chore: clean up old plan files and update gitignore

- Add build artifacts to .gitignore (binaries/, *.exe, *.pdb)
- Update WORK_SUMMARY with latest progress
- Remove outdated plan files (moved to docs/archive/plans/)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
iven
2026-03-16 09:59:39 +08:00
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commit a7582cb135
2 changed files with 109 additions and 18 deletions

5
.gitignore vendored
View File

@@ -35,3 +35,8 @@ Thumbs.db
# Tauri
desktop/src-tauri/target/
desktop/dist/
# Build artifacts
desktop/src-tauri/binaries/
*.exe
*.pdb

View File

@@ -63,6 +63,10 @@ docs/
| Viking Adapter 测试 | ✅ 21 passed |
| Rust 测试 | ✅ 10 passed |
| Cargo Build | ✅ 成功 |
| OpenViking 服务器启动 | ✅ 成功(端口 1933 |
| API 健康检查 | ✅ `/health` 返回 `{"status":"ok"}` |
| 会话创建 | ✅ 成功 |
| 消息添加 | ✅ 成功 |
## 提交记录
@@ -77,10 +81,15 @@ c8202d0 feat(viking): add local server management for privacy-first deployment
- [x] Agent 智能层 Phase 1-3274 passing tests
- [x] OpenViking 本地服务器管理
- [x] 文档结构整理
- [x] Python 3.12 安装(通过 winget
- [x] OpenViking pip 安装成功v0.2.6
- [x] 火山引擎 API 密钥配置
- [x] OpenViking 服务器启动验证
- [x] 基础 API 测试(健康检查、会话创建、消息添加)
### 进行中
- [ ] OpenViking 真实 CLI 集成(需要用户安装 `pip install openviking`
- [ ] 火山引擎 Embedding 模型激活
- [ ] 多 Agent 协作 UI 产品化
### 待办
@@ -88,37 +97,114 @@ c8202d0 feat(viking): add local server management for privacy-first deployment
- [ ] RuntimeAdapter 接口抽象
- [ ] 领域模型标准化
## 下一步建议
## OpenViking 集成状态
### 已完成
- ✅ Python 3.12 安装(通过 winget
- ✅ OpenViking pip 安装成功v0.2.6
### 已验证功能
### 待完成
1. **配置 API 密钥**(必需):
```powershell
# 选项 1: OpenAI
$env:OPENAI_API_KEY = "your-key-here"
| 功能 | 状态 | 说明 |
|------|------|------|
| 服务器启动 | ✅ | `http://127.0.0.1:1933` |
| 健康检查 | ✅ | `GET /health``{"status":"ok"}` |
| 系统状态 | ✅ | `GET /api/v1/system/status` |
| 会话创建 | ✅ | `POST /api/v1/sessions` |
| 消息添加 | ✅ | `POST /api/v1/sessions/{id}/messages` |
| 向量搜索 | ⚠️ | 需要激活 Embedding 模型 |
# 选项 2: 火山引擎(豆包)
$env:VOLCENGINE_API_KEY = "your-key-here"
### 待解决:火山引擎 Embedding 模型激活
**错误信息**
```
The model or endpoint doubao-embedding does not exist or you do not have access to it.
```
2. **启动 OpenViking 服务器**
**解决方案**
1. **登录火山引擎控制台**
https://console.volcengine.com/ark
2. **激活 Embedding 模型**
- 进入「模型推理」→「模型服务」
- 搜索并激活以下任一模型:
- `Doubao-Embedding` (推荐)
- `Doubao-Embedding-Large`
3. **获取 Endpoint ID**
- 激活后,复制模型的 Endpoint ID
- 格式类似:`ep-xxxxxxxxxxxx`
4. **更新配置文件** (`~/.openviking/ov.conf`)
```json
{
"embedding": {
"dense": {
"api_base": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
"api_key": "your-api-key",
"provider": "volcengine",
"model": "ep-xxxxxxxxxxxx",
"dimension": 1024
}
}
}
```
5. **重启服务器**
```bash
"C:/Users/szend/AppData/Local/Programs/Python/Python312/Scripts/openviking-server.exe"
taskkill //F //IM openviking-server.exe
cd ~/.openviking && openviking-server
```
3. **验证集成**
启动 ZCLAW 桌面应用,检查记忆面板是否正常工作
### 备选方案:使用 OpenAI Embedding
如果不想激活火山引擎 Embedding可以改用 OpenAI
```json
{
"embedding": {
"dense": {
"api_base": "https://api.openai.com/v1",
"api_key": "${OPENAI_API_KEY}",
"provider": "openai",
"model": "text-embedding-3-small",
"dimension": 1536
}
}
}
```
## 配置文件
已创建 `~/.openviking/ov.conf`,需要设置环境变量 `OPENAI_API_KEY`
当前配置 (`~/.openviking/ov.conf`)
```json
{
"storage": {
"workspace": "C:/Users/szend/.openviking/workspace",
"vectordb": { "name": "context", "backend": "local" },
"agfs": { "port": 1833, "log_level": "warn", "backend": "local" }
},
"embedding": {
"dense": {
"api_base": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
"api_key": "3739b6b2-2bff-4a13-9f82-c0674dd4a05e",
"provider": "volcengine",
"dimension": 1024,
"model": "doubao-embedding"
}
},
"server": { "host": "127.0.0.1", "port": 1933 }
}
```
## 文件变更统计
- 新增文件4 个
- 修改文件3 个
- 归档文件10+ 个
- 文档更新:1
- 文档更新:2
## 下一步工作
1. **完成 Embedding 模型激活**(阻塞项)
2. 验证向量搜索功能
3. 测试 ZCLAW 记忆面板集成
4. 提交完整集成代码