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feat(p26): PPT 視覺審核 daily 22:00 cron — minicpm-v 自動掃當天新生 .pptx
CD Pipeline / deploy (push) Successful in 2m54s
Operation Ollama-First v5.0 / Phase 26 — PPT 自我審視整合
services/ppt_vision_service.py 擴充：
- check_ppt_file(pptx_path, max_slides=5) — 整檔視覺檢查
• LibreOffice headless 轉每張 slide 為 png
• 對前 N 張跑 check_image
• 彙總 issues + 平均 confidence
• fail-safe：LibreOffice 不在 / 轉檔失敗 → 回 skip 不阻擋
- audit_recent_ppts(reports_dir, hours=24, max_files=10)
• 掃 reports/ 過去 24h 新生 .pptx（getmtime filter）
• 對每個檔跑 check_ppt_file
• 彙總總 issues
- push_ppt_audit_to_telegram(summary)
• 有 issues 才推 Telegram（避免「無問題」洗版）
• 每檔最多 3 張 slide / 每張 2 個 issue 列出
run_scheduler.py — 每日 22:00 cron
- run_ppt_vision_audit task wrapper
- PPT_VISION_ENABLED=false 時 service 內部 skip（不打 LLM）
設計哲學：
不動既有 5 個 prs.save() 呼叫點（risk 高）→ 改寫獨立 daily cron 集中處理
零侵入 PPT 生成主流程 / 零 risk regression / feature flag OFF 預設
部署需求：
LibreOffice headless（apt install libreoffice）— 不在則 cron task 自動 skip + log
tests/test_ppt_vision_audit.py (9 tests 全綠)
- flag OFF skip / 目錄不存在 / 無 .pptx
- 舊檔（>hours）filter / LibreOffice 不在 fail-safe
- check_ppt_file flag/missing 容錯
- Telegram 推播：無 issues 不推 / 有 issues 推
regression: ppt_vision_service 既有 6 tests 全綠
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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2026-05-04 11:16:11 +08:00 |
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feat(p14-18): PPT vision + DeepSeek 直連 + caller_registry + Hermes 強化 + postmortem
CD Pipeline / deploy (push) Successful in 2m50s
Operation Ollama-First v5.0 / Phase 14-18 全套（statesman 批准全部）
Phase 14 — services/ppt_vision_service.py (新檔, 200+ 行)
- minicpm-v:latest（GCP Primary 已拉 5.5GB，代替 qwen2-vl 不存在）
- check_image(image_path) → VisionResult.issues_found 視覺異常清單
- 走 resolve_ollama_host 三主機 retry + mark_unhealthy
- 繁中強制 system prompt + 結構化解析 ⚠️ marker
- feature flag PPT_VISION_ENABLED 預設 OFF
Phase 15 — services/deepseek_service.py (新檔, 170+ 行)
- DeepSeek API 直連 (api.deepseek.com/v1)，OpenAI-compatible
- 取代部分 OpenRouter 路徑（直連便宜 ~30-50% + 延遲低）
- deepseek-chat ($0.014/$0.28) / deepseek-reasoner ($0.14/$2.19)
- feature flag DEEPSEEK_DIRECT_ENABLED 預設 OFF
- DeepSeekResponse 含 input_tokens/output_tokens/duration_ms
Phase 16 — services/llm_caller_registry.py (新檔, 130+ 行)
- CALLER_REGISTRY frozenset 集中管理 35+ 個 caller 名（ADR-028 白名單）
- assert_known_caller(strict=False) 整合到 ai_call_logger __init__
- 不在 registry → log warning（不 raise，保留擴展彈性）
- list_callers_by_service() 分組除錯
- 解 critic-A11 第 3 輪 L4 修補（命名分散三層）
Phase 17 — _is_low_quality_response 4 條新規則（A2 警訊深化）
- 規則 5：純英文回應（中文字元 < 30%）
- 規則 6：thinking-mode 漏洞（<think>...</think> 洩漏）
- 規則 7：重複迴圈偵測（前 50 字出現 ≥ 3 次）
- 規則 8：佔位符未填充（{{var}} / [TODO] / <待填>）
Phase 18 — docs/operation_ollama_first_v5_postmortem.md (新檔)
- 戰役完整時間軸（Day 1-2）
- 3 大決策替代分析
- 4 個 critical hotfix 教訓
- Owen 三護欄落地對照
- KPI 達成度（Wave 1 提前 4 天 / Wave 2 提前 10 天）
- 統帥手動清單 + 7 條未來戰役教訓
Phase 13 補強（合併本 commit）：
- ai_call_logger COST_TABLE 補 7 個新模型（qwen3:14b / qwen2.5:7b-instruct
/ qwen2.5-coder:32b / qwen2-vl:7b / deepseek-r1:14b / gemma3:4b / minicpm-v）
regression: 214 unit tests 全綠（4:02 跑完），2 skipped
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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2026-05-04 10:19:13 +08:00 |
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