feat(daemon-beta t3/t4): 可插拔本地萃取器——claude 路(叫起用戶訂閱跑 /wiki-capture、stub 驗呼叫契約)＋gemma 路(實戰 prompt/thought 淨化/httptest 替身)；測試 6 支全綠

extract_gemma.go

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+// extract_gemma.go — gemma 本地萃取路（daemon-beta task 4）。
+//
+// prompt 與淨化規則抄自實戰版 rag_extract_one workflow（同一套格式：一句話定義/要點/
+// 關鍵實體/關聯），差別只在跑的位置：workflow 在雲端實例跑、這裡在用戶機器上由 daemon 直呼。
+// 原文內容過境 Gemini API 一次，不落任何雲端儲存（四步定稿邊界）。
+//
+// gemma-4-31b 是思考型模型：parts[0] 常是 thought=true 的思考草稿，真答案在最後一個
+// 非 thought 的 text part（agent-memory §7.6 實撞教訓，讀法照抄）。
+package main
+
+import (
+	"bytes"
+	"encoding/json"
+	"fmt"
+	"io"
+	"net/http"
+	"os"
+	"path/filepath"
+	"strings"
+	"time"
+)
+
+// gemmaBaseURL 可注入（測試用 httptest 替身）。
+var gemmaBaseURL = "https://generativelanguage.googleapis.com"
+
+const defaultLLMModel = "gemma-4-31b-it"
+
+var gemmaHTTP = &http.Client{Timeout: 120 * time.Second}
+
+// gemmaPrompt 組出與 rag_extract_one 同款的萃卡指令。
+func gemmaPrompt(pageName, content string) string {
+	return "把以下原稿重寫成定稿知識卡（正體中文）。直接輸出卡片本身：第一行必須是「# " + pageName +
+		"」，不要任何前言、思考過程、英文草稿或說明。格式：\n# " + pageName +
+		"\n## 一句話定義\n（一行）\n## 要點\n- （3-12 條，具體、含數字條件）\n## 關鍵實體\n- **實體名** — 一句說明\n## 關聯\n- 實體A >> 謂詞 >> 實體B（3-8 行，用上面實體名）\n\n原稿：\n" + content
+}
+
+// cleanGemmaCard 淨化思考型模型輸出：取最後一個「# <pageName>」起的內容（前面全是草稿）。
+func cleanGemmaCard(text, pageName string) string {
+	marker := "# " + pageName
+	if i := strings.LastIndex(text, marker); i >= 0 {
+		return strings.TrimSpace(text[i:]) + "\n"
+	}
+	return strings.TrimSpace(text) + "\n"
+}
+
+// ExtractWithGemma 讀原稿 → 呼 Gemini 萃卡 → 卡片落地 system-dev/wiki/cards/。
+// 回傳產出的卡片相對路徑（單檔一卡）。
+func ExtractWithGemma(apiKey, model, absRoot, relPath string) ([]string, error) {
+	if apiKey == "" {
+		return nil, fmt.Errorf("gemma 萃取路需要 gemini_api_key（config）")
+	}
+	if model == "" {
+		model = defaultLLMModel
+	}
+	raw, err := os.ReadFile(filepath.Join(absRoot, filepath.FromSlash(relPath)))
+	if err != nil {
+		return nil, fmt.Errorf("讀原稿失敗：%w", err)
+	}
+	pageName := pageNameOf(relPath)
+
+	reqBody, _ := json.Marshal(map[string]any{
+		"contents": []map[string]any{
+			{"parts": []map[string]any{{"text": gemmaPrompt(pageName, string(raw))}}},
+		},
+		"generationConfig": map[string]any{"temperature": 0.2, "maxOutputTokens": 8192},
+	})
+	url := fmt.Sprintf("%s/v1beta/models/%s:generateContent", gemmaBaseURL, model)
+	req, err := http.NewRequest(http.MethodPost, url, bytes.NewReader(reqBody))
+	if err != nil {
+		return nil, err
+	}
+	req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
+	req.Header.Set("x-goog-api-key", apiKey)
+	resp, err := gemmaHTTP.Do(req)
+	if err != nil {
+		return nil, fmt.Errorf("Gemini API 連線失敗：%w", err)
+	}
+	defer resp.Body.Close()
+	body, _ := io.ReadAll(io.LimitReader(resp.Body, 4<<20))
+	if resp.StatusCode < 200 || resp.StatusCode >= 300 {
+		return nil, fmt.Errorf("Gemini API HTTP %d：%.300s", resp.StatusCode, string(body))
+	}
+
+	// 解析：candidates[0].content.parts → 最後一個非 thought 的 text part
+	var parsed struct {
+		Candidates []struct {
+			Content struct {
+				Parts []struct {
+					Thought bool   `json:"thought"`
+					Text    string `json:"text"`
+				} `json:"parts"`
+			} `json:"content"`
+		} `json:"candidates"`
+	}
+	if err := json.Unmarshal(body, &parsed); err != nil {
+		return nil, fmt.Errorf("Gemini 回應解析失敗：%w", err)
+	}
+	var text string
+	if len(parsed.Candidates) > 0 {
+		parts := parsed.Candidates[0].Content.Parts
+		for i := len(parts) - 1; i >= 0; i-- {
+			if !parts[i].Thought && parts[i].Text != "" {
+				text = parts[i].Text
+				break
+			}
+		}
+	}
+	if text == "" {
+		return nil, fmt.Errorf("Gemini 回應沒有可用文字（thought-only 或空回應）")
+	}
+
+	card := cleanGemmaCard(text, pageName)
+	if !strings.HasPrefix(card, "# ") {
+		return nil, fmt.Errorf("萃出內容不像卡片（未以 # 開頭）：%.120s", card)
+	}
+	cardRel := filepath.ToSlash(filepath.Join(cardsRelDir, pageName+".md"))
+	dest := filepath.Join(absRoot, filepath.FromSlash(cardRel))
+	if err := os.MkdirAll(filepath.Dir(dest), 0o755); err != nil {
+		return nil, err
+	}
+	if err := os.WriteFile(dest, []byte(card), 0o644); err != nil {
+		return nil, err
+	}
+	return []string{cardRel}, nil
+}