# 后端语义治理与架构重构计划

> **范围**：`python-api/app/` 全目录  
> **目标**：根治需求调整与 Celery→Async Scheduler 迁移导致的命名腐败、语义漂移、类型漂移问题  
> **原则**：长期稳定优先，不计短期开发成本  
> **状态**：计划中（待团队评审后执行）

---

## 一、问题诊断

经过深度代码扫描，当前代码存在六大类语义腐败，按严重程度排序：

### P0：调度器核心模型的 `params: dict[str, Any]` 类型漂移
- **症状**：所有 Handler 从裸字典里 `params.get("shots")`，且因 Redis 序列化反复写 `if isinstance(shots, str): shots = json.loads(shots)`
- **风险**：这是 Scheduler 取代 Celery 后最脆弱的环节，任何字段名改动都会导致运行时崩溃
- **关键文件**：`app/scheduler/models.py`, `app/scheduler/registry.py`, `app/scheduler/handlers/video_handler.py`

### P0：`shot/segment/scene` 的三重命名 + 四处重复定义
- **症状**：`ScriptShot`（Schema）、`ShotData`（API）、`ShotTask`（Service）、`ShotUnit`（Scheduler）四者并存，字段名 `scene`/`scene_desc`、`type`/`shot_type` 混用
- **风险**：任何分镜字段改动必须改 4 个类，极易遗漏
- **关键文件**：`app/schemas/script.py`, `app/api/v1/video.py`, `app/services/kling_video_service.py`, `app/scheduler/models.py`

### P0：Kling 供应商语义大规模泄漏到业务层和 API 层
- **症状**：`element_id`（Kling 主体 ID）、`kling_task_id`、Omni prompt 语法 `<<<element_1>>>` 直接出现在 API Schema、Scheduler 模型、数据库模型中
- **风险**：一旦更换视频供应商，影响面会穿透所有层级
- **关键文件**：`app/api/v1/video.py`, `app/api/v1/tasks.py`, `app/models/avatar.py`, `app/scheduler/handlers/video_handler.py`

### P1：`task` / `task_id` 的五重语义混用
- **症状**：FastAPI BackgroundTask、Scheduler Task、Kling API Task、AnyToCopy Task、Volcengine Task 都叫 `task`
- **风险**：日志堆栈中无法区分层级，调试极其困难
- **关键文件**：`app/api/v1/tasks.py`, `app/scheduler/`, `app/ai/providers/klingai_provider.py`, `app/services/`

### P1：历史残留命名与双轨运行
- **症状**：`# 兼容旧字段`、`video_task_id`、`image_task_id`、`cache_err` 等 Celery 时代残留；`script` 任务仍走 BackgroundTask，其他任务走 Scheduler
- **风险**：双轨运行导致统一监控、重试、日志无法覆盖全部任务类型
- **关键文件**：`app/scheduler/handlers/video_handler.py`, `app/scheduler/handlers/image_handler.py`, `app/api/v1/tasks.py`

### P2：CRUD 层裸字典更新
- **症状**：`avatar_crud.update(db, db_obj=avatar, obj_in={"status": "element_pending"})`
- **风险**：拼写错误、状态值非法无法被静态检查捕获
- **关键文件**：`app/crud/base.py`, `app/crud/avatar.py`, `app/scheduler/handlers/avatar_handler.py`

---

## 二、架构目标：六层语义治理

我们将整个后端严格划分为 **6 个语义层级**，每一层只使用属于该层的术语：

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Layer 6: Presentation  (API Schema / 前端适配层)        │
│  术语: Segment, Human, Job, Script, Cover                │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 5: Application   (API 路由 / BackgroundJob)       │
│  术语: Segment, Human, Job, Project                      │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 4: Orchestration (Scheduler / SlotManager)        │
│  术语: Job, JobRecord, Slot, Handler                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 3: Domain        (Service / 业务逻辑)             │
│  术语: Segment, Human, VideoComposition, Caption         │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 2: Adapter       (Provider Client / 供应商适配)   │
│  术语: KlingJob, KlingElement, VolcJob, ProviderTaskId   │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 1: Infrastructure (DB / Redis / HTTP / FileSys)  │
│  术语: 仅使用底层技术术语                                │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
```

### 核心禁令

1. `element`、`omni`、`kling_task_id` 等**供应商术语**禁止出现在 Layer 3 以上
2. `shot` 禁止出现在 Layer 3 以上（Kling 术语，业务层统一叫 `segment`）
3. `task` 禁止出现在 Layer 4（Scheduler 内部统一叫 `job`）
4. `dict[str, Any]` 禁止出现在跨层传递的接口中

---

## 三、重构阶段（Phase 1-5）

每个 Phase 独立成组，建议按顺序执行。每个 Phase 完成后必须跑通 `pytest` 和 `make lint`。

---

### Phase 1：Schema 统一 + 状态机 Enum 化
**目标**：建立"单一真相源"，消除 shot/segment/scene 的四重定义
**预估工时**：3-4 天
**影响面**：全项目基础类型

#### Task 1.1：新建统一术语 Schema
- [ ] 新建 `app/schemas/segment.py`
  ```python
  class Segment(BaseModel):
      id: str
      type: Literal["segment", "empty_shot"]
      scene: str                      # 统一为 scene，删除 scene_desc
      voiceover: str
      duration: int | None = None
      human_id: str | None = None     # 业务术语，对应 Kling 的 element_id
      status: SegmentStatus = SegmentStatus.PENDING
      provider_task_id: str | None = None
      video_url: str | None = None
      local_path: str | None = None
      query_fail_count: int = 0
  ```
- [ ] 新建 `app/schemas/enums.py`，定义以下 Enum：
  - `JobStatus`: pending, running, completed, failed
  - `SegmentStatus`: pending, submitted, completed, failed
  - `AvatarCloneStatus`: pending, voice_processing, voice_failed, element_pending, element_processing, element_failed, succeed
  - `KlingTaskStatus`: submitted, processing, succeed, failed（仅限 Provider 层使用）
- [ ] 新建 `app/schemas/job.py`，定义 `JobParams` Union：
  - `VideoJobParams`（含 `segments: list[Segment]`）
  - `ImageJobParams`
  - `SubtitleJobParams`
  - `CopyJobParams`
  - `AvatarCloneJobParams`

#### Task 1.2：删除重复定义
- [ ] 删除 `app/scheduler/models.py` 中的 `ShotUnit`
- [ ] 删除/重构 `app/services/kling_video_service.py` 中的 `ShotTask`（字段迁移到 `Segment`）
- [ ] 删除 `app/api/v1/video.py` 中的 `ShotData`，改为引用 `Segment`
- [ ] 将 `app/schemas/script.py` 中的 `ScriptShot` 改为 `Segment` 的别名或类型适配器

#### Task 1.3：字段名统一
- [ ] 批量将 `scene_desc` 重命名为 `scene`（覆盖 `kling_video_service.py`, `video_handler.py` 等）
- [ ] 批量将 `shot_type` 重命名为 `type`（在业务层/Schema 层；Provider 层保留 `shot_type` 仅用于 Kling API 调用）
- [ ] `app/api/v1/tasks.py` 中的 `shots: list[dict]` 改为 `segments: list[Segment]`

#### Task 1.4：状态字符串 Enum 化
- [ ] `app/scheduler/models.py` 中 `TaskRecord.status` 类型改为 `JobStatus`
- [ ] `app/services/kling_video_service.py` 中 `VideoGenerationJob.status` 类型改为 `JobStatus`
- [ ] `app/models/avatar.py` 中 `Avatar.status` 类型改为 `AvatarCloneStatus`
- [ ] `app/ai/providers/klingai_provider.py` 中所有 Kling 状态字符串操作改为 `KlingTaskStatus`

#### 验收标准
- [ ] `grep -rn "class ShotUnit\|class ShotTask\|class ShotData\|class ScriptShot" app/` 返回为空（除了注释或别名声明）
- [ ] `grep -rn "scene_desc" app/ | grep -v "__pycache__"` 返回为空
- [ ] `mypy app/schemas/` 无类型错误
- [ ] `pytest` 通过

---

### Phase 2：Scheduler 层全面"去 task 化"
**目标**：消除 `task` 的五重语义混用，建立 `Job` 专属语义域
**预估工时**：3-4 天
**影响面**：`app/scheduler/` 目录及引用方

#### Task 2.1：核心模型与 Registry 重命名
- [ ] `app/scheduler/models.py`：`TaskRecord` → `JobRecord`
- [ ] `app/scheduler/registry.py`：`TaskRegistry` → `JobRegistry`
  - 所有 `task_id` 参数/字段 → `job_id`
  - 所有 `task_type` 参数/字段 → `job_type`
  - `running_task_ids` → `running_job_ids`
- [ ] `app/scheduler/engine.py`：`AsyncEngine` 中所有 `task` → `job`

#### Task 2.2：Registry 承担全部序列化职责
- [ ] 在 `JobRegistry.get()` 中统一完成 JSON 反序列化
  - 解析 `params` 字段时，根据 `job_type` 路由到正确的 `JobParams` Pydantic 模型
  - 保证 Handler 拿到的 `job.params` 永远是强类型对象
- [ ] 删除 `video_handler.py` 和 `image_handler.py` 中所有的 `isinstance(shots, str): json.loads` 逻辑
- [ ] 删除 `_download_and_upload` 中的手动 JSON 类型判断

#### Task 2.3：`StateChange` 取代裸字典
- [ ] 在 `app/scheduler/models.py` 中定义：
  ```python
  @dataclass(frozen=True)
  class StateChange:
      job_id: str
      field: str
      value: Any
  ```
- [ ] 修改 `app/scheduler/engine.py`：
  - `_apply_changes(self, changes: list[dict[str, Any]])` → `_apply_changes(self, changes: list[StateChange])`
  - 序列化逻辑移入 `StateChange.to_redis_command()` 方法
- [ ] 修改 `app/scheduler/handlers/base.py`：`tick()` 返回类型改为 `list[StateChange]`
- [ ] 修改所有 Handler：`changes.append({"task_id": ..., "field": ...})` → `changes.append(StateChange(job_id=..., field=..., value=...))`

#### Task 2.4：API 层适配
- [ ] `app/api/v1/tasks.py` 中：内部变量名 `task_id` 在引用 Scheduler 时改为 `job_id`（API URL `/tasks/{task_id}` 保持不变，仅内部变量和注释调整）
- [ ] `app/api/v1/avatar.py` 中：引用 `TaskRegistry` 的地方改为 `JobRegistry`

#### 验收标准
- [ ] `grep -rn "TaskRecord\|TaskRegistry\|running_task_ids" app/scheduler/` 返回为空
- [ ] `grep -rn "isinstance(.*shots.*str)" app/scheduler/handlers/` 返回为空
- [ ] `grep -rn '"task_id":' app/scheduler/handlers/` 返回为空（仅 `StateChange` dataclass 内部可保留）
- [ ] `pytest` 通过

---

### Phase 3：建立"供应商防火墙"（Adapter 层隔离）
**目标**：将 Kling/Volc 术语彻底下压到 Provider 层，业务层以上使用纯业务语义
**预估工时**：4-5 天
**影响面**：API Schema、DB 模型、Scheduler 模型、Provider 层

#### Task 3.1：API 层删除 Kling 术语泄漏
- [ ] `app/api/v1/video.py`：
  - `element_id: int | None = Field(None, description="Kling主体ID")` → `human_id: int | None = Field(None, description="数字人主体ID")`
- [ ] `app/api/v1/tasks.py`：
  - 同上，所有 `element_id` → `human_id`
  - `VideoParams` 中的 `shots` → `segments`

#### Task 3.2：DB 模型增加供应商抽象
- [ ] `app/models/avatar.py`：
  - `element_id: Mapped[int | None]` → `provider_element_id: Mapped[int | None]`
  - `voice_task_id` → `provider_voice_job_id`
  - `element_task_id` → `provider_element_job_id`
  - 新增 `provider: Mapped[str] = mapped_column(default="kling")`（为未来多供应商做准备）
- [ ] 生成 Alembic 迁移脚本（字段重命名 + 新增字段）

#### Task 3.3：Scheduler 模型供应商抽象
- [ ] `app/scheduler/models.py`（Phase 2 后的 `JobRecord` 及 `Segment`）：
  - `kling_task_id` → `provider_task_id`
  - 如需追溯供应商，增加 `provider: str = "kling"`

#### Task 3.4：Provider 返回值模型化
- [ ] 新建 `app/ai/providers/kling_dto.py`：
  - `KlingVideoResult`
  - `KlingImageResult`
  - `KlingVoiceResult`
  - `KlingElementResult`
- [ ] 修改 `app/ai/providers/klingai_provider.py`：
  - 所有返回裸 `dict[str, Any]` 的方法改为返回对应的 `Kling*Result`
  - 状态字段类型改为 `KlingTaskStatus`

#### Task 3.5：Prompt 语法迁移到 Provider 层
- [ ] 删除 `app/scheduler/handlers/video_handler.py` 中的：
  - `_build_omni_prompt()`
  - `_build_empty_shot_video_prompt()`
- [ ] 在 `app/ai/providers/klingai_provider.py` 中新建 `KlingPromptBuilder` 类：
  ```python
  class KlingPromptBuilder:
      @staticmethod
      def omni_segment(scene: str, voiceover: str, element_id: str | None = None) -> str
      @staticmethod
      def empty_shot(scene: str, voiceover: str) -> str
  ```
- [ ] `video_handler.py` 调用时只传业务字段（`scene`, `voiceover`, `human_id`），由 Provider 层负责映射为 Kling 语法

#### Task 3.6：Service 层适配器映射
- [ ] `app/services/kling_video_service.py`：
  - 删除 `avatar_id` 废弃字段
  - `human_id` → 在调用 Provider 时映射为 `element_id`
- [ ] `app/services/qiniu_service.py`：
  - `file_type="avatar"` → `file_type="clone_video"` 或 `"human_video"`

#### 验收标准
- [ ] `grep -rn "element_id" app/api/ app/schemas/ app/scheduler/models.py | grep -v "provider_element_id"` 返回为空
- [ ] `grep -rn "kling_task_id" app/api/ app/schemas/ app/scheduler/models.py` 返回为空
- [ ] `grep -rn "<<<element_1>>>\|<<<voice_1>>>" app/scheduler/ app/services/` 返回为空（仅在 Provider 层保留）
- [ ] Alembic 迁移脚本可正常升级/降级
- [ ] `pytest` 通过

---

### Phase 4：清理历史残留 + 消除双轨运行
**目标**：删除所有 Celery 时代残留，将 `script` 任务纳入 Scheduler 统一调度
**预估工时**：2-3 天
**影响面**：Handler、API 路由、历史命名

#### Task 4.1：删除兼容旧字段代码
- [ ] `app/scheduler/handlers/video_handler.py`：
  - 删除 `shot["video_task_id"] = kling_task_id  # 兼容旧字段`
  - 删除初始化 shots 时的 `"video_task_id": None`
- [ ] `app/scheduler/handlers/image_handler.py`：
  - 删除 `params["image_task_id"] = kling_task_id`
- [ ] `app/services/kling_video_service.py`：
  - 删除 `avatar_id` 字段

#### Task 4.2：修正历史残留命名
- [ ] `app/core/redis_client.py`：删除文档字符串中的 `RateLimiter` 字样
- [ ] `app/api/v1/tasks.py`：
  - `cache entry` → `registry entry`
  - `cache_err` → `registry_err`
  - `Failed to update cache` → `Failed to update registry`
- [ ] `app/core/token_manager.py`：`_background_tasks` → `_refresh_tasks`
- [ ] 删除 `app/services/dto.py`

#### Task 4.3：将 `script` 任务迁移到 Scheduler
- [ ] 新建 `app/scheduler/handlers/script_handler.py`
  - 将 `app/api/v1/tasks.py` 中 `_run_script_task` 的逻辑迁移至此
  - 继承 `AsyncHandler`，`name = "script"`，不占用 Slot（或占用独立 `script_slots`）
- [ ] 修改 `app/api/v1/tasks.py`：
  - `script` 任务改为 `registry.create(job_type="script", ...)`
  - 删除 `BackgroundTasks` 相关参数和 `_run_script_task` 函数
- [ ] 修改 `app/scheduler/main.py`：注册 `ScriptHandler`

#### 验收标准
- [ ] `grep -rn "兼容旧字段\|video_task_id\|image_task_id" app/scheduler/ app/services/` 返回为空
- [ ] `grep -rn "cache_err\|cache entry" app/api/v1/tasks.py` 返回为空
- [ ] `app/services/dto.py` 不存在
- [ ] `app/api/v1/tasks.py` 中无 `BackgroundTasks` 导入和使用
- [ ] `pytest` 通过

---

### Phase 5：CRUD 层强类型化
**目标**：消灭 CRUD 层的裸字典更新
**预估工时**：2 天
**影响面**：CRUD Base、Avatar CRUD、Scheduler Handler

#### Task 5.1：CRUD Base 类型约束
- [ ] `app/crud/base.py`：
  - `obj_in: dict[str, Any]` → `obj_in: CreateSchemaType | UpdateSchemaType`
  - 保留 `dict` 仅作为 `update` 的 fallback，但所有业务调用方优先使用 Schema

#### Task 5.2：Avatar Schema 定义
- [ ] 新建 `app/schemas/avatar.py`：
  ```python
  class AvatarCreate(BaseModel):
      name: str
      video_url: str
      status: AvatarCloneStatus = AvatarCloneStatus.PENDING

  class AvatarUpdate(BaseModel):
      name: str | None = None
      status: AvatarCloneStatus | None = None
      provider_voice_job_id: str | None = None
      provider_element_job_id: str | None = None
      provider_element_id: int | None = None
      fail_reason: str | None = None
  ```
- [ ] `app/crud/avatar.py`：改为 `class CRUDAvatar(CRUDBase[Avatar, AvatarCreate, AvatarUpdate])`

#### Task 5.3：Handler 调用方改造
- [ ] `app/scheduler/handlers/avatar_handler.py`：
  - 所有 `_update_avatar(avatar_id, {"status": "..."})` 改为 `_update_avatar(avatar_id, AvatarUpdate(status=AvatarCloneStatus.XXX))`
  - 删除裸字典辅助函数 `_update_avatar` 中的 `**obj_in` 展开，改用 `obj_in.model_dump(exclude_unset=True)`

#### 验收标准
- [ ] `grep -rn 'obj_in=\{' app/scheduler/handlers/avatar_handler.py` 返回为空
- [ ] `mypy app/crud/` 无类型错误
- [ ] `pytest` 通过

---

## 四、自动化防护网（Phase 5 之后部署）

### 4.1 预提交钩子：禁词检查
在 `.pre-commit-config.yaml` 或 `Makefile` 中增加 `lint-semantic`：

```makefile
lint-semantic:
	@echo "Checking semantic boundaries..."
	@! grep -rn "element_id" app/api/ app/schemas/ app/scheduler/models.py | grep -v "provider_element_id" || (echo "ERROR: element_id leaked to upper layers"; exit 1)
	@! grep -rn "kling_task_id" app/api/ app/schemas/ app/scheduler/models.py || (echo "ERROR: kling_task_id leaked to upper layers"; exit 1)
	@! grep -rn "scene_desc" app/ | grep -v "__pycache__" || (echo "ERROR: scene_desc not fully renamed"; exit 1)
	@! grep -rn "TaskRecord\|TaskRegistry\|running_task_ids" app/scheduler/ || (echo "ERROR: Scheduler task naming not fully migrated"; exit 1)
	@! grep -rn "<<<element_1>>>\|<<<voice_1>>>" app/scheduler/ app/services/ || (echo "ERROR: Kling prompt syntax leaked"; exit 1)
	@echo "Semantic check passed"
```

### 4.2 mypy 渐进严格化
- [ ] 在 `pyproject.toml` 中为 `app/scheduler/` 和 `app/schemas/` 单独开启 `strict = true`
- [ ] 逐步扩展至 `app/api/` 和 `app/services/`

### 4.3 AGENTS.md 术语表（Glossary）
在 `AGENTS.md` 中新增"统一术语表"章节（见下文），所有 AI Agent 修改代码前必须查阅。

---

## 五、风险与回滚策略

| 风险 | 影响 |  mitigation |
|------|------|-------------|
| Phase 1 删除 `ScriptShot` 影响前端类型生成 | 中 | `ScriptShot` 保留为 `Segment` 的 `TypeAlias` 一个 Sprint，待前端适配后删除 |
| Phase 2 `JobRegistry` 重命名导致 API 层引用遗漏 | 高 | 使用 IDE 全局重构（PyCharm/Ruff/Rename Symbol），执行后跑全量 `pytest` |
| Phase 3 DB 字段重命名需要数据迁移 | 中 | Alembic 脚本必须包含 `op.alter_column` 的 `existing_type` 和 `existing_nullable` |
| Phase 4 `script` 迁出 BackgroundTask 后响应时间变长 | 低 | 脚本生成仍立即返回 `job_id`，前端通过轮询 `/tasks/{job_id}` 获取结果，接口契约不变 |
| 多 Phase 并行开发导致冲突 | 高 | **严禁并行**：必须按 1→2→3→4→5 顺序执行，每个 Phase 合并到主分支后再开始下一个 |

---

## 六、作为 GitHub Project Task List 的格式

若导入 GitHub Project，建议按以下结构建 5 个 Milestone：

```markdown
### Milestone 1: Schema Unification
- [ ] #101 Create `app/schemas/segment.py` with `Segment` model
- [ ] #102 Create `app/schemas/enums.py` with `JobStatus`, `SegmentStatus`, `AvatarCloneStatus`, `KlingTaskStatus`
- [ ] #103 Create `app/schemas/job.py` with `JobParams` Union
- [ ] #104 Remove `ShotUnit` from `app/scheduler/models.py`
- [ ] #105 Remove `ShotTask` from `app/services/kling_video_service.py`
- [ ] #106 Remove `ShotData` from `app/api/v1/video.py`
- [ ] #107 Rename `scene_desc` → `scene` across codebase
- [ ] #108 Migrate all `status` strings to Enums

### Milestone 2: Scheduler De-tasking
- [ ] #201 Rename `TaskRecord` → `JobRecord`
- [ ] #202 Rename `TaskRegistry` → `JobRegistry`
- [ ] #203 Registry auto-deserializes `JobParams` models
- [ ] #204 Replace `dict` changes with `StateChange` dataclass
- [ ] #205 Update all Handlers to return `list[StateChange]`

### Milestone 3: Vendor Firewall
- [ ] #301 API layer: `element_id` → `human_id`
- [ ] #302 DB model: add `provider` field, rename task/element IDs
- [ ] #303 Scheduler model: `kling_task_id` → `provider_task_id`
- [ ] #304 Provider DTOs: `KlingVideoResult`, `KlingImageResult`, etc.
- [ ] #305 Move `KlingPromptBuilder` to Provider layer
- [ ] #306 Alembic migration for avatar table changes

### Milestone 4: Cleanup & Unification
- [ ] #401 Remove legacy compatibility fields (`video_task_id`, `image_task_id`)
- [ ] #402 Fix historical naming (`cache_err`, `RateLimiter` docstrings, etc.)
- [ ] #403 Delete `app/services/dto.py`
- [ ] #404 Migrate `script` task from BackgroundTask to Scheduler

### Milestone 5: CRUD Strong Typing
- [ ] #501 Create `AvatarCreate` / `AvatarUpdate` schemas
- [ ] #502 Type-constrain CRUDBase
- [ ] #503 Refactor `avatar_handler.py` to use `AvatarUpdate` instead of raw dicts
- [ ] #504 Add `lint-semantic` to Makefile / pre-commit
- [ ] #505 Update `AGENTS.md` with Glossary and layer rules
```

---

## 七、相关文档

- [统一异步调度器设计文档](./unified-async-scheduler.md)
- [数据库设计文档](./database-design.md)
- [AGENTS.md](../AGENTS.md)（术语表与分层禁令）