feat: 日报多来源入库（news_event.sources 列，JSON 数组，主源居首）

- EventRow 新增 sources 字段；init_schema 幂等 ALTER 补列（MariaDB） - save_report 写入 sources JSON；_article_sources_full 完整来源列表 - source 字段保持 ≤3 拼接兼容；新增多源完整列表测试 - 已部署 pi5：sources 列写入验证通过（单源数组）；完整多源待新数据
chore: .gitignore 忽略 data/dedup/ 指纹库（运行产物）
2026-08-12 13:06:01 +08:00 · 2026-08-12 11:23:35 +08:00 · 2026-08-12 11:20:51 +08:00 · 2026-08-12 11:18:08 +08:00 · 2026-08-12 11:06:29 +08:00 · 2026-08-12 09:56:55 +08:00
21 changed files with 675 additions and 49 deletions
@@ -27,10 +27,12 @@ Thumbs.db
 data/raw/
 data/processed/
 data/deduped/
+data/dedup/
 data/events/
 data/embeddings/
 data/qdrant_storage/
 data/reports/
+data/run_state/

 # Logs
 logs/*.log
@@ -104,6 +104,12 @@ sudo systemctl enable --now privoxy
 # 全流程：M1 抓取 → M2→M6 管道 → 日报
 # 每天 06:00 / 12:00 / 18:00 / 22:00 自动执行
 bash scripts/domestic_full.sh
+
+# 中断恢复：跳过当天已完成步骤（状态存 data/run_state/{date}.state）
+# 支持步骤级断点：M1_crawl / M2_extract / M3_dedup / M4_translate / M5_embed / M6_index / report
+bash scripts/domestic_full.sh --resume
+# 仅 M2→M6 管道（同样支持 --resume）
+bash scripts/pipeline.sh --resume
 ```

 ### 单步执行
@@ -140,11 +146,49 @@ ls -lt data/reports/
 | 文件 | 用途 |
 |------|------|
 | `configs/sources.yaml` | 英文财经新闻源定义（13 个源） |
-| `configs/system.yaml` | 系统级业务参数（超时/并发/LLM 模型等） |
+| `configs/system.yaml` | 模型按场景（`llm_scenes`）/重试/阈值等系统配置 |
+| `configs/profiles/8g_headful.yaml` | Pi 服务器 headful 抓取配置（代理/超时） |
 | `configs/profiles/8g_headful.yaml` | Pi 服务器 headful 抓取配置（代理/超时） |
 | `.env` | 密钥 / 服务地址（不入 Git） |
 | `prompts/` | LLM Prompt 模板（翻译/日报/搜索 Agent） |

+### AI 模型按场景配置（llm_scenes）
+
+大模型按场景独立配置，见 `configs/system.yaml` 的 `llm_scenes` 段：
+
+| 场景 | 用途 | 模型（当前） | 参数 |
+|------|------|-------------|------|
+| `translation` | M4 全文英译中 + 投资事件抽取 | deepseek-v4-flash | temperature=0.1, max_tokens=8192 |
+| `daily_report` | M7 日报 AI 摘要（分批生成） | deepseek-v4-flash | temperature=0.3, max_tokens=1500 |
+
+场景未声明的字段回退 `llm` 默认段；Embedding 为单一场景（`en_finance_news` 库入库/检索向量必须同模型，不支持拆分）。
+
+### 去重多来源（M3）
+
+去重时跨源重复的新闻，会把所有来源记录到保留的唯一篇 `source_ids` 字段（首个来源为 `source_id`），经翻译透传后：
+
+- `news_event.source`：拼接展示名（如 "Barron's, CNBC, Reuters"，最多前 3 个，向后兼容）
+- `news_event.sources`（TEXT，JSON 数组）：**全部来源展示名，主源居首**，如 `["Barron's","CNBC","Reuters","Financial Times"]`，前端直接渲染完整来源列表
+
+表结构变更（`news_event` 新增 `sources` 列）由 `report_db.init_schema()` 幂等迁移（`ALTER TABLE ... ADD COLUMN IF NOT EXISTS`，MariaDB 10.0.2+）。
+
+### 中断恢复（--resume）
+
+全流程脚本支持断点续跑：
+
+- `scripts/domestic_full.sh --resume` / `scripts/pipeline.sh --resume`：跳过当天已完成步骤（步骤状态存 `data/run_state/{YYYYMMDD}.state`，按天换新，跨天自动失效）
+- 步骤粒度：`M1_crawl` / `M2_extract` / `M3_dedup` / `M4_translate` / `M5_embed` / `M6_index` / `report`；某步失败不标记，`--resume` 从失败处重试
+- **文件级增量（各步骤内自动跳过已处理文件）**：M2 按 `data/processed/.../{url_hash}.json` 存在性、M3 按指纹库判重、M4 按 `data/events/.../{url_hash}.json` 存在性、M5 按 `data/embeddings/.../index.json`、M6 按 Qdrant upsert 幂等（点 id=url_hash）、日报按 MySQL 唯一键覆盖
+
+### 终端进度与日志
+
+执行全流程时，终端**实时显示完整进度**，且**显性标注当前阶段与 AI 模型**：
+
+- 每阶段标题：`━━━ M2 正文提取 ━━━`、`━━━ M4 翻译+事件抽取（AI 大模型: deepseek / deepseek-v4-flash）━━━`（AI 阶段自动从 `system.yaml` 读取供应商/模型）
+- 每步进度：`▶ 步骤 开始` → 步骤内逐源/逐篇输出 → `✔ 完成（耗时 Ns）`；失败显示 `✗` 与退出码
+- AI 调用点在 Python 层同样显性打印（`AI 大模型（场景 translation/daily_report）: provider=... model=...`、`初始化 Embedding 客户端: provider=dashscope model=...`）
+- 日志：`logs/domestic_full_{ts}.log`（全流程）、`logs/pipeline_{ts}.log`（管道），已入 `.gitignore`
+
 ### 日报入库（M9）

 日报内容结构化写入与 [news 项目](https://github.com/) 共用的 MySQL `myquant` 库（表 `news_report` / `news_event`，`report_type="intl"`，同一天重复生成幂等覆盖）。表结构与数据契约见 news 项目 `docs/db_schema.md`。
@@ -40,18 +40,56 @@ dedup:
  simhash_window_days: 30
  min_content_length: 100

-# ── LLM 翻译+事件抽取 ────────────────────────────────
+# ── LLM 默认配置（所有 LLM 场景的兜底）────────────────
+# 按场景独立配置见下方 llm_scenes 段；场景未声明的字段回退到本段。
 llm:
  provider: "deepseek"
  deepseek_model: "deepseek-v4-flash"
  qwen_model: "qwen-plus"
  timeout_sec: 60
-  max_attempts: 3          # 单篇总尝试次数（含首次），失败后指数退避重试；日报 AI 摘要同用此值
+  max_attempts: 3          # 单篇总尝试次数（含首次），失败后指数退避重试
  max_tokens: 8192
  temperature: 0.1
  concurrency: 3

-# ── Embedding 向量化 ────────────────────────────────
+# ── LLM 场景配置（按场景独立指定大模型类型与参数）──────
+# 每个场景可覆盖 provider / model / temperature / max_tokens / max_attempts / timeout_sec；
+# 场景内统一用 "model" 键指定模型（优先于 llm 段的 deepseek_model / qwen_model）。
+llm_scenes:
+  translation:
+    # M4：全文英译中 + 投资事件抽取（单次 LLM 调用合并输出）
+    provider: "deepseek"
+    model: "deepseek-v4-flash"
+    temperature: 0.1
+    max_tokens: 8192
+    description: |
+      用途: M4 对去重后的英文正文做全文英译中，并抽取投资事件
+            （事件类型/美股代码/情绪/重要度/摘要，单次调用合并输出）
+      使用方法: llm/pipeline.py 调用 load_llm_config(scene="translation")，
+            配合 concurrency=3 逐篇并发；单篇失败重试 max_attempts 次后跳过，
+            未翻译篇由增量机制下次补齐
+      模型要求: 中英财经翻译准确、术语一致；严格按 Prompt 输出 JSON 结构；
+            单篇平均 ≤3 秒；max_tokens 需容纳长文（建议 ≥8192）
+  daily_report:
+    # M7：每日 AI 摘要日报（五段式，高重要度事件分批生成）
+    provider: "deepseek"
+    model: "deepseek-v4-flash"
+    temperature: 0.3
+    max_tokens: 1500
+    description: |
+      用途: M7 日报 AI 摘要（五段式），高重要度事件分批（≤10 条/批）生成
+            各批摘要后合并为完整日报摘要
+      使用方法: scheduler/reporter.py::_call_llm_simple 使用
+            load_llm_config(scene="daily_report")；分批/合并失败均有回退，
+            全部失败走规则兜底（直接列 Top 事件），日报仍正常入库
+      模型要求: 中文财经总结能力强；单批 600-1500 字摘要质量稳定；
+            支持高频短调用（crontab 07/12/18 每天 3 次 × 每份 3 批）
+
+# ── Embedding 向量化（单一场景，不按场景拆分）─────────
+# 说明: Qdrant collection en_finance_news 的入库向量与检索查询向量必须由
+# 同一模型生成（跨模型向量无法比较），因此 embedding 不支持按场景独立配置。
+# 调用点: embedding/pipeline.py（入库）、vectorstore/pipeline.py（检索）、
+# mcp_server/server.py（MCP 搜索查询向量化）——三处共用本配置。
 embedding:
  provider: "dashscope"
  dashscope_model: "text-embedding-v3"
@@ -1,6 +1,118 @@
 # continuation.md — English Financial News 项目状态

-> 最后更新：2026-08-04
+> 最后更新：2026-08-12
+
+---
+
+## 2026-08-12 会话成果（五）：日报多来源入库（news_event.sources 列）
+
+**背景：** 前端需要展示一条新闻的多个来源；`source` 拼接字段（≤3 个）不够。
+
+**改动（用户已授权改表，列已由用户添加）：**
+
+| 文件 | 改动内容 |
+|------|---------|
+| `report_db/models.py` | `EventRow` 新增 `sources: list[str]`（全部来源展示名，主源居首） |
+| `report_db/schema.py` | DDL 加 `sources TEXT NULL` 列；`init_schema` 增加幂等 `ALTER TABLE ... ADD COLUMN IF NOT EXISTS sources`（旧表迁移） |
+| `report_db/db.py` | `save_report` INSERT 写入 sources（JSON 数组） |
+| `scheduler/reporter.py` | 新增 `_article_sources_full()`（完整来源列表，主源居首）；`_article_source_label` 重构为基于它（source 保持 ≤3 拼接兼容）；`_build_report_data` 事件写入 `sources` |
+| `tests/test_report_db.py` | 多源完整列表断言（2 源 / 4 源截断对比 / 单源回退） |
+
+**DB 迁移：** `news_event.sources` TEXT 列（用户已加）；`init_schema()` 幂等补列（MariaDB `ADD COLUMN IF NOT EXISTS`），pi5 实测幂等 OK。
+
+**部署中踩坑记录：** `rsync -a report_db/ scheduler/reporter.py pi5:/home/pi/intlnews/` 的混合参数把文件散落到目标根目录（report_db/ 带斜杠 = 内容进根、reporter.py 也进了根），导致 pi5 上模块未更新、sources 写入 None。**教训：rsync 多源参数混用目录与文件时目标路径易错，部署后必须 grep 关键标识（如 source_list）验证。** 已清理根目录残留并正确同步。
+
+**验证：** 单元测试 3 用例（多源完整列表）；pi5 实盘：`init_schema` 幂等、日报 report_id=224 sources 列全部写入（`["InvestingLive"]` 单源数组）。当前真实数据无多源新闻入日报（跨源合并发生在历史日期文件，未重新翻译），多源数组待后续新数据自然出现（链路已通，前端可直接读 `sources` JSON 数组）。
+
+---
+
+## 2026-08-12 会话成果（四）：脚本阶段/模型显性输出
+
+**背景：** 执行全流程时终端未显性标注"当前阶段"，AI 调用的供应商/模型只在客户端初始化时输出一次。
+
+**改动：**
+
+| 文件 | 改动内容 |
+|------|---------|
+| `scripts/pipeline.sh` | 每阶段 banner（`━━━ M4 翻译+事件抽取（AI 大模型: deepseek / deepseek-v4-flash）━━━`）；`ai_model_info()` 从 system.yaml 读取场景模型（translation/daily_report/embedding） |
+| `scripts/domestic_full.sh` | M1 / 管道阶段标题统一 banner 风格 |
+| `llm/pipeline.py` | 创建客户端后显性输出 `AI 大模型（场景 translation）: provider/model` |
+| `embedding/pipeline.py` | 向量化日志补充 provider |
+| `scheduler/reporter.py` | daily_report 场景客户端初始化时输出 provider/model |
+
+**测试：** 本地模拟 banner 全部正确（M4/M5/日报 3 处 AI 标注）；pi5 实测客户端初始化日志含 provider/model（deepseek/deepseek-v4-flash、dashscope/text-embedding-v3）；全量 184 passed。
+
+---
+
+## 2026-08-12 会话成果（三）：全流程终端进度输出
+
+**背景：** `domestic_full.sh` / `pipeline.sh` 原用 `tail -5/-10` 截断输出，终端看不到中间进度。
+
+**改动：**
+
+| 文件 | 改动内容 |
+|------|---------|
+| `scripts/_step_state.sh` | `step_run` 增加耗时统计与进度日志（`▶ 开始` / `✔ 完成（耗时 Ns）` / `✗ 失败（exit=N，耗时）`）；支持 `STEP_LOG` 环境变量——步骤全部输出实时显示终端并同时写入日志（用 `PIPESTATUS[0]` 取原命令退出码，规避 pipefail/tee 吞退出码） |
+| `scripts/pipeline.sh` | 步骤输出透传终端（去掉 `tail -10`）；日志写 `logs/pipeline_{ts}.log` |
+| `scripts/domestic_full.sh` | M1 与管道输出透传终端（去掉 `tail -5/-10`）；日志写 `logs/domestic_full_{ts}.log` |
+
+**测试：** 无 pipefail / pipefail+条件 / pipefail+非条件 三环境下退出码捕获均正确（失败不 mark）；pi5 实机 `--resume` 跑通（M3 31s、M6 20s 均显示耗时，日志文件生成）。
+
+**注意：** 所有含 `${var}` 后跟全角标点的输出已用花括号包裹（bash 会把全角字符字节并入变量名，导致 unbound variable）。
+
+---
+
+## 2026-08-12 会话成果（二）：全流程 --resume 断点续跑
+
+**背景：** `scripts/domestic_full.sh`（M1→M6→日报）中断（ssh 断线/断电）后只能从头重跑。
+
+**改动：**
+
+| 文件 | 改动内容 |
+|------|---------|
+| `scripts/_step_state.sh`（新增） | 步骤状态库：`step_run` / `step_should_run` / `step_mark` / `step_done`；状态文件 `data/run_state/{YYYYMMDD}.state`（按天换新）；`step_run` 显式检查退出码（规避 bash set -e 条件上下文陷阱） |
+| `scripts/pipeline.sh` | 支持 `--resume`；M2→M6→report 每步 `step_run` 包裹 |
+| `scripts/domestic_full.sh` | 支持 `--resume`；M1 用 `step_should_run`/`step_mark`（部分源失败仍标记，原语义）；透传 `--resume` 给 pipeline.sh |
+| `.gitignore` | 忽略 `data/run_state/` |
+
+**文件级增量确认（各步骤已内置，无需新写）：** M2 processed JSON 存在跳过、M3 指纹库判重、M4 events JSON 存在跳过、M5 embedding index、M6 Qdrant upsert 幂等（id=url_hash）、日报 MySQL 唯一键覆盖。
+
+**测试：** 本地模拟 3 场景全过（失败步骤不 mark / set -e 退出不 mark / resume 跳过已完成）；`--badarg` exit=1；pi5 同步后验证 step_run 机制与参数校验正常。
+
+**注意：** crontab 07/12/18 跑的是不带 --resume 的全量（步骤级不跳过，靠文件级增量），--resume 供手动中断恢复。
+
+---
+
+## 2026-08-12 会话成果
+
+### M9.2：AI 模型按场景配置 + 去重多来源
+
+**背景：** ① 本项目所有 AI 大模型调用点（M4 翻译+事件抽取、M7 日报 AI 摘要、M5 向量化）此前共用同一套 `llm`/`embedding` 配置；② M3 去重跨源重复时丢弃重复篇来源信息。
+
+**改动：**
+
+| 文件 | 改动内容 |
+|------|---------|
+| `configs/system.yaml` | 新增 `llm_scenes` 段（translation / daily_report，含用途/使用方法/模型要求说明，字段回退 `llm` 默认段）；`embedding` 段注释说明单一场景原因 |
+| `llm/client.py` | `_load_system_config(scene)` 场景合并；`load_llm_config(..., scene)` 支持按场景覆盖 provider/model/参数；场景统一用 `model` 键 |
+| `llm/pipeline.py` | `load_llm_config(scene="translation")` |
+| `scheduler/reporter.py` | `_call_llm_simple` 用 `scene="daily_report"`；`temperature` 硬编码 0.3 → `config.temperature`（技术债清除）；新增 `_article_source_label()` 多来源拼接展示 |
+| `extractor/models.py` / `llm/models.py` | `ProcessedArticle` / `EnTranslatedArticle` 新增 `source_ids` 字段 |
+| `dedup/pipeline.py` | unique 初始化 `source_ids=[source_id]`；dup 时 `_merge_duplicate_source()` 跨日期目录合并来源进唯一篇 |
+| `llm/extractor.py` | 同步/异步构造 `EnTranslatedArticle` 透传 `source_ids` |
+| `tests/` | `test_llm.py` 场景配置 4 用例；`test_dedup.py::TestMergeSources` 3 用例；`test_report_db.py` 多来源拼接 2 用例 |
+
+**测试结果：** 本地全量 184 passed / 2 failed（原有 test_crawler 路径问题）；ruff 无新增。
+
+**部署验证（pi5 实盘）：**
+- scene 配置生效：translation=(v4-flash, 0.1)、daily_report=(v4-flash, 0.3, 1500)
+- 去重合并实证：历史唯一篇 `049da7e0c87160dc`（barrons 主源）被 9 个跨源重复篇合并 → `source_ids` 10 个来源
+- 日报仍正常入库：report_id=224（2026-08-12, 15 事件）；当天 DeepSeek 摘要 3 次返回空 → 规则兜底，日报未中断（失败处理按设计工作）
+- 多来源展示：`_article_source_label` 实测 "Barron's, CNBC, Reuters"；单源回退正常
+
+**已知说明：**
+- 历史 3368 个 deduped 旧文件无 `source_ids` 字段（不回填，向前生效）；events 文件由下次 crontab 07:00 用新代码自然带出透传
+- 179 篇全重复（增量正常）；138 个跨源重复的 merge 目标多为历史日期目录文件（指纹库 ±30 天窗口所致），非当天 uniques

 ---

@@ -103,6 +103,8 @@ def dedup_source(

        if result.is_duplicate:
            dup_count += 1
+            # 跨源重复：把来源合并进已保留的唯一篇（记录多个来源）
+            _merge_duplicate_source(article, result)
            logger.debug("[%s] 🔁 %s → L%d: %s",
                         source_id,
                         article.title[:40],
@@ -110,6 +112,9 @@ def dedup_source(
                         result.short_summary())
        else:
            unique_count += 1
+            # 初始化来源列表（首个来源 = 本篇文章来源）
+            if not article.source_ids:
+                article.source_ids = [article.source_id]
            # 写入唯一条目
            out_file = out_dir / f"{article.url_hash}.json"
            out_file.write_text(
@@ -130,6 +135,38 @@ def dedup_source(
    }


+def _merge_duplicate_source(article: ProcessedArticle, result: DedupResult) -> None:
+    """重复篇：把来源 ID 追加进已保留的唯一篇 JSON（最终显示的新闻记录多个来源）。
+
+    唯一篇文件按 url_hash 定位（跨日期目录搜索，因指纹窗口为 ±30 天）；
+    文件不存在（超窗口被清理）时仅记录日志，不阻塞去重流程。
+    """
+    if not result.matched_url_hash:
+        return
+    candidates = sorted(Path("data/deduped").glob(f"*/uniques/{result.matched_url_hash}.json"))
+    if not candidates:
+        logger.warning(
+            "重复篇唯一文件不存在（可能已超窗口）: %s（重复来源 %s 未合并）",
+            result.matched_url_hash, article.source_id,
+        )
+        return
+    target = candidates[0]
+    try:
+        data = json.loads(target.read_text(encoding="utf-8"))
+        # 旧格式文件可能无 source_ids：以主来源 source_id 兜底
+        merged = list(dict.fromkeys(
+            [*(data.get("source_ids") or [data.get("source_id")]), article.source_id]
+        ))
+        data["source_ids"] = merged
+        target.write_text(
+            json.dumps(data, indent=2, ensure_ascii=False), encoding="utf-8"
+        )
+        logger.debug("来源合并: %s → %s (sources=%s)",
+                     article.source_id, result.matched_url_hash, merged)
+    except Exception as e:
+        logger.exception("来源合并失败 %s: %s", target, e)
+
+
 def _layer_num(result: DedupResult) -> int:
    """DedupResult → 命中层编号。"""
    if result.matched_layer is None:
@@ -100,8 +100,8 @@ def embed_all_events(
    # 批量嵌入（按 batch_size 分块，每批输出进度）
    batch_size = config.batch_size
    total = len(articles)
-    logger.info("开始向量化 %d 篇文章（batch_size=%d, model=%s）",
-                total, batch_size, config.model)
+    logger.info("开始向量化 %d 篇文章（batch_size=%d, provider=%s, model=%s）",
+                total, batch_size, config.provider, config.model)

    for batch_start in range(0, total, batch_size):
        batch_end = min(batch_start + batch_size, total)
@@ -1,6 +1,6 @@
 """正文提取数据模型"""

-from pydantic import BaseModel
+from pydantic import BaseModel, Field


 class ProcessedArticle(BaseModel):
@@ -20,3 +20,8 @@ class ProcessedArticle(BaseModel):
    status: str = "success"              # success | no_content | failed
    extractor: str = "trafilatura"       # trafilatura | crawl4ai_md | none
    error: str = ""
+    source_ids: list[str] = Field(
+        default_factory=list,
+        description="去重合并后的所有来源 ID（M3 去重时跨源命中重复会追加；"
+        "首个来源始终为 source_id）",
+    )
@@ -29,14 +29,26 @@ _QWEN_DEFAULT_MODEL = "qwen-plus"
 _DEFAULT_MAX_ATTEMPTS = 3


-def _load_system_config() -> dict:
-    """加载 configs/system.yaml 中 llm 段配置。"""
+def _load_system_config(scene: str | None = None) -> dict:
+    """加载 llm 配置；scene 指定时与 llm_scenes.{scene} 合并（场景覆盖默认段）。
+
+    Args:
+        scene: 场景名（translation / daily_report）。未配置该场景时回退 llm 段。
+    """
    config_path = Path("configs/system.yaml")
    if config_path.exists():
        try:
            with open(config_path, encoding="utf-8") as f:
                raw = yaml.safe_load(f)
-            return raw.get("llm", {})
+            base = raw.get("llm", {})
+            if scene:
+                scene_cfg = (raw.get("llm_scenes", {}) or {}).get(scene, {})
+                if not scene_cfg:
+                    logger.warning(
+                        "system.yaml 中不存在 llm_scenes.%s，使用 llm 默认段", scene
+                    )
+                return {**base, **scene_cfg}
+            return base
        except Exception:
            logger.warning("加载 llm 配置失败，使用空配置")
    return {}
@@ -64,26 +76,28 @@ def load_llm_config(
    provider: str | None = None,
    *,
    model: str | None = None,
+    scene: str | None = None,
 ) -> LLMConfig:
    """根据配置文件构造 LLMConfig。

-    provider 为 None 时读 system.yaml llm.provider，默认 deepseek。
-    model 为 None 时读 system.yaml 中对应 provider 的 model。
+    provider 为 None 时读 system.yaml（或场景段）llm.provider，默认 deepseek。
+    model 为 None 时优先读场景段的 model 键，其次 system.yaml 对应 provider 的 model。
+    scene 指定时，llm_scenes.{scene} 覆盖 llm 默认段的各参数（按场景独立配置模型）。

    Raises:
        ValueError: API key 未配置
    """
-    config = _load_system_config()
+    config = _load_system_config(scene=scene)
    p = (provider or config.get("provider", "deepseek")).lower()

    if p == "deepseek":
        api_key = os.environ.get("DEEPSEEK_API_KEY", "")
        base = os.environ.get("DEEPSEEK_BASE_URL", _DEEPSEEK_DEFAULT_BASE)
-        m = model or config.get("deepseek_model", _DEEPSEEK_DEFAULT_MODEL)
+        m = model or config.get("model") or config.get("deepseek_model", _DEEPSEEK_DEFAULT_MODEL)
    elif p in ("qwen", "dashscope"):
        api_key = os.environ.get("QWEN_API_KEY") or os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY") or ""
        base = os.environ.get("QWEN_BASE_URL", _QWEN_DEFAULT_BASE)
-        m = model or config.get("qwen_model", _QWEN_DEFAULT_MODEL)
+        m = model or config.get("model") or config.get("qwen_model", _QWEN_DEFAULT_MODEL)
        p = "qwen"
    else:
        raise ValueError(f"未知 LLM provider: {p!r}，仅支持 deepseek / qwen")
@@ -264,6 +264,7 @@ def translate_and_extract(
                source_name=article.source_name,
                url=article.url,
                url_hash=article.url_hash,
+                source_ids=list(article.source_ids),
                title=article.title,
                title_zh=output.title_zh,
                content_en=article.content,
@@ -332,6 +333,7 @@ async def translate_and_extract_async(
                    source_name=article.source_name,
                    url=article.url,
                    url_hash=article.url_hash,
+                    source_ids=list(article.source_ids),
                    title=article.title,
                    title_zh=output.title_zh,
                    content_en=article.content,
@@ -103,6 +103,10 @@ class EnTranslatedArticle(BaseModel):
    source_name: str
    url: str
    url_hash: str
+    source_ids: list[str] = Field(
+        default_factory=list,
+        description="去重合并后的所有来源 ID（透传自 ProcessedArticle.source_ids）",
+    )

    # ── 双语内容 ──
    title: str = ""              # 英文原标题
@@ -119,9 +119,13 @@ def translate_all_deduped(
        logger.warning("去重目录无文章: data/deduped/%s/uniques/", date_str)
        return {"date": date_str, "total": 0, "success": 0, "failed": 0, "elapsed_sec": 0}

-    # 初始化 LLM 客户端
-    config = load_llm_config(provider=provider, model=model)
+    # 初始化 LLM 客户端（translation 场景配置见 system.yaml llm_scenes.translation）
+    config = load_llm_config(provider=provider, model=model, scene="translation")
    client = make_sync_client(config)
+    logger.info(
+        "AI 大模型（场景 translation）: provider=%s model=%s",
+        config.provider, config.model,
+    )
    template = PromptTemplate()

    # 输出目录
@@ -113,12 +113,13 @@ def save_report(conn: pymysql.Connection, report: ReportData) -> int:

        cur.execute("DELETE FROM news_event WHERE report_id=%s", (report_id,))
        for ev in report.events:
+            sources_json = json.dumps(ev.sources, ensure_ascii=False) if ev.sources else None
            cur.execute(
                """
                INSERT INTO news_event
                    (report_id, section, rank, importance, event_type, title,
-                     summary, sentiment, source, url)
-                VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)
+                     summary, sentiment, source, sources, url)
+                VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)
                """,
                (
                    report_id,
@@ -130,6 +131,7 @@ def save_report(conn: pymysql.Connection, report: ReportData) -> int:
                    ev.summary,
                    ev.sentiment,
                    ev.source,
+                    sources_json,
                    ev.url,
                ),
            )
@@ -22,6 +22,10 @@ class EventRow(BaseModel):
    summary: str | None = None
    sentiment: str | None = None  # positive | negative | neutral | ''
    source: str | None = None
+    sources: list[str] = Field(
+        default_factory=list,
+        description="全部来源展示名（JSON 数组，主源居首；多源新闻记录完整列表）",
+    )
    url: str | None = None


@@ -34,11 +34,18 @@ DDL_STATEMENTS: list[str] = [
        title VARCHAR(512) NOT NULL COMMENT '标题',
        summary TEXT NULL COMMENT '摘要/正文',
        sentiment VARCHAR(8) NULL COMMENT 'positive/negative/neutral',
-        source VARCHAR(64) NULL COMMENT '来源',
+        source VARCHAR(64) NULL COMMENT '来源（多源时拼接展示名，最多前 3 个）',
+        sources TEXT NULL COMMENT '全部来源（JSON 数组，主源居首；多源新闻完整列表）',
        url VARCHAR(512) NULL COMMENT '原文链接',
        created_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
        KEY idx_report_section (report_id, section),
        KEY idx_title (title(255))
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT='日报事件明细'
    """,
+    # 旧表补列（幂等；MariaDB 10.0.2+ 支持 ADD COLUMN IF NOT EXISTS）
+    """
+    ALTER TABLE news_event
+        ADD COLUMN IF NOT EXISTS sources TEXT NULL
+        COMMENT '全部来源（JSON 数组，主源居首；多源新闻完整列表）' AFTER source
+    """,
 ]
@@ -96,6 +96,33 @@ def _url_source_label(url: str, source_id: str = "") -> str:
    return domain_map.get(domain, domain)


+def _article_sources_full(article: dict) -> list[str]:
+    """全部来源展示名列表（主源居首、去重）。
+
+    多来源（ProcessedArticle.source_ids）时返回完整列表供 news_event.sources
+    JSON 数组使用；无合并信息时回退单源逻辑。
+    """
+    src_ids = list(dict.fromkeys(
+        s for s in (article.get("source_ids") or []) if s and s != "?"
+    ))
+    if len(src_ids) > 1:
+        return list(dict.fromkeys((_source_name(s) or s) for s in src_ids))
+    src = _url_source_label(article.get("url"), article.get("source_id", ""))
+    return [src] if src not in (None, "", "?") else []
+
+
+def _article_source_label(article: dict) -> str | None:
+    """文章来源展示（向后兼容 news_event.source）：多来源时拼接前 3 个展示名。
+
+    多来源（source_ids 长度 > 1）时展示如 "Reuters, CNBC"，最多取前 3 个来源，
+    截断至 64 字符（source 字段为 VARCHAR(64)）；完整列表见 _article_sources_full。
+    """
+    names = _article_sources_full(article)
+    if len(names) > 1:
+        return ", ".join(names[:3])[:64]
+    return names[0] if names else None
+
+
 # 日报覆盖时间窗口（小时）
 _REPORT_WINDOW_HOURS = 25

@@ -299,12 +326,15 @@ def _call_llm_simple(
    """
    import time as _time

-    # 复用客户端（同 provider/model 只创建一次）
+    # 复用客户端（同 provider/model 只创建一次；日报摘要场景见 system.yaml llm_scenes.daily_report）
    cache_key = "default"
    if cache_key not in _llm_client_cache:
        from llm.client import load_llm_config, make_sync_client
-        _llm_client_cache["config"] = load_llm_config()
+        _llm_client_cache["config"] = load_llm_config(scene="daily_report")
        _llm_client_cache[cache_key] = make_sync_client(_llm_client_cache["config"])
+        logger.info("AI 大模型（场景 daily_report）: provider=%s model=%s",
+                    _llm_client_cache["config"].provider,
+                    _llm_client_cache["config"].model)

    config = _llm_client_cache["config"]
    client = _llm_client_cache[cache_key]
@@ -321,7 +351,7 @@ def _call_llm_simple(
                    {"role": "system", "content": system_prompt},
                    {"role": "user", "content": user_prompt},
                ],
-                temperature=0.3,
+                temperature=config.temperature,
                max_tokens=max_tokens,
            )
            content = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
@@ -581,7 +611,10 @@ def _build_report_data(
        article = ev.get("article", {})
        title = (article.get("title_zh") or article.get("title") or "").strip()[:512]
        url = article.get("url") or None
-        src = _url_source_label(url, article.get("source_id", ""))
+        # 去重合并后的多来源（如 "Reuters, CNBC"），否则回退单源展示
+        src = _article_source_label(article)
+        # 全部来源列表（主源居首，JSON 数组，写入 news_event.sources）
+        source_list = _article_sources_full(article)
        # 归一化："" / "?" 不入库，留 None（DB 仅存 positive/negative/neutral）
        sentiment = ev.get("sentiment") or None
        if sentiment in ("", "?"):
@@ -598,7 +631,8 @@ def _build_report_data(
                title=title or "（无标题）",
                summary=ev.get("summary_zh") or None,
                sentiment=sentiment,
-                source=src if src not in (None, "", "?") else None,
+                source=src,
+                sources=source_list,
                url=url,
            )
        )
@@ -0,0 +1,74 @@
+#!/bin/bash
+# =============================================
+# 步骤状态管理（--resume 中断恢复用）
+# =============================================
+# 用法（在脚本中 source）:
+#   source "$SCRIPT_DIR/_step_state.sh"
+#   RESUME=0|1            # 由入口脚本参数解析后设置
+#   step_run <步骤名> <cmd...>     # 执行并在成功后标记；resume 时已标记则跳过
+#   step_should_run <名>  # 返回 0 = 需要运行（供需容忍部分失败的步骤手动控制）
+#   step_mark <名>        # 手动标记完成
+# =============================================
+# 状态文件: data/run_state/{YYYYMMDD}.state（按本地日期换新，跨天自动失效）
+# 说明: 各步骤内部的"跳过已处理文件"由各 Python 模块自带（见 pipeline.sh 头注释），
+#       本文件仅做"步骤级"断点记录。
+# =============================================
+
+STEP_STATE_DIR="data/run_state"
+
+step_state_file() {
+    echo "${STEP_STATE_DIR}/$(date +%Y%m%d).state"
+}
+
+step_done() {
+    # $1: 步骤名；已标记返回 0
+    [ -f "$(step_state_file)" ] && grep -qx "$1" "$(step_state_file)" >/dev/null 2>&1
+}
+
+step_mark() {
+    # $1: 步骤名；记录为已完成（幂等追加）
+    mkdir -p "${STEP_STATE_DIR}"
+    echo "$1" >> "$(step_state_file)"
+}
+
+step_should_run() {
+    # $1: 步骤名；resume 模式下已标记 → 返回 1（跳过），否则返回 0
+    if [ "${RESUME:-0}" = "1" ] && step_done "$1"; then
+        LOG "⏭️  跳过已完成的步骤: $1（--resume）"
+        return 1
+    fi
+    return 0
+}
+
+step_run() {
+    # $1: 步骤名，$2...: 要执行的命令（成功后标记完成）
+    # 显式检查退出码：避免 bash set -e 在条件上下文（&&/||）调用函数时失效，
+    # 导致失败步骤被误标记为完成。
+    # 设置环境变量 STEP_LOG=路径 时，步骤全部输出同时写入该日志（终端仍实时显示）。
+    local name="$1"
+    shift
+    if ! step_should_run "$name"; then
+        return 0
+    fi
+    local t0 rc t1
+    t0=$(date +%s)
+    LOG "▶ $name 开始"
+    # 显式取原命令退出码（PIPESTATUS[0]）：
+    # - 无 pipefail 时管道码=tee 码(0)，必须用 PIPESTATUS 还原真实结果；
+    # - pipefail + 非条件上下文时失败会触发 set -e 直接退出（此时不 mark，正确）；
+    # - 条件上下文调用时 set -e 被抑制，这里仍能正确捕获并 return。
+    if [ -n "${STEP_LOG:-}" ]; then
+        "$@" 2>&1 | tee -a "$STEP_LOG"
+        rc=${PIPESTATUS[0]}
+    else
+        "$@"
+        rc=$?
+    fi
+    t1=$(date +%s)
+    if [ "$rc" -ne 0 ]; then
+        LOG "✗ ${name} 失败（exit=${rc}，耗时 $((t1 - t0))s）；未标记完成，可 --resume 重试"
+        return "$rc"
+    fi
+    LOG "✔ $name 完成（耗时 $((t1 - t0))s）"
+    step_mark "$name"
+}
@@ -6,25 +6,58 @@
 # =============================================
 # 每天 06:00 / 12:00 / 18:00 / 22:00 各执行一次
 # =============================================
+# 用法：
+#   ./scripts/domestic_full.sh            # 全新执行
+#   ./scripts/domestic_full.sh --resume   # 从中断处继续（跳过已完成步骤，
+#                                         #   步骤状态见 data/run_state/{date}.state）
+# =============================================
 set -euo pipefail

 SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
 PROJECT_DIR="$(dirname "$SCRIPT_DIR")"
 cd "$PROJECT_DIR"

+# ── 参数解析 ──
+RESUME=0
+for arg in "$@"; do
+    case "$arg" in
+        --resume) RESUME=1 ;;
+        *) echo "未知参数: ${arg}（支持 --resume）" >&2; exit 1 ;;
+    esac
+done
+
+source "$SCRIPT_DIR/_step_state.sh"
+
 LOG() { echo "[$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')] $*"; }

-LOG "══════ 国内全流程开始 ══════"
+# ── 全流程日志：所有输出实时显示到终端，同时完整写入日志文件 ──
+LOG_DIR="logs"
+mkdir -p "$LOG_DIR"
+FULL_LOG="$LOG_DIR/domestic_full_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).log"
+: > "$FULL_LOG"
+
+LOG "══════ 国内全流程开始（resume=${RESUME}）═══════"
+LOG "全流程日志: ${FULL_LOG}（终端实时显示完整进度）"

 # ── 加载 .env ──
 export $(grep -v '^#' .env | grep -v '^$' | xargs 2>/dev/null || true)

 # ── 1. M1 Pi 抓取（headful Playwright + HTTP 代理）──
-LOG "[1/2] Pi M1 抓取（8G headful + HTTP 代理）..."
-bash "$SCRIPT_DIR/domestic_crawl_8g.sh" 2>&1 | tail -5 || LOG "WARNING: 部分源抓取失败，继续管道"
+# 部分源抓取失败不阻塞管道（原语义）；抓取本身按 URL 去重（index.jsonl），
+# 已抓取过的 URL 不会重复写入；输出实时显示每源进度
+if step_should_run M1_crawl; then
+    LOG "━━━ [1/2] M1 抓取（headful Playwright + HTTP 代理）━━━"
+    bash "$SCRIPT_DIR/domestic_crawl_8g.sh" 2>&1 | tee -a "$FULL_LOG" \
+        || LOG "WARNING: 部分源抓取失败，继续管道"
+    step_mark M1_crawl
+fi

 # ── 2. M2→M6 管道（含日报）──
-LOG "[2/2] 全链路管道..."
-bash "$SCRIPT_DIR/pipeline.sh" 2>&1 | tail -10
+LOG "━━━ [2/2] M2→M6 管道 + 日报 ━━━"
+if [ "$RESUME" = "1" ]; then
+    bash "$SCRIPT_DIR/pipeline.sh" --resume 2>&1 | tee -a "$FULL_LOG"
+else
+    bash "$SCRIPT_DIR/pipeline.sh" 2>&1 | tee -a "$FULL_LOG"
+fi

 LOG "══════ 国内全流程完成 ✅ ══════"
@@ -2,9 +2,19 @@
 # =============================================
 # 国内服务器：全链路管道 M2 → M3 → M4 → M5 → M6 → 日报
 # =============================================
-# 用法：./scripts/pipeline.sh
+# 用法：
+#   ./scripts/pipeline.sh             # 全新执行（步骤级不跳过）
+#   ./scripts/pipeline.sh --resume    # 从中断处继续（跳过已完成步骤）
 # 前提：domestic_sync.sh 已完成
 # =============================================
+# 各步骤"跳过已处理文件"（文件级增量，由各 Python 模块自带）：
+#   M2 正文提取: data/processed/{source}/{date}/{url_hash}.json 存在则跳过
+#   M3 去重:     指纹库 SQLite（data/dedup_fingerprints.sqlite3）判重，重复自动丢弃
+#   M4 翻译:     data/events/{date}/{url_hash}.json 存在则跳过
+#   M5 向量:     data/embeddings/{date}/index.json 记录已向量化，跳过
+#   M6 入库:     Qdrant upsert 幂等（点 id = url_hash，重复写入覆盖，无重复）
+#   日报:        MySQL 唯一键 (report_date, intl, "") 幂等覆盖
+# =============================================
 set -euo pipefail

 SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
@@ -12,57 +22,98 @@ PROJECT_DIR="$(dirname "$SCRIPT_DIR")"

 cd "$PROJECT_DIR"

-echo "[$(date)] ═══ 全链路管道开始 ═══"
+# ── 参数解析 ──
+RESUME=0
+for arg in "$@"; do
+    case "$arg" in
+        --resume) RESUME=1 ;;
+        *) echo "未知参数: ${arg}（支持 --resume）" >&2; exit 1 ;;
+    esac
+done
+
+source "$SCRIPT_DIR/_step_state.sh"
+
+LOG() { echo "[$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')] $*"; }
+
+# ── 步骤日志：全部输出实时显示到终端，同时完整写入日志文件 ──
+LOG_DIR="logs"
+mkdir -p "$LOG_DIR"
+STEP_LOG="$LOG_DIR/pipeline_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).log"
+: > "$STEP_LOG"
+LOG "══════ 全链路管道开始（resume=${RESUME}）═══════"
+LOG "步骤日志: ${STEP_LOG}（终端实时显示完整进度）"
+
+# ── AI 模型信息读取（供阶段 banner 显性展示供应商/模型）──
+ai_model_info() {
+    # $1: 场景名（translation / daily_report）或 "embedding"
+    # 输出格式: "供应商 / 模型"
+    .venv/bin/python3 -c "
+import sys, yaml
+scene = sys.argv[1]
+raw = yaml.safe_load(open('configs/system.yaml', encoding='utf-8'))
+if scene == 'embedding':
+    cfg = raw.get('embedding', {})
+    p = cfg.get('provider', '?')
+    m = cfg.get('dashscope_model', '?')
+else:
+    base = raw.get('llm', {})
+    sc = (raw.get('llm_scenes', {}) or {}).get(scene, {})
+    merged = {**base, **sc}
+    p = merged.get('provider', '?')
+    m = merged.get('model') or merged.get(p + '_model', '?')
+print(f'{p} / {m}')
+" "$1"
+}

 # 加载 .env
 export $(grep -v '^#' .env | grep -v '^$' | xargs 2>/dev/null || true)

 # ── M2: 正文提取 ──
-echo "[$(date)] [M2] 正文提取..."
-.venv/bin/python3 -c "
+LOG "━━━ M2 正文提取 ━━━"
+step_run M2_extract .venv/bin/python3 -c "
 from extractor.pipeline import process_all_sources
 stats = process_all_sources()
 print(f'M2: {stats[\"total_articles\"]} 篇, {stats[\"elapsed_sec\"]:.0f}s')
 "

 # ── M3: 去重 ──
-echo "[$(date)] [M3] 三层去重..."
-.venv/bin/python3 -c "
+LOG "━━━ M3 三层去重 ━━━"
+step_run M3_dedup .venv/bin/python3 -c "
 from dedup.pipeline import dedup_all_sources
 stats = dedup_all_sources()
 print(f'M3: 唯一 {stats[\"unique\"]}/重复 {stats[\"duplicate\"]}, {stats[\"elapsed_sec\"]:.0f}s')
 "

-# ── M4: 翻译+事件 ──
-echo "[$(date)] [M4] 翻译+事件抽取..."
-.venv/bin/python3 -c "
+# ── M4: 翻译+事件（AI 大模型）──
+LOG "━━━ M4 翻译+事件抽取（AI 大模型: $(ai_model_info translation)）━━━"
+step_run M4_translate .venv/bin/python3 -c "
 from llm.pipeline import translate_all_deduped
 stats = translate_all_deduped()
 print(f'M4: {stats[\"success\"]}/{stats[\"total\"]} 篇, {stats[\"elapsed_sec\"]:.0f}s')
 "

-# ── M5: 向量生成 ──
-echo "[$(date)] [M5] 向量生成..."
-.venv/bin/python3 -c "
+# ── M5: 向量生成（AI 大模型）──
+LOG "━━━ M5 向量生成（AI 大模型: $(ai_model_info embedding)）━━━"
+step_run M5_embed .venv/bin/python3 -c "
 from embedding.pipeline import embed_all_events
 stats = embed_all_events()
 print(f'M5: {stats[\"success\"]}/{stats[\"total\"]} 篇, {stats[\"elapsed_sec\"]:.0f}s')
 "

 # ── M6: Qdrant 入库 ──
-echo "[$(date)] [M6] Qdrant 入库..."
-.venv/bin/python3 -c "
+LOG "━━━ M6 Qdrant 入库 ━━━"
+step_run M6_index .venv/bin/python3 -c "
 from vectorstore.pipeline import ingest_all_embeddings
 stats = ingest_all_embeddings()
 print(f'M6: {stats[\"ingested\"]}/{stats[\"total\"]} 条, {stats[\"elapsed_sec\"]:.0f}s')
 "

-# ── 日报 ──
-echo "[$(date)] [日报] 生成日报（结构化入库）..."
-.venv/bin/python3 -c "
+# ── 日报（AI 大模型）──
+LOG "━━━ 日报生成（AI 大模型: $(ai_model_info daily_report)）━━━"
+step_run report .venv/bin/python3 -c "
 from scheduler.reporter import generate_report
 report_id = generate_report()
 print(f'日报: report_id={report_id}' if report_id is not None else '日报: 无数据/失败')
 "

-echo "[$(date)] ═══ 全链路管道完成 ✅ ═══"
+LOG "══════ 全链路管道完成 ✅ ═══════"
@@ -1,5 +1,6 @@
 """M3 三层去重模块单元测试。"""

+import json
 from pathlib import Path

 import pytest
@@ -17,6 +18,7 @@ from dedup import (
    normalize_content,
    simhash64,
 )
+from dedup.pipeline import dedup_source
 from extractor.models import ProcessedArticle

 # --------------------------------------------------------------------------- #
@@ -531,3 +533,100 @@ class TestDedupResult:
        summary = r.short_summary()
        assert "[DUP/simhash]" in summary
        assert "hd=2" in summary
+
+
+# --------------------------------------------------------------------------- #
+# dedup_source 跨源来源合并（M9.2：最终显示新闻记录多个来源）
+# --------------------------------------------------------------------------- #
+
+
+class TestMergeSources:
+    """dedup_source 在跨源重复时把来源合并进唯一篇。"""
+
+    DATE_STR = "20260805"
+
+    def _write_processed(
+        self,
+        base: Path,
+        source_id: str,
+        article: ProcessedArticle,
+    ) -> None:
+        """写入 data/processed/{source_id}/{date}/{url_hash}.json。"""
+        d = base / "data" / "processed" / source_id / self.DATE_STR
+        d.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        (d / f"{article.url_hash}.json").write_text(
+            article.model_dump_json(indent=2, ensure_ascii=False), encoding="utf-8"
+        )
+
+    def test_cross_source_merge(self, tmp_path, monkeypatch):
+        """同内容两源报道 → 唯一篇 source_ids 记录两个来源，主来源不变。"""
+        monkeypatch.chdir(tmp_path)  # 隔离 data/ 相对路径与默认指纹库
+
+        content = ("The Federal Reserve kept interest rates unchanged on Wednesday. "
+                   "Markets rallied in response.")
+        art_a = _make_article(
+            url="https://www.reuters.com/business/1", url_hash="aaaa111111111111",
+            source_id="reuters", content=content,
+        )
+        art_b = _make_article(
+            url="https://www.cnbc.com/2026/1", url_hash="bbbb222222222222",
+            source_id="cnbc", source_name="CNBC", content=content,
+        )
+        self._write_processed(tmp_path, "reuters", art_a)
+        self._write_processed(tmp_path, "cnbc", art_b)
+
+        with Deduper() as deduper:
+            dedup_source("reuters", deduper, self.DATE_STR)
+            dedup_source("cnbc", deduper, self.DATE_STR)
+
+        # 唯一篇 = reuters（先处理），跨源重复后 source_ids 合并
+        uniq = tmp_path / "data" / "deduped" / self.DATE_STR / "uniques" / "aaaa111111111111.json"
+        assert uniq.exists()
+        data = json.loads(uniq.read_text(encoding="utf-8"))
+        assert data["source_id"] == "reuters"          # 主来源不变
+        assert data["source_ids"] == ["reuters", "cnbc"]
+        assert (tmp_path / "data" / "deduped" / self.DATE_STR / "uniques"
+                / "bbbb222222222222.json").exists() is False  # 重复篇不单独落盘
+
+    def test_unique_initializes_source_ids(self, tmp_path, monkeypatch):
+        """无重复时唯一篇 source_ids 初始化为 [source_id]。"""
+        monkeypatch.chdir(tmp_path)
+        art = _make_article(url="https://x.com/1", url_hash="cccc333333333333",
+                            source_id="ft", source_name="Financial Times")
+        self._write_processed(tmp_path, "ft", art)
+
+        with Deduper() as deduper:
+            dedup_source("ft", deduper, self.DATE_STR)
+
+        uniq = tmp_path / "data" / "deduped" / self.DATE_STR / "uniques" / "cccc333333333333.json"
+        data = json.loads(uniq.read_text(encoding="utf-8"))
+        assert data["source_ids"] == ["ft"]
+
+    def test_merge_idempotent(self, tmp_path, monkeypatch):
+        """同一来源重复出现多次合并时去重（不产生重复来源）。"""
+        monkeypatch.chdir(tmp_path)
+        content = "Identical content across sources for idempotent test."
+        art_a = _make_article(
+            url="https://www.reuters.com/business/2", url_hash="dddd444444444444",
+            source_id="reuters", content=content,
+        )
+        art_b = _make_article(
+            url="https://www.cnbc.com/2026/2", url_hash="eeee555555555555",
+            source_id="cnbc", source_name="CNBC", content=content,
+        )
+        art_c = _make_article(
+            url="https://www.marketwatch.com/2", url_hash="ffff666666666666",
+            source_id="marketwatch", source_name="MarketWatch", content=content,
+        )
+        self._write_processed(tmp_path, "reuters", art_a)
+        self._write_processed(tmp_path, "cnbc", art_b)
+        self._write_processed(tmp_path, "marketwatch", art_c)
+
+        with Deduper() as deduper:
+            dedup_source("reuters", deduper, self.DATE_STR)
+            dedup_source("cnbc", deduper, self.DATE_STR)
+            dedup_source("marketwatch", deduper, self.DATE_STR)
+
+        uniq = tmp_path / "data" / "deduped" / self.DATE_STR / "uniques" / "dddd444444444444.json"
+        data = json.loads(uniq.read_text(encoding="utf-8"))
+        assert data["source_ids"] == ["reuters", "cnbc", "marketwatch"]
@@ -463,6 +463,29 @@ class TestLoadLLMConfig:
        config = load_llm_config(provider="deepseek")
        assert config.max_attempts == 3

+    def test_scene_translation(self, monkeypatch):
+        """translation 场景覆盖 llm 默认段（模型/温度）。"""
+        monkeypatch.setenv("DEEPSEEK_API_KEY", "sk-deepseek-test-key")
+        config = load_llm_config(provider="deepseek", scene="translation")
+        assert config.model == "deepseek-v4-flash"
+        assert config.temperature == 0.1
+        assert config.max_attempts == 3
+
+    def test_scene_daily_report(self, monkeypatch):
+        """daily_report 场景独立配置（温度 0.3 / max_tokens 1500）。"""
+        monkeypatch.setenv("DEEPSEEK_API_KEY", "sk-deepseek-test-key")
+        config = load_llm_config(scene="daily_report")
+        assert config.provider == "deepseek"
+        assert config.model == "deepseek-v4-flash"
+        assert config.temperature == 0.3
+        assert config.max_tokens == 1500
+
+    def test_scene_unknown_falls_back_to_default(self, monkeypatch):
+        """未定义的场景名回退 llm 默认段，不报错。"""
+        monkeypatch.setenv("DEEPSEEK_API_KEY", "sk-deepseek-test-key")
+        config = load_llm_config(provider="deepseek", scene="not_exists")
+        assert config.temperature == 0.1
+

 # --------------------------------------------------------------------------- #
 # translate_and_extract（mock LLM）
@@ -177,3 +177,40 @@ class TestBuildReportData:
                               Counter(), "")
        # "?" 不写入 DB，留 None
        assert r.events[0].sentiment is None
+
+    def test_multi_source_label(self) -> None:
+        """去重合并后的多来源 → source 拼接展示（Reuters, CNBC）+ sources 完整列表。"""
+        now = datetime(2026, 8, 4, 8, 0, 0)
+        ev = _fake_high_event("多来源事件", 5, source_id="reuters",
+                              url="https://reuters.com/news/9")
+        # 模拟 M3 去重合并：source_ids 含两个来源（主源 reuters 居首）
+        ev["article"]["source_ids"] = ["reuters", "cnbc"]
+        r = _build_report_data(now, {}, [ev], Counter(), Counter(), Counter(),
+                               Counter(), "")
+        assert r.events[0].source == "Reuters, CNBC"
+        assert r.events[0].sources == ["Reuters", "CNBC"]  # 主源居首
+        assert r.events[0].url == "https://reuters.com/news/9"
+
+    def test_multi_source_full_list(self) -> None:
+        """超过 3 个来源：source 截前 3，sources 存完整列表。"""
+        now = datetime(2026, 8, 4, 8, 0, 0)
+        ev = _fake_high_event("四来源事件", 5, source_id="barrons",
+                              url="https://barrons.com/news/1")
+        ev["article"]["source_ids"] = ["barrons", "cnbc", "reuters", "ft"]
+        r = _build_report_data(now, {}, [ev], Counter(), Counter(), Counter(),
+                               Counter(), "")
+        assert r.events[0].source == "Barron's, CNBC, Reuters"       # 前 3 拼接
+        assert r.events[0].sources == [                               # 完整 4 个
+            "Barron's", "CNBC", "Reuters", "Financial Times",
+        ]
+
+    def test_single_source_falls_back(self) -> None:
+        """source_ids 为空/单一时回退单源逻辑（不拼接）。"""
+        now = datetime(2026, 8, 4, 8, 0, 0)
+        ev = _fake_high_event("单来源事件", 4, source_id="investinglive",
+                              url="https://investinglive.com/news/3")
+        ev["article"]["source_ids"] = ["investinglive"]
+        r = _build_report_data(now, {}, [ev], Counter(), Counter(), Counter(),
+                               Counter(), "")
+        assert r.events[0].source == "InvestingLive"
+        assert r.events[0].sources == ["InvestingLive"]
Author	SHA1	Message	Date
simon	951276a313	feat: 日报多来源入库（news_event.sources 列，JSON 数组，主源居首） - EventRow 新增 sources 字段；init_schema 幂等 ALTER 补列（MariaDB） - save_report 写入 sources JSON；_article_sources_full 完整来源列表 - source 字段保持 ≤3 拼接兼容；新增多源完整列表测试 - 已部署 pi5：sources 列写入验证通过（单源数组）；完整多源待新数据	2026-08-12 13:06:01 +08:00
simon	32e99aeaf6	chore: .gitignore 忽略 data/dedup/ 指纹库（运行产物）	2026-08-12 11:23:35 +08:00
simon	012cb615d3	feat: 脚本执行显性输出当前阶段与 AI 模型供应商/名称 - pipeline.sh 每阶段 banner（━━━ M4 翻译+事件抽取（AI 大模型: deepseek / deepseek-v4-flash）━━━） - ai_model_info() 从 system.yaml 读取场景模型（translation/daily_report/embedding） - Python 层：M4/M5/日报显性打印 provider/model（场景标注） - 已同步 pi5 实测：客户端初始化日志含供应商/模型	2026-08-12 11:20:51 +08:00
simon	bdd936a3e4	feat: 全流程终端实时进度输出 + 步骤日志 - step_run 增加耗时统计（▶ 开始 / ✔ 完成 Ns / ✗ 失败 exit=N）与 STEP_LOG 支持 - domestic_full.sh / pipeline.sh 去掉 tail 截断，输出实时透传终端并 tee 到 logs/*.log - 退出码用 PIPESTATUS[0] 捕获（规避 pipefail/tee 吞码）；全角标点后变量用花括号包裹 - 已同步 pi5 实测：M3 31s / M6 20s 耗时显示正常，日志文件生成	2026-08-12 11:18:08 +08:00
simon	06b00b7f49	feat: 全流程脚本 --resume 断点续跑 + 各步骤文件级增量说明 - 新增 scripts/_step_state.sh：步骤状态库（data/run_state/{date}.state，按天换新） - pipeline.sh / domestic_full.sh 支持 --resume，按步骤跳过已完成项 - step_run 显式检查退出码（规避 bash set -e 条件上下文陷阱），失败步骤不标记 - M1 保持部分源失败容忍（step_should_run/step_mark 手动控制） - 确认并文档化各步骤文件级增量：M2/M4/M5 按文件存在跳过、M3 指纹库、M6 upsert 幂等 - 已同步 pi5 并验证（--badarg exit=1、step_run 机制正常）	2026-08-12 11:06:29 +08:00
simon	c72a5ed13a	feat: AI 模型按场景独立配置（llm_scenes）+ 去重多来源合并 - system.yaml 新增 llm_scenes（translation / daily_report，含用途/方法/模型要求说明） - load_llm_config(scene=...) 场景覆盖；日报摘要 temperature 0.3 硬编码 → 配置 - M3 去重：唯一篇记录 source_ids（跨源重复合并，首个来源为 source_id） - source_ids 经翻译透传至 events，日报事件 source 多来源拼接展示（≤3 个） - 已部署 pi5：merge 实证 10 源合并；日报 report_id=224 正常入库	2026-08-12 09:56:55 +08:00