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- 对齐「多智能体收敛」与「回忆录 stories-first / markdown-first」方向：收紧运行时契约、 删除过渡兼容路径与双轨逻辑，并同步更新客户端与文档。 - Chat：以 ChatOrchestrator 为实时编排入口；删除独立 conversation_agent，精简 prompts。 - Memoir：删除 memory_agent；MemoirOrchestrator、classification / story_route 与 prompts 收敛到 prepare_batches + run_story_pipeline_for_category_batch 主链路。 - 将 agents 侧 processor 迁入 feature 层为 background_runner，并移除 features 下重复/过时 processor 封装。 - 新增 history_store，强化「conversation_messages 为 DB 真源、Redis 为缓存」模型。 - 调整 models、repo、service、session_history；精简 WS message_types，重构 pipeline 与 router。 - 移除章节占位、整章再生等旧路径；章节列表与封面逻辑要求 story 关联；收紧 cover 资格与 enqueue。 - helpers、repo、service、router、reading_segment_materialize、story_pipeline_sync、pdf_service 等按 canonical markdown / cover_asset_id 收缩；删除 memoir_images/provider 等冗余。 - tasks：memoir_tasks、chapter_cover_tasks 等大幅瘦身；story_image_tasks 等与当前图片任务对齐。 - core：config、logging、redis、task_tracker 小幅调整。 - auth / user / payment / quota：路由或服务侧删减过时接口或逻辑（如 payment router 行数减少）。 - pyproject.toml、development.sh、.env.example / .env.production、README 等同步说明或变量。 - Alembic 0001_initial_schema 微调（与当前 schema 叙事一致的小改动）。 - 回忆录：types / mappers / api、章节页与 memoir 页与后端契约对齐；markdown-renderer 调整。 - 语音：删除 voice/player，voice-segment-store 相应精简。 - api/tests：删除 conftest 及绝大部分既有测试文件（websocket_baseline、conversation、memoir 图片、PDF、SMS 等），属有意收缩/待按 backend-test-system 重建的信号。 - docs：新增多智能体收敛与移除兼容层计划摘要；更新 story-first 设计、backend-test-system、 multi-agent-refactor-plan、实施总结等。 BREAKING CHANGE: 后端对外契约、回忆录章节字段与若干路由/任务行为已变更；大量 API 测试被移除， CI 若依赖这些用例需按新策略补测或调整流水线。
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2.7 KiB
Python
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loguru 统一日志配置 + InterceptHandler 拦截标准库 logging。
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日志约定：
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- INFO：面向运维的稳定摘要，避免敏感字段与高频噪音。
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- DEBUG：可记录完整上下文、用户内容、连接串、URL 等敏感信息；仅用于受控环境排查，
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生产环境勿长期开启 DEBUG。
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由 ``Settings.log_level`` 控制（环境变量 ``LOG_LEVEL``，默认 ``INFO``）；
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设为 ``DEBUG`` 时上述详细日志才会输出。
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"""
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import logging
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import sys
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from loguru import logger
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from app.core.config import settings
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def _sink_min_level() -> str:
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raw = (settings.log_level or "INFO").strip().upper()
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if raw in ("TRACE", "DEBUG", "INFO", "SUCCESS", "WARNING", "ERROR", "CRITICAL"):
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return raw
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return "INFO"
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class InterceptHandler(logging.Handler):
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"""Route standard-library logging messages into loguru."""
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def emit(self, record: logging.LogRecord) -> None:
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try:
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level = logger.level(record.levelname).name
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except ValueError:
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level = record.levelno
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frame, depth = logging.currentframe(), 2
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while frame and frame.f_code.co_filename == logging.__file__:
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frame = frame.f_back
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depth += 1
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logger.opt(depth=depth, exception=record.exc_info).log(
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level, record.getMessage()
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)
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def setup_logging() -> None:
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"""Call once at process entry (API：`main`；Worker：`celery_app` 在首行调用)。
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Celery 需在 `app.tasks.celery_app` 中设置 `worker_hijack_root_logger=False`，否则
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会覆盖根 logger，无法与下方 InterceptHandler + loguru 格式对齐。
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"""
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logger.remove()
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logger.add(
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sys.stderr,
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level=_sink_min_level(),
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format=(
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"<green>{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS}</green> | "
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"<level>{level.name: <8}</level> | "
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"<cyan>{name}</cyan>:<cyan>{function}</cyan>:<cyan>{line}</cyan> | "
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"{extra[request_id]} | "
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"<level>{message}</level>"
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),
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backtrace=True,
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diagnose=False,
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)
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# 将根 logger 重定向到 loguru，不再使用 basicConfig（文档要求：统一走 loguru）
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root = logging.getLogger()
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root.handlers = [InterceptHandler()]
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root.setLevel(0)
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for name in (
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"uvicorn",
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"uvicorn.error",
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"uvicorn.access",
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"sqlalchemy.engine",
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"celery",
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"celery.worker",
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):
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logging.getLogger(name).handlers = [InterceptHandler()]
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logger.configure(extra={"request_id": "-"})
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def get_logger(name: str) -> logging.Logger:
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"""获取具名 logger，统一走 loguru 拦截。各模块应使用此函数而非直接 import logging。"""
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return logging.getLogger(name)
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