docs: migrate Autoflow shared documents to docs/autoflow/
Move PRD, design specs, architecture docs, and TDD from .autoflow/ (personal/per-branch layer) to docs/autoflow/ (shared layer that goes into git) per the new Autoflow workspace layout. Files moved: - 02-prd/PRD.md - 03-design/design-review.md - 03-design/user-flow-cross-system.md - 04-architecture/TDD.md - 04-architecture/design-doc.md - 04-architecture/security.md The originals were never tracked, so git mv reduced to a filesystem rename with no history to preserve. .autoflow/ remains for personal notes (progress.md, review reports, testing logs). Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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docs/autoflow/03-design/design-review.md
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460
docs/autoflow/03-design/design-review.md
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@ -0,0 +1,460 @@
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# Design Review — API 對外開放 L 級功能
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> **審查範圍**：2026-04-25 的 L 級新功能「開放 Kneron Model Converter 轉檔能力為對外 REST API 供 VisionA 使用」。
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> **審查者**：Design Agent（Autoflow）
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> **審查時機**：三方聯合討論階段（與 PM Agent / Architect Agent 同步作業）
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> **特別聲明**：這次任務的直接產出物是 **後端 API 介面**，不是新 UI 畫面。本次 Review 的焦點為：
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> 1. 對既有 Web UI 使用者體驗的間接影響
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> 2. API 設計對下游消費者（visionA-backend）能做出什麼樣的終端 UX 的限制
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> 3. 從 UX 觀點給 PM / Architect 的建議
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> **不在本次範圍**：新 UI 畫面設計、Wireframe、Prototype、Design Tokens 調整。這些本次都不需要做。
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## 變更歷程
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| 日期 | 變更內容 |
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| 2026-04-25 | 原始模型上傳路徑改為 visionA-backend → Converter multipart 直連（不經過 File Access Agent）。同步更新：（1）錯誤情境表移除「原始模型在 FAA 找不到 `input_object_not_found`」，改為 multipart 相關錯誤 `invalid_multipart` / `file_too_large`；（2）相依圖中 Converter 對 FAA 的依賴只保留 promote PUT，移除讀原始模型的箭頭；（3）衝突 response 範例保持不變（不受上傳路徑影響）。|
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## 1. 摘要
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### 1.1 整體評估結論
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**Phase 1 對既有 Web UI 使用者體驗的影響：幾乎無感（✅ 優秀）**
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- 既有 Web UI 走的 API 路徑（`/jobs`、`/jobs/:id`、`/jobs/:id/events`、`/jobs/:id/download/:filename`）**不改動**
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- 對外 API 走全新路徑 `/api/v1/*`，兩套並存
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- 既有 Web UI 使用者繼續以 multipart 上傳、SSE 追蹤、GET 下載，**流程零改動**
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**主要 UX 風險：集中在「我們給 visionA 前端團隊的操作彈性」上（⚠️ 要注意）**
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我們不實作 VisionA 的 UI，但 **我們的 API 設計會限制他們能做出什麼樣的體驗**。如果 API 設計得太死板，visionA 前端團隊就算想做更好的 UX 也做不到。本次 Review 會針對這點給 Architect 一份「API 設計的 UX 彈性需求」清單。
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### 1.2 Phase 1 vs Phase 2 對使用者體驗的差異
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| 情境 | Phase 1 體驗 | Phase 2 體驗 | UX 差距 |
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| VisionA 使用者上傳模型並轉檔 | ✅ 在 VisionA 平台內完成 | ✅ 同 Phase 1 | 無差 |
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| VisionA 使用者把轉檔結果加進模型庫 | ✅ 按一下按鈕即完成 | ✅ 同 Phase 1 | 無差 |
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| VisionA 使用者下載已轉檔的模型 | ⚠️ **阻塞 / 折衷方案** — VisionA 前端目前能做的：(a) 顯示「下載功能即將上線」占位；(b) 從 VisionA backend proxy 下載（違反原架構）；(c) 導向舊的 Kneron Converter Web UI 下載（會混亂） | ✅ 瀏覽器直連 File Access Agent，速度快、省流量 | **中等** — 這是 UX 上的明顯缺口，必須在 Phase 1 上線時和 VisionA 產品團隊協調 messaging |
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**Design Agent 的強烈建議**：Phase 1 上線時必須有「使用者下載 messaging 策略」，不能讓使用者上傳完轉檔後發現東西下載不了（UX 上的死胡同）。**這是需要使用者決策的議題 #1，詳見第 6 節。**
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## 2. 既有 Web UI 影響分析
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### 2.1 既有 Web UI 使用者旅程是否改變？
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**結論：Phase 1 完全不改，Web UI 使用者無感。**
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| 旅程階段 | 既有行為（會繼續保留）| 是否受影響 |
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| 進入 Web UI 主頁 | 直接打開網頁，不需登入（[推測] 現況）| ❌ 不受影響 |
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| 上傳模型（multipart）| 瀏覽器表單 → `POST /jobs` with FormData | ❌ 不受影響 |
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| 追蹤進度（SSE）| 瀏覽器開 SSE 連線 `GET /jobs/:id/events`，自動 fallback 到每 3 秒 polling | ❌ 不受影響 |
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| 下載結果 | 直接點 `GET /jobs/:id/download/:filename` | ❌ 不受影響 |
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| 任務列表 | `GET /jobs` 列出全部 job | ❌ 不受影響（但查不到 VisionA 使用者透過新 API 建立的 job — **見 2.3**）|
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**核心設計選擇（已由 PM 決策）**：
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- 既有 `/jobs` 路徑保留，**不**加 OAuth 驗證
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- 對外 API 走新路徑 `/api/v1/*`，**獨立**加 OAuth middleware
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- 兩套 API 並存，互不影響
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✅ **Design Agent 同意此決策**，理由：
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1. 避免破壞現有使用者（零 regression 風險）
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2. 讓 Web UI 和對外 API 的演進節奏脫鉤（Web UI 是內部工具，對外 API 需要穩定性承諾）
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3. 未來若要合併，可在 Phase 3 評估，不用現在壓時程決定
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### 2.2 既有 Web UI 的 API 呼叫路徑是否受影響？
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**結論：不受影響。**
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既有 Web UI 呼叫的所有端點（在 `apps/task-scheduler/server.js` 中驗證過）：
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POST /jobs （multipart 上傳）
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GET /jobs （列表）
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GET /jobs/:jobId （查詢單一 job）
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GET /jobs/:jobId/events （SSE）
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GET /jobs/:jobId/download/:filename （下載）
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GET /health
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這些端點 Phase 1 **保留原樣**。對外 API 是新增，不是取代。
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### 2.3 既有 Web UI 要不要也改走新 OAuth 流程？
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**Design Agent 建議：Phase 1 不改，維持現況。** 但有一個 UX 面的警示要給使用者知道。
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#### 建議不改的理由（UX 觀點）
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1. **內部工具的 UX 定位**：既有 Web UI 的 persona 是 **Kneron 內部 AI 工程師**，在可信網段內使用，不需要 OAuth 這層摩擦
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2. **加上 OAuth 等於要加登入流程**：會多出「登入頁 → 選 tenant → 授權」等步驟，對內部工具體驗是倒退
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3. **風險可控**：Web UI 目前應該是在內網 / VPN 後面運行，不直接暴露公網（這需要由 Architect 與 DevOps 確認，見下方警示）
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#### ⚠️ 警示 — 需要使用者與 Architect 釐清
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**如果 Web UI 和對外 API 部署在同一個 Task Scheduler instance 上**（例如同一個 Express app 綁兩套 route），那麼：
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- 對外 API 的 public endpoint（`/api/v1/*`）會和 Web UI 用的 `/jobs` **共用同一個 TCP port / Nginx vhost**
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- 若未來公開 `/api/v1/*` 到公網，`/jobs` 路徑也會曝光
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- 有心人可以直接打 `POST /jobs`（不需 OAuth）繞過對外 API 的 rate limit / scope 檢查
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**緩解方案（建議交給 Architect 評估）**：
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- 方案 A：**部署層級隔離** — Web UI 的 `/jobs` 只綁 internal network interface，`/api/v1/*` 綁 public interface
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- 方案 B：**Nginx 路由控制** — 同一個 Task Scheduler，但 public Nginx 只 proxy `/api/v1/*`，internal Nginx 才 proxy `/jobs`
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- 方案 C：**在 `/jobs` 加基本 IP allowlist**（內網 CIDR）
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### 2.4 既有 SSE (`/jobs/:id/events`) 機制在新架構下是否保留？
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**結論：保留，但只給 Web UI 用。對外 API 走 polling，不對外開放 SSE。**
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#### Design Agent 的觀察
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1. **Web UI 繼續用 SSE**：既有 Web UI 的即時性體驗（看到 stage 切換、進度百分比即時跳動）是 UX 亮點，不能砍
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2. **對外 API 不做 SSE**（PM 已決策）：polling 已足夠，理由充分：
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- 下游消費者是另一個 backend 服務（visionA-backend），polling 對它們而言是標準做法
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- 不做 Webhook / SSE 能簡化 Phase 1 的 surface area
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- visionA-backend 自己再決定要不要把進度以 SSE / WebSocket 推給 VisionA 前端
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3. **但要確保 SSE endpoint 不意外被對外 API 消費者呼叫**（沒意義且資源浪費）：
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- `/jobs/:id/events` 保留在非 OAuth 路徑下，visionA-backend 沒有理由呼叫它
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- 若要防禦，可以在 Nginx 層封堵 public access 到 `/jobs/*/events`
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#### UX 風險監測
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visionA-backend 的 polling 策略會直接影響 VisionA 使用者看到的進度「順暢度」。建議 API 規格中明確給出指引（見第 4 節「給 Architect 的建議」）：
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- 建議的 polling 間隔（2-5 秒）
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- 鼓勵 `stage_changed` 時立即 poll（讓 VisionA 能快速反應階段切換）
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- 回應中的 `etag` / `updated_at` 讓消費者知道何時真的有變
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## 3. 新呼叫方（visionA-backend）間接影響分析
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### 3.1 間接 UX 影響總覽
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雖然我們不設計 VisionA 的 UI，但以下 API 設計決策會 **直接限制** visionA 前端能做出的體驗：
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| Converter API 設計點 | 對 VisionA 終端使用者 UX 的影響 | Design Agent 建議 |
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| 同使用者同時一個轉檔限制（US-11）| 使用者想同時轉兩個不同模型會被擋 | 回 409 時附清晰的 `active_job_id` + 人類可讀的訊息，讓 VisionA 能做「你有一個轉檔進行中，要切過去看嗎？」的 UX |
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| Polling 模式（不做 Webhook）| 進度更新延遲 = polling 間隔 | API 文件明示建議 polling 間隔；回應要快（p95 < 200ms）避免 VisionA 排隊等待 |
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| `POST /api/v1/jobs` 採 multipart/form-data（原始模型直接上傳）| 大檔上傳期間使用者需要「可取消 / 可重試」的體感 | API 文件建議 visionA-backend 在上傳到 Converter 時使用支援 progress event 的 HTTP client（原生 `net/http` + `io.TeeReader` 或等效），並在 visionA 前端以 progress bar 呈現上傳百分比；建議 Architect 在 TDD 中明確：收檔失敗 / 網路中斷時回 4xx/5xx 足以讓 visionA-backend 判斷是否重試（不要只 reset connection）|
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| 原始模型檔案大小上限 500MB | 超過上限的使用者會被擋在建 job 前 | API 在 413 `file_too_large` 回應中附 `details.limit_bytes` / `details.actual_bytes`，讓 visionA 前端能顯示具體原因；VisionA 前端可在上傳前做 client-side 大小檢查提前攔截 |
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| promote 需要另一個 API 呼叫 | 使用者要按兩次（轉完 + 加進模型庫）| **建議 visionA 前端把兩步驟做成一次操作**（使用者按一次「轉檔並加進模型庫」，VisionA backend 內部自動 chain），但這是 VisionA 側的決定 |
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| Converter Bucket 7 天 lifecycle | 使用者轉完沒 promote，7 天後檔案消失 | API 回應中要暴露 `expires_at`，讓 VisionA 能在 UI 顯示「檔案將於 X 天後自動清除」|
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| Recovery API 是 list 模式 | 使用者離開後回來 → VisionA 前端要決定是否自動跳轉到 job 頁 | API 要回足夠多資訊（job_id、stage、progress、created_at），讓 VisionA 前端做智慧決策 |
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| Phase 1 沒有 delegated download | 使用者在 VisionA 模型庫看到模型，但不能下載 | **嚴重 UX 缺口，見第 6 節議題 #1** |
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### 3.2 錯誤情境的 UX 投射
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visionA 前端能把 Converter 回的錯誤轉成什麼樣的訊息，完全取決於我們回了什麼。以下是 Design Agent 建議 API 要清楚區分的錯誤類型：
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| 情境 | HTTP 狀態 | 錯誤碼建議 | VisionA 能做出的 UX |
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| token 無效 / 過期 | 401 | `unauthorized` | 背景 refresh token 重試 |
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| token 有效但 scope 不足 | 403 | `insufficient_scope` + `required_scope` | 提示 admin 去 Member Center 補授權 |
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| 已有 in-progress job | 409 | `user_has_active_job` + `active_job_id` | 「你有一個轉檔進行中，要切過去看嗎？」 |
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| job 狀態不對（promote 時 job 還沒 completed）| 409 | `job_not_ready_for_promote` + `current_status` | 「轉檔還沒完成，請等進度條到 100% 再加進模型庫」 |
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| multipart body 格式錯 / `model` 檔案欄位缺失 / 必填 field 缺失（例如 `user_id`、`model_id`）| 400 | `invalid_multipart` + `details.missing_field` 或 `details.reason` | 「上傳失敗，請確認檔案格式與欄位」+ 具體指出缺哪個欄位 |
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| 原始模型超過 500MB 上限 | 413 | `file_too_large` + `details.limit_bytes` + `details.actual_bytes` | 「檔案過大（限制 500MB），請確認上傳的模型大小」|
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| 轉檔失敗（模型本身的問題）| — | `job.error.reason` 要人類可讀 | 「在 BIE 量化階段失敗：[具體原因]，建議檢查參考圖片是否足夠」 |
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| File Access Agent 不可用（promote 時）| 502 | `file_gateway_unavailable` | 「模型庫服務暫時不可用，我們會自動重試」+ 顯示 retry 按鈕 |
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| Member Center JWKS 取用失敗 | 503 | `auth_service_unavailable` | 系統層錯誤，顯示 maintenance banner |
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> **備註**：Phase 1 的原始模型改由 visionA-backend 以 multipart 直接上傳到 Converter，Converter 不再從 File Access Agent 拉原始模型，因此原本的 `input_object_not_found`（422）錯誤碼在 Phase 1 **不會出現**。取而代之的是上傳階段的 `invalid_multipart`（400）與 `file_too_large`（413）。File Access Agent 相關錯誤在 Phase 1 只會發生在 promote 階段。
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### 3.3 API 設計上要給 visionA 留下哪些彈性？
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為了讓 visionA 前端能做出更好的 UX，API 要預留以下能力（即使 Phase 1 可以先不實作，但 schema 要設計得可擴展）：
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#### 必要（Phase 1）
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1. **狀態細節**：不只 `status`，要有 `stage` + `progress`（0-100）
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2. **錯誤碼結構化**：`error.code` + `error.message` + `error.details`（可擴展）
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3. **時間戳完整**：`created_at`、`updated_at`、各階段的 `stage_started_at` / `stage_completed_at`（用於 VisionA 做階段耗時顯示）
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4. **保留欄位**：`metadata: {}`（讓未來能加欄位不破壞 API 契約）
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5. **job_id 可識別**：使用者若要截圖 / 反映問題，能清楚引用 job_id
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#### 建議（未必 Phase 1，但設計時要預留）
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6. **ETA 欄位**：`estimated_completion_at`（Phase 1 可回 null，未來再實作）
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7. **取消能力**：即使 Phase 1 不實作，API 路徑 `DELETE /api/v1/jobs/:id` 要預留（避免 Phase 2 需要時得改契約）
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8. **Webhook 註冊**：同上，即使 Phase 1 不實作，資料模型要考量未來可擴展
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9. **progress 的顆粒度**：每個 stage 內部的 progress（例如「BIE 階段 45%」而不只是「整體 33%」）
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## 4. 建議與風險
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### 4.1 給 Architect 的 API 設計建議（UX 觀點）
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以下建議從「下游消費者能做出什麼樣的 UX」角度出發，請 Architect 在 TDD 中採納或說明取捨。
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#### 4.1.1 Response Schema 建議
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**`GET /api/v1/jobs/:id` 回應範例（建議）**：
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```json
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{
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"job_id": "uuid-v4",
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"user_id": "visionA-user-id",
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"status": "running", // created / running / completed / failed
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"stage": "bie", // onnx / bie / nef / null
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"progress": 45, // 0-100（整體）
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"stage_progress": 60, // 0-100（當前階段內）—— 建議有
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"created_at": "2026-04-25T12:00:00Z",
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"updated_at": "2026-04-25T12:05:30Z",
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"stage_timings": { // 建議有，讓 VisionA 能顯示階段耗時
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"onnx": {"started_at": "...", "completed_at": "..."},
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"bie": {"started_at": "...", "completed_at": null},
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"nef": null
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},
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"estimated_completion_at": null, // Phase 1 可為 null
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"result_object_keys": null, // completed 時才有
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"expires_at": "2026-05-02T12:00:00Z", // Converter Bucket 7 天後過期
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"error": null, // 失敗時結構化錯誤
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"metadata": {}
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}
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**`POST /api/v1/jobs` 衝突回應（建議）**：
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```json
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{
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"error": {
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"code": "user_has_active_job",
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"message": "使用者目前已有進行中的轉檔任務",
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|
"details": {
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|
"active_job_id": "uuid-v4",
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|
"active_job_status": "running",
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|
"active_job_stage": "bie",
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||||||
|
"active_job_progress": 45
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|
}
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||||||
|
}
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||||||
|
}
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```
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這讓 visionA 前端能直接顯示「你有一個轉檔進行中（BIE 階段 45%），要切過去看嗎？」而不用再多打一次 API 查詳情。
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#### 4.1.2 Polling 效能考量
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- **p95 < 200ms**（已在 PRD §9.2.1）：visionA-backend 可能每 2-5 秒 polling 一次，如果 API 慢 visionA 的 UI 會跟著卡
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- **建議加 `ETag` / `If-None-Match` 支援**：visionA-backend 可以在 304 時跳過資料傳輸，省流量
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- **避免無必要的 DB 查詢**：`GET /api/v1/jobs/:id` 應該只讀 Redis，不做任何外部 HTTP 呼叫（否則 polling × N 個使用者會變擴增 load）
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#### 4.1.3 promote API 的 UX 考量
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**建議 `POST /api/v1/jobs/:id/promote` 是同步呼叫並回等候 result**：
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- 好處：visionA 前端可以直接顯示 loading → 成功 / 失敗
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- 風險：PUT 到 File Access Agent 若慢（大檔），API 會 block 幾秒（p95 < 3s 已在 SLA）
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- 備案：若 PUT 超過某個 timeout（例如 10s），API 回 202 + 新的 `promote_job_id`，visionA polling 查 promote 進度
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- Architect 決策：Phase 1 建議先做同步版本（簡單），失敗率觀察後再決定是否需要 async 模式
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#### 4.1.4 其他
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- **版本化**：`/api/v1/` 是對的，建議 OpenAPI spec 明確標注「breaking change 會走 `/api/v2/`」
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- **error response 統一格式**：所有 4xx/5xx 都用同一個 `{error: {code, message, details}}` 結構，避免 visionA 要寫多套 parser
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- **job_id 格式固定**：建議用 UUID v4，不要用 snowflake 之類的自訂 ID（visionA 端的 log 比較好看）
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### 4.2 給 PM 的需求補強建議
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PM 的 PRD 已經相當完整，以下是 Design Agent 從 UX 觀點發現可以補強的地方：
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#### 4.2.1 建議新增：使用者下載 messaging 策略（§15.1 或 §12.2）
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Phase 1 上線時 VisionA 使用者會遇到「我的模型在模型庫裡但下不下來」的情境。建議在 PRD 中增加一段：
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> **Phase 1 使用者下載缺口的 UX 處理方案（待確認）**：
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> Phase 1 上線時，delegated download 尚未可用。VisionA 需在其 UI 中明確告知使用者「下載功能於 Phase 2 上線」，或採 fallback proxy 方案。此取捨由 VisionA 產品團隊主導，Kneron Converter 不需額外做事，但雙方需在 Phase 1 上線 kickoff 前對齊 messaging。
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#### 4.2.2 建議新增：VisionA 前端 UX 對我們 API 的期望（§4.4 或新增 §4.5）
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目前 PRD §4.4 的 User Story 是從「visionA-backend」視角寫的。建議補一組 **從 VisionA 終端使用者視角** 的 UX acceptance criteria，例如：
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- 「轉檔成功後，使用者能在 5 秒內看到模型出現在自己的模型庫」
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- 「同使用者同時轉檔限制觸發時，使用者能在 2 秒內看到『你有一個轉檔進行中』的提示，並能一鍵跳過去」
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- 「轉檔失敗時，使用者能看到具體原因（不只是 generic error）」
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這些是 UX 標準，不是技術標準，寫進 PRD 可以讓 Architect 在設計 API 時有依據。
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#### 4.2.3 建議補強：`[推測]` 標記的清理策略
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PRD 中保留了既有的 `[推測]` 標記，但 §1.2 新增的 Persona C 和 §4.3~4.4 的 User Stories 沒有 `[推測]` 標記（因為是基於本次討論確認的）。建議使用者審閱時：
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- 新增章節（§1.2 Persona C、§4.3~4.4、§14、§15）：請使用者確認後正式定案
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- 舊章節的 `[推測]` 標記：獨立一個工作項，逐條請使用者確認或刪除
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這不是本次 L 級範圍，但建議 PM 在下一版 PRD 中處理。
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### 4.3 給 Architect 的一般性 UX 風險提醒
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#### 4.3.1 Polling 間隔太短可能讓 VisionA UI 卡頓？
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**風險等級：低**
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- visionA-backend 是 polling 方（不是 visionA 前端直接 polling Converter），所以 Converter 端壓力可控
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- 但若有很多 VisionA 使用者同時轉檔，visionA-backend 可能每秒對 Converter 打幾十次 `GET /jobs/:id`
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- **建議**：Architect 在 TDD 中明確給出 rate limit 策略（對 visionA-backend 的 client_credentials token 設 rate limit），並在 API 文件中建議 polling 間隔
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#### 4.3.2 同時一個轉檔的限制可能引起使用者困惑
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**風險等級：中**
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- 「我剛剛明明建立了一個 job，為什麼再按一次就 409」可能讓使用者以為系統壞了
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- **建議**：429 或 409 的 response body 要帶完整的 active job 資訊（見 4.1.1），讓 visionA 前端能做出「你有 X 在轉中，要看嗎？」的友善提示
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- **護欄指標**：PRD §9.2.2 已經設計了「同使用者 409 比率 < 5%」的指標追蹤，Design Agent 同意這個目標
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#### 4.3.3 Converter Bucket 7 天 lifecycle 和使用者期待不符
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**風險等級：中**
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- 使用者可能誤以為「轉完就在那裡了」，7 天後突然不見會很驚訝
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- **建議**：
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1. API 回應明確標注 `expires_at`（見 4.1.1）
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2. visionA 前端在轉檔結果頁顯示「請於 X 天內加進模型庫，否則檔案將被自動清除」
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3. `POST /promote` 應該是非常顯眼的 primary action（但這是 VisionA 的 UI 決定）
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#### 4.3.4 使用者中途關掉頁面再回來（Recovery）是否會遺失 SSE？
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**風險等級：低（已由 PM 決策接受）**
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- PRD 已明確 Phase 1 對外 API 是 polling 模式，visionA-backend 重新進入頁面時會呼叫 `GET /api/v1/jobs?user_id=...&status=in_progress`
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- Converter 本身的 Redis 狀態在這段時間是持續更新的，所以 recovery 不會因為瀏覽器關掉而遺失資料
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- **風險**：若 Converter 在使用者離開期間 Crash（符合設計哲學），使用者回來會看不到任何 job
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- PRD 已在 US-12 明示這個限制（「Crash 即 Reset」不保證跨 Crash recovery）
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- Design Agent 接受這個設計取捨，但建議 API 回應中區分「沒有 in-progress job」vs「job 已不存在（可能因為 Crash / 過期）」讓 visionA 能給使用者不同提示
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### 4.4 潛在 UX 風險清單（彙整）
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| # | 風險 | 嚴重度 | 建議處理 |
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| 1 | Phase 1 使用者下載功能缺口 | **高** | 需 VisionA 產品團隊協調 messaging 策略（見議題 #1） |
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| 2 | Web UI `/jobs` 路徑在公網意外曝露 | 中 | 部署層或 Nginx 層隔離（見 2.3 警示） |
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| 3 | 7 天 lifecycle 讓使用者驚訝 | 中 | API 要暴露 `expires_at`，visionA UI 要顯示 |
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| 4 | 同使用者 409 的使用者困惑 | 中 | 回應要帶完整 active job 資訊 |
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| 5 | 錯誤訊息不夠人類可讀 | 中 | 結構化 error code + 可讀 message |
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| 6 | Polling 效能對 visionA 的影響 | 低 | API p95 < 200ms + 建議 ETag |
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| 7 | Crash 後 job 消失 | 低（已接受）| API 能區分「無 job」vs「job 不存在」 |
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| 8 | 轉檔階段耗時資訊不足，使用者無法預期 | 低 | 回應中帶 `stage_timings`，未來可做 ETA |
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## 5. 其他觀察
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### 5.1 既有 Web UI 的非本次議題（延伸觀察，不在本次範圍）
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在審查過程中 Design Agent 觀察到既有 Web UI 有以下 UX 債，但 **不屬於本次 L 級範圍**，僅作記錄供未來討論：
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1. **前後端 API 契約不一致**（已在 PRD §7.3 列出）：Web UI 的單階段表單呼叫的 `/api/onnx/upload` 等端點後端沒實作。UX 影響：使用者按了按鈕會失敗
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2. **無時間預估**：使用者只能看到「BIE 階段 45%」，不知道總共還要多久
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3. **無批次上傳**：一次只能轉一個模型
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4. **錯誤訊息品質**：`job.error.reason` 欄位存在但文字品質未知
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5. **無登入系統**：內部工具現況，但若未來要加 OAuth 要從頭設計登入 UX
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### 5.2 Mermaid 相依圖（從 UX 視角）
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```mermaid
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flowchart LR
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subgraph UsersWorld["使用者世界"]
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KneronUser["Kneron 內部 AI 工程師<br/>（既有 Web UI 使用者）"]
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VisionAUser["VisionA 終端使用者<br/>（新的 間接受益者）"]
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end
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subgraph InnovedusEcosystem["Innovedus 生態"]
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WebUI["Kneron Converter Web UI<br/>（保留不動）"]
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VisionAFrontend["VisionA 前端<br/>（另一個團隊實作）"]
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VisionABackend["visionA-backend<br/>（Persona C）"]
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MemberCenter["Member Center"]
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FileAccessAgent["File Access Agent"]
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end
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subgraph Converter["Kneron Model Converter（本專案）"]
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OldAPI["舊 API<br/>POST /jobs<br/>GET /jobs/:id<br/>GET /jobs/:id/events (SSE)<br/>不加 OAuth"]
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NewAPI["新 API<br/>POST /api/v1/jobs<br/>GET /api/v1/jobs/:id<br/>POST /api/v1/jobs/:id/promote<br/>OAuth2 Bearer"]
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end
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KneronUser -->|multipart 上傳 / SSE 看進度| WebUI
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WebUI -->|保持既有呼叫| OldAPI
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VisionAUser -->|平台內操作| VisionAFrontend
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VisionAFrontend -->|VisionA 自家協議| VisionABackend
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VisionABackend -->|取 service token| MemberCenter
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VisionABackend -->|Bearer token + multipart<br/>（含原始模型 + ref_images）| NewAPI
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NewAPI -.->|promote PUT 結果檔| FileAccessAgent
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NewAPI -.->|驗 token / 取 token| MemberCenter
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classDef newPath fill:#e1f5ff,stroke:#0288d1,stroke-width:2px
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classDef oldPath fill:#fff9c4,stroke:#fbc02d,stroke-width:2px
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class NewAPI,VisionAUser,VisionAFrontend,VisionABackend,MemberCenter,FileAccessAgent newPath
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class OldAPI,KneronUser,WebUI oldPath
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```
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**圖例**：黃色 = Phase 1 保留不動的既有路徑；藍色 = Phase 1 新增 / 整合的部分。
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## 6. 需要使用者決策的 UX 議題
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### 議題 #1（最重要）：Phase 1 使用者下載的 messaging 策略
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**背景**：Phase 1 上線後，VisionA 使用者能完成「上傳 → 轉檔 → 加進模型庫」，但 **不能下載** 已搬進模型庫的模型檔。這是因為 Phase 2 的 delegated download 阻塞於 Member Center 未實作 `POST /file-access/download-tokens`。
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**為什麼這是重要 UX 議題**：
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- 使用者的心智模型會是「我的模型在我的模型庫裡 → 我當然可以下載它」
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- 上線時如果下載按鈕不能按、或按了沒反應，會是明顯的 UX 死胡同
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- 使用者可能繞道去舊 Kneron Web UI 下載，但那邊資料和 VisionA 模型庫不同步（混亂）
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**可選方案**：
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| 方案 | 做法 | UX 優劣 | 工程成本 |
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| A | 隱藏下載按鈕，標示「下載功能 Phase 2 上線」| UX 誠實，但缺口明顯 | 低（VisionA 前端） |
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| B | VisionA backend 做 proxy 下載（VisionA backend 從 File Access Agent 拉檔再回給瀏覽器）| 暫時堪用，但違反原架構（大檔過 VisionA backend）| 中（VisionA backend） |
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| C | 使用者點下載 → 跳轉到舊 Kneron Converter Web UI 下載 | 技術最簡單，但資料不同步，使用者會混亂 | 低（導流）|
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| D | 等 Member Center 實作完才上線 Phase 1 | UX 完整，但時程被別人卡住 | 阻塞 |
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**Design Agent 傾向方案 A**（隱藏 + messaging），但這需要 **使用者 + VisionA 產品團隊** 一起決定，不是 Converter 單方能決定。
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**建議 Orchestrator 協調**：Phase 1 kickoff 前召一次 VisionA 產品團隊 + Kneron Converter PM + Member Center owner 的跨團隊會議，明確 messaging 策略與時程。
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### 議題 #2（次要）：既有 Web UI 的公開曝光風險
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**背景**：見第 2.3 節。若未來 `/api/v1/*` 對外公開而 `/jobs` 沒做任何隔離，可能被繞過。
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**需要使用者確認**：
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1. 本專案部署目標是什麼？（純內網 / VPN 後面 / 公網）
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2. Web UI 是否會和對外 API 在同一個 public entry 後面？
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這個議題交由 Architect Agent 在 TDD 中提出具體部署策略，使用者確認即可。Design Agent 只提出警示。
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### 議題 #3（低優先）：既有 PRD 的 `[推測]` 標記清理
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見 4.2.3。建議在本次 L 級之後單獨開一個工作項處理。不阻塞 Phase 1。
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## 7. 結論
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### 7.1 對三方聯合討論的 Design 立場
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- **✅ 同意** PM 的 Phase 1 / Phase 2 切分（§15）
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- **✅ 同意** user_id 以 multipart form field 帶入（方式 A），而非放 token claim
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- **✅ 同意** 原始模型採 multipart 直連上傳（visionA-backend → Converter），不經過 File Access Agent（2026-04-25 更新）
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- **✅ 同意** polling 模式不做 Webhook
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- **✅ 同意** Web UI 不改（Phase 1 保留既有路徑和 UX）
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- **✅ 同意** 搬檔做法 2（Converter 自己 PUT 到 File Access Agent，僅限 promote 階段）
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- **⚠️ 要求補強**：Phase 1 使用者下載 messaging 策略（議題 #1）
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- **⚠️ 要求補強**：API response schema 要符合第 4.1 節的 UX 期望（錯誤結構化、stage_timings、expires_at 等）
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- **⚠️ 新增 UX 關切**：multipart 上傳的 progress bar 呈現與 `invalid_multipart` / `file_too_large` 錯誤碼細節結構化（見 3.1、3.2）
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### 7.2 Design Agent 對其他兩方文件的審閱（待三方產出後執行）
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- 審閱 PRD 時的重點：Persona C 是否清楚描述服務對服務的互動？終端使用者的 UX 期望是否納入 acceptance criteria？
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- 審閱 TDD 時的重點：API response schema 是否提供足夠彈性讓 visionA 做好 UX？錯誤碼是否結構化？polling 效能是否達 SLA？
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### 7.3 本次 Design Review 的直接產出
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1. 本份 `design-review.md`
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2. `user-flow-cross-system.md`（跨系統使用者流程圖）
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3. **不產出** Wireframe、Prototype、Design Tokens（本次無新 UI 需求）
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353
docs/autoflow/03-design/user-flow-cross-system.md
Normal file
353
docs/autoflow/03-design/user-flow-cross-system.md
Normal file
@ -0,0 +1,353 @@
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|
# 跨系統使用者流程圖 — VisionA 終端使用者視角
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> **視角**：VisionA 終端使用者（Edge AI 應用開發者）在 VisionA 平台內完成模型轉檔的完整體驗。
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>
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> **重點**：從使用者能「感知到什麼」切入，而非技術細節。Token 種類、錯誤情境等只標示關鍵分支，詳細 API 規格見 `04-architecture/TDD.md`。
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>
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> **涵蓋情境**：
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> - 情境 A：首次上傳模型並轉檔（主要 Happy Path）
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> - 情境 B：離開頁面後回來看未完成的 job（Recovery）
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> - 情境 C：Phase 2 使用者下載模型（阻塞中 — 僅供未來參考）
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>
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> **服務標記慣例**：
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> - 🧑 = VisionA 終端使用者（人類）
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> - 🖥️ = VisionA 前端（瀏覽器）
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> - ⚙️ = visionA-backend（Go 服務）
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> - 🔐 = Member Center（Auth 中心）
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> - 📦 = File Access Agent（檔案閘道）
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> - 🏭 = Kneron Converter API（本專案）
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|
> - 🗄️ = Converter Bucket（MinIO 暫存）
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> - 💾 = NAS Bucket（模型庫長期儲存）
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## 變更歷程
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| 日期 | 變更內容 |
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| 2026-04-25 | 原始模型上傳路徑改為 visionA-backend → Converter multipart 直連（不經過 File Access Agent）。`POST /api/v1/jobs` 改為 multipart/form-data，移除 `input_object_key` 欄位，`user_id` 改以 multipart field 帶入。Phase 1 Converter 不再從 File Access Agent 讀取原始模型，只在 promote 階段 PUT 結果檔。階段編號：原「階段 2（上傳 FAA）+ 階段 3（建 job）」合併為新「階段 2（建 job + 上傳）」，後續階段編號往前挪一格。|
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## 情境 A：使用者上傳新模型並轉檔（Happy Path）
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### A.1 使用者視角的流程摘要（非技術）
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```
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🧑 使用者在 VisionA 平台
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├─ 1. 在「模型庫」按「新增模型」→ 選本機 ONNX 檔
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│
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├─ 2. 填寫 model_id / version / 選擇 Kneron 晶片平台（520/720/...）
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├─ 3. 按「上傳並轉檔」
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│ ↓
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│ [系統顯示進度條：ONNX 優化 0% → 33% → BIE 量化 33% → 66% → NEF 編譯 66% → 100%]
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│
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├─ 4. 轉檔完成！顯示成功訊息 + 「加進我的模型庫」按鈕
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│
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└─ 5. 按「加進我的模型庫」→ 短暫 loading → 顯示「已加入模型庫」
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↓
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使用者在模型庫看到新的已轉檔模型
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```
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**使用者感知到的總體體驗**：從選檔到加進模型庫，一條流水線，使用者不需要知道背後有多個服務在協作（建 job 時涉及 visionA-backend / Member Center / Converter，promote 時才會再呼叫 File Access Agent）。
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### A.2 完整跨系統流程圖（Mermaid Sequence）
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```mermaid
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sequenceDiagram
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autonumber
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participant U as 🧑 使用者
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participant FE as 🖥️ VisionA 前端
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participant BE as ⚙️ visionA-backend
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participant MC as 🔐 Member Center
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participant FA as 📦 File Access Agent
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participant CV as 🏭 Converter API
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participant CB as 🗄️ Converter Bucket
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participant NB as 💾 NAS Bucket
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Note over U,FE: 階段 1：選檔 + 填表
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U->>FE: 選本機 ONNX 檔
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U->>FE: 填 model_id / version / platform
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U->>FE: 按「上傳並轉檔」
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FE->>BE: 送出 (multipart: 檔案 + 參數)
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Note over BE,CB: 階段 2：visionA-backend 呼叫 Converter 建 job（multipart 同時帶原始模型）
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BE->>MC: POST /oauth/token (client_credentials, scope=converter:job.write)
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MC-->>BE: service token (aud=kneron_converter_api)
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BE->>CV: POST /api/v1/jobs<br/>Authorization: Bearer token<br/>Content-Type: multipart/form-data<br/>files: model (必填, ≤500MB), ref_images[] (optional, maxCount 100)<br/>fields: user_id, model_id, version, platform, enable_evaluate, enable_sim_fp, enable_sim_fixed, enable_sim_hw
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CV->>MC: 驗 token (JWKS)
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MC-->>CV: 驗證通過
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CV->>CV: 檢查：user_id 是否有 in-progress job?<br/>（US-11 同使用者一個轉檔限制）
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alt 有 in-progress job
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CV-->>BE: 409 Conflict + {code: user_has_active_job, active_job_id, active_job_status, active_job_stage}
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BE-->>FE: 409 + active job 詳情
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FE-->>U: 顯示「你有一個轉檔進行中，要切過去看嗎？」
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Note over U: 走情境 B（Recovery）
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else 沒有 in-progress job
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CV->>CB: 寫入原始模型 (jobs/{job_id}/input/{filename})<br/>（含 ref_images[] 如有）
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CV->>CV: 建 job 記錄，塞進 Redis<br/>Enqueue 到 onnx-worker
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CV-->>BE: 201 Created + {job_id, status: created}
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BE-->>FE: 201 + job_id
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end
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Note over FE,CV: 階段 3：Polling 進度（每 2-5 秒一次）
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loop 直到 status=completed 或 failed
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FE->>BE: GET /api/jobs/{job_id}/status
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BE->>CV: GET /api/v1/jobs/{job_id}<br/>Authorization: Bearer token
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CV-->>BE: {status, stage, progress, stage_timings, expires_at, ...}
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BE-->>FE: 轉譯後的進度 JSON
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FE->>U: 更新進度條 + 階段顯示
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end
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Note over CV: Worker 背景處理：ONNX → BIE → NEF<br/>（Crash 即 Reset 設計，不保證跨 Crash 存活）
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CV->>CB: 儲存各階段結果（out.onnx / out.bie / out.nef）
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Note over FE,U: 階段 4：轉檔完成，顯示「加進模型庫」按鈕
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CV-->>BE: {status: completed, result_object_keys: [...], expires_at: "2026-05-02"}
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BE-->>FE: 已完成 + result 資訊
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FE->>U: 顯示「轉檔完成！」<br/>+「加進我的模型庫」按鈕<br/>+「檔案將於 7 天後自動清除」提示
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Note over U,NB: 階段 5：使用者按「加進模型庫」→ promote
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U->>FE: 按「加進我的模型庫」
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FE->>BE: POST /api/models/{job_id}/add-to-library
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BE->>CV: POST /api/v1/jobs/{job_id}/promote<br/>Authorization: Bearer token<br/>Body: {target_object_key: "visionA/models/{user_id}/{model_id}/v{version}/out.nef", ...}
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CV->>MC: 取 files:upload.write token（若 cache 過期）
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MC-->>CV: service token
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CV->>CB: 讀結果檔
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CV->>FA: PUT /files/{target_object_key}<br/>Authorization: Bearer token<br/>Body: out.nef
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FA->>MC: 驗 token
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MC-->>FA: 驗證通過
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FA->>NB: 儲存到 NAS（使用者的模型庫區）
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FA-->>CV: 200 OK
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CV-->>BE: 200 OK + promoted_object_keys
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BE-->>FE: 成功
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FE->>U: 顯示「已加入模型庫」
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Note over U: 使用者在模型庫看到新模型
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```
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### A.3 使用者感知到什麼 vs 背後發生什麼
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| 使用者看到 / 做的事 | 背後發生的事（簡述）|
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| 選檔並按「上傳並轉檔」 | visionA-backend 以 multipart/form-data 直接把原始模型上傳到 Converter（經 Member Center auth 取 `converter:job.write` service token），Converter 收檔後暫存在自己的 Bucket |
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| 進度條跳動 | visionA-backend 每 2-5 秒 polling Converter，拿到新進度就更新 UI |
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| 「ONNX 優化 → BIE 量化 → NEF 編譯」階段切換 | Converter 的 Task Scheduler 在 Redis 中推進 job stage，Worker 消耗 stage queue |
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| 「檔案將於 7 天後自動清除」 | Converter Bucket 有 7 天 lifecycle，促使使用者做 promote |
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| 按「加進我的模型庫」 | visionA-backend 呼叫 Converter `/promote`，Converter 自己把檔案 PUT 到 File Access Agent，不經 visionA-backend（省流量）|
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| 模型出現在使用者的模型庫 | NAS Bucket 已經收到檔案（在 VisionA 使用者模型庫的 objectKey path 下）|
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### A.4 關鍵時間點與可能的等待體驗
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| 時間點 | 使用者感受 | 影響 UX 的因素 |
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|-------|---------|--------------|
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| 按「上傳並轉檔」後 | Loading / 上傳進度條 | 單一 multipart 上傳從 visionA-backend 到 Converter 的時間，**與檔案尺寸相關**（上限 500MB）。**建議 UI 顯示 upload progress bar**：multipart 上傳可追蹤 byte 進度（XHR upload progress event 或等效機制），不再像舊設計有「上傳 FAA + 拉檔入 Bucket」兩段式等待 |
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| 進度條階段切換 | 期待每階段的時間均等，但實際上 NEF 通常最久 | 建議 UI 顯示各階段預估時間（可從 `stage_timings` 歷史推算）|
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| 轉檔完成 → 按「加進模型庫」 | 短暫 loading | API p95 < 3s，使用者體感應該 OK |
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| 轉檔失敗 | 希望看到具體原因 | 錯誤碼要結構化，`error.details.stage` + 人類可讀的 `error.details.reason` |
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## 情境 B：使用者離開頁面後回來（Recovery）
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### B.1 使用者視角
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```
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🧑 使用者在轉檔進行中...
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│
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├─ 按上一頁 / 關閉瀏覽器 / 切到其他 app
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│ [Converter 背景繼續轉檔，不受影響]
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│
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├─ 15 分鐘後回來 VisionA，進入「模型庫」或「轉檔中心」
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│
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├─ 系統自動偵測到「你有一個轉檔進行中」
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│ └─ 顯示：「模型 XYZ 正在轉檔（BIE 階段 60%），要繼續追蹤嗎？」
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│
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└─ 使用者按「繼續追蹤」→ 回到進度頁，正常 polling 進度
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```
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### B.2 跨系統流程（Mermaid Sequence）
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```mermaid
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sequenceDiagram
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autonumber
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participant U as 🧑 使用者
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participant FE as 🖥️ VisionA 前端
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participant BE as ⚙️ visionA-backend
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participant MC as 🔐 Member Center
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participant CV as 🏭 Converter API
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Note over U,FE: 使用者重新打開 VisionA 模型庫頁
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U->>FE: 進入頁面
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FE->>BE: GET /api/models/in-progress?user_id=...
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BE->>MC: 取 service token（若 cache 過期）<br/>scope=converter:job.read
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MC-->>BE: service token
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BE->>CV: GET /api/v1/jobs?user_id=...&status=in_progress<br/>Authorization: Bearer token
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CV->>MC: 驗 token
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MC-->>CV: 驗證通過
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CV->>CV: 從 Redis 查 user_id 對應的所有 in-progress job
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CV-->>BE: [{job_id, status, stage, progress, created_at}, ...]
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alt 有 in-progress job
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BE-->>FE: job 列表
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FE->>U: 顯示「你有一個轉檔進行中<br/>模型 XYZ - BIE 階段 60%<br/>[繼續追蹤] [放著不管]」
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U->>FE: 按「繼續追蹤」
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FE->>U: 進入進度頁，開始 polling<br/>（同情境 A 階段 4）
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else 沒有 in-progress job
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BE-->>FE: 空陣列
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FE->>U: 正常顯示模型庫頁，不打擾使用者
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end
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Note over CV: ⚠️ 特別情境：Converter 在使用者離開期間 Crash
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Note over CV: Redis 被重置 → in-progress job 消失<br/>（符合「Crash 即 Reset」設計）
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Note over U: 使用者回來看不到 job<br/>需要重新上傳（US-12 已明示此限制）
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```
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### B.3 Recovery 的 UX 考量
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| 考量點 | 處理建議 |
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| 使用者不記得自己有 job 在跑 | 進入頁面時主動查詢並顯示提示 |
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| 使用者有多個裝置（手機+電腦）都登入 | 每個裝置都會看到相同的 in-progress job（因為是 server-side 查詢）|
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| Converter Crash 導致 job 消失 | VisionA 前端顯示「上次的轉檔記錄已遺失，建議重新上傳」（需 visionA-backend 決定是否保留本地 cache）|
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| 回來時 job 已完成 | 可查 `GET /api/v1/jobs?user_id=...&status=completed` 看最近完成的 job（可選功能）|
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## 情境 C：Phase 2 — 使用者直接下載模型庫檔案（阻塞中）
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> ⚠️ **重要提示**：本情境的 `POST /file-access/download-tokens` endpoint 在 Member Center **尚未實作**，Phase 1 **不做此情境**。
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>
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> 以下流程圖僅供未來 Phase 2 啟動時參考。Phase 1 上線時使用者如何處理下載需求，見 `design-review.md` 第 6 節「議題 #1」。
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### C.1 Phase 2 目標使用者體驗
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🧑 使用者在 VisionA 模型庫
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│
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├─ 看到已轉檔的模型
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│
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├─ 按「下載 .nef 檔」
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│
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└─ 瀏覽器直接下載（快速，因為直連 File Access Agent，不經 visionA-backend）
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```
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### C.2 Phase 2 跨系統流程（Mermaid Sequence，尚未實作）
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```mermaid
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sequenceDiagram
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autonumber
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participant U as 🧑 使用者
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participant FE as 🖥️ VisionA 前端
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participant BE as ⚙️ visionA-backend
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participant MC as 🔐 Member Center
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participant FA as 📦 File Access Agent
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participant NB as 💾 NAS Bucket
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Note over U,FE: 使用者按下載按鈕
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U->>FE: 按「下載 .nef」
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FE->>BE: POST /api/models/{model_id}/download-token
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Note over BE,MC: ⚠️ Phase 2 阻塞中：Member Center 尚未實作此 endpoint
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BE->>MC: POST /file-access/download-tokens<br/>Body: {tenant_id, user_id, object_key, scope: "files:download.delegate"}
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MC-->>BE: {delegated_token (opaque, exp <= 5min), expires_at}
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BE-->>FE: delegated_token + File Access Agent 的 download URL
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Note over FE,FA: 瀏覽器直接下載（不經 visionA-backend，省流量）
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FE->>FA: GET /files/{object_key}?token=<delegated_token>
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FA->>MC: POST /validate-delegated-token<br/>Body: {token}
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MC-->>FA: {valid: true, user_id, object_key, tenant_id}
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FA->>NB: 讀檔
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FA-->>FE: 檔案（stream 下載）
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FE->>U: 瀏覽器儲存檔案
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```
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### C.3 Phase 2 體驗 vs Phase 1 折衷方案的 UX 落差
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| 項目 | Phase 1 折衷方案（任一）| Phase 2 完整方案 |
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| 下載速度 | 慢（大檔走 visionA-backend proxy）或無法下載（隱藏按鈕）| 快（瀏覽器直連 File Access Agent）|
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| 對 visionA-backend 的負擔 | 高（若 proxy）| 零 |
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| 檔案流量路徑 | 使用者 → visionA-backend → File Access Agent → 使用者 | 使用者 ↔ File Access Agent（直連）|
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| 使用者 UX | 有 spinner，可能 timeout | 瀏覽器原生下載體驗 |
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| 安全性 | 同 Phase 2（都走 Member Center auth）| 同 |
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## 綜合：三個情境的狀態機
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```mermaid
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stateDiagram-v2
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[*] --> 選擇模型: 使用者進入 VisionA
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選擇模型 --> 上傳中: 選檔 + 填表 + 提交
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上傳中 --> 建 job: multipart 直接上傳到 Converter（含原始模型 + ref_images）
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建 job --> 有衝突: 檢查 user_id 已有 in-progress
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有衝突 --> 繼續追蹤舊 job: 使用者選擇查看既有 job
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建 job --> 轉檔中: 無衝突，Converter 收檔並建立 job
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轉檔中 --> ONNX 階段
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ONNX 階段 --> BIE 階段: 完成
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BIE 階段 --> NEF 階段: 完成
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NEF 階段 --> 轉檔完成: 完成
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ONNX 階段 --> 轉檔失敗: 失敗
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BIE 階段 --> 轉檔失敗: 失敗
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NEF 階段 --> 轉檔失敗: 失敗
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轉檔中 --> 使用者離開: 使用者關頁面
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使用者離開 --> 繼續追蹤舊 job: 使用者回來（走情境 B Recovery）
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使用者離開 --> Job 消失: Converter Crash（符合設計哲學）
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Job 消失 --> [*]
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轉檔完成 --> 已 promote: 使用者按「加進模型庫」（Converter PUT 到 File Access Agent）
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已 promote --> 下載: 使用者要用模型
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下載 --> Phase 1 折衷: Phase 1（下載功能缺口）
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下載 --> Phase 2 直連: Phase 2（等 Member Center 補完）
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轉檔失敗 --> [*]: 使用者看錯誤訊息
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Phase 1 折衷 --> [*]
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Phase 2 直連 --> [*]
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繼續追蹤舊 job --> 轉檔中
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```
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## 附錄：Token 類型快速對照
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| Token | 誰持有 | 誰簽發 | 誰驗 | 用途 |
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| visionA-backend service token（aud=kneron_converter_api, scope=converter:job.write / converter:job.read）| visionA-backend | Member Center（client_credentials grant）| Converter API（JWKS 驗簽）| visionA-backend 呼叫 Converter API（建 job / 查詢 / promote）|
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| Converter service token（aud=file_access_api, scope=files:upload.write）| Converter API | Member Center（client_credentials grant）| File Access Agent | Converter 在 promote 階段 PUT 結果檔到 NAS。**Phase 1 不再需要 `files:download.read` / `files:metadata.read`**，因為原始模型已改由 visionA-backend multipart 直接上傳到 Converter，Converter 不再從 FAA 拉檔 |
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| Delegated download token（Phase 2）| 瀏覽器 | Member Center（代 user 簽）| File Access Agent（線上驗）| 使用者瀏覽器直連 File Access Agent 下載 |
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## 附錄：錯誤情境快速對照
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| 使用者看到的訊息 | 技術原因 | 對應 HTTP 狀態 + error code |
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| 「你有一個轉檔進行中，要切過去看嗎？」| 同使用者同時一個轉檔限制觸發 | `POST /api/v1/jobs` 回 409 `user_has_active_job` |
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| 「轉檔失敗：BIE 量化階段 — [具體原因]」| Worker 內部失敗 | Job 的 `status=failed`, `error.details.stage=bie`, `error.details.reason=...` |
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| 「上傳失敗，請確認檔案格式與欄位」| multipart body 格式錯 / `model` 欄位缺失 / 必填 field 缺失（例如 `user_id`、`model_id`）| `POST /api/v1/jobs` 回 400 `invalid_multipart` |
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|
| 「檔案過大，請確認模型不超過 500MB」| 上傳檔案超過 Converter 的大小上限 | `POST /api/v1/jobs` 回 413 `file_too_large` |
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|
| 「模型庫服務暫時不可用，請稍後再試」| promote 時 File Access Agent 不可用 | `POST /promote` 回 502 `file_gateway_unavailable` |
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|
| 「轉檔還沒完成，請等進度條到 100% 再加進模型庫」| promote 時 job 還沒 `completed` | `POST /promote` 回 409 `job_not_ready_for_promote` |
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|
| 「你的登入已過期，請重新登入」| visionA-backend 的 user session 過期（visionA 自己的 auth，不是 Converter 的問題）| visionA-backend 自己處理 |
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|
| 「系統錯誤，請聯絡客服」| Member Center 或 File Access Agent 完全無法連線 | `POST /api/v1/jobs` 回 503 `auth_service_unavailable` 或類似（Phase 1 建 job 本身不依賴 FAA，FAA 錯誤集中在 promote）|
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## 結語
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這份跨系統流程圖揭露的關鍵 UX 訊息：
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1. **使用者只看到「在 VisionA 平台內按幾下就轉完」**，背後有多個服務協作（visionA-backend / Member Center / Converter / File Access Agent）— 這是架構要盡力維持的體驗。值得注意的是 Phase 1 **建 job 階段只涉及 3 方**（visionA-backend / Member Center / Converter），File Access Agent 僅在 promote 階段參與，簡化了上傳時的故障面
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|
2. **Phase 1 的 UX 閉環卡在「下載」**，需要 VisionA 產品團隊協調 messaging（見 `design-review.md` 議題 #1）
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|
3. **Recovery 體驗是 VisionA 的 UX 優勢**，但受限於「Crash 即 Reset」設計，不保證跨 Crash 存活 — 要誠實告知使用者
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|
4. **錯誤訊息的人類可讀性直接決定使用者對系統的信任**，Architect 在 TDD 中要重視 error code 的結構化設計
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|
5. **multipart 直連上傳的 UX 優勢**：相較於舊設計「visionA-backend → FAA → Converter 拉檔」兩段式，新設計從使用者按下「上傳並轉檔」到 Converter 建 job 成功，只有一次網路傳輸；上傳時間可用 progress bar 精準呈現，不再有中間「看不見的 Converter 拉檔等待」
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||||||
1392
docs/autoflow/04-architecture/TDD.md
Normal file
1392
docs/autoflow/04-architecture/TDD.md
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
724
docs/autoflow/04-architecture/design-doc.md
Normal file
724
docs/autoflow/04-architecture/design-doc.md
Normal file
@ -0,0 +1,724 @@
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|
# Design Doc — Kneron Model Converter 對外 API（L 級新功能）
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## 作者：Architect Agent
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## 狀態：Draft（三方交叉審閱前）
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## 最後更新：2026-04-25
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## 範圍：Phase 1（對外 API、OAuth2、File Access Agent 整合、promote）+ Phase 2 規格預留
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## 變更歷程
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| 日期 | 變更 | 作者 |
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| 2026-04-25 | 初版 Draft | Architect Agent |
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| 2026-04-25 | 原始模型上傳路徑改為 visionA-backend multipart 直接上傳 Converter；移除 File Access Agent 的 GET/HEAD S2S 需求（R1 / TBD-1 / §5.5 / ADR-002 input 部分）；user_id 改放 multipart 欄位 | Architect Agent |
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## 0. 文件導讀
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本 Design Doc 聚焦「系統層級架構決策」。若你是工程師要開始寫程式，請看 `TDD.md`（或本專案若拆分為 `TDD-*.md`）。
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對應文件：
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- 產品需求：`../02-prd/PRD.md`（§1.2、§4.3、§4.4、§5.5、§5.6、§14、§15）
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- 使用者流程：`../03-design/user-flow-cross-system.md`
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- 設計審閱：`../03-design/design-review.md`
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- 專案健檢：`../00-onboarding/health-check.md`
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## 1. 背景與範圍 (Context and Scope)
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### 1.1 背景
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Kneron Model Converter（下稱 Converter）目前是一個「只有 Web UI 的內部工具」，支援 AI 工程師以圖形化介面執行 ONNX → BIE → NEF 三階段模型轉檔。本次 L 級新功能將其擴展為「對外提供 OAuth2 保護 REST API 的服務」，讓 Innovedus 生態中的其他服務（首個消費者為 VisionA）能以程式化方式整合轉檔能力。
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關鍵生態組成：
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- **Converter（本專案）**：Node.js + Python Worker，部署在靠近 NAS 網段的位置
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- **visionA-backend**：Go 服務，Converter API 的消費者（Persona C）
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- **Member Center**：OAuth2 / OIDC authorization server（C# / OpenIddict）
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- **File Access Agent**：tenant 邊界內檔案閘道（C# / ASP.NET Core），駐守 NAS 側，單一 tenant per instance
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### 1.2 系統定位（新架構）
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```mermaid
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flowchart TB
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subgraph AWS["AWS 側"]
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VisionAFE["VisionA 前端"]
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VisionABE["visionA-backend<br/>(Go, Phase 1)"]
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MC["Member Center<br/>(OAuth2 + JWKS)"]
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end
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subgraph NAS["NAS 側（內部網段）"]
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subgraph ConverterNode["Converter 部署節點"]
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Nginx["Nginx<br/>（public + internal vhost）"]
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Scheduler["Task Scheduler<br/>(Node.js Express)"]
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Redis["Redis<br/>(job state + user index)"]
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Workers["Workers<br/>(onnx / bie / nef)"]
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ConvBucket["Converter Bucket<br/>(MinIO, 7d lifecycle)"]
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end
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FAA["File Access Agent<br/>(C# ASP.NET Core)"]
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NasBucket["NAS Bucket<br/>(模型庫長期儲存)"]
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FAA --- NasBucket
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end
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VisionAFE -->|HTTPS| VisionABE
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VisionABE -->|1. token<br/>(client_credentials)| MC
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VisionABE -->|2. POST /api/v1/jobs<br/>multipart: model + user_id<br/>(aud=kneron_converter_api)| Nginx
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Nginx -->|public vhost| Scheduler
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Scheduler -->|驗 token<br/>(JWKS)| MC
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Scheduler -->|multer memory<br/>寫入 input| ConvBucket
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Scheduler -->|取 token<br/>(client_credentials,<br/>僅 promote 需要)| MC
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Scheduler -->|put / get job state| Redis
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Scheduler -->|enqueue stage| Redis
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Workers -->|consume queue| Redis
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Workers -->|read input / write output| ConvBucket
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Scheduler -->|讀 MinIO 暫存| ConvBucket
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Scheduler -->|promote: PUT 結果檔<br/>(files:upload.write)| FAA
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classDef aws fill:#ffe0b2,stroke:#ef6c00
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classDef nas fill:#c8e6c9,stroke:#2e7d32
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classDef new fill:#bbdefb,stroke:#1565c0
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class AWS aws
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class NAS nas
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class Nginx,Scheduler new
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```
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**關鍵資料流（Happy Path）**：
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1. **取 token**（visionA-backend → Member Center）
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visionA-backend 以 `client_credentials` 取得 `aud=kneron_converter_api` 的 access token（scope=`converter:job.write`）。
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2. **建 job**（visionA-backend → Converter，multipart/form-data）
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visionA-backend 以 `POST /api/v1/jobs` 直接把原始模型 multipart 上傳到 Converter；Converter 驗 OAuth token 後把檔案寫入 Converter Bucket（`jobs/{job_id}/input/{filename}`），流程與既有 Web UI `POST /jobs` multipart 上傳一致（`multer.memoryStorage()`，`fileSize: 500MB`）。
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3. **轉檔**（Worker pool 處理，順序固定 onnx → bie → nef）
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Workers 從 Converter Bucket 讀檔、處理、寫回結果檔。Phase 1 Converter **完全不從 File Access Agent 讀任何東西**。
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4. **polling 進度**（visionA-backend → Converter）
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每 2-5 秒 `GET /api/v1/jobs/:id`。
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5. **promote 到 NAS**（visionA-backend → Converter → File Access Agent）
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使用者在 VisionA 前端按「加進模型庫」時，visionA-backend 呼叫 `POST /api/v1/jobs/:id/promote`，Converter 以自己的 OAuth client 身分取 `files:upload.write` token，把 Converter Bucket 中的結果檔 PUT 到 File Access Agent。
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## 2. 目標與非目標 (Goals and Non-Goals)
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### Goals（Phase 1 必達）
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- [ ] 對外 API 以 OAuth2 Bearer 驗證，對齊 Innovedus Member Center（JWKS 驗簽）
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- [ ] Converter 同時具備 **Resource Server**（驗他人 token）與 **OAuth Client**（取自己 token）雙重身分
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- [ ] 提供四個對外端點：`POST /api/v1/jobs`、`GET /api/v1/jobs`、`GET /api/v1/jobs/:id`、`POST /api/v1/jobs/:id/promote`
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- [ ] 同使用者同時一個轉檔限制（以 `user_id` 為界，不是 `client_id`）
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- [ ] Recovery 支援（`GET /api/v1/jobs?user_id=...&status=in_progress`）
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- [ ] 既有 `/jobs/*` 舊路徑保留不動，Web UI 零影響
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- [ ] 部署分流：公網只開 `/api/v1/*`，`/jobs/*` 只在內部網段可達
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- [ ] OpenAPI 3.0 規格產出，供下游整合
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- [ ] API SLA 可觀測（p95、錯誤率、token failure rate）
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### Non-Goals（Phase 1 明確不做）
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- [ ] 使用者直連下載（delegated download）— 阻塞於 Member Center endpoint，延至 Phase 2
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- [ ] Webhook / SSE 對外推送（polling 已足夠，見 ADR-004）
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- [ ] Job 取消 / 重試（非本次範圍，API 僅保留路徑）
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- [ ] Job 持久化 / 跨 Crash recovery（維持「Crash 即 Reset」哲學）
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- [ ] Web UI 改走新 OAuth 流程（本次 Phase 1 不動，見 ADR-006）
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- [ ] 單階段轉換 API 後端對齊（既有 backlog，與本次獨立）
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- [ ] 使用者層級 ACL（Converter 不管，責任邊界在 visionA-backend）
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- [ ] 跨 tenant 隔離的複雜授權模型（本次設計為 single-tenant per Converter deployment，見 §5.3）
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## 3. 架構設計 (The Actual Design)
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### 3.1 架構模式選擇
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- **選擇**：維持現有 **單體 Task Scheduler（Node.js Express）+ Worker Pool（Python）** 架構。對外 API 以新增路由群的方式加入，不另開新服務。
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- **理由**：
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1. Phase 1 範圍聚焦「多一層 auth + 多一組 API 端點 + promote 時對 File Access Agent 一次寫入」，不足以撐起新服務的運維複雜度。
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2. 既有 Crash 即 Reset 哲學對單體有利：Scheduler stateless，重啟 = 復原。
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3. 新舊路徑共用同一份 Redis job record，不需跨服務同步。
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- **取捨**：
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- 代價：Scheduler 單體變胖（預估 +600 行）。可接受，因為 API 介面屬於 I/O 密集，不是 CPU 密集，Node.js 單 process 足以負擔。
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- 若未來 QPS 需求爆增（例如 > 500 RPS），可把 auth middleware 與 OAuth client 抽出為獨立 sidecar，但 Phase 1 不做。
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### 3.2 分階段架構演進
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#### Phase 1 架構（本次）
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見 §1.2 的圖。重點變化：
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| 元件 | 是否新增 / 修改 |
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| Nginx | 新增 public vhost（`/api/v1/*`）與 internal vhost（`/jobs/*`）的分流設定（見 §7） |
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| Task Scheduler | 新增 auth middleware、OAuth client、新 `/api/v1/*` 路由群、user 索引、promote 實作 |
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| Redis | 新增 `user:{user_id}:jobs` Set 索引、job record 新增欄位 |
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| Workers | **不需要大改**（Phase 1 保持從 Converter Bucket 讀寫，見 §3.4 關鍵設計決定） |
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| MinIO（Converter Bucket） | 不變 |
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| File Access Agent | 不在本專案部署範圍（由 Innovedus 生態團隊部署）|
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| Member Center | 不在本專案部署範圍 |
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**月度基礎設施成本預估**（本專案側）：Phase 1 沒有新增基礎設施，與現況相同。跨團隊依賴的 Member Center / File Access Agent 成本由對方團隊吸收。
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#### Phase 2 架構（預留）
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Phase 2 對 Converter 本體無架構變更。Delegated download 的流程完全發生在「visionA-backend ↔ Member Center ↔ 使用者瀏覽器 ↔ File Access Agent」，不經 Converter。
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唯一可能的 Converter 變化：Phase 2 上線後可考慮讓 Converter 在 `promote` 完成時回傳更多資訊（例如 `download_hint_object_key`）方便 visionA-backend 直接拿來換 delegated token，但這是 nice-to-have，Phase 1 API 契約已足夠支撐。
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### 3.3 技術選型（Technology Radar）
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| 層級 | 技術選擇 | 狀態 | 選型理由 | 退出成本 |
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| Auth 驗 JWT | `jose`（npm）| Adopt | 零依賴純 JS，支援 JWKS remote + cache，主流專案廣泛採用 | 低（抽 1 個 middleware 即可換 `jsonwebtoken` + `jwks-rsa`）|
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| Auth 取 token | 自寫輕量 HTTP client（`node-fetch` 或 Node 18 原生 fetch）+ in-memory cache | Adopt | client_credentials 只是一個 HTTP POST，不需引入 `openid-client` 這種大套件 | 低 |
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| HTTP client 對 File Access Agent | Node 18 原生 fetch + stream | Adopt | 支援大檔 stream，無需額外 deps | 低 |
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| Rate Limit | `express-rate-limit`（既有）+ per-client_id key 擴展 | Adopt | 既有套件擴展即可 | 低 |
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| OpenAPI 產出 | 手寫 YAML + `@redocly/cli` 或 `swagger-ui-express` 提供 `/openapi.json` 檢視 | Adopt | Phase 1 手寫可控，避免 code-first 產出不穩定 | 低 |
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| Redis 索引 | Redis Set（`user:{user_id}:jobs`）+ 原有 `job:{id}` | Adopt | Phase 1 量級不足以需要 PostgreSQL；維持 stateless 設計一致 | 中（未來要遷 PG 需雙寫） |
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| 觀測工具 | 結構化 log（JSON）+ Nginx access log | Trial | Phase 1 先不引入 Prometheus；留待 Phase 2 | — |
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### 3.4 關鍵設計決定：原始模型的上傳路徑
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**背景**：
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- visionA-backend 需要把使用者上傳的原始模型交給 Converter 轉檔。
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- 原本考慮過「檔案先上傳 File Access Agent，Converter 再從 File Access Agent 拉」的方案，但發現：
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1. 原始模型在轉檔成功、使用者按「加進模型庫」前**不屬於 NAS 模型庫**，沒必要先進 File Access Agent。
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2. File Access Agent 的 `GET /files/{objectKey}` 只接受 delegated download token，Converter 以 S2S JWT 無法下載（除非對方擴充 API，這會是額外的跨團隊阻塞）。
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3. Converter 既有 Web UI `POST /jobs` 已經是 multipart 上傳架構（`multer.memoryStorage()`, `fileSize: 500MB`），對外 API 直接沿用同一條路徑即可。
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**決定**：
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**Phase 1 採「visionA-backend 直接 multipart 上傳 Converter」的策略，與既有 Web UI 行為完全對齊。Converter Phase 1 完全不從 File Access Agent 讀任何東西。**
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具體流程：
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1. `POST /api/v1/jobs`（multipart/form-data）進來時，Scheduler 驗 OAuth token、以 `multer.memoryStorage()` 接收檔案（`model` required ≤500MB、`ref_images[]` optional maxCount 100）。
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2. Scheduler 檢查 `user_id` 是否已有 in-progress job；若無則把 buffer 寫入 Converter Bucket（`jobs/{job_id}/input/{filename}`、`jobs/{job_id}/ref_images/*`）。
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3. 建 job record、enqueue 到第一階段。
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4. Worker 從 Converter Bucket 讀 input（**和既有 MinIO 模式完全一致**），產出結果寫回 Converter Bucket。
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5. `promote` 時 Scheduler 以自己的 OAuth client 身分取 `files:upload.write` token，從 Converter Bucket 讀結果、PUT 到 File Access Agent。
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**為什麼這樣選**：
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- Worker 程式零改動（現有 `STORAGE_BACKEND=minio` 模式直接沿用）
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- 對外 API 上傳路徑與既有 Web UI 程式幾乎 100% 共享（`multer` 中介層、500MB 限制、儲存路徑約定）
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- Phase 1 Converter 只需要「當 OAuth client 打 File Access Agent」的單一場景（promote 寫入），不需要 `files:download.read` / `files:metadata.read`
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- 避免阻塞於 File Access Agent GET 授權模型的擴充（原 ADR-002 的待確認項已解除）
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**代價**：
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- `POST /api/v1/jobs` 的 p95 會受 multipart 上傳大小影響（500MB 在一般網路環境約 5-30s），需調整 SLA（見 §6）。
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- 大檔 multipart 會暫時佔用 Scheduler 記憶體（`multer.memoryStorage()`），與既有 Web UI 一致的風險模型。
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- visionA-backend 必須自行處理上傳超時與重傳（和一般檔案上傳 API 行為一致）。
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**替代方案**（見 ADR-002）：
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- A. 檔案先進 File Access Agent，Converter 再拉 — 需要跨團隊擴充 File Access Agent GET S2S 授權，Phase 1 被阻塞
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- B. 檔案流經 visionA-backend 兩次上傳（VisionA 前端 → backend → Converter）— visionA-backend 要扛兩次大檔流量，浪費頻寬
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- C. 使用者瀏覽器 direct-to-Converter presigned URL — 沒有對應基礎設施，Phase 1 不做
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### 3.5 API 設計概覽
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- **API 風格**：REST + JSON
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- **Base Path**：`/api/v1/*`
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- **認證**：所有端點（除 `/health`）都要 `Authorization: Bearer <JWT>`
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- **錯誤格式**：統一 `{error: {code, message, details, request_id}}`
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- **版本策略**：breaking change 走 `/api/v2/*`，小變更在 `/api/v1/*` 內向後相容新增欄位
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- **Rate Limit**：以 `client_id`（來自 token claim）為 key，預設 300 requests / 5 min（可調）
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- **ETag 支援**：`GET /api/v1/jobs/:id` 支援 `If-None-Match`，304 Not Modified 省流量（採納 Design 建議）
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詳細 API spec 見 `TDD.md §1`。
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### 3.6 資料架構
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#### 核心資料（Redis）
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| Key | 類型 | 內容 | TTL |
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|-----|------|------|-----|
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| `job:{job_id}` | String (JSON) | Job 完整 record（新增 `user_id`、`tenant_id`、`created_by_client_id`、`metadata`、`stage_timings`、`expires_at` 欄位）| 7 天 |
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| `user:{user_id}:jobs` | Set | 該 user 的 job_id 集合 | 隨最新 job 延長，建議 7 天 |
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| `user:{user_id}:active_job` | String | 當前 in-progress job_id（存在即代表有 active）| 隨 job 完成時刪除 |
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| `ratelimit:client:{client_id}` | 由 `express-rate-limit` 管理 | — | 5 min |
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不引入 PostgreSQL 的理由：Phase 1 資料量不大（單個 user 7 天內通常 < 10 個 job），Redis 足以承擔。未來若需要歷史任務持久化、跨 Crash recovery，再評估 PG。
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#### 資料流（Phase 1）
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```mermaid
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flowchart LR
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BE[visionA-backend] -->|1. POST /api/v1/jobs<br/>multipart: model + user_id| Sched[Scheduler]
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Sched -->|2. 驗 token| MC[Member Center]
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Sched -->|3. 檢查 user:active_job| Redis[(Redis)]
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Sched -->|4. multer 寫入 input| CB[(Converter Bucket)]
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Sched -->|5. 建 job + 索引| Redis
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Sched -->|6. enqueue onnx| Redis
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Workers[Workers] -->|consume| Redis
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Workers -->|read/write| CB
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Workers -->|done event| Redis
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BE -->|7. poll GET /api/v1/jobs/:id| Sched
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Sched -->|8. 讀 job| Redis
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BE -->|9. POST /promote| Sched
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Sched -->|10. 取 Converter token<br/>(files:upload.write, cache)| MC
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Sched -->|11. 讀結果| CB
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Sched -->|12. PUT 結果| FAA[File Access Agent]
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```
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## 4. 可靠性設計 (Reliability)
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### 4.1 SLI / SLO
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| 服務 | SLI | SLO | 依據 |
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|------|-----|-----|------|
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| `/api/v1/*` 可用率 | 2xx+3xx 請求 / 總請求 | ≥ 99.5%（工作時段）| PRD §9.2.1 |
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| `GET /api/v1/jobs/:id` p95 | 回應時間 95 百分位 | < 200ms | PRD §9.2.1、Design 4.1.2 |
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| `POST /api/v1/jobs` p95 | 回應時間 95 百分位（含 multipart 上傳到 Converter Bucket，與檔案大小相關）| < 5s（200MB 檔案）| 依 PRD §9.2.1 的頻寬假設調整 |
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| `POST /api/v1/jobs/:id/promote` p95 | 回應時間 95 百分位 | < 3s | PRD §9.2.1、Design 4.1.3 |
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| Token 驗證失敗率 | 401 / 總請求 | < 1%（排除正常過期）| PRD §9.2.1 |
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**關於 `POST /api/v1/jobs` p95**：因為改為 multipart 直接上傳，延遲主要受檔案大小與 visionA-backend 到 Converter 的網路頻寬影響。200MB @ 50MB/s ≈ 4s，500MB @ 50MB/s ≈ 10s。若觀測到頻繁超 SLA，Phase 2 可考慮拆為「建 job」+「上傳 chunk」兩個端點。
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### 4.2 容錯設計
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| 失敗情境 | 設計應對 |
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|---------|---------|
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| Member Center JWKS 不可達 | JWKS 本地 cache（TTL 10 min，stale-while-revalidate 24h），短時離線仍可驗 token |
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| Member Center token endpoint 不可達（取 Converter 自己的 token）| Token cache（有效期內不重取）；過期後重試 3 次，失敗則 `promote` 回 503 + `auth_service_unavailable`，由 visionA-backend 重試 |
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|
| multipart 上傳失敗 / 超過 500MB | `POST /api/v1/jobs` 回 400 `validation_error` 或 413 `file_too_large`；Redis 不建 job record（避免殘留）|
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| File Access Agent promote 失敗 | Converter Bucket 檔案保留 7 天，使用者可重試 promote；API 回 502 |
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| Worker Crash | 既有 Crash 即 Reset 機制：Worker 重啟後繼續 consume Redis Stream，in-progress 的 job 若在 Redis 中會被接手（前提：Redis 沒死）|
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| Redis Crash | 符合「Crash 即 Reset」設計哲學，所有 job 遺失，使用者重送 |
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| Scheduler Crash | 同上，重啟後繼續服務；進行中的 Worker 下階段 done 事件會找不到 job record 而被忽略（既有行為）|
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### 4.3 災難復原
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維持既有 **Crash 即 Reset**：RPO = 無保證（Redis 重啟即清空）、RTO < 30s（Docker restart）。本次不新增 DR 機制。
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## 5. 安全架構 (Security)
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### 5.1 威脅模型（STRIDE 摘要）
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| 威脅 | 風險 | 防護 |
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|------|------|------|
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| Spoofing（偽造 visionA-backend）| 中 | OAuth2 Bearer JWT（Member Center 簽發），JWKS 驗簽 |
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| Spoofing（偽造 user_id）| 低（接受）| 信任 visionA-backend 的 user_id；Converter 不做 user ACL（PRD §5.6 明確）|
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| Tampering（改動 job record）| 低 | Redis 在內部網段，無外部存取；Job record 僅 Scheduler 可寫 |
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| Repudiation（否認呼叫）| 中 | Log `client_id` + `request_id` + `user_id`，保留 30 天 |
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| Info Disclosure（跨 client 看別人的 job）| 中 | Job 查詢過濾：只回 `created_by_client_id` 吻合的 job（見 §5.3）|
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| DoS | 中 | Rate Limit per `client_id`；檔案大小上限 500MB（既有）|
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| Elevation of Privilege | 低 | scope 檢查嚴格：`converter:job.read` vs `converter:job.write` |
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### 5.2 安全邊界
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#### 5.2.1 端點 auth 要求
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| 端點 | 需要 auth？ | 需要的 scope |
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|------|-----------|-------------|
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| `GET /health` | ❌ 不需要 | — |
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| `POST /api/v1/jobs` | ✅ | `converter:job.write` |
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| `GET /api/v1/jobs` | ✅ | `converter:job.read` |
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||||||
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| `GET /api/v1/jobs/:id` | ✅ | `converter:job.read` |
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| `POST /api/v1/jobs/:id/promote` | ✅ | `converter:job.write` |
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|
| 舊 `/jobs/*`（Web UI 走的路徑）| ❌ 不加 OAuth | — |
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| `/jobs/*/events`（SSE）| ❌ 不加 OAuth | — |
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#### 5.2.2 Token 驗證清單
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每個 `/api/v1/*` 請求的 middleware 必須檢查：
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1. `Authorization: Bearer <JWT>` header 存在
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2. JWT 格式合法
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3. JWT 簽章（用 Member Center JWKS 驗）
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4. `iss` == 設定的 Member Center issuer
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5. `aud` 包含 `kneron_converter_api`（可能是 string 或 array）
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6. `exp` 未過期（含 clock skew ±60s）
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7. `scope` 包含該端點要求的 scope（空白分隔字串）
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8. `client_id` claim 存在（記錄用）
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9. （可選）`tenant_id` claim（見 §5.3）
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**失敗處理**：
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- 1-5 失敗 → 401 `invalid_token`
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- 6 失敗 → 401 `token_expired`
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- 7 失敗 → 403 `insufficient_scope` + `details.required_scope`
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- 8 失敗 → 401 `invalid_token`（缺必要 claim）
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#### 5.2.3 user_id 的邊界（方式 A：multipart 欄位）
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**再次強調：user_id 不是授權邊界。** Converter 的設計如下：
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| 操作 | 處理方式 |
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|------|---------|
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| `POST /api/v1/jobs` 建 job | 信任 multipart field 中的 `user_id`，寫入 job record |
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| `GET /api/v1/jobs/:id` 查 job | 回傳 job record（不比對呼叫者 user_id）|
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| `GET /api/v1/jobs?user_id=X` 查列表 | 以 query 中的 `user_id` 過濾（**呼叫者可以查任意 user 的 job**）|
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| `POST /api/v1/jobs/:id/promote` | 不需要 user_id（只檢查 job 狀態）|
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**為什麼這樣設計**：
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- 服務消費者（例如 visionA-backend）本來就需要看自己所有 user 的 job（例如 admin 監控面板）
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- 授權邊界在 `client_id` 層：只要 client 有 `converter:job.read` scope 就能查任何 job
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- 防止跨 client 串連（見 §5.3）
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#### 5.2.4 跨 client 隔離（重要）
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**風險**：若未來有 client A 和 client B 都接 Converter，client B 不應看到 client A 建的 job。
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**設計**：Job record 記錄 `created_by_client_id`，查詢時**預設**只回相同 client_id 的 job。
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| 查詢 | 預設行為 |
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|------|---------|
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| `GET /api/v1/jobs` | 只回 `created_by_client_id == token.client_id` 的 job |
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| `GET /api/v1/jobs/:id` | 若 `created_by_client_id != token.client_id`，回 404（**不是 403**，避免資訊洩露）|
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| `POST /api/v1/jobs/:id/promote` | 同上 |
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Phase 1 的第一個 client 是 visionA-backend，此規則對它無感。未來加新 client 時，自動獲得隔離。
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**例外**：若需要「管理員 client」能跨 client 查詢（例如監控用），可設定特殊 scope `converter:admin.read`，Phase 1 不實作，但保留擴展空間。
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### 5.3 Tenant 策略（回應 PM 疑問 A.1.3）
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**決定**：Phase 1 採 **single-tenant per Converter deployment**，Converter 不自行管理 tenant 隔離。
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具體作法：
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- Converter 在設定檔中記錄 `EXPECTED_TENANT_ID`（從環境變數 `CONVERTER_TENANT_ID`）。
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- 驗 token 時若 JWT 有 `tenant_id` claim，則檢查等於 `EXPECTED_TENANT_ID`，不等則 403 `tenant_mismatch`。
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- 若 JWT 沒有 `tenant_id` claim，依 Member Center owner 的決定行事（Phase 1 初期可能沒有 tenant claim，可先 warn log，不擋）。
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- Job record 記錄 `tenant_id`（方便未來 log 與審計）。
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- 所有 Converter 打 File Access Agent 的請求自然帶著 Converter 自己的 `tenant_id`（來自 token），File Access Agent 的 `INSTANCE_TENANT_ID` 必須與之吻合。
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**未來（多租戶）的擴展路徑**：
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- 若要 Converter 一份程式碼支援多個 tenant，需要新增「根據 token 的 tenant_id 路由到對應的 File Access Agent instance」邏輯。Phase 1 不做。
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### 5.4 舊 `/jobs/*` 路徑的保護（部署分流）
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Web UI 走的 `/jobs/*` 路徑**不加 OAuth**。若公網可達，會被繞過對外 API 的 scope 檢查直接打 Scheduler。
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**解決**：**部署層級分流**（見 §7）。Nginx 分兩個 vhost：
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- **public vhost**（443 對公網）：只 proxy `/api/v1/*` 到 Scheduler，其他路徑一律 404
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- **internal vhost**（僅內部網段可達）：proxy `/jobs/*`、`/health`、`/queues/stats`、`/jobs/*/events` 到 Scheduler
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這樣 Web UI（部署在內部網段 / 跳板後面）正常運作，對外 API 僅暴露 `/api/v1/*`。
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採納 Design Review §2.3 建議的方案 B。
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## 6. 效能工程 (Performance)
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### 6.1 延遲預算（`POST /api/v1/jobs`）
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| 階段 | 預算 |
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| Nginx ingress（含 multipart 前置處理）| 10ms |
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| JWT 驗證（JWKS cache hit）| 5ms |
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| multipart 接收（multer memory，與檔案大小相關）| 200MB @ 50MB/s ≈ 4s |
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| multipart validation（欄位、mimetype、副檔名）| 20ms |
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| Redis 查 active_job | 10ms |
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| MinIO PutObject（寫入 Converter Bucket，buffer 已在記憶體）| 200MB @ 200MB/s ≈ 1s |
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| Redis 寫 job record + 索引 | 20ms |
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| Enqueue 到 Redis Stream | 10ms |
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| **總預算（200MB 檔案）** | **~5s（p95）** |
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| **總預算（500MB 檔案）** | **~12s（p95）** |
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**若檔案很大**：p95 會超過 5s SLA。考慮未來：
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- 改為 chunked upload（前端把檔案切塊，多個 PUT /api/v1/jobs/:id/chunks）— Phase 2 可選
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- 改為 async 上傳模式（先回 202 + job_id，背景接收剩餘 chunks）— Phase 2 可選
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### 6.2 Token cache 策略
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| Cache | TTL | 退出條件 |
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|-------|-----|---------|
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| JWKS（驗 JWT 用）| 10 min（主動 refresh）| 遇到未知 `kid` 時強制 refresh 一次 |
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| Converter 自己的 access token | `expires_in - 60s`（快到期才 refresh）| 遇到 401 時強制 refresh 一次 |
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### 6.3 Rate Limit 策略
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| 範圍 | 限制 | 動機 |
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|------|------|------|
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| 全局（IP）| 200 req / 15min（既有）| 維持既有防護 |
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| Per `client_id` | 300 req / 5min | 防止單一 client 暴力 polling，但容許正常 2-5s polling（5min 可 60-150 次已足夠）|
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## 7. 部署架構
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### 7.1 Nginx 雙 vhost 分流
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Phase 1 採**一份 Nginx process、兩個 `server` block** 的設計（方案 B）：
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Nginx（單一 process） │
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│ │
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│ ┌────────────────────────┐ ┌────────────────────────────┐ │
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│ │ server { │ │ server { │ │
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│ │ listen 443 ssl; │ │ listen 10.0.0.1:80; │ │
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│ │ server_name │ │ server_name │ │
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│ │ converter....com; │ │ converter-internal...; │ │
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│ │ │ │ │ │
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│ │ location /api/v1/ {} │ │ location /jobs {} │ │
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│ │ location = /health {} │ │ location /queues/stats {} │ │
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│ │ location / { │ │ location / { │ │
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│ │ return 404; │ │ proxy_pass web:3000; │ │
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│ │ } │ │ } │ │
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│ │ } │ │ } │ │
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│ │ (public vhost) │ │ (internal vhost, 內網 IP) │ │
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│ └───────────┬─────────────┘ └────────────┬────────────────┘ │
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└──────────────┼──────────────────────────────┼───────────────────┘
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│ │
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▼ ▼
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┌──────────────────────────────────────────────────┐
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│ Task Scheduler (:4000) │
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│ - /api/v1/* （OAuth 保護，僅 public vhost 轉入）│
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│ - /jobs/* （無 auth，僅 internal vhost 轉入） │
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│ - /jobs/*/events（SSE） │
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│ - /health, /queues/stats │
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└──────────────────────────────────────────────────┘
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▲
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│ （僅 internal vhost 流入）
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│
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Web UI / 內部工具（內網）
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```
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實務上可以兩種實作方式：
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- **A. 兩份 Nginx instance**（一個 public、一個 internal，各自獨立 process）
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- **B. 一份 Nginx process、兩個 `server` block**，根據 `listen` 的 interface（public IP vs internal IP）做分流
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Phase 1 採 **B**（設定簡單、資源省、單一 reload 管理）。上方 ASCII 圖即為方案 B 的實際結構；對應完整 Nginx config 詳見 `TDD.md §7.1`。
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### 7.2 docker-compose 變化
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本次**不**在 docker-compose.yml 新增 File Access Agent / Member Center（由對方團隊部署，Converter 只是 client）。
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新增環境變數（詳見 `TDD.md §9`）：
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- `MC_ISSUER`, `MC_JWKS_URL`, `MC_TOKEN_URL`
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- `KNERON_CONVERTER_CLIENT_ID`, `KNERON_CONVERTER_CLIENT_SECRET`
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- `KNERON_CONVERTER_AUDIENCE`（接收端）
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- `FILE_ACCESS_AGENT_BASE_URL`, `FILE_ACCESS_AGENT_AUDIENCE`
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- `CONVERTER_TENANT_ID`
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- `CONVERTER_SCOPES_REQUIRED_WRITE`, `CONVERTER_SCOPES_REQUIRED_READ`
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## 8. ADR（架構決策紀錄）
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### ADR-001：對外 API 採 Member Center OAuth2，不自建 API Key
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**狀態**：Accepted
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**背景**：對外 API 需要身分驗證機制。選項有（a）自建 API Key、（b）採 Innovedus Member Center OAuth2。
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**決定**：採 **Member Center OAuth2**。
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**理由**：
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1. 使用者已決定 Converter 對齊 Innovedus 生態（progress.md）。
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2. OAuth2 是業界標準，visionA-backend 本來就要接 Member Center（Phase 1 規劃）。
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3. 自建 API Key 等於要自己管 secret rotation、scope、audit，重複發明輪子。
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4. Member Center 已提供 JWKS、token endpoint、client management，Converter 只要實作 resource server + client 兩個 OAuth2 角色即可。
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**代價**：跨團隊依賴（註冊 audience、client、scope），若 Member Center owner 不配合會阻塞。已列入 progress.md 風險。
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**替代方案**：
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- A. 自建 API Key：簡單但不符合生態標準，未來遷移成本高
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- B. mTLS：運維成本高，對 Node.js 生態不夠友善
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### ADR-002：promote 結果檔採「做法 2」— Converter 自己推到 File Access Agent
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**狀態**：Accepted
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**背景**：轉檔完的結果要搬回 File Access Agent（`promote`）。有三種搬檔做法：
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| 做法 | 說明 | 優劣 |
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| 1 | 結果檔流經 visionA-backend（Converter → visionA-backend → File Access Agent）| 浪費頻寬、visionA-backend 要扛大檔 |
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| 2 | Converter 自己 PUT File Access Agent（`files:upload.write`）| 檔案只在 NAS 側流動，單次寫入 |
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| 3 | File Access Agent 主動拉 Converter Bucket | File Access Agent 沒這功能，不能為了我們改 |
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**決定**：採做法 2。
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**理由**：
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1. 省流量：Converter 和 File Access Agent 都在 NAS 側，直連 HTTP。
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2. visionA-backend 職責單純（只管 orchestration + 原始檔 multipart 轉送，不碰結果檔）。
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3. 符合 PRD US-13 的明確要求。
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4. File Access Agent 的 `PUT /files/{key}` 已明確支援 S2S JWT + `files:upload.write` scope（對方現有 API 已實作，無跨團隊阻塞）。
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**範圍澄清（2026-04-25 更新）**：
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本 ADR **只針對結果檔 promote 的搬檔路徑**。原始模型不會進 File Access Agent（visionA-backend 直接 multipart 上傳 Converter，見 §3.4），Phase 1 Converter 完全不需要 `files:download.read` / `files:metadata.read` scope。
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**代價**：
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- Converter 需要取自己的 service token（OAuth client 邏輯）。Token 可 cache、失敗可 retry。
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- Converter 需要設定 `KNERON_CONVERTER_CLIENT_ID` + `CLIENT_SECRET`（secret 管理責任）。
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**替代方案**（已排除）：
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- 備案 A：讓 visionA-backend 自己從 Converter 下載結果、再上傳到 File Access Agent — 浪費頻寬 × 2，不合理
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- 備案 B：File Access Agent 主動拉 — 對方沒這個介面，不做
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### ADR-003：user_id 以 multipart 欄位傳遞（方式 A），不放 token claim、不放自訂 header
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**狀態**：Accepted（已由使用者決策）
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**背景**：需要記錄 job 是誰的（VisionA 使用者 ID）。有三種方式：
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| 方式 | 做法 | 優劣 |
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| A | 放 multipart 欄位 `user_id`，Converter 信任 | 與 model_id / version / platform 等其他業務欄位用同一條路徑，和既有 Web UI 的 `POST /jobs` 對齊 |
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| B | Member Center 簽 token 時把 `user_id` 塞 claim | 看起來像「user 的 token」，但 client_credentials 本質是 S2S，不該綁 user |
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| C | 自訂 `X-User-Id` header | 跟一般業務欄位（model_id 等）放不同位置，增加心智負擔 |
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**決定**：採方式 A（multipart 欄位）。
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**理由**：
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1. client_credentials 是服務對服務的 token，沒有「user」概念，不應把 user_id 放 claim
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2. `POST /api/v1/jobs` 本身就是 multipart，多一個 `user_id` 欄位最自然，和 `model_id`、`version`、`platform` 等業務欄位放一起
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|
3. 與既有 Web UI `POST /jobs` 的 multipart 欄位路徑一致，程式碼可共用 validation
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4. Converter 不做 user 層 ACL（PRD §5.6 明確），user_id 只用於業務邏輯（同使用者限制、查詢過濾）
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5. 避免跟 Member Center 要客製化 claim，維持標準 OAuth2
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**代價**：Converter 完全信任 visionA-backend 送的 user_id。若 visionA-backend 被入侵或 bug 亂送，可能造成「A 使用者看到 B 的 job」。
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- **緩解**：授權責任邊界在 visionA-backend，這是合理的 trust boundary。Converter 的日誌會記錄 user_id 變更頻率，可做異常監測（PRD §12.2 已列）。
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### ADR-004：Polling 而非 Webhook
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**狀態**：Accepted（PM 已決策）
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**背景**：轉檔時間長（可能 30s-數分鐘），visionA-backend 需要知道何時完成。
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**決定**：Phase 1 只提供 polling（`GET /api/v1/jobs/:id`），不實作 Webhook。
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**理由**：
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1. 下游是另一個 backend 服務，polling 對它是標準做法
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2. Webhook 需要處理：retry、簽章、對方 endpoint 驗證、重放防護，surface area 太大
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3. Phase 1 先快速上線驗證產品價值，Webhook 可以 Phase 3 再考慮
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**代價**：進度延遲 = polling 間隔。API 文件建議 2-5s 間隔，對 UX 足夠。
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### ADR-005：Phase 1 使用者下載延至 Phase 2
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**狀態**：Accepted（已由使用者決策）
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**背景**：Member Center 的 `POST /file-access/download-tokens` 尚未實作，該 endpoint 是使用者直連下載的前提。
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**決定**：Phase 1 **完全不做**使用者下載功能，延至 Phase 2。
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**理由**：
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1. 阻塞於外部依賴（Member Center owner 的時程）
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2. Phase 1 先讓「上傳 → 轉檔 → 搬進模型庫」閉環可以跑
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3. UX 缺口由 VisionA 產品團隊用 messaging 策略處理（Design 議題 #1）
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**代價**：VisionA 使用者暫時沒有下載能力。VisionA 產品團隊需有 fallback（Design Review §6 議題 #1）。
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### ADR-006：Phase 1 Web UI 不改，維持既有 multipart 路徑
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**狀態**：Accepted（PM 已決策）
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**背景**：Web UI 目前走 `POST /jobs`（multipart）、`GET /jobs/:id/events`（SSE）、`GET /jobs/:id/download/...`。
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**決定**：**全部保留不動**，Web UI 與對外 API 兩套並存。
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**理由**：
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1. Web UI 是內部工具，persona 與 API 消費者不同
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2. 給 Web UI 加 OAuth 等於加登入流程，UX 倒退（Design Review §2.3）
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3. 降低本次 L 級的範圍，避免同時改兩套
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**代價**：Web UI 的 `/jobs/*` 路徑若曝露公網會繞過 OAuth。
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- **緩解**：部署層分流（§5.4、§7），public Nginx 只 proxy `/api/v1/*`。
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## 9. 回應 PRD 附錄 A 疑問清單
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| # | PM 疑問 | 架構決策 |
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| A.1.1 | Web UI 要不要也改走 OAuth | **不改**，見 ADR-006。以 Nginx 分流保護。未來若要改，屬於獨立的 M/L 級任務 |
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| A.1.2 | 同使用者限制的範圍 | **整個 Converter 服務共用 user_id 空間**。現階段第一個 client 是 visionA-backend，未來加 client 時若真的有 user_id 衝突風險，再考慮用 `(client_id, user_id)` 複合鍵（Phase 1 不做）|
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| A.1.3 | tenant_id 策略 | **single-tenant per Converter deployment**。見 §5.3。Job record 會記錄 tenant_id 方便 audit |
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| A.1.4 | Phase 2 fallback | 本架構文件不決定此議題（屬 VisionA 產品團隊決策）。我們的架構不阻擋 VisionA 選任一方案 |
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| A.1.5 | API 採用度 baseline | 非架構議題。建議 Phase 1 上線後跑 1 個月 beta 再訂 SLA 目標 |
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| A.1.6 | 既有 `[推測]` 標記清理 | 非本次範圍 |
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| A.2.1 | Member Center owner 協調 | **阻塞項**，必須在 kickoff 前解決。建議的 naming：`kneron_converter_api` audience、`kneron_converter` client、scopes 見 TDD §8（Phase 1 Converter 只需 `files:upload.write` 一個 scope 打 FAA）|
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| A.2.2 | File Access Agent deployment / tenant_id | 中度依賴（只 promote 時用）。Converter 在 setup 時需要 FILE_ACCESS_AGENT_BASE_URL + 確認 tenant_id 吻合；FAA 現有 `PUT /files/{key}` 已支援 S2S JWT，無需擴充 |
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| A.2.3 | VisionA Phase 1 OAuth 整合時程 | 需雙方 kickoff 對齊 |
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| A.2.4 | Member Center download-tokens 實作時程 | Phase 2 啟動觸發條件 |
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| A.3.1 | scope 命名 | 建議採 `converter:job.write`、`converter:job.read`，格式對齊 File Access Agent 的 `files:*.*` 慣例 |
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| A.3.2 | Effort 估算 | 見 TDD §12（按 T1-T8 拆分，預估 4-5 人週）|
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| A.3.3 | OpenAPI 維護策略 | **手寫 YAML**（Phase 1），手動與實作同步。未來再評估自動生成 |
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| A.3.4 | user_id 索引的 Redis 策略 | **新增 `user:{user_id}:jobs` Set + `user:{user_id}:active_job` String**。避免 `KEYS *` 全掃（Design 4.1.2 建議已採納）|
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## 10. 回應 Design Review 7 條建議
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| # | Design 建議 | 是否採納 | 說明 |
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| 1 | Response schema（`stage_timings`、`stage_progress`、`expires_at`、結構化 error）| ✅ 全採納 | 見 TDD §1 |
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| 2 | 錯誤碼結構化（`{error: {code, message, details}}`，409 帶 active_job 詳情）| ✅ 全採納 | 見 TDD §1.5 |
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| 3 | Polling 效能（p95 < 200ms，ETag 支援）| ✅ 採納 | 見 §6.1、TDD §1.3（ETag）|
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| 4 | 部署隔離（避免 `/jobs/*` 公網曝光）| ✅ 採納方案 B（Nginx 分流） | 見 §7 |
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| 5 | 預留擴展（metadata、ETA、DELETE 路徑、progress 顆粒度）| ✅ 大部分採納 | API 留 `metadata: {}`、保留 `DELETE` 路徑可回 501 Not Implemented（Phase 2 再啟用）|
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| 6 | promote 同步（p95 < 3s）| ✅ 採納 | 見 §6.1。超過 10s timeout 的 async 模式 Phase 1 不做 |
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| 7 | Rate limit per client_id | ✅ 採納 | 見 §6.3 |
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## 11. 風險與待確認事項（給使用者決策）
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> 註：2026-04-25 變更後，原 R1（File Access Agent GET S2S 授權問題）已移除（見 §0 變更歷程），現存 R1-R6 為原 R2-R6 的內容沿用原敘述挪上一格後重編；R7 為本次針對 multer memoryStorage 大檔並發 OOM 新增的風險。
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| # | 風險 / 議題 | 影響 | 行動 |
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| R1 | Member Center client / audience / scope 註冊時程 | 高 | Orchestrator 協助排跨團隊會議 |
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| R2 | Member Center 是否支援 `tenant_id` claim？格式？| 中 | 待確認；Phase 1 可先不擋 tenant（warn log），等 Member Center 定案 |
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| R3 | File Access Agent 的 `object_key` 命名約定與 VisionA 對齊（僅 promote 需要）| 中 | 見 TDD §6.1 建議，需 VisionA 確認 |
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| R4 | JWKS cache stale 時 Member Center 更新 key 的同步策略 | 低 | 10 min TTL + 遇到未知 kid 強制 refresh 應足夠 |
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| R5 | 大檔（> 200MB）multipart 上傳會超過 p95 SLA | 中 | Phase 1 接受（SLA 已調整為 5s @ 200MB、12s @ 500MB）；若觀測到頻繁超 SLA，Phase 2 引入 chunked upload |
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| R6 | docker-compose 本地開發時如何測 OAuth | 中 | 見 TDD §11（建議本地跑 Member Center docker-compose，或以 mock server）|
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| R7 | Scheduler 同時承接多個 500MB multipart 上傳會吃光記憶體（`multer.memoryStorage()`）| 中 | Phase 1 依賴 `user_has_active_job` 鎖避免同 user 併發；若跨 user 併發成為瓶頸，改 `multer.diskStorage()` 或 streaming 上傳 |
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## 12. Phase 1 / Phase 2 切分（架構層）
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### Phase 1 必做
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- auth middleware + scope 檢查
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- OAuth client + token cache
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- 新路由群 `/api/v1/*`（POST jobs、GET jobs、GET jobs/:id、POST promote）
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- Redis 資料模型擴充（user_id、tenant_id、索引）
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- 同使用者一個轉檔限制
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- Recovery 查詢
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- 部署分流（Nginx 雙 vhost）
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- OpenAPI 文件
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### Phase 2 預留（不改契約）
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- `POST /api/v1/jobs/:id/download-tokens`（等 Member Center 補完）
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- `DELETE /api/v1/jobs/:id`（回 501 Phase 1 → 實作 Phase 2/3）
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- `POST /api/v1/jobs/:id/webhooks`（預留結構，可回 501）
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- Async promote 模式（若觀測到 p95 > SLA）
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### 阻塞條件
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- **Phase 1 阻塞**：見 R1（Member Center 註冊），必須在 kickoff 前解除。File Access Agent 側 Phase 1 只需 `PUT /files/{key}` S2S 支援（對方現有 API 已支援，無阻塞）
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- **Phase 2 阻塞**：Member Center `POST /file-access/download-tokens` 實作
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### 觸發條件
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- Phase 1：三方交叉審閱通過 + 使用者審核 Design Doc + TDD + R1 解除
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- Phase 2：Member Center endpoint 實作完成並提供測試環境
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## 13. 後續步驟
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1. 本 Design Doc 送 PM / Design 交叉審閱
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2. 使用者審核最終版
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3. 跨團隊協調 R1（Member Center 註冊 audience / client / scope）
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4. 工程師依 `TDD.md` 的任務清單（T1-T8）增量式開發
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5. 第二階段：Reviewer 每個任務把關
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**附註**：本 Design Doc 約 710 行，已超過建議拆分門檻（500 行）。本次更新聚焦內容修正，暫不拆分；下輪更新建議拆分為 `design-doc.md`（索引）+ 子模組。
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347
docs/autoflow/04-architecture/security.md
Normal file
347
docs/autoflow/04-architecture/security.md
Normal file
@ -0,0 +1,347 @@
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# Security Notes — Phase 1
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> 本文件記錄 Phase 1 已知的安全設計決策、被接受的風險、以及對應的 mitigation 與 Phase 2 改進候補方案。
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>
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> **更新時機**：每次安全審查（Reviewer / Security Auditor）發現新風險或變更現有 trust assumption 時，必須更新此檔案。
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## 索引
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| Section | 內容 |
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| [Trust Boundary](#trust-boundary重要-design-risk) | user_id 來源信任問題（Phase 1 接受風險） |
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| [Input Validation](#input-validation) | 已落實的輸入驗證機制 |
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| [Storage Security](#storage-security) | MinIO object key 控制與 cleanup 策略 |
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| [Auth Security](#auth-security) | JWT / JWKS 配置、algorithm pin |
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| [Rate Limiting](#rate-limiting) | 雙層 rate limiter 設計 |
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| [Logging](#logging) | 結構化 log 與敏感資料保護 |
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| [Phase 2 候補方案清單](#phase-2-候補方案清單) | 已知待補強的設計 |
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## Trust Boundary（重要 design risk）
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### user_id 為 multipart field，受信任 visionA-backend 帶來
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#### 設計
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`POST /api/v1/jobs` 的 `user_id` 從 multipart form field 傳入，**不是**從 JWT claim derive。Converter 完全信任 visionA-backend 端把對的 `user_id` 傳進來。
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visionA-backend Converter
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│ │
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├── client_credentials ──────→│ (取得 access token)
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│ │
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├── POST /api/v1/jobs ────────→│ Form-Data:
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│ Authorization: Bearer … │ user_id: "alice" ← visionA 端決定
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│ │ model: <file>
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│ │ ...
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│ │
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│ │ Converter 端：
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│ │ - 用 token 驗 client（OK）
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│ │ - 信任 user_id 是「真正提交的 user」
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│ │ - 不再驗證 user_id 與 token 的關係
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#### Trust assumption（Phase 1）
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visionA-backend 端：
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1. **程式碼安全** — 無 XSS / SSRF / RCE 漏洞，user_id 來源可信
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2. **infra 安全** — network ACL、IP allow-list、TLS 確保只有 visionA-backend 能呼叫此 API
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3. **credential 管理** — `client_secret` 不外洩、不放 git、不寫 log
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4. **audit log 健全** — visionA 端能追溯「哪個真實用戶觸發了哪次轉檔」
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#### Risk（被接受）
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visionA-backend **一旦被 compromise**，attacker 可用同一個合法 `client_credentials`：
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| 攻擊面 | 影響 |
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| 為任意 `user_id` 建 job | 冒充任何 user（user_id 完全由 attacker 控制）|
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| 鎖定特定 user 7 天 | active_job conflict 機制被當武器（任意 user_id 一旦被鎖，正常請求也 409）|
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| 偽造的 job 計入 victim user_id 的 history | `user:{victim}:jobs` Set 被汙染，未來查 history 看到不是自己的紀錄 |
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| 累計 victim 的 job count（如有 quota / billing） | Phase 2 若引入 per-user quota / billing，會誤計到 victim 上 |
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#### Phase 1 決策（2026-04-25 使用者裁決）
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**接受此風險。** 理由：
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1. visionA-backend 是內部受控系統（非 Internet-facing），compromise 機率低
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2. Phase 1 重點是把核心 pipeline 跑通，安全強化排在 Phase 2
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3. 引入 HMAC / OBO 會增加 visionA 端的整合工作量，目前未取得對方確認
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#### Mitigations（Phase 1 已採用）
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| Mitigation | 說明 |
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| **per-client_id rate limiter（300 req / 5min）** | 限制單一 client（即被 compromise 的 visionA-backend）的攻擊速度 |
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| **input 完全由 server 控制 object_key** | `jobs/{server-生成 uuidv4}/input/{sanitize 後 filename}`，attacker 無法控制 prefix |
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| **filename / user_id 嚴格 sanitize** | 阻擋 path traversal / Redis key injection / log injection / XSS / glob pattern |
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| **structured audit log（含 client_id + user_id pair）** | 可從 log 反查「哪個 client 為哪個 user_id 建了 job」，發現 compromise 時加速 forensics |
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| **active_job 7 天 TTL**（fail-safe）| 即便 worker 異常未清，TTL 也會自動 GC，避免 attacker 鎖死後永久不釋放 |
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#### Phase 2 候補方案
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##### 方案 1：HMAC-signed user_id（推薦短期）
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visionA-backend 用共享 secret HMAC 簽 user_id，Converter 驗簽：
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visionA-backend Converter
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hmac = HMAC-SHA256( 收到 multipart 後：
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secret, recv_user_id, recv_hmac
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user_id || timestamp) ↓
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if HMAC-SHA256(secret, recv_user_id || ts) != recv_hmac:
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POST /api/v1/jobs ─────────→ return 401 invalid_hmac
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Form: if abs(now - ts) > 60s:
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user_id: "alice" return 401 hmac_expired
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x_user_id_hmac: "<hex>" else:
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x_user_id_ts: "<unix>" accept user_id
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```
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**優點**：實作簡單，雙方只需要共享 secret + 規範 hash。
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**缺點**：仍是 symmetric secret，有外洩風險；不會解決「visionA 自己被 compromise」的場景（attacker 也能簽）。
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##### 方案 2：OBO Token / Token Exchange（業界標準，推薦中期）
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visionA-backend 為每個 user 取 user-context token（例如 OBO flow / Token Exchange RFC 8693），Converter 從 JWT claims 取 `user_id`：
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visionA-backend Member Center Converter
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POST /token ──────────────→ grant_type=token-exchange
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subject_token=<user-token> audience=converter
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subject_token_type=jwt ↓
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new token with claims:
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sub: "alice" ← user 身份
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actor: { sub: "visionA-client" } ← 委託 client
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←─── new access token ─────
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POST /api/v1/jobs ─────────────────────────────────────────────────→
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Authorization: Bearer <new token> ↓
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Converter 從 token claims
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取 user_id（不是 multipart）
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**優點**：
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- 完全消除 trust boundary 問題（user_id 來自 Member Center 簽過的 JWT）
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- 業界標準，跨 vendor 適用
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- 自動 audit chain（actor + subject 雙重身份）
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**缺點**：
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- visionA / Member Center 都需要實作 Token Exchange 流程
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- 性能：每次 POST /jobs 多一次 Token Exchange round-trip（可 cache 緩解）
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##### 方案 3：Audit Anomaly Detection（補強）
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偵測同 `client_id` 短期內出現大量不同 `user_id` 的異常 pattern：
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監控 metric：
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unique_user_ids_per_client_per_5min{client_id="visionA-backend-client"}
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正常 pattern：
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- 一個 client_id 5 分鐘內可能服務 5-50 個不同 user_id
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異常 pattern：
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- 一個 client_id 5 分鐘內出現 500 個不同 user_id
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- 一個 client_id 連續 1 小時內每 5 分鐘出現 < 1 秒的 burst（自動化攻擊）
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告警 → 人工介入 → 視情況 revoke client_credentials
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**優點**：不需要改動 protocol，可獨立實作；對已 deployed 系統最容易加上。
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**缺點**：被動防禦（事後發現），無法即時阻擋。
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## Input Validation
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### 已落實（Phase 1）
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| 項目 | 實作位置 | 機制 |
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| **filename sanitize** | `src/utils/sanitize.js` `sanitizeFilename` | NUL byte truncation / path.posix.basename / 控制字元 / 白名單字元 / 截長 200 / leading-dot 移除 |
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| **user_id 嚴格白名單** | `src/utils/sanitize.js` `validateUserId` | `^[A-Za-z0-9._-]+$` regex（Sec M1 強化）+ 額外 `..` 拒絕 |
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| **version 嚴格白名單** | `src/routes/v1/validators/createJob.js` | `^[A-Za-z0-9._-]+$` regex（Sec M3）|
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| **model_id 數字範圍** | 同上 | `^\d+$` + 1 ≤ x ≤ 65535 |
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| **platform enum** | 同上 | `{520, 720, 530, 630, 730}` |
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| **enable_* boolean** | 同上 | 嚴格 `'true'` / `'false'` 字串 |
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| **metadata JSON object** | 同上 | JSON.parse + 拒絕 array / null / primitive |
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| **model 副檔名白名單** | 同上 | `{.onnx, .tflite}`（PRD F-01）|
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| **model file 大小** | multer + handler | 預設 500MB（multer LIMIT_FILE_SIZE → 413）|
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| **ref_image per-file 大小** | `validateCreateJobRequest` | 10MB（Sec C2 修正，避免 100 張 × 500MB = 50GB OOM）|
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| **ref_image 張數** | multer fields config | maxCount=100 |
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### 攻擊向量驗證清單
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| 攻擊向量 | 防禦點 | 測試 |
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| Path traversal in filename | `sanitizeFilename` `path.posix.basename` + leading-dot strip | `sanitize.test.js` |
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| NUL byte truncation | `sanitizeFilename` `split('\0')` | 同上 |
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| Windows path / backslash | `sanitizeFilename` `replace(/\\/g, '/')` | 同上 |
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| Redis key injection in user_id | `validateUserId` 拒絕 `:` | 同上 |
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| XSS in user_id | `validateUserId` 嚴格白名單 | 同上（Sec M1）|
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| XSS in version | `version` 嚴格白名單 | `createJob.validator.test.js`（Sec M3）|
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| Unicode RTL override | 嚴格白名單拒絕非 ASCII | 同上 |
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| Glob / shell metachar in user_id / version | 嚴格白名單拒絕 `*?[];&|$` 等 | 同上 |
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| ref_image OOM (100 × 500MB) | per-file 10MB 上限 | `createJob.integration.test.js`（Sec C2）|
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| log injection (CRLF) | 嚴格白名單拒絕 `\r\n` | 同上 |
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## Storage Security
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### MinIO object key 完全 server 控制
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inputObjectKey = `jobs/${jobId}/input/${safeFilename}`
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^uuidv4 ^server-controlled prefix ^sanitized
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refImageKey = `jobs/${jobId}/ref_images/${index}_${safeFilename}`
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attacker 無法控制：
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- prefix `jobs/` — server hardcode
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- jobId — server 用 `uuidv4()` 生成
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- ref_images index — server 用 `idx` 自增
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attacker 部分控制（已 sanitize）：
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- safeFilename — 經 `sanitizeFilename` 處理（最壞情況產生合法的相對檔名）
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### M5 方案 A：先寫 MinIO 後 Lua claim
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避免「拿到 Lua claim 但 MinIO 失敗」需要 rollback Redis 的複雜度：
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- MinIO 失敗 → 直接回 502，Redis 完全乾淨
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- Lua conflict / throw → cleanup MinIO（fire-and-forget，靠 7d lifecycle 兜底）
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- enqueue 失敗 → 補償 release Redis + cleanup MinIO（Sec M2 + Reviewer Major-2 修正）
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### Sec M4：寫入放大 pre-check
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handler 在 `writeInputToMinIO` 之前先廉價 GET `user:{userId}:active_job`，若已存在直接回 409。
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避免 conflict request 還是上傳完 500MB 才被 Lua reject（節省頻寬與記憶體）。
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> ⚠️ pre-check 與 Lua claim 之間仍有 race（兩個 request 同時通過 pre-check），最終 atomicity 仍由 Lua 保證；pre-check 純粹是「optimization」。
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### Sec M5：mount-time STORAGE_BACKEND 檢查
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`createJobsRouter` 在 mount 時就檢查 `STORAGE_BACKEND === 'minio'`：
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- 不對 → **不掛 multer**，POST /api/v1/jobs 直接回 500 misconfiguration
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- 不會吃 multipart body，避免 misconfig 也消耗 500MB 記憶體
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- GET / DELETE / download-tokens 不依賴 storage backend，仍正常掛
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## Auth Security
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### JWT Algorithm Pin（Sec m3）
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`src/auth/jwks.js` 明確 pin 接受的 JWT signing algorithm：
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```js
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const ALLOWED_JWT_ALGS = ['RS256', 'ES256', 'PS256'];
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```
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拒絕：
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- `none`（jose 預設拒絕，但仍明確列出）
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- `HS256` / `HS384` / `HS512`（HMAC，避免演算法混淆攻擊）
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### JWKS Cache
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- TTL 10 分鐘（`JWKS_CACHE_MAX_AGE_MS` env override）
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- Cooldown 30 秒（避免 JWKS endpoint 失敗時 thundering herd）
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- 模組層級 cache（同一個 jwksUrl 共用一個 RemoteJWKSet）
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### Token 驗證
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| 檢查項 | jose 預設 | Converter 加碼 |
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| signature | ✅ | — |
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| exp | ✅ | clockTolerance 60s |
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| nbf | ✅ | — |
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| issuer | — | ✅（`MEMBER_CENTER_ISSUER`）|
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| audience | — | ✅（`KNERON_CONVERTER_AUDIENCE`）|
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| algorithm | 拒絕 none | ✅ pin to RS256/ES256/PS256（Sec m3）|
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## Rate Limiting
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### 雙層設計
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Request → IP-based limiter (200 req / 15min) ← app.js 全域
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→ requireAuth (驗 token)
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→ per-client_id limiter (300 req / 5min) ← v1 jobs router
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→ multer / handler
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| 層級 | 目的 | 範圍 |
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| IP-based | 防匿名流量 / DDoS | 全 `/api` 前綴 |
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| per-client_id | 合約上限 / 攻擊速度限制 | `/api/v1/jobs` 寫入端點 |
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### Phase 2 待補
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- Memory store 警告：目前用 process-local memory，**多 instance 部署需改 Redis store**
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- 目前對「未認證但合法路由」的 quota 計算可能誤殺 — 預設 1 個 visionA-backend IP 帶多 user 共用，需要監控 IP-based 是否誤殺
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## Logging
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### 結構化 JSON
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所有 log 使用結構化 JSON 格式，必含：
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- `timestamp`（ISO 8601）
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- `level`（INFO / WARN / ERROR）
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- `service`（`task-scheduler`）
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- `request_id`（貫穿請求生命週期）
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- `action`（`domain.action` 格式）
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### 敏感資料保護
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**絕對不寫 log**（已逐條檢查）：
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- token / Authorization header
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- file body / model 內容
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- MinIO secret / OAuth client_secret
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- JWT payload 完整 dump（只記 `client_id` / `tenant_id` / `user_id`）
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**遮罩處理**（如有需要在 Phase 2 加）：
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- 原始 filename（已 sanitize）— 通常不視為敏感
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- IP（log 仍記，但 GDPR 場景可能需要遮罩）
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### Sec C1 暫緩
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`.env` 一度被 commit 進 git history（健檢時發現），**已加入 `.gitignore` 但 history 仍可追溯**。
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決策：
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- **Phase 1 暫緩**（2026-04-25 使用者裁決）
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- **Phase 1 ready 後**會做一次 git history rewrite + 強制 rotate 所有 secret
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- 在那之前，所有 secret 都被視為「可能已外洩」，**dev 環境用 dummy secret，prod 用全新生成的 secret**
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## Phase 2 候補方案清單
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### 已知待補強（依優先級）
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| # | 項目 | 優先級 | 預期任務 |
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| 1 | **HMAC-signed user_id 或 OBO token**（解決 Trust Boundary）| HIGH | Phase 2 — auth 強化 |
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| 2 | **Git history rewrite**（清掉 .env 洩漏）| HIGH | Phase 1 ready 收尾 |
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| 3 | **MULTIPART_MODEL_MAX_BYTES env 串接**（目前寫死 500MB）| MEDIUM | T10 |
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| 4 | **MAX_CONCURRENT_UPLOADS semaphore**（防多 user 並發 OOM）| MEDIUM | T10 |
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| 5 | **Stream storage 評估**（取代 memoryStorage，根本解決 OOM）| MEDIUM | Phase 2 — infra |
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| 6 | **Rate limiter Redis store**（多 instance 部署前提）| MEDIUM | Phase 2 — infra |
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| 7 | **Audit anomaly detection**（user_id pattern 異常告警）| LOW | Phase 2 — observability |
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| 8 | **Filename Unicode normalization**（極端 unicode bypass）| LOW | Phase 2 — security 細修 |
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| 9 | **Metadata prototype pollution 防護**（白名單 keys）| LOW | Phase 2 — security 細修 |
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| 10 | **Token revocation list / JWT blacklist**（無此需求現在）| LOW | Phase 2 — auth |
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## 變更歷史
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| 日期 | 變更 | 觸發 |
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| 2026-04-25 | 初版 | T5 Reviewer + Security Audit 修復 |
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