EdgeData API 参考

EdgeData 为 Edge App 提供本地数据收集和分类 primitive。

它是支撑基础设施。App 专属业务规则应留在 app 内。

Edge

public enum Edge

本地数据操作的静态 API。

方法	描述
`bootstrap(dbQueue:trainingDataSink:)`	使用本地 GRDB queue 和可选训练 sink 初始化 EdgeData。
`registerSchema(_:)`	在启动时注册 App 数据形状。
`schema(_:)`	查找已注册的数据形状。
`registeredSchemaNames()`	列出已注册名称。
`recordRaw(fact:customFactId:)`	记录未分类的本地数据。
`record(fact:)`	记录已经分类的本地数据。
`recordEvent(...)`	记录 AI 交互事件。
`countFeedbackEvents(namespace:)`	统计带 feedback 的事件。
`queryFacts(namespace:schema:status:limit:)`	查询本地 fact。
`countFacts(namespace:schema:status:)`	统计本地 fact。
`correctClassification(...)`	将用户 correction 应用到分类结果。
`onClassified(_:)`	注册分类成功回调。
`onClassificationFailed(_:)`	注册分类失败回调。
`fetchFact(id:)`	按 ID 获取单个 fact。
`reclassifyAsync(...)`	请求重新分类。

类型	描述
`Sensitivity`	`.localOnly`、`.meshOk`、`.trainingOk`。
`FactStatus`	本地分类生命周期状态。
`FieldType`	App 数据形状支持的字段种类。
`FieldDef`	字段声明。
`SemanticLabels`	主时间戳、值和实体字段的标签。
`SchemaDef`	App 数据形状声明。
`RawFact`	等待分类的原始本地 payload。
`Fact`	已分类的本地 payload。
`QueryStatus`	针对已分类、待处理、失败或全部 fact 的查询过滤器。

public actor ClassificationDaemon

原始本地数据的后台分类器。

API	描述
`ClassificationDaemon.shared`	共享 daemon。
`start(namespace:candidateSchemas:llmClient:toolNames:promptBuilder:)`	为某个 namespace 启动分类。
`stop()`	停止 daemon。
`wake()`	从 idle sleep 中唤醒 daemon。

public protocol EdgeClassificationLLMClient: Sendable

app 实现此协议，以提供本地 LLM 分类。

要求	描述
`isBusy`	本地 LLM 是否正忙于面向用户的工作。
`generate(messages:)`	生成分类响应。
`generate(messages:toolNames:)`	可选的工具感知生成路径。

public enum ClassificationParser

解析本地 LLM 分类输出。

方法	描述
`parse(llmOutput:candidateSchemas:)`	解析并验证分类响应。
`stripMarkdownCodeFence(_:)`	移除 Markdown code fence wrapper。
`extractJSONObject(_:)`	从文本中提取第一个 JSON object。

使用 Sensitivity 将仅本地数据留在本地。不要在日志、分析或协作消息中包含原始用户 correction 文本。