docs: 多源入库与生产迁移说明

- README: 多源记录补充 M4/日报/DB(news_event.sources)透传说明
- continuation.md: 记录多源入库、阶段/AI 显性输出、AI 摘要崩溃修复与生产迁移

continuation.md

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 # continuation.md
 
-> `checkpoint` @ 2026-08-12 10:30
+> `checkpoint` @ 2026-08-12 13:00
 
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 | 日报 | **M10 完成并已部署 pi5: 结构化入库 MySQL；日报按当天日期生成（新闻 30h 回溯 / xwlb 取前一日 / 公告调研近 15 日）** |
 | DB 连接 | pi 上 systemd 服务 `a-share-db-tunnel` 常驻（0.0.0.0:13306 → doorcome.cn:3306）；**pi5 直连 192.168.1.10:13306** |
 | 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`） |
+| LLM | 场景化配置 `configs/llm_models.yaml`（4 场景）；YAML 优先、`.env` 兜底 |
+| 去重 | 多源记录：指纹库 `source_ids` 列 + uniques `sources` 字段 + `sources.json`；**M4 事件 / 日报 / DB `news_event.sources` 全链路透传** |
+| 增量/断点 | M2/M4/M5 产物存在即跳过（`--force` 全量）；`pipeline --once --resume` 断点续跑 |
 | 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 |
 
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-## 本次完成 (2026-08-12) — 增量处理与 pipeline 断点续跑
+## 本次完成 (2026-08-12 13:00) — 日报事件多新闻源入库 + 阶段/AI 显性输出 + 摘要崩溃修复
 
-**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. 多新闻源贯通至 DB（方案 A：新增 sources 列）：**
+- `llm/models.py`：`ExtractedEvent` 增加 `sources`（validator 保主源居首、去重；旧产物兜底 `[source_id]`）
+- `llm/extractor.py`：`extract_event(_async)` 增加 `sources` 参数透传
+- `scripts/run_event_extraction.py`：读取 deduped uniques 的 `sources` 字段传入抽取（`_load_sources`）
+- `scheduler/reporter.py`：`_load_events_from_dir` 读取 `sources`（兜底 `[source_id]`）→ `EventRow.sources`
+- `report_db`：`news_event` 建表加 `sources TEXT` 列；`init_schema` 幂等迁移（ALTER，Duplicate column 捕获）；`save_report` INSERT 写 JSON
+- 生产 pi5：`init_schema` 已执行，`news_event.sources` 列就绪（text, NULL）；旧数据为 NULL，下次全链路 M4 后新事件带多源
 
-**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. pipeline 阶段与 AI 显性输出（scheduler/pipeline.py）：**
+- 每步前打印 `阶段 i/n: 中文名 [步骤] 日期` 分隔标题
+- llm/report/embedding 步骤打印 `🤖 AI 大模型: provider=..., model=...`（按场景配置解析，缺 key 也可展示）
 
-**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. 修复日报 AI 摘要崩溃（'str' object has no attribute 'model'）：**
+- `_llm_summarize` 内 3 处 `_llm_call(client, model, ...)` 改为传 `config`（上轮改签名遗漏）
+- 新增回归测试（单块/多分块全链路）
 
-**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
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-**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
+**验证（pi5 生产）：**
+- 本地 pytest **231 passed**（新增 ExtractedEvent.sources×2、EventRow.sources×2、_load_events_from_dir×1）；ruff 基线 9 零新增
+- pi5：`init_schema` 迁移成功（news_event 新增 sources 列）；日报生成入库正常（report_id=225, events=60）
+- 部署前已修复并在生产实测 AI 摘要恢复
 
 **待办：**
-- 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
+- 下次全链路运行后抽查 `news_event.sources` 多源值（当前生产 events 为旧产物，sources=NULL）
 - git 提交（本次改动尚未提交）
 
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