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@@ -223,6 +223,30 @@ Samantapāsādikā, Pārivāsikavattakathā (SP-aṭṭ 141:63)
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**⬜ TODO(服务端)**:给 `channels` 加一个来源字段(如 `provenance`: `human` / `machine` / `mixed`),让判定有据。注意写入型 skill 产生的数据天然带模型署名(`editor_uid` = 模型 uid),所以这个问题只存在于存量数据。
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**⬜ TODO(服务端)**:给 `channels` 加一个来源字段(如 `provenance`: `human` / `machine` / `mixed`),让判定有据。注意写入型 skill 产生的数据天然带模型署名(`editor_uid` = 模型 uid),所以这个问题只存在于存量数据。
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+## 3.6 待办:短语检索改走 /v3/search(OpenSearch)
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+§3.1 记的「词组/短语检索 500」有下文:**`/v3/search` 已实现,改用 OpenSearch,2026-08-08
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+时点仍在调试**(用户告知)。
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+所以 §3.1 的两条修法(修 tulip / 接 `SearchController::pali()` 降级)都不必做了——等 v3
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+稳定后,客户端把短语检索指过去即可。届时要重新盘点 v3 的参数与返回形状,它大概率与
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+v2 的 `search-pali-wbw` 不同。
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+在那之前,`research` 规程里「把短语拆成词分别展开词形」的绕行办法继续有效。
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+## 3.7 待办:按章节聚合分布(`dist --by chapter`)
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+现在 `dist` 只能按**书**聚合。实跑「别住」时,「命中集中在第 2 犍度(规矩)与第 3 犍度
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+(授予程序)」这个结构性判断是人看 `search` 结果的 `path` 字段看出来的,工具没帮忙。
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+做法上有个成本问题:按书聚合服务端有现成端点(`search-pali-wbw-books`),按章节没有,
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+客户端得**拉全量命中**再按 `path` 的某一层聚合。`parivāsa` 是 281 段还好,几千段的常见词
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+就要分页拉很多次。
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+方案待定(用户 2026-08-08 要求稍后给)。可选方向:客户端全量拉 + 本地聚合(简单但慢)、
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+服务端加一个按章节 group by 的端点(快但要改服务端)、或者只对 `--book` 限定后的结果做
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+(把量压下来再聚合)。
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## 4. 设计要点(端点清单看不出来的那些)
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## 4. 设计要点(端点清单看不出来的那些)
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