# 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/<id> — 删除+级联消息
4. GET /api/conversations/<id>/messages — 列出消息
5. POST /api/conversations/<id>/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
```bash
# 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