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feat(engine): 优化智能体循环中的助手消息处理逻辑

- 在没有工具调用时才添加助手消息到上下文
- 确保工具调用响应正确添加到消息上下文中
- 修复了消息构建的条件逻辑

fix(cron): 改进定时任务调度的时间解析功能

- 添加正则表达式导入用于时间显示解析
- 实现从显示文本中提取毫秒间隔的功能
- 增强整数转换的安全性，避免类型错误
- 优化定时任务配置的解析逻辑

feat(outlook): 增强Outlook集成的功能和稳定性

- 将默认超时时间从10秒增加到180秒
- 为状态检查函数添加可选的验证参数
- 串行执行邮件概览获取操作而非并行
- 改进连接状态验证逻辑

feat(channel): 添加设备名称作为会话标识的选项

- 为终端WebSocket适配器添加新的配置选项
- 实现基于设备名称生成会话对等ID的功能
- 记录原始对等ID和设备名称的元数据
- 支持从设备名称创建会话对等ID

feat(skills): 完善技能学习评估系统和进度跟踪

- 在应用启动时自动调度待评估的技能草稿
- 为技能评估工作创建独立的循环工厂
- 实现异步技能评估任务的取消和清理机制
- 添加技能评估进度报告和状态跟踪功能
- 扩展会话列表API以包含更多详细信息
- 防止对不存在的会话进行操作
- 优化技能草稿提交和评估的业务逻辑

perf(skills): 提升技能评估的并发性能

- 实现并行技能案例评估以提高效率
- 添加最大并行案例数的环境变量控制
- 实现实时评估进度更新和回调机制
- 优化评估过程中的资源管理和同步

refactor(services): 创建隔离的智能体循环实例

- 添加创建独立智能体循环的工厂方法
- 确保新循环继承运行时服务配置
- 支持技能评估等需要隔离环境的场景
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app-instance/backend/tests/unit/test_skill_learning_pipeline.py

@@ -98,6 +98,27 @@ def test_pipeline_does_not_resubmit_terminal_draft(tmp_path: Path) -> None:
         pipeline.submit_review(draft.skill_name, draft.draft_id, requested_by="tester")
 
 
+def test_safety_recheck_keeps_submitted_candidate_in_review(tmp_path: Path) -> None:
+    pipeline = _pipeline(tmp_path)
+    draft = pipeline.draft_service.create_new_skill_draft(
+        skill_name="reviewed-skill",
+        proposed_content="# Reviewed Skill\n\nDo the thing.",
+        proposed_frontmatter={"description": "reviewed"},
+        created_by="test",
+        reason="test",
+    )
+    candidate = pipeline.get_candidate("candidate-1")
+    candidate.draft_skill_name = draft.skill_name
+    candidate.draft_id = draft.draft_id
+    pipeline.learning_store.record_learning_candidate(candidate)
+
+    pipeline.check_safety(draft.skill_name, draft.draft_id)
+    pipeline.submit_review(draft.skill_name, draft.draft_id, requested_by="tester")
+    pipeline.check_safety(draft.skill_name, draft.draft_id)
+
+    assert pipeline.get_candidate("candidate-1").status == "review_pending"
+
+
 def test_pipeline_reject_blocks_publish(tmp_path: Path) -> None:
     pipeline = _pipeline(tmp_path)
     draft = pipeline.draft_service.create_new_skill_draft(