# bugs and errors

> **用途**：记录开发过程中**真实发生过**的错误与坑。
> 每条必须能回答四件事：**症状 → 根因 → 怎么修 → 怎么早点发现**。
>
> 不写流水账，不写「今天很顺利」。这份文件的价值只在于：下一个踩同一个坑的人，
> 能在五分钟内认出自己遇到的是同一件事，而不是花两小时重新推导一遍。
>
> 关联 `TOP_CODING_RULES.md`（G02 错误不得静默、G04 完成判定靠事实）。

## 索引

| # | 日期 | 区域 | 一句话 |
|---|---|---|---|
| E01 | 2026-09-26 | 本地 ASR 依赖 | `torchaudio>=2.9` 删了 pyannote 3.x 要的三个 API，装完 `import` 才炸 |
| E02 | 2026-09-26 | 模型下载 | HuggingFace 不通 + pyannote repo gated，hf-mirror 403，只有魔搭能下 |
| E03 | 2026-09-26 | 模型下载 | `jonatasgrosman/…-chinese-zh-cn` 没有 `model.safetensors`，只有 `.bin` |
| E04 | 2026-09-26 | 依赖安装 | whisperx 的依赖树（lightning/optuna/opentelemetry）解析十几分钟不收敛 |
| E05 | 2026-09-26 | 进度测量 | `/proc/PID/io` 的 `read_bytes` **不算 socket 读**，据此误判「下载卡死」 |
| E06 | 2026-09-26 | 本地 ASR 显存 | 8G 卡被 llama-server 占了 5G，large-v3 的 float16 一加载就 CUDA OOM |
| E07 | 2026-09-26 | 本地 ASR 加载 | pyannote 的 `from_pretrained` **只认文件不认目录**，给目录被当成 HF repo id |
| E08 | 2026-09-26 | 本地 ASR 加载 | torch≥2.6 把 `weights_only` 默认翻成 True，pyannote 旧权重直接拒载 |
| E09 | 2026-09-26 | 工作方式 | 一句「提交一下」被我做成依赖锥测量 + hunk 挑拣工具，最后反问用户提交范围 |
| E10 | 2026-09-26 | 本地 ASR 显存 | pyannote 管线挪上 CUDA 后永久缓存、从不释放，服务只能转写**第一次** |
| E11 | 2026-09-26 | 验证方法 | 靠「连跑三次都成功」下结论 —— 其实三次全是缓存命中，压根没碰 GPU |
| E12 | 2026-09-26 | 本地 ASR 服务化 | 转写堵住事件循环，探活超时 → 本地被判不健康 → **静默退云端，音频出网** |
| E13 | 2026-09-26 | 本地 ASR 服务化 | 服务账号的 `~` 不可写，pyannote 写不了 `~/.pyannote/database.yml`，每次转写都 500 |

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## E01 `torchaudio>=2.9` 删了 pyannote 3.x 要的 API

**日期**：2026-09-26　**区域**：`~/asr-poc` 本地 ASR 环境　**影响**：整个本地 ASR 跑不起来

### 症状

装完一切正常（`Successfully installed …` 无任何警告），第一次导入就硬失败：

```
$ ./venv/bin/python -c "import pyannote.audio"
  File ".../pyannote/audio/__init__.py", line 29, in <module>
    from .core.inference import Inference
  File ".../pyannote/audio/core/inference.py", line 35, in <module>
    from pyannote.audio.core.io import AudioFile
  File ".../pyannote/audio/core/io.py", line 60, in <module>
    ) -> torchaudio.AudioMetaData:
AttributeError: module 'torchaudio' has no attribute 'AudioMetaData'
```

当时的版本：`torch 2.14.0` / `torchaudio 2.11.0` / `pyannote.audio 3.4.0`。

### 根因

`pyannote.audio` 3.x 有三处依赖 torchaudio 的 **backend-dispatch I/O API**：

| 位置 | 用的是 |
|---|---|
| `pyannote/audio/core/io.py:60` | `torchaudio.AudioMetaData` 作返回注解 |
| `pyannote/audio/core/io.py:81` | `torchaudio.list_audio_backends()` |
| `pyannote/audio/core/io.py:85` | `torchaudio.info(...)` |

而 **torchaudio 从 2.9 起把这套 API 整体移除了**（I/O 交给 `torchcodec`），只留下 `load`。
本机实测 torchaudio 2.11.0：

```python
>>> [n for n in ('load','info','list_audio_backends','AudioMetaData') if hasattr(torchaudio,n)]
['load']
```

**修复后拿到了 torchaudio 官方的一手佐证** —— 降到 2.8.0 之后 import pyannote.audio，
它自己把这条弃用警告打了出来，等于承认了根因：

```
UserWarning: torchaudio._backend.list_audio_backends has been deprecated. This deprecation
is part of a large refactoring effort to transition TorchAudio into a maintenance phase.
The decoding and encoding capabilities of PyTorch for both audio and video are being
consolidated into TorchCodec. ... It will be removed from the 2.9 release.
```

「It will be removed from the 2.9 release」—— 正是我们装的 2.11 里发生的事。

两个放大伤害的细节：

1. `io.py` 没有 `from __future__ import annotations`，所以第 60 行的**注解在 import 时求值** ——
   不是用到才炸，是 `import pyannote.audio` 这一行就炸。
2. 这决定了 **任何 pyannote.audio 3.x 都没救**，不是某个小版本的问题。
   要么降 torchaudio，要么整个换到 pyannote 4。

### 为什么会踩

- 最初是裸装：`pip install torch torchaudio faster-whisper "pyannote.audio>=3.1,<4" …`
  —— **torch/torchaudio 没钉版本**，拿到当时最新的 2.14.0 / 2.11.0。
- pip 全程没有任何警告，`Successfully installed` 一长串看着完全正常。
- 讽刺的是：正因为**绕开 whisperx 手工装**（见 E04）才丢掉了版本约束 ——
  而 whisperx 自己钉的是 `torch~=2.8.0`，等于生态早就知道该用 2.8。

### 修法

钉到 pyannote 3.4 那一代的组合：

```bash
pip install --index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple \
    "torch==2.8.0" "torchaudio==2.8.0"
```

**没走的那条路**：升到 `pyannote.audio 4.0.7`（它已不再依赖 torchaudio）。
`pip install --dry-run` 的结果：

```
Would install … opentelemetry-api/-sdk/-proto/-exporter-*（10 个）
                pyannoteai-sdk-0.4.0  torchcodec-0.16.0  safetensors-0.8.0
                pyannote-core-6.0.1   pyannote-database-6.1.1  pyannote-metrics-4.1
```

否决理由：多出十几个包，其中 **`pyannoteai-sdk` 是厂商云 SDK、opentelemetry 是遥测上报** ——
与「100% 本地化部署」的原则相抵；且 4.x 吃不吃 `version: 3.1.0` 的 config **没验证过**，
正好是当初选 pyannote 3.x 时就想避开的那个未知数。

### 怎么早点发现

**装完立刻 import 一遍，别等跑数据。**

```bash
./venv/bin/python -c "import torch, faster_whisper, pyannote.audio; print(torch.__version__, pyannote.audio.__version__)"
```

一秒的事，能省掉 4.2GB venv + 4.1GB pip 缓存 + 约 2.5GB 重下的往返。
已固化成 `~/asr-poc/selfcheck.sh`，装完/重建后跑一次。

**通用教训**：GPU 生态里「装成功」和「能用」是两件事 ——
`pip install` 只证明包落盘了，不证明 ABI/API 对得上。
凡是带 C 扩展的包（torch / torchaudio / ctranslate2 / torchcodec），装完必须真 import 一次。

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## E02 HuggingFace 不通 + gated，只有魔搭能下

**日期**：2026-09-26　**区域**：模型下载

**症状**：`huggingface.co` 上 `pyannote/segmentation-3.0` 等 repo 是 **gated**（需登录并接受条款），
本机连 `huggingface.co` 都连不上（curl 返回 `000`）；退而用 `hf-mirror.com` 代理，**一律 403**。

**根因**：gated 是账号态的授权，代理站点没有你的 HF 账号，自然过不了。

**修法**：改用 **`modelscope.cn`（魔搭）** —— 它把这些 gated repo 整个镜像到了**官方命名空间**
（路径就是 `pyannote/segmentation-3.0`），且在魔搭上不 gated。

同一文件同一时刻的实测：

| 站点 | 结果 |
|---|---|
| `huggingface.co` | `000`（不通） |
| `hf-mirror.com` | `403` |
| `www.modelscope.cn` | `206`（分片续传正常） |

**注意**：**gated 不等于许可变更**（许可仍是 MIT / CC-BY-4.0），
但镜像确实绕过了「在 HF 上点接受条款」那一步，交付前值得再确认一次（关联 G19.10 / P06.11）。

**怎么早点发现**：探测顺序应该是「官方 → 官方镜像 → 国内镜像」，而不是「官方失败就放弃」。
且要用**具体文件**去探，不是探首页 —— 首页 200 不代表文件可下（hf-mirror 就是首页通、文件 403）。

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## E03 这个中文对齐 repo 没有 `model.safetensors`

**日期**：2026-09-26　**区域**：模型下载

**症状**：按惯例去取 `model.safetensors` → 404。

**根因**：`jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-chinese-zh-cn`
**只发布了 `pytorch_model.bin`**，没有 safetensors 版本。

**修法**：下 `pytorch_model.bin`。已写进 `download_models.sh` 的注释与下载清单，
免得下一个人照 safetensors 的惯例又踩一次。

**怎么早点发现**：下之前先列 repo 文件清单
（魔搭 `…/repo/files?Revision=master`），别按别的 repo 的文件名去猜。

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## E04 whisperx 的依赖树解析不收敛

**日期**：2026-09-26　**区域**：依赖安装

**症状**：`pip install whisperx` 跑了 **16 分钟以上**仍在 `Resolving dependencies`，
没有失败、没有输出进度，看起来像卡死。

**根因**：whisperx 3.8.6 依赖 `pyannote-audio>=4.0.0` 与 `torch~=2.8.0`，
连带拖进 `lightning` / `optuna` / `opentelemetry` / `aiohttp` 一大棵树，回溯空间极大。

**修法**：放弃 whisperx，只装实际用到的那几个，并**逐条钉版本**：

```
torch==2.8.0  torchaudio==2.8.0  faster-whisper  pyannote.audio>=3.1,<4
fastapi  uvicorn  python-multipart
```

说话人分离用 pyannote 直接做，不需要 whisperx 那层封装。

**怎么早点发现**：`pip install` 长时间无输出就是危险信号。此时应看
`/tmp/pip-unpack-*/` 目录是否在长（见 E05），而不是凭感觉判断「卡死了」。

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## E05 `/proc/PID/io` 的 `read_bytes` 不算 socket 读

**日期**：2026-09-26　**区域**：进度测量（**我自己犯的错**）

**症状**：pip 下载中，我读 `/proc/<pid>/io` 的 `read_bytes` 得到 0 KB/s，
据此向用户报告「下载卡死了」，并切了一次源。

**根因**：`read_bytes` 统计的是**块设备 I/O**，即真正落到磁盘的字节。
pip 是边下边写临时文件，套接字收包不计入该字段 —— 这个数字在下载期间本来就接近 0，
它**不是**一个「下载进度」指标。

**修法**：量 pip 的下载进度要看**临时目录体积的增长**：

```bash
du -sb /tmp/pip-unpack-*/     # 隔几秒看两次，差值才是真实速度
```

**后果**：因这一次误判，我多发了一次无谓的切换（源其实没问题）。
结论是「源慢」而不是「源死」，两者的处置完全不同。

**怎么早点发现**：用指标前先确认这个指标**定义的是什么**。
一个恒为 0 的读数，先怀疑指标选错了，再怀疑被测对象。

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## E06 8G 显存被 llama-server 占掉 5G，large-v3 装不下

**日期**：2026-09-26　**区域**：本地 ASR（`~/asr-poc`）

**症状**：`selfcheck.sh` 全绿、模型文件也都在位，一跑就炸：

```
File "/home/eaiadmin/asr-poc/asr_core.py", line 71, in _fw_model
  _FW_CACHE["m"] = WhisperModel(str(FW_DIR), device="cuda", compute_type="float16", ...)
File ".../faster_whisper/transcribe.py", line 689, in __init__
  self.model = ctranslate2.models.Whisper(...)
RuntimeError: CUDA failed with error out of memory
```

**根因**：不是代码问题，是卡上真的没地方了。`nvidia-smi` 实测：

```
memory.total 8192 MiB, memory.used 5106 MiB, memory.free 2681 MiB
3418, /app/llama-server, 4778 MiB
3449, /app/llama-server,  232 MiB
```

那 5 GiB 是仓库 README 里 8080/8081 那两个**常驻 llama.cpp 服务**占的 ——
属于用户的服务，不是我们这次起的。而 large-v3 的 float16 权重本身就要 3 GB。

**修法**：不动别人的进程，改自己的取用方式（默认 `int8_float16`，实测 2.5 GiB 空闲下装得下，
质量损失可接受；`ASR_COMPUTE_TYPE=float16` 可在显存宽裕时调回）：

```python
_COMPUTE_LADDER = [os.environ.get("ASR_COMPUTE_TYPE", "int8_float16"), "int8"]
```

连带的第二个坑：**whisper 和 pyannote 不能同时在卡上**。
只剩两三百 MB 余量，两个都驻留必炸 —— 而这两步本来就是先后关系。
所以转写完立刻 `_free_fw()`（`gc.collect()` + `torch.cuda.empty_cache()`）再上 pyannote。
实测释放后空闲回到 2.50 GiB，分离正常。

**怎么早点发现**：**报「CUDA out of memory」时第一件事是 `nvidia-smi` 看谁占着**，
而不是去调自己的 batch size。本机只有 8G 且常年被别的服务占着，
「模型本身装不下」这种情况会反复出现，值得一开始就把 `mem_get_info()` 打进日志
（现在加载前会打一行 `当前空闲显存 x.xx GiB`）。

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## E07 pyannote 的 `from_pretrained` 只认文件，不认目录

**日期**：2026-09-26　**区域**：本地 ASR 加载

**症状**：把 HF repo id 换成本地绝对路径（一个**目录**）之后，加载报的错看着像路径写错了，
其实完全不是那个意思：

```
HFValidationError: Repo id must be in the form 'repo_name' or 'namespace/repo_name':
'/home/.../models/pyannote/segmentation-3.0'. Use `repo_type` argument if needed.
```

**根因**：pyannote 判「这是本地路径还是 HF repo id」**只看它是不是一个文件**：

- `core/model.py:588` —— `if os.path.isfile(checkpoint): path_for_pl = checkpoint`
- `core/pipeline.py:78` —— `if os.path.isfile(checkpoint_path): config_yml = checkpoint_path`

目录两条都不成立，于是落到 else 分支去当 repo id 校验，报出上面那句
「repo id 格式不对」——**它压根没打算读目录**。

**修法**：给到**文件**。管线给 `config.yaml`，子模型给 `pytorch_model.bin`：

```python
Pipeline.from_pretrained(str(DIA_DIR / "config.yaml"))          # 管线：config 文件
Model.from_pretrained(checkpoint=str(SEG_DIR / "pytorch_model.bin"))  # 子模型：权重文件
```

config.yaml 里那两项也得跟着变成 dict 形式（`getter.py:81` 走
`Model.from_pretrained(**dict)` 那一支）：

```yaml
    segmentation:
      checkpoint: <dir>/pytorch_model.bin
```

**而且不能给 `hparams_file`** —— 权重里自带 pytorch-lightning 的 hparams，
repo 里那份 `config.yaml` 是模型结构配置、没有 `task:` 段，塞进去只会换来
`ConfigAttributeError: Missing key setup / full_key: task.setup`。

**怎么早点发现**：**路径参数报「格式不对」，先去看那个函数的判定条件是什么**，
别顺着报错字面去改路径写法（我第一反应是路径要加引号/要相对路径，全错）。
另外：`Pipeline.from_pretrained` 有**两个**同名参数路径，管线和模型各判各的文件类型，
改了一处不代表另一处也通了 —— 这次就是改完管线还在模型那处炸。

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## E08 torch≥2.6 的 `weights_only` 默认值翻了个面

**日期**：2026-09-26　**区域**：本地 ASR 加载

**症状**：路径问题解决后，加载 pyannote 权重时换了一个完全不同的错：

```
_pickle.UnpicklingError: Weights only load failed. ...
  (1) In PyTorch 2.6, we changed the default value of the `weights_only` argument
      in `torch.load` from `False` to `True`. ...
  WeightsUnpickler error: Unsupported global: GLOBAL torch.torch_version.TorchVersion
  was not an allowed global by default.
```

**根因**：torch 2.6 起 `torch.load` 的 `weights_only` 默认由 `False` 翻成 `True`，
pickle 里没在白名单上的全局符号一律拒载。pyannote 3.4 的 `.bin` 里存着 4 个数据类，
逐个不在默认白名单里 —— 而且它是**一次只报一个**，放行一个再报下一个。

**修法**：不要图省事用 `weights_only=False`（那等于把反序列化变成任意代码执行），
而是把这 4 个**数据类**逐个放行：

```python
torch.serialization.add_safe_globals([
    torch.torch_version.TorchVersion,
    pyannote.audio.core.task.Specifications,
    pyannote.audio.core.task.Problem,
    pyannote.audio.core.task.Resolution,
])
```

放行的全是数据类、没有可调用对象；权重是我们自己下的、过了 SHA256SUMS，
不存在「不可信来源」的问题。

**怎么早点发现**：这 4 个是**实测枚举出来的**（捕获异常 → 正则抠出 `GLOBAL x.y.Z` →
import 回来 → 再放行 → 重试，直到加载成功），不是猜的。下次遇到同类拒载，
可以用同一招把清单跑出来，别一个个手试。

**遗留疑问**：这 4 个是**这一次加载路径**上遇到的；换模型/换 pyannote 版本可能还要加。
所以 `selfcheck.sh` 里那条「模型文件在位」之外，**首次加载必须真跑一次 diarize** ——
只 import 不加载是查不出来的（import 一路都是好的）。

---

## E09 一句「提交一下」，我做成了一次依赖锥测量

**日期**：2026-09-26　**区域**：工作方式（**我自己犯的错**）

**症状**：用户说「提交一下」（三个字）。我的做法是：

1. 通读 `git status`，107 个条目，逐条判断哪些属于本次 ASR 工作、哪些属于并行工作流；
2. 为了把「本次改动」单独拎出来，写了个 hunk 级挑选工具 `/tmp/pickhunks.py`
   （`git diff` 切 hunk → 按序号挑选 → 输出可 `git apply --cached` 的补丁）；
3. 把索引导出到临时目录，跑 `go build ./...` 自证「这一包能编译」；
4. 编译失败 → 补 stage 几个文件 → 再导出 → 再编译 …… **循环了 5 轮**；
5. 第 5 轮撞到 `package eai_agentplatform/backend/internal/search is not in std`，
   发现锥已经伸到 playwright 和 `go.mod` 了；
6. 于是把索引清空，**弹了个选择框问用户「这次提交装哪些文件」**。

用户驳回，并说：「不做任何区分了，直接一包提交，这种事情以后不要干扰工作节奏，
现在只是在 dev 的早期」。

**根因**：我把 G14 的「dev 阶段 git 是后台事务，不是讨论焦点」读成了
「**提交粒度值得花成本**」——恰恰读反了。G14 的原意是 git 不该占戏份，
而我花了整个回合的注意力在 git 上，最后还把决定权推回给用户。

顺带暴露一个事实判断错误：我以为「ASR 改动」是一个可分离的集合。**它不是。**

**这次实测出来的依赖锥**（留着有用，不是猜测，是逐轮编译失败逼出来的）：

```
internal/ai/llm.go 的 ctx 签名变更
  → 12 个调用点必须同时改
  → chat_message.go 的 ctx 改动与「编排重写 callChatModel」**处在同一个 hunk 里**（无法干净拆分）
  → internal/ai/agent.go、web_search_tool.go、general_assistant/orchestrate.go、persistence.go
  → internal/search/（playwright）→ go.mod / go.sum
```

结论：**ASR / LLM 调用层 / 编排 Agent / 联网搜索 在编译上是同一个单元**
（只有网盘是可分离的）。任何「按工作流拆分」的方案都会产出编不过的中间态。

**修法**：`git add -A` 一包提交，提交正文里**逐条列出混合了哪些并行线**。
已写进 `TOP_CODING_RULES.md` G14.5 的例外条款（V1.5）。

**怎么早点发现**：一条比「阶段判断」更好操作的判据 ——

> **如果为了让这次提交能编译，你得先测量一遍依赖锥，那这些改动本来就是一个单元，不要拆。**

实操上的三个信号，出现任一个就该直接 `git add -A` 收工：

- 开始写脚本/工具来**辅助这次提交**（为一次提交造工具，成本已经超过收益）；
- 索引导出后编译失败，且**补文件补到第 3 个**还没收敛；
- 发现自己准备**问用户「这次提交装哪些文件」** —— 用户要的是提交完成，不是参与分类。

**边界（别过度矫正）**：这不是「以后永远一包提交」。进入**交付 / 需要回滚定位 / 多人协作**
任一场景，就恢复按事拆分；而且**粒度可以放宽，如实披露不能放宽** ——
混合提交必须在正文里写明混了什么。

---

## E10 pyannote 管线占着显存不放，本地转写只能成功第一次

**日期**：2026-09-26　**区域**：本地 ASR 显存（原型遗留给常驻服务的坑）

**症状**：把本地 ASR 从「跑一次看结果」接成常驻服务后，**第一次转写正常，之后每一次都失败**：

```
[22:30:32] 合并完成：18 段，1 个说话人，正文 480 字     ← 第一次，成功
[22:35:15] 加载 faster-whisper large-v3（当前空闲显存 0.25 GiB）
[22:35:18] int8_float16 加载失败：CUDA failed with error out of memory
[22:35:21] int8 加载失败：CUDA failed with error out of memory
```

`nvidia-smi` 显示 `./venv/bin/python` 稳稳占着 2646 MiB 不还。

**根因**：`asr_core.py` 里两个模型的显存抢占**只做了单向**。

- `_FW_CACHE["m"]`（whisper）有释放函数 `_free_fw()`；
- `_DIA_CACHE["p"]`（pyannote 管线）**没有**。`_pipeline()` 里 `pipe.to(torch.device("cuda"))`
  之后就再也没人碰过它，`_DIA_CACHE` 是模块级字典，进程活着它就不走。

而 `_free_fw()` 的唯一调用点在 `run()` 里，条件是 `if "diarize" in want` ——
注释写着「转写和分离是先后关系，没有并存的理由，所以分离前先放掉前一个」。
这个理由是对的，但**只覆盖了一个方向**：分离前放掉 whisper。反向没人管 ——
第二次转写要加载 whisper 时，pyannote 还在卡上。

所以第一次跑完（转写 → 放 whisper → 加载 pyannote → 留在卡上），
第二次就无路可走。8G 卡被 llama-server 常态占掉约 5G，余量本来就只够一个模型。

**修法**（`asr_core.py`）：

1. 新增 `_free_pipe()`，与 `_free_fw()` 对称：pop 出 `_DIA_CACHE["p"]` → `gc.collect()`
   → `torch.cuda.empty_cache()`。
2. **把互斥放进加载器自己**，而不是留给调用方记：
   - `_fw_model()` 在阶梯循环**之前**调 `_free_pipe()`；
   - `_pipeline()` 在加载之前调 `_free_fw()`。
3. 删掉 `run()` 里那句 `if "diarize" in want: _free_fw()` —— 现在多余，而且正是它
   教坏了结构：腾显存成了「调用方要记住的规矩」，只要有一条路径绕开就 OOM。

放在阶梯循环之前是必须的：放后面的话 `int8_float16` / `int8` 两档会各白撞一次 OOM。

修完日志每次都是干净的循环，空闲显存回到 2.42 GiB 而不是塌到 229 MiB：

```
已释放 pyannote 显存，现空闲 2.42 GiB → 加载 faster-whisper large-v3
已释放 whisper 显存，现空闲 2.42 GiB → （加载 pyannote）
```

**代价（如实记）**：两个模型现在每次都互相驱逐，也就是**每次请求都要重新加载模型**，
单次多花几秒。这是 8G 卡上仅剩 2.4G 可用显存的必然结果，不是可以调优掉的。
换更大显存的交付机时，这条约束可以放宽（改成「装不下才驱逐」），但**没在那种机器上验过，
不要提前改** —— 与 `asr.env` 里不加分配器开关是同一条理由。

**怎么早点发现**：**接成服务之后，用「两个内容不同的输入」连跑两次。**
原型阶段的验证模式是「跑一遍、看结果对不对」，这个模式下「跑第二次」是不存在的动作，
所以单次能过就以为没问题。服务化会引入一类原型阶段根本不存在的失败：**状态残留**。
凡是「加载了就往缓存里一放」的模块级字典，都要问一句：谁负责把它拿出来。

---

## E11 「连跑三次都成功」其实是三次缓存命中

**日期**：2026-09-26　**区域**：验证方法（**我自己犯的错**）

**症状**：修完 E10 后我验证，连打三次本地转写，三次都返回 200，据此向用户报告
「修复成立」。实际上**三次都走的是 `out/` 里的缓存**（`whisper_raw.json` /
`diarization.json` 按音频内容哈希落盘），一秒钟的活都没干。

揭穿它的是显存：三次的 `nvidia-smi` 只动了 300 MiB（whisper 常驻），
pyannote 压根没加载过。而 E10 要验的正是 pyannote 那条路径。

**根因**：两件事同时让我误判，而且它们**都会让验证看起来通过**：

1. **`asr_core.py` 按内容哈希缓存各阶段结果**。同样的输入第二次不重算 ——
   这是我要的功能，但它让「重复同一动作」变成了无效验证。
2. **我用的测试载荷本身走不到出问题的那条路径**。当然后端自带的 audio 通路测试
   发的是 **1 秒静音 WAV**，它连说话人分离都不会触发 —— 拿它验显存问题，
   等于用体温计测血压。

两次误判的形状一样：**我以为在验 A，实际验的是 B，而 B 从来没坏过。**

**修法**：验证要让「出问题的那条路径」真的被执行。

- 判断依据不是「返回码是 200」，而是**副作用真的发生了**：
  看 `nvidia-smi` 有没有动、看日志里有没有出现该出现的行（`已释放 pyannote 显存`）。
- 输入要**两两不同**（内容不同 → 哈希不同 → 不吃缓存），且要包含**走分离**的路径。
  这次是切三段不同的音频（`-ss 300 / 700 / 1100`）连跑。
- 决定性的一次是**第三个**文件：此时 pyannote 已驻留，它必须先被请走才能加载 whisper ——
  这才复现了 E10 的场景。

**怎么早点发现**：

> **当一个验证「全都通过了」，先问一句：它们真的跑了吗？**
> 找那个**不该这么快**的信号 —— 2ms、1ms 的「转写」就是它。

具体到本仓库：任何带缓存的链路（`out/` 下的 `whisper_raw.json`、`diarization.json`），
连续两次同样的请求**不构成两次验证**。要验第二次，就换输入。

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## E12 转写堵住事件循环，本地路由被误判「不健康」，音频静默出网

**日期**：2026-09-26　**区域**：本地 ASR 服务化（**装成服务才出现，原型上永远不会遇到**）

**症状**：`serve.py` 装成 systemd 服务后，后台「AI 路由 → 语音」里本地那条
`healthy=false`，`last_error` 是

```
服务不可达: Get "http://127.0.0.1:8090/v1/models": context deadline exceeded
```

而同时手工 `curl` 同一个地址是 **HTTP 200，1.7 毫秒**。于是 `audio_route_auto`
解析到 `audio_route_siliconflow_diarize` —— **下一个任务的录音会被送到公网 ASR**。
整个过程中平台不报任何错，界面只显示「本地不可用」，用户完全不知道自己失去了
「音频不出本机」。

**根因**：`serve.py` 的端点写成 `async def transcriptions(...)`，里面**直接**调
分钟级的阻塞函数 `asr_core.run(...)`。uvicorn 只有一个事件循环 —— 这一行把循环
占死，期间 `/v1/models` 一个字都回不了（连 FastAPI 丢给线程池的 `def` 端点也一样，
因为请求要先由事件循环受理）。

关键在**「不健康」是假的**：本地服务没坏，它只是**正忙**。而健康探测分不清
「忙」和「死」，两者都表现为「20 秒内没有任何响应头」，于是判死。

原型机上为什么没暴露：原型是手工起在前台，跑一次转写就占满那一次会话；
而平台侧那 30 分钟一次的探测，撞上正忙的概率被「反正没人同时用」掩盖了。

**修法**：把阻塞调用丢出事件循环（`serve.py`）

```python
from starlette.concurrency import run_in_threadpool
...
result = await run_in_threadpool(asr_core.run, src, work, language or "zh", n)
```

转写本身仍然串行（`asr_core` 里已有 `_LOCK`），这里只是把「等 GPU」从事件循环里
挪出去，好让探活和排队中的请求还能被受理。

**怎么证明修好了**（不是「探了一次是 200」）：要**在忙窗口里**探。

这次的证据链是三样东西对齐时间戳：

1. 服务日志给出忙窗口：`23:26:43 开始说话人分离 … 23:28:13 合并完成`，
   紧接着 `23:28:13 → 23:29:23` 是第二段的转写窗口；
2. 探测结果打时间戳：5 次采样落在 `23:28:11 / 23:28:41 / 23:29:01 / 23:29:22 / 23:29:45`
   —— **全部在忙窗口内**，全部 `healthy=true`，延迟 1–2 毫秒；
3. 修之前同样的探活在忙窗口里是 `20018ms` 超时。

**怎么早点发现**：

> **「服务不可达」和「服务正忙」在探测上长得一模一样 —— 只要探测走的是同一个
> 单线程入口，忙就会被读成死。**
>
> 给一个「会把进程占满」的服务的健康端点，先问一句：**它在主活跑着的时候还能应答吗？**
> 验的时候必须在忙的**当中**探，忙完再探等于没探。

具体到本仓库：`internal/config/route_health.go` 那个 20 秒超时对 audio 是**没有余量**的
（chat 探测发的是 4 token 的小请求，audio 探测虽然只 GET `/v1/models`，但撞上忙窗口
就得靠对端把循环让出来）。所以这条不只是 ASR 一侧的事。

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## E13 服务账号的家目录不可写，pyannote 起步就 PermissionError

**日期**：2026-09-26　**区域**：本地 ASR 服务化（同上，装了服务才出现）

**症状**：装成 systemd 服务后，每次转写都以 500 收场：

```
本地 ASR 失败：PermissionError: [Errno 13] Permission denied: '/home/eai_agentplatform/.pyannote/database.yml'
```

手工起原型时同样的代码、同样的音频，一切正常。

**根因**：两件事在服务化时同时发生，原型上一个都不成立：

1. unit 里 `ProtectHome=true`，`/home` 整个不可访问；
2. 服务账号是 `useradd -r` 建的系统账号，家目录 `/home/eai_agentplatform` **根本不存在**。

pyannote 起步时要写 `~/.pyannote/database.yml`，于是必失败。报错落在说话人分离
那一段，看起来像**模型坏了**，其实是**没地方写配置**。

**修法**：给服务一个可写的家目录 —— `deploy/asr.env` 里

```
HOME=/opt/eai_agentplatform-asr/cache
```

指到 `cache/` 是因为 unit 的 `ReadWritePaths` 只放开了这一个目录；顺带让
torch / matplotlib 之类的 dotfile 也落在同一个可写位置。

**怎么早点发现**：

> **凡是「以某个账号跑」的服务，`~` 就得当成一个真实依赖来验**，
> 不能假定它存在、也不能假定它可写 —— 尤其是 `useradd -r` 建的系统账号
> （家目录常常压根不建）和开了 `ProtectHome` 的 unit。
>
> 症状的迷惑性在于：报错点在**第三个库**（pyannote），而病灶在**运行环境**（HOME）。

具体到本仓库：`deploy/eai_agentplatform.service` 是同一个形状 —— 主服务现在
不写 `~`，但哪天有依赖要写，会以完全一样的姿势炸。

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## E14 「卡在第 3 步」——三步说的不是同一步

**日期**：2026-09-26　**区域**：语音转写技能 / 失败恢复

**症状**：用户报「看起来在步骤 3 卡住了，没有完成工作」。界面实况：右栏
「语音转写 · 技能工作流 **4 / 6** 完成」，第 1–4 步全绿，第 5 步「整理段落与重点」
与第 6 步「提炼可交付纪要」都是「未开始」；聊天区最后一条停在
「已记下你确认的说话人身份，正在继续整理段落与生成纪要...」。

**根因**：**用户说的第 3 步、右栏的第 5 步、报错文案里的第 1 步，是三个不同的编号。**

- 真正断掉的是 `audio-transcribe:structure`（右栏第 5 步）。请求发出后 **46ms**
  浏览器↔dev server 的连接断开，Gin 的 `c.Request.Context()` 随之取消，上游 LMUAI
  回 499 `context canceled`，后端包成 400。
- **不是服务端取消**：全仓 grep `WithCancel|WithTimeout|cancel()` 在 `internal/ai`、
  `internal/skills/api`、`internal/middleware`、`audio_transcribe` 中**零命中**；
  前端全 `src/` grep `AbortController|CancelToken|signal` 同样零命中。
  日志里也没有 401（排除跳登录页杀请求），全文只此 1 次 `context canceled`。
  结论：一次客户端断连，不是模型/路由/代码的问题。
- 但**失败文案把它叫「第 1 步」** —— 尾部两步按**自己这一轮**从 1 数，
  而右栏按整条链数。用户看到的第一个数字就对不上，于是有了「卡在步骤 3」这个说法。
- 更麻烦的是：断连之后**界面上没有任何续跑入口**。右栏那六个步骤是只读的，
  没有 `@click`，任务永远停在 4/6。

**修法**（三处，都在前端）：

1. `audioSkill.js` 导出 `STEP_NUMBERS`，报错文案与右栏共用同一份编号 —— 两处各写一遍
   就是这次对不上号的成因。
2. 失败的那条助手消息上挂 `🔁 重试`（`SmartAssistantPage.vue`）。复用 `speakerConfirmBusy`
   做并发闸，不新造一套。
3. `resumeAudioSkill` 收 `skipSteps`，由页面按 `task_run.action_key` 算出「哪几步跑过了」。
   **判据必须是 run 而不是产物类型**：产物类型（`document` / `checklist`）别的技能也在用，
   拿它判断会把别人的产物误认成自己的。
4. 待确认那条消息要用 `reactive()` 包。`messages` 是 `ref([])`，push 进去的对象在模板里
   读时才被代理，而代码改的是**那个变量** —— 改普通对象只改了原始值，不触发重渲染，
   用户会一直看到「正在继续整理...」。

**验证**（临时任务 100，用完即删）：

- 用 CDP `Network.setBlockedURLs` 掐掉 `*/api/skills/audio/structure`，复现与线上同形的
  断连 → 消息变失败态并挂出重试按钮。截图 `/tmp/shot_retry_a_failed.png`：红字
  「第 5 步「整理段落与重点」失败：Network Error」，与右栏那个 5 是同一个。
- 脚本直接对后端补跑一次 `structure`（模拟「后端跑完了，只是响应没回来」）→ 点重试
  → 只跑 `minutes`，跑完 6/6（`/tmp/shot_retry_b_done.png`）。
- 落库核对：`document` 1 份、`checklist` 1 份，没有重复。
- **反证**（先证明断言会失败）：再手工 POST 一次 `structure`，同名「结构化纪要」立刻变成
  **2 份** —— 这就是 `skipSteps` 缺席时会发生的事。

**怎么早点发现**：

> **同一步在界面上有两个编号，迟早有一天会被当成两步。** 序号这种东西只有一份来源，
> 谁要显示都从那里取。
>
> 而**失败现场必须自带出路**。把「怎么继续」放在一个用户当前看不到、也点不动的地方
> （右栏只读列表），等于没放 —— 用户会做的是刷新，而刷新之后连失败的那条消息都没了。

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## E15 删除任务只删了 `task_record`，run 与 artifact 全成孤儿

**日期**：2026-09-26　**区域**：后端（`internal/api/my_task.go`）

**症状**：清理验证夹具时走真实接口 `DELETE /api/my/tasks/100`，返回 200。
删前 `task_record` 1 条、`task_run` 7 条、`task_artifact` 6 条；删后
**0 / 7 / 6** —— 只有主记录没了，run 与产物原样留着。

**根因**：`DeleteMyTask`（`my_task.go:46`）只调 `taskRecordDAO.Delete(&task)`，没有级联。

**影响**：产物的 `content_text` 是**完整逐字稿**（真实会议录音，本次夹具那份 1550 字，
线上任务是 26278 字）。也就是说「删掉任务」并不等于「删掉录音内容」。
`DELIVERY.md` 第 3 节手工清单 C 项「清空测试数据」若按这个删法走，
库里会留下一批**没有任何入口能看到、也没人能删**的孤儿逐字稿。

**修法**：`DeleteMyTask` 补上 `TaskRunDAO.DeleteByTask` + `TaskArtifactDAO.DeleteByTask`
（两个 DAO 早就有了，`weixin_public_account` 的工作流重置一直在配对使用 —— 缺的只是
这里没调）。**顺序先子后父**：中途失败时任务还在，重试一次就干净；反过来先删父再失败，
那些子记录就再也没人能按 task_id 找到了。响应里回带清掉的条数。

`task_id` 外键只有 `task_run` 与 `task_artifact` 两张表（grep `internal/model` 确认），
所以这两步就是完整的级联。

**验证**：新增 `internal/api/my_task_delete_test.go`，走**真实路由 + 真实鉴权中间件**。
- **先证明会红**：把 `my_task.go` stash 掉再跑，孤儿断言如期失败
  （「task_run 还剩 3 条孤儿」「task_artifact 还剩 2 条孤儿」）。
- 改回后全绿；另有一条越权用例钉住「返回 404 且**一条都不许少**」——
  若哪天有人在权限判断之前就把级联删了，状态码照样 404，孤儿却已经产生。
- 条数故意用 3 / 2 而不是 1，免得「删了一条就以为删干净了」蒙混过关；另铺一条
  「旁观任务」证明级联不会误伤别的任务。
- 计数走模型而不是表名字符串：表名是各模型 `TableName()` 写死的单数，拼错字符串
  `Count` 出来是 0 —— 而 0 正是这里的期望值，断言会**对着一个不存在的表**全绿。

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## 待沉淀（还没写进规则的）

- [ ] **装完必须导入自检**：带 C 扩展的包（torch / torchaudio / ctranslate2）装完立刻 import 一次（见 E01）。
      是否升格为 `TOP_CODING_RULES.md` 的一条（放在 G19 依赖那节，或新开一条「依赖装完必须自检」）待定。
- [ ] **E08 的通用形状**：`torch.load(weights_only=True)` 是 2.6 之后的默认行为，
      凡是加载 2.6 之前产出的 `.bin` / `.ckpt` 都会撞上，且与具体项目无关 ——
      候选升格为 P06 的一条（「旧权重在新 torch 上要先放行 unpickle 白名单」）。
- [ ] **E06 的通用形状**：GPU 是共享资源，跑之前先 `nvidia-smi` 看**别人**占了多少，
      再决定自己的精度档位 —— 候选升格为 P06 的一条。
- [ ] **E12/E13 的通用形状**：**「手工跑得通」不等于「装成服务跑得通」** ——
      服务化会同时改掉三件事：运行账号（家目录、权限）、资源隔离（ProtectHome /
      ProtectSystem / ReadOnlyPaths）、并发模型（前台独占 vs 后台多请求）。
      凡是「原型上验过」的东西，装成服务后必须**照着这三条重验一遍**。
      这次的 E13 是账号那条，E12 是并发那条。
- [ ] **E14/E15 的通用形状**：**多步流程的「第 N 步」只能有一个编号来源**（E14）；
      **有从属数据的聚合根，删除必须级联，或者明确是软删**（E15）。
      两条都属「界面/接口说了一件事，数据说另一件事」，候选合并成 P06 的一条。