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v0.5.0

Author: ThreeFish-AI

.gitignore

@@ -27,4 +27,4 @@ config.yaml
 .playwright-mcp/
 
 # Log files (dual-write logging)
-coding-proxy.log*
+.logs/

AGENTS.md

@@ -2,15 +2,11 @@
 
 ## Collaboration Protocol (协作协议)
 
-本文件旨在规范 AI Agent（Claude Code、Antigravity 等）在本项目中的代码与文档协作行为。
+本文件旨在规范 AI Agent（Claude Code、Antigravity 等）在本项目中的代码与文档协作行为。项目定位详见 [README.md](./README.md)。
 
 - **Core Language**: Output MUST be in **Chinese (Simplified)** unless serving code/technical constraints.
 - **Tone**: Professional, precise, and evidence-based.
 
-## Project Positioning (项目定位)
-
-参考 README.md
-
 ## Engineering Code of Conduct (工程行为准则)
 
 **Core Philosophy**: **Entropy Reduction (熵减)**. 通过上下文锚定、复用驱动与标准化流水线，对抗软件系统的无序熵增。
@@ -19,67 +15,44 @@
 
 - **Context-Driven (上下文驱动)**: 上下文是第一性要素 (Context Quality First)。任何变更需建立在深度理解之上（CDD），拒绝基于关键字匹配的机械式修改。
 - **Minimal Intervention (最小干预)**: 遵循奥卡姆剃刀与 YAGNI 原则，仅实施必要的变更，推崇演进式设计 (Evolutionary Design) 而非过度设计。
-- **Evidence-Based (循证工程)**: 杜绝主观臆断，核心决策需以权威文献（IEEE 格式）为佐证，构建 Feedback Loops 以验证假设。
-- **Systemic Integrity (系统完整性)**: 具备全局视角与二阶思维 (Second-Order Thinking)，评估变更对上下游依赖及整个生态（Engine, Adapter, Agent, UI）的“涟漪效应”，优先保障整体稳定性与逻辑自洽。
+- **Evidence-Based (循证工程)**: 杜绝主观臆断，核心决策需以**最新**且**权威**的文献（IEEE 格式）为佐证，构建“设计-实现-验证”的完整反馈闭环，确保每一项工程行动都能产生可观测的反馈信号（测试、日志、监控），以验证假设并指导迭代。
+- **Systemic Integrity (系统完整性)**: 具备全局视角与二阶思维 (Second-Order Thinking)，评估变更对上下游依赖及整个生态（Engine, Adapter, Agent, UI）的“涟漪效应”，不只关注变更的直接结果，更要预测“结果的结果”（如引入缓存导致的陈旧数据、重试机制引发的雪崩），优先保障整体稳定性与逻辑自洽。
+- **Knowledge Crystallization (知识结晶)**: 将系统视为有机体，通过将工程错误与 AI 失败案例转化为经验约束 (Negative Prompts) 和持久化知识，驱动系统的自我进化与持续熵减。
+- **Proactive Navigation (主动导航)**: 智能体不应止步于被动响应，需即时转化为“领航者”。在交付任务结果的同时，**必须**基于上下文预判并提出**下一步最佳行动建议 (Next Best Action)**，不仅交付“答案”，更要交付“路径”，消除用户决策的认知摩擦。
 
 ### 法 (Strategy - 架构原则)
 
-- **Plan Node Default (默认规划模式)**: 面对任何非琐碎任务（预估步骤 > 3 或涉及架构级决策），**必须**率先进入 Plan 模式。规划产物需明确界定：功能边界、边缘 Case 应对策略、与现有逻辑的交互锚点以及预计改动的爆炸半径。
+- **Plan-First Default (规划先行)**: 面对任何非琐碎任务（预估步骤 > 3 或涉及架构级决策），**必须**率先进入 Plan 模式。规划产物需明确界定：功能边界、边缘 Case 应对策略、与现有逻辑的交互锚点以及预计改动的爆炸半径。
 - **Subagent Strategy (子代理并发策略)**: 面对高复杂度命题，严禁主 Agent 单点统揽。应贯彻“算力换空间”思路，果断编排 Subagent 进行任务拆解与并行攻坚，主 Agent 的职责需严格收敛于上下文协同与最终成果的组装整合。
 - **Verification Before Done (交付前验证定式)**: 严禁在缺乏确凿运行证据的情况下标记任务为“已完成”。交付阶段**强制要求**提供客观自证材料：Diff 变更分析、测试用例覆盖、实施日志截图及核心链路边缘 Case 验证结果，并时刻以“方案是否能通过 Staff Engineer 严格审查”的视角自检。
-- **Reuse-Driven (复用驱动)**: Composition over Construction。系统变更**必须**主动参考业界经典设计模式与最佳实践。在进入实质性编码前，需率先对相关领域的成熟范式进行深度调研，并结合当前项目上下文输出充分的关联分析与方案梳理。坚决贯彻“拿来主义”，优先通过组合与集成来构建系统，防范闭门造车与重复造轮子。
+- **Reuse-Driven (复用驱动)**: Compose over Reinvent。系统变更**必须**主动参考业界经典设计模式与最佳实践。在进入实质性编码前，需率先对相关领域的成熟范式进行深度调研，并结合当前项目上下文输出充分的关联分析与方案梳理。坚决贯彻“拿来主义”，优先通过组合与集成来构建系统，防范闭门造车与重复造轮子。
 - **Boundary Management (边界管理)**: 严控模块/Agent 间的职责边界与契约，确保高内聚低耦合，防范隐式依赖穿透。
 - **Orthogonal Decomposition (正交分解)**: 坚持“正交地提取概念主体”。识别系统中独立变化的维度并进行解耦（如机制与策略分离），确保单一概念主体的变更具备局部性，避免逻辑纠缠。
-- **Feedback Loops (反馈闭环)**：构建“设计-实现-验证”的完整闭环，确保每一项工程行动都能产生可观测的反馈信号（测试、日志、监控），以验证假设并指导迭代。
-- **Evolutionary Design (演进式设计)**: 将系统视为有机体，通过将 AI 错误转化为经验约束 (Negative Prompts) 和持久化知识，实现系统的自我进化与熵减。
-- **Second-Order Thinking (二阶思维)**：不只关注变更的直接结果，更要预测“结果的结果”（如引入缓存导致的陈旧数据、重试机制引发的雪崩），未雨绸缪防范隐性风险。
 - **Single Source of Truth (单一事实源)**：严格维护唯一的权威定义源。引用时**必须**使用轻量级指针 (Link/ID) 而非数据副本 (Copy-Paste)，从根源消除断裂 (Split-Brain) 风险。
-- **Proactive Navigation (主动导航)**: 智能体不应止步于被动响应，需即时转化为“领航者”。在交付任务结果的同时，**必须**基于上下文预判并提出**下一步最佳行动建议 (Next Best Action)**。不仅交付“答案”，更要交付“路径”，消除用户决策的认知摩擦，确保持续的熵减动量。
 
 ### 术 (Tactics - 执行规范)
 
-- **Vibe Coding Pipeline**: 遵循 **Specification-Driven (规划驱动)** + **Context-Anchored (上下文锚定)** + **AI-Pair (AI 结对)** 模式，将开发固化为可审计的流水线，避免代码腐化为无法维护的“大泥球 (Big Ball of Mud)”。
-- **Visual Documentation (图文并茂)**: 对于复杂逻辑，优先使用 Mermaid 图表（Sequence/Flowchart/Class）辅助说明，构建“图文并茂”的直观文档。
-- **Direct Hyperlinking (直接跳转)**: 在文档中提及 Repo 内其他资源（文档/代码）时，**必须**构建可跳转的相对路径链接（如 `[Doc Name](./path.md)`），严禁使用“死文本”引用，以降低信息检索熵。
+- **Structured AI-Pair Pipeline (规范化 AI 结对流水线)**: 遵循 **Specification-Driven (规约驱动)** + **Context-Anchored (上下文锚定)** + **AI-Pair (AI 结对)** 模式，将开发固化为可审计的流水线，避免代码腐化为无法维护的“大泥球 (Big Ball of Mud)”。
 - **Operational Excellence (卓越运营)**:
-  1. **Git Hygiene**: 如非显性要求，严禁调用 git commit；
+  1. **Git Discipline**: 默认严禁调用 git commit；当用户显式要求提交时，一律使用 Claude Code 的自定义 Slash Command: `/commit-no-push` 进行操作（若非 Claude Code 运行环境，则读取 /commit-no-push 命令中的规则执行）。严禁执行 Rebase；
   2. **Temp Management**: 临时产物（执行计划等）一律收敛至 `.temp/` 并及时清理；
   3. **Link Validity**: 确保所有引用的 URL 可访问且具备明确的上下文价值；
-  4. **Git Commit**: 在需要提交变更到 Git 时，一律使用 Shell 调用 Claude Code 的自定义 Slash Command: `/commit` 进行 git commit 操作（若环境中未安装 Claude Code，则直接读取 `~/.claude/commands/commit.md`，按照其中的规则进行 git commit 操作）。不要执行 Rebase。
-  5. **Pre-commit Hooks**: 克隆仓库后执行 `uv run pre-commit install` 激活本地 Git hooks，使 Ruff lint（含 auto-fix）、Ruff format 及通用代码卫生检查在每次 commit 前自动运行。若 hooks 自动修复了问题，提交会被中断，执行 `git add -p` 审阅修复内容后重新提交即可。
-  6. **Issue**: 在 docs/issue.md 中维护你处理过的 Issue 摘要（问题描述、表因根因、处理方式、后续防范、同类问题影响与处理注意实现等），便于同类问题的跨上下文处理；注意识别相同 Issue，不要同 Issue 多处维护。
+  4. **Testing**: 统一在 tests/ 下维护测试用例，区分单元测试（unit）和集成测试（integration），所有测试的本地运行总时间控制在 3 min 以内；
+  5. **Pre-commit Hooks**: 首次克隆仓库使用 `uv run pre-commit install` 激活本地 Git hooks，使 Ruff lint（含 auto-fix）、Ruff format 及通用代码卫生检查在每次 commit 前自动运行。若 hooks 自动修复了问题，提交会被中断，执行 `git add -p` 审阅修复内容后重新提交即可；
+  6. **Issue**: 在 [issue.md](docs/agents/issue.md) 中维护你处理过的 Issue 摘要（问题描述、表因根因、处理方式、后续防范、同类问题影响与处理注意事项等），便于同类问题的跨上下文处理；注意识别相同 Issue，不要同 Issue 多处维护；
 - **Package Management Standardization (包管理规范)**:
   1. **Python**: 严禁使用 pip/poetry，**必须**统一使用 `uv` 进行包管理与脚本执行（如 `uv run`）；
-  2. **JavaScript/TypeScript**: 严禁使用 npm/yarn，**必须**统一使用 `pnpm` 进行包管理与脚本执行。
+  2. **JavaScript/TypeScript**: 严禁使用 npm/yarn，**必须**统一使用 `pnpm` 进行包管理与脚本执行；
 - **Database Management**: 谨慎操作，数据迁移、测试等操作严禁将现有数据删除，谨慎操作数据迁移的回滚，防止数据被清理。
 - **In-depth and close to the facts**：系统且全面地进行问题的分析，深入贴近事实，如有疑问，需先发问，不要乱做决定。
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-## Documentation Standards (文档规范)
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-### Mermaid Visualization Norms (Mermaid 可视化规范)
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-- **色彩语义与兼容性**：为图表节点配置具备语义辨识度的色彩，并确保在深色模式（Dark Mode）下具有极高的对比度与清晰度。
-- **逻辑模块化解构**：针对业务跨度较大的架构流程，强制采用 `subgraph` 容器进行层级解构与边界划分，以增强图表的自解说（Self-explaining）能力。
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-### Reference Specifications (IEEE)
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-为保障工程决策的可追溯性与学术严谨性，核心引用需遵循 **IEEE 标准引用格式**。
-
-> **模版准则**：[编号] 作者缩写. 姓, "文章标题," _刊名/会议名缩写 (斜体)_, 卷号, 期数, 页码, 年份.
-
-```latex
-[1] A. Author, B. Author, and C. Author, "Title of paper," *Abbrev. Title of Journal*, vol. X, no. Y, pp. XX–XX, Year.
-```
-
-**引用实践**
-
-- **文内锚定**：采用标准上标链接形式：`描述内容<sup>[[1]](#ref1)</sup>`。
-- **文献索引**：底层采用 HTML 锚点 `id` 实现跳转稳定性。
-
-```latex
-<a id="ref1"></a>[1] A. Vaswani et al., "Attention is all you need," Adv. Neural Inf. Process. Syst., vol. 30, pp. 5998–6008, 2017.
-```
-
-## Knowledge Map (知识索引)
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-(WIP)
+- **Browser Validation Protocol (浏览器验证准则)**：Agent 不得自行完成、绕过或模拟任何 OAuth / SSO 认证流程，所有登录态均来源于用户已认证的 Chrome 主 profile（真实用户登录态）。完整协议（连通性自检、凭证管理、E2E 集成、实机回归等）详见 [浏览器验证协议](./docs/agents/browser-validation.md)；
+  1. **安全红线**：禁止在 Sandbox 浏览器中跳转 Google 同意屏；禁止以模拟用户或第三方账号替代真实登录态；禁止要求用户在 chat 中粘贴密码、Cookie 或验证码；
+- **Knowledge Map (知识索引)**：项目所有文档索引统一维护在 [知识索引](./docs/agents/knowledge-map.md)，并在文档目录变更时即时同步跟新；
+- **Documentation Standards (文档规范)**：
+  1. **Visual Documentation (图文并茂)**: 对于复杂逻辑，优先 **Mermaid Visualization Norms (Mermaid 可视化规范)**，构建”图文并茂”的直观文档；
+     - **色彩语义与兼容性**：为图表节点配置具备语义辨识度的色彩，并确保在深色模式（Dark Mode）下具有极高的对比度与清晰度；
+     - **逻辑模块化解构**：针对业务跨度较大的架构流程，强制采用 `subgraph` 容器进行层级解构与边界划分，以增强图表的自解说（Self-explaining）能力；
+  2. **语言叙事**：用语精准，叙事完备，行文专业，聚焦核心，篇幅精炼，形象具体，体现真实作用与用户吸引性，字数恰当；
+  3. **Direct Hyperlinking (直接跳转)**: 在文档中提及 Repo 内其他资源（文档/代码）时，**必须**构建可跳转的相对路径链接（如 `[Doc Name](./path.md)`），严禁使用”死文本”引用，以降低信息检索熵；
+  4. **实操截图**：文档需要引入必要的浏览器实操截图时，需自行通过默认浏览器打开相关页面，通过实操现场截图并保留到文档路径进行文档引用；
+- **Reference Specifications (IEEE)**：为保障工程决策的可追溯性与学术严谨性，核心引用需遵循 [reference-specifications.md](docs/agents/reference-specifications.md)IEEE 标准引用格式；

CHANGELOG.md

@@ -4,6 +4,30 @@
 
 ## [Unreleased]
 
+## [v0.5.0](https://github.com/ThreeFish-AI/coding-proxy/releases/tag/v0.5.0) - 2026-05-27
+
+> [!IMPORTANT]
+>
+> **🚀 Model Calling 实时状态！**
+>
+> 模型并发与排队深度一目了然，运行时动态调整每个模型并行度，预防 vendor 侧的 429 幺蛾子。
+
+![model-calling](assets/model-calling-v0.5.0.png)
+
+### ✨ 核心亮点
+
+- feat(concurrency): 新增 Model Calling 实时状态模块，可视化每模型并发与排队深度，支持运行时动态修改每模型并行度 (#250) (#251)
+- feat(zhipu): 新增每模型并发限制，默认 3 个并行请求 FIFO 排队 (#248)
+- feat(zhipu): 为 429 Rate Limit 添加指数退避重试挽回机制 (#242)
+
+### 🔧 更多特性
+
+- fix(antigravity): 修复 v1internal 模式检测逻辑并新增 E2E 测试; (#234)
+- fix(routes): 修复 count_tokens 路由对 target_vendor.name 的错误属性访问; (#235)
+- fix(vendor-channels): 修复 zhipu→anthropic 通道 tool_use/tool_result 配对漏洞; (#236)
+- fix(native-api): 修复 Gemini :verb 路径中 %3A URL 编码导致上游 400 的兼容问题; (#237)
+- fix(zhipu): 诊断首选 tier 语义拒绝降级问题，增强可观测性并提取跨供应商清洗共享函数 (#243)
+
 ## [v0.4.0](https://github.com/ThreeFish-AI/coding-proxy/releases/tag/v0.4.0) — 2026-05-01
 
 > [!IMPORTANT]

README.md

@@ -30,7 +30,7 @@ When you're deeply immersed in your coding "zone" with **Claude Code** (or any A
 ## 🌟 Core Features
 
 <div align="center">
-    <img src="assets/dashboard-v0.2.4.png">
+    <img src="assets/dashboard-v0.4.0.png">
 </div>
 
 - **⛓️ N-tier Chained Failover**: Autonomous descending sequence, supporting Claude's official plans, as well as Coding Plans from GitHub Copilot, Google Antigravity, Z AI, MiniMax, Alibaba Qwen, Xiaomi, Kimi, Doubao, etc.