feat(ai写作): 自带大纲/会商及研究模板等前后端改动

提交工作区中 AI 写作（表单/时间线/历史/上下文/流式 hook/类型）、
研究模板配置页、lead_agent、researcher/graph/state 及 gateway/config
的进行中改动。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

offline-backend-20260512/backend/app/gateway/services.py

@@ -239,6 +239,7 @@ _CONTEXT_CONFIGURABLE_KEYS: frozenset[str] = frozenset(
         "is_bootstrap",
         "is_writing_setup",
         "valid_article_types",
+        "writing_setup_quick",
         "excluded_tools",
         "skill_stop_names",
         "skill_stop_message",

offline-backend-20260512/backend/config.yaml

@@ -10,18 +10,18 @@ gateway:
   port: 8001
 
 models:
-  # - name: deepseek-chat
-  #   display_name: DeepSeek Chat
-  #   use: langchain_openai:ChatOpenAI
-  #   model: deepseek-chat
-  #   api_key: sk-35345154983047aba9e12faa86c5f62c
-  #   base_url: https://api.deepseek.com
-  #   request_timeout: 600.0
-  #   max_retries: 2
-  #   max_tokens: 4096
-  #   temperature: 1.0
-  #   supports_vision: false
-  #   supports_thinking: true
+  - name: deepseek-chat
+    display_name: DeepSeek Chat
+    use: langchain_openai:ChatOpenAI
+    model: deepseek-chat
+    api_key: sk-686b7bc000be4b7cbed6dccb3897c411
+    base_url: https://api.deepseek.com
+    request_timeout: 600.0
+    max_retries: 2
+    max_tokens: 4096
+    temperature: 1.0
+    supports_vision: false
+    supports_thinking: true
 
   - name: zai-org/GLM-5-FP8
     display_name: zai-org/GLM-5-FP8

offline-backend-20260512/backend/packages/harness/deerflow/agents/ai_writing/graph.py

@@ -62,6 +62,17 @@ async def pause_material_confirm(state: AIWritingState) -> dict:
         approved_ids = set(user_input.get("approvedMaterialIds") or [m["id"] for m in pkg["materials"]])
         filtered = [m for m in pkg["materials"] if m["id"] in approved_ids]
         updated_pkg = {**pkg, "materials": filtered}
+        # 用户自带大纲：researcher 已在「搜集素材」阶段解析大纲并归类素材 → 跳过大纲生成步，
+        # 仅把被用户取消勾选的素材从各章节 material_ids 里剔除，直接进入大纲确认。
+        prebuilt = state.get("current_outline")
+        if prebuilt and (state.get("user_outline_raw") or "").strip():
+            return {
+                "material_package": updated_pkg,
+                "current_outline": _prune_outline_material_ids(prebuilt, approved_ids),
+                "last_user_intervention": user_input,
+                "status": "awaiting_outline_confirm",
+                "progress_events": [{"type": "resumed", "agent_name": "系统", "message": "已采用你提供的大纲并归类素材，请确认大纲"}],
+            }
         return {
             "material_package": updated_pkg,
             "last_user_intervention": user_input,
@@ -90,6 +101,21 @@ async def pause_material_confirm(state: AIWritingState) -> dict:
     }
 
 
+def _prune_outline_material_ids(outline: dict, approved_ids: set) -> dict:
+    """把大纲各章节 material_ids 里、用户在素材确认卡取消勾选的素材编号剔除掉。
+
+    用户自带大纲时素材归类发生在「搜集素材」阶段（researcher），早于素材确认；
+    用户在确认卡里去掉某些素材后，用这个函数把对应编号从大纲剔除，保持一致。
+    """
+    if not outline:
+        return outline
+    sections = []
+    for s in outline.get("sections", []):
+        kept = [mid for mid in (s.get("material_ids") or []) if mid in approved_ids]
+        sections.append({**s, "material_ids": kept})
+    return {**outline, "sections": sections}
+
+
 def _normalize_outline(outline: dict) -> dict:
     """将前端回传的 camelCase 大纲统一为后端 snake_case 格式。"""
     if not outline:
@@ -318,7 +344,13 @@ def after_researcher(state: AIWritingState) -> str:
 
 
 def after_material_pause(state: AIWritingState) -> str:
-    return "researcher" if state["status"] == "researching" else "writer_outline"
+    status = state["status"]
+    if status == "researching":
+        return "researcher"
+    # 用户自带大纲：researcher 已在搜集阶段整理好大纲 → 跳过 writer_outline 生成步，直接确认大纲。
+    if status == "awaiting_outline_confirm":
+        return "pause_outline"
+    return "writer_outline"
 
 
 def after_outline_pause(state: AIWritingState) -> str:
@@ -396,9 +428,9 @@ def make_ai_writing_graph(config=None):
     g.set_entry_point("intent_parser")
     g.add_edge("intent_parser", "researcher")
     g.add_conditional_edges("researcher", after_researcher,
-                            {"pause_material": "pause_material", "writer_draft": "writer_draft"})
+                            {"pause_material": "pause_material", "writer_draft": "writer_draft", "writer_outline": "writer_outline"})
     g.add_conditional_edges("pause_material", after_material_pause,
-                            {"researcher": "researcher", "writer_outline": "writer_outline"})
+                            {"researcher": "researcher", "writer_outline": "writer_outline", "pause_outline": "pause_outline"})
     g.add_edge("writer_outline", "pause_outline")
     g.add_conditional_edges("pause_outline", after_outline_pause,
                             {"writer_outline": "writer_outline", "writer_draft": "writer_draft"})

offline-backend-20260512/backend/packages/harness/deerflow/agents/ai_writing/nodes/researcher.py

@@ -399,6 +399,22 @@ async def researcher_node(state: AIWritingState, config: RunnableConfig) -> dict
     def _emit(message: str) -> None:
         writer({"type": "research_progress", "message": message})
 
+    # 跳过素材收集：用户在初始表单勾选「不收集素材，直接用通用知识写作」。
+    # 仅在**首次**进入（无任何 pause 干预 = intervention 为空）时短路，避免后续
+    # 「补充检索 / 按输入追加」等再入研究节点时被误跳过。直接产出空素材包、强制
+    # loose 写作模式（无素材可严格依据），并跳过素材确认暂停点直奔大纲规划。
+    if state.get("skip_research") and not intervention:
+        empty_pkg = MaterialPackage(keywords=[], materials=[], summary="用户选择不收集素材，直接用通用知识写作")
+        return {
+            "material_package": empty_pkg,
+            "writing_mode": "loose",
+            "status": "writing_outline",
+            "progress_events": [
+                {"type": "step_start", "agent_name": researcher_label, "message": "已跳过素材收集，直接用通用知识写作"},
+                {"type": "materials_ready", "agent_name": researcher_label, "message": "未收集素材（通用知识写作）"},
+            ],
+        }
+
     # Step 1: 提取关键词
     kw_result: dict = {}  # 走"用户输入 / 追加"分支时跳过 LLM 调用，notice 拼接需要兜底值
     if is_user_query_search:
@@ -856,13 +872,36 @@ async def researcher_node(state: AIWritingState, config: RunnableConfig) -> dict
         step_start_msg = f"通用检索（技能编排 {len(skill_steps)} 步）：{', '.join(keywords[:3])}"
     else:
         step_start_msg = f"搜索关键词：{', '.join(keywords[:3])}"
+
+    progress_events: list[dict] = [
+        {"type": "step_start", "agent_name": researcher_label, "message": step_start_msg},
+        *notices,
+        {"type": "materials_ready", "agent_name": researcher_label, "message": summary},
+    ]
+    extra_updates: dict = {}
+    # 用户自带大纲：在「搜集素材」阶段顺便解析大纲并把素材归类到各章节，
+    # 从而跳过 writer_outline 的大纲生成步（见 graph after_material_pause 路由）。
+    # 补充检索（is_supplement）直接回写作、沿用原大纲，不在此整理。
+    if not is_supplement and (state.get("user_outline_raw") or "").strip():
+        from .writer_outline import build_user_outline_with_materials
+
+        try:
+            organized = await build_user_outline_with_materials(state, config, pkg)
+        except Exception:
+            logger.warning("researcher: 整理用户大纲失败（非致命），回退到大纲生成步", exc_info=True)
+            organized = None
+        if organized:
+            extra_updates["current_outline"] = organized
+            progress_events.append({
+                "type": "outline_ready",
+                "agent_name": researcher_label,
+                "message": f"已按你提供的大纲整理素材，共 {len(organized.get('sections', []))} 个章节",
+            })
+
     return {
         "material_package": pkg,
         # 补充检索：直接回写作（沿用原大纲）；常规检索：进入素材确认暂停点
         "status": "writing_draft" if is_supplement else "awaiting_material_confirm",
-        "progress_events": [
-            {"type": "step_start", "agent_name": researcher_label, "message": step_start_msg},
-            *notices,
-            {"type": "materials_ready", "agent_name": researcher_label, "message": summary},
-        ],
+        **extra_updates,
+        "progress_events": progress_events,
     }

offline-backend-20260512/backend/packages/harness/deerflow/agents/ai_writing/state.py

@@ -144,6 +144,10 @@ class AIWritingState(TypedDict):
     # notebook=我的空间（仅笔记检索）。旧值 knowledge_base / skill 由 researcher
     # 节点按 general 兼容处理。
     material_source: str
+    # 跳过素材收集：用户在初始表单勾选「不收集素材，直接用通用知识写作」时为 True。
+    # researcher 节点在**首次**进入（无任何 pause 干预）时短路，跳过整个检索流程直接
+    # 去大纲规划；强制 loose 写作模式（没有素材可严格依据）。
+    skip_research: bool
     # 用户在写作表单选定的主模型。大纲/写作/审核严格使用它（不回退默认）。
     # 由 intent_parser 在首次 invocation 从 configurable.model_name 捕获进 state，
     # 经 checkpoint 持久化 —— interrupt/resume 是新 invocation、其 config 不带原

offline-backend-20260512/backend/packages/harness/deerflow/agents/lead_agent/agent.py

@@ -437,6 +437,8 @@ def _make_lead_agent(config: RunnableConfig, *, app_config: AppConfig):
     # 走写作配置专用 prompt，只负责帮用户把写作表单聊清并提交，不真正开始写作。
     is_writing_setup = cfg.get("is_writing_setup", False)
     writing_setup_article_types = cfg.get("valid_article_types") if is_writing_setup else None
+    # 快捷模式：跳过逐项选项澄清，给标题直接出大纲（见 build_writing_setup_prompt）。
+    writing_setup_quick = bool(cfg.get("writing_setup_quick", False)) if is_writing_setup else False
     memory_injection_enabled = bool(cfg.get("memory_injection_enabled", True))
     rag_mode_enabled = bool(cfg.get("rag_mode_enabled", False))
     writing_mode = bool(cfg.get("writing_mode", False))
@@ -522,7 +524,7 @@ def _make_lead_agent(config: RunnableConfig, *, app_config: AppConfig):
                 *_build_middlewares(config, model_name=model_name, app_config=resolved_app_config),
                 WritingSetupRoundCapMiddleware(max_rounds=WRITING_SETUP_MAX_ROUNDS),
             ],
-            system_prompt=build_writing_setup_prompt(writing_setup_article_types),
+            system_prompt=build_writing_setup_prompt(writing_setup_article_types, quick_mode=writing_setup_quick),
             state_schema=ThreadState,
         )
 

offline-backend-20260512/backend/packages/harness/deerflow/agents/lead_agent/prompt.py

@@ -1116,13 +1116,17 @@ def _build_bootstrap_section() -> str:
 """
 
 
-def build_writing_setup_prompt(article_types: list[dict] | None = None) -> str:
+def build_writing_setup_prompt(article_types: list[dict] | None = None, *, quick_mode: bool = False) -> str:
     """写作配置 Q&A 的**独立**系统提示（不复用 lead-agent 超级体提示）。
 
     关键：写作配置助手绝不能像 lead agent 那样「自己把任务做掉」——用户输入常常长得像一个
     可执行任务（如「新能源汽车市场分析」），若复用 lead 提示 + 全套工具，模型会直接去研究/写
     分析。这里用一份职责单一、口吻强硬的独立提示，配合「只挂 setup_writing 一个工具」，把模型
     死死框在「聊清需求 → 调 setup_writing」上。
+
+    ``quick_mode``（快捷模式）：跳过「逐项选项澄清」——文章类型/字数/读者等一律取合理默认，
+    **不调用 ``ask_clarification``**，用户一给出标题/主题就**直接生成大纲**；大纲仍交用户确认，
+    确认后再调 ``setup_writing`` 提交。供前端「快捷模式」开关使用。
     """
     if article_types:
         type_lines = "\n".join(
@@ -1141,18 +1145,33 @@ def build_writing_setup_prompt(article_types: list[dict] | None = None) -> str:
             "`article_type_detail` 里用一句话说明其写作侧重；不确定可留空，交给用户在表单里选。"
         )
 
+    if quick_mode:
+        workflow_block = """【工作流程——快捷模式】
+1. **不澄清、用默认**：**禁止**调用 `ask_clarification`。文章类型、目标字数、目标读者等一律自行取**合理默认**（字数默认 800，读者默认「普通读者」，文章类型按意图判断），**绝不**就这些选项反问用户。
+2. **拿到标题/主题就直接出大纲**：用户一给出标题或写作主题，**立刻**以**普通回复文本**输出一份**多级层级**的中文大纲——用 Markdown 标题层级（`#` 一级、`##` 二级，必要时 `###` 三级），每节可用**一句话**点明这一节要写什么，但**绝不写正文**；大纲规模与默认字数匹配。**在回复的最后一句**明确请用户确认，例如：「以上是建议大纲，你看是否需要调整？确认后我就整理写作配置、开始写作。」这一步**不要调用任何工具**，输出完大纲就结束本轮、等待用户回应。
+3. **按反馈灵活改大纲**：用户要求调整（增删章节、改层级、换角度等）就**重新输出修订后的完整大纲**，并再次在最后一句请其确认；如此反复，直到用户表示满意/确认。
+4. **提交配置**：用户确认大纲后，调用 `setup_writing` 提交："""
+    else:
+        workflow_block = """【工作流程】
+1. **聊清需求**：读用户输入，当关键项（文章类型、目标字数、目标读者）缺失或模糊时，调用 `ask_clarification` 提问——**优先给出 `options` 选项**让用户点选（如目标字数「800 / 1500 / 3000」、读者「普通读者 / 行业专家 / 政策决策者」）。澄清**最多 2 次**，信息够了就进入下一步，不要无休止追问。
+2. **生成大纲（先于确认意图）**：信息足够后，直接以**普通回复文本**输出一份**多级层级**的中文大纲——用 Markdown 标题层级（`#` 一级、`##` 二级，必要时 `###` 三级），每节可用**一句话**点明这一节要写什么，但**绝不写正文**；大纲规模与目标字数匹配。**在回复的最后一句**明确请用户确认，例如：「以上是建议大纲，你看是否需要调整？确认后我就整理写作配置、开始写作。」这一步**不要调用任何工具**，输出完大纲就结束本轮、等待用户回应。
+3. **按反馈灵活改大纲**：用户要求调整（增删章节、改层级、换角度等）就**重新输出修订后的完整大纲**，并再次在最后一句请其确认；如此反复，直到用户表示满意/确认。用户若只是补充信息也照常更新大纲再确认。
+4. **提交配置**：用户确认大纲后，调用 `setup_writing` 提交："""
+
+    quick_law = (
+        "\n- **快捷模式**：禁止调用 `ask_clarification` 反问选项；缺失项一律取合理默认，用户给出标题/主题后**立刻生成大纲**。"
+        if quick_mode
+        else ""
+    )
+
     return f"""你是「AI 写作」功能的**配置助手**。你的职责分两段：① 先与用户把写作需求聊清楚，**先生成并与用户确认一份大纲**；② 待用户对大纲满意后，再调用 `setup_writing` 工具提交写作配置（含已确认的大纲），交用户开始写作。
 
 【铁律——最高优先级】
 - 你**绝对不撰写**文章正文、分析内容或任何成稿文字。即使用户的输入看起来就是一个写作任务（例如「新能源汽车市场分析」「帮我写一篇……」），你也**只产出「大纲」（仅结构与标题）与「写作配置」**，绝不替用户动笔、绝不直接完成这篇写作。
 - 你只有两个工具：① `ask_clarification`（向用户提问澄清，需要时用）；② `setup_writing`（提交写作配置）。**没有任何其它工具**，不要做检索、不要做研究、不要假装调用别的工具。
-- `setup_writing` **只能在用户明确确认大纲之后**才调用；在那之前绝不调用它。
+- `setup_writing` **只能在用户明确确认大纲之后**才调用；在那之前绝不调用它。{quick_law}
 
-【工作流程】
-1. **聊清需求**：读用户输入，当关键项（文章类型、目标字数、目标读者）缺失或模糊时，调用 `ask_clarification` 提问——**优先给出 `options` 选项**让用户点选（如目标字数「800 / 1500 / 3000」、读者「普通读者 / 行业专家 / 政策决策者」）。澄清**最多 2 次**，信息够了就进入下一步，不要无休止追问。
-2. **生成大纲（先于确认意图）**：信息足够后，直接以**普通回复文本**输出一份**多级层级**的中文大纲——用 Markdown 标题层级（`#` 一级、`##` 二级，必要时 `###` 三级），每节可用**一句话**点明这一节要写什么，但**绝不写正文**；大纲规模与目标字数匹配。**在回复的最后一句**明确请用户确认，例如：「以上是建议大纲，你看是否需要调整？确认后我就整理写作配置、开始写作。」这一步**不要调用任何工具**，输出完大纲就结束本轮、等待用户回应。
-3. **按反馈灵活改大纲**：用户要求调整（增删章节、改层级、换角度等）就**重新输出修订后的完整大纲**，并再次在最后一句请其确认；如此反复，直到用户表示满意/确认。用户若只是补充信息也照常更新大纲再确认。
-4. **提交配置**：用户确认大纲后，调用 `setup_writing` 提交：
+{workflow_block}
    - `user_intent`：精炼成一句话的写作目标（必填）。
    - `article_type`：见下方【文章类型】——优先选已有类型的 key；都不贴切才自拟一个新的中文类型名。
    - `article_type_detail`：**仅当 article_type 是新类型时**，用一句话说明该类型的写作侧重/特征；命中已有类型则留空。