imagefree-workflow

name	imagefree-workflow
description	听风AI imagefree_api 项目开发工作流指南。涉及本仓库任何开发任务（改后端 api/、加提供商 providers/、改前端 frontend/src/、写测试 tests/、部署 deploy/）时先加载本技能，获取项目结构、开发/测试/部署流程与关键文件索引。Windows 环境，Python 3.11 + FastAPI + React。

imagefree-workflow — 听风AI 项目开发指南

1. 项目概述

听风AI（imagefree_api）是一个生产级 AI 图像生成 API 网关，将多家上游 AI 图像服务（imagefree.net、aifreeforever.com、minimaxh3.ai、nanobanana-pro.com）聚合为统一的 OpenAI 风格 /v1/* 接口。

核心能力：

• 多提供商路由 — 按 model 参数自动路由到对应上游，自动降级/熔断
• 号池自动化 — 自动注册 + 每日签到，管理 1000+ 账号
• 代理池轮换 — 住宅代理 + 免费代理双源，每 IP 递增冷却 + 24h 每日限额重置
• 高并发架构 — 有界优先级队列 + Worker 池（4-16 自适应）+ Turnstile token 预取，扛 270+ RPS
• 零鉴权部署 — 开箱即用；Docker Compose 一键部署

技术栈：Python 3.11+ / FastAPI / uvicorn / SQLite / httpx / pydantic-v2 / React 18 + Vite + TS。

线上演示：https://imagefree.tingfengai.art （腾讯云东京，公益开放）

2. 代码结构说明

imagefree-2ai/
├── api/                        # 后端源码（核心）
│   ├── main.py                 # FastAPI 入口 + 全部端点（/v1/*）
│   ├── config.py               # Settings（pydantic-settings，IF_* 环境变量前缀）
│   ├── worker.py               # 高并发引擎：优先级队列 + worker 池 + token 预取
│   ├── db.py                   # SQLite 持久化 + 0.2s 批量写合并 + 连接池
│   ├── errors.py               # 分层错误码（CATEGORY.NNN）+ AppError
│   ├── providers/              # 多提供商适配器
│   │   ├── base.py             # Provider 抽象基类 + ModelSpec + GenerationResult
│   │   ├── registry.py         # 提供商注册、路由、健康检查
│   │   ├── imagefree.py        # imagefree.net（Turnstile token 认证）
│   │   ├── aifreeforever.py    # 每 IP 每日限额 → 每请求轮换代理
│   │   ├── minimaxh3.py        # Auth.js cookie + 号池，用完即弃
│   │   └── nanobanana.py       # better-auth cookie + 号池，每日签到
│   ├── turnstile_client.py     # cf_solver 客户端（:8001）
│   ├── solver_guard.py         # 熔断器 + 求解质量统计
│   ├── proxy_pool.py           # 住宅代理池 + 冷却策略
│   ├── free_proxy_fetcher.py   # 免费代理池抓取
│   ├── account_pool.py         # 号池管理（账号多路复用）
│   ├── registerer.py           # 自动注册（minimaxh3 / nanobanana）
│   ├── email_pool.py           # 邮箱池
│   ├── cache.py                # LRU 缓存
│   ├── retry_policy.py         # 重试策略（指数退避 + jitter）
│   ├── base64_store.py         # base64 文件缓存（图片与 DB 分离）
│   ├── semaphore_manager.py    # 并发信号量管理
│   ├── audit.py / alerting.py / telemetry.py / metrics_ext.py / log_ws.py / log_buffer.py
│   ├── health.py / context.py / cache_warmup.py
│   └── docs.html               # 中文仪表盘首页（后端直出）
├── frontend/src/               # React 仪表盘（Vite + TS）
│   ├── App.tsx / main.tsx / api.ts
│   ├── pages/                  # Dashboard / Tasks / Providers / Accounts / DLQ / Logs
│   └── components/             # StatCard / ProviderCard / Gallery / BarChart / Layout
├── tests/                      # 300+ 测试用例
│   ├── test_*.py               # 单元测试（顶层）
│   ├── integration/            # 集成测试（全流程/熔断/DLQ/编辑流/限流/超时）
│   ├── chaos/                  # 故障注入（test_fault_injection.py）
│   └── performance/            # 压测（test_benchmark / test_stress）
├── scripts/                    # 运维/验证脚本
│   ├── e2e_validate.py         # E2E 验证（--mode mock / real）
│   ├── sync_deploy.py          # 同步代码到 deploy/ 目录
│   ├── inject_accounts.py / loadtest.py / verify_chain.py / 等
├── deploy/                     # 生产部署资产
│   ├── docker-compose.yml      # cfsolver(8001) + api(8100)
│   ├── Dockerfile.api / Dockerfile.cfsolver
│   └── api/                    # 部署用后端副本（由 api/ 同步）
├── data/                       # 运行时数据（*.db、imgs/、.deploy/）
├── cf_solver/                  # Turnstile 求解服务（boterdrop_wrapper.py）
├── start.ps1 / start.bat       # Windows 一键启动
└── pyproject.toml              # pytest 配置（asyncio_mode=auto）

代码流关键路径

1. 请求入口：POST /v1/generate → main.py:generate_sync → 校验模型/比例 → SQLite 入库 → 入优先级队列 → 立即返回 task_id
2. 后台执行：worker.py:Engine（worker 池 4-16 自适应）→ 取队列 → 从 TokenPoolManager 取 token → 路由 provider → 上游调用 → db.mark_finished
3. 异步任务：/v1/generate/async 立即返回 task_id，客户端轮询 /v1/tasks/{id}

3. 开发工作流

1. 理解现状 → 验证: 用 graft/codegraph 查符号、调用链，读相关测试
2. 规划    → 验证: 明确改动范围，列出影响文件
3. 实现    → 验证: 改动最小化（KISS / 不重构没坏的东西）
4. 测试    → 验证: pytest 全绿 + 相关测试通过
5. 审查    → 验证: 自审 checklist（错误处理/命名/不可变性）
6. 提交    → 验证: 约定式提交（feat/fix/refactor/docs/test/chore/perf/ci）

规则

• 先思考再编码：不假设，不隐藏困惑，展示权衡。
• 简洁优先：最少代码解决问题，不做推测性工作。
• 精准修改：只改必须改的，不重构没坏的东西；发现无关死代码只提一下，不要删。
• 组织方式：按领域/功能组织（providers/、tests/integration/），多小文件优于大文件（文件 <800 行）。
• 参考文档：改动前查 docs/、graft/INDEX.md、.wolf/cerebrum.md（含 Do-Not-Repeat 与 Key Learnings）。

常见改动模式

• 新增提供商：新建 api/providers/<name>.py 继承 Provider 基类 → 在 registry.py bootstrap() 注册 → 加模型规格 → 写 tests/test_providers.py 用例 → 同步到 deploy/api/。
• 新增端点：在 api/main.py 添加 handler + GenerateRequest/EditRequest 模型 → 校验走 errors.py 的 AppError/error_response → 补测试。
• 新增配置项：在 api/config.py 对应 Settings 分组加字段（IF_* 前缀）→ .env.example 同步 → config.py:validate() 校验。
• 前端改动：改 frontend/src/ → npm run build 产出 frontend/dist/ → 让后端 docs.html 载入（静态资源走 api/static/）。

4. 测试指南

# 全量单元测试
pytest tests/ -q

# 覆盖率（CI 门槛 70%）
pytest tests/ -q --cov=api --cov-report=term --cov-fail-under=70

# 单文件
pytest tests/test_worker_auto_scale.py -q

# 异步测试：pyproject 已配置 asyncio_mode=auto，测试函数直接 async def 即可

• 测试目录约定：单元测试放 tests/test_*.py 顶层；集成走 tests/integration/；故障注入 tests/chaos/；压测 tests/performance/（pytest-benchmark marker）。
• Mock E2E（零真实求解消耗）：python scripts/e2e_validate.py --mode mock
• 真实 E2E（需 cf_solver :8001 + 代理）：python scripts/e2e_validate.py --mode real
• 注意：E2E 倾向于真实上游接口；本地开发善用 --mode mock 避免消耗上游额度。
• 新增功能必须有对应测试，TDD（先写测试 RED → 实现 GREEN → 重构 IMPROVE）。

5. 部署指南

线上环境（腾讯云东京，公益开放）

imagefree.tingfengai.art ──> Caddy(Caddyfile) ──> api:8100 (Docker)
                                             └──> cfsolver:8001 (Docker，仅内网)

方式一：Docker Compose（生产推荐）

cd deploy
# 编辑 docker-compose.yml 按需配置（示例值已在文件中）
docker compose up -d --build

• cfsolver 服务不暴露公网端口，仅 compose 内网供 api 访问；api 通过 depends_on: condition: service_healthy 等待 solver 就绪。
• 数据卷 ./data:/app/data 挂载 SQLite 与图片。
• 健康检查：GET /v1/healthz 返回 status in (ok, degraded) 视为健康。

方式二：本地/Windows 启动

# PowerShell（推荐，含 .venv 自动检测）
.\start.ps1

# 或手动两步
python cf_solver/boterdrop_wrapper.py &   # cf_solver :8001
uvicorn api.main:app --host 0.0.0.0 --port 8100

部署前检查清单

• pytest tests/ -q --cov=api --cov-fail-under=70 通过
• .env.example 中新增的配置项已同步
• 后端改动已用 python scripts/sync_deploy.py 同步到 deploy/api/
• docker compose build 无报错（或至少 import 校验通过）
• 密钥/代理地址无硬编码（用 IF_* 环境变量）

6. 常见问题

问题	排查
生成任务一直 pending	查 worker 是否运行；GET /v1/healthz 看 solver 质量；GET /v1/tasks 任务状态；查 data/*.db 或 /v1/logs
Turnstile 求解熔断（solver OPEN）	GET /v1/healthz 看 solver 段；连续失败达阈值后熔断自动恢复（solver_guard.py）；检查 cf_solver :8001 可达性
提供商倍率/限额（rate limited）	查看熔断/降级是否触发；aifreeforever 需免费代理池（IF_FREE_PROXY=1）；minimaxh3/nanobanana 需号池
某 provider 突然不可用	GET /v1/providers 看状态；registry 自动降级到可用 provider；确认上游面额/风控
重启后任务中断	持久化队列 → 重启后 db.recover_stale_tasks 续跑；死信入 GET /v1/dead-letter-queue
SQLite 锁/"database is locked"	是否同时开了多进程写同一个 db；写走 db.py 批量写合并（0.2s 窗口）；_create_conn timeout 默认 5s
前端改了不生效	重新 npm run build（dist 由后端托管）；确认静态路径指向 frontend/dist
Windows curl 走代理 https 报 SSL	curl --ssl-no-revoke；参考 memory 中 windows-curl-ssl-revoke

7. 关键文件索引

关注点	文件
全部 HTTP 端点	api/main.py
配置项（环境变量）	api/config.py + .env.example
队列/worker/token 池	api/worker.py
SQLite/批量写/查询	api/db.py
错误码/异常	api/errors.py
提供商抽象与注册	api/providers/base.py、api/providers/registry.py
上游客户端（imagefree）	api/imagefree_client.py、api/providers/imagefree.py
Turnstile 求解与熔断	api/turnstile_client.py、api/solver_guard.py
代理池	api/proxy_pool.py、api/free_proxy_fetcher.py
号池/注册	api/account_pool.py、api/registerer.py、api/email_pool.py
缓存/文件分离	api/cache.py、api/base64_store.py
可观测性	api/telemetry.py、api/metrics_ext.py、api/alerting.py、api/audit.py、api/log_ws.py
前端仪表盘	frontend/src/App.tsx、frontend/src/pages/*、frontend/src/components/*
测试配置	pyproject.toml（pytest asyncio_mode=auto）
部署资产	deploy/docker-compose.yml
上线演示/文档	README.md、docs/、workflow_status.md
运行时数据	data/*.db、data/imgs/

快速定位建议

• 结构性问题（"X 是怎么工作的"、"改 X 会影响谁"）：优先 graft / codegraph 工具（本仓库已索引），比 grep+read 少一个数量级 token，且包含调用链与 file:line。
• 字面问题（找某个字符串、统计出现位置）：用 Grep。
• 具体符号源码：graft ask --source / codegraph node / Read 单文件对应行段。

附：imagefree-rules.md

代码规范、命名约定、错误处理模式、测试要求详见同目录 imagefree-rules.md。

Do-Not-Repeat（v3.1.0 已验证，勿再盲目优化）

1. SQLite WAL + 多读连接必须 isolation_level=None（autocommit）。默认延迟事务会让 SELECT 钉死旧快照，round-robin 读池表现为「刚写入的任务随机 pending」。已在 api/db.py:_create_conn。
2. 批量写 flush 与 worker 读必须同一把锁。_ensure_flushed 即使 buffer 为空也要 async with lock，否则 swap 后未 commit 的窗口会被 worker 读穿。
3. 禁止 DB.__init__ 里 asyncio.run。会把 aiosqlite 线程焊死在临时 loop，pytest 全绿后卡 shutdown。连接只在首次 _ensure_initialized 创建。
4. 测试污染三源：全局单例直接赋值、from x import CONST 值拷贝、os.environ.setdefault。一律 monkeypatch 使用方模块。conftest 不得无条件 del sys.modules['api*']。
5. 不要为公益单机站引入 Redis/Kafka/分片，除非有实测容量证据。现有 WAL + 连接池 + 0.2s 批量写是当前正确规模。

新增运维端点：GET /v1/diagnostics、GET /v1/slow、GET /v1/slow/view、GET /v1/honor、GET /v1/terms/{sub}。

last_verified: 2026-08-23 / 仓库版本 v3.1.0