实验分支同步

.github/workflows/app-ci.yml

@@ -132,7 +132,7 @@ jobs:
         run: |
           python -m pip install --upgrade pip
           python -m pip install ./apps/scut-senior/worker
-          python -m pip install './apps/scut-senior/api[dev]'
+          python -m pip install './apps/scut-senior/api[dev,onnx]'
 
       - name: Run Python application and contract tests
         env:

.gitignore

@@ -82,3 +82,6 @@ apps/scut-senior/.local/corpus-store/candidates/*
 # material converter scratch (auxiliary)
 apps/tools/material_converter/.work/
 apps/tools/material_converter/.ai_jobs/
+
+#private docs
+apps/scut-senior/doc/*

README.md

@@ -106,13 +106,16 @@
 
 注意：本仓库不对任何第三方 skill 进行任何检查，仅作为索引，不承担任何责任。请在使用前先检查，确保安全。
 
-##### VI.智能复习助手“SCUT老学长”（开发中）
+##### VI.智能复习助手“SCUT老学长”
 
-项目目前处于迭代 2 开发阶段：首批范围固定为 10 门课程，已有 2 份经 `Klosure` 人工审核通过的 Markdown 可作为 candidate 输入，其余 21 份仍为 `pending`（其中 8 份纯图片资料继续待审）。正式 corpus 尚未激活，默认仍使用合成 Fixture。这里只提供工程源码与本地开发入口，**尚无正式在线地址**。
+SCUT 老学长已完成 PLAN-3：在单课程问答、考试复习、错题讲解和临时材料精读基础上，新增用户级跨课程检索、公共资料贡献、用户绑定的 7 天私人知识沉淀、回答复制与迁出新对话，以及独立维护者审核平台。跨课程检索默认关闭，开启后可在对话框中按本次运行多选课程插件；贡献资料由维护者下载、审核和手动整理后进入仓库，不执行自动 PR 或自动发布。普通用户界面不包含维护者平台，私人材料不进入公共知识库。
 
+- 🟢 已完成：课程插件化、单课程与用户级跨课程检索、五类 Workflow、Hybrid Retrieval、引用 Guard、流式运行、用户偏好同步及回答历史；
+- 🟡 已完成：回答反馈、回答复制、迁出新对话、公共资料贡献、用户绑定的 7 天私人知识沉淀，以及独立维护者审核平台；
+- 🔴 已完成：贡献资料的人工审核、附件下载与仓库手动整理流程；平台不自动创建 PR、commit 或激活公共语料，私人材料不进入公共知识库。
 - [查看助手源码](apps/scut-senior/)
 - [本地运行与参与开发](apps/scut-senior/README.md)
-- [查看迭代 2 当前状态与激活限制](apps/scut-senior/ITERATION_2_STATUS.md)
+- [查看 PLAN-3 详细方案](apps/scut-senior/docs/senior-3/PLAN-3.md)
 - [课程资料贡献说明](CONTRIBUTING.md)
 
 #### 2.推荐方法(更新，务必查看)
@@ -128,7 +131,7 @@
 
 ## 项目开发阶段概览
 ##### 一期仓库初期规模5.73G，最终在12.9G时发觉现有方式难以满足需求，进行迭代。此期内容为1-4学期，此阶段加密采用统一字符，并未开源上机考试，并未涵盖高度复习笔记
-##### ⚠目前二期仓库规模约12G，删减了大量第一学期无用冗余资源及其他已开源仓库重复代码，增加第五学期课程资料，合并通选课目录避免视图冗杂，并采用hash（sha256）分别加密，进一步缩减加密范围内容。
+##### 二期仓库规模约12G，删减了大量第一学期无用冗余资源及其他已开源仓库重复代码，增加第六学期课程资料，合并通选课目录避免视图冗杂，并采用hash（sha256）分别加密，进一步缩减加密范围内容。
 ##### 预计第三期仓库整个规模大致会在15G左右，阶段性要求如下：
 **（介于AI发展迅猛，已删除高等目标）**
 - 🟢 低等目标：将每一门课拓展出一个readme.md文件，包括三部分（可置空）：