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// 数据库映射模型。表名经 GORM NamingStrategy 统一加 sundynix_ 前缀 + 单数：
//   User → sundynix_user，Task → sundynix_task。
// 约定：均嵌入 BaseModel（雪花字符串 id + created_at/updated_at + 软删 deleted_at）；
// 建表/改表一律走 AutoMigrate，不手写 DDL。

// User 是平台用户（Users）。
type User struct {
	BaseModel
	Email        string `gorm:"uniqueIndex;size:255"`
	Name         string `gorm:"size:64"`
	PasswordHash string `gorm:"size:255" json:"-"` // bcrypt；绝不出 JSON
}

// Task 是一次提交的 Agent 编排任务（DSL）。
// 业务 id（task_xxx，用于 NATS subject/stream）单列 TaskID，主键统一雪花。
type Task struct {
	BaseModel
	TaskID string `gorm:"uniqueIndex;size:64"` // task_xxx
	Graph  string `gorm:"type:jsonb"`          // React Flow 导出的 DSL 原文
	Status string `gorm:"size:32"`             // submitted / running / done / failed / timeout
	Detail string `gorm:"type:text"`           // 失败/超时原因等（状态机回写）
	// 收尾持久化：供「运行历史复盘」永久回放（Redis 流仅 10min TTL，过期后历史任务靠这两列）。
	Output string `gorm:"type:text"` // 最终模型输出（收尾时由网关从流快照落库）
	Trace  string `gorm:"type:text"` // 执行轨迹事件 JSON 数组（存为文本，容忍空串；不在库内查它）
}

// Eval 是一次任务的自动化评测结果（dispatcher 评完经 NATS 回写，每任务一条，按 task_id upsert）。
type Eval struct {
	BaseModel
	TaskID    string  `gorm:"uniqueIndex;size:64"`
	Overall   float64 // 综合分 [0,1]
	Rule      float64 // 规则分
	LLM       float64 // LLM 质量分
	Faithful  float64 // RAG 忠实度分（0=无来源未评）
	Level     string  `gorm:"size:16"`   // ok / warn / poor
	Flags     string  `gorm:"type:text"` // 命中问题（JSON 数组字符串）
	Reason    string  `gorm:"type:text"` // 评语
	Sources   int     // 检索来源数
	Corrected bool    // 是否经低分自动纠偏重生成后采纳（恒温器闭环）
}

func (Eval) TableName() string { return "sundynix_eval" }