From e274458dd3cc8ad20a1a63df558f43e319a4951f Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: ShenHongxuan <3012693863@qq.com>
Date: Sun, 16 Aug 2026 20:37:43 +0800
Subject: [PATCH] Polish showcase and documentation

---
 README.md                                     | 33 ++++++-
 .../dataagent_pipeline/demo_data.py           |  3 +-
 .../dataagent_agent/env_test.py               |  4 +-
 .../schema_retrieval/embedding_client.py      |  4 +-
 .../schema_retrieval/retriever.py             |  9 +-
 .../dataagent_agent/sql_generation/objects.py |  4 +-
 .../sql_generation/schema_store.py            | 13 +--
 demo-site/src/App.jsx                         |  5 +-
 demo-site/src/styles.css                      | 94 ++++++++++---------
 ...12\347\272\277\346\214\207\345\215\227.md" |  4 +-
 ...12\347\272\277\346\214\207\345\215\227.md" |  2 +-
 11 files changed, 95 insertions(+), 80 deletions(-)

diff --git a/README.md b/README.md
index 0d4a07a..3aeb2a6 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,10 +1,33 @@
 # InsightFlow：企业知识与数据问答 Agent
 
+[![CI](https://github.com/hachiwar/InsightFlow/actions/workflows/ci.yml/badge.svg)](https://github.com/hachiwar/InsightFlow/actions/workflows/ci.yml)
+[![GitHub Pages](https://github.com/hachiwar/InsightFlow/actions/workflows/pages.yml/badge.svg)](https://github.com/hachiwar/InsightFlow/actions/workflows/pages.yml)
+
 [在线演示](https://hachiwar.github.io/InsightFlow/) · [架构设计](docs/architecture.md) · [国内服务器上线指南](docs/InsightFlow国内服务器上线指南.md)
 
-InsightFlow 是一套可运行的企业 Agent 工程：MindAgent 负责会话记忆、知识库 RAG、意图识别和多 Agent 编排；DataAgent 负责把自然语言数据问题转换为经过治理、执行、校验和解释的 SQL。项目提供 Java / Python 后端、浏览器内 SQLite 范例、Docker Compose 部署以及自动化测试。
+InsightFlow 是一套面向企业知识问答与结构化数据分析的 Agent 工程。MindAgent 负责会话记忆、知识库 RAG、意图识别和多 Agent 编排；DataAgent 负责把自然语言数据问题转换为经过治理、执行、校验和解释的 SQL。仓库包含 Java 与 Python 后端、浏览器内 SQLite 交互范例、Docker Compose 部署、接口文档和自动化测试。
+
+## 核心能力
+
+| 领域 | 能力 |
+|---|---|
+| 统一入口 | MindAgent 对外提供 `/chat`，在知识问答、技术支持、账单账户和数据查询之间完成意图路由 |
+| 对话与知识 | Redis 工作记忆、历史摘要、用户画像、查询改写、BM25 与向量混合检索、Rerank |
+| 数据推理 | 字段级 Schema 召回、SchemaGraph、CoT 四元组规划、局部 Schema SQL 生成和有限纠错 |
+| 执行治理 | 单语句与只读校验、危险函数拦截、表白名单、查询超时、结果上限和 SQLite 只读连接 |
+| 结果证据 | 问题导向解释、行列一致性校验、SQL 指纹、策略结果、执行耗时和错误审计 |
+| 工程交付 | Caddy、Docker Compose、双 API Key、内部网络、健康检查、冒烟测试和 GitHub Actions |
+
+## 技术栈
+
+| 层级 | 技术 |
+|---|---|
+| MindAgent | Java 21、Spring Boot、Spring AI、Redis、Micrometer、OpenAPI |
+| DataAgent | Python、SQLite、HTTP API、Schema 检索、Text-to-SQL、SQL 治理 |
+| 在线范例 | React、Vite、sql.js、WebAssembly |
+| 部署与质量 | Caddy、Docker Compose、GitHub Actions、Java/Python/Node.js 自动化测试 |
 
-## 为什么不是预存 SQL
+## 动态数据问答场景
 
 报表脚本适合固定口径；业务问答经常同时包含动态时间、模糊概念、多表关系和追问上下文。例如：
 
@@ -57,7 +80,7 @@ DataAgent（Python）
 
 [GitHub Pages 范例站](https://hachiwar.github.io/InsightFlow/) 使用 React、sql.js 和 WebAssembly 在浏览器内真实执行 5 张样例表，展示完整数据链路。内置 3 个复杂多表场景，无需 API Key。
 
-页面也支持临时填写 OpenAI Chat Completions 兼容端点。启用后，模型负责动态 SQL、错误修复和结果解释；执行仍由浏览器只读沙盒完成。API Key 只保存在当前页面内存，刷新即清除。问题、相关 Schema、SQL 和结果会发送到用户填写的模型端点，因此只应使用临时限额 Key和公开样例数据。
+页面也支持临时填写 OpenAI Chat Completions 兼容端点。启用后，模型负责动态 SQL、错误修复和结果解释；执行仍由浏览器只读沙盒完成。API Key 只保存在当前页面内存，刷新即清除。问题、相关 Schema、SQL 和结果会发送到用户填写的模型端点，因此只应使用临时限额 Key 和公开样例数据。
 
 本地运行：
 
@@ -178,7 +201,7 @@ MindAgent 优先使用 `answer` 组织对话回复，同时保留 SQL 和校验
 - 容器使用只读文件系统、非特权模式和内部网络；
 - 返回行数、请求体和执行时间均有限制；
 - 审计记录不保存明文 SQL，只保存指纹、策略、耗时和错误；
-- `.env`、数据库、日志、PDF 和本地面试材料均被 Git 忽略。
+- `.env`、数据库、运行日志、PDF 和本地个人文档均被 Git 忽略。
 
 项目的工程范围是只读企业问答与 SQLite 演示数据，不提供数据库写操作，也不连接真实银行账户。接入企业数据时，应为每个数据源配置专用只读账号与最小化表白名单。
 
@@ -218,7 +241,7 @@ InsightFlow/
 └── .env.example     # 无密钥配置模板
 ```
 
-## 项目验证路径
+## 复现与检查
 
 1. 查看 MindAgent / DataAgent 的职责边界；
 2. 在在线站点运行“盈利下降”或“存款未消费”场景，逐步查看关键词、Schema、计划、SQL、结果和解释；
diff --git a/dataagent/code/dataagent_agent/dataagent_agent/dataagent_pipeline/demo_data.py b/dataagent/code/dataagent_agent/dataagent_agent/dataagent_pipeline/demo_data.py
index 43fdc94..9fbd4fd 100644
--- a/dataagent/code/dataagent_agent/dataagent_agent/dataagent_pipeline/demo_data.py
+++ b/dataagent/code/dataagent_agent/dataagent_agent/dataagent_pipeline/demo_data.py
@@ -136,8 +136,7 @@ def get_trade_relations_meta() -> list[dict]:
     """
     Demo 表关系元数据。
 
-    当前 SQLite 可以通过外键提取出关系。
-    这里保留结构，后续可以写入 Milvus 的表关系 Collection。
+    SQLite 通过外键提取关系；同一结构也可作为 Milvus 表关系 Collection 的写入对象。
     """
     return [
         {
diff --git a/dataagent/code/dataagent_agent/dataagent_agent/env_test.py b/dataagent/code/dataagent_agent/dataagent_agent/env_test.py
index 37c194f..cfa5076 100644
--- a/dataagent/code/dataagent_agent/dataagent_agent/env_test.py
+++ b/dataagent/code/dataagent_agent/dataagent_agent/env_test.py
@@ -318,7 +318,7 @@ def test_schema_loading_and_retrieval() -> bool:
             print("\n✅ 最小字段检索流程正常")
             return True
 
-        print("\n⚠️ 检索流程跑通，但没有命中预期字段。可以后续优化分词和元数据。")
+        print("\n⚠️ 检索流程可用，但本次查询未命中预期字段；请检查分词与元数据配置。")
         return True
 
     except Exception as exc:
@@ -339,7 +339,7 @@ def test_sentence_transformers_import(deps: dict) -> bool:
 
         print("✅ sentence-transformers 可以 import")
         print("说明：这里不强制下载模型，避免无网络环境卡住。")
-        print("后续你可以手动测试：")
+        print("如需验证模型下载，可运行：")
         print('python -c "from sentence_transformers import SentenceTransformer; SentenceTransformer(\'BAAI/bge-small-zh-v1.5\')"')
         return True
 
diff --git a/dataagent/code/dataagent_agent/dataagent_agent/schema_retrieval/embedding_client.py b/dataagent/code/dataagent_agent/dataagent_agent/schema_retrieval/embedding_client.py
index 8f305ba..1525de4 100644
--- a/dataagent/code/dataagent_agent/dataagent_agent/schema_retrieval/embedding_client.py
+++ b/dataagent/code/dataagent_agent/dataagent_agent/schema_retrieval/embedding_client.py
@@ -120,8 +120,8 @@ def embed_texts(self, texts: List[str]) -> np.ndarray:
 
         vectors = np.array(embeddings, dtype=np.float32)
 
-        # 归一化，后续可以直接用点积计算 cosine similarity。
+        # 归一化后可直接用点积计算 cosine similarity。
         norms = np.linalg.norm(vectors, axis=1, keepdims=True)
         vectors = vectors / np.maximum(norms, 1e-8)
 
-        return vectors
\ No newline at end of file
+        return vectors
diff --git a/dataagent/code/dataagent_agent/dataagent_agent/schema_retrieval/retriever.py b/dataagent/code/dataagent_agent/dataagent_agent/schema_retrieval/retriever.py
index 0748f21..1e81157 100644
--- a/dataagent/code/dataagent_agent/dataagent_agent/schema_retrieval/retriever.py
+++ b/dataagent/code/dataagent_agent/dataagent_agent/schema_retrieval/retriever.py
@@ -12,15 +12,12 @@ class SchemaRetriever:
     """
     字段级 Schema 检索器。
 
-    当前 Demo 实现：
+    SchemaRetriever 提供：
     - 字段级文档构建
     - BM25关键词召回
     - 简单业务别名 boost
 
-    后续扩展：
-    - 加 VectorIndex
-    - 加 Reranker
-    - 加 LLM Query 关键词提取
+    HybridSchemaRetrievalService 在此基础上组合向量召回、Rerank 和关键词提取。
     """
 
     def __init__(
@@ -74,7 +71,7 @@ def _business_boost(self, query: str, doc: FieldDocument) -> float:
         - Query 直接包含字段名、字段别名、表别名时加分。
         - Query token 与字段描述 token 重合时加分。
 
-        这部分后续可以替换为 rerank 模型。
+        该规则分数与上层 Rerank 结果共同参与混合排序。
         """
         query_lower = query.lower()
         query_tokens = set(tokenize(query))
diff --git a/dataagent/code/dataagent_agent/dataagent_agent/sql_generation/objects.py b/dataagent/code/dataagent_agent/dataagent_agent/sql_generation/objects.py
index d1de511..185d487 100644
--- a/dataagent/code/dataagent_agent/dataagent_agent/sql_generation/objects.py
+++ b/dataagent/code/dataagent_agent/dataagent_agent/sql_generation/objects.py
@@ -9,7 +9,7 @@ class CotStep:
     """
     CoT 四元组中的单个步骤。
 
-    数据库只用于后续执行路由；
+    数据库只用于执行路由；
     SQL 生成 Prompt 中只放处理对象、操作指令和输出目标。
     """
 
@@ -124,7 +124,7 @@ def to_execution_request(self) -> Dict[str, str]:
         """
         转换为数据库执行请求。
 
-        后续可以通过 MCP 路由到对应 database 的执行 API。
+        返回对象由 MCPRouter 路由到对应 database 的执行器。
         """
         return {
             "database": self.database,
diff --git a/dataagent/code/dataagent_agent/dataagent_agent/sql_generation/schema_store.py b/dataagent/code/dataagent_agent/dataagent_agent/sql_generation/schema_store.py
index e766f50..e4d3665 100644
--- a/dataagent/code/dataagent_agent/dataagent_agent/sql_generation/schema_store.py
+++ b/dataagent/code/dataagent_agent/dataagent_agent/sql_generation/schema_store.py
@@ -11,12 +11,8 @@ class LocalSchemaStore:
     """
     本地 Schema 存储。
 
-    这里先用内存对象保存完整 Schema。
-    后续可以替换为：
-    - Milvus 字段索引
-    - Milvus 表关系索引
-    - SchemaGraph 对象
-    - 元数据服务 API
+    使用内存对象保存当前查询的完整 Schema，并支持从 SchemaGraph 构建。
+    上游元数据可以来自 Milvus 字段索引、表关系索引或元数据服务 API。
 
     SQL 生成阶段不会直接使用完整 Schema，而是根据 CoT 四元组中的处理对象
     裁剪出当前步骤需要的局部 Schema。
@@ -90,9 +86,8 @@ def from_schema_graph(cls, schema_graph: object) -> "LocalSchemaStore":
         从 SchemaGraph 构建 SchemaStore。
 
         SchemaGraph 来自 Schema 检索阶段。
-        SQL 生成阶段会先把这个 SchemaGraph 存下来，
-        后续根据 CoT 四元组中的处理对象、操作指令和输出目标，
-        再从中裁剪当前步骤需要的局部 Schema。
+        SQL 生成阶段保存 SchemaGraph，并根据 CoT 四元组中的处理对象、
+        操作指令和输出目标裁剪当前步骤需要的局部 Schema。
         """
         tables: Dict[str, TableSchema] = {}
 
diff --git a/demo-site/src/App.jsx b/demo-site/src/App.jsx
index 3b468f6..ab32de9 100644
--- a/demo-site/src/App.jsx
+++ b/demo-site/src/App.jsx
@@ -172,15 +172,14 @@ function DataLab() {
   return <section className="page-section data-lab" id="data-lab">
     <SectionHeading title="数据实验室" description="样例数据库在浏览器内执行；问题、规划、SQL、结果和解释都可检查。你也可以临时接入 OpenAI Chat Completions 兼容模型。" />
     <div className="stage-line" aria-label="执行阶段">{STAGES.map((stage, index) => { const number = index + 1; const state = number < activeStage ? "done" : number === activeStage ? "active" : ""; return <div className={state} key={stage}><span>{number < activeStage ? "✓" : number}</span><small>{stage}</small></div>; })}</div>
-    {error ? <div className="error-banner" role="alert"><strong>本次分析未完成</strong><span>{error}</span></div> : null}
+    {error ? <div className="error-banner" role="alert"><strong>分析失败</strong><span>{error}</span></div> : null}
     <div className="lab-grid">
       <aside className="question-column"><div className="column-title"><span>QUERY</span><small>数据截至 {SNAPSHOT_DATE}</small></div><label htmlFor="question">业务问题</label><textarea id="question" value={question} maxLength="500" onChange={(event) => setQuestion(event.target.value)} /><div className="question-list">{SAMPLE_QUESTIONS.map((item, index) => <button type="button" onClick={() => setQuestion(item)} key={item}><span>0{index + 1}</span>{item}</button>)}</div><button className="run-button" type="button" disabled={!database || running || !question.trim()} onClick={() => analyze()}>{running ? "正在推理…" : database ? "运行完整链路" : "正在加载样例库…"}</button>
-        <details className="model-settings"><summary>自定义大模型 <span>OpenAI 兼容接口</span></summary><label className="check-row"><input type="checkbox" checked={modelEnabled} onChange={(event) => setModelEnabled(event.target.checked)} />启用动态 SQL 与结果解释</label><label>服务商<select value={providerId} onChange={chooseProvider}>{MODEL_PROVIDERS.map((provider) => <option value={provider.id} key={provider.id}>{provider.name}</option>)}</select></label><label>Chat Completions 地址<input type="url" autoComplete="off" value={endpoint} onChange={(event) => setEndpoint(event.target.value)} placeholder="https://example.com/v1/chat/completions" /></label><label>模型名称<input value={model} autoComplete="off" onChange={(event) => setModel(event.target.value)} /></label><label>临时 API Key<input type="password" value={apiKey} autoComplete="off" onChange={(event) => setApiKey(event.target.value)} /></label><p>Key 仅保存在页面内存。启用后问题、相关 Schema、SQL 与结果会发送到你填写的端点；请使用临时限额 Key。</p></details>
+        <details className="model-settings"><summary><span>自定义大模型</span><span className="model-summary-action"><b aria-hidden="true">＋</b> OpenAI 兼容接口</span></summary><label className="check-row"><input type="checkbox" checked={modelEnabled} onChange={(event) => setModelEnabled(event.target.checked)} />启用动态 SQL 与结果解释</label><label>服务商<select value={providerId} onChange={chooseProvider}>{MODEL_PROVIDERS.map((provider) => <option value={provider.id} key={provider.id}>{provider.name}</option>)}</select></label><label>Chat Completions 地址<input type="url" autoComplete="off" value={endpoint} onChange={(event) => setEndpoint(event.target.value)} placeholder="https://example.com/v1/chat/completions" /></label><label>模型名称<input value={model} autoComplete="off" onChange={(event) => setModel(event.target.value)} /></label><label>临时 API Key<input type="password" value={apiKey} autoComplete="off" onChange={(event) => setApiKey(event.target.value)} /></label><p>Key 仅保存在页面内存。启用后问题、相关 Schema、SQL 与结果会发送到你填写的端点；请使用临时限额 Key。</p></details>
       </aside>
       <div className="trace-column"><div className="trace-summary"><article><span>KEYWORDS</span><div className="token-list">{previewKeywords.map((word) => <code key={word}>{word}</code>)}</div></article><article><span>SCHEMA RECALL</span><div className="token-list">{pipeline?.tables?.map((table) => <code key={table.name}>{table.name}</code>) ?? <small>运行后显示召回表</small>}</div></article></div><article className="plan-panel"><div className="column-title"><span>QUERY PLAN</span>{pipeline ? <small>{pipeline.repaired ? "自动纠错" : pipeline.mode === "model" ? "模型生成" : "本地可复现"}</small> : null}</div><h3>{pipeline?.title ?? "等待业务问题进入规划器"}</h3>{pipeline ? <ol>{pipeline.plan.map((step) => <li key={step}>{step}</li>)}</ol> : <p>运行后展示时间窗口、聚合口径、表连接和输出字段。</p>}</article><article className="sql-panel"><div className="column-title"><span>GENERATED SQL</span><div><button type="button" onClick={() => navigator.clipboard.writeText(sql)} disabled={!sql}>复制</button><button type="button" onClick={rerunSql} disabled={!sql || running}>重新执行</button></div></div><textarea aria-label="生成的 SQL，可编辑" spellCheck="false" value={sql} onChange={(event) => setSql(event.target.value)} placeholder="生成的只读 SQL 将显示在这里" /><p className="safety-note"><b>READ ONLY</b> 单条 SELECT / WITH · 写操作拦截 · 最多纠错 2 次</p></article></div>
       <aside className="data-column"><section><div className="column-title"><span>DEMO SCHEMA</span><small>{database ? "SQLite 已就绪" : "加载中"}</small></div><SchemaBrowser selectedNames={selectedNames} /></section><section className="result-section"><div className="column-title"><span>RESULT</span><small>{result ? `${result.rowCount} 行` : "等待执行"}</small></div><ResultTable result={result} />{explanation ? <div className="explanation"><span>{explanation.mode}</span><p>{explanation.text}</p></div> : null}</section></aside>
     </div>
-    <div className="agent-rationale"><strong>为什么需要 Agent</strong><span>理解“最近”“盈利”“未消费”等动态口径</span><span>按问题选择表与连接路径</span><span>组合聚合、窗口函数和多步条件</span><span>保留 SQL、结果与解释供复核</span></div>
   </section>;
 }
 
diff --git a/demo-site/src/styles.css b/demo-site/src/styles.css
index 5598327..24987f5 100644
--- a/demo-site/src/styles.css
+++ b/demo-site/src/styles.css
@@ -1,6 +1,7 @@
 :root {
   --bg: #f7f7f3; --surface: #fff; --ink: #202421; --muted: #677069;
-  --line: #d7dcd6; --soft: #eef2ed; --green: #246b55; --green-dark: #174f3e;
+  --line: #d5dbe2; --soft: #eef2f6; --blue: #2f5fa7; --blue-dark: #20487f;
+  --blue-soft: #edf3fc; --blue-line: #c6d5eb; --green: #246b55; --green-dark: #174f3e;
   --green-soft: #eaf2ee; --rust: #a24b35;
   --mono: "SFMono-Regular", Consolas, "Liberation Mono", monospace;
   font-family: Inter, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system, "Segoe UI", "Microsoft YaHei", sans-serif;
@@ -15,20 +16,20 @@ button { cursor: pointer; }
 button:disabled { cursor: not-allowed; opacity: .48; }
 a { color: inherit; }
 ::selection { color: var(--ink); background: #cfe2d8; }
-:focus-visible { outline: 2px solid var(--green); outline-offset: 2px; }
+:focus-visible { outline: 2px solid var(--blue); outline-offset: 2px; }
 
-.skip-link { position: fixed; z-index: 100; top: 8px; left: 8px; padding: 10px 14px; color: white; background: var(--green); transform: translateY(-160%); }
+.skip-link { position: fixed; z-index: 100; top: 8px; left: 8px; padding: 10px 14px; color: white; background: var(--blue); transform: translateY(-160%); }
 .skip-link:focus { transform: translateY(0); }
 .sidebar { position: fixed; z-index: 20; inset: 0 auto 0 0; width: 208px; padding: 26px 14px 20px; display: flex; flex-direction: column; border-right: 1px solid var(--line); background: rgba(250,250,247,.97); box-shadow: 6px 0 18px rgba(32,36,33,.025); }
 .brand { height: 40px; padding: 0 10px; display: flex; align-items: center; gap: 10px; text-decoration: none; }
-.brand-mark { width: 27px; height: 27px; display: grid; place-items: center; color: white; background: var(--green); border-radius: 4px; font: 700 9px/1 var(--mono); }
+.brand-mark { width: 27px; height: 27px; display: grid; place-items: center; color: white; background: var(--blue); border-radius: 4px; font: 700 9px/1 var(--mono); }
 .brand strong { font-size: 18px; letter-spacing: -.025em; }
 .sidebar nav { margin: 44px -14px 0; display: grid; gap: 2px; }
 .sidebar nav a { min-height: 44px; padding: 0 24px; display: flex; align-items: center; border-left: 3px solid transparent; color: #48514b; text-decoration: none; font-size: 13px; }
 .sidebar nav a:hover { color: var(--ink); background: #f0f3ef; }
-.sidebar nav a.active { color: var(--green-dark); border-left-color: var(--green); background: var(--green-soft); font-weight: 650; }
+.sidebar nav a.active { color: var(--blue-dark); border-left-color: var(--blue); background: var(--blue-soft); font-weight: 650; }
 .sidebar-meta { margin-top: auto; padding: 18px 10px 0; display: grid; gap: 10px; border-top: 1px solid var(--line); }
-.sidebar-meta a { width: fit-content; color: var(--green-dark); font-size: 12px; text-decoration: none; }
+.sidebar-meta a { width: fit-content; color: var(--blue-dark); font-size: 12px; text-decoration: none; }
 .sidebar-meta a:hover { text-decoration: underline; text-underline-offset: 4px; }
 .sidebar-meta span { color: #8a918c; font: 9px/1.5 var(--mono); }
 
@@ -43,9 +44,9 @@ main { margin-left: 208px; }
 .overview h1 { margin: 0; font-size: clamp(40px,4vw,52px); line-height: 1; letter-spacing: -.045em; }
 .overview-intro > p { margin: 16px 0 0; color: #4c554f; font-size: clamp(17px,1.8vw,22px); line-height: 1.55; letter-spacing: -.02em; }
 .hero-actions { margin-top: 26px; display: flex; align-items: center; gap: 22px; }
-.primary-button { min-height: 40px; padding: 0 17px; display: inline-flex; align-items: center; color: white; border-radius: 3px; background: var(--green); text-decoration: none; font-size: 13px; font-weight: 650; }
-.primary-button:hover { background: var(--green-dark); }
-.text-link { color: var(--green-dark); font-size: 13px; text-underline-offset: 4px; }
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+.primary-button:hover { background: var(--blue-dark); box-shadow: 0 9px 22px rgba(47,95,167,.23); transform: translateY(-1px); }
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@@ -93,7 +95,7 @@ main { margin-left: 208px; }
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 .route-board li:last-child { border-bottom: 0; }
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 .stage-line div { min-height: 54px; padding: 9px 10px; display: flex; align-items: center; gap: 8px; color: #949b96; }
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-.stage-line .active, .stage-line .done { color: var(--green-dark); }
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 .error-banner { margin-bottom: 16px; padding: 12px 14px; display: flex; gap: 12px; border-left: 3px solid var(--rust); color: #7f3828; background: #fbefeb; font-size: 11px; }
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 .question-column, .trace-column, .data-column { min-width: 0; }
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 .column-title { min-height: 25px; display: flex; align-items: center; justify-content: space-between; color: #626a64; font: 8px/1 var(--mono); letter-spacing: .05em; }
 .column-title small { color: #8a918c; font: 8px/1 var(--mono); letter-spacing: 0; }
-.column-title button { height: 25px; margin-left: 6px; padding: 0 8px; border: 1px solid #c8cec9; border-radius: 2px; color: #4d554f; background: white; font-size: 8px; }
+.column-title button { height: 25px; margin-left: 6px; padding: 0 8px; border: 1px solid var(--blue-line); border-radius: 2px; color: var(--blue-dark); background: white; font-size: 8px; }
+.column-title button:hover:not(:disabled) { color: white; border-color: var(--blue); background: var(--blue); }
 .question-column > label { display: block; margin: 15px 0 7px; font-size: 11px; font-weight: 650; }
 #question { width: 100%; min-height: 126px; padding: 11px; resize: vertical; border: 1px solid #aeb7b0; border-radius: 2px; color: var(--ink); background: white; font-size: 11px; line-height: 1.65; }
-#question:focus, input:focus, select:focus, .sql-panel textarea:focus { border-color: var(--green); outline: 2px solid #dceae3; outline-offset: 0; }
+#question:focus, input:focus, select:focus, .sql-panel textarea:focus { border-color: var(--blue); outline: 2px solid #dce7f7; outline-offset: 0; }
 .question-list { margin-top: 12px; display: grid; }
 .question-list button { min-height: 58px; padding: 10px 3px; display: grid; grid-template-columns: 22px 1fr; gap: 5px; text-align: left; border: 0; border-top: 1px solid var(--line); color: #59615b; background: transparent; font-size: 10px; line-height: 1.5; }
-.question-list button:hover { color: var(--green-dark); background: var(--green-soft); }
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-.run-button { width: 100%; min-height: 39px; margin-top: 14px; border: 0; border-radius: 3px; color: white; background: var(--green); font-size: 11px; font-weight: 650; }
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+.model-settings summary { margin: 0 -18px; padding: 15px 18px; display: flex; justify-content: space-between; align-items: center; list-style: none; color: #303632; cursor: pointer; font-size: 10px; font-weight: 650; }
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+.model-settings[open] .model-summary-action b { background: var(--blue-dark); transform: rotate(45deg); }
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 .model-settings input:not([type="checkbox"]), .model-settings select { width: 100%; height: 33px; padding: 0 8px; border: 1px solid #c3cac4; border-radius: 2px; color: var(--ink); background: white; font-size: 9px; }
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 .trace-summary article:first-child { border-right: 1px solid var(--line); }
 .trace-summary article > span { color: #6f7771; font: 8px/1 var(--mono); }
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-.token-list code { padding: 4px 6px; color: var(--green-dark); border: 1px solid #c5d8ce; border-radius: 2px; background: #f2f7f4; font-size: 8px; }
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@@ -155,7 +164,7 @@ main { margin-left: 208px; }
 .schema-table summary { min-height: 34px; display: flex; align-items: center; justify-content: space-between; list-style: none; cursor: pointer; }
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@@ -190,12 +194,13 @@ td.negative { color: var(--rust); text-align: right; background: #fff5f1; font-v
 .deploy-layout { display: grid; grid-template-columns: .9fr 1.1fr; gap: 52px; align-items: stretch; }
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-.document-link { margin-top: 28px; min-height: 50px; padding: 0 16px; display: flex; align-items: center; justify-content: space-between; color: var(--green-dark); border: 1px solid var(--line); background: var(--surface); text-decoration: none; font-size: 11px; }
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 @media (max-width: 1180px) {
@@ -214,7 +219,7 @@ footer { max-width: 1320px; margin: 0 auto; padding: 24px clamp(28px,4vw,64px);
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@@ -238,9 +243,6 @@ footer { max-width: 1320px; margin: 0 auto; padding: 24px clamp(28px,4vw,64px);
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diff --git "a/docs/InsightFlow-GitHub-Pages\350\214\203\344\276\213\347\253\231\344\270\212\347\272\277\346\214\207\345\215\227.md" "b/docs/InsightFlow-GitHub-Pages\350\214\203\344\276\213\347\253\231\344\270\212\347\272\277\346\214\207\345\215\227.md"
index 3900f74..713af4a 100644
--- "a/docs/InsightFlow-GitHub-Pages\350\214\203\344\276\213\347\253\231\344\270\212\347\272\277\346\214\207\345\215\227.md"
+++ "b/docs/InsightFlow-GitHub-Pages\350\214\203\344\276\213\347\253\231\344\270\212\347\272\277\346\214\207\345\215\227.md"
@@ -1,6 +1,6 @@
 # InsightFlow GitHub Pages 范例站上线指南
 
-本文面向第一次发布网站的开发者，说明如何把仓库中的 `demo-site` 发布为公开范例站。该方案不需要购买服务器，适合项目展示、面试演示和前端功能验证。
+本文面向第一次发布网站的开发者，说明如何把仓库中的 `demo-site` 发布为公开范例站。该方案不需要购买服务器，适合项目展示、交互体验和前端功能验证。
 
 文档核对日期：2026 年 8 月 16 日。
 
@@ -81,7 +81,7 @@ https://hachiwar.github.io/InsightFlow/
 
 打开公开地址后，按以下顺序检查：
 
-- [ ] 左侧导航包含项目总览、系统架构、Agent 编排、数据链路、安全治理、部署运行和简历要点；
+- [ ] 左侧导航包含总览、系统架构、Agent 编排、数据实验室、安全治理和部署运行；
 - [ ] Agent 编排可以切换知识问答、技术支持、账单账户和数据分析四类路由；
 - [ ] 页面展示 MindAgent、DataAgent 与 Runtime 三层职责；
 - [ ] 数据链路明确说明样例数据库在浏览器内执行；
diff --git "a/docs/InsightFlow\345\233\275\345\206\205\346\234\215\345\212\241\345\231\250\344\270\212\347\272\277\346\214\207\345\215\227.md" "b/docs/InsightFlow\345\233\275\345\206\205\346\234\215\345\212\241\345\231\250\344\270\212\347\272\277\346\214\207\345\215\227.md"
index 92001f1..9b769b6 100644
--- "a/docs/InsightFlow\345\233\275\345\206\205\346\234\215\345\212\241\345\231\250\344\270\212\347\272\277\346\214\207\345\215\227.md"
+++ "b/docs/InsightFlow\345\233\275\345\206\205\346\234\215\345\212\241\345\231\250\344\270\212\347\272\277\346\214\207\345\215\227.md"
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 |---|---|
 | 云服务器 | 腾讯云轻量应用服务器或阿里云 ECS，Ubuntu 24.04 LTS |
 | 配置 | 演示环境建议 4 核、8 GB 内存、40 GB 系统盘 |
-| 地域 | 面试或短期演示可选中国香港；中国大陆地域按接入商要求完成备案 |
+| 地域 | 快速发布可选中国香港；中国大陆地域按接入商要求完成备案 |
 | 模型 | MindAgent 使用 DeepSeek 或 Anthropic；DataAgent 使用 DashScope |
 | 密钥 | 公开 API、内部 DataAgent、Redis 各使用一个不同的随机密钥 |
 | 域名 | IP 验证可不买；公开 HTTPS 建议准备域名 |