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1. _h_create_task：创建 requirement 任务前查「当前迭代」是否已有非 cancelled 的 requirement 任务(迭代的初始任务)，有则拒绝重复创建，避免人事项目2 那种 需求分析完成后又重复启动需求分析。 2. _h_diagnose_project：诊断单位从「项目」改为「当前迭代」(in_progress)， 按 iteration_id 过滤统计/列出任务，避免多迭代并存时诊断结果混在一起。 3. SDL_PROMPT：加「迭代粒度」约束——每个迭代独立初始任务+任务链， 创建 requirement 前先查重、诊断/派发/推进都以当前迭代为单位。
pipeline_service
产线执行引擎 —— 任务调度、步骤执行、人工任务交互、LLM 桥接。
功能
- 任务执行：DAG 步骤调度与状态机
- 人工任务：审批/输入等待与交互
- LLM 桥接：统一 LLM 调用接口
- Agent Loop：AI Agent 多轮任务执行
- 意图分类：自然语言意图识别
- 产物管理：步骤输入输出存储
数据表
| 表 | 说明 |
|---|---|
| pipeline_tasks | 任务实例 |
| pipeline_task_steps | 步骤执行记录 |
| pipeline_artifacts | 步骤产物 |
| pipeline_human_tasks | 人工任务 |
| pipeline_step_types | 步骤类型注册 |
安装
cd pkgs/pipeline-service && pip install .
核心模块
| 文件 | 职责 |
|---|---|
executor.py |
任务/步骤调度引擎 |
storage.py |
数据库读写 |
llm_bridge.py |
LLM API 调用 |
agent_loop.py |
AI Agent 多轮执行 |
human.py |
人工任务处理 |
intent_classifier.py |
意图识别 |
state.py |
状态机 |
step_registry.py |
步骤类型注册表 |