merge: integrate refactor phase2 simplify

Merge the refactor/phase2-simplify branch into main while preserving main history.

Author: Zongwei9888

.gitignore

@@ -75,7 +75,7 @@ uploads/
 
 # secrets (use .env or environment variables instead)
 # NEVER commit real API keys; use the *.example files as templates.
-mcp_agent.secrets.yaml
+deepcode_config.json
 nanobot_config.json
 *.secrets.yaml
 *.secrets.yml

CHANGELOG.md

@@ -24,7 +24,7 @@ All notable changes to DeepCode will be documented in this file.
 - **Process Hanging**: Fixed infinite loops and hanging on errors - process now exits cleanly
 - **Token Cost Tracking**: Restored accurate token usage and cost display (was showing $0.0000)
 - **PDF to Markdown Conversion**: Fixed automatic conversion and file location handling
-- **Document Segmentation**: Properly uses configured 50K character threshold from `mcp_agent.config.yaml`
+- **Document Segmentation**: Properly uses configured 50K character threshold from `deepcode_config.json`
 - **Error Propagation**: Abort mechanism now properly stops process after 10 consecutive real errors
 
 ### Changed

README.md

@@ -157,6 +157,27 @@
 
 ## 📰 新闻
 
+🧭 **[2026-05-01] OpenRouter 模型选择器、session 清理与工作流体验增强**
+
+- 🧠 **Settings 中新增 OpenRouter 模型目录。** 新版 UI 可以从 `https://openrouter.ai/api/v1/models` 获取 OpenRouter 模型元数据，本地缓存后提供可搜索的 Default、Planning、Implementation 三阶段模型下拉框。用户可以直接选择 `z-ai/glm-5.1` 这类 OpenRouter 精确模型 id，无需手动编辑 JSON。
+- 🔄 **运行时模型切换。** 在 Settings 保存模型选择后，会更新 `deepcode_config.json` 并刷新进程内 LLM runtime；之后新启动的 workflow 会立即使用新的 provider/model 组合。
+- 🗑️ **Session 删除改为安全级联清理。** 在 UI 中删除 session 时，会删除持久化 session 记录和对应的 `deepcode_lab/tasks/<task_id>/` 工作目录，但保留可被多个 session 共享的 `uploads/` 原始文件。若 session 下仍有 `pending`、`running` 或 `waiting_for_input` task，后端会返回明确的 `409 Conflict`。
+- 📊 **Paper2Code 进度显示更准确。** 前端现在会展示后端阶段消息，并避免在长时间 LLM 阶段尚未完成时，把中间步骤误标记为完全 Done。
+- 🛡️ **工作流稳定性修复。** 上传阶段会拒绝 Git LFS pointer 文件；取消任务会及时中断后端工作；浏览器中的过期 session id 会自动恢复；planner 在模型输出错误的工具调用/延迟执行文本时会回退到最小合法 plan；文档分割阶段跳过额外质量验证 LLM 调用，减少卡在 50% 的概率。
+
+---
+
+🗂️ **[2026-04-28] 持久化 session 与双层结构化日志**
+
+- 🆕 **Session 现在会持久化。** 每次 CLI / UI 运行都会自动挂到一个 session，默认保存在 `~/.deepcode/sessions/<id>/`（可用 `DEEPCODE_SESSIONS_DIR` 覆盖）。session 使用 JSONL 存储，支持 `python cli/main_cli.py session list|show <id>|new|resume <id>|delete <id>`，后端也提供 `GET /api/v1/sessions`。
+- 🔄 **恢复历史任务。** CLI 可以用 `--session <id>` 把新任务挂到旧 session；UI / API 可以在 `POST /api/v1/workflows/paper-to-code` 或 `chat-planning` 中传 `session_id`。后端重启后会从磁盘恢复历史 task，崩溃前仍在运行的 task 会标记为 `interrupted`。
+- 💻 **CLI 交互增强。** 进入 `python cli/main_cli.py` 后，可以在主菜单输入 `/resume` 打开历史 session 选择器，`/new [title]` 新建并切换 session，`/session` 查看当前 session，`/help` 查看命令。也支持 Cursor/Codex 风格的内联输入：`@/path/to/paper.pdf`、`@"C:\path with spaces\paper.pdf"`、`@https://...`。
+- 📜 **双层结构化日志。** 全局日志写入 `logs/server-YYYYMMDD.jsonl`；每个任务的日志写入 `deepcode_lab/tasks/<task_id>/logs/{system,llm,mcp}.jsonl`。所有 `loguru.logger` 调用都会通过 contextvar 自动带上 `task_id` / `session_id`，LLM/MCP 调用还会记录耗时、token、请求/响应摘要。
+- 📡 **WebSocket 日志流。** 单 task 日志流：`/ws/tasks/{task_id}/logs?channel=llm`；按 session 聚合多个 task：`/ws/sessions/{session_id}/logs`。旧的假 `/ws/logs/{session_id}` 已移除。
+- 🧹 **清理旧实现。** 删除 `utils/simple_llm_logger.py`、`utils/dialogue_logger.py`，原内存版 `services/session_service.py` 改为 `core.sessions.SessionStore` 的 thin facade。
+
+---
+
 🎉 **[2026-02] DeepCode + nanobot 集成 — 通过飞书聊天使用 DeepCode！**
 
 <div align="center">
@@ -430,7 +451,6 @@ DeepCode利用**模型上下文协议 (MCP)** 标准与各种工具和服务无
 
 | 🛠️ **MCP服务器** | 🔧 **主要功能** | 💡 **目的和能力** |
 |-------------------|-------------------------|-------------------------------|
-| **🌐 bocha-mcp** | 替代搜索 | 具有独立API访问的辅助搜索选项 |
 | **📂 filesystem** | 文件系统操作 | 本地文件和目录管理，读/写操作 |
 | **🌐 fetch** | Web内容检索 | 从URL和Web资源获取和提取内容 |
 | **📥 github-downloader** | 存储库管理 | 克隆和下载GitHub存储库进行分析 |
@@ -610,9 +630,9 @@ sudo apt-get install -y nodejs
 # 🚀 直接安装 DeepCode 包
 pip install deepcode-hku
 
-# 🔑 下载配置文件
-curl -O https://raw.githubusercontent.com/HKUDS/DeepCode/main/mcp_agent.config.yaml
-curl -O https://raw.githubusercontent.com/HKUDS/DeepCode/main/mcp_agent.secrets.yaml
+# 🔑 下载统一配置模板
+curl -O https://raw.githubusercontent.com/HKUDS/DeepCode/main/deepcode_config.json.example
+cp deepcode_config.json.example deepcode_config.json
 ```
 
 #### 🔧 **开发安装 (从源码)**
@@ -651,60 +671,70 @@ npm install --prefix new_ui/frontend
 
 ### 🔧 **步骤2: 配置**
 
-> 以下配置适用于**所有安装方式**（pip、UV、源码安装和 Docker 均通用）。
+> 以下配置适用于**所有安装方式**（pip、UV、源码安装和 Docker 均通用）。所有设置统一收敛在一个文件中：`deepcode_config.json`（参考 nanobot 设计）。
 
 #### 🔑 API 密钥 *（必需）*
 
-编辑 `mcp_agent.secrets.yaml`，填入你的 API 密钥：
-
-```yaml
-# 至少需要配置一个 LLM 提供商的 API Key
-openai:
-  api_key: "your_openai_api_key"
-  base_url: "https://openrouter.ai/api/v1"  # 可选: 用于 OpenRouter 或自定义端点
-
-anthropic:
-  api_key: "your_anthropic_api_key"  # 用于 Claude 模型
+编辑 `deepcode_config.json`，至少填入一个 provider 的 `apiKey`。可以直接写入字符串，也可以使用 `${ENV_VAR}` 引用环境变量，加载时自动解析。
 
-google:
-  api_key: "your_google_api_key"     # 用于 Gemini 模型
+```json
+{
+  "providers": {
+    "openai":    { "apiKey": "your_openai_api_key" },
+    "anthropic": { "apiKey": "${ANTHROPIC_API_KEY}" },
+    "gemini":    { "apiKey": "" }
+  }
+}
 ```
 
 #### 🤖 LLM 提供商 *（可选）*
 
-编辑 `mcp_agent.config.yaml` 选择你偏好的 LLM 提供商（第 ~106 行）：
+DeepCode 会根据 `model` 前缀（例如 `openai/...`、`anthropic/...`、`gemini/...`）自动识别后端。如需强制指定：
 
-```yaml
-# 选项: "google", "anthropic", "openai"
-# 如果未设置或不可用，将自动回退到第一个可用的提供商
-llm_provider: "google"
+```json
+{
+  "agents": {
+    "defaults": { "provider": "openai" }
+  }
+}
 ```
 
-#### 🔍 搜索 API 密钥 *（可选）*
-
-在 `mcp_agent.config.yaml` 中配置 Web 搜索：
+不同阶段可以单独覆盖模型：
 
-```yaml
-# Bocha-MCP（可选）— 在 bocha-mcp.env 部分设置
-bocha-mcp:
-  env:
-    BOCHA_API_KEY: "your_bocha_api_key_here"
+```json
+{
+  "agents": {
+    "defaults":       { "provider": "openrouter", "model": "z-ai/glm-5.1" },
+    "planning":       { "provider": "openrouter", "model": "z-ai/glm-5.1" },
+    "implementation": { "provider": "openrouter", "model": "z-ai/glm-5.1" }
+  },
+  "providers": {
+    "openrouter": { "apiKey": "your_openrouter_key", "apiBase": "https://openrouter.ai/api/v1" }
+  }
+}
 ```
 
-#### 📄 文档分割 *（可选）*
+OpenRouter 模型必须使用 OpenRouter 官方模型目录返回的精确 `id`，例如
+`z-ai/glm-5.1`、`anthropic/claude-sonnet-4.5` 或
+`google/gemini-2.5-pro`。在新版 UI 中，可以打开 **Settings → OpenRouter
+Models** 搜索实时模型目录，并分别更新 Default、Planning、Implementation
+模型。保存后会刷新 runtime，之后新启动的 workflow 会使用新的模型配置。
 
-在 `mcp_agent.config.yaml` 中控制文档处理：
+#### 📄 文档分割 *（可选）*
 
-```yaml
-document_segmentation:
-  enabled: true          # true/false — 是否使用智能文档分割
-  size_threshold_chars: 50000  # 触发分割的文档大小阈值
+```json
+{
+  "documentSegmentation": {
+    "enabled": true,
+    "sizeThresholdChars": 50000
+  }
+}
 ```
 
 <details>
 <summary><strong>🪟 Windows 用户: 额外的 MCP 服务器配置</strong></summary>
 
-如果您使用 Windows，可能需要在 `mcp_agent.config.yaml` 中手动配置 MCP 服务器:
+如果您使用 Windows，可能需要在 `deepcode_config.json` 的 `tools.mcpServers` 中手动配置 MCP 服务器:
 
 ```bash
 # 1. 全局安装 MCP 服务器
@@ -714,46 +744,36 @@ npm i -g @modelcontextprotocol/server-filesystem
 npm -g root
 ```
 
-然后更新您的 `mcp_agent.config.yaml` 使用绝对路径:
-
-```yaml
-mcp:
-  servers:
-    filesystem:
-      command: "node"
-      args: ["C:/Program Files/nodejs/node_modules/@modelcontextprotocol/server-filesystem/dist/index.js", "."]
+```json
+{
+  "tools": {
+    "mcpServers": {
+      "filesystem": {
+        "type": "stdio",
+        "command": "node",
+        "args": ["C:/Program Files/nodejs/node_modules/@modelcontextprotocol/server-filesystem/dist/index.js", "."]
+      }
+    }
+  }
+}
 ```
 
 > **注意**: 将路径替换为步骤 2 中您实际的全局 node_modules 路径。
 
 </details>
 
 <details>
-<summary><strong>🔍 搜索服务器配置（可选）</strong></summary>
+<summary><strong>🔍 网页搜索配置</strong></summary>
 
-DeepCode 支持可选的 Bocha 搜索，以及内置的 `fetch` 用于网页内容抓取：
+DeepCode 通过内置的 `fetch` MCP 服务器（无需 API key）抓取网页内容，并通过 `filesystem` 读取本地文件。辅助搜索服务器默认使用 `filesystem`：
 
-```yaml
-# 默认搜索服务器配置
-# 选项: "bocha-mcp"
-default_search_server: "bocha-mcp"
-```
-
-**可用选项:**
-- **🌐 Bocha-MCP** (`"bocha-mcp"`): 替代搜索服务器。需要 `BOCHA_API_KEY`。使用本地 Python 服务器实现。
-
-**完整 MCP 服务器配置（mcp_agent.config.yaml）:**
-```yaml
-# Bocha-MCP（可选）
-bocha-mcp:
-  command: "python"
-  args: ["tools/bocha_search_server.py"]
-  env:
-    PYTHONPATH: "."
-    BOCHA_API_KEY: "your_bocha_api_key_here"
+```json
+{
+  "tools": { "defaultSearchServer": "filesystem" }
+}
 ```
 
-> **💡 提示**: 两个搜索服务器都需要 API 密钥配置。选择最适合您的 API 访问和需求的选项。
+> **💡 提示**: 若要接入其他搜索后端，在 `deepcode_config.json` 的 `tools.mcpServers` 下新增条目，并把 `tools.defaultSearchServer` 改成对应名称即可。
 
 </details>
 
@@ -764,7 +784,7 @@ bocha-mcp:
 <table width="100%">
 <tr>
 <th width="33%">🐳 Docker (推荐)</th>
-<th width="33%">🚀 本地 (<code>deepcode</code> 命令)</th>
+<th width="33%">🚀 本地 — 不使用 Docker</th>
 <th width="33%">🛠️ 其他方式</th>
 </tr>
 <tr><td>
@@ -774,37 +794,40 @@ bocha-mcp:
 ```bash
 git clone https://github.com/HKUDS/DeepCode.git
 cd DeepCode/
-cp mcp_agent.secrets.yaml.example \
-   mcp_agent.secrets.yaml
-# 编辑填入 API Key
+cp deepcode_config.json.example \
+   deepcode_config.json
+# 编辑 deepcode_config.json 填入 API Key
 
 ./deepcode_docker/run_docker.sh
 # 访问 → http://localhost:8000
 ```
 
 </td><td>
 
-首次运行自动安装依赖。
+直接在宿主机运行新版 UI（前端 + 后端，不使用容器）。
 
 ```bash
-deepcode
+deepcode --local
 # 前端 → http://localhost:5173
 # 后端 → http://localhost:8000
 # Ctrl+C 停止
 ```
 
 特性：用户交互循环、实时进度、内联对话。
 
+> 注意：不带参数的 `deepcode` 会走 Docker 启动路径。如果 Docker Desktop
+> 没有运行，请使用上面的 `deepcode --local`。
+
 </td><td>
 
 ```bash
 # macOS / Linux
 ./run.sh
-# 或: python deepcode.py
+# 或: python deepcode.py --local
 
 # Windows
 run.bat
-# 或: python deepcode.py
+# 或: python deepcode.py --local
 
 # 经典 Streamlit UI
 deepcode --classic
@@ -817,6 +840,39 @@ deepcode --cli
 </td></tr>
 </table>
 
+#### 💻 **CLI session 与内联输入**
+
+CLI 默认带 session。没有传 `--session` 时会自动创建新 session，并保存在
+`~/.deepcode/sessions/<id>/`；传 `--session <id>` 时，新 task 会追加到已有
+session。
+
+```bash
+# 在 shell 中管理 session
+python cli/main_cli.py session list
+python cli/main_cli.py session show <session_id>
+python cli/main_cli.py session resume <session_id>   # 显示历史后进入交互模式
+python cli/main_cli.py --session <session_id> --file paper.pdf
+```
+
+进入 `python cli/main_cli.py` 后，可以在主菜单直接输入：
+
+```text
+/resume                 # 从编号列表中选择历史 session
+/new 我的实验            # 新建并切换到一个 session
+/session                # 显示当前活跃 session
+@/absolute/path.pdf     # 不弹文件选择框，直接处理文件
+@"C:\path with spaces\paper.pdf"
+@https://arxiv.org/pdf/....
+```
+
+这些入口创建的 task 都会继承当前 `session_id`；per-task 日志会写入
+`deepcode_lab/tasks/<task>/logs/`。
+
+在 Web UI 中，可以通过顶部 **Sessions** 菜单恢复或删除 session。删除
+session 会移除 JSONL session 记录和对应的 `deepcode_lab/tasks/` 工作目录，
+但不会删除 `uploads/` 中的原始上传文件。如果该 session 仍有 `pending`、
+`running` 或 `waiting_for_input` task，后端会拒绝删除，直到任务被取消或完成。
+
 <details>
 <summary><strong>🐳 Docker 管理命令</strong></summary>
 

README_ZH.md

@@ -11,11 +11,10 @@
 __repo__ = "https://github.com/Jany-M/DeepCode/"
 
 # Import main components for easy access
-from utils import FileProcessor, DialogueLogger
+from utils import FileProcessor
 
 __all__ = [
     "FileProcessor",
-    "DialogueLogger",
     "__version__",
     "__author__",
     "__url__",