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调整 workflow 执行逻辑：每个 action 完成后统一进入 LLM/规则审核，审核开始/结果可播报，审核阻断时自动暂停并给出建议 增强 chat 交互：支持执行中 Ctrl+C 中断并保存 checkpoint，后续可 resume 继续 增加运行时热更新能力：支持 set KEY=VALUE 和 load params <路径> 同步更新当前 state、config.txt 和 checkpoint 支持自定义 action 审核提示词：新增 --llm-action-analysis-prompt-file / PAM_LLM_ACTION_ANALYSIS_PROMPT_FILE 新增 prompts/action_review.txt，落地保存当前默认审核提示词，便于后续按基线调整 更新 Linux 打包脚本，将 prompts/action_review.txt 一并带入发布包 同步更新 README、流程图、todo 和打包文档，修正 --analyze-actions 语义说明与 chat 最新行为说明
2.0 KiB
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待办事项
chat 交互优化
- 使用
rich输出表格、状态、错误和报告；未安装时自动降级为普通输出。 - 使用
prompt_toolkit支持命令补全和历史记录；未安装时自动降级为input()。 - 增加
params命令，脱敏展示当前会话参数。 - 增加
events命令，查看最近 action 执行记录。 - 增加
load checkpoint和list checkpoints，方便选择历史任务续跑。 - 增加
load params <路径>，允许从参数文件热更新当前会话和当前运行任务。 - 增加参数确认和目标 IP 范围确认，不只在回滚阶段确认。
- 增加 LLM/MCP 配置热加载，例如
llm config、mcp config。 - 增加执行中
Ctrl+C中断处理：保存 checkpoint、标记user_interrupted，再由resume继续。 - 将 chat 的人工确认点接入 LangGraph interrupt/checkpointer；
run执行到回滚确认点后由 interrupt 暂停，approve/reject通过Command(resume=...)恢复同一图线程。跨进程续跑仍保留业务 checkpoint JSON。
LLM action 后分析
- 每次 action 完成后，可把
action、backend、ok、values、stderr、error_summary和当前AgentState摘要交给 LLM 分析。 - LLM 输出结构化结果：是否异常、异常等级、可能原因、建议动作、是否需要人工确认。
- LLM 分析结果会影响流程是否继续：
should_continue=false时自动暂停，并把建议输出给用户。 - 本地保留规则兜底：exit code、
verify-ip SUCCESS=false、pending confirmation 等硬规则优先于 LLM。 - 对 LLM 输入做脱敏，禁止把
CLIENT_SECRET、token、Authorization、完整日志原文发送给模型。 - 每个 action 都会执行审核；
--analyze-actions或llm action-analysis on只控制是否把详细审核结果写入events。 - 支持通过
--llm-action-analysis-prompt-file、环境变量或 chat 命令热加载自定义 action 审核提示词。