src/worker/task-executor.ts

/**
 * 使命必达执行器 - Mission-Critical Task Executor
 *
 * ★★★ 核心特性 ★★★
 * 1. 智能模型切换：超时自动切换到下一个模型，不等待看门狗
 * 2. 速度优先：记录快速模型，下次优先使用
 * 3. 无限重试：模型池轮询，直到找到响应快的模型
 * 4. 使命必达：绝不放弃，直到任务完成
 * 5. ★★★ 任务 3: 模型感知适配 - 自动折叠 System Role、裁剪 Context ★★★
 */

import pLimit from 'p-limit';
import Redis from 'ioredis';
import { ModelDispatcher } from '../lib/model-dispatcher';
import { getModelMeta, TaskPhase, MODEL_POOL } from '../lib/model-registry';
// ★★★ 任务 3: 导入适配器 ★★★
import {
  adaptPayload,
  sniffErrorAndLearn,
  getEffectiveModelMeta,
  ChatMessage,
} from '../lib/payload-adapter';
import { getDesignPrompt, getStyledPrompt } from '../lib/design-prompt-loader';
import type { StyleProfile } from '../lib/style-profiles';
import { runOpenGamePipeline } from '../lib/opengame-pipeline';
import { sanitizeErrorMessage } from '../lib/error-sanitizer';

console.log('[STARTUP] task-executor loaded, BUILD: 20260523-v9-ANTI-SLOP-V2');

export type DesignTaskType = 'html_prototype' | 'pitch_deck' | 'ui_design_system';
export type OpenGameTaskType = 'opengame_generation';

export interface TaskParams {
  prompt: string;
  sections?: number;
  style?: StyleProfile;
  maxTokens?: number;
  draftContent?: string;
  skipPhase1?: boolean;
  tier?: 'free' | 'starter' | 'pro' | 'enterprise';
  taskType?: 'full_plan' | 'sales_manual' | 'world_setting' | 'competitor_analysis' | DesignTaskType | OpenGameTaskType;
}

export interface TaskOutline {
  title: string;
  sections: Array<{
    title: string;
    points: string[];
  }>;
  metadata?: Record<string, any>;
}

export interface TaskResult {
  content: string;
  outline: TaskOutline;
  sectionsGenerated: number;
  duration: number;
  title?: string; // ★ LLM 生成的文档标题（15字以内）
  phases: {
    planning: { duration: number; model: string; attempts: number };
    expansion: { duration: number; model: string; sections: number; attempts: number };
    review: { duration: number; model: string; attempts: number };
  };
  totalAttempts: number; // 总尝试次数
  fastModelsUsed: string[]; // 使用的快速模型列表
  outputType?: 'docx' | 'zip' | 'pptx';
  fileExtension?: string;
  contentType?: string;
}

export interface ProgressReport {
  taskId: string;
  status: 'planning' | 'writing' | 'reviewing' | 'completed' | 'failed';
  progress: number;
  phase: string;
  detail?: string;
  updatedAt: number;
  modelSwitch?: string; // 模型切换信息
}

// ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
// ★★★ 日本服务器极速跳板模式 ★★★
// ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

// ★★★ 任务 1: 使用日本跳板替代直连 NVIDIA ★★★
const PROXY_ENDPOINT = process.env.LLM_PROXY_ENDPOINT || 'https://game.5e1.com/api/internal/llm-proxy';
const PROXY_SECRET = process.env.INTERNAL_API_SECRET || '';

const CONCURRENCY_LIMIT = 2;

// ★★★ 设计任务类型检测 ★★★
const DESIGN_TASK_TYPES: DesignTaskType[] = ['html_prototype', 'pitch_deck', 'ui_design_system'];

function isDesignTask(taskType?: string): taskType is DesignTaskType {
  return DESIGN_TASK_TYPES.includes(taskType as DesignTaskType);
}

function getDesignTaskOutputMeta(taskType: DesignTaskType): { outputType: 'zip' | 'pptx'; fileExtension: string; contentType: string } {
  if (taskType === 'pitch_deck') {
    return {
      outputType: 'pptx',
      fileExtension: 'pptx',
      contentType: 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.presentationml.presentation',
    };
  }
  return {
    outputType: 'zip',
    fileExtension: 'zip',
    contentType: 'application/zip',
  };
}

// ★★★ 超时策略：给模型充足生成时间 ★★★
const MODEL_TIMEOUT_MS = 45000; // 45秒总超时（含 TTFB + token 生成，mimo-v2.5 planning 需要 20-30s）
const MAX_MODEL_ATTEMPTS = 5;
const FAST_MODEL_THRESHOLD = 5000;
const SLOW_MODEL_BLACKLIST_MS = 120000;

// Redis Key 用于存储快速模型优先级
const FAST_MODEL_KEY = 'slow_task:fast_models';

export class TaskExecutor {
  private dispatcher: ModelDispatcher;
  private redis: Redis;
  private abortFlag: boolean = false;
  private progressCallback: ((report: ProgressReport) => void) | null = null;

  // 心跳状态
  private lastProgress: number = 0;
  private lastPhase: string = 'init';
  private lastDetail: string = '';

  // AbortController
  private abortController: AbortController | null = null;

  // ★★★ 新增：快速模型缓存 ★★★
  private fastModelCache: Map<string, { avgTtfb: number; lastSuccess: number }> = new Map();
  private slowModelBlacklist: Map<string, number> = new Map(); // modelId -> blacklistUntil

  constructor(dispatcher: ModelDispatcher, redis: Redis) {
    this.dispatcher = dispatcher;
    this.redis = redis;

    // 加载快速模型缓存
    this.loadFastModelCache();
  }

  /**
   * 从 Redis 加载快速模型缓存
   */
  private async loadFastModelCache(): Promise<void> {
    try {
      const data = await this.redis.hgetall(FAST_MODEL_KEY);
      if (data) {
        for (const [modelId, stats] of Object.entries(data)) {
          const parsed = typeof stats === 'string' ? JSON.parse(stats) : stats;
          this.fastModelCache.set(modelId, {
            avgTtfb: parsed.avgTtfb || 5000,
            lastSuccess: parsed.lastSuccess || Date.now()
          });
        }
        console.log(`[MissionExecutor] 📊 加载快速模型缓存: ${this.fastModelCache.size} 个模型`);
      }
    } catch (err) {
      console.warn('[MissionExecutor] 加载快速模型缓存失败:', err);
    }
  }

  /**
   * 记录快速模型
   */
  private async recordFastModel(modelId: string, ttfb: number): Promise<void> {
    if (ttfb < FAST_MODEL_THRESHOLD) {
      const existing = this.fastModelCache.get(modelId);
      const avgTtfb = existing ? (existing.avgTtfb + ttfb) / 2 : ttfb;

      this.fastModelCache.set(modelId, { avgTtfb, lastSuccess: Date.now() });

      // 写入 Redis 持久化
      try {
        await this.redis.hset(FAST_MODEL_KEY, {
          [modelId]: JSON.stringify({ avgTtfb, lastSuccess: Date.now() })
        });
        console.log(`[MissionExecutor] ⚡ 记录快速模型: ${modelId} (avg TTFB: ${avgTtfb}ms)`);
      } catch (err) {
        console.warn('[MissionExecutor] 记录快速模型失败:', err);
      }
    }
  }

  /**
   * 检查模型是否在黑名单中
   */
  private isModelBlacklisted(modelId: string): boolean {
    const blacklistUntil = this.slowModelBlacklist.get(modelId);
    if (blacklistUntil && Date.now() < blacklistUntil) {
      return true;
    }
    // 黑名单过期，移除
    if (blacklistUntil) {
      this.slowModelBlacklist.delete(modelId);
    }
    return false;
  }

  /**
   * 将慢模型加入临时黑名单
   */
  private blacklistSlowModel(modelId: string): void {
    this.slowModelBlacklist.set(modelId, Date.now() + SLOW_MODEL_BLACKLIST_MS);
    console.log(`[MissionExecutor] 🚫 暂时黑名单慢模型: ${modelId} (${SLOW_MODEL_BLACKLIST_MS / 1000}秒)`);
  }

  /**
   * ★★★ 核心方法：使命必达的模型调用 ★★★
   * 特性：
   * - 单次超时45秒，超时立即切换下一个模型
   * - 每个阶段最多尝试5个模型
   * - 记录快速模型，下次优先使用
   * - 黑名单慢模型2分钟
   */
  private async callNIMMissionCritical(
    taskId: string,
    phase: TaskPhase,
    messages: Array<{ role: string; content: string }>,
    maxTokens: number,
    systemPrompt?: string
  ): Promise<{ content: string; modelId: string; ttfb: number; attempts: number }> {
    const startTime = Date.now();
    let attempts = 0;
    let lastError: Error | null = null;

    this.dispatcher.setPhase(phase);

    // ★★★ 最多尝试 MAX_MODEL_ATTEMPTS 个不同模型 ★★★
    while (attempts < MAX_MODEL_ATTEMPTS) {
      attempts++;

      // 获取下一个可用模型（跳过黑名单）
      let modelId: string | null = null;
      let tryCount = 0;
      const maxTry = 10;

      while (!modelId && tryCount < maxTry) {
        const candidate = this.dispatcher.getNextModel();
        if (!candidate) {
          console.warn(`[MissionExecutor] 无可用模型，重置健康状态`);
          this.dispatcher.resetAllHealth();
          continue;
        }

        // 检查黑名单
        if (!this.isModelBlacklisted(candidate)) {
          modelId = candidate;
        } else {
          console.log(`[MissionExecutor] 跳过黑名单模型: ${candidate}`);
        }
        tryCount++;
      }

      if (!modelId) {
        // 所有模型都在黑名单，清空黑名单强制使用
        this.slowModelBlacklist.clear();
        modelId = this.dispatcher.getNextModel();
        if (!modelId) {
          throw new Error('所有模型池耗尽，无法继续');
        }
      }

      const apiKey = this.dispatcher.getApiKey();
      const meta = getModelMeta(modelId);

      console.log(`[MissionExecutor] 🎯 第 ${attempts} 次尝试: ${modelId} (${phase}阶段)`);
      await this.updateProgress(taskId, this.lastProgress, this.lastPhase,
        `${phase}阶段尝试 ${attempts}/${MAX_MODEL_ATTEMPTS}: ${modelId}`);

      // ★★★ 单次调用超时45秒 ★★★
      const callStartTime = Date.now();
      let heartbeatInterval: ReturnType<typeof setInterval> | null = null; // ★★★ 定义在外层，便于 catch 访问 ★★★

      try {
        // ★★★ 修复：创建 AbortController 用于 fetch 和看门狗 ★★★
        this.abortController = new AbortController();
        this.abortFlag = false;

        // ★★★ 关键修复：使用 AbortSignal.timeout 覆盖整个请求周期 ★★★
        // AbortSignal.timeout 会在 fetch + response.json() 整个过程中超时
        // 这是 Node.js 18+ 特性，比手动 setTimeout 更可靠
        const timeoutSignal = AbortSignal.timeout(MODEL_TIMEOUT_MS);

        // 心跳定时器（每10秒更新进度）
        heartbeatInterval = setInterval(async () => {
          if (this.abortFlag) {
            if (heartbeatInterval) clearInterval(heartbeatInterval);
            return;
          }
          const elapsed = Math.floor((Date.now() - callStartTime) / 1000);
          await this.updateProgress(taskId, this.lastProgress, this.lastPhase,
            `${phase}阶段: ${modelId} 响应中 (${elapsed}秒)`);
        }, 10000);

        // ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
        // ★★★ 任务 3: 模型感知适配 ★★★
        // ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
        // 1. 获取有效模型元数据（合并静态 + 学习数据）
        const effectiveMeta = await getEffectiveModelMeta(this.redis, modelId);

        // 2. 构建原始消息数组
        const rawMessages: ChatMessage[] = systemPrompt
          ? [{ role: 'system', content: systemPrompt }, ...messages.map(m => ({ role: m.role as 'user' | 'assistant', content: m.content }))]
          : messages.map(m => ({ role: m.role as 'user' | 'assistant', content: m.content }));

        // 3. 使用适配器自动适配
        const adapted = adaptPayload(modelId, rawMessages, { maxTokens });

        // 4. 如果有适配行为，打印日志
        if (adapted.adapted) {
          console.log(`[MissionExecutor] 🔧 ${modelId} 适配: ${adapted.adaptations.join('; ')}`);
          await this.updateProgress(taskId, this.lastProgress, this.lastPhase,
            `${phase}阶段: ${modelId} 已适配 (${adapted.adaptations.length}项)`);
        }

        const finalMaxTokens = adapted.maxTokens;
        const finalMessages = adapted.messages;

        // ★★★ 任务 2: 使用跳板模式 ★★★
        // 不再直连 NVIDIA，而是通过日本服务器跳板
        console.log(`[MissionExecutor] 🚀 使用跳板: ${PROXY_ENDPOINT}`);

        // ★★★ 硬超时：Promise.race 覆盖 fetch + response.json() 整个生命周期 ★★★
        // AbortSignal.timeout 只控制连接/TTFB，不控制 token 生成速度
        // Promise.race 确保总时间不超过 MODEL_TIMEOUT_MS
        const fetchAndParse = async () => {
          const response = await fetch(PROXY_ENDPOINT, {
            method: 'POST',
            headers: {
              'Authorization': `Bearer ${PROXY_SECRET}`,
              'Content-Type': 'application/json'
            },
            body: JSON.stringify({
              model: modelId,
              messages: finalMessages,
              max_tokens: finalMaxTokens,
              stream: false
            }),
            signal: timeoutSignal
          });

          if (!response.ok) {
            const errText = await response.text();
            throw { status: response.status, body: errText, isHttpError: true };
          }

  return response.json() as Promise<{
            choices?: Array<{ message?: { content?: string; reasoning_content?: string } }>;
            _proxy_meta?: { ttfb: number };
          }>;
        };

        const hardTimeout = new Promise<never>((_, reject) => {
          setTimeout(() => reject(new Error('MODEL_HARD_TIMEOUT')), MODEL_TIMEOUT_MS);
        });

        const data = await Promise.race([fetchAndParse(), hardTimeout]);

        // ★★★ 跳板返回错误处理 + 任务 3: 错误嗅探与学习 ★★★
        // (HTTP 错误已在 fetchAndParse 内部抛出)

        const content = data.choices?.[0]?.message?.content || '';
        if (!content) {
          const rLen = data.choices?.[0]?.message?.reasoning_content?.length || 0;
          console.warn(`[MissionExecutor] ⚠️ ${modelId} content 为空! reasoning_content=${rLen} tokens, 可能 max_tokens 不足或缺少 system prompt`);
        }
        const ttfb = data._proxy_meta?.ttfb || (Date.now() - callStartTime);

        // ★★★ 清除心跳定时器 ★★★
        if (heartbeatInterval) clearInterval(heartbeatInterval);

        // ★★★ 成功！记录快速模型 ★★★
        await this.recordFastModel(modelId, ttfb);
        await this.dispatcher.reportSuccess(modelId, ttfb, content.length / 4, Date.now() - callStartTime);

        console.log(`[MissionExecutor] ✅ 成功: ${modelId} TTFB=${ttfb}ms 尝试次数=${attempts}`);

        return { content, modelId, ttfb, attempts };

      } catch (err: any) {
        if (heartbeatInterval) clearInterval(heartbeatInterval);
        const elapsed = Date.now() - callStartTime;

        // ★★★ 区分超时、HTTP 错误和其他错误 ★★★
        const isTimeout = err.message === 'MODEL_HARD_TIMEOUT'
          || err.name === 'AbortError'
          || err.name === 'TimeoutError'
          || elapsed >= MODEL_TIMEOUT_MS - 1000;

        if (isTimeout) {
          console.warn(`[MissionExecutor] ⏱️ ${modelId} 超时 (${elapsed}ms)，加入黑名单，切换下一个`);
          this.blacklistSlowModel(modelId);
          await this.dispatcher.reportFailure(modelId, 504, 'Timeout');
          lastError = new Error(`模型 ${modelId} 超时 (${elapsed}ms)`);
        } else if (err.isHttpError) {
          // ★★★ HTTP 错误：嗅探学习 ★★★
          console.error(`[跳板报错] 模型: ${modelId}, 状态码: ${err.status}, 内容: ${err.body?.slice(0, 200)}`);
          const sniffResult = await sniffErrorAndLearn(this.redis, modelId, err.body || '');
          if (sniffResult.shouldRetry && attempts < MAX_MODEL_ATTEMPTS) {
            console.log(`[MissionExecutor] 🔄 ${modelId} 自愈重试 (已学习适配)`);
            attempts--;
            if (sniffResult.newParams) maxTokens = sniffResult.newParams.maxTokens;
            continue;
          }
          await this.dispatcher.reportFailure(modelId, err.status || 500, err.body?.slice(0, 100) || 'Unknown');
          lastError = new Error(`HTTP ${err.status}: ${(err.body || '').slice(0, 200)}`);
        } else {
          console.warn(`[MissionExecutor] ❌ ${modelId} 错误: ${err.message}`);
          await this.dispatcher.reportFailure(modelId, 500, err.message);
          lastError = err;
        }

        // 继续尝试下一个模型
        console.log(`[MissionExecutor] 🔄 切换到下一个模型...`);
      }
    }

    // 所有模型都失败
    throw new Error(sanitizeErrorMessage(
      `使命必达失败: ${phase}阶段尝试了 ${attempts} 个模型均超时/失败。最后错误: ${lastError?.message}`
    ));
  }

  /**
   * 执行慢任务完整流程
   */
  async execute(taskId: string, params: TaskParams): Promise<TaskResult> {
    const startTime = Date.now();
    const phases = {
      planning: { duration: 0, model: '', attempts: 0 },
      expansion: { duration: 0, model: '', sections: 0, attempts: 0 },
      review: { duration: 0, model: '', attempts: 0 }
    };
    let totalAttempts = 0;
    const fastModelsUsed: string[] = [];

    this.abortController = new AbortController();
    this.abortFlag = false;

    // ★ OPT-02: 兜底 — 当 prompt 为空但 draftContent 存在时，用 draftContent 作为 prompt
    if (!params.prompt && params.draftContent) {
      params.prompt = params.draftContent;
      console.log(`[TaskExecutor] ⚡ Prompt 为空，使用 draftContent 作为 fallback (${params.prompt.length} chars)`);
    }

    // ★★★ DRY_RUN 急速测试模式 ★★★
    if (params.prompt && params.prompt.includes('[DRY_RUN]')) {
      console.log('[MissionExecutor] 🚀 DRY_RUN 模式');
      await this.updateProgress(taskId, 50, 'writing', 'DRY_RUN 测试...');
      await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 3000));

      const fakeMarkdown = `# DRY_RUN 测试文档

任务 ID: ${taskId}
测试时间: ${new Date().toISOString()}
使命必达机制验证成功！`;

      await this.redis.set(`slow_task:content:${taskId}`, fakeMarkdown, 'EX', 86400 * 7);
      await this.redis.hset('slow_task:results', {
        [taskId]: JSON.stringify({
          taskId, status: 'completed', progress: 100, phase: 'completed',
          detail: 'DRY_RUN 完成', updatedAt: Date.now(),
          // downloadUrl 由 processor.ts 上传 COS 后设置
          qualityGrade: 'S', sectionsGenerated: 1, duration: 3000
        })
      });

      return {
        content: fakeMarkdown,
        outline: { title: 'DRY_RUN', sections: [{ title: 'Test', points: ['test'] }] },
        sectionsGenerated: 1, duration: 3000, phases,
        totalAttempts: 1, fastModelsUsed: ['dry_run'],
        title: 'DRY_RUN',
      };
    }

    // ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
    // OpenGame 管线任务
    // ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
    if (params.taskType === 'opengame_generation') {
      return this.executeOpenGame(taskId, params);
    }

    try {
      // ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
      // Phase 1: 结构规划
      // ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
      await this.updateProgress(taskId, 5, 'planning', '开始规划大纲...');
      const planningStart = Date.now();

      let outline: TaskOutline;
      let llmTitle = ''; // ★ LLM 生成的文档标题

      // ★★★ 修复：draftContent 为空时，fallback 到 prompt（含 chatContext 中的 HTML artifact） ★★★
      const draftSource = params.draftContent || '';
      // 检测是否为草案模式：有 draftContent，或 prompt 包含 HTML/结构化内容
      const hasHtmlContent = params.prompt && (/<h[1-6][^>]*>/i.test(params.prompt) || /<artifact[\s>]/i.test(params.prompt) || /<div[\s>]/i.test(params.prompt));
      const isDraftMode = (draftSource.length > 0 && params.skipPhase1) || hasHtmlContent;
      const effectiveDraft = draftSource.length > 0 ? draftSource : (hasHtmlContent ? params.prompt : '');

      if (isDraftMode && effectiveDraft.length > 0) {
        // ★★★ 关键：先清洗 HTML，移除 style/script/head 内容 ★★★
        const cleanedContent = this.cleanHtmlContent(effectiveDraft);

        // 先尝试结构化提取
        outline = this.extractOutlineFromDraft(effectiveDraft);
        phases.planning.model = 'draft-anchor';
        phases.planning.attempts = 1;
        // ★ 诊断数据
        const draftDebug: Record<string, any> = {
          promptLen: params.prompt?.length || 0,
          draftSourceLen: draftSource.length,
          effectiveDraftLen: effectiveDraft.length,
          cleanedContentLen: cleanedContent.length,
          cleanedContentPreview: cleanedContent.slice(0, 200),
          hasHtmlContent,
          isDraftMode,
          extractedSections: outline.sections.length,
          extractedTitle: outline.title,
          firstSectionTitle: outline.sections[0]?.title || '',
          buildTag: 'v9-anti-slop-v2',
          llmOutlineAttempted: false,
          llmOutlineSuccess: false,
          llmTitleAttempted: false,
          llmTitleSuccess: false,
        };
        (phases.planning as any).draftDebug = draftDebug;

        // ★★★ 如果结构化提取只得到泛化 fallback，用 LLM 从实际内容生成大纲 ★★★
        const isGenericOutline = outline.sections.length === 1 && outline.sections[0].title === '主体内容';
        if (isGenericOutline) {
          console.log('[MissionExecutor] 结构化提取失败，使用 LLM 从实际内容生成大纲...');
          draftDebug.llmOutlineAttempted = true;
          try {
            const isPaid = params.tier && params.tier !== 'free';
            const contentForLLM = cleanedContent.slice(0, 4000);
            const outlinePrompt = `你是一位文档分析专家。请分析以下内容，提取核心主题并生成文档大纲。

内容：
${contentForLLM}

严格输出纯 JSON，禁止包含其他文字或代码块标记：
{
  "title": "文档标题（15字以内，精准有力，必须体现具体内容主题）",
  "sections": [
    { "title": "章节标题", "points": ["要点1", "要点2", "要点3"] }
  ]
}

要求：
- 章节数量：${isPaid ? '5-8' : '4-6'} 个
- 每章节 3-5 个要点
- 标题必须反映内容的具体主题，禁止使用"主体内容""概述"等泛化标题`;

            const outlineResult = await this.callNIMMissionCritical(
              taskId, 'planning',
              [{ role: 'user', content: outlinePrompt }],
              4000,
              '你是一位文档分析专家。只输出纯 JSON，不要任何多余文字。'
            );

            draftDebug.llmOutlineRaw = outlineResult.content.slice(0, 500);
            draftDebug.llmOutlineModel = outlineResult.modelId;

            // 安全解析 JSON
            const jsonStr = outlineResult.content.replace(/```json\s*/g, '').replace(/```\s*/g, '').trim();
            let parsed: any = null;
            try { parsed = JSON.parse(jsonStr); } catch {
              const m = jsonStr.match(/\{[\s\S]*\}/);
              if (m) { try { parsed = JSON.parse(m[0]); } catch {} }
            }
            if (parsed && parsed.sections && parsed.sections.length > 0) {
              outline = {
                title: parsed.title || outline.title,
                sections: parsed.sections.map((s: any) => ({
                  title: s.title || '未命名章节',
                  points: Array.isArray(s.points) ? s.points : ['详细阐述'],
                })),
                metadata: { source: 'draft-llm' },
              };
              llmTitle = parsed.title || '';
              draftDebug.llmOutlineSuccess = true;
              draftDebug.llmSections = outline.sections.length;
              draftDebug.llmOutlineTitle = llmTitle;
              console.log('[MissionExecutor] LLM 大纲生成成功:', outline.title, '章节:', outline.sections.length);
            } else {
              draftDebug.llmOutlineParseError = 'JSON parsed but no sections found';
              console.warn('[MissionExecutor] LLM 大纲 JSON 解析成功但无 sections:', JSON.stringify(parsed)?.slice(0, 200));
            }
          } catch (outlineErr: any) {
            draftDebug.llmOutlineError = outlineErr.message?.slice(0, 200);
            console.warn('[MissionExecutor] LLM 大纲生成失败:', outlineErr.message);
          }
        }

        // ★★★ 标题生成：如果 LLM 大纲没有产出标题，调用专门的标题生成 ★★★
        if (!llmTitle) {
          draftDebug.llmTitleAttempted = true;
          try {
            const titleResult = await this.callNIMMissionCritical(
              taskId, 'planning',
              [{
                role: 'user',
                content: `请为以下文档内容生成一个精准有力的标题（15字以内，直接输出标题文字，不要引号或任何标记）：\n\n${cleanedContent.slice(0, 1000)}`
              }],
              2000,
              '你是文档标题专家。只输出一个标题，15字以内，精准有力，不要任何多余文字。'
            );
            const rawTitle = titleResult.content.replace(/["'"「」【】\s\n\r]/g, '').slice(0, 15);
            if (rawTitle.length > 0) {
              llmTitle = rawTitle;
              draftDebug.llmTitleSuccess = true;
              draftDebug.llmTitleResult = llmTitle;
              draftDebug.llmTitleModel = titleResult.modelId;
              console.log('[MissionExecutor] LLM 生成标题（草案模式）:', llmTitle);
            } else {
              draftDebug.llmTitleEmpty = true;
              console.warn('[MissionExecutor] LLM 标题返回空');
            }
          } catch (titleErr: any) {
            draftDebug.llmTitleError = titleErr.message?.slice(0, 200);
            console.warn('[MissionExecutor] 标题生成失败:', titleErr.message);
          }

          // ★★★ 最终兜底：从内容首行提取标题 ★★★
          if (!llmTitle) {
            const firstLine = cleanedContent.split(/[。\n]/).find(l => l.trim().length > 3) || '';
            llmTitle = firstLine.replace(/[^a-zA-Z0-9一-鿿·\-| ]/g, '').trim().slice(0, 15);
            draftDebug.heuristicTitle = llmTitle;
            console.log('[MissionExecutor] 启发式标题:', llmTitle);
          }
        }
      } else {
        const isPaid = params.tier && params.tier !== 'free';
        const planningSystemPrompt = isPaid
          ? `你是腾讯/网易级资深系统策划，正在为「大师全案」生成文档大纲。

【反 AI 废话协议】
- 禁止学术名词堆砌（沉没成本/损失厌恶等术语全篇最多出现1次）
- 禁止名人名言、煽情愿景
- 章节标题必须具体有力，禁止"概述""简介""背景"等虚词
- 每个要点必须是可执行的具体动作或可量化的数据指标

大纲格式（严格输出纯 JSON）：
{
  "title": "文档标题（15字以内，体现具体主题，禁止'完整策划案''大师全案'等泛化词）",
  "subtitle": "副标题（20字以内，说明核心价值）",
  "sections": [
    { "title": "章节标题", "points": ["要点1", "要点2", "要点3", "要点4", "要点5"] }
  ]
}

结构要求：
- 章节数量：6-8 个，逻辑递进
- 每章节 4-6 个要点，每个要点必须具体到可执行
- 必须包含的模块（按顺序）：
  1. 现状诊断（含具体数据指标和问题定位）
  2. 核心机制设计（含数据结构、接口定义、边界情况）
  3. 用户流程与交互（含客户端-服务端通信流程）
  4. 数值与经济系统（含数值表、平衡公式、付费转化节点）
  5. 风险与异常处理（含 TOP3 风险 + 具体规避方案）
  6. 验收标准（含可测量 KPI 和测试用例）
- 要点示例（必须达到此粒度）：
  ✓ "用户数据表含 userId/giftId/status/purchasedAt 五个核心字段"
  ✓ "支付回调超时 30s 触发定时补偿任务，24h 内自动对账"
  ✓ "首充转化率目标 42%，基于沉没成本机制行业基准推导"
  ✗ "分析用户需求"（太抽象）
  ✗ "制定运营策略"（太泛化）`
          : `你是资深系统策划，正在为「灵感草案」生成文档大纲。

【反 AI 废话协议】禁止学术名词堆砌、名人名言、模糊词。章节标题必须具体。

大纲格式（严格输出纯 JSON）：
{
  "title": "文档标题（10字以内，体现具体主题，禁止'灵感草案''草案'等泛化词）",
  "subtitle": "副标题（简短描述核心方向）",
  "sections": [
    { "title": "章节标题", "points": ["要点1", "要点2", "要点3"] }
  ]
}

结构要求：
- 章节数量：4-5 个，抓住核心
- 每章节 3-4 个要点，每个要点具体可执行
- 必须覆盖：核心机制 → 关键数据/数值 → 执行路径 → 风险与注意事项
- 要点必须有具体数字或可执行动作，禁止泛化罗列
- 标题示例："独立游戏首充系统设计"（好） vs "变现策略分析"（差）`;

        const planningResult = await this.callNIMMissionCritical(
          taskId, 'planning',
          [{ role: 'user', content: params.prompt }],
          4000,
          planningSystemPrompt
        );

        // 解析大纲
        try {
          const jsonMatch = planningResult.content.match(/\{[\s\S]*\}/);
          outline = jsonMatch ? JSON.parse(jsonMatch[0]) : {
            title: '生成文档', sections: [
              { title: '概述', points: ['背景介绍', '核心概念'] },
              { title: '主体', points: ['详细分析', '关键要素'] },
              { title: '总结', points: ['核心结论', '建议方案'] }
            ]
          };
        } catch {
          outline = { title: '生成文档', sections: [{ title: '主体', points: ['内容生成'] }] };
        }

        // ★★★ 从 LLM 输出的 JSON 中提取 title ★★★
        llmTitle = outline.title || '';
        console.log('[MissionExecutor] LLM 生成标题（规划模式）:', llmTitle);

        phases.planning.model = planningResult.modelId;
        phases.planning.attempts = planningResult.attempts;
        totalAttempts += planningResult.attempts;
        if (planningResult.ttfb < FAST_MODEL_THRESHOLD) {
          fastModelsUsed.push(planningResult.modelId);
        }
      }

      phases.planning.duration = Date.now() - planningStart;
      await this.updateProgress(taskId, 20, 'planning', '大纲生成完成');

      // ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
      // Phase 2: 分章扩写
      // ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
      const sections = outline.sections || [];
      const expansionStart = Date.now();
      const limit = pLimit(CONCURRENCY_LIMIT);
      const designTask = isDesignTask(params.taskType);

      console.log(`[MissionExecutor] Phase 2: 扩写 ${sections.length} 个章节${designTask ? ' (设计任务)' : ''}`);

      // ★★★ 设计任务：一次性完整生成（不拆章节） ★★★
      let allSectionContent: string[] = [];

      if (designTask) {
        const designPrompt = params.style
          ? getStyledPrompt(params.taskType!, params.style)
          : getDesignPrompt(params.taskType!);

        await this.updateProgress(taskId, 30, 'writing', '设计任务：一次性生成完整内容...');

        // ★★★ 在 user message 中强制重复输出格式要求 ★★★
        const formatHint = params.taskType === 'pitch_deck'
          ? `【关键】你必须使用 <slide title="..."> 标签输出，不要使用 <file> 标签。每个 slide 标签包含一个幻灯片。`
          : `【关键】你必须使用 <file name="..."> 标签输出。每个 file 标签包含一个文件。`;

        const designResult = await this.callNIMMissionCritical(
          taskId, 'expansion',
          [{ role: 'user', content: [
            `## 任务需求`,
            ``,
            params.prompt,
            ``,
            formatHint,
            ``,
            `请严格按照 system prompt 中的输出格式要求，生成完整的内容。`,
            `所有内容必须包含在单个输出中，不要分多次输出。`,
          ].join('\n') }],
          16000,
          designPrompt
        );

        phases.expansion.attempts = designResult.attempts;
        totalAttempts += designResult.attempts;
        if (designResult.ttfb < FAST_MODEL_THRESHOLD) {
          fastModelsUsed.push(designResult.modelId);
        }

        allSectionContent = [designResult.content];
        phases.expansion.sections = 1;

        await this.updateProgress(taskId, 80, 'writing', '设计内容生成完成');
      }

      // ★★★ 非设计任务：分章节扩写 ★★★
      const sectionTasks = designTask ? [] : sections.map((section, index) =>
        limit(async () => {
          if (this.abortFlag) return '';

          const startProgress = 20 + Math.floor(index / sections.length * 60);
          await this.updateProgress(taskId, startProgress, 'writing',
            `章节 ${index + 1}/${sections.length}: ${section.title}`);

          const isPaid = params.tier && params.tier !== 'free';
          const expansionSystemPrompt = isPaid
            ? `你是腾讯/网易级资深系统策划，正在撰写「大师全案」。请深度扩写以下章节。

═══════════════════════════════════════
【反 AI 虚空废话协议 — 违反即不合格】
═══════════════════════════════════════

1. 禁止在线打草稿：不得出现「错误！应为」「修正：」「更正：」「实际上应该是」等自我纠错痕迹。一次成型，不回头。
2. 禁止学术名词复读：沉没成本/损失厌恶/认知失调/心理锚点等术语，全章最多提及1次（1句解释即止），此后用「该机制」「此设计」指代。
3. 禁止名人名言：不得引用彼得·德鲁克、乔布斯等人名言，不得使用「我们的使命是」「最危险的不是」等煽情句式。
4. 禁止 QA 自问自答：不得使用「你可能会问」「答案是」等伪对话。
5. 禁止模糊词：「很多」「大量」「显著」「一定」「若干」全部替换为具体数字或百分比。
6. 禁止泛化罗列：不得出现「首先...其次...最后...」八股文结构，不得用「概述」「简介」等虚词作章节标题。

═══════════════════════════════════════
【强制输出 — 涉及系统/功能/机制设计时必须包含】
═══════════════════════════════════════

A. 数据结构表 — 每个核心系统必须给出字段定义：
| 字段名 | 类型 | 说明 | 示例值 |

B. 客户端-服务端流程 — 涉及网络请求时必须给出：
请求: POST /api/xxx → 请求体: {} → 响应: {} → 错误码: 列表

C. 边界情况表 — 每个系统必须列出 3-5 个异常场景：
| 场景 | 触发条件 | 处理方式 |

D. 核心循环 — 用箭头链描述主流程：
步骤A → 步骤B → [条件判断] → 步骤C

═══════════════════════════════════════
输出格式标签（按场景选用，禁止使用未定义标签）
═══════════════════════════════════════

1. 高管摘要（开篇必须使用，结论先行）：
<exec_summary>2-3句话概括本章最核心的结论或建议</exec_summary>

2. 数据网格（核心数据/财务指标，最多4个）：
<metric_grid>指标 → 数值 | 指标 → 数值 | 指标 → 数值</metric_grid>

3. KPI指标横排（每章最多1次）：
<kpi_row>指标 → 数值 | 指标 → 数值</kpi_row>

4. 核心结论框（每章最多1次）：
<highlight_box title="核心结论">明确判断 + 数据依据</highlight_box>

5. 操作步骤（执行类章节）：
<step_box>1. 步骤名 | 具体操作 + 预期结果 + 时间节点</step_box>

6. 阶段进度：
<phase_bar>第一阶段：xxx | 第二阶段：xxx | 第三阶段：xxx</phase_bar>

7. 左右对比：
<comparison_box left_title="方案A" right_title="方案B">左侧内容 | 右侧内容</comparison_box>

8. 话术演示：
<script_box scene="场景">对话脚本</script_box>

9. 提示框：
<tip_box title="执行建议">具体建议 + 时间 + 责任角色</tip_box>

10. 警告框：
<warn_box>风险描述 + 规避方案</warn_box>

11. 检查清单：
<checklist title="交付标准">[x] 已完成 [ ] 待完成</checklist>

12. 大数字突出：
<number_card label="指标名" value="数值" note="说明">

13. 数据表格（Markdown）：
| 维度 | 现状 | 目标 | 差距 |

═══════════════════════════════════════
内容质量标准
═══════════════════════════════════════

✓ 每章 800-1500 字，必须包含至少 1 个数据表格 + 1 个流程描述
✓ 所有数字必须有单位和来源，禁止「显著提升」「一定效果」
✓ 竞品案例必须具名（《原神》《王者荣耀》等），不用「某游戏」「某公司」
✓ 执行建议必须有时间节点（「第1周」「上线后3天」）和责任主体
✓ 涉及系统设计时，必须给出数据结构、接口定义、边界情况
✓ 必须使用 3-5 种不同格式标签

风格：${params.style || '专业严谨，数据驱动，直击要害，像腾讯/网易内部策划案'}`
            : `你是资深系统策划，正在撰写「灵感草案」。帮用户快速看清核心问题和可行方向。

═══════════════════════════════════════
【反 AI 虚空废话协议 — 违反即不合格】
═══════════════════════════════════════

1. 禁止自我纠错：不得出现「错误」「修正」「更正」等痕迹。一次成型。
2. 禁止学术名词复读：术语全章最多1次，此后用「该机制」指代。
3. 禁止名人名言和煽情句式。
4. 禁止 QA 自问自答。
5. 禁止模糊词：用具体数字替代「很多」「大量」「显著」。

═══════════════════════════════════════
输出格式标签（精简版，按需选用）
═══════════════════════════════════════

1. 高管摘要（开篇使用）：<exec_summary>1-2句核心结论</exec_summary>
2. 核心数据：<metric_grid>指标 → 数值 | 指标 → 数值</metric_grid>
3. 核心结论（每章最多1个）：<highlight_box title="核心洞察">关键判断</highlight_box>
4. 注意事项：<warn_box>风险 + 规避方案</warn_box>
5. 行动建议：<step_box>1. 步骤 | 说明</step_box>
6. 对比框：<comparison_box left_title="A" right_title="B">左 | 右</comparison_box>
7. 检查清单：<checklist title="行动">[ ] 待完成</checklist>

═══════════════════════════════════════
内容质量要求
═══════════════════════════════════════

✓ 每章 400-800 字，精炼不啰嗦
✓ 每个要点 2-3 句话说清楚
✓ 至少用 2 种格式标签
✓ 涉及系统设计时给出核心数据结构和边界情况
✓ 给方向的同时给出关键数字（转化率、成本、时间估算）

风格：${params.style || '简洁直接，专业务实，像资深同事给的建议'}`;

          // ★★★ 构建扩写用户消息：有草案时作为背景参考 ★★★
          const draftReference = params.draftContent
            ? `\n## 背景参考（草案素材）\n\n⚠️ 以下内容仅作为背景参考和结构依据，不得照搬原文。你的任务是在此基础上重新创作一份专业全案，深度、数据、案例均需大幅扩充。\n\n${params.draftContent.slice(0, 500)}\n`
            : '';

          const expansionResult = await this.callNIMMissionCritical(
            taskId, 'expansion',
            [{ role: 'user', content: [
              `## 章节任务`,
              ``,
              `章节标题：**${section.title}**`,
              ``,
              `核心要点（需要深度覆盖）：`,
              section.points.map((p, i) => `${i + 1}. ${p}`).join('\n'),
              ``,
              `原始用户需求（保持相关性）：`,
              params.prompt.slice(0, 300),
              draftReference,
              `要求：`,
              isPaid
                ? `- 深度扩写，字数 800-1500字\n- 每个要点都要有数据支撑和具体案例\n- 必须使用至少 3 种格式标签\n- 禁止模糊表达，全部量化`
                : `- 精简扩写，字数 400-800字\n- 每个要点 2-3 句话，激发思路\n- 使用 2-3 种格式标签\n- 简洁直接`,
            ].join('\n') }],
            isPaid ? 4000 : 2000,
            expansionSystemPrompt
          );

          const endProgress = 20 + Math.floor((index + 1) / sections.length * 60);
          await this.updateProgress(taskId, endProgress, 'writing',
            `章节 ${index + 1}/${sections.length}: ${section.title} (完成)`);

          phases.expansion.attempts += expansionResult.attempts;
          totalAttempts += expansionResult.attempts;
          if (expansionResult.ttfb < FAST_MODEL_THRESHOLD) {
            fastModelsUsed.push(expansionResult.modelId);
          }

          return expansionResult.content;
        })
      );

      const sectionResults = designTask ? allSectionContent : await Promise.all(sectionTasks);
      const validSections = sectionResults.filter(r => r.length > 0);

      phases.expansion.duration = Date.now() - expansionStart;
      phases.expansion.sections = validSections.length;
      phases.expansion.model = this.dispatcher.getNextModel() || 'multi';

      if (!designTask) {
        await this.updateProgress(taskId, 80, 'writing', `生成 ${validSections.length} 个章节`);
      }

      // ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
      // Phase 3: 质量自检（可选，设计任务跳过）
      // ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
      const fullContent = validSections.join('\n\n---\n\n');
      const REVIEW_SKIP_THRESHOLD = 10000;

      // ★★★ 设计任务跳过 review（XML 标签会被 review 破坏）★★★
      if (designTask) {
        console.log(`[MissionExecutor] ⚠️ 设计任务，跳过 Review`);
        phases.review.model = 'skipped-design-task';
        phases.review.attempts = 0;
      } else if (fullContent.length > REVIEW_SKIP_THRESHOLD) {
        console.log(`[MissionExecutor] ⚠️ 内容过长(${fullContent.length})，跳过 Review`);
        phases.review.model = 'skipped';
        phases.review.attempts = 0;
      } else {
        await this.updateProgress(taskId, 85, 'reviewing', '开始质量审查...');
        const reviewStart = Date.now();

        try {
          // ★★★ 修复：裁剪content到3000字符，maxTokens降到512 ★★★
          // 模型maxContext=4096，需要给prompt留足够空间
          const reviewContent = fullContent.length > 3000
            ? fullContent.slice(0, 3000) + '\n...[内容已裁剪，仅审查前半部分]'
            : fullContent;

          const reviewResult = await this.callNIMMissionCritical(
            taskId, 'review',
            [{ role: 'user', content: reviewContent }],
            1000,
            `你是腾讯/网易级文档质量审核编辑。执行以下审查：

【反 AI 废话审查 — 发现即删除/修正】
1. 删除所有自我纠错痕迹（「错误！应为」「修正：」「更正：」「实际上应该是」）
2. 删除名人名言和煽情愿景句式（「我们的使命是」「最危险的不是」）
3. 删除 QA 自问自答（「你可能会问」「答案是」）
4. 学术名词（沉没成本/损失厌恶/认知失调等）若出现超过1次，保留首次，删除后续重复
5. 模糊词（「很多」「大量」「显著」「一定」）替换为具体数字或删除

【内容质量审查】
6. 修正逻辑矛盾或前后不一致的表述
7. 补充遗漏的关键数据占位符（格式：[待补充：XXX数据]）
8. 优化过于口语化的表达为专业文档风格

【格式保护】
9. 严禁删除或修改 <tag> 标签（exec_summary, metric_grid, kpi_row, highlight_box, info_box, step_box, phase_bar, comparison_box, script_box, warn_box, tip_box, checklist, number_card）
10. 严禁修改数据表格的 | 格式
11. 输出修正后的完整内容，不加任何说明文字`
          );

          phases.review.model = reviewResult.modelId;
          phases.review.attempts = reviewResult.attempts;
          phases.review.duration = Date.now() - reviewStart;
          totalAttempts += reviewResult.attempts;

          // ★★★ Review结果仅替换审查部分 ★★★
          const reviewedContent = reviewResult.content.length > reviewContent.length * 0.5
            ? reviewResult.content + (fullContent.length > 3000 ? '\n\n' + fullContent.slice(3000) : '')
            : fullContent;

          await this.redis.set(`slow_task:content:${taskId}`, reviewedContent, 'EX', 86400 * 7);
          await this.updateProgress(taskId, 95, 'reviewing', '审查完成');

        } catch (reviewErr) {
          console.warn(`[MissionExecutor] Review 失败，使用原文:`, reviewErr);
          phases.review.model = 'fallback';
          phases.review.attempts = 0;
          await this.redis.set(`slow_task:content:${taskId}`, fullContent, 'EX', 86400 * 7);
        }
      }

      // ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
      // 完成！写入最终状态
      // ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
      const finalContent = await this.redis.get(`slow_task:content:${taskId}`) || fullContent;

      await this.redis.hset('slow_task:results', {
        [taskId]: JSON.stringify({
          taskId, status: 'completed', progress: 100, phase: 'completed',
          detail: `任务完成 (尝试 ${totalAttempts} 次，快速模型: ${fastModelsUsed.length})`,
          updatedAt: Date.now(),
          // downloadUrl 由 processor.ts 上传 COS 后设置（真实 URL）
          qualityGrade: totalAttempts <= 2 ? 'S' : totalAttempts <= 4 ? 'A' : 'B',
          sectionsGenerated: validSections.length,
          duration: Date.now() - startTime,
          phases, totalAttempts, fastModelsUsed
        })
      });

      console.log(`[MissionExecutor] ✅ 任务完成: ${taskId}, 总尝试: ${totalAttempts}, 快速模型: ${fastModelsUsed.join(',')}`);

      // ★★★ 设计任务附加输出元数据 ★★★
      const designMeta = designTask ? getDesignTaskOutputMeta(params.taskType as DesignTaskType) : {};

      return {
        content: typeof finalContent === 'string' ? finalContent : JSON.stringify(finalContent),
        outline, sectionsGenerated: validSections.length,
        duration: Date.now() - startTime, phases, totalAttempts, fastModelsUsed,
        title: llmTitle || outline.title || '', // ★ 优先使用 LLM 生成的标题
        ...designMeta,
      };

    } catch (err: any) {
      const safeMessage = sanitizeErrorMessage(err?.message);
      console.error(`[MissionExecutor] ❌ 任务失败: ${err.message}`);
      await this.updateProgress(taskId, 0, 'failed', safeMessage);
      throw err;
    }
  }

  /**
   * 更新进度
   */
  private async updateProgress(taskId: string, progress: number, phase: string, detail?: string): Promise<void> {
    this.lastProgress = progress;
    this.lastPhase = phase;
    this.lastDetail = detail || '';

    const status = progress === 100 ? 'completed' : progress === 0 ? 'failed' : 'writing';

    // ★★★ 合并现有状态，避免覆盖 processor.ts 设置的 downloadUrl 等字段 ★★★
    try {
      const existing = await this.redis.hget('slow_task:results', taskId);
      const prevState = existing ? (typeof existing === 'string' ? JSON.parse(existing) : existing) : {};

      const report: ProgressReport = {
        ...prevState,
        taskId,
        status,
        progress, phase, detail: detail || '', updatedAt: Date.now()
      };

      await this.redis.hset('slow_task:results', { [taskId]: JSON.stringify(report) });

      if (this.progressCallback) {
        this.progressCallback(report);
      }
    } catch {
      // fallback: 直接写入（不合并）
      const report: ProgressReport = {
        taskId,
        status,
        progress, phase, detail: detail || '', updatedAt: Date.now()
      };
      await this.redis.hset('slow_task:results', { [taskId]: JSON.stringify(report) });
      if (this.progressCallback) {
        this.progressCallback(report);
      }
    }
  }

  /**
   * 注册进度回调
   */
  onProgress(callback: (report: ProgressReport) => void): void {
    this.progressCallback = callback;
  }

  /**
   * 中止任务
   */
  abort(): void {
    this.abortFlag = true;
    if (this.abortController) {
      this.abortController.abort();
      console.warn('[MissionExecutor] 🛑 AbortController.abort() 已调用');
    }
  }

  isAborted(): boolean {
    return this.abortFlag;
  }

  reset(): void {
    this.abortFlag = false;
    this.progressCallback = null;
    this.slowModelBlacklist.clear();
  }

  /**
   * 执行 OpenGame 管线任务
   */
  private async executeOpenGame(taskId: string, params: TaskParams): Promise<TaskResult> {
    const startTime = Date.now();
    const outputDir = `/tmp/opengame/${taskId}`;

    try {
      const result = await runOpenGamePipeline({
        prompt: params.prompt,
        style: typeof params.style === 'string' ? params.style : params.style?.name,
        complexity: 'medium',
        tier: params.tier as 'free' | 'pro' | 'enterprise' | undefined,
        outputDir,
        onProgress: (report) => {
          this.updateProgress(taskId, report.progress, report.stage, report.detail).catch(() => {});
        },
      });

      const duration = Date.now() - startTime;
      const content = result.code.files.map(f => `// === ${f.path} ===\n${f.content}`).join('\n\n');

      // 写入 Redis
      await this.redis.set(`slow_task:content:${taskId}`, content, 'EX', 86400 * 7);
      await this.redis.hset('slow_task:results', {
        [taskId]: JSON.stringify({
          taskId,
          status: 'completed',
          progress: 100,
          phase: 'completed',
          detail: `OpenGame 完成: ${result.filesWritten.length} 个文件, 验证 ${result.verification.passed ? '通过' : '未通过'}`,
          updatedAt: Date.now(),
          qualityGrade: result.verification.passed ? 'A' : 'B',
        }),
      });

      return {
        content,
        outline: {
          title: result.gdd.metadata.title,
          sections: result.gdd.entities.map(e => ({ title: e.name, points: e.behaviors })),
        },
        sectionsGenerated: result.code.files.length,
        duration,
        phases: {
          planning: { duration: 0, model: 'pipeline', attempts: 1 },
          expansion: { duration: 0, model: 'pipeline', sections: result.code.files.length, attempts: 1 },
          review: { duration: 0, model: 'pipeline', attempts: result.verification.rounds },
        },
        totalAttempts: result.verification.rounds,
        fastModelsUsed: ['opengame-pipeline'],
        outputType: 'zip',
        fileExtension: 'zip',
        contentType: 'application/zip',
      };
    } catch (err: any) {
      const safeMessage = sanitizeErrorMessage(err?.message);
      await this.updateProgress(taskId, 0, 'failed', safeMessage);
      throw err;
    }
  }

  /**
   * 清洗 HTML 内容：移除 style/script/head 标签及其内容，再剥离剩余标签
   */
  private cleanHtmlContent(html: string): string {
    return html
      .replace(/<style[^>]*>[\s\S]*?<\/style>/gi, '')
      .replace(/<script[^>]*>[\s\S]*?<\/script>/gi, '')
      .replace(/<head[^>]*>[\s\S]*<\/head>/gi, '')
      .replace(/<!--[\s\S]*?-->/g, '')
      .replace(/<[^>]*>/g, ' ')
      .replace(/&[a-z]+;/gi, ' ')
      .replace(/\s+/g, ' ')
      .trim();
  }

  /**
   * 从草案提取大纲
   */
  private extractOutlineFromDraft(draft: string): TaskOutline {
    const sections: Array<{ title: string; points: string[] }> = [];

    // ★★★ 关键修复：先移除 style/script/head 标签内容，再提取标题 ★★★
    const cleanedForStructure = draft
      .replace(/<style[^>]*>[\s\S]*?<\/style>/gi, '')
      .replace(/<script[^>]*>[\s\S]*?<\/script>/gi, '')
      .replace(/<head[^>]*>[\s\S]*<\/head>/gi, '')
      .replace(/<!--[\s\S]*?-->/g, '');

    const mdHeadingRegex = /^##\s+(.+)$/gm;
    let mdMatch;
    while ((mdMatch = mdHeadingRegex.exec(cleanedForStructure)) !== null) {
      sections.push({ title: mdMatch[1].trim(), points: ['延续草案风格'] });
    }

    if (sections.length === 0) {
      const htmlHeadingRegex = /<h2[^>]*>([\s\S]*?)<\/h2>/gi;
      let htmlMatch;
      while ((htmlMatch = htmlHeadingRegex.exec(cleanedForStructure)) !== null) {
        sections.push({ title: htmlMatch[1].replace(/<[^>]*>/g, '').trim(), points: ['延续草案风格'] });
      }
    }

    if (sections.length === 0) {
      sections.push({ title: '主体内容', points: ['详细阐述'] });
    }

    const titleMatch = cleanedForStructure.match(/^#\s+(.+)$/m) || cleanedForStructure.match(/<h1[^>]*>([\s\S]*?)<\/h1>/i);
    const docTitle = titleMatch ? titleMatch[1].replace(/<[^>]*>/g, '').trim() : '策划方案';

    return { title: docTitle, sections, metadata: { source: 'draft' } };
  }
}

export function createTaskExecutor(dispatcher: ModelDispatcher, redis: Redis): TaskExecutor {
  return new TaskExecutor(dispatcher, redis);
}