fix(platform): 能力误判根治三层——提取提示词能力判定铁律(按正文模态声明禁照示例);apply能力一致性守卫(描述模态vs capability矛盾代码级纠正t2v→r2v);overrides.model_capability白名单(用户口头纠正能落进规格,禁重提取死循环);check_model_accounting区分failed调用行/充值行非待记账

pipeline_platform/platform_ability.py

@@ -136,12 +136,35 @@ def _spec_overlay(base, overrides):
     """覆盖项合并：仅允许少量标量覆盖（vendor_name 等），不做大 JSON 搬运。
 
     overrides 只认白名单键，防止 LLM 借覆盖项塞回编造结构。
+    model_capability（2026-09-06 wan3.0 教训）：{vendor_model_id: capability}
+    按模型纠正能力——用户提醒「这是参考生视频」后助手必须有工具路径把纠正
+    落进规格，否则只能重跑 extract，同样提示词同样误判（提醒无效的死循环）。
+    纠正值仍要过能力字典校验（下游 unknown 拒绝落库），不会被塞私货。
     """
     allowed = {'vendor_name', 'base_url', 'protocol', 'doc_url', 'doc_notes'}
     out = dict(base or {})
     for k in allowed:
         if k in (overrides or {}) and str(overrides.get(k) or '').strip():
             out[k] = str(overrides[k]).strip()
+    mc = (overrides or {}).get('model_capability')
+    if isinstance(mc, str):
+        try:
+            mc = json.loads(mc)
+        except Exception:
+            mc = None
+    if isinstance(mc, dict) and mc:
+        fixed = []
+        models = list(out.get('models') or [])
+        for m in models:
+            vmid = m.get('vendor_model_id') or m.get('name') or ''
+            newcap = str(mc.get(vmid) or '').strip()
+            if vmid and newcap and newcap != m.get('capability'):
+                fixed.append('%s: %s→%s' % (vmid, m.get('capability'), newcap))
+                m['capability'] = newcap
+        out['models'] = models
+        if fixed:
+            out['doc_notes'] = ((out.get('doc_notes') or '') +
+                                ' [能力已按人工纠正: %s]' % '；'.join(fixed)).strip()
     return out
 
 
@@ -335,7 +358,7 @@ _EXTRACT_PROMPT = """你是大模型 API 配置专家。通读下面这份模型
   "response_format": "响应格式说明（content 字段路径 + usage 字段路径）",
   "response_example": {"说明": "文档中的响应示例 JSON（或结果字段说明），逐字照抄；无则 null"},
   "async_steps": [{"purpose": "query|download", "path": "该步骤接口路径", "method": "GET|POST", "request_fields": ["请求字段名列表"], "response_format": "该步骤响应格式说明"}],
-  "models": [{"vendor_model_id": "供应商侧模型ID", "capability": "t2t|t2i|i2t|t2v|i2v|r2v|i2i|embedding|rerank|tts|asr",
+  "models": [{"vendor_model_id": "供应商侧模型ID", "capability": "t2t|t2i|i2t|t2v|i2v|r2v|i2i|embedding|rerank|tts|asr|mm-embedding|mm-rerank",
               "sync_mode": "sync|async（提交后需轮询查询结果的填 async）",
               "description": "一句话说明"}],
   "pricing": {
@@ -358,6 +381,16 @@ _EXTRACT_PROMPT = """你是大模型 API 配置专家。通读下面这份模型
   path 照文档逐字抄；同供应商多个模型会复用同一份查询模板，不要因模型而异。
 - 同步模型 async_steps 填空数组 []。
 
+能力判定铁律（2026-09-06 wan3.0-video-prime 误判教训——概述明写"四模态全能参考"、
+输入=音频/图像/文本/视频，却因调用示例只有 prompt 被判成 t2v）：
+- capability 必须以文档**概述正文 + 输入/输出模态声明**为准，禁止以调用示例为准——
+  示例常只演示最简形态（纯文本 prompt），照示例判会把多媒体参考模型误判成纯文本模型。
+- 判定表（输入模态 → 输出模态 ⇒ 能力）：
+  多种媒体输入或正文含「参考/reference/全能参考/多图/多模态输入」⇒ r2v（即使示例只有文本）；
+  图像+文本 → 视频 ⇒ i2v；仅文本 → 视频 ⇒ t2v；仅文本 → 图像 ⇒ t2i；图像 → 图像 ⇒ i2i；
+  视频 → 视频 ⇒ v2v 类按字典就近；文本 → 音频 ⇒ tts；音频 → 文本 ⇒ asr。
+- description 里必须保留正文的模态声明原文关键词（如"支持四模态全能参考"），供下游一致性校验。
+
 定价规则：
 - pricing.items 每条必须带 doc_quote（文档原文定价句逐字照抄）——定价只允许来自文档原文
 - 价格/单位按文档原文记录，禁止自行换算、推导或统一单位
@@ -411,9 +444,20 @@ async def _h_extract_llm_api_spec(sor, params, ctx):
     if anchored:
         out["__anchored__"] = ("规格已锚定到本会话缓存。下一步调用 apply_llm_config 与 "
                                "apply_model_pricing 时传 {\"use_last_extract\": true}，"
-                               "需改动只传覆盖项（overrides，仅 vendor_name/base_url/"
+                               "需改动只传覆盖项（overrides 白名单：vendor_name/base_url/"
-                               "protocol/doc_url/doc_notes 白名单键）。"
+                               "protocol/doc_url/doc_notes/model_capability）。"
                                "禁止把本规格复制进 spec 参数——复制即编造。")
+    # 能力一致性告警（2026-09-06 wan3.0 教训）：提取完当场校验描述模态声明 vs
+    # capability，矛盾信息直接回给助手（用户纠正时传 overrides.model_capability 重 apply）
+    cap_alerts = []
+    for _m in (spec.get("models") or []):
+        _fix, _warn = _capability_guard(_m.get("capability", ""), _m.get("description", ""))
+        if _warn:
+            cap_alerts.append("%s: %s" % (_m.get("vendor_model_id", "?"), _warn))
+    if cap_alerts:
+        out["__capability_alert__"] = ("能力分类与文档描述矛盾（按示例误判的典型信号），"
+                                       "apply 时会自动纠正，也可用 overrides.model_capability "
+                                       "人工指定：" + "；".join(cap_alerts))
     return json.dumps(out, ensure_ascii=False)
 
 
@@ -426,6 +470,52 @@ def _f(v, default=0.0):
         return default
 
 
+# 描述里的媒体输入声明词（能力一致性守卫用）
+_DESC_MEDIA_WORDS = {
+    'image': ('图像', '图片', '多图'),
+    'video': ('视频',),
+    'audio': ('音频', '声音'),
+}
+_DESC_REF_WORDS = ('参考生', '全能参考', '参考图', '参考视频', '参考音频', '四模态', '多模态参考')
+
+
+def _capability_guard(capability, description):
+    """描述模态声明 vs capability 一致性守卫（2026-09-06 wan3.0-video-prime 实测：
+    描述自带"支持四模态全能参考"、capability 却是 t2v——提取 LLM 照调用示例判能力，
+    示例只演示最简形态就误判；提示词加铁律后仍需代码级兜底，LLM 不保证遵守）。
+
+    保守策略：只在「纯文本能力（t2v/t2i/t2t）+ 描述含媒体输入/参考声明」这种
+    铁证矛盾时纠正；其他不一致只警告不改（避免误伤描述措辞不规范的正确配置）。
+    返回 (corrected_cap 或 None, warning 或 None)。
+    """
+    desc = description or ''
+    if not desc or capability not in ('t2v', 't2i', 't2t'):
+        return None, None
+    has_ref = any(w in desc for w in _DESC_REF_WORDS)
+    kinds = [k for k, words in _DESC_MEDIA_WORDS.items() if any(w in desc for w in words)]
+    # 「输出 视频」的"视频"不算输入声明——t2v 描述几乎都带"视频"二字。
+    # 输入声明判据：参考词，或图像/音频词（这两个不会出现在纯文本生成的描述里），
+    # 或"视频"以外多模态组合。
+    input_kinds = [k for k in kinds if k != 'video']
+    if has_ref or len(input_kinds) >= 1 or (has_ref is False and len(kinds) >= 2 and 'video' in kinds and input_kinds):
+        out_word = '视频' if capability == 't2v' else ('图像' if capability == 't2i' else '')
+        if capability == 't2t':
+            return None, ("描述含媒体输入声明（%s）但能力是 t2t——请人工核对能力分类"
+                          % '/'.join(kinds))
+        expected = 'r2v' if (has_ref or len(kinds) >= 2) else (
+            'i2v' if 'image' in input_kinds and out_word == '视频' else
+            ('i2i' if 'image' in input_kinds and out_word == '图像' else None))
+        if expected and expected != capability:
+            return expected, ("能力自动纠正 %s→%s：描述声明媒体输入（%s%s），"
+                              "纯文本能力与之矛盾（提取照示例误判，守卫按正文模态纠正）"
+                              % (capability, expected, '/'.join(kinds),
+                                 '，含参考声明' if has_ref else ''))
+        return None, ("描述含媒体输入声明（%s）但能力是 %s——无法确定目标能力，"
+                      "请人工核对（可用 overrides.model_capability 纠正）"
+                      % ('/'.join(kinds), capability))
+    return None, None
+
+
 async def _h_apply_llm_config(sor, params, ctx):
     """按提取的规格写库：供应商（复用/新建）+ 适配模板 + 模型。
 
@@ -649,6 +739,15 @@ async def _h_apply_llm_config(sor, params, ctx):
         cap = m.get("capability") or "t2t"
         sync_mode = "async" if str(m.get("sync_mode") or "").strip() == "async" else "sync"
         desc = (m.get("description", "") or "").strip()
+        # 能力一致性守卫（2026-09-06 wan3.0 实测）：描述模态声明 vs capability
+        # 铁证矛盾时代码级纠正——提取 LLM 照示例误判，提示词铁律不保证遵守
+        cap_fix, cap_warn = _capability_guard(cap, desc)
+        if cap_fix:
+            tpl_notes.append("%s: %s" % (vmid, cap_warn))
+            cap = cap_fix
+            m["capability"] = cap_fix
+        elif cap_warn:
+            tpl_notes.append("%s: %s" % (vmid, cap_warn))
         # 出处标注（2026-09-05 用户规则）：模型注册表描述字段必须保存文档 URL
         if doc_url and ("[出处:" + doc_url + "]") not in desc:
             desc = (desc + " " if desc else "") + "[出处:%s]" % doc_url
@@ -1731,7 +1830,17 @@ async def _h_check_model_accounting(sor, params, ctx):
                             "模型未映射产品→产品管理导入产线模型；"
                             "定价无匹配档位→核对usages维度值与定价YAML是否一致")
         elif st == "created":
-            item["verdict"] = "待记账（出账循环60秒一轮，稍后复查；持续不变查记账worker进程）"
+            # m0011 设计：accounting_status 只对 status='ok' 行有意义——
+            # failed 调用行/recharge 充值行挂 created 是被出账循环天然排除（不计费），
+            # 不是「待记账」（2026-09-06 实测：助手把 21 条 failed 行误报成待记账）
+            call_st = row.get("status", "")
+            if call_st == "recharge":
+                item["verdict"] = "充值对账流水（非计费用量，不参与出账）"
+            elif call_st != "ok":
+                item["verdict"] = "调用失败行（不计费，出账循环天然排除）"
+                item["reason"] = (row.get("note") or "")[:200]
+            else:
+                item["verdict"] = "待记账（出账循环60秒一轮，稍后复查；持续不变查记账worker进程）"
         elif st == "accounted":
             # 独立复算：用 usages 因子过定价引擎，对比 charge
             item["verdict"] = "已记账"
@@ -1813,10 +1922,10 @@ PLATFORM_TOOLS = [
     ),
     ToolDefinition(
         name="apply_llm_config",
-        description="按提取的规格写入模型治理配置：供应商/端点/适配模板/模型。幂等。推荐 use_last_extract=true 取本会话锚定规格（禁止把规格复制进 spec——复制即编造）；需改动加 overrides（仅 vendor_name/base_url/protocol/doc_url/doc_notes）。仅owner组织角色可用。",
+        description="按提取的规格写入模型治理配置：供应商/端点/适配模板/模型。幂等。推荐 use_last_extract=true 取本会话锚定规格（禁止把规格复制进 spec——复制即编造）；需改动加 overrides（vendor_name/base_url/protocol/doc_url/doc_notes/model_capability——用户纠正能力分类时传 model_capability 而非重提取）。仅owner组织角色可用。",
         parameters={
             "use_last_extract": "true=用本会话 extract_llm_api_spec 锚定的规格（推荐，会话级隔离）",
-            "overrides": "覆盖项 JSON（白名单：vendor_name/base_url/protocol/doc_url/doc_notes，如用户要求改供应商名）",
+            "overrides": "覆盖项 JSON（白名单：vendor_name/base_url/protocol/doc_url/doc_notes/model_capability。model_capability={模型ID:能力} 如 {\\\"wan3.0-video-prime\\\": \\\"r2v\\\"}——用户纠正能力分类时传它+use_last_extract 重新 apply，不要重提取；模板会按新能力重建）",
             "spec": "（仅无锚定时的兜底）extract 返回的 JSON 规格原文",
         },
         category="platform",
@@ -1904,6 +2013,11 @@ PLATFORM_PROMPT = """
 - **定价只允许来自文档原文**（doc_quote 强制），禁止编造/换算/推导
 - **出处必留**：模型注册表描述字段与定价方案描述字段都必须保存文档 URL
 - 能力分类不存在 → 先加分类（字典/种子/提示词/端点注释四处同步）再配模型，禁止塞近似分类
+- 能力分类铁律：按文档正文的输入/输出模态声明判定，禁止照调用示例判（示例常只演示
+  最简形态——wan3.0 实测「四模态全能参考」被示例判成 t2v）。extract 返回
+  __capability_alert__ 说明描述与能力矛盾，apply 会自动纠正；用户口头纠正能力时，
+  传 overrides={"model_capability": {"模型ID": "能力"}} + use_last_extract 重新 apply，
+  禁止重提取（同样的提示词只会同样误判）
 - 生成类模型媒体铁律：上行统一三数组契约 image_files/audio_files/video_files
   （字符串或数组均可）经 b64media2url 转公网 URL；下行产物用
   downloadfile2url(request, url) 落地；apply 返回的 media_audit 警告必须如实转告