feat(agents): refine file analysis routing

ARCHITECTURE.md

@@ -94,8 +94,8 @@ graph TB
             T_Time["get_current_time<br/>获取当前时间"]
             T_GetPicture["get_picture<br/>获取图片"]
             T_GetUserInfo["get_user_info<br/>获取用户信息"]
-            T_ArxivPaper["arxiv_paper<br/>arXiv 论文发送"]
-            T_BilibiliVideo["bilibili_video<br/>B站视频下载发送"]
+            T_ArxivPaper["arxiv_paper<br/>arXiv 论文发送 / UID 获取"]
+            T_BilibiliVideo["bilibili_video<br/>B站视频下载发送 / UID 获取"]
         end
 
         subgraph Toolsets["工具集 (skills/toolsets/, 11大类)"]
@@ -115,7 +115,7 @@ graph TB
         subgraph IntelligentAgents["智能体 Agents (skills/agents/, 7个)"]
             A_Info["info_agent<br/>信息查询助手<br/>(18个工具)<br/>• weather_query<br/>• *hot 热搜<br/>• bilibili_*<br/>• arxiv_search<br/>• whois"]
             A_Web["web_agent<br/>网络搜索助手<br/>(3个工具 + MCP)<br/>• web_search<br/>• crawl_webpage<br/>• Playwright MCP"]
-            A_File["file_analysis_agent<br/>文件分析助手<br/>(14个工具)<br/>• extract_* (PDF/Word/Excel/PPT)<br/>• analyze_code<br/>• analyze_multimodal"]
+            A_File["file_analysis_agent<br/>文件分析助手<br/>• extract_* (PDF/Word/Excel/PPT)<br/>• describe_pdf_page<br/>• analyze_code<br/>• analyze_multimodal"]
             A_Naga["naga_code_analysis_agent<br/>NagaAgent 代码分析<br/>(7个工具)<br/>• read_file / glob<br/>• search_file_content"]
             A_Self["undefined_self_code_agent<br/>Undefined 自身代码查阅<br/>(4个工具)<br/>• read_file / list_directory<br/>• glob / search_file_content"]
             A_Entertainment["entertainment_agent<br/>娱乐助手<br/>(9个工具)<br/>• ai_draw_one<br/>• horoscope<br/>• video_random_recommend"]
@@ -877,7 +877,7 @@ description: 从 PDF 文件中提取文本和表格，填写表单。当用户
 |-------|---------|---------|---------|
 | **info_agent** | 信息查询助手 | 18个 | 天气查询、热搜榜单、网络检测、B站信息查询、arXiv 搜索等 |
 | **web_agent** | 网络搜索助手 | 3个 + MCP | 网页搜索、爬虫、Playwright MCP |
-| **file_analysis_agent** | 文件分析助手 | 14个 | PDF/Word/Excel/PPT解析、代码分析、多模态分析 |
+| **file_analysis_agent** | 文件分析助手 | 多个 | PDF/Word/Excel/PPT解析、指定 PDF 页视觉分析、代码分析、多模态分析、arXiv/Bilibili UID 获取分析 |
 | **naga_code_analysis_agent** | NagaAgent 代码分析 | 7个 | 代码库浏览、文件搜索、目录遍历 |
 | **undefined_self_code_agent** | Undefined 自身代码查阅 | 4个 | 受限读取源码、测试、文档、资源、脚本与 App |
 | **entertainment_agent** | 娱乐助手 | 9个 | AI 绘图、星座运势、小说搜索、随机视频推荐等 |

CHANGELOG.md

@@ -1,3 +1,15 @@
+## v3.6.1 Agent 路由收敛、文件分析增强与发版脚本修复
+
+本版本围绕 Agent 职责边界和文件分析链路做小版本收敛：把 arXiv 论文分析从独立 Agent 合并到通用文件分析 Agent，让论文、PDF 页面视觉分析和视频附件获取都走统一的附件 UID 语义；同时修复版本迭代脚本重写 Tauri 配置格式导致 pre-commit 失败的问题，保证后续版本号同步、lock 文件刷新和自动提交流程更稳定。
+
+- 合并 arXiv 论文分析职责到文件分析链路。移除独立 `arxiv_analysis_agent`，`file_analysis_agent` 现在可通过 `arxiv_paper(output_mode=uid)` 获取论文 PDF 附件 UID，并结合 `extract_pdf` 与 `describe_pdf_page` 完成文本和指定页视觉分析。
+- 扩展媒体工具的附件输出能力。`arxiv_paper` 与 `bilibili_video` 新增 `output_mode=uid` 调用方式，可把下载或提取结果登记为当前会话附件，供后续 Agent 直接引用和复用。
+- 明确 Agent 职责边界。更新代码交付、文件分析、信息查询、娱乐、总结、Naga 代码分析、Undefined 自查与 Web Agent 的 intro / prompt，减少项目问题、通用搜索、文件理解和代码修改任务之间的误路由。
+- 补齐文件分析视觉工具与测试。新增 `describe_pdf_page` 工具及回归测试，覆盖 PDF 指定页截图/视觉描述链路；同步更新 arXiv、B 站发送器和工具注册测试。
+- 修复版本迭代脚本的 JSON 格式漂移。`scripts/bump_version.py` 更新 JSON manifest 时只替换顶层 `version` 字段，保留 Tauri 配置原有格式，避免 `--commit` 触发的 Biome 检查因 `targets` 数组被重排而失败；脚本文档与单元测试同步覆盖该行为。
+
+---
+
 ## v3.6.0 原生 Chat、WebChat 多会话与运行时管理增强
 
 本版本把 Undefined 的“管理控制台内聊天”扩展为一套更完整的跨端聊天与运行时管理体系：一边新增面向桌面端和 Android 的原生 Chat 客户端，一边把 WebUI WebChat 升级为可长期使用的多会话工作台；底层则补齐 Runtime / Management API、任务续接、附件、命令、定时任务和发布构建能力。围绕这些入口，v3.6.0 也整理了 Agent 路由、认知记忆、附件标签和工程验证，让 WebUI、原生客户端和 QQ 侧共享更一致的运行时语义。

README.md

@@ -60,8 +60,8 @@
 - **MCP 协议支持**：支持通过 MCP (Model Context Protocol) 连接外部工具和数据源，扩展 AI 能力。
 - **Agent 私有 MCP**：可为单个 agent 提供独立 MCP 配置，按调用即时加载并释放，工具仅对该 agent 可见。
 - **Anthropic Skills**：支持 Anthropic Agent Skills（SKILL.md 格式），遵循 agentskills.io 开放标准，提供领域知识注入能力。
-- **Bilibili 视频提取**：自动检测消息中的 B 站视频链接/BV 号/小程序分享，下载 1080p 视频并通过 QQ 发送；同时提供 AI 工具调用入口。
-- **arXiv 论文提取与搜索**：自动检测消息中的 arXiv 链接/标识并发送论文信息与 PDF；同时提供 `arxiv_paper` 发送工具和 `arxiv_search` 检索工具。
+- **Bilibili 视频提取与分析**：自动检测消息中的 B 站视频链接/BV 号/小程序分享，下载视频并通过 QQ 合并转发；`bilibili_video` 也可只返回附件 UID，供 `file_analysis_agent` 做视频内容分析。
+- **arXiv 论文提取、搜索与分析**：自动检测消息中的 arXiv 链接/标识并发送论文信息与 PDF；`arxiv_paper` 也可只返回 PDF 附件 UID，供 `file_analysis_agent` 做文本提取或指定页视觉分析；`arxiv_search` 负责论文检索。
 - **GitHub 仓库卡片**：自动检测 GitHub 仓库链接或 `owner/repo` 仓库 ID，获取 public 仓库信息并发送简洁图片卡片，展示头像、简介、stars、forks、issues、contributors 等概览。
 - **自动处理管线**：Bilibili、arXiv、GitHub 等自动提取统一运行在 `skills/pipelines` 中，斜杠命令优先级更高；命令输入/输出会写入历史，非命令消息会并行检测和处理命中管线，结果通过统一发送层写入历史并登记附件 UID 后再进入 AI 回复。远程大附件超过 `[attachments].remote_download_max_size_mb` 时只登记 URL 引用，避免无界下载和缓存膨胀。
 - **同 sender 短时消息合并**：默认开启。连续发的多条消息会合并到同一轮 AI 调用，AI 一次看到全部意图自行识别"独立请求/修正/打断"；告别"画猫→改成狗"的重复触发与回复打架。主提示词按 batcher 的"当前输入批次"语义适配，关闭该功能可能导致连续补充/修正消息与提示词不匹配，需要单独适配。可选投机预发送让用户停顿时 LLM 提前开跑、新消息可在未发出回复前取消，进一步压低响应延迟。详见 [docs/message-batching.md](docs/message-batching.md)。

apps/undefined-chat/package.json

@@ -1,7 +1,7 @@
 {
 	"name": "undefined-chat",
 	"private": true,
-	"version": "3.6.0",
+	"version": "3.6.1",
 	"type": "module",
 	"scripts": {
 		"tauri": "tauri",

apps/undefined-chat/src-tauri/Cargo.toml

@@ -1,6 +1,6 @@
 [package]
 name = "undefined_chat"
-version = "3.6.0"
+version = "3.6.1"
 description = "Undefined native chat client"
 authors = ["Undefined contributors"]
 license = "MIT"

apps/undefined-chat/src-tauri/tauri.conf.json

@@ -1,7 +1,7 @@
 {
 	"$schema": "https://schema.tauri.app/config/2",
 	"productName": "Undefined Chat",
-	"version": "3.6.0",
+	"version": "3.6.1",
 	"identifier": "com.undefined.chat",
 	"build": {
 		"beforeDevCommand": "npm run dev",

apps/undefined-console/package.json

@@ -1,7 +1,7 @@
 {
 	"name": "undefined-console",
 	"private": true,
-	"version": "3.6.0",
+	"version": "3.6.1",
 	"type": "module",
 	"scripts": {
 		"tauri": "tauri",

apps/undefined-console/src-tauri/Cargo.toml

@@ -1,6 +1,6 @@
 [package]
 name = "undefined_console"
-version = "3.6.0"
+version = "3.6.1"
 description = "Undefined cross-platform management console"
 authors = ["Undefined contributors"]
 license = "MIT"

apps/undefined-console/src-tauri/tauri.conf.json

@@ -1,7 +1,7 @@
 {
 	"$schema": "https://schema.tauri.app/config/2",
 	"productName": "Undefined Console",
-	"version": "3.6.0",
+	"version": "3.6.1",
 	"identifier": "com.undefined.console",
 	"build": {
 		"beforeDevCommand": "npm run dev",

docs/configuration.md

@@ -784,6 +784,7 @@ Prompt caching 补充：
 - 命中 `arxiv.org/abs/...`、`arxiv.org/pdf/...` 或 `arXiv:<id>` 时直接触发。
 - 裸新式编号仅在消息中同时出现 `arxiv` 关键词时触发，避免误判普通数字串。
 - PDF 下载或上传失败时不会额外发送失败提示，只保留论文信息消息。
+- 自动提取仍默认发送论文信息与 PDF；若用户要求分析 arXiv 论文内容，`file_analysis_agent` 会通过 `arxiv_paper(output_mode=uid)` 获取 PDF 附件 UID 后再分析。
 
 ---
 

docs/pipelines.md

@@ -11,7 +11,7 @@
 3. 若消息命中斜杠命令，立即分发命令并结束本轮后续流程；命令输入和命令输出会写入历史，供后续 AI 轮次读取。
 4. 未命中命令时，`PipelineRegistry` 并行调用所有已注册管线的 `detect(context)`。
 5. 对所有命中的管线，并行调用对应的 `process(detection, context)`。
-6. 管线发送出的信息、图片、文件或视频摘要通过统一发送器写入历史；本地图片、文件和视频会自动登记为当前会话可见的统一附件 UID，历史正文同样使用 `<attachment uid="..."/>` 作为可复用引用。
+6. 管线发送出的信息、图片、文件或视频摘要通过统一发送器写入历史；本地图片、文件和视频会自动登记为当前会话可见的统一附件 UID，历史正文同样使用 `<attachment uid="..."/>` 作为可复用引用。需要“只获取 UID 不发送”的 arXiv/Bilibili 分析场景由 `file_analysis_agent` 调用共享主工具处理，不改变自动管线的发送行为。
 7. 自动处理完成后，当前消息和管线输出一起进入 AI 自动回复/Agent 循环。
 
 命中自动处理管线的消息会继续进入 AI 自动回复，让 AI 基于用户消息和刚写入的自动处理结果判断后续行为。

docs/usage.md

@@ -70,12 +70,14 @@ Undefined 搭载了基于 ChromaDB 向量数据库的后台认知系统，无需
 
 ### `file_analysis_agent` — 文件分析助手
 
-支持对代码、PDF、Word、Excel 等多种格式文件进行解析与分析。用户只需将文件发送至对话中即可。
+支持对代码、PDF、Word、Excel 等多种格式文件进行解析与分析。用户可以直接发送文件，也可以提供附件 UID、URL、arXiv ID/URL 或 Bilibili BV/AV/URL。
 
-**子工具**：`analyze_pdf`、`analyze_docx`、`analyze_xlsx`、`analyze_code`、`read_file`
+**子工具**：`download_file`、`extract_pdf`、`describe_pdf_page`、`extract_docx`、`extract_xlsx`、`analyze_code`、`analyze_multimodal`
 
 **示例：**
 > *"请分析这份 PDF 文档，提取其中第三章的核心数据。"*
+> *"请看 arXiv:2501.01234 的第 3-5 页图表，解释实验结论。"*
+> *"分析这个 BV1xx411c7mD 视频里主要讲了什么。"*
 > *"请检查这份 Python 代码，找出其中潜在的性能瓶颈。"*
 
 ---
@@ -283,8 +285,8 @@ Undefined 搭载了基于 ChromaDB 向量数据库的后台认知系统，无需
 | `get_picture` | 获取指定类型的图片（二次元、壁纸、白丝、黑丝、JK、历史上的今天等 10 余种类别） |
 | `qq_like` | 给指定 QQ 号的资料卡点赞（默认 10 次） |
 | `python_interpreter` | 在隔离的 **Docker 容器**中执行 Python 代码，支持按需安装第三方库，可在执行后自动发送生成的文件（图片、CSV 等） |
-| `bilibili_video` | 下载并发送哔哩哔哩视频（支持 BV 号、链接） |
-| `arxiv_paper` | 下载并发送 arXiv 论文 PDF（支持 arXiv ID、链接） |
+| `bilibili_video` | 下载并发送哔哩哔哩视频；也支持返回视频附件 UID 供文件分析（支持 BV 号、链接） |
+| `arxiv_paper` | 下载并发送 arXiv 论文 PDF；也支持返回 PDF 附件 UID 供文件分析（支持 arXiv ID、链接） |
 | `fetch_image_uid` | 将指定 URL 的图片下载并转换为系统内部 uid |
 | `task_progress` | 向用户发送长任务的阶段性进度通知 |
 | `changelog_query` | 查询系统内置版本更新日志 |

pyproject.toml

@@ -1,6 +1,6 @@
 [project]
 name = "Undefined-bot"
-version = "3.6.0"
+version = "3.6.1"
 description = "QQ bot platform with cognitive memory architecture and multi-agent Skills, via OneBot V11."
 readme = "README.md"
 authors = [

scripts/README.md

@@ -143,6 +143,7 @@ uv run python scripts/bump_version.py 3.6.0 --commit
 - `apps/undefined-chat/src-tauri/Cargo.lock`
 
 非 dry-run 时脚本还会执行 `uv sync`，并分别在 Console / Chat 下执行 `npm install --package-lock-only` 与 `cargo update --workspace`，保证 lock 文件和 manifest 不漂移。
+脚本更新 JSON manifest 时只替换顶层 `version` 字段，保留现有格式，避免 Tauri 配置与 Biome 格式化规则漂移。
 
 ### prepare_tauri_android.py — 生成后 Android 修补
 

scripts/bump_version.py

@@ -68,6 +68,30 @@ def _update_text_file(
     return _write_if_changed(path, new_text, dry_run)
 
 
+def _update_json_string_field(
+    path: Path,
+    field: str,
+    value: str,
+    dry_run: bool,
+) -> bool:
+    text = path.read_text(encoding="utf-8")
+    data = cast(dict[str, Any], json.loads(text))
+    old_value = data.get(field)
+    if not isinstance(old_value, str):
+        raise ValueError(f"{path} 缺少字符串字段 {field}")
+    if old_value == value:
+        return False
+
+    field_pattern = re.compile(
+        rf'^(\s*"{re.escape(field)}"\s*:\s*)"[^"]*"',
+        re.MULTILINE,
+    )
+    new_text, count = field_pattern.subn(rf'\g<1>"{value}"', text, count=1)
+    if count == 0:
+        raise ValueError(f"{path} 未匹配到 {field} 字段")
+    return _write_if_changed(path, new_text, dry_run)
+
+
 def _update_json_version(path: Path, version: str, dry_run: bool) -> bool:
     data = cast(dict[str, Any], json.loads(path.read_text(encoding="utf-8")))
     old_version = data.get("version")
@@ -159,7 +183,7 @@ def _update_native_app_versions(
     updates: tuple[tuple[Path, bool], ...] = (
         (
             package_json,
-            _update_json_version(package_json, version, dry_run),
+            _update_json_string_field(package_json, "version", version, dry_run),
         ),
         (
             package_lock,
@@ -171,7 +195,7 @@ def _update_native_app_versions(
         ),
         (
             tauri_conf,
-            _update_json_version(tauri_conf, version, dry_run),
+            _update_json_string_field(tauri_conf, "version", version, dry_run),
         ),
         (
             cargo_lock,

src/Undefined/__init__.py

@@ -24,7 +24,7 @@
     from .skills.registry import BaseRegistry as BaseRegistry
     from .skills.tools import ToolRegistry as ToolRegistry
 
-__version__ = "3.6.0"
+__version__ = "3.6.1"
 
 # symbol -> (module_path, attribute_name)；首次访问时才 importlib 加载
 _LAZY_IMPORTS: dict[str, tuple[str, str]] = {