDE_CODE_OAUTH_SETUP.md
    - API key 用占位符,未写真实凭证
    
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  • 把顶层平铺的脚本按功能归入子目录,并清理可重新生成的产物:
    
    - db-decrypt/: Frida 抓 key + 解密 EnMicroMsg.db(attach↔hunter 同目录依赖保持)
    - search/: Web 搜索服务 + 聊天统计生成
    - docs/: HANDOFF.md / README_Android.md + notes/(原 md/)
    - 删除 *.tar.gz / *.zip 打包产物与 GITEOF,新增 .gitignore
    - 新增 README.md 目录索引,同步文档内路径引用
    
    lsposed-wechat-sendmsg / local-testkit / platform-tools / frida-daemon / archive 保持不动。
    
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  • 设备侧 hermes api_server platform 配置(HANDOFF §五新增详细步骤):
    - ~/.hermes/.env 加 API_SERVER_ENABLED + HOST + PORT + KEY + MODEL_NAME
    - pip install anthropic(kimi-for-coding 走 Anthropic-compat 协议层)
    - setsid + disown 启动避免 adb shell 退出时 SIGTERM 杀掉 gateway
    
    App 侧:
    - BuildConfig 增加 HERMES_API_URL / HERMES_API_KEY / HERMES_MODEL
    - keys.properties.example 同步样本
    - HermesClient.kt: minimal OkHttp 客户端,POST /v1/chat/completions +
      Bearer auth;JSONObject 拼请求 / 解 choices[0].message.content
    - SummaryWorker.kt (CoroutineWorker):
      - 滑动 1h 时间窗;speech < 60s 直接 skip
      - 拉 Transcript + speaker name 拼用户提示
      - system prompt 要求 markdown 出「主题概括 / 关键要点 / 人物 / 地点 / 待办」
      - 写 Summary 表(windowStartTs, windowEndTs, markdown, model)
    - SummaryScheduler.kt: enqueueUniquePeriodicWork 每小时(KEEP)+
      OneTimeWorkRequest(按钮触发)
    - LifelogApp.onCreate 启动时 schedulePeriodic
    - MainActivity: 新「纪要」section + 「现在跑一次」按钮 + SummaryCard 列表
    - AndroidManifest android:networkSecurityConfig 开 127.0.0.1 + localhost
      cleartext 豁免(OkHttp 默认禁 HTTP,loopback 也禁)
    
    实测:60min 窗 / 172 段 / 709s 语音 / Kimi 14.3k prompt token / 649
    completion → 一份 markdown 纪要正确分辨出「电影解说 + 修仙网文」两段
    内容,按要求列出主题/要点/人物/地点/待办 5 个 section。
    
    HANDOFF.md §五 LLM 纪要 worker 移到「已完成」;下一档是存储 TTL /
    设置页 / 多 anchor 平均 / lemonPCRM 回链 / hermes 自启。
    
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