diff --git a/AGENTS.md b/AGENTS.md
index 5a7981d..8fc315b 100644
--- a/AGENTS.md
+++ b/AGENTS.md
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 4. `miniapp/` — 微信小程序（Taro 4 + React + TypeScript + Sass）；`project.config.json` 的 `miniprogramRoot` 指向 `dist/`，该目录是 Taro 构建产物，不得手改。
 5. `wvp/` — WVP-PRO + ZLMediaKit 视频平台（`docker-compose.yml` 包含 WVP、ZLMediaKit、MySQL、Redis），并含 `recorder-go`（Go 连续录制服务，默认 :9090）与 Dockerfile。
 6. 根目录文档 — `README.md`、`部署指南(物理机).md`、`变更记录.md`、`故障排查处理记录.md`、`物联网设备接口和数据格式.md`、`后续工作计划.md`（规格书 V2.1 的工作清单与技术选型决策）等为项目说明、规划与部署运维依据。
-7. `ai-service/`（规划中）— Python FastAPI + ONNX Runtime AI 推理微服务（YOLO 蚕病检测、图像/光谱分析），生产部署于云 GPU 主机（NVIDIA T4 16G），与 Go 后端通过 HTTP/gRPC 通信；模型训练在本地 fnOS/P4 物理机完成。技术方向为「现有 Go 底座 + Python AI 微服务」混合架构，生产环境全部上云（业务云主机 + GPU 云主机 + 云对象存储），本地仅用于开发/训练/测试，详细规划见 `后续工作计划.md`。
+7. `ai-service/`（已建骨架，训练挂起期间 mock 模式）— Python FastAPI + ONNX Runtime AI 推理微服务（YOLO 蚕病检测、图像/光谱分析），生产部署于云 GPU 主机（NVIDIA T4 16G），与 Go 后端通过 HTTP 通信；模型训练在本地 fnOS/P4 物理机完成（当前物理机问题，训练挂起）。技术方向为「现有 Go 底座 + Python AI 微服务」混合架构，生产环境全部上云（业务云主机 + GPU 云主机 + 云对象存储），本地仅用于开发/训练/测试，详细规划见 `后续工作计划.md`。
 
 生成文件及其来源命令：
 
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 3. `app/android/app/build/outputs/apk/release/app-release.apk` — 由 `cd android && gradlew assembleRelease` 生成。
 4. `server-go/server-go-linux` — 由 `go build -o server-go-linux ./cmd/server` 交叉编译生成。
 
+## 已完成功能（截至 2026-08-13）
+
+按《后续工作计划》推进（YOLO 训练相关 #1-4 因物理机问题挂起）。详细设计、验证与回滚点见根目录 `变更记录.md`、`开发交接记录.md` 及服务器 `/home/pan/backups/rollback-20260812/README.md`。
+
+### 阶段一：AI 巡检闭环（#5-#11）
+
+- `ai-service`：FastAPI + ONNX Runtime 骨架——`GET /health`、`POST /detect`（返回框/类别/置信度）；默认 `MODEL_MODE=mock`，`ONNXDetector` 已实现 YOLOv8 后处理，训练恢复后放 `models/best.onnx` 即切真实推理（接口不变）。
+- Go 对接（#6）：`inspection_records` 表；`POST/GET /api/v1/inspections`（图片→S3 `silk-images/inspections/`→AI→记录；`Idempotency-Key` 幂等）；权限 `inspection:create/read`；配置 `AI_SERVICE_BASE`。
+- 蚕匾/批次/饲养记录（#7）：`trays`/`batches`/`rearing_records` 三表 + CRUD；Web「批次管理」页（批次+蚕匾+饲养记录）；小程序蚕房详情展示蚕匾与当前批次。
+- 拍照巡检（#8）：小程序「拍照巡检」页——拍照→上传→AI 结果（类别/置信度/风险提示）→巡检历史。
+- 风险评分引擎（#9）：`ComputeRiskScore`（0.5/0.2/0.15/0.15 权重）+ 分级（绿 0-30/黄 31-60/橙 61-80/红 81-100）+ 阶段/环境系数；巡检创建时自动评分落库。
+- 知识库（#10）：蚕病百科（9 病种 + 「其它/未知」）、AI 风险分级解读、LAMP/SERS 教程、四季防控提醒、症状图谱图片上传（S3 `silk-images`，公开读）；`knowledge:read/write` 权限；Web「知识库」页 + 小程序知识库（列表/详情/阶段风险提示）。
+- 微信订阅消息（#11，骨架）：`wechat_bindings` 表 + `/wechat/binding|bind|subscribe`；巡检风险非绿异步触发；配置 `WECHAT_APPID/SECRET/TEMPLATE_*` 占位（待凭证联调真实推送）。
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+### 阶段二：环境监测 + LAMP（#12-#17）
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+- 和风天气与高发病天气预警（#12）：`weather_alerts` 表、`GET /weather/now`、`GET /weather/alerts`、30 分钟定时评估；规则取自规格书 3.2.3（白僵病/核型多角体病/软化病）；配置 `QWEATHER_API_KEY/LOCATION` 占位。
+- 饲养阶段风险提示（#13）：`GET /knowledge/stage-hints`（young/grown/late5/pupa）+ 小程序选择器。
+- LAMP 检测管理（#14）：`lamp_tests`/`lamp_test_steps`（标准 5 步自动生成）+ 结果照片上传 + 结果录入；Web「分子检测」页 + 小程序录入。
+- 交叉验证（#15）：LAMP 结果自动与同房间最近巡检比对（一致→确认诊断，不一致→建议会诊），`cross_status/cross_reason` 落库。
+- 耗材管理（#16）：`consumables` 表 + CRUD + 低库存/临期预警 + 采购建议；Web「耗材管理」页。
+- 技术员 Web 后台（#17）：「巡检记录」页（列表 + 详情抽屉，含 roomName 联查）；检测任务处理/耗材在 #14/#16 已落地。
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+### 阶段三：专家诊断 + 多检测 + 溯源（#18-#22）
+
+- 专家会诊（#18）：`consultations` 表 + 病例快照打包（房间/巡检/LAMP/批次/天气）+ 状态机（受理/出方案/归档）+ 专家意见/防控方案；Web「专家会诊」页。
+- 分子检测扩展（#19）：检测任务支持 lamp/qpcr/sers/hyperspectral；qPCR Ct 自动判读（`judge-qpcr`，阈值可配）；SERS 光谱上传（S3 `spectrum/`）+ `spectrum_entries` 光谱库；高光谱预留。
+- 多检测方式推荐引擎（#20）：`GET /detection-methods/recommend`（设备/紧急/操作者/成本偏好加权）；Web 新建任务弹窗内置推荐工具。
+- 疫病溯源（#21）：`trace_records` 三级溯源——一级自动（环境回溯/历史关联/传播推断→初报）、二级分病种排查清单（→分析报告）、三级专家/实验室备注；Web「疫病溯源」页。
+- 区域发病统计（#22）：`rooms.region` 字段 + `GET /trace-records/region-stats`（柱状图/饼图表达热力趋势；GeoJSON 地图后续按需接入）。
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+### 数据分析与运维（#24、#27）
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+- 蚕房健康画像与年度发病规律（#24）：`GET /health-profiles/:roomId`（健康分+评级）、`GET /trace-records/monthly-stats`；Web 蚕房「健康画像」抽屉 + 年度折线图。
+- 测试基建（#27）：Web 引入 Vitest + jsdom（`npm test`），`utils/format.ts` 公共函数与首批单测；Go 各模块已有单测。
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+### 待办与外部依赖
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+- #23 摄像头流 AI 巡检：计划标注二期、需摄像头视角数据，暂缓。
+- #25 时序存储决策：沿用 IoTDB（现状）或引入 TDengine（待用户决策，不阻塞 MVP）。
+- #26 GPU 监控：依赖 GPU 主机 / P4 物理机恢复；开发环境 ai-service 以 mock 模式运行于开发服务器 :8000。
+- 微信订阅真实推送：需小程序 AppID/Secret 与订阅消息模板 ID。
+- 和风天气真实数据：需 `QWEATHER_API_KEY` 与位置。
+- YOLO 训练（#1-4）：物理机问题修复后恢复（数据集修复→训练→`best.onnx` 接入 ai-service）。
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 ## 编码规则
 
 1. 遵循现有命名、分层、错误处理和格式化约定。