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# Generation Job 状态落库决策
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这份文档用于回答一个关键技术债问题：DreamWeaver 是否需要为每次 AI 生成单独建立 `generation_jobs` 表。
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## 当前结论
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已新增轻量 `generation_jobs` 与 `generation_job_events` 表，但不引入复杂工作流引擎。
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原因是当前 MVP 的生成方式仍然以同步请求为主：后端在一次请求中完成主内容保存，再补全封面、绘本插图或语音。用户最关心的是“这个故事现在能不能读、哪些资产可补全”；系统侧则需要有足够的轨迹说明“这次生成做到了哪一步、哪里失败、哪些资产还能重试”。
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因此当前采用轻量落库策略：
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- `stories` 继续承载用户可见结果和当前状态。
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- `generation_jobs` 记录一次生成或资产补全尝试。
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- `generation_job_events` 记录关键步骤事件，例如 `request_accepted`、`context_prepared`、`narrative_generated`、`story_saved`、`cover_image_succeeded`、`storybook_page_image_succeeded`、`audio_succeeded`、`provider_call_succeeded`、`asset_retry_completed`。
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当前已提供三个查询入口：
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- `GET /api/generations/jobs/{job_id}`：查询单次生成/补全任务及其事件流。
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- `GET /api/generations/{story_id}/jobs`：查询某个故事或绘本的生成与重试历史。
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- `GET /api/generations/{story_id}/provider-stats`：按故事聚合 Provider 调用成功率、平均耗时、预估成本和 adapter 明细。
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job 响应会返回 `progress_percent`、`progress_label` 和 `is_terminal`，用户端与管理端已经消费这些查询入口，在故事详情页和绘本阅读页展示最近任务、任务历史、事件时间线、进度条和 Provider 聚合指标。
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## 现有状态模型
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当前 `stories` 表已承载演示所需状态：
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- `generation_status`: 主流程状态，例如 `narrative_ready`、`partial_ready`、`assets_generating`、`completed`、`degraded_completed`、`failed`
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- `text_status`: 主文本或绘本结构状态，当前用于区分主内容是否已经可读
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- `image_status`: 封面或绘本插图状态
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- `audio_status`: 语音状态
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- `last_error`: 最近一次资产失败原因
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`partial_ready` 表示主内容已经可读、但仍有封面、插图或音频可以继续补全；`degraded_completed` 表示主内容可读但至少一个资产失败。两者的区分能让前端把“正常待补全”和“需要重试失败资源”分开展示。
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这些字段足够支撑前端展示、smoke 检查、失败降级、资产重试和生成轨迹解释。
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## 什么时候需要落库 job
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如果后续进入真实生产化，需要扩展当前 job/event 模型：
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- 生成流程改成真正异步，前端需要轮询后台 worker 的实时进度。
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- 单个故事会产生多次生成尝试，需要对比每次任务的 provider 表现、重试原因和资产结果。
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- 需要展示比当前事件更细颗粒度的步骤，例如 prompt 构建、provider 选择依据、provider failover 原因、每次调用 token/图片/语音成本。
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- 需要按 provider、成本、延迟和失败原因做运营分析。
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- 需要断点续跑，避免 Worker 重启后丢失中间状态。
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## 推荐未来扩展
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当前已有两层记录，未来可以继续扩展字段和事件颗粒度：
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- 将 job/event 查询继续接入真正异步生成时的进度条。
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- 将当前按故事聚合的 provider 指标扩展为跨用户、跨时间窗口的运营分析。
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- 将当前同步生成请求迁移到后台 worker 后，复用现有 job 查询接口做轮询进度。
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## 面试表达
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我没有一上来引入复杂工作流引擎，而是先用轻量 job/event 表把关键执行轨迹落下来。这样既能回答“生成过程是否可追踪”，又不会为了求职版 MVP 牺牲主链路稳定性。
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