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# Dashboard Nanobot
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Dashboard Nanobot 是面向 `nanobot` 的控制平面项目，提供镜像管理、引导创建和运行运维能力。
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## 当前实现特性
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- 零侵入引擎接入：通过 Docker 容器 + workspace 文件管理，不改 nanobot 源码。
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- 镜像登记流：只从 `docker images` 获取本地 `nanobot-base:*`，手工登记后才可用于创建。
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- 引导式创建：支持 provider/model 配置、模型连通性测试、标准模型参数配置。
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- Bootstrap 文件配置：支持创建时配置并持久化：
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- `AGENTS.md`
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- `SOUL.md`
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- `USER.md`
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- `TOOLS.md`
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- `IDENTITY.md`
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- 模板管理：系统级模板改为文件化配置（`backend/templates/agent_md_templates.json` 与 `backend/templates/topic_presets.json`）。
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- 2D 运维 Dashboard：Bot 列表、启停、命令发送、日志流、遥测。
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- UI 全局支持：Light/Dark 切换、中文/English 切换。
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## 架构概览
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```mermaid
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graph TD
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User((User)) --> Frontend[Frontend Control Plane]
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Frontend --> API[FastAPI Backend]
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API --> DB[(SQLite)]
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API --> Docker[Docker Daemon]
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Docker --> BotA[Bot Container A]
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Docker --> BotB[Bot Container B]
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BotA --> WS[WebSocket State Stream]
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BotB --> WS
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WS --> Frontend
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```
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## 目录
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```text
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/dashboard-nanobot
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├── backend/
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│ ├── core/
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│ ├── models/
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│ └── main.py
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├── frontend/
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│ └── src/
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├── design/
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│ ├── dashboard-nanobot.md
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│ ├── architecture.md
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│ └── database.md
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└── data/
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```
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## 文档
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- 技术规范书：`design/dashboard-nanobot.md`
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- 架构设计：`design/architecture.md`
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- 数据库设计：`design/database.md`
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## 环境变量配置
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- 后端：
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- 示例文件：`backend/.env.example`
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- 本地配置：`backend/.env`
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- 关键项：
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- `DATABASE_URL`：数据库连接串（三选一：SQLite / PostgreSQL / MySQL）
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- `DATABASE_ECHO`：SQL 日志输出开关
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- 不提供自动数据迁移（如需升级迁移请离线完成后再切换连接串）
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- `DATA_ROOT`、`BOTS_WORKSPACE_ROOT`：运行数据与 Bot 工作目录
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- `DEFAULT_*_MD`：可选覆盖值（一般留空，推荐走模板文件）
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- 前端：
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- 示例文件：`frontend/.env.example`
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- 本地配置：`frontend/.env`
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- 关键项：
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- `VITE_API_BASE`：后端 API 地址
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- `VITE_WS_BASE`：后端 WS 地址
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创建向导中的 `soul_md / agents_md / user_md / tools_md / identity_md`
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已改为后端统一下发（`GET /api/system/defaults`），前端不再写死。
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## Docker 生产部署（推荐）
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### 目标
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- 前后端均容器化部署
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- 后端 Python 3.12
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- 前端由 Nginx 托管静态资源并反代后端 API/WS
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- 仅暴露 Nginx 端口（后端不对外暴露）
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- 后端容器可通过 Docker Socket 启停 Bot 容器
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### 文件
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- `docker-compose.prod.yml`
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- `backend/Dockerfile`（Python 3.12）
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- `frontend/Dockerfile`（Nginx Web Server）
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- `frontend/docker/nginx.conf`
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- `.env.prod.example`
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- `scripts/deploy-prod.sh`
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- `scripts/stop-prod.sh`
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### 启动步骤
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1. 准备部署变量
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- 复制 `.env.prod.example` 为 `.env.prod`（位于项目根目录）
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- 配置绝对路径：
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- `HOST_DATA_ROOT`
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- `HOST_BOTS_WORKSPACE_ROOT`
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- 如启用本地语音识别，请将 Whisper `.bin` 模型文件放到 `${HOST_DATA_ROOT}/model/`
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并让 `STT_MODEL` 指向完整文件名，例如 `ggml-small-q8_0.bin`
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- 中国网络建议配置加速项：
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- `PIP_INDEX_URL`、`PIP_TRUSTED_HOST`
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- `NPM_REGISTRY`
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- 如需基础镜像加速，覆盖 `PYTHON_BASE_IMAGE` / `NODE_BASE_IMAGE` / `NGINX_BASE_IMAGE`
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2. 启动服务
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- `./scripts/deploy-prod.sh`
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- 或：`docker compose --env-file .env.prod -f docker-compose.prod.yml up -d --build`
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3. 访问
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- `http://<host>:${NGINX_PORT}`（默认 `8080`）
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### 关键说明
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- `backend` 不开放宿主机端口，仅在内部网络被 Nginx 访问。
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- 上传大小使用单一参数 `UPLOAD_MAX_MB` 控制（后端校验 + Nginx 限制）。
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- 必须挂载 `/var/run/docker.sock`，否则后端无法操作 Bot 镜像与容器。
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- `HOST_BOTS_WORKSPACE_ROOT` 必须是宿主机绝对路径，并且在 `docker-compose.prod.yml` 中以“同路径”挂载到后端容器。
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原因：后端通过 Docker API 创建 Bot 容器时，使用的是宿主机可见的 bind 路径。
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- 语音识别当前基于 `pywhispercpp==1.3.1` + Whisper `.bin` 模型文件，不使用 `faster-whisper`。
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