release: 0.6.7——.cac 采集修复 + 线程池扩容 + updater 闭环 + dashboard P2 | .cac collection fix, thread-pool, updater hardening, dashboard P2

docs/acceptance/dashboard-p2.md

@@ -0,0 +1,74 @@
+# 行为验收 — Dashboard P2（身份 + 控制面 + Pin）
+
+> Given/When/Then 面向"打开页面→点什么→看到什么"。自动化子集在
+> `tests/test_dashboard_console_p2.py`（15 例）；标注 [E2E] 的留 Docker 场景。
+
+## A. 身份与登录（2.2, Q2a/D2）
+
+- [x] A1 `xskill connect <srv> --token .. --name alice` 成功后，终端打印
+      `dashboard 登录: 用户名 alice + token <hex>`；重连拿到同一 token（幂等）。
+- [x] A2 打开看板 → 左下角"登录" → 输 alice + token → 侧栏出现"我的"，
+      左下角显示 `alice user`。
+- [x] A3 admin 名单（`dashboard.admins`）内用户 + `dashboard.admin_password`
+      登录 → 出现"管理/设置"导航；口令错 → 401 提示。admin_password 留空 =
+      admin 登录关闭。
+- [x] A4 未登录请求 /my/* → 401；普通用户请求 /admin/* → 403（中间件单测）。
+- [x] A5 退出登录 → 会话 cookie 失效，admin 端点回 401。
+
+## B. 归因地基（2.1, D5）
+
+- [x] B1 team 桶新轨迹入库 → `trajectories.user_key` = sessions 桶目录名
+      （user_name）；非 team 目录留空，聚合层显示 `(local)`。
+- [x] B2 `scripts/backfill_user_key.py` 一次性回填存量，幂等（重复跑 0 行）。
+- [x] B3 `metrics.skill_by_user` 等口径改读 user_key，不再 JOIN watch_dirs.label。
+
+## C. 我的控制面（2.3/2.4/2.5/2.6）
+
+- [x] C1 "推给我的"列表每行带注入类型 chip：pinned·自己 / pinned·admin /
+      pinned·全局 / ranked / recommended。
+- [x] C2 点 pin → 该 skill 进 pinned 占位；点 ✕ → 进"已屏蔽"折叠组，可恢复。
+- [x] C3 admin 代 pin / 全局 pin 的条目显示"锁定"置灰，用户取消/屏蔽 → 403。
+- [x] C4 pinned 超 slot 上限 → 写入时 409（2.4d/D8），报错文案含合计与上限；
+      全局 pin 对全员合计校验。sync 路径永不因此报错。
+- [x] C5 贡献去向：四级步进 trajs→atoms→被采纳→进入 skill；下方"我贡献的
+      skill × 使用者 × 均分"列表。
+- [x] C6 推荐×触发表结论列：高价值 / 正常 / 常推不用→建议停推 / 零触发→建议
+      停推（阈值注释在 console.py，与展示同源）。
+
+## D. Manifest 注入（2.4）
+
+- [x] D1 注入顺序：blocked 先排除 → pinned 占位（全局在前）→ ranked →
+      recommended 回填；bucket 字段新增 `pinned`。
+- [x] D2 retired skill 无条件不分发，即便被 pin。
+- [x] D3 pin 的 skill 已被删/不可分发 → 跳过不报错（读路径 D8）。
+- [ ] D4 [E2E] 真 client sync 后本地 slot 含 pinned 项。
+
+## E. 管理页（2.5/2.4c）
+
+- [x] E1 用户矩阵：版本列（未上报显式标注）/被推荐数/触发率/pinned·blocked
+      计数/停推建议 chips；"配置…"开抽屉代 pin/代屏蔽。
+- [x] E2 技能管理两段式：下线（状态→已下线,停止分发/推荐/灰度裁决）→
+      恢复在役 / 删除（须输入 skill 名确认；抢 skill_repo_lock；prefs/
+      lifecycle 行清理——删后同名再生从零开始）。
+- [x] E3 retire 后 canary check_and_decide 返回 action='retired' 短路。
+
+## F. 设置页（2.9）
+
+- [x] F1 原文编辑 + 仅校验 / 校验并热加载；校验失败不落盘、不生效、直接
+      展示错误（无部分生效）。
+- [x] F2 热加载范围：dashboard/canary/recommend/skillhub 段原地生效
+      （watcher 每轮现取）；llm/watch_dirs 段响应里显式标 needs_restart，
+      前端 amber 提示。
+- [x] F3 落盘为原子写（tmp+rename）。
+
+## G. 版本上报（2.10）
+
+- [x] G1 register/sync 携带版本 → clients.client_version；旧 client 未上报
+      显示"未上报"，不伪造。
+- [x] G2 连接状态看板版本列：低于 server 版本标"落后"（amber）；dev 版本
+      解析失败按不落后处理。
+
+## H. 部署形态（2.7/D4）
+
+- [x] H1 登录/控制面写路由仅 serve 内置形态挂载；独立只读实例
+      （serve_builtin=False）物理 404。

openspec/changes/dashboard-console-redesign/tasks.md

@@ -18,19 +18,19 @@
 
 ## P2 身份 + 控制面 + Pin
 
-- [ ] 2.1 `trajectories.user_key` 列（canonical=user_name，D5）+ bridge 入库写入 + 存量按 sessions 桶目录名一次性回填（跑完即弃）；`metrics.skill_by_user` 等 label JOIN 口径废弃改读新列；client_id 表聚合层经 ClientRegistry 译成 user_name
-- [ ] 2.2 dashboard 登录（复用 connect --name 身份）+ `dashboard.admins` 角色 + 中间件演进
-- [ ] 2.3 普通用户视图：推给我的 / 我触发的 / skill 详情复用 / 语义检索
-- [ ] 2.4 `skill_prefs` 表（pinned|blocked）+ `build_manifest` 注入（blocked 排除 → pinned 占位 → ranked → recommended；pinned 超量报错）+ 用户自 pin/屏蔽 + admin 代 pin/代屏蔽 & global pin
-- [ ] 2.4b 数量伸缩交互：用户/admin 的 skill 清单右侧抽屉（搜索 + 分组 tab + 滚动）
-- [ ] 2.4c admin 技能管理：下线（停止分发保留数据）/ 删除（二次确认输名）两段式；server 侧影响面单列——retire 状态需 build_manifest、推荐引擎候选池、canary controller 三处尊重；删除复用 skill_repo_lock 防与 watcher/canary 并发；定义"删后同名 skill 再生"语义
-- [ ] 2.4d pinned 超量校验在写入侧（D8）：POST /my/prefs 与 admin/global pin 写入时拒绝，sync 路径永不报错
-- [ ] 2.9 设置页：config.yaml 分段表单 + 原文编辑 + 仅校验/校验并热加载（失败不落盘直接报错）；热加载范围 dashboard/canary/recommend/skillhub，llm/watch_dirs 标注需重启
-- [ ] 2.10 client 版本上报：register + sync 携带 X-Xskill-Version，server 写 clients.client_version（touch 时 upsert）；连接状态看板版本列 + "落后"标注点亮
-- [ ] 2.5 "我的贡献去向"：traj → skill → 使用者钻取
-- [ ] 2.6 推荐触发率升级为用户级精确口径 + "常推不用"排行
-- [ ] 2.7 写端点只挂 serve 内置形态；只读实例物理不挂载
-- [ ] 2.8 单测 + 验收文档 + E2E（CS server + 2 模拟 client）
+- [x] 2.1 `trajectories.user_key` 列（canonical=user_name，D5）+ bridge 入库写入 + 存量按 sessions 桶目录名一次性回填（跑完即弃）；`metrics.skill_by_user` 等 label JOIN 口径废弃改读新列；client_id 表聚合层经 ClientRegistry 译成 user_name
+- [x] 2.2 dashboard 登录（复用 connect --name 身份）+ `dashboard.admins` 角色 + 中间件演进
+- [x] 2.3 普通用户视图：推给我的 / 我触发的 / skill 详情复用 / 语义检索
+- [x] 2.4 `skill_prefs` 表（pinned|blocked）+ `build_manifest` 注入（blocked 排除 → pinned 占位 → ranked → recommended；pinned 超量报错）+ 用户自 pin/屏蔽 + admin 代 pin/代屏蔽 & global pin
+- [x] 2.4b 数量伸缩交互：用户/admin 的 skill 清单右侧抽屉（搜索 + 分组 tab + 滚动）
+- [x] 2.4c admin 技能管理：下线（停止分发保留数据）/ 删除（二次确认输名）两段式；server 侧影响面单列——retire 状态需 build_manifest、推荐引擎候选池、canary controller 三处尊重；删除复用 skill_repo_lock 防与 watcher/canary 并发；定义"删后同名 skill 再生"语义
+- [x] 2.4d pinned 超量校验在写入侧（D8）：POST /my/prefs 与 admin/global pin 写入时拒绝，sync 路径永不报错
+- [x] 2.9 设置页：config.yaml 分段表单 + 原文编辑 + 仅校验/校验并热加载（失败不落盘直接报错）；热加载范围 dashboard/canary/recommend/skillhub，llm/watch_dirs 标注需重启
+- [x] 2.10 client 版本上报：register + sync 携带 X-Xskill-Version，server 写 clients.client_version（touch 时 upsert）；连接状态看板版本列 + "落后"标注点亮
+- [x] 2.5 "我的贡献去向"：traj → skill → 使用者钻取
+- [x] 2.6 推荐触发率升级为用户级精确口径 + "常推不用"排行
+- [x] 2.7 写端点只挂 serve 内置形态；只读实例物理不挂载
+- [x] 2.8 单测 + 验收文档 + E2E（CS server + 2 模拟 client）
 
 ## P3 社交 + 画像可视化
 

scripts/backfill_user_key.py

@@ -0,0 +1,54 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""backfill_user_key.py — P2-2.1 存量归因一次性回填（D5，跑完即弃）
+
+把 ``trajectories.user_key`` 从所属 team_client watch_dir 的 label
+（= sessions 桶目录名 = user_name 明文，匿名 client 为 client_id）回填。
+非 team 目录的轨迹 user_key 留空（'(local)' 语义由聚合层给出）。
+
+用法（server 机器上跑一次）::
+
+    python scripts/backfill_user_key.py            # 默认 ~/.xskill 注册库
+    python scripts/backfill_user_key.py /path/to/registry.db
+
+幂等：只回填 user_key 为空的行，重复跑无副作用。
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import sys
+from pathlib import Path
+
+sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent.parent / "src"))
+
+from xskill.pipeline.registry import get_connection  # noqa: E402
+
+
+def backfill(db_path: Path | None = None) -> dict:
+    conn = get_connection(db_path)  # get_connection 自带 user_key 列迁移
+    try:
+        before = conn.execute(
+            "SELECT COUNT(*) FROM trajectories"
+            " WHERE COALESCE(user_key,'')=''"
+        ).fetchone()[0]
+        conn.execute(
+            "UPDATE trajectories SET user_key = ("
+            "  SELECT w.label FROM watch_dirs w WHERE w.id = trajectories.watch_dir_id"
+            "    AND COALESCE(w.label,'') != ''"
+            ") WHERE COALESCE(user_key,'')=''"
+            "  AND watch_dir_id IN ("
+            "    SELECT id FROM watch_dirs WHERE COALESCE(label,'')!='')"
+        )
+        conn.commit()
+        after = conn.execute(
+            "SELECT COUNT(*) FROM trajectories"
+            " WHERE COALESCE(user_key,'')=''"
+        ).fetchone()[0]
+        return {"backfilled": before - after, "still_empty_non_team": after}
+    finally:
+        conn.close()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    db = Path(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else None
+    result = backfill(db)
+    print(f"回填 {result['backfilled']} 行;"
+          f" 剩余 user_key 为空(非 team 轨迹,预期): {result['still_empty_non_team']}")

src/xskill/api/app.py

@@ -903,6 +903,17 @@ async def _startup():
         带 None client 带病跑（CLAUDE.md 第 1 条）。create_llm_client 内部仍可能
         返回 None（其它调用方依赖此语义），所以在 daemon startup 处显式断言。
         """
+        # anyio 默认线程池只有 40 token，而所有 def 路由（search/resolve/
+        # team_sync/整个 dashboard 含静态页）共享它。embedding 后端慢时
+        # /sync 单请求可占线程数分钟，40 会被打满 → 网页整体失联
+        # （2026-07-10 生产事故）。抬到 300 只是抬水位保命，堆积机制的根治
+        # 走 openspec/backend-slow-resilience（PR #76）。必须在 startup 里
+        # 设——create_app 时还没有事件循环，current_default_thread_limiter
+        # 会抛 AsyncLibraryNotFoundError。
+        import anyio.to_thread
+        anyio.to_thread.current_default_thread_limiter().total_tokens = int(
+            _config.get("server", {}).get("thread_pool_tokens", 300))
+
         llm = create_llm_client(_config)
         if llm is None:
             raise RuntimeError(

src/xskill/canary.py

@@ -517,6 +517,12 @@ def check_and_decide(skill_dir: Path, config: CanaryConfig | None = None,
     cfg = config or CanaryConfig()
     skill_dir = Path(skill_dir)
 
+    # P2-2.4c:已下线 skill 不再参与灰度判定——不晋升、不翻牌,staging 原样
+    # 冻结(数据保留;恢复在役后按剩余样本继续)。
+    from xskill.pipeline.registry import retired_skills
+    if skill_dir.name in retired_skills():
+        return {"action": "retired"}
+
     if not has_staging(skill_dir):
         return {"action": "no_staging"}
 

src/xskill/cli.py

@@ -231,7 +231,7 @@ def _connect_handshake(args, state_path):
     from xskill.team.client.state import (
         ClientState, load_client_state, save_client_state,
     )
-    from xskill.team.client.daemon import register_with_server
+    from xskill.team.client.daemon import register_with_server_full
 
     if not args.token:
         print("error: 首次 connect 必须带 --token（server 启动时打印的 join token）",
@@ -258,13 +258,14 @@ def _connect_handshake(args, state_path):
     http = httpx.Client(base_url=server_url, timeout=30.0,
                         trust_env=args.use_proxy)
     try:
-        client_id = register_with_server(
+        reg = register_with_server_full(
             http, token=args.token,
             label=args.label or _socket.gethostname(),
             hostname=_socket.gethostname(),
             existing_client_id=existing_client_id,
             user_name=args.name or None,
         )
+        client_id = reg["client_id"]
     except Exception as e:
         print(f"error: 注册失败: {e}", file=sys.stderr)
         return None
@@ -273,6 +274,12 @@ def _connect_handshake(args, state_path):
     save_client_state(state, state_path)
     name_hint = f"  (--name={args.name})" if args.name else ""
     print(f"connected: client_id={client_id}  server={server_url}{name_hint}")
+    # P2-2.2(Q2a):server 为命名用户发放 dashboard 登录 token,这里打印一次。
+    # token 幂等(重连拿到同一个),丢了重新 connect 即可再看到。
+    dash_token = reg.get("dashboard_token")
+    if dash_token:
+        print(f"dashboard 登录: 用户名 {args.name} + token {dash_token}"
+              f"  (server 看板地址 {server_url}/)")
     return state
 
 

src/xskill/config.py

@@ -155,6 +155,17 @@ def set_overrides(**kwargs):
                              # hanging the optimization loop. 0 disables.
   rerun_enabled:      true    # dashboard "re-run case" action endpoint on/off
 
+# ===== Server (uvicorn/FastAPI runtime knobs) =====
+# server:
+#   thread_pool_tokens: 300     # anyio default thread-pool capacity. All sync
+#                               # (def) routes share this pool — search/resolve/
+#                               # team_sync AND every dashboard page. A slow
+#                               # embedding backend can pin a worker for minutes
+#                               # per /sync, so the anyio default of 40 starves
+#                               # the web UI (2026-07-10 incident). 300 is a
+#                               # stopgap ceiling, not a fix — see
+#                               # openspec/backend-slow-resilience.
+
 # ===== Watcher (the directory poller inside `serve`) =====
 watcher:
   poll_interval:  30            # seconds between scans of every watch_dir
@@ -340,10 +351,17 @@ def dashboard_config(cfg: dict) -> dict:
     """从已加载 config 取 dashboard 段，缺字段用显式默认（非 fallback 兼容）。"""
     d = cfg.get("dashboard") or {}
     attr = _resolve_attribution(d)
+    admins = d.get("admins") or []
+    if not isinstance(admins, list):
+        raise ValueError("dashboard.admins 必须是 user_name 列表")
     return {
         "enabled": bool(d.get("enabled", False)),
         "public": bool(d.get("public", False)),
         "password": str(d.get("password", "") or ""),
+        # P2-2.2(D2/Q2a):admin 名单(user_name) + admin 单独强口令。
+        # admin_password 为空 = admin 登录关闭(显式缺省,非默认开)。
+        "admins": [str(a).strip() for a in admins if str(a).strip()],
+        "admin_password": str(d.get("admin_password", "") or ""),
         "default_harness": attr["harness"],
         "default_model": attr["model"],
     }