cfdaily
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# 课题11 设计方案：用户级多项目支持
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> **日期**: 2026-05-16
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> **作者**: 庞统（副军师）🐦
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> **状态**: v2（并发调度模型重设计，待评审）
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> **前置**: 课题1-4、课题6 已完成设计
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> **变更**: v2 新增 §5.4 并发调度模型（per-project 线程 + 全局资源信号量），替代原串行 tick
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## 1. 核心问题
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用户同时有多个工作域（量化策略A + 平台开发 + 数据研究），需要项目级隔离——不同项目的任务、配置、产出互不干扰，但共享同一套 Agent 团队和 Daemon 基础设施。
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## 2. 需要隔离什么
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| 隔离项 | 原因 | 隔离方式 |
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|--------|------|---------|
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| 黑板数据（tasks/comments/outputs/decisions/observations/events/agents/task_attempts/reviews/experiences/experience_tags） | 不同项目的任务不能混在一起 | 独立 SQLite 文件 |
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| 配置（guardrails.yaml / prompt_templates / project_context.yaml） | 不同项目可能有不同的审查规则、上下文 | 项目级 config/ 目录，覆盖全局默认 |
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| 产出文件 | 不同项目的代码/数据物理隔离 | 项目级 outputs/ 目录 |
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| Agent session | 同一 Agent 参与不同项目时上下文不串 | OpenClaw `--session-id` 已有隔离 |
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| Daemon 连接 | 不同数据库连接不能混淆 | 连接池 project_id → Connection 映射 |
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**不需要隔离的**：
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- Agent 注册表（agents.yaml）—— 同一套 Agent 团队服务所有项目
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- Daemon 进程 —— 单进程管理所有项目
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- Schema 定义 —— 所有项目共享同一套表结构
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- 全局 prompt_templates —— 项目级覆盖，不是替换
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## 3. 方案选择
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### 3.1 三个方案对比
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| 方案 | 做法 | 优点 | 缺点 |
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|------|------|------|------|
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| **A. 多实例** | 每个项目独立 Daemon + 独立 SQLite + 独立端口 | 完全隔离、互不影响 | 资源开销翻倍、管理复杂、Agent 重复注册 |
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| **B. 单实例多命名空间** | 一个 SQLite，所有表加 `project_id` | 零额外资源 | 每个查询带 WHERE、单文件性能上限、删除项目危险 |
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| **C. 单 Daemon 多数据库** | 一个 Daemon，每个项目一个 SQLite 文件 | 物理隔离数据、共享 Daemon | Daemon 需管理多连接 |
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### 3.2 选择方案 C
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理由：
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1. **方案 A 不适合**——Mac mini 资源有限，每多一个项目就多一套 Daemon + PM2 进程 + 端口。6 个 Agent 跑在 OpenClaw 上已经固定开销，不需要重复。
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2. **方案 B 不够安全**——`WHERE project_id = ?` 容易漏，SQLite 单文件多项目并发有 WAL 锁瓶颈，删除项目 = 跨所有表 DELETE。
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3. **方案 C 是最优点**——数据物理隔离（每个 `.db` 文件独立），但共享 Daemon 进程和 Agent 注册表。Daemon 切换项目只是切换 SQLite 连接，无额外资源开销。
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**优秀实践验证**：
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- Wanman：Per-Agent Worktree + $HOME 严格隔离 → 验证"物理隔离比逻辑隔离可靠"
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- ClawTeam：Git Worktree 隔离 + fcntl 文件锁 → 验证"共享进程 + 独立存储"模式可行
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- Cline：Kanban + Worktree → 验证"多任务并行 + 物理隔离"是主流
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- Hermes：单 Dispatcher + 单 SQLite → **Hermes 是单项目设计**，我们没有"多项目用单数据库"的先例
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## 4. 目录结构
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```
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~/.sanguo_projects/moziplus_v2/
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├── daemon.py # 单 Daemon 进程
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├── daemon.yaml # Daemon 全局配置（端口、tick 间隔等）
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├── projects/
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│ ├── _registry.yaml # 项目注册表（所有项目的元数据）
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│ ├── quant-momentum/ # 项目 1
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│ │ ├── blackboard.db # 独立 SQLite
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│ │ ├── config/
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│ │ │ ├── project.yaml # 项目元信息（名称、描述、创建时间）
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│ │ │ ├── guardrails.yaml # 项目级审查规则（覆盖全局默认）
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│ │ │ ├── project_context.yaml # 项目背景知识（注入 L2）
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│ │ │ └── prompt_overrides/ # 可选：覆盖默认 prompt 模板
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│ │ └── outputs/ # 项目产出目录
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│ ├── quant-pairs/ # 项目 2
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│ │ ├── blackboard.db
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│ │ ├── config/
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│ │ └── outputs/
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│ └── moziplus-dev/ # 项目 3（自身开发）
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│ ├── blackboard.db
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│ ├── config/
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│ └── outputs/
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└── shared/
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├── prompt_templates/ # 全局默认模板
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├── schemas/ # 全局 Schema
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└── agents.yaml # 全局 Agent 注册表
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```
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### 4.1 项目注册表（_registry.yaml）
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```yaml
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# projects/_registry.yaml
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default_project: quant-momentum
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projects:
|
||
quant-momentum:
|
||
display_name: "动量因子策略"
|
||
description: "基于动量因子的量化策略研发"
|
||
created_at: "2026-05-16T10:00:00Z"
|
||
status: active # active / archived
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||
agents: [zhangfei-dev, zhaoyun-data, guanyu-dev] # 该项目可用的 Agent
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||
quant-pairs:
|
||
display_name: "配对交易策略"
|
||
description: "统计套利配对交易研究"
|
||
created_at: "2026-05-16T10:00:00Z"
|
||
status: active
|
||
agents: [zhangfei-dev, zhaoyun-data]
|
||
moziplus-dev:
|
||
display_name: "平台开发"
|
||
description: "moziplus 自身开发"
|
||
created_at: "2026-05-16T10:00:00Z"
|
||
status: active
|
||
agents: [zhangfei-dev, simayi-challenger]
|
||
```
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## 5. Daemon 变更
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### 5.1 多连接池
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||
```python
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# daemon 内部
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class ProjectManager:
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def __init__(self, projects_dir: Path):
|
||
self.projects_dir = projects_dir
|
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self._connections: dict[str, sqlite3.Connection] = {}
|
||
self._configs: dict[str, ProjectConfig] = {}
|
||
self._load_registry()
|
||
|
||
def get_connection(self, project_id: str) -> sqlite3.Connection:
|
||
if project_id not in self._connections:
|
||
db_path = self.projects_dir / project_id / "blackboard.db"
|
||
self._connections[project_id] = sqlite_connect(db_path)
|
||
return self._connections[project_id]
|
||
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||
def get_config(self, project_id: str) -> ProjectConfig:
|
||
if project_id not in self._configs:
|
||
config_path = self.projects_dir / project_id / "config" / "project.yaml"
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||
self._configs[project_id] = ProjectConfig.load(config_path)
|
||
return self._configs[project_id]
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||
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||
def load_guardrails(self, project_id: str) -> dict:
|
||
"""项目级 guardrails.yaml 覆盖全局默认"""
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global_guardrails = load_yaml("shared/guardrails.yaml")
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||
project_guardrails_path = self.projects_dir / project_id / "config" / "guardrails.yaml"
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||
if project_guardrails_path.exists():
|
||
project_guardrails = load_yaml(project_guardrails_path)
|
||
return deep_merge(global_guardrails, project_guardrails) # 项目级覆盖
|
||
return global_guardrails
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||
```
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### 5.2 ~~Tick 逻辑变更~~（已废弃，见 §5.4）
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> **原设计**：Daemon 主循环串行遍历所有项目 tick。每个项目 tick 完再 tick 下一个。
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> **问题**：所有项目/任务一起排队，项目 A 的长任务阻塞项目 B。
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||
> **新设计**：见 §5.4 per-project 并发调度。
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### 5.3 Daemon 逻辑健康自检
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```python
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# §14 风险缓解：连续 N tick 无状态变更则告警
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STALE_TICK_THRESHOLD = 20
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||
class DaemonHealth:
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def __init__(self):
|
||
self._tick_state_changes: dict[str, int] = {} # project_id → 连续无变更 tick 数
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||
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||
def record_change(self, project_id: str):
|
||
self._tick_state_changes[project_id] = 0
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||
|
||
def check_stale(self, project_id: str) -> bool:
|
||
self._tick_state_changes.setdefault(project_id, 0)
|
||
self._tick_state_changes[project_id] += 1
|
||
return self._tick_state_changes[project_id] >= STALE_TICK_THRESHOLD
|
||
```
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### 5.4 并发调度模型（v2 新增）
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#### 5.4.1 问题
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原设计中 Daemon 主循环串行 tick 所有项目：
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```
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Tick → Project A（30s）→ Project B（等A完成）→ Project C（等B完成）
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```
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问题：
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1. **项目间互相阻塞**——Project A 有一个长任务在执行，Project B 的独立任务必须等
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2. **响应延迟**——3 个项目 tick 一次可能要 90s+，Project C 要等 60s 才被检查
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||
3. **不符合业界实践**——调研 7 个项目（Hermes/open-multi-agent/Wanman/Google ADK/Microsoft AutoGen/AgentScope/GSD），没有一个用全局串行排队
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||
#### 5.4.2 业界并发模型调研
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| 项目 | 并发模型 | 核心机制 |
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|------|---------|---------|
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| **open-multi-agent** | AgentPool + Semaphore | 全局 `maxConcurrency=5`，per-agent 互斥锁，`Promise.allSettled` 并行执行独立任务 |
|
||
| **Wanman** | per-agent 进程 | 每个 Agent 独立进程+独立 runLoop，Supervisor 通过消息总线协调 |
|
||
| **Google ADK** | asyncio.TaskGroup | `ParallelAgent` 用 `TaskGroup` 并行执行子 Agent |
|
||
| **Microsoft AutoGen** | Pregel Superstep | 每个 superstep 内所有激活 Executor 并行执行 |
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||
| **Hermes** | 单线程 tick + flock | **单项目设计**，tick 内只有几个 cron job，不需要并发 |
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||
|
||
**关键发现**：open-multi-agent 的 `AgentPool + Semaphore + per-agent Lock` 是最成熟、最可借鉴的模型。
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#### 5.4.3 设计：per-project 线程 + 全局资源信号量
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```
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||
Daemon 主进程（轻量路由器 + 资源管控）
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│
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||
├── 全局 LLM Semaphore（max_concurrent=3）
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||
├── per-agent Lock（张飞不能同时在两个项目里跑）
|
||
│
|
||
├── ProjectSlot A（独立线程）
|
||
│ └── 自己的 SQLite 连接
|
||
│ └── 自己的 tick 循环（30s）
|
||
│ └── spawn Agent 时：acquire agent_lock → acquire llm_semaphore
|
||
│
|
||
├── ProjectSlot B（独立线程）
|
||
│ └── （同上）
|
||
│
|
||
└── ProjectSlot C（独立线程）
|
||
└── （同上）
|
||
```
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|
||
**三层资源控制**：
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||
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||
| 层级 | 控制对象 | 机制 | 原因 |
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|------|---------|------|------|
|
||
| L1: 项目隔离 | SQLite 连接 | per-project 独立连接 | 数据物理隔离，无竞争 |
|
||
| L2: Agent 互斥 | 同一 Agent 不能并行 | `threading.Lock` per-agent | Agent session 不是线程安全的，张飞同一时刻只能服务一个任务 |
|
||
| L3: 全局资源 | LLM API 调用并发 | `threading.Semaphore(max_concurrent)` | 防止 API 限流、控制成本 |
|
||
|
||
#### 5.4.4 核心代码
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||
|
||
```python
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||
import threading
|
||
import time
|
||
from pathlib import Path
|
||
|
||
|
||
class Daemon:
|
||
"""单进程 Daemon，per-project 线程并发。"""
|
||
|
||
def __init__(self, config: DaemonConfig):
|
||
self.config = config
|
||
self.llm_semaphore = threading.Semaphore(config.max_concurrent_llm) # 默认 3
|
||
self.agent_locks: dict[str, threading.Lock] = {} # per-agent 互斥
|
||
self.slots: dict[str, ProjectSlot] = {}
|
||
self._shutdown = threading.Event()
|
||
|
||
def start(self):
|
||
"""启动所有 active 项目的独立线程。"""
|
||
registry = load_registry()
|
||
for project_id, meta in registry["projects"].items():
|
||
if meta["status"] != "active":
|
||
continue
|
||
slot = ProjectSlot(
|
||
project_id=project_id,
|
||
config=meta,
|
||
llm_semaphore=self.llm_semaphore,
|
||
agent_locks=self.agent_locks,
|
||
tick_interval=self.config.tick_interval, # 默认 30s
|
||
shutdown_event=self._shutdown,
|
||
)
|
||
self.slots[project_id] = slot
|
||
t = threading.Thread(target=slot.run_loop, name=f"project-{project_id}", daemon=True)
|
||
t.start()
|
||
|
||
# 主线程等待 shutdown
|
||
self._shutdown.wait()
|
||
|
||
def shutdown(self):
|
||
self._shutdown.set()
|
||
|
||
|
||
class ProjectSlot:
|
||
"""单项目的独立 tick 循环。"""
|
||
|
||
def __init__(self, project_id, config, llm_semaphore, agent_locks,
|
||
tick_interval=30, shutdown_event=None):
|
||
self.project_id = project_id
|
||
self.conn = sqlite_connect(Path(f"projects/{project_id}/blackboard.db"))
|
||
self.config = config
|
||
self.llm_sem = llm_semaphore # 共享：全局 LLM 信号量
|
||
self.agent_locks = agent_locks # 共享：per-agent 锁字典
|
||
self.tick_interval = tick_interval
|
||
self.shutdown = shutdown_event or threading.Event()
|
||
self.health = DaemonHealth(project_id)
|
||
|
||
def run_loop(self):
|
||
"""独立线程的主循环。"""
|
||
while not self.shutdown.is_set():
|
||
try:
|
||
self._tick()
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"[{self.project_id}] tick failed: {e}")
|
||
self.shutdown.wait(self.tick_interval) # 可被 shutdown 中断的 sleep
|
||
|
||
def _tick(self):
|
||
"""单次 tick：找 pending 任务，尝试分配。"""
|
||
pending = find_pending(self.conn)
|
||
if not pending:
|
||
self.health.record_idle()
|
||
return
|
||
|
||
for task in pending:
|
||
agent_id = task["assignee"]
|
||
lock = self.agent_locks.setdefault(agent_id, threading.Lock())
|
||
|
||
# 非阻塞尝试：Agent 正忙就跳过，不排队等
|
||
if not lock.acquire(blocking=False):
|
||
logger.info(f"[{self.project_id}] {agent_id} busy, skip task {task['id']}")
|
||
continue
|
||
|
||
try:
|
||
# 等待全局 LLM 槽位（阻塞，但持有 agent_lock）
|
||
self.llm_sem.acquire()
|
||
try:
|
||
spawn_agent(self.project_id, task, self.conn)
|
||
self.health.record_change()
|
||
finally:
|
||
# LLM 调用完成后释放信号量
|
||
# 注意：Agent spawn 后 LLM 调用即完成，不需要等 Agent 执行完
|
||
self.llm_sem.release()
|
||
finally:
|
||
lock.release()
|
||
|
||
# 检查 working 任务超时等
|
||
self._check_working_tasks()
|
||
```
|
||
|
||
#### 5.4.5 资源释放时序
|
||
|
||
```
|
||
ProjectSlot._tick()
|
||
│
|
||
├── lock.acquire() # 拿到 Agent 锁
|
||
├── llm_sem.acquire() # 拿到 LLM 槽位
|
||
├── spawn_agent() # spawn Agent 子进程（LLM 调用在 spawn 瞬间完成）
|
||
├── llm_sem.release() # ✅ spawn 完立即释放 LLM 槽位
|
||
├── lock.release() # ✅ spawn 完立即释放 Agent 锁
|
||
│
|
||
└── Agent 子进程独立运行 → 完成后写 output.json → 下次 tick 检测
|
||
```
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||
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||
**关键设计决策**：`lock` 和 `llm_sem` 在 `spawn_agent()` 返回后立即释放，**不等 Agent 执行完成**。
|
||
|
||
原因：
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||
1. `spawn_agent()` 是 `subprocess.Popen` 或 `openclaw agent` CLI 调用，启动后立即返回
|
||
2. Agent 执行是异步的（子进程独立运行）
|
||
3. 如果等 Agent 执行完才释放锁，并发就退化回串行
|
||
|
||
**这意味着**：同一个 Agent 理论上可以同时有多个任务在跑。如果需要严格串行（一个 Agent 同一时刻只有一个任务），则改为在下次 tick 的 `_check_working_tasks()` 中检测 Agent 是否有 working 任务，有则不再分配新任务。
|
||
|
||
#### 5.4.6 Agent 并行策略配置
|
||
|
||
```yaml
|
||
# _registry.yaml 中可配置
|
||
projects:
|
||
quant-momentum:
|
||
agent_parallelism: sequential # 同一 Agent 同一时刻只跑一个任务（默认）
|
||
quant-pairs:
|
||
agent_parallelism: parallel # 同一 Agent 可同时跑多个任务
|
||
```
|
||
|
||
默认 `sequential`：`_tick()` 分配任务前先检查该 Agent 是否有 working 任务。
|
||
|
||
#### 5.4.7 并发安全保证
|
||
|
||
| 并发场景 | 风险 | 保护机制 |
|
||
|---------|------|---------|
|
||
| 两个项目同时写同一个 SQLite | 数据损坏 | 每个项目独立 `.db` 文件，不存在此场景 |
|
||
| 两个项目同时分配同一个 Agent | Agent session 上下文串 | per-agent Lock 互斥 |
|
||
| 三个项目同时调 LLM API | API 限流/超限 | 全局 Semaphore 限流 |
|
||
| ProjectSlot 线程异常退出 | 项目 tick 停止 | try/except 包裹 + Daemon 监控线程存活 |
|
||
| Daemon 主进程崩溃 | 所有项目停止 | PM2 自动重启 + SQLite WAL 保护数据完整性 |
|
||
|
||
## 6. CLI 变更
|
||
|
||
### 6.1 项目管理命令
|
||
|
||
```bash
|
||
# 创建项目
|
||
python3 blackboard.py project create --name quant-momentum --display-name "动量因子策略" --agents zhangfei-dev,zhaoyun-data,guanyu-dev
|
||
|
||
# 列出项目
|
||
python3 blackboard.py project list
|
||
|
||
# 切换默认项目
|
||
python3 blackboard.py project default quant-momentum
|
||
|
||
# 归档项目（不删除数据，只停 tick）
|
||
python3 blackboard.py project archive quant-pairs
|
||
|
||
# 删除项目（删除数据，需确认）
|
||
python3 blackboard.py project delete quant-pairs --confirm
|
||
```
|
||
|
||
### 6.2 所有操作指定项目
|
||
|
||
```bash
|
||
# 方式1：命令行参数
|
||
python3 blackboard.py read --project quant-momentum --task task-001
|
||
|
||
# 方式2：环境变量（设置后所有命令默认用此项目）
|
||
export MOZIPLUS_PROJECT=quant-momentum
|
||
python3 blackboard.py read --task task-001
|
||
|
||
# 方式3：默认项目（_registry.yaml 中 default_project）
|
||
# 不指定 --project 也不设环境变量时，使用 default_project
|
||
python3 blackboard.py read --task task-001
|
||
```
|
||
|
||
### 6.3 Agent 使用的项目解析优先级
|
||
|
||
```
|
||
1. --project 参数（显式指定）
|
||
2. MOZIPLUS_PROJECT 环境变量
|
||
3. _registry.yaml 中的 default_project
|
||
4. 如果只有一个 active 项目，自动使用
|
||
5. 都没有 → 报错"请指定项目"
|
||
```
|
||
|
||
## 7. L2 上下文注入变更
|
||
|
||
### 7.1 Agent spawn 时注入项目上下文
|
||
|
||
L2 prompt_template 三段式注入增加项目段：
|
||
|
||
```
|
||
═══ 项目上下文 ═══
|
||
项目: quant-momentum（动量因子策略）
|
||
背景: <project_context.yaml 内容，由项目级配置提供>
|
||
可用 Agent: 张飞(编码)、赵云(数据)、关羽(风控)
|
||
═══ 任务上下文 ═══
|
||
（原有内容不变）
|
||
```
|
||
|
||
### 7.2 project_context.yaml 示例
|
||
|
||
```yaml
|
||
# projects/quant-momentum/config/project_context.yaml
|
||
description: "基于动量因子的量化策略研发"
|
||
domain: "量化交易"
|
||
data_sources:
|
||
- "NAS /Volumes/stock/ A股日线数据"
|
||
- "NAS /Volumes/stock/minute_kline/ 分钟线数据"
|
||
code_repo: "~/.openclaw/sanguo_projects/sanguo_quant_live/"
|
||
key_constraints:
|
||
- "所有策略必须通过回测验证才能上实盘"
|
||
- "止损逻辑必须经过关羽风控审查"
|
||
```
|
||
|
||
## 8. 跨项目协作
|
||
|
||
### 8.1 默认禁止跨项目
|
||
|
||
Agent 不能跨项目读写黑板。这是安全边界——不同项目的数据、配置、产出互不干扰。
|
||
|
||
### 8.2 跨项目数据共享
|
||
|
||
如果项目 A 需要项目 B 的产出（如"moziplus-dev 需要赵云的数据"），通过文件系统共享：
|
||
|
||
```bash
|
||
# 项目 A 中，Agent 把产出写到 NAS 共享路径
|
||
# 项目 B 中，Agent 从 NAS 共享路径读取
|
||
```
|
||
|
||
不需要特殊的跨项目协议——**NAS 路径就是跨项目的桥梁**，和当前团队的工作方式一致。
|
||
|
||
### 8.3 跨项目任务请求（可选扩展）
|
||
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如果未来需要 Agent 主动发起跨项目请求：
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项目 A 黑板 → 创建 cross_project_request 类型任务
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→ Daemon 检测到 → 在项目 B 黑板创建对应任务
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→ 项目 B Agent 完成 → 产出写入 NAS
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→ Daemon 检测项目 B 完成 → 更新项目 A 任务状态
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当前不实现，预留设计空间。
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## 9. 与其他课题的关系
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| 课题 | 关系 | 说明 |
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|------|------|------|
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| 课题1（三层执行） | 无冲突 | Agent spawn 时多传一个 project_id，L2 注入多加项目上下文 |
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| 课题2（事件驱动） | 微调 | Inbox JSONL 增加 project_id 字段，Daemon 路由到正确连接 |
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| 课题3（挑战/评审） | 项目级配置 | guardrails.yaml 项目级覆盖 |
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| 课题4（拆解+上下文） | 项目级配置 | project_context.yaml 注入 L2 |
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| 课题6（经验沉淀） | 项目级经验 | 每个项目独立的 experiences 表，经验不跨项目污染 |
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| 课题7+9（交互+Dashboard） | 多项目视图 | Dashboard 需要项目切换/多项目概览 |
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| Worktree 隔离 | 正交 | Worktree 解决"同项目内多 Agent 并行改代码"，课题11 解决"不同项目数据隔离" |
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## 10. 黑板 Schema 变更
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**不增加 project_id 字段**——每个项目有独立数据库，表结构不变。
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唯一新增：`_registry.yaml` 项目注册表。
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## 11. 开发清单
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| # | 任务 | 依赖 |
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|---|------|------|
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| 1 | 项目目录结构 + _registry.yaml + project.yaml Schema | 无 |
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| 2 | ProjectManager（多连接池 + 配置加载 + 项目级 guardrails 覆盖） | 1 |
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| 3 | CLI project create/list/default/archive/delete 命令 | 1 |
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| 4 | CLI 所有操作增加 --project 参数 + 优先级解析 | 1, 2 |
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| 5 | Daemon tick 遍历所有 active 项目 | 2 |
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| 6 | L2 prompt_template 注入 project_context | 2, 4 |
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| 7 | Daemon 逻辑健康自检（按项目追踪） | 5 |
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| 8 | Dashboard 项目切换 + 多项目概览 | 课题9 |
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## 附录：方案 B 的详细反驳
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有人可能觉得方案 B（加 project_id 字段）更简单。但实际上：
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1. **安全面**：方案 B 靠 `WHERE project_id = ?` 逻辑隔离。一个漏掉的 WHERE = 数据泄漏。方案 C 靠物理文件隔离，漏不掉。
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2. **性能面**：方案 B 所有项目共享一个 SQLite 文件。10 个项目各 10 个任务 = 100 个任务在一个 `.db` 里。WAL 写入是串行的，多项目并发 tick 会互相等待。方案 C 每个项目独立文件，互不影响。
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3. **运维面**：方案 B 删除项目 = `DELETE FROM tasks WHERE project_id = ?` + 8 张表都要删。方案 C = `rm -rf projects/xxx/`。备份/恢复同理。
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4. **配置面**：方案 B 的 guardrails.yaml 要设计"全局默认 + 项目覆盖"的合并逻辑。方案 C 每个项目独立 config/ 目录，天然隔离，覆盖逻辑更清晰。
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5. **经验沉淀面**：方案 B 的经验混在一个 experiences 表里。如果项目 A 的"pytest 参数经验"污染到项目 B（B 可能不做 Python），反而有害。方案 C 每个项目独立经验库。
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**唯一方案 B 更优的场景**：跨项目统计分析（"所有项目的平均完成时间"）。但这个需求可以后期通过注册表元数据实现，不需要把所有数据放一个库里。
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