ARTIFACT / CAREHAVEN

carehaven（智护忆站）

PROTOTYPE

失智症家庭照护者的压力是慢慢累积的：打卡、按等级找应对办法、临时问一句“这算正常吗”，需要一个地方一次做完。

◈ System Profile ◈

ARTIFACT ID: carehaven
COMPILED: 2026-10-23
STATUS / 状态: 原型，链路已跑通并做过单机部署；未对外开放注册。视觉基座 v1 已落地；UGC 计划归档到独立分支；HPS 未校准；AI 问答仍为检索式

◈ Access · 访问入口 ◈

仓库：fire-disposal/carehaven

◈ Sections · 章节 ◈

本质当前阶段（2026-10）选型功能语音朗读（TTS，可选）启动流程部署（Docker + GitHub Actions）边界与已知问题文档索引

◈ README ◈

carehaven（智护忆站）

失智症家庭照护者的压力是慢慢累积的：打卡、按等级找应对办法、临时问一句“这算正常吗”，需要一个地方一次做完。

状态：原型，链路已跑通并做过单机部署；未对外开放注册。视觉基座 v1 已落地；UGC 计划归档到独立分支；HPS 未校准；AI 问答仍为检索式。入口：miniapp 的 H5 构建或微信开发者工具；仓库：fire-disposal/carehaven

本质

把打卡与生理记录合成 HPS、按三层给干预的失智症家庭照护者支持原型。

当前阶段（2026-10）

已落地：打卡/生理→HPS→分层干预→量表/问答/TTS；单机部署与备份；「纸本 · 松烟」视觉基座与组件库。
下一步：后端 P0（写入收口、评分快照、配置治理、角色/审计、数据权利）；UGC 归档；HPS 专家赋权与 pilot。
未做：HPS 校准、AI agent、公开注册、UGC 审核闭环。
详细路线与依赖：docs/roadmap.md。

选型

基于 PocketBase 单二进制的原型，前端 Taro + React，后端 PocketBase JS hooks，数据内嵌 SQLite，部署单容器。

前端
- Taro 4.3
  - React 18
  - TypeScript
  - Sass
- Bun
后端
- PocketBase
  - JS 迁移
  - JS hooks
数据
- SQLite
  - API Rules
部署
- Docker
- Nginx
- GitHub Actions

功能

压力监测：打卡（心情 1–5、焦虑 0–10、疲劳 0–10、睡眠、照护时长）与生理记录（HRV、GSR、睡眠质量、步数，source 区分 device / simulated / manual）
HPS：生理分按 physio_normal_range 归一化，心理分 0.45·心情 + 0.35·焦虑 + 0.2·疲劳，上下文分按照护时长、干预记录、问答次数加权；缺生理数据时按实际权重和重新归一。参数未校准，测量学缺口见 docs/hps-method.md
分层阈值：默认 0.4 / 0.4 / 0.2 与 40 / 70，存在 app_config，改行记录即可调整
分层干预：8 个种子方案、四个分类，按等级推荐，记录完成与 1–5 星反馈
量表自评：ZBI-12 照护负担 / PHQ-9 情绪 / GAD-7 焦虑；分数、分级与自伤念头安全提示全部由服务端算，客户端只提交答案
知识库问答：14 条 WHO iSupport 本土化条目 + 36 条迁入的照护图谱节点，关键词命中 + 2-gram 检索取前 3 条拼接回答，历史落 qa_sessions。未接 LLM；DeepSeek 接入评估见 docs/ai-agent.md
语音朗读：豆包 Seed TTS 2.0（HTTP 单向流式）由 /api/zz/tts 代理，密钥只在服务端；全局朗读层统一播放入口
社群：经验分享 / 情绪树洞 / 照护技巧三分区，发帖、评论、点赞、匿名发布。计划归档到分支并从主线移除，见 docs/ugc-archive.md
我的：30 天趋势、干预记录、评分记录、生理数据补录
反馈与协议：意见反馈（分类 + 联系方式）、关于、用户协议与隐私政策
登录：邮箱密码；微信 code 换 openid 并绑定账号（需配置 AppID / Secret）
数据模型 14 个集合：users、checkins、physio_records、stress_scores、interventions、intervention_logs、kb_entries、qa_sessions、posts、comments、ratings、app_config、assessments、feedback

语音朗读（TTS，可选）

量表与页面内容支持「朗读」，走豆包 Seed TTS 2.0 的 HTTP 单向流式接口（v3 凭据 X-Api-Key + Resource-Id）。客户端不接触密钥：/api/zz/tts 由 PocketBase 代理上游，返回 base64 音频分片；H5 走 Blob URL，小程序写本地 mp3 后交给 InnerAudioContext。页面通过 usePageReadAloud 声明可读文字，全局朗读层负责合成、播放与停止。

变量	默认值	说明
`VOLC_TTS_API_KEY`	空	未配置时页面不显示朗读入口
`VOLC_TTS_RESOURCE_ID`	`seed-tts-2.0`	v3 资源 ID
`VOLC_TTS_SPEAKER`	`zh_female_vv_uranus_bigtts`	音色
`VOLC_TTS_MODEL`	`seed-tts-2.0-standard`	模型
`VOLC_TTS_SAMPLE_RATE`	`24000`	采样率

cp .env.example .env
# 填 VOLC_TTS_API_KEY 后重启容器

约束与取舍见 docs/tts-feasibility.md：单次文本上限 200 字（客户端约 90 字切分并预取下一段）、服务端按文字 + 音色持久化缓存（命中约 6ms）、实测首段约 2–4 秒、按字符计费。缓存文件在 pb_data/tts-cache/，可随时删除。

启动流程

./pocketbase migrate up
./pocketbase serve --http=127.0.0.1:8090
# 管理后台 http://127.0.0.1:8090/_/    REST http://127.0.0.1:8090/api/

cd miniapp
bun install
bun run build:h5      # 产物可放进 pb_public 由 PocketBase 托管
bun run build:weapp   # 微信开发者工具导入 dist

H5 同源托管一条命令：bun run deploy:h5。

运行时配置复制 .env.example 为 .env（不进 git）；留空的键对应的功能降级并返回 503，不会崩。

部署（Docker + GitHub Actions）

单容器：后端与 H5 产物打进同一个镜像，替换镜像标签即完成发布。

main 分支推送      → 自动构建镜像推送到 GHCR（不部署）
Actions 手动触发   → 自动部署：备份 → 切换 → 健康检查 → 失败自动回滚

镜像：ghcr.io/fire-disposal/carehaven:sha-<8位>，单架构 linux/amd64，层缓存走 Actions cache
CI 相关文件：Dockerfile、.dockerignore、docker-compose.yml、docker/{entrypoint,deploy,backup}.sh、.github/workflows/build-and-deploy.yml
需要的仓库 Secrets：SSH_HOST、SSH_USER、SSH_PRIVATE_KEY、GHCR_TOKEN
完整步骤、备份与回滚：docs/deploy.md

⚠️ 不要起多副本：PocketBase 的定时任务是进程内的，多副本会重复执行。

边界与已知问题

physio_records.source = "simulated" 是合成数据，用于演示链路，不是设备采集；汇报与论文必须如实标注。
HPS 参数未校准：缺生理会写 0、context 永远入模、客户端可写来源/日期、评分无参数快照；测量学缺口与权重计划见 docs/hps-method.md。
知识问答不是 LLM：只做关键词与 2-gram 检索后拼接原文，检索不到会明确说没找到；DeepSeek 接入评估见 docs/ai-agent.md。
量表计分与分级阈值（ZBI-12 / PHQ-9 / GAD-7）需经专业确认后才可用于对外结论。
没有审核、举报与处置留痕能力，社群一开放就触发 UGC 合规义务；已计划归档到独立分支并从主线移除，见 docs/ugc-archive.md。
收集的是情绪、睡眠、照护负担等敏感个人信息：上线前需单独同意、最小必要、境内存储与查询/导出/删除入口。
后端 P0 未完成：写入收口、评分快照、配置治理、角色/审计、数据导出/删除、限流与后端测试均待补；见 docs/backend-roadmap.md。
README 拿 PocketBase cron 与 Celery Beat 对比，但仓库里没有 cronAdd，定时提醒并未实现。
数据删除只有接口能力（remove），界面没有入口；导出更没有。
多副本会重复执行进程内任务，只能单容器；扩容需要先把定时任务挪出进程。
app_config 的写规则只对超级用户开放，普通账号改不了权重与阈值。
小程序与 H5 共用同一份后端；H5 同源托管时前端 TARO_APP_API_BASE 留空即可。

文档索引

docs/roadmap.md — 里程碑、依赖与当前状态
docs/hps-method.md — HPS 公式、测量学缺口、权重/阈值研究计划
docs/backend-roadmap.md — 后端 P0/P1、数据治理与接口轮廓
docs/ai-agent.md — DeepSeek 智能体接入评估与分阶段路线
docs/ugc-archive.md — UGC 归档分支与主线剥离清单
docs/design-direction.md — 视觉方向「纸本 · 松烟」与组件规则
docs/deploy.md — 单机部署与运维
docs/wechat-onboarding.md — 小程序接入与备案
docs/tts-feasibility.md — 小程序集成豆包 TTS 的可行性（已验证）
docs/emoguard-vs-carehaven.md — 与前作 EmoGuard 的设计取舍
docs/from-zhiyi/ — 迁入的照护知识语料与架构存档
docs/icon-license.md — 图标许可与生成
界面截图：docs/screenshots