diff --git a/README.md b/README.md
index ee3eee1..380d4d0 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -380,13 +380,38 @@ uv run python -m scripts.run_scheduler --once --date 20260616
 # 只执行部分步骤(逗号分隔)
 uv run python -m scripts.run_scheduler --once --steps crawler,extractor,llm
 
+# 断点续跑:跳过连续成功步骤,从上次失败/未执行步骤继续
+uv run python -m scripts.run_scheduler --once --resume
+
 # 启动定时守护进程(按 .env 中 SCHEDULE_TIMES 自动触发)
 uv run python -m scripts.run_scheduler
 ```
 
 定时时间由 `.env` 中 `SCHEDULE_TIMES` 控制(默认 `07:00,12:00,18:00,22:00`)。
 
-Pipeline 总耗时约 4-5 分钟(100 篇文章),其中 M1 抓取(含浏览器渲染)最耗时(~3 分钟)。
+### 增量处理与断点续跑
+
+各步骤默认「产物存在即跳过」,中断/重跑不会重复处理已完成部分(API 密集的
+M4/M5 不会重复计费);需要全量重跑时加 `--force`。
+
+| 步骤 | 增量机制 | 全量重跑 |
+| --- | --- | --- |
+| M1 crawler | `seen_urls.txt` 记录历史 URL,列表页链接按 hash 过滤 | 清 `data/raw/*/seen_urls.txt` |
+| M2 extractor | 输出目录已有 `{url_hash}.json` 即跳过提取 | `--force` |
+| M3 dedup | 指纹库增量判重(重复不入库) | `--reset` |
+| M4 llm | `data/events/{day}/{url_hash}.json` 已存在即跳过(不重复调 API) | `--force` |
+| M5 embedding | `data/embeddings/{day}/{url_hash}.json` 已存在即跳过 | `--force` |
+| M6 qdrant | upsert 幂等(url_hash 为 point ID) | `--recreate` |
+
+**断点续跑** `pipeline --once --resume`(仅全链路,不能与 `--steps` 同用):
+
+- 每次运行把各步骤结果(ok/failed + 退出码 + 耗时)写入 `data/pipeline/state.json`(按日期隔离);
+- `--resume` 读取该日期的状态,跳过连续成功的步骤,从第一个失败/未执行步骤继续执行到结尾;
+- 中断(人为 Ctrl+C / 报错 / 超时)后重新执行同一条命令即可自动从断点继续;
+- 定时任务(守护模式)始终全量执行,不受 resume 影响。
+
+**实测效果**(20260616 数据,100 篇全链路):增量重跑时 M2 从全量重新提取降至约 2.5s(126 篇跳过),
+M4 减少 100 次 LLM API 调用、M5 减少 100 次 embedding API 调用,均为秒级完成。
 
 日志:`logs/scheduler.log`
 
diff --git a/continuation.md b/continuation.md
index 8f5dd5c..bf1baed 100644
--- a/continuation.md
+++ b/continuation.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 # continuation.md
 
-> `checkpoint` @ 2026-08-11 17:00
+> `checkpoint` @ 2026-08-12 10:30
 
 ---
 
@@ -15,44 +15,40 @@
 | 调度器 | APScheduler，systemd `a-share-research.service`（pi5）；每天 07:00 首次任务生成日报（12/18/22 点不生成） |
 | LLM | 场景化配置 `configs/llm_models.yaml`（4 场景: event_extraction/daily_report/stock_report/embedding）；YAML 优先、`.env` 兜底；模型必须显式配置，无内置兜底 |
 | 去重 | 多源记录：指纹库 `source_ids` 列 + uniques JSON `sources` 字段 + `data/deduped/{day}/sources.json` |
+| 增量/断点 | M2/M4/M5 产物存在即跳过（`--force` 全量）；`pipeline --once --resume` 断点续跑（状态 `data/pipeline/state.json`） |
 | 服务器 | `pi@192.168.1.160`（生产）/ `pi@192.168.1.10`（DB 隧道宿主） |
 | 抓取方式 | js_render=false → httpx 直连；js_render=true → Playwright |
 
 ---
 
-## 本次完成 (2026-08-11) — 大模型场景化配置 + 去重多源记录
+## 本次完成 (2026-08-12) — 增量处理与 pipeline 断点续跑
 
-**目标：** ① 梳理全部 AI 大模型使用点，新增 `configs/llm_models.yaml` 按场景独立配置 provider/model；② 去重时记录一条唯一新闻的全部来源。
+**目标：** ① 全链路中断后可从断点恢复；② 各子任务排除已处理文件，避免全量重跑与重复 API 计费。
 
-**1. 大模型使用点梳理（共 4 个场景，详见 configs/llm_models.yaml 内注释）：**
-- `event_extraction`（M4 投资事件抽取，JSON mode，llm/extractor.py）
-- `daily_report`（日报 AI 摘要，scheduler/reporter.py）
-- `stock_report`（个股 AI 要点分析，scheduler/stock_reporter.py）
-- `embedding`（向量化，dashscope 远程 / local-bge 本地，embedding/remote.py + local.py）
-- 非使用点确认：crawler 纯抓取、MCP 仅复用 embedding、run_xwlb 抓外部「AI 精编」数据源
+**1. 各步骤增量处理（产物存在即跳过，`--force` 全量）：**
+- M2 `run_extractor.py`：输出目录已有 `{url_hash}.json` 即跳过提取，仅回补 index 行；`--force` 重建；成功率统计含跳过项（修复全跳过时误报 rc=1）
+- M4 `run_event_extraction.py`：`data/events/{day}/{url_hash}.json` 已存在即跳过（**不重复调用 LLM API**）；`--force` 全量；failed.jsonl 只保留本次失败、index 累积追加
+- M5 `run_embedding.py`：`data/embeddings/{day}/{url_hash}.json` 已存在即跳过（**不重复调用 embed API**）；`--force` 全量
+- M1（seen_urls 增量）/ M3（指纹库判重）/ M6（upsert 幂等）为既有能力，README 汇总成表
 
-**2. 场景配置实现（优先级: CLI 显式参数 > YAML > .env > 内置默认）：**
-- 新增 `configs/loader.py`（lru_cache 读 llm_models.yaml）+ `configs/__init__.py`
-- `llm/client.py`：`load_llm_config(scene=...)` 支持场景；`LLMConfig` 增加 `max_attempts`；模型缺失仍报错（无内置兜底）
-- `llm/extractor.py`：`extract_event(_async)` 的 max_attempts 默认取 `config.max_attempts`
-- `embedding/factory.py` + `remote.py` + `local.py`：provider/model/api_key_env/base_url_env/batch_limit 支持场景覆盖
-- `scheduler/reporter.py`（daily_report）+ `stock_reporter.py`（stock_report）：接入场景，temperature 取配置
-- YAML 中 provider/model 默认留空 → 回退 .env，**现有部署零改动兼容**
+**2. pipeline 断点续跑（scheduler/pipeline.py + run_scheduler.py）：**
+- 新增 `data/pipeline/state.json`（按日期隔离，记录每步骤 ok/failed + 退出码 + 耗时），原子写
+- `run_pipeline(resume=True)` 跳过连续成功前缀，从首个失败/未执行步骤继续执行到结尾
+- `pipeline --once --resume`（默认全量不变；`--resume` 与 `--steps` 互斥报错）；定时守护模式不受影响
 
-**3. 去重多源记录：**
-- `dedup/models.py`：`Fingerprint.source_ids`（validator 保主源居首+去重）；`DedupResult` 增 `matched_source_id`/`all_source_ids`
-- `dedup/store.py`：指纹库加 `source_ids` 列，旧库自动 ALTER 迁移，旧数据回退 `[source_id]`
-- `dedup/deduper.py`：`ingest` 命中重复时把新源合并进匹配指纹
-- `scripts/run_dedup.py`：uniques JSON 附加 `sources` 字段；重复命中时仅更新 sources 不覆盖原文；输出 `data/deduped/{day}/sources.json` 汇总
+**验证（Mac 本地，20260616 数据 100 篇）：**
+- pytest **225 passed**（新增 tests/test_incremental.py 10 个：M2/M4/M5 跳过、状态记录、resume 续跑、resume 全完成 noop、--resume+--steps 互斥）；crawler 3 个基线失败仍与本次无关
+- ruff 零新增（9 个基线错误不变）
+- 端到端：M2 增量重跑 140 条跳过 126 条，2.5s 完成、rc=0（修复前误报失败）；state.json 正确记录 extractor ok
 
-**验证（Mac 本地）：**
-- 全量 pytest：**215 passed**（仅 crawler 3 个 retry mock 失败为基线预存在问题，与本改动无关）
-- 端到端人工构造 3 源同文：1 条唯一 + sources.json `["cls","eastmoney","sina"]` + 指纹库 source_ids 列正确
-- ruff：9 个错误均为基线既有（crawler/cninfo.py 未用 import、reporter.py L5/L4 命名），本次零新增
+**效果评估（100 篇规模中断重跑场景）：**
+- M4 减少约 100 次 LLM API 调用、M5 减少约 100 次 embedding API 调用 → 中断恢复不再重复计费，耗时从分钟级降至秒级
+- M2 重跑从全量 GNE 提取（分钟级）降至约 2.5s
+- 断点恢复操作：中断后直接重跑同一条 `pipeline --once --resume` 命令即可
 
 **待办：**
-- 生产同步：代码 + `configs/llm_models.yaml` scp 到 pi5（注意 rsync 排除规则含 configs/*.yaml，需显式同步），重启 `a-share-research` 生效
-- 首次同步前 pi5 无 YAML → 全部回退 .env，行为不变，可平滑切换
+- 同步 pi5（代码 + 文档），重启 `a-share-research`；首次同步后 pi5 的 `data/pipeline/state.json` 不存在 → resume 按全量处理，行为安全
+- git 提交（本次改动尚未提交）
 
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