Merge branch 'release/2.3.1'

v2.3.1：更新微信交流群二维码（群 1-5）。

.env.example

@@ -1,12 +1,28 @@
+# =============================================================================
+# BiliNote 环境变量示例
+# Docker 部署：cp .env.example .env，按需修改，然后 docker-compose up --build -d
+#
+# 注意区分两类变量：
+#   1) VITE_* 是【构建时】变量，会被烘进前端 JS bundle。改完必须
+#      docker-compose build frontend && docker-compose up -d 才会生效，
+#      只 docker-compose restart 不行。
+#   2) 其他后端变量是【运行时】变量，改完 docker-compose up -d 即可。
+#
+# 提醒：LLM API key 不要写在这里！请部署完成后，从前端「模型供应商」页面录入，
+#       这些 key 会保存到 SQLite 数据库（./backend/bili_note.db）并随容器持久化。
+# =============================================================================
+
 # 通用端口配置
 BACKEND_PORT=8483 # 后端端口
 FRONTEND_PORT=3015
 BACKEND_HOST=0.0.0.0 # 默认为 0.0.0.0，表示监听所有 IP 地址 不建议动
-APP_PORT= 3015 # docker 部署时用
-# 前端访问后端用 (开发环境使用)
-VITE_API_BASE_URL=http://127.0.0.1:8000
+APP_PORT=3015 # docker 部署时对外暴露端口（浏览器访问的端口）
+
+# 前端访问后端用（开发环境直连；Docker 部署下走 nginx 代理，此值仅作回退）
+VITE_API_BASE_URL=http://127.0.0.1:8483
 VITE_SCREENSHOT_BASE_URL=http://127.0.0.1:8483/static/screenshots
 VITE_FRONTEND_PORT=3015
+
 # 生产环境配置
 ENV=production
 STATIC=/static
@@ -14,11 +30,16 @@ OUT_DIR=./static/screenshots
 NOTE_OUTPUT_DIR=note_results
 IMAGE_BASE_URL=/static/screenshots
 DATA_DIR=data
-# FFMPEG 配置
+
+# FFMPEG 配置（Docker 镜像已内置 ffmpeg，留空即可；自建/桌面端可填绝对路径）
 FFMPEG_BIN_PATH=
 
-# transcriber 相关配置
-TRANSCRIBER_TYPE=fast-whisper # fast-whisper/bcut/kuaishou/mlx-whisper(仅Apple平台)/groq
-WHISPER_MODEL_SIZE=medium
+# 转写器配置
+# TRANSCRIBER_TYPE 可选：fast-whisper / bcut / kuaishou / mlx-whisper(仅 Apple Silicon) / groq
+TRANSCRIBER_TYPE=fast-whisper
+# WHISPER_MODEL_SIZE 默认 tiny (~75MB)，首次启动快；想要更高识别质量可在前端
+# 「音频转写配置」页切到 base/small/medium/large。直接在这里改大尺寸会触发
+# 首次启动下载 ~1.5GB 文件，慢网络或 4GB 内存的容器容易 OOM。
+WHISPER_MODEL_SIZE=tiny
 
 GROQ_TRANSCRIBER_MODEL=whisper-large-v3-turbo # groq提供的faster-whisper 默认为 whisper-large-v3-turbo

.github/workflows/main.yml

@@ -45,10 +45,12 @@ jobs:
           fi
 
       # 设置 pnpm
+      # 不能用 'latest'：pnpm 11+ 要求 Node 22+，与下方 Node 20 不兼容（ERR_UNKNOWN_BUILTIN_MODULE）。
+      # lockfile 是 pnpm 9 生成；统一 pin 到 9.15.0
       - name: Setup pnpm
         uses: pnpm/action-setup@v4
         with:
-          version: 'latest'
+          version: '9.15.0'
 
       # 设置 Node 环境
       - name: Set up Node.js

BillNote_frontend/Dockerfile

@@ -1,8 +1,12 @@
 # === 前端构建阶段 ===
 # Tailwind v4 / Vite 6 需要 Node 20+，alpine + pnpm 会按 lockfile 拉 musl native binary。
-FROM node:20-alpine AS builder
+# BASE_REGISTRY 默认 docker.io，国内拉不到可换 daocloud / 阿里云镜像：
+#   docker-compose build --build-arg BASE_REGISTRY=docker.m.daocloud.io
+ARG BASE_REGISTRY=docker.io
+FROM ${BASE_REGISTRY}/library/node:20-alpine AS builder
 
-RUN corepack enable && corepack prepare pnpm@latest --activate
+# pnpm pin 到 9.x：lockfile 是 v9 生成；pnpm 11 要求 Node 22+ 与 node:20 不兼容
+RUN corepack enable && corepack prepare pnpm@9.15.0 --activate
 
 WORKDIR /app
 
@@ -15,7 +19,9 @@ COPY ./BillNote_frontend/ ./
 RUN pnpm run build
 
 # --- 阶段2：使用 nginx 作为静态服务器 ---
-FROM nginx:1.25-alpine
+# 重新声明 ARG —— buildkit 跨阶段不自动继承
+ARG BASE_REGISTRY=docker.io
+FROM ${BASE_REGISTRY}/library/nginx:1.25-alpine
 
 RUN rm -rf /etc/nginx/conf.d/default.conf
 COPY ./BillNote_frontend/deploy/default.conf /etc/nginx/conf.d/default.conf

BillNote_frontend/package.json

@@ -25,7 +25,8 @@
     "@radix-ui/react-tabs": "^1.1.9",
     "@radix-ui/react-tooltip": "^1.1.8",
     "@tailwindcss/vite": "^4.1.3",
-    "@tauri-apps/plugin-shell": "~2.2.2",
+    "@tauri-apps/api": "^2.11.0",
+    "@tauri-apps/plugin-shell": "~2.3.5",
     "@uiw/react-markdown-preview": "^5.1.3",
     "antd": "^5.24.8",
     "axios": "^1.8.4",

BillNote_frontend/pnpm-lock.yaml

@@ -53,9 +53,12 @@ importers:
       '@tailwindcss/vite':
         specifier: ^4.1.3
         version: 4.2.2(vite@6.4.1(@types/node@22.19.15)(jiti@2.6.1)(lightningcss@1.32.0)(yaml@2.8.3))
+      '@tauri-apps/api':
+        specifier: ^2.11.0
+        version: 2.11.0
       '@tauri-apps/plugin-shell':
-        specifier: ~2.2.2
-        version: 2.2.2
+        specifier: ~2.3.5
+        version: 2.3.5
       '@uiw/react-markdown-preview':
         specifier: ^5.1.3
         version: 5.1.5(@types/react@19.2.14)(react-dom@19.2.4(react@19.2.4))(react@19.2.4)
@@ -1587,8 +1590,8 @@ packages:
     peerDependencies:
       vite: ^5.2.0 || ^6 || ^7 || ^8
 
-  '@tauri-apps/api@2.10.1':
-    resolution: {integrity: sha512-hKL/jWf293UDSUN09rR69hrToyIXBb8CjGaWC7gfinvnQrBVvnLr08FeFi38gxtugAVyVcTa5/FD/Xnkb1siBw==}
+  '@tauri-apps/api@2.11.0':
+    resolution: {integrity: sha512-7CinYODhky9lmO23xHnUFv0Xt43fbtWMyxZcLcRBlFkcgXKuEirBvHpmtJ89YMhyeGcq20Wuc47Fa4XjyniywA==}
 
   '@tauri-apps/cli-darwin-arm64@2.10.1':
     resolution: {integrity: sha512-Z2OjCXiZ+fbYZy7PmP3WRnOpM9+Fy+oonKDEmUE6MwN4IGaYqgceTjwHucc/kEEYZos5GICve35f7ZiizgqEnQ==}
@@ -1666,8 +1669,8 @@ packages:
     engines: {node: '>= 10'}
     hasBin: true
 
-  '@tauri-apps/plugin-shell@2.2.2':
-    resolution: {integrity: sha512-fg9XKWfzRQsN8p+Zrk82WeHvXFvGVnG0/mTlujQdLWNnO5cM6WD9qCrHbFytScVS+WhmRAkuypQPcxeKKl3VBg==}
+  '@tauri-apps/plugin-shell@2.3.5':
+    resolution: {integrity: sha512-jewtULhiQ7lI7+owCKAjc8tYLJr92U16bPOeAa472LHJdgaibLP83NcfAF2e+wkEcA53FxKQAZ7byDzs2eeizg==}
 
   '@types/babel__core@7.20.5':
     resolution: {integrity: sha512-qoQprZvz5wQFJwMDqeseRXWv3rqMvhgpbXFfVyWhbx9X47POIA6i/+dXefEmZKoAgOaTdaIgNSMqMIU61yRyzA==}
@@ -6460,7 +6463,7 @@ snapshots:
       tailwindcss: 4.2.2
       vite: 6.4.1(@types/node@22.19.15)(jiti@2.6.1)(lightningcss@1.32.0)(yaml@2.8.3)
 
-  '@tauri-apps/api@2.10.1': {}
+  '@tauri-apps/api@2.11.0': {}
 
   '@tauri-apps/cli-darwin-arm64@2.10.1':
     optional: true
@@ -6509,9 +6512,9 @@ snapshots:
       '@tauri-apps/cli-win32-ia32-msvc': 2.10.1
       '@tauri-apps/cli-win32-x64-msvc': 2.10.1
 
-  '@tauri-apps/plugin-shell@2.2.2':
+  '@tauri-apps/plugin-shell@2.3.5':
     dependencies:
-      '@tauri-apps/api': 2.10.1
+      '@tauri-apps/api': 2.11.0
 
   '@types/babel__core@7.20.5':
     dependencies:

BillNote_frontend/src-tauri/Cargo.toml

@@ -15,14 +15,16 @@ name = "app_lib"
 crate-type = ["staticlib", "cdylib", "rlib"]
 
 [build-dependencies]
-tauri-build = { version = "2.2.0", features = [] }
+# tauri-build / tauri crate 与 @tauri-apps/api 大版本必须对齐（CLI 在 build 前会校验）。
+# @tauri-apps/api 已升 2.10（commit bb9a70e），这里同步到 2.x 最新让 cargo 解析到匹配版本。
+tauri-build = { version = "2", features = [] }
 
 [dependencies]
 serde_json = "1.0"
 serde = { version = "1.0", features = ["derive"] }
 log = "0.4"
-tauri = { version = "2.5.0", features = ["devtools"] }
-tauri-plugin-log = "2.0.0-rc"
+tauri = { version = "2", features = ["devtools"] }
+tauri-plugin-log = "2"
 tauri-plugin-shell = "2"
 
 [package.metadata.tauri.bundle.macOS]

BillNote_frontend/src-tauri/src/lib.rs

@@ -3,10 +3,19 @@ use tauri_plugin_shell::ShellExt;
 use tauri_plugin_shell::process::{CommandChild, CommandEvent};
 use std::env;
 use std::collections::HashMap;
+use std::io::{Read, Write};
+use std::net::{SocketAddr, TcpStream};
 use std::path::Path;
 use std::sync::Mutex;
+use std::time::{Duration, Instant};
 use serde::Serialize;
 
+// Sidecar 启动期内前端不该看到「加载中」无限转。
+// 总等待上限 = 启动期 PyInstaller 解压 + uvicorn bind 时间的最坏估计，
+// 实测 macOS / Windows 慢盘大概 5-20s，设 45s 留余量但不至于让用户绝望。
+const BACKEND_STARTUP_TIMEOUT_SECS: u64 = 45;
+const BACKEND_DEFAULT_PORT: u16 = 8483;
+
 // Sidecar 子进程句柄，用 Mutex 包裹方便 restart 时杀旧进程
 struct SidecarHandle(Mutex<Option<CommandChild>>);
 
@@ -50,6 +59,10 @@ pub fn run() {
             })?;
             app.manage(SidecarHandle(Mutex::new(Some(child))));
 
+            // 启动 ready probe：异步轮询本地 BACKEND_PORT 是否在监听，
+            // 解决前端 useCheckBackend 在 PyInstaller 解压期瞎猜后端起没起的问题。
+            spawn_backend_ready_probe(app.handle().clone());
+
             Ok(())
         })
         .invoke_handler(tauri::generate_handler![
@@ -60,8 +73,33 @@ pub fn run() {
             get_install_path_diagnostics,
             restart_backend_sidecar
         ])
-        .run(tauri::generate_context!())
-        .expect("error while running tauri application");
+        .build(tauri::generate_context!())
+        .expect("error while building tauri application")
+        // 用 build()+run() 拿到 RunEvent 流，关键诉求：app 退出前必须 kill 掉 PyInstaller
+        // sidecar，否则它会变成持有 8483 端口的孤儿进程，下次启动 BiliNote 直接 bind 失败。
+        // 之前漏掉这一步导致用户 PID 96739 那种「上次没关干净 → 这次起不来」的死循环。
+        .run(|app_handle, event| {
+            match event {
+                // ExitRequested 在用户 Cmd-Q / 点关闭 / Dock 退出时触发，先于实际进程结束。
+                // Exit 是兜底——任何走到 Tauri 主循环结束的路径都会经过它。
+                tauri::RunEvent::ExitRequested { .. } | tauri::RunEvent::Exit => {
+                    kill_backend_sidecar(app_handle);
+                }
+                _ => {}
+            }
+        });
+}
+
+// 关闭期统一杀 sidecar，take() 把 child 从 state 拿走避免重复 kill。
+fn kill_backend_sidecar(app_handle: &tauri::AppHandle) {
+    if let Some(state) = app_handle.try_state::<SidecarHandle>() {
+        if let Ok(mut guard) = state.0.lock() {
+            if let Some(child) = guard.take() {
+                eprintln!("[shutdown] killing backend sidecar before app exit");
+                let _ = child.kill();
+            }
+        }
+    }
 }
 
 // 获取额外的二进制路径
@@ -306,6 +344,12 @@ fn restart_backend_sidecar(
     state: State<'_, SidecarHandle>,
     app: tauri::AppHandle,
 ) -> Result<(), String> {
+    // 0. 先告诉前端「我们要重启了」。前端可以借此忽略接下来 N 秒内的 backend-terminated
+    //    事件——那是我们主动 kill 老 sidecar 的副作用，不是真异常。否则会出现：
+    //    terminated 事件延迟到达 → 覆盖掉 'running' 状态 → 面板永远显示「已退出」。
+    if let Some(window) = app.get_webview_window("main") {
+        let _ = window.emit("backend-restarting", ());
+    }
     // 1. 拿出旧 child 并 kill（kill 失败也继续，可能进程已经退了）
     {
         let mut guard = state.0.lock().map_err(|e| format!("锁 sidecar state 失败: {}", e))?;
@@ -323,9 +367,88 @@ fn restart_backend_sidecar(
     if let Some(window) = app.get_webview_window("main") {
         let _ = window.emit("backend-restarted", ());
     }
+    // 4. 重启后同样起一次 ready probe，让前端能及时退出失败态
+    spawn_backend_ready_probe(app);
     Ok(())
 }
 
+// 后端就绪探测：异步轮询 GET /api/sys_check，要求 HTTP 200 才算就绪。
+//
+// 旧实现只做 TcpStream::connect_timeout——但端口被另一个孤儿 sidecar 占着时也会
+// 连得通，导致 emit('backend-ready') 误判：前端进入主界面，但真正的新 sidecar
+// 没 bind 上立刻就死，banner 永远停在「后端进程已退出」。
+//
+// 真发一个 HTTP 请求拿 200 才算「这是我们的后端在响应」。
+fn spawn_backend_ready_probe(app: tauri::AppHandle) {
+    let port: u16 = env::var("BACKEND_PORT")
+        .ok()
+        .and_then(|v| v.parse().ok())
+        .unwrap_or(BACKEND_DEFAULT_PORT);
+    let addr: SocketAddr = format!("127.0.0.1:{}", port).parse().expect("invalid backend addr");
+    let timeout = Duration::from_secs(BACKEND_STARTUP_TIMEOUT_SECS);
+
+    std::thread::spawn(move || {
+        let start = Instant::now();
+        let probe_interval = Duration::from_millis(500);
+        loop {
+            if probe_sys_check(&addr) {
+                if let Some(window) = app.get_webview_window("main") {
+                    let _ = window.emit("backend-ready", port);
+                    println!("Backend ready on port {} after {:?}", port, start.elapsed());
+                }
+                return;
+            }
+            if start.elapsed() >= timeout {
+                if let Some(window) = app.get_webview_window("main") {
+                    let payload = format!(
+                        "后端在 {}s 内 /api/sys_check 未返回 200，疑似启动失败或端口 {} 被其他进程占用",
+                        timeout.as_secs(),
+                        port
+                    );
+                    let _ = window.emit("backend-startup-timeout", payload);
+                    eprintln!(
+                        "Backend startup timeout: /api/sys_check did not return 200 on 127.0.0.1:{} after {:?}",
+                        port,
+                        start.elapsed()
+                    );
+                }
+                return;
+            }
+            std::thread::sleep(probe_interval);
+        }
+    });
+}
+
+// 极简 HTTP/1.0 GET /api/sys_check —— 用 std::net 手写避免引 reqwest/ureq 的重依赖。
+// 任何错都视为「还没就绪」，下次 tick 再试。
+fn probe_sys_check(addr: &SocketAddr) -> bool {
+    let connect_timeout = Duration::from_millis(800);
+    let rw_timeout = Duration::from_millis(1500);
+    let mut stream = match TcpStream::connect_timeout(addr, connect_timeout) {
+        Ok(s) => s,
+        Err(_) => return false,
+    };
+    let _ = stream.set_read_timeout(Some(rw_timeout));
+    let _ = stream.set_write_timeout(Some(rw_timeout));
+    // HTTP/1.0 + Connection: close 让服务端发完响应就关，免去 chunked / keep-alive 解析
+    let req = format!(
+        "GET /api/sys_check HTTP/1.0\r\nHost: 127.0.0.1:{}\r\nConnection: close\r\n\r\n",
+        addr.port()
+    );
+    if stream.write_all(req.as_bytes()).is_err() {
+        return false;
+    }
+    // 只要 status line，64 字节够了
+    let mut buf = [0u8; 64];
+    let n = match stream.read(&mut buf) {
+        Ok(n) => n,
+        Err(_) => return false,
+    };
+    let head = std::str::from_utf8(&buf[..n]).unwrap_or("");
+    // 兼容 HTTP/1.0 / 1.1 起始行
+    head.starts_with("HTTP/1.1 200") || head.starts_with("HTTP/1.0 200")
+}
+
 // 安装路径诊断：PyInstaller 在含非 ASCII / 空格的路径下加载 _internal/* 经常炸；
 // 父目录不可写时模型 / 配置 / 日志也无法落盘
 #[derive(Serialize, Clone)]

BillNote_frontend/src/App.tsx

@@ -11,7 +11,17 @@ import Index from '@/pages/Index.tsx'
 import { HomePage } from './pages/HomePage/Home.tsx'
 
 // 非首屏页面使用 React.lazy 按需加载
+const Onboarding = lazy(() => import('@/pages/Onboarding'))
 const SettingPage = lazy(() => import('./pages/SettingPage/index.tsx'))
+
+// 桌面端首启引导守卫：未完成 onboarding 时强制跳到 /onboarding
+function OnboardingGuard({ children }: { children: React.ReactNode }) {
+  const isTauri = typeof window !== 'undefined' && '__TAURI_INTERNALS__' in window
+  // 仅在 Tauri 桌面端拦截；纯 web 端不打扰用户
+  if (!isTauri) return <>{children}</>
+  if (localStorage.getItem('bilinote-onboarded') !== '1') return <Navigate to="/onboarding" replace />
+  return <>{children}</>
+}
 const Model = lazy(() => import('@/pages/SettingPage/Model.tsx'))
 const ProviderForm = lazy(() => import('@/components/Form/modelForm/Form.tsx'))
 const AboutPage = lazy(() => import('@/pages/SettingPage/about.tsx'))
@@ -23,7 +33,7 @@ const NotFoundPage = lazy(() => import('@/pages/NotFoundPage'))
 
 function App() {
   useTaskPolling(3000) // 每 3 秒轮询一次
-  const { loading, initialized } = useCheckBackend()
+  const { loading, initialized, failed, lastError, retry } = useCheckBackend()
 
   // 在后端初始化完成后执行系统检查
   useEffect(() => {
@@ -32,12 +42,17 @@ function App() {
     }
   }, [initialized])
 
-  // 如果后端还未初始化，显示初始化对话框
+  // 如果后端还未初始化，显示初始化对话框（loading 或 failed 都展示，由 dialog 内部决定渲染哪一态）
   if (!initialized) {
     return (
       <>
         <StartupBanner />
-        <BackendInitDialog open={loading} />
+        <BackendInitDialog
+          open={loading}
+          failed={failed}
+          lastError={lastError}
+          onRetry={retry}
+        />
       </>
     )
   }
@@ -50,7 +65,8 @@ function App() {
       <BrowserRouter>
         <Suspense fallback={<div className="flex h-screen items-center justify-center">加载中…</div>}>
           <Routes>
-            <Route path="/" element={<Index />}>
+            <Route path="/onboarding" element={<Onboarding />} />
+            <Route path="/" element={<OnboardingGuard><Index /></OnboardingGuard>}>
               <Route index element={<HomePage />} />
               <Route path="settings" element={<SettingPage />}>
                 <Route index element={<Navigate to="model" replace />} />

BillNote_frontend/src/components/BackendHealth/BackendHealthIndicator.tsx

@@ -10,12 +10,14 @@ import BackendLogPanel from './BackendLogPanel'
 type Health = 'green' | 'yellow' | 'red' | 'unknown'
 
 const HEALTH_POLL_MS = 5000
-const SYS_HEALTH_PATH = '/api/sys_health'
+// 路径不带 /api/，因为 backendBase() 已经把它包进 baseURL 了（同 axios 实例的语义）。
+// 之前写 '/api/sys_health' + base='http://host/api' = 双 /api → 一直 404。
+const SYS_HEALTH_PATH = '/sys_health'
 
 function backendBase(): string {
-  // 与 services/request.ts 用的一致
+  // 与 utils/request.ts 的 baseURL 计算保持一致：env 没设走 '/api' 兜底。
   const fromEnv = (import.meta as any).env?.VITE_API_BASE_URL as string | undefined
-  return (fromEnv ?? '').replace(/\/$/, '')
+  return ((fromEnv && fromEnv.length > 0) ? fromEnv : '/api').replace(/\/$/, '')
 }
 
 const BackendHealthIndicator = () => {

BillNote_frontend/src/components/BackendHealth/useBackendEvents.ts

@@ -35,6 +35,9 @@ export function useBackendEvents(): BackendEvents {
   const [logs, setLogs] = useState<LogEntry[]>([])
   // 用 ref 持有最新 logs 数组，append 时不被闭包陷阱卡到旧值
   const logsRef = useRef<LogEntry[]>([])
+  // 主动重启期：Rust 在 kill 老 sidecar 前会 emit 'backend-restarting'。
+  // 期间到达的 'backend-terminated' 是我们自己造成的，不要污染状态。
+  const ignoreNextTerminatedRef = useRef(false)
 
   function append(entry: LogEntry) {
     const next = logsRef.current.concat(entry)
@@ -58,7 +61,23 @@ export function useBackendEvents(): BackendEvents {
       const offErr = await listen<string>('backend-error', event => {
         append({ level: 'error', text: stripQuotes(event.payload), ts: Date.now() })
       })
+      const offRestarting = await listen('backend-restarting', () => {
+        // 紧接着到达的 terminated 是我们主动 kill 老 sidecar 引发的，跳过 3s
+        ignoreNextTerminatedRef.current = true
+        setTimeout(() => { ignoreNextTerminatedRef.current = false }, 3000)
+        append({ level: 'info', text: '[Backend restarting]', ts: Date.now() })
+      })
       const offTerm = await listen<number | null>('backend-terminated', event => {
+        // 主动重启窗口内的 terminated 是预期副作用，仅记日志、不改状态
+        if (ignoreNextTerminatedRef.current) {
+          ignoreNextTerminatedRef.current = false
+          append({
+            level: 'info',
+            text: `[Backend terminated, restart in progress] code=${event.payload ?? 'unknown'}`,
+            ts: Date.now(),
+          })
+          return
+        }
         setStatus('terminated')
         setExitCode(event.payload ?? null)
         append({
@@ -73,7 +92,7 @@ export function useBackendEvents(): BackendEvents {
         append({ level: 'info', text: '[Backend restarted]', ts: Date.now() })
       })
 
-      unlisteners = [offMsg, offErr, offTerm, offRestart]
+      unlisteners = [offMsg, offErr, offRestarting, offTerm, offRestart]
     })()
 
     return () => {

BillNote_frontend/src/components/BackendInitDialog.tsx

@@ -1,13 +1,141 @@
+import { useMemo, useState } from 'react'
 import { Dialog, DialogContent, DialogHeader, DialogTitle } from '@/components/ui/dialog'
-import { Loader2 } from 'lucide-react'
+import { Button } from '@/components/ui/button'
+import { Loader2, AlertTriangle, RotateCcw, Clipboard } from 'lucide-react'
+import { useBackendEvents } from '@/components/BackendHealth/useBackendEvents'
+
+// 失败态预览里最多展示几行 stderr。比这还多就请用户去 copyLogs() 拷出来。
+const STDERR_PREVIEW_LINES = 6
 
 interface Props {
+  /** 加载中：显示转圈对话框 */
   open: boolean
+  /** 启动失败：显示错误 + 重启/复制日志按钮 */
+  failed?: boolean
+  /** 失败原因（来自 useCheckBackend.lastError 或 Tauri 事件 payload） */
+  lastError?: string | null
+  /** 重新走一遍 useCheckBackend 的轮询（不重启 sidecar） */
+  onRetry?: () => void
 }
 
- function BackendInitDialog({ open }: Props) {
+// 加载中 + 启动失败两个状态合并在一个 dialog 里。
+// 失败态比加载态更紧急：用户能看到具体原因 + 一键重启 + 一键复制日志去 issue，
+// 而不是面对一个永远转圈的对话框。
+function BackendInitDialog({ open, failed = false, lastError = null, onRetry }: Props) {
+  const { isTauri, restart, copyLogs, logs } = useBackendEvents()
+  const [restarting, setRestarting] = useState(false)
+  const [copyResult, setCopyResult] = useState<'idle' | 'ok' | 'fail'>('idle')
+
+  // 从 ring buffer 里挑最后几行 stderr —— 它们比 lastError（hook 自己总结的那句）信息密度更高，
+  // 通常 Python traceback 的最后一行就是真正的错误类型 + 消息
+  const stderrPreview = useMemo(() => {
+    if (!failed || !logs?.length) return []
+    return logs
+      .filter((l) => l.level === 'error')
+      .slice(-STDERR_PREVIEW_LINES)
+      .map((l) => l.text)
+  }, [failed, logs])
+
+  // 任一态需要展示就保持 dialog 开着，关掉只在两个 flag 都熄灭时发生
+  const isOpen = open || failed
+
+  const handleRestart = async () => {
+    setRestarting(true)
+    try {
+      if (isTauri) await restart()
+      onRetry?.()
+    } catch {
+      // restart 内部已经 append 到 log，这里不再 toast
+    } finally {
+      setRestarting(false)
+    }
+  }
+
+  const handleCopy = async () => {
+    const ok = await copyLogs()
+    setCopyResult(ok ? 'ok' : 'fail')
+    setTimeout(() => setCopyResult('idle'), 2000)
+  }
+
+  if (failed) {
+    return (
+      <Dialog open={isOpen}>
+        <DialogContent className="max-w-md">
+          <DialogHeader>
+            <DialogTitle className="flex items-center gap-2 text-red-600">
+              <AlertTriangle className="w-5 h-5" />
+              后端启动失败
+            </DialogTitle>
+          </DialogHeader>
+          <div className="space-y-3 mt-2 text-sm">
+            <p className="text-muted-foreground">
+              {lastError || '后端在预计时间内未就绪。'}
+            </p>
+            {stderrPreview.length > 0 && (
+              <div className="space-y-1">
+                <p className="text-xs font-medium text-muted-foreground">
+                  后端最近 {stderrPreview.length} 行错误日志
+                  <span className="opacity-60">（完整日志请用「复制启动日志」）</span>:
+                </p>
+                <pre className="max-h-32 overflow-auto rounded bg-zinc-900 px-2 py-1.5 font-mono text-[11px] leading-snug text-red-200">
+                  {stderrPreview.join('\n')}
+                </pre>
+              </div>
+            )}
+            <div className="text-xs text-muted-foreground space-y-1">
+              <p>常见原因：</p>
+              <ul className="list-disc list-inside space-y-0.5 pl-1">
+                <li>安装路径含中文 / 空格（PyInstaller 在这种路径下经常起不来）</li>
+                <li>没装 ffmpeg / 端口 8483 被占用</li>
+                <li>首次启动时 whisper 模型下载未完成</li>
+              </ul>
+            </div>
+            <div className="flex flex-wrap gap-2 pt-2">
+              <Button
+                size="sm"
+                onClick={handleRestart}
+                disabled={restarting}
+                className="gap-1.5"
+              >
+                {restarting ? (
+                  <Loader2 className="w-4 h-4 animate-spin" />
+                ) : (
+                  <RotateCcw className="w-4 h-4" />
+                )}
+                {isTauri ? (restarting ? '重启中…' : '重启后端') : '重试'}
+              </Button>
+              {isTauri && (
+                <Button size="sm" variant="outline" onClick={handleCopy} className="gap-1.5">
+                  <Clipboard className="w-4 h-4" />
+                  {copyResult === 'ok'
+                    ? '已复制 ✓'
+                    : copyResult === 'fail'
+                      ? '复制失败'
+                      : '复制启动日志'}
+                </Button>
+              )}
+            </div>
+            <p className="text-xs text-muted-foreground pt-2">
+              仍然无法解决？复制日志去&nbsp;
+              <a
+                href="https://github.com/JefferyHcool/BiliNote/issues"
+                target="_blank"
+                rel="noreferrer"
+                className="text-blue-600 underline"
+              >
+                GitHub Issues
+              </a>
+              &nbsp;反馈。
+            </p>
+          </div>
+        </DialogContent>
+      </Dialog>
+    )
+  }
+
+  // 默认加载态
   return (
-    <Dialog open={open}>
+    <Dialog open={isOpen}>
       <DialogContent className="text-center">
         <DialogHeader>
           <DialogTitle className="flex items-center justify-center gap-2">
@@ -15,9 +143,12 @@ interface Props {
             后端正在初始化中…
           </DialogTitle>
         </DialogHeader>
-        <p className="text-muted-foreground mt-2">请稍候，系统正在启动后端服务,出现报错属于正常现象</p>
+        <p className="text-muted-foreground mt-2">
+          请稍候，系统正在启动后端服务。首次启动可能需要 10-30 秒解压依赖。
+        </p>
       </DialogContent>
     </Dialog>
   )
 }
-export default BackendInitDialog
+
+export default BackendInitDialog

BillNote_frontend/src/components/Form/DownloaderForm/ProxyConfig.tsx

@@ -0,0 +1,89 @@
+import { useEffect, useState } from 'react'
+import toast from 'react-hot-toast'
+import { Switch } from '@/components/ui/switch'
+import { Input } from '@/components/ui/input'
+import { Button } from '@/components/ui/button'
+import { getProxyConfig, updateProxyConfig } from '@/services/proxy'
+
+// 全局代理配置：作用于 LLM API + 转写 API（Groq 等）+ yt-dlp 视频下载。
+// 国内访问 OpenAI / Groq / YouTube 基本都要靠它。
+const ProxyConfig = () => {
+  const [enabled, setEnabled] = useState(false)
+  const [url, setUrl] = useState('')
+  const [effective, setEffective] = useState('')
+  const [loading, setLoading] = useState(true)
+  const [saving, setSaving] = useState(false)
+
+  useEffect(() => {
+    ;(async () => {
+      try {
+        const cfg = await getProxyConfig()
+        setEnabled(cfg.enabled)
+        setUrl(cfg.url)
+        setEffective(cfg.effective)
+      } catch {
+        /* 拦截器已 toast */
+      } finally {
+        setLoading(false)
+      }
+    })()
+  }, [])
+
+  const handleSave = async () => {
+    if (enabled && !url.trim()) {
+      toast.error('请填写代理地址，或关闭代理开关')
+      return
+    }
+    setSaving(true)
+    try {
+      const cfg = await updateProxyConfig({ enabled, url: url.trim() })
+      setEnabled(cfg.enabled)
+      setUrl(cfg.url)
+      setEffective(cfg.effective)
+      toast.success('代理配置已保存')
+    } catch {
+      /* 拦截器已 toast */
+    } finally {
+      setSaving(false)
+    }
+  }
+
+  if (loading) {
+    return <div className="text-xs text-gray-400">加载代理配置…</div>
+  }
+
+  // env 兜底：配置没开但 effective 有值，说明来自 HTTP_PROXY 环境变量
+  const fromEnv = !enabled && !!effective
+
+  return (
+    <div className="flex flex-col gap-2 rounded border border-neutral-200 p-3">
+      <div className="flex items-center justify-between">
+        <span className="text-sm font-medium">全局代理</span>
+        <Switch checked={enabled} onCheckedChange={setEnabled} />
+      </div>
+      <p className="text-xs text-gray-400">
+        作用于 AI 模型接口、转写接口（Groq 等）、YouTube 下载。
+      </p>
+      <Input
+        placeholder="http://127.0.0.1:7890"
+        value={url}
+        disabled={!enabled}
+        onChange={e => setUrl(e.target.value)}
+        className="text-sm"
+      />
+      {fromEnv && (
+        <p className="text-xs text-amber-600">
+          当前生效（来自环境变量）：{effective}
+        </p>
+      )}
+      {enabled && effective && (
+        <p className="text-xs text-green-600">当前生效：{effective}</p>
+      )}
+      <Button size="sm" onClick={handleSave} disabled={saving}>
+        {saving ? '保存中…' : '保存代理配置'}
+      </Button>
+    </div>
+  )
+}
+
+export default ProxyConfig

BillNote_frontend/src/components/Form/modelForm/components/providerCard.tsx

@@ -41,21 +41,22 @@ const ProviderCard: FC<IProviderCardProps> = ({
     <div
       className={
         styles.card +
-        ' flex h-14 items-center justify-between rounded border border-[#f3f3f3] p-2' +
+        ' flex h-14 cursor-pointer items-center justify-between rounded border border-[#f3f3f3] p-2' +
         (isActive ? ' bg-[#F0F0F0] font-semibold text-blue-600' : '')
       }
+      // 整行可点跳转到对应供应商编辑页（之前 onClick 只挂在 icon+名字那一小块 div 上，
+      // 名字和开关之间的空白区域点不动）
+      onClick={() => navigate(`/settings/model/${id}`)}
     >
-      <div
-        className="flex items-center text-lg"
-        onClick={() => navigate(`/settings/model/${id}`)}
-      >
+      <div className="flex items-center text-lg">
         <div className="flex h-9 w-9 items-center">
           <AILogo name={Icon} />
         </div>
         <div className="font-semibold">{providerName}</div>
       </div>
 
-      <div>
+      {/* Switch 自己的点击不应该冒泡触发整行跳转 */}
+      <div onClick={e => e.stopPropagation()}>
         <Switch
           checked={isChecked}
           onCheckedChange={handleToggle}

BillNote_frontend/src/components/SystemDiagnostic/StartupBanner.tsx

@@ -74,8 +74,17 @@ const StartupBanner = () => {
         })
       })
 
+      // 后端被「重启后端」按钮拉起来后 / Rust ready-probe 检测到新 sidecar 真的就绪后，
+      // 自动清掉 terminated 横幅。之前 dismissible:false + 没自动清逻辑 = banner 永远卡。
+      const offRestarted = await listen('backend-restarted', () => {
+        setBanner(b => (b?.severity === 'error' ? null : b))
+      })
+      const offReady = await listen('backend-ready', () => {
+        setBanner(b => (b?.severity === 'error' ? null : b))
+      })
+
       // backend-error 是 sidecar stderr，量大噪音多，这里不直接展示，留给 P2 的日志面板。
-      unlisteners = [offWarning, offTerminated]
+      unlisteners = [offWarning, offTerminated, offRestarted, offReady]
     })()
 
     return () => {

BillNote_frontend/src/hooks/useCheckBackend.ts

@@ -1,52 +1,156 @@
-import { useEffect, useState } from 'react'
-import request from '@/utils/request'
+import { useCallback, useEffect, useRef, useState } from 'react'
 
-const MAX_RETRIES = 3
-const RETRY_INTERVAL = 10000 // 10秒
+// 后端就绪检测的几个时间常量
+// - 总等待上限 60s：超过这个时间没就绪就切「启动失败」UI，
+//   不再像旧实现 while(true) 无限转
+// - 轮询间隔 2s：比旧的 10s 更敏感，桌面端 sidecar 5-15s 解压期内能尽快感知就绪
+// - 单次请求超时 5s，避免连接 hang 拖到下一轮
+const TOTAL_TIMEOUT_MS = 60_000
+const POLL_INTERVAL_MS = 2_000
+const PROBE_TIMEOUT_MS = 5_000
 
-export const useCheckBackend = () => {
-  const [loading, setLoading] = useState(false)
-  const [initialized, setInitialized] = useState(false)
+const isTauri = typeof window !== 'undefined' && '__TAURI_INTERNALS__' in window
 
-  useEffect(() => {
-    let retries = 0
+// 直接用 fetch 而非 utils/request 的共享 axios：那个 axios 装了全局 toast 拦截器，
+// 启动期每次 /sys_check 失败都会弹一个红色 toast，2s 一次轮询会叠出十几个。
+function getBackendBase(): string {
+  const fromEnv = (import.meta as any).env?.VITE_API_BASE_URL as string | undefined
+  return ((fromEnv && fromEnv.length > 0) ? fromEnv : '/api').replace(/\/$/, '')
+}
 
-    const check = async () => {
-      try {
-        await request.get('/sys_check')
-        setInitialized(true)
-        setLoading(false)
-      } catch {
-        if (retries === 0) {
-          // 第一次失败时开始显示加载状态
-          setLoading(true)
-        }
+async function probeSysCheck(): Promise<boolean> {
+  const url = `${getBackendBase()}/sys_check`
+  const ctrl = new AbortController()
+  const t = setTimeout(() => ctrl.abort(), PROBE_TIMEOUT_MS)
+  try {
+    const res = await fetch(url, { signal: ctrl.signal })
+    if (!res.ok) return false
+    const json = await res.json().catch(() => null)
+    return json?.code === 0
+  }
+  catch {
+    return false
+  }
+  finally {
+    clearTimeout(t)
+  }
+}
 
-        if (retries < MAX_RETRIES) {
-          retries++
-          setTimeout(check, RETRY_INTERVAL)
-        } else {
-          // 达到重试上限，继续轮询直到后端就绪
-          waitUntilBackendReady()
-        }
-      }
-    }
+interface Status {
+  loading: boolean
+  initialized: boolean
+  failed: boolean
+  lastError: string | null
+}
 
-    const waitUntilBackendReady = async () => {
-      while (true) {
-        try {
-          await request.get('/sys_health')
-          setInitialized(true)
-          setLoading(false)
-          break
-        } catch {
-          await new Promise(res => setTimeout(res, RETRY_INTERVAL))
-        }
-      }
-    }
+interface BackendCheck extends Status {
+  retry: () => void
+}
 
-    check()
+const initialStatus: Status = {
+  loading: true,
+  initialized: false,
+  failed: false,
+  lastError: null,
+}
+
+/**
+ * 后端就绪检测。
+ *
+ * 三路信号汇聚：
+ *  1. HTTP 轮询 /sys_check —— 所有平台通用
+ *  2. Tauri 'backend-ready' 事件 —— 桌面端 sidecar 探测器先于 HTTP 一步触达
+ *  3. Tauri 'backend-terminated' / 'backend-startup-timeout' 事件 —— sidecar 死了或超时
+ *     立即进失败态，不再继续轮询（旧实现的 while(true) 就是死在这里）
+ *
+ * 任何一路报「ready」即成功；任何一路报「失败」立即停掉所有轮询。
+ */
+export const useCheckBackend = (): BackendCheck => {
+  const [status, setStatus] = useState<Status>(initialStatus)
+  // tick 用来强制重启 useEffect（retry 时 +1），不引入 ref 互斥逻辑的复杂性
+  const [tick, setTick] = useState(0)
+  // 标记当前 effect 是否已 settle（避免后到的事件覆盖已确定的成功/失败态）
+  const settledRef = useRef(false)
+
+  const retry = useCallback(() => {
+    settledRef.current = false
+    setStatus(initialStatus)
+    setTick((t) => t + 1)
   }, [])
 
-  return { loading, initialized }
-}
+  useEffect(() => {
+    let timeoutId: ReturnType<typeof setTimeout> | null = null
+    let pollTimerId: ReturnType<typeof setTimeout> | null = null
+    let cancelled = false
+    const tauriUnsubs: Array<() => void> = []
+
+    const markReady = () => {
+      if (cancelled || settledRef.current) return
+      settledRef.current = true
+      setStatus({ loading: false, initialized: true, failed: false, lastError: null })
+    }
+
+    const markFailed = (msg: string) => {
+      if (cancelled || settledRef.current) return
+      settledRef.current = true
+      setStatus({ loading: false, initialized: false, failed: true, lastError: msg })
+    }
+
+    const poll = async () => {
+      if (cancelled || settledRef.current) return
+      const ok = await probeSysCheck()
+      if (cancelled || settledRef.current) return
+      if (ok) {
+        markReady()
+        return
+      }
+      // 单次失败不报 toast、不抛错，继续轮询
+      setStatus((s) => ({ ...s, lastError: '后端尚未响应' }))
+      pollTimerId = setTimeout(poll, POLL_INTERVAL_MS)
+    }
+
+    // 总超时兜底
+    timeoutId = setTimeout(() => {
+      markFailed(`后端 ${TOTAL_TIMEOUT_MS / 1000}s 内未就绪，请检查后端日志或重启`)
+    }, TOTAL_TIMEOUT_MS)
+
+    // 桌面端订阅 Tauri 事件（动态 import 避免 web 端打包报错）
+    if (isTauri) {
+      import('@tauri-apps/api/event')
+        .then(async ({ listen }) => {
+          if (cancelled) return
+          const offReady = await listen<number>('backend-ready', () => markReady())
+          const offTimeout = await listen<string>('backend-startup-timeout', (e) => {
+            markFailed(typeof e.payload === 'string' ? e.payload : '后端启动超时')
+          })
+          const offTerm = await listen<number | null>('backend-terminated', (e) => {
+            const code = e.payload
+            markFailed(`后端进程已退出 (code=${code ?? 'unknown'})`)
+          })
+          tauriUnsubs.push(offReady, offTimeout, offTerm)
+        })
+        .catch((err) => {
+          // 拿不到 @tauri-apps/api/event 不致命，继续走 HTTP 轮询
+          console.warn('[useCheckBackend] 无法订阅 Tauri 事件:', err)
+        })
+    }
+
+    // 立刻开始第一轮轮询
+    poll()
+
+    return () => {
+      cancelled = true
+      if (timeoutId) clearTimeout(timeoutId)
+      if (pollTimerId) clearTimeout(pollTimerId)
+      tauriUnsubs.forEach((off) => {
+        try {
+          off()
+        } catch {
+          /* noop */
+        }
+      })
+    }
+  }, [tick])
+
+  return { ...status, retry }
+}

BillNote_frontend/src/pages/HomePage/components/NoteForm.tsx

@@ -39,6 +39,7 @@ import { Textarea } from '@/components/ui/textarea.tsx'
 import { noteStyles, noteFormats, videoPlatforms } from '@/constant/note.ts'
 import { fetchModels } from '@/services/model.ts'
 import { useNavigate } from 'react-router-dom'
+import toast from 'react-hot-toast'
 
 /* -------------------- 校验 Schema -------------------- */
 const formSchema = z
@@ -229,8 +230,25 @@ const NoteForm = () => {
     }
 
     // message.success('已提交任务')
-    const  data  = await generateNote(payload)
-    addPendingTask(data.task_id, values.platform, payload)
+    try {
+      const data = await generateNote(payload)
+      addPendingTask(data.task_id, values.platform, payload)
+    } catch (e: any) {
+      // 就绪门禁：本地转写模型还没下载好。后端返回 reason='transcriber_model_not_ready'，
+      // 引导用户去「设置 → 音频转写配置」下载，而不是留一个静默失败的任务。
+      if (e?.data?.reason === 'transcriber_model_not_ready') {
+        const downloading = e?.data?.downloading
+        toast.error(
+          downloading
+            ? '转写模型正在下载中，请稍候再提交'
+            : '转写模型尚未下载，请先去「音频转写配置」页下载',
+        )
+        if (!downloading) navigate('/settings/transcriber')
+        return
+      }
+      // 其余错误：axios 拦截器已经弹过 toast，这里只兜底不让 promise 变成未处理 rejection
+      console.error('提交任务失败：', e)
+    }
   }
   const onInvalid = (errors: FieldErrors<NoteFormValues>) => {
     console.warn('表单校验失败：', errors)

BillNote_frontend/src/pages/Onboarding/index.tsx

@@ -0,0 +1,359 @@
+import { useCallback, useEffect, useState } from 'react'
+import { useNavigate } from 'react-router-dom'
+import { addProvider, addModel, testConnection, getProviderList, updateProviderById } from '@/services/model'
+import { getTranscriberConfig, updateTranscriberConfig } from '@/services/transcriber'
+import logo from '@/assets/icon.svg'
+
+// 后端 R.error / ProviderError 的形状是 { code, msg, data }，没有 .message。
+// 直接 ${e} 会渲染成 [object Object]，这里统一抽取可读文案。
+function errText(e: any): string {
+  if (!e) return '未知错误'
+  if (typeof e === 'string') return e
+  return e.msg || e.message || JSON.stringify(e)
+}
+
+const isTauri = typeof window !== 'undefined' && '__TAURI_INTERNALS__' in window
+
+// 后端连通性自检不走共享 axios（会弹 toast），用裸 fetch 避免启动期 toast 叠堆
+function getBackendBase(): string {
+  const fromEnv = (import.meta as any).env?.VITE_API_BASE_URL as string | undefined
+  return ((fromEnv && fromEnv.length > 0) ? fromEnv : '/api').replace(/\/$/, '')
+}
+async function pingBackend(): Promise<boolean> {
+  try {
+    const res = await fetch(`${getBackendBase()}/sys_check`)
+    if (!res.ok) return false
+    const json = await res.json().catch(() => null)
+    return json?.code === 0
+  }
+  catch {
+    return false
+  }
+}
+
+// 桌面端首启 4 步引导。完成后写 localStorage('bilinote-onboarded') = '1'，路由守卫不再拦。
+//
+// 1. 后端连通性自检
+// 2. LLM 供应商 + 模型（最简：只引导填一个 OpenAI-兼容供应商 + 一个 model 名）
+// 3. 转写引擎选择（推荐 Groq 在线，避开本地模型下载坑）
+// 4. （可选）Cookie 同步说明（仅当用户关注 B 站等需要登录态的平台时）
+
+const ONBOARD_KEY = 'bilinote-onboarded'
+
+export function isOnboarded(): boolean {
+  return localStorage.getItem(ONBOARD_KEY) === '1'
+}
+
+function markOnboarded() {
+  localStorage.setItem(ONBOARD_KEY, '1')
+}
+
+const Onboarding = () => {
+  const navigate = useNavigate()
+  const [step, setStep] = useState(1)
+  const [error, setError] = useState('')
+
+  // step 1
+  const [pinging, setPinging] = useState(false)
+  const [backendOk, setBackendOk] = useState<boolean | null>(null)
+
+  // step 2
+  const [providerName, setProviderName] = useState('OpenAI')
+  const [apiKey, setApiKey] = useState('')
+  const [baseUrl, setBaseUrl] = useState('https://api.openai.com/v1')
+  const [modelName, setModelName] = useState('gpt-4o-mini')
+  const [providerId, setProviderId] = useState<string | null>(null)
+  const [savingProvider, setSavingProvider] = useState(false)
+
+  // step 3
+  const [transcriberType, setTranscriberType] = useState<string>('groq')
+  const [savingTranscriber, setSavingTranscriber] = useState(false)
+
+  function next() {
+    setError('')
+    setStep(s => s + 1)
+  }
+  function prev() {
+    setError('')
+    setStep(s => Math.max(1, s - 1))
+  }
+
+  // step 1: ping 后端
+  // 关键点：旧实现 useEffect 只在 step===1 时 ping 一次。失败后 backendOk=false 永远卡死，
+  // 即便后端随后就绪了也不会刷新。现在改成：
+  //   - 手动重试按钮调用 doPing
+  //   - Tauri backend-ready / backend-restarted 事件触发 doPing
+  //   - 初次失败后 2s 自动再 ping 一次（覆盖 sidecar 慢热场景）
+  const doPing = useCallback(async () => {
+    setPinging(true)
+    const ok = await pingBackend()
+    setBackendOk(ok)
+    setPinging(false)
+    return ok
+  }, [])
+
+  useEffect(() => {
+    if (step !== 1) return
+    let cancelled = false
+    let timerId: ReturnType<typeof setTimeout> | null = null
+    let offReady: (() => void) | null = null
+    let offRestarted: (() => void) | null = null
+
+    ;(async () => {
+      const ok = await doPing()
+      if (cancelled) return
+      if (!ok) {
+        // 后端可能正在解压/启动，2s 后再试一次
+        timerId = setTimeout(() => { if (!cancelled) doPing() }, 2000)
+      }
+
+      // 桌面端订阅 Tauri 事件：后端真正就绪 / 重启完成时立刻再检查一次
+      if (isTauri) {
+        try {
+          const { listen } = await import('@tauri-apps/api/event')
+          offReady = await listen('backend-ready', () => { if (!cancelled) doPing() })
+          offRestarted = await listen('backend-restarted', () => { if (!cancelled) doPing() })
+        }
+        catch { /* 拿不到事件 API 不致命 */ }
+      }
+    })()
+
+    return () => {
+      cancelled = true
+      if (timerId) clearTimeout(timerId)
+      offReady?.()
+      offRestarted?.()
+    }
+  }, [step, doPing])
+
+  async function saveProvider() {
+    setError('')
+    if (!apiKey.trim()) { setError('请填 API Key'); return }
+    if (!baseUrl.trim()) { setError('请填 API 地址'); return }
+    if (!providerName.trim()) { setError('请填供应商名'); return }
+    if (!modelName.trim()) { setError('请填模型名'); return }
+    setSavingProvider(true)
+    try {
+      const name = providerName.trim()
+      let pid: string | undefined
+
+      // 后端 seed_default_providers() 会预置 OpenAI / DeepSeek / Qwen 等同名供应商，
+      // 直接 add_provider 撞名会报「供应商名称已存在」。所以：撞名时改为
+      // 「找到那个已存在的同名供应商 → 更新它的 key / base_url」而不是新建。
+      // 这些调用都带 silent:true —— 撞名是预期内的，不弹全局红 toast。
+      try {
+        const res: any = await addProvider({
+          name,
+          api_key: apiKey.trim(),
+          base_url: baseUrl.trim(),
+          type: 'custom',
+          logo: 'custom',
+        }, { silent: true })
+        pid = (res?.data ?? res) as string | undefined
+        if (!pid) throw new Error('后端未返回 provider id')
+      }
+      catch (addErr: any) {
+        const msg = errText(addErr)
+        if (!msg.includes('已存在')) throw addErr
+        // 撞名：复用已存在的同名供应商
+        const list: any[] = (await getProviderList({ silent: true })) || []
+        const existing = list.find(p => p?.name === name)
+        if (!existing?.id) throw new Error(`供应商「${name}」已存在但无法定位，请换个名字`)
+        pid = existing.id
+        await updateProviderById({
+          id: pid,
+          api_key: apiKey.trim(),
+          base_url: baseUrl.trim(),
+          enabled: 1,
+        }, { silent: true })
+      }
+
+      setProviderId(pid!)
+
+      // 加一个默认 model（同名 model 已存在时后端会报错，这里也容错）
+      try {
+        await addModel({ provider_id: pid!, model_name: modelName.trim() }, { silent: true })
+      }
+      catch (modelErr: any) {
+        const msg = errText(modelErr)
+        if (!msg.includes('已存在')) throw modelErr
+        // 模型已存在，直接继续
+      }
+
+      // 测试连通（失败不阻断流程，让用户自己决定继续）
+      try { await testConnection({ id: pid!, model: modelName.trim() }, { silent: true }) }
+      catch (e: any) {
+        console.warn('测试连接失败：', errText(e))
+      }
+      next()
+    }
+    catch (e: any) {
+      setError(`保存失败：${errText(e)}`)
+    }
+    finally {
+      setSavingProvider(false)
+    }
+  }
+
+  async function saveTranscriber() {
+    setError('')
+    setSavingTranscriber(true)
+    try {
+      // fast-whisper / mlx-whisper 需指定 model size；在线 (groq/bcut/kuaishou) 不用
+      const needsSize = transcriberType === 'fast-whisper' || transcriberType === 'mlx-whisper'
+      await updateTranscriberConfig({
+        transcriber_type: transcriberType,
+        ...(needsSize ? { whisper_model_size: 'tiny' } : {}),
+      } as any)
+      next()
+    }
+    catch (e: any) {
+      setError(`保存失败：${errText(e)}`)
+    }
+    finally {
+      setSavingTranscriber(false)
+    }
+  }
+
+  function finish() {
+    markOnboarded()
+    navigate('/', { replace: true })
+  }
+
+  return (
+    <div className="min-h-screen flex items-center justify-center bg-gradient-to-br from-blue-50 to-pink-50 p-6">
+      <div className="w-full max-w-xl rounded-xl border bg-white p-6 shadow-lg">
+        <div className="flex items-center gap-3 mb-4">
+          <img src={logo} alt="logo" className="h-10 w-10" />
+          <div>
+            <h1 className="text-xl font-bold">欢迎使用 BiliNote</h1>
+            <p className="text-xs text-gray-500">几步配置后就可以开始把视频转笔记。</p>
+          </div>
+        </div>
+
+        {/* Stepper */}
+        <div className="mb-5 flex items-center gap-2 text-xs text-gray-500">
+          {[1, 2, 3, 4].map(s => (
+            <div key={s} className="flex items-center gap-2">
+              <div
+                className={`flex h-6 w-6 items-center justify-center rounded-full border ${step >= s ? 'border-blue-600 bg-blue-600 text-white' : 'border-gray-300 bg-white text-gray-400'}`}
+              >{s}</div>
+              {s < 4 && <div className={`h-px w-8 ${step > s ? 'bg-blue-600' : 'bg-gray-300'}`} />}
+            </div>
+          ))}
+        </div>
+
+        {step === 1 && (
+          <section className="flex flex-col gap-3">
+            <h2 className="font-semibold">第 1 步 · 后端连通性</h2>
+            <p className="text-sm text-gray-600">桌面端会自动启动 Python 后端进程。检查连通中…</p>
+            {pinging && <div className="text-sm text-gray-500">检测中…</div>}
+            {backendOk === true && <div className="rounded bg-green-50 p-2 text-sm text-green-700">✓ 后端已就绪</div>}
+            {backendOk === false && (
+              <div className="rounded bg-red-50 p-2 text-sm text-red-700">
+                ✗ 暂时连不上后端。可能正在初始化（首次启动会下载依赖），等 1-2 分钟再试。
+                右下角的「后端」状态点会持续监控。
+              </div>
+            )}
+            <div className="flex gap-2 justify-end">
+              {backendOk !== true && (
+                <button
+                  className="px-3 py-1.5 text-sm rounded border border-gray-300 hover:bg-gray-50 disabled:opacity-50"
+                  disabled={pinging}
+                  onClick={doPing}
+                >
+                  {pinging ? '检测中…' : '重新检测'}
+                </button>
+              )}
+              <button className="px-4 py-1.5 text-sm rounded bg-blue-600 text-white hover:bg-blue-700 disabled:opacity-50" disabled={!backendOk} onClick={next}>
+                下一步
+              </button>
+            </div>
+          </section>
+        )}
+
+        {step === 2 && (
+          <section className="flex flex-col gap-3">
+            <h2 className="font-semibold">第 2 步 · 模型供应商</h2>
+            <p className="text-sm text-gray-600">填一个 OpenAI 兼容供应商：DeepSeek / Qwen / Claude / 自托管 / OpenAI 都行。</p>
+            <label className="flex flex-col gap-1 text-sm">
+              <span className="text-gray-600">供应商名（自取）</span>
+              <input className="input border rounded px-2 py-1" value={providerName} onChange={e => setProviderName(e.target.value)} />
+            </label>
+            <label className="flex flex-col gap-1 text-sm">
+              <span className="text-gray-600">API 地址</span>
+              <input className="input border rounded px-2 py-1" value={baseUrl} onChange={e => setBaseUrl(e.target.value)} />
+            </label>
+            <label className="flex flex-col gap-1 text-sm">
+              <span className="text-gray-600">API Key</span>
+              <input type="password" className="input border rounded px-2 py-1" value={apiKey} onChange={e => setApiKey(e.target.value)} />
+            </label>
+            <label className="flex flex-col gap-1 text-sm">
+              <span className="text-gray-600">模型名（如 gpt-4o-mini / deepseek-chat / qwen-turbo）</span>
+              <input className="input border rounded px-2 py-1" value={modelName} onChange={e => setModelName(e.target.value)} />
+            </label>
+            {error && <div className="text-xs text-red-600">{error}</div>}
+            <div className="flex gap-2 justify-between">
+              <button className="text-sm text-gray-500 hover:text-gray-800" onClick={prev}>上一步</button>
+              <button className="px-4 py-1.5 text-sm rounded bg-blue-600 text-white hover:bg-blue-700 disabled:opacity-50" disabled={savingProvider} onClick={saveProvider}>
+                {savingProvider ? '保存中…' : '保存并下一步'}
+              </button>
+            </div>
+          </section>
+        )}
+
+        {step === 3 && (
+          <section className="flex flex-col gap-3">
+            <h2 className="font-semibold">第 3 步 · 音频转写引擎</h2>
+            <p className="text-sm text-gray-600">把视频音频转成文字。<strong>推荐在线引擎</strong>，避免本地下载 ~600MB 的模型。</p>
+            <div className="grid gap-2">
+              {[
+                { value: 'groq', title: 'Groq（在线，推荐）', desc: '注册 https://groq.com/ 拿免费 key；速度快、英文语料佳。无需本地模型。' },
+                { value: 'bcut', title: '必剪（在线，免登）', desc: '免登，中文表现好；偶尔限流。' },
+                { value: 'kuaishou', title: '快手（在线，免登）', desc: '与必剪类似，备选。' },
+                { value: 'fast-whisper', title: 'Faster Whisper（本地）', desc: '完全离线但首次需下载 ~75MB（tiny）至 ~3GB（large-v3）的模型。CPU 慢。' },
+              ].map(opt => (
+                <label key={opt.value} className={`flex gap-3 p-3 rounded border cursor-pointer ${transcriberType === opt.value ? 'border-blue-600 bg-blue-50' : 'border-gray-200 hover:border-gray-300'}`}>
+                  <input type="radio" name="transcriber" value={opt.value} checked={transcriberType === opt.value} onChange={e => setTranscriberType(e.target.value)} />
+                  <div>
+                    <div className="text-sm font-medium">{opt.title}</div>
+                    <div className="text-xs text-gray-500 mt-0.5">{opt.desc}</div>
+                  </div>
+                </label>
+              ))}
+            </div>
+            {error && <div className="text-xs text-red-600">{error}</div>}
+            <div className="flex gap-2 justify-between">
+              <button className="text-sm text-gray-500 hover:text-gray-800" onClick={prev}>上一步</button>
+              <button className="px-4 py-1.5 text-sm rounded bg-blue-600 text-white hover:bg-blue-700 disabled:opacity-50" disabled={savingTranscriber} onClick={saveTranscriber}>
+                {savingTranscriber ? '保存中…' : '保存并下一步'}
+              </button>
+            </div>
+          </section>
+        )}
+
+        {step === 4 && (
+          <section className="flex flex-col gap-3">
+            <h2 className="font-semibold">第 4 步 · Cookie 同步（可选）</h2>
+            <p className="text-sm text-gray-600">
+              想总结 <strong>B 站 / 抖音 / 快手</strong> 等需要登录态的平台时，需要把浏览器 cookie 复制到「下载配置」页。
+              <br />
+              YouTube 一般不需要 cookie。先跳过也没问题，到时再去配。
+            </p>
+            <div className="rounded bg-gray-50 p-3 text-xs text-gray-600">
+              提示：插件版（<a className="text-blue-600 underline" href="https://github.com/JefferyHcool/BiliNote/tree/develop/BillNote_extension" target="_blank" rel="noreferrer">BillNote_extension</a>）支持一键 cookie 同步；桌面版需手动复制。
+            </div>
+            <div className="flex gap-2 justify-between">
+              <button className="text-sm text-gray-500 hover:text-gray-800" onClick={prev}>上一步</button>
+              <button className="px-4 py-1.5 text-sm rounded bg-blue-600 text-white hover:bg-blue-700" onClick={finish}>
+                完成，进入 BiliNote
+              </button>
+            </div>
+          </section>
+        )}
+      </div>
+    </div>
+  )
+}
+
+export default Onboarding

BillNote_frontend/src/pages/SettingPage/Downloader.tsx

@@ -1,10 +1,11 @@
-import Provider from '@/components/Form/modelForm/Provider.tsx'
 import { Outlet } from 'react-router-dom'
 import Options from '@/components/Form/DownloaderForm/Options.tsx'
+import ProxyConfig from '@/components/Form/DownloaderForm/ProxyConfig.tsx'
 const Downloader = () => {
   return (
     <div className={'flex h-full bg-white'}>
-      <div className={'flex-1/5 border-r border-neutral-200 p-2'}>
+      <div className={'flex flex-1/5 flex-col gap-3 overflow-y-auto border-r border-neutral-200 p-2'}>
+        <ProxyConfig />
         <Options></Options>
       </div>
       <div className={'flex-4/5'}>

BillNote_frontend/src/pages/SettingPage/Monitor.tsx

@@ -174,7 +174,11 @@ export default function Monitor() {
                                 <AudioLines className="mr-2 inline h-5 w-5 text-purple-500" />
                                 Whisper 模型
                             </CardTitle>
-                            {status && <StatusBadge ok={true} label="已配置" />}
+                            {status && (() => {
+                                const isLocal = status.whisper.transcriber_type === 'fast-whisper' || status.whisper.transcriber_type === 'mlx-whisper'
+                                if (!isLocal) return <StatusBadge ok={true} label="在线引擎" />
+                                return <StatusBadge ok={status.whisper.downloaded} label={status.whisper.downloaded ? '已下载' : '未下载'} />
+                            })()}
                         </CardHeader>
                         <CardContent>
                             {loading && !status ? (
@@ -192,6 +196,14 @@ export default function Monitor() {
                                         <span className="text-muted-foreground">转写引擎:</span>
                                         <span className="font-mono">{status.whisper.transcriber_type}</span>
                                     </div>
+                                    {(status.whisper.transcriber_type === 'fast-whisper' || status.whisper.transcriber_type === 'mlx-whisper') && (
+                                        <div className="flex justify-between">
+                                            <span className="text-muted-foreground">本地下载:</span>
+                                            <span className={status.whisper.downloaded ? 'font-medium text-green-600' : 'font-medium text-amber-600'}>
+                                                {status.whisper.downloaded ? '已就绪' : '未下载（首次转写会触发下载）'}
+                                            </span>
+                                        </div>
+                                    )}
                                 </div>
                             ) : null}
                         </CardContent>

BillNote_frontend/src/pages/SettingPage/transcriber.tsx

@@ -73,6 +73,28 @@ export default function Transcriber() {
   }, [modelStatuses, mlxModelStatuses, fetchModelsStatus])
 
   const handleSave = async () => {
+    // 切到本地 whisper 引擎且选了未下载的模型时，提前 confirm，避免用户保存后到首次任务才发现要下 GB 级模型
+    if (isWhisperType(selectedType)) {
+      const pool = selectedType === 'mlx-whisper' ? mlxModelStatuses : modelStatuses
+      const target = pool.find(m => m.model_size === selectedModelSize)
+      if (target && !target.downloaded && !target.downloading) {
+        const sizeHint: Record<string, string> = {
+          'tiny': '~75MB',
+          'base': '~150MB',
+          'small': '~500MB',
+          'medium': '~1.5GB',
+          'large-v3': '~3GB',
+          'large-v3-turbo': '~1.6GB',
+        }
+        const ok = window.confirm(
+          `选择 ${selectedType} / ${selectedModelSize} 后，首次转写时会下载该模型（${sizeHint[selectedModelSize] || '体积未知'}）。\n` +
+          `网络较差时容易中断；推荐改用 Groq / 必剪 / 快手 等在线引擎。\n\n` +
+          '继续保存吗？',
+        )
+        if (!ok) return
+      }
+    }
+
     setSaving(true)
     try {
       const payload: { transcriber_type: string; whisper_model_size?: string } = {

BillNote_frontend/src/services/model.ts

@@ -1,21 +1,26 @@
 import request from '@/utils/request.ts'
 
-export const getProviderList = async () => {
-  return await request.get('/get_all_providers')
+// opts.silent: 让本次请求失败时不弹全局红 toast（调用方自行 catch 处理，
+// 比如 onboarding 撞名重试这种预期内失败）
+interface CallOpts { silent?: boolean }
+const cfg = (o?: CallOpts) => (o?.silent ? { suppressToast: true } : undefined)
+
+export const getProviderList = async (opts?: CallOpts) => {
+  return await request.get('/get_all_providers', cfg(opts))
 }
 export const getProviderById = async (id: string) => {
   return await request.get(`/get_provider_by_id/${id}`)
 }
-export const updateProviderById = async (data: any) => {
-  return await request.post('/update_provider', data)
+export const updateProviderById = async (data: any, opts?: CallOpts) => {
+  return await request.post('/update_provider', data, cfg(opts))
 }
 
-export const addProvider = async (data: any) => {
-  return await request.post('/add_provider', data)
+export const addProvider = async (data: any, opts?: CallOpts) => {
+  return await request.post('/add_provider', data, cfg(opts))
 }
 
-export const testConnection = async (data: any) => {
-  return await request.post('/connect_test', data)
+export const testConnection = async (data: any, opts?: CallOpts) => {
+  return await request.post('/connect_test', data, cfg(opts))
 }
 
 export const fetchModels = async (providerId: string) => {
@@ -26,8 +31,11 @@ export const fetchEnableModelById = async (id: string) => {
   return await request.get('/model_enable/' + id)
 }
 
-export async function addModel(data: { provider_id: string; model_name: string }) {
-  return request.post('/models', data)
+export async function addModel(
+  data: { provider_id: string; model_name: string },
+  opts?: CallOpts,
+) {
+  return request.post('/models', data, cfg(opts))
 }
 
 export const fetchEnableModels = async () => {

BillNote_frontend/src/services/proxy.ts

@@ -0,0 +1,19 @@
+import request from '@/utils/request'
+
+export interface ProxyConfig {
+  enabled: boolean
+  url: string
+  /** 后端实际生效的代理（可能来自配置，也可能来自 HTTP_PROXY 环境变量兜底） */
+  effective: string
+}
+
+export const getProxyConfig = async (): Promise<ProxyConfig> => {
+  return await request.get('/proxy_config')
+}
+
+export const updateProxyConfig = async (data: {
+  enabled: boolean
+  url?: string
+}): Promise<ProxyConfig> => {
+  return await request.post('/proxy_config', data)
+}

BillNote_frontend/src/services/system.ts

@@ -1,9 +1,29 @@
 import request from '@/utils/request'
 
-export const systemCheck = async () => {
+export interface SysHealth {
+  backend: 'ok' | 'error'
+  ffmpeg: 'ok' | 'missing'
+  db: 'ok' | 'error'
+  whisper_model: {
+    /** 当前选中的模型 size，例如 'tiny' / 'base' / 'large-v3' */
+    size: string | null
+    /** 转写器类型 */
+    type: string | null
+    /** 是否已完整下载到本地（仅本地引擎有意义） */
+    downloaded: boolean
+    /** 是否实际检查过 —— 在线引擎跳过检查时为 false */
+    checked: boolean
+  }
+}
+
+/** 详细健康状态：用于设置页 / 启动诊断。后端始终返回 200，按字段判断各项。 */
+export const getSysHealth = async (): Promise<SysHealth> => {
   return await request.get('/sys_health')
 }
 
+/** 保留旧 systemCheck 函数名（App.tsx 启动时仍调用），返回值同 getSysHealth。 */
+export const systemCheck = getSysHealth
+
 export interface DeployStatus {
   backend: {
     status: string
@@ -11,12 +31,16 @@ export interface DeployStatus {
   }
   cuda: {
     available: boolean
+    /** 新增：torch 是否安装。轻量部署没装 torch 时为 false，避免误判为 CUDA 故障 */
+    torch_installed?: boolean
     version: string | null
     gpu_name: string | null
   }
   whisper: {
     model_size: string
     transcriber_type: string
+    /** 新增：模型是否已完整下载（fast-whisper 看 model.bin / mlx 看 config.json） */
+    downloaded: boolean
   }
   ffmpeg: {
     available: boolean

BillNote_frontend/src/store/taskStore/index.ts

@@ -169,10 +169,25 @@ export const useTaskStore = create<TaskStore>()(
         if (!task) return
 
         const newFormData = payload || task.formData
-        await generateNote({
-          ...newFormData,
-          task_id: id,
-        })
+        try {
+          await generateNote({
+            ...newFormData,
+            task_id: id,
+          })
+        } catch (e: any) {
+          // 就绪门禁：转写模型未下载好。不要把任务标成 PENDING（会一直转），
+          // 给提示让用户先去下载。
+          if (e?.data?.reason === 'transcriber_model_not_ready') {
+            toast.error(
+              e?.data?.downloading
+                ? '转写模型正在下载中，请稍候再重试'
+                : '转写模型尚未下载，请先去「设置 → 音频转写配置」页下载',
+            )
+            return
+          }
+          console.error('重试任务失败：', e)
+          return
+        }
 
         set(state => ({
           tasks: state.tasks.map(t =>

BillNote_frontend/src/utils/request.ts

@@ -8,6 +8,14 @@ export interface IResponse<T = any> {
   data: T;
 }
 
+// 允许调用方在 axios 配置里带 suppressToast: true，让拦截器对【预期内的失败】
+// 不弹全局红 toast（例如 onboarding 撞名重试、轮询健康检查）。业务代码自己 catch 处理。
+declare module 'axios' {
+  export interface AxiosRequestConfig {
+    suppressToast?: boolean
+  }
+}
+
 // 模拟一个消息提示函数 (实际项目中会使用UI库的组件，如 Ant Design 的 message 或 Element UI 的 ElMessage)
 // This function simulates a message display (in real projects, you'd use a UI library's component)
 
@@ -28,25 +36,24 @@ request.interceptors.response.use(
       // showMessage('success', res.msg || '操作成功'); // 如果需要显示成功消息
       return res.data; // 返回data部分，简化后续业务代码
     } else {
-      // 业务错误，统一显示后端返回的错误消息
-      // Business error, uniformly display the error message returned from the backend
-      toast.error(res.msg || '操作失败，请稍后再试');
+      // 业务错误，统一显示后端返回的错误消息（除非调用方显式 suppressToast）
+      if (!response.config?.suppressToast) {
+        toast.error(res.msg || '操作失败，请稍后再试');
+      }
       return Promise.reject(res); // 拒绝Promise，让业务代码可以捕获并处理
     }
   },
   (error) => {
+    const suppress = error?.config?.suppressToast === true
     // 网络/服务器错误
     const res = error?.response?.data as IResponse | undefined;
     if (res) {
       // 如果后端有返回错误信息，则显示后端信息
-      // If the backend returns an error message, display it
-
-      toast.error(res.msg || '服务器错误，请稍后再试');
+      if (!suppress) toast.error(res.msg || '服务器错误，请稍后再试');
       return Promise.reject(res);
     } else {
       // 没有响应数据（如网络中断），显示通用网络错误
-      // No response data (e.g., network disconnected), display generic network error
-      toast.error( '请求失败，请检查网络连接或稍后再试')
+      if (!suppress) toast.error('请求失败，请检查网络连接或稍后再试')
       return Promise.reject({
         code: -1,
         msg: '请求失败，请检查网络连接',

CHANGELOG.md

@@ -2,6 +2,101 @@
 
 本项目所有重要变更记录于此。格式参考 [Keep a Changelog](https://keepachangelog.com/zh-CN/1.1.0/)，遵循 [语义化版本](https://semver.org/lang/zh-CN/)。
 
+## [2.3.1] - 2026-05-22
+
+### Changed
+
+- **更新微信交流群二维码**：旧二维码即将失效，替换 README 中 5 个交流群（群 1-5）的入群二维码。
+
+## [2.3.0] - 2026-05-14
+
+主线：一波部署与运行时韧性专项——Docker / 桌面端 / 在线引擎三端的"装不上、起不来、跑一半挂"问题集中清理，并新增全局代理与转写模型就绪门禁。
+
+### Added
+
+- **全局代理**：新增 `ProxyConfigManager`（`config/proxy.json` 持久化 + `HTTP_PROXY`/`HTTPS_PROXY`/`ALL_PROXY` 环境变量兜底）。一处配置同时作用于 LLM API、转写 API（Groq 等）、yt-dlp 视频下载、youtube-transcript-api 字幕拉取。前端「设置 → 下载配置」页新增代理卡片，会显示当前实际生效值（含 env 兜底来源提示）
+- **转写模型就绪门禁**：`/generate_note` 在排队前检查本地转写引擎（fast-whisper / mlx-whisper）的模型是否已下载完整，未就绪直接拦截并返回 `reason=transcriber_model_not_ready`，不再让任务静默卡在首次大文件下载；前端引导用户去「音频转写配置」页下载
+- **桌面端后端健康监控韧性**：Tauri 侧 spawn sidecar 后以 HTTP 探针轮询 `/api/sys_check` 判就绪并 emit `backend-ready`；`RunEvent::Exit` 钩子在 app 退出前 kill sidecar，杜绝孤儿进程占用 8483 端口；启动失败对话框展示原因 + 最近 stderr + 一键重启 / 复制日志
+- `/sys_health` 重构为结构化健康响应 `{backend, ffmpeg, db, whisper_model}`；部署监控页显示 Whisper 模型本地下载状态
+- 所有 Dockerfile 新增 `BASE_REGISTRY` build-arg，国内拉不到 docker.io 时可换 daocloud 等镜像源
+
+### Fixed
+
+- **whisper 模型损坏自愈**：`model.bin` 截断 / 损坏导致 `Unable to open file 'model.bin'` 死循环——加载失败时删除损坏目录、重新下载、重试一次；mlx-whisper 同样按 `config.json` 判定完整性
+- **空 API Key 天书报错**：空 key 会让 httpx 拼出非法 header `Bearer ` 并抛 `LocalProtocolError: Illegal header value b'Bearer '`。新增 `build_openai_client` 在入口校验，给出「xxx 的 API Key 未配置」的清晰提示
+- **新模型 temperature 不兼容**：OpenAI o1 / o3 / gpt-5 系列拒绝自定义 `temperature`，命中后就地去掉该参数重试，不消耗重试预算
+- **桌面端「后端加载中」死循环**：`useCheckBackend` 重写——60s 总超时取代 `while(true)` 无限轮询，订阅 Tauri `backend-ready` / `backend-terminated` / `backend-startup-timeout` 事件；裸 `fetch` 探测避免启动期 toast 叠堆
+- **CORS 漏配桌面端 origin**：补全 `tauri://localhost` / `https://tauri.localhost`，修桌面端 fetch 拿到 200 却被浏览器 CORS 拒绝读响应（表现为"连不上后端"但后端日志全 200）
+- `/api/api/sys_health` 双 `/api` 前缀导致健康检查 404
+- `docker-compose` 的 `restart: on-failure:3` 改为 `unless-stopped`，避免短暂崩溃后容器被永久打死；GPU compose 补齐 `healthcheck` / `restart` / `mem_limit`
+- `Dockerfile.complete` 的 supervisord 用 `%(ENV_*)s` 透传环境变量给 backend 子进程（此前只白名单 2 个，`docker run -e` 配的变量后端看不到）
+- `.env.example`：修正 `VITE_API_BASE_URL` 端口（8000→8483）、`WHISPER_MODEL_SIZE`（medium→tiny，首次启动不被 ~1.5GB 下载卡住）
+- Onboarding：第 1 步后端连通检测改为自动重试 + Tauri 事件触发 + 手动重检按钮；第 2 步撞预置供应商名时改为更新已存在供应商而非报错
+- 模型供应商列表卡片整行可点击切换（此前仅 icon 区域响应）
+- `connect_test` 改用真实 chat completion 探测而非 `/v1/models`（后者在 key 无 inference 权限 / 供应商不实现该端点时会误判）
+
+### Internal
+
+- `backend/main.py` lifespan 拆为 `[startup 1/5]…[startup 5/5]` 分段日志，启动期异常可一眼定位死在哪一步
+- `request.ts` 新增 `suppressToast` 配置位，预期内的失败（如 onboarding 撞名重试）不弹全局红 toast
+- `CLAUDE.md` 勘误：移除不存在的 `app/messaging/` / `app/i18n/` / `worker_registry.py` 描述，修正 `events/` 路径，补 `pytest` / 前端 `typecheck` 命令
+
+## [2.2.3] - 2026-05-09
+
+### Fixed
+
+- 前端 vite build 在 Docker / Tauri CI 中失败：`Rollup failed to resolve import '@tauri-apps/api/event'`。v2.2.0 加的 P1/P2 桌面端组件用了 `await import('@tauri-apps/api/event')` 与 `'@tauri-apps/api/core'`，但 `@tauri-apps/api` 只是 `@tauri-apps/plugin-shell` 的间接依赖，没在 `BillNote_frontend/package.json` 直接声明，Rollup 在 production build 时静态分析报"无法解析"
+  - `BillNote_frontend/package.json`：把 `@tauri-apps/api` 加为直接依赖（`^2.10.1`，与 lockfile 中已有的 transitive 版本一致）
+  - 本地 `DOCKER_BUILD=1 pnpm run build` 复现 + 验证修复
+
+## [2.2.2] - 2026-05-09
+
+补 v2.2.1 漏掉的 Tauri 桌面端 build 修复。
+
+### Fixed
+
+- 桌面端 Tauri 构建失败：v2.2.1 的 hotfix 只修了 Docker 镜像构建里的 pnpm 版本，`main.yml` 的 `pnpm/action-setup@v4 with: version: 'latest'` 没改，于是桌面端 build 仍然在 `Install frontend dependencies` 步报 `ERR_UNKNOWN_BUILTIN_MODULE: No such built-in module: node:sqlite`（pnpm 11 要求 Node 22+，但 main.yml 用的 node 20）。pin 到 `9.15.0`，与 Docker 侧一致。
+
+## [2.2.1] - 2026-05-09
+
+补 v2.2.0 ghcr.io 镜像构建失败。
+
+### Fixed
+
+- Docker 镜像构建失败：`v2.2.0` tag 触发的 ghcr.io 推送在 frontend-builder 第 5/7 步 `pnpm install --frozen-lockfile` 报 `ERR_UNKNOWN_BUILTIN_MODULE`。根因：`corepack prepare pnpm@latest` 拉到了 pnpm 11.0.9，而 pnpm 11 要求 Node 22+，跟我们的 `node:20-alpine` 不兼容。
+  - `Dockerfile.complete` 与 `BillNote_frontend/Dockerfile` 的 pnpm 版本 pin 到 `9.15.0`（lockfile 由 pnpm 9 生成，匹配 Node 20）
+
+## [2.2.0] - 2026-05-09
+
+主线：浏览器插件功能与 web 端 NoteForm 完整对齐；桌面客户端 UX 与错误恢复一波重炼。
+
+### Added — 浏览器插件
+
+- 笔记选项与 web 端 NoteForm 完整对齐：
+  - `style` 由自由文本改成 9 个预设下拉（minimal / detailed / academic / tutorial / xiaohongshu / life_journal / task_oriented / business / meeting_minutes），与 backend `prompt_builder.note_styles` 严格匹配（之前自由文本不命中 enum 等于没传——隐性 bug）
+  - `format` 完整 4 个 checkbox（toc / link / screenshot / summary，原来只有 screenshot/link）
+  - `extras` 文本框：拼接到 prompt 末尾的 ad-hoc 提示
+- 多模态视频理解：`video_understanding` 开关 + `video_interval`（1-30 秒）+ `grid_size`（[r,c]，1-10），抽帧拼图喂视觉模型，提示需选视觉模型才生效
+
+### Added — 桌面客户端
+
+- **首启 4 步引导**（`/onboarding`）：后端连通性自检 → LLM 供应商 + 模型 → 转写引擎选择（默认推荐 Groq）→ Cookie 同步说明。完成后 `localStorage('bilinote-onboarded')` 标记，纯 web 端不打扰
+- **Sidecar 健康度面板**：右下角浮动状态点（绿/黄/红，5s 轮询 `/sys_health`），点开抽屉看最近 200 行后端日志、一键重启后端（新增 Tauri command `restart_backend_sidecar`）、复制日志
+- **启动期路径诊断**：Tauri `setup` 中检测安装路径含非 ASCII / 含空格 / 父目录不可写时，emit `backend-warning` 让前端顶端横幅显式告警，主动暴露 README 长期文字警告但无防御的"中文路径"等坑
+
+### Changed
+
+- Whisper 默认模型 size 从 `medium`（~1.5GB）改为 `tiny`（~75MB）：新装用户没主动设置时不再卡在首次大模型下载；高精度可在「音频转写配置」页主动切
+- 切到 `fast-whisper` / `mlx-whisper` 且当前 size 未下载时，「音频转写配置」页保存前 confirm 体积提示，并推荐改用在线引擎
+- Tauri sidecar 启动逻辑抽出 `spawn_backend_sidecar()`；child handle 存进 `SidecarHandle` state 以支持后续 restart
+- sidecar stdout/stderr emit 时不再用 `format!("'{}'", ...)` 包引号，原文直传（前端 hook 兼容旧格式兜底剥引号）
+
+### Fixed
+
+- WhisperTranscriber 在半成品模型目录上死循环报 `Unable to open file 'model.bin'`：判定从「目录存在」改为「`model.bin` 落盘」，半成品目录会被识别并重新下载（PR `fix/backend-deploy-resilience`）
+- `/api/deploy_status` 在没装 torch 的部署上 `ModuleNotFoundError: No module named 'torch'` 500：torch 改 try/except，未装时返回 `{available: false, torch_installed: false}`；transcriber 配置 + ffmpeg 也都裹 try，单项失败不再打死整个监控页（同上 PR）
+- `routers/config._check_whisper_model_exists` 同步改用 `model.bin` 判定，避免「已下载」状态在监控页误报
+
 ## [2.1.4] - 2026-05-07
 
 CI 工程化修复，无运行时行为变化。

CLAUDE.md

@@ -13,6 +13,8 @@ BiliNote is an AI video note generation tool. It extracts content from video lin
 cd backend
 pip install -r requirements.txt
 python main.py                    # Starts on 0.0.0.0:8483
+pytest                            # Run tests in backend/tests/
+pytest tests/test_request_chunker.py::test_name   # Run a single test
 ```
 
 ### Frontend (React 19 + Vite + TypeScript)
@@ -43,6 +45,8 @@ pnpm install
 pnpm dev          # watch mode → ./extension/
 pnpm build        # production build → ./extension/
 pnpm typecheck
+pnpm test         # Vitest unit tests
+pnpm test:e2e     # Playwright e2e
 ```
 Load unpacked at `chrome://extensions/` → select `BillNote_extension/extension/`. Talks to the same backend at `http://localhost:8483` (configurable in the options page). CORS in `backend/main.py` already accepts `chrome-extension://` and `moz-extension://` via regex.
 
@@ -56,15 +60,15 @@ Load unpacked at `chrome://extensions/` → select `BillNote_extension/extension
   - `chat_service.py` + `chat_tools.py` + `vector_store.py` — RAG-based AI Q&A with Function Calling, indexing transcripts and video metadata
   - `cookie_manager.py` — per-platform cookie storage; injected into yt-dlp by downloaders (e.g. Bilibili)
   - `transcriber_config_manager.py` — persisted transcriber settings
-  - `worker_registry.py` — **optional** Nacos registration + heartbeat for distributed worker mode (no-op when `NACOS_SERVER_ADDR` unset)
-- `app/messaging/` — **optional** RabbitMQ producer/consumer publishing task progress/results to `bilinote.task.feedback` exchange. Silently degrades when `RABBITMQ_URL` is unset; always import-safe.
 - `app/downloaders/` — Platform adapters (bilibili, youtube, douyin, kuaishou, local) with shared `base.py` interface
 - `app/transcriber/` — Speech-to-text engines (fast-whisper, groq, bcut, kuaishou, mlx-whisper) with factory in `transcriber_provider.py`. YouTube path prefers existing subtitles and skips audio download when available.
 - `app/gpt/` — LLM integration with factory pattern (`gpt_factory.py`), prompt templates (`prompt.py`, `prompt_builder.py`), and `request_chunker.py` for long transcripts
 - `app/db/` — SQLite + SQLAlchemy: DAO pattern (`provider_dao.py`, `model_dao.py`, `video_task_dao.py`), models in `models/`
 - `app/utils/` — `response.py` (ResponseWrapper for consistent JSON), `video_helper.py` (screenshots via FFmpeg), `export.py` (PDF/DOCX), `ppt_generator.py`, `minio_client.py`
-- `app/i18n/` — backend localization
-- `events/` (root level) — Blinker signal system for post-processing (e.g., temp file cleanup after transcription)
+- `app/validators/video_url_validator.py` — URL → platform detection (mirrored client-side in the extension)
+- `app/exceptions/` — `BizException` + handlers wired in `main.py` via `register_exception_handlers`
+- `backend/events/` — Blinker signal system for post-processing (e.g., temp file cleanup after transcription); registered in `lifespan` startup
+- `backend/ffmpeg_helper.py` — `ensure_ffmpeg_or_raise` is called at startup; respects `FFMPEG_BIN_PATH`
 
 **Frontend** (`BillNote_frontend/src/`) — React 19 + Vite + Tailwind + shadcn/ui:
 - `pages/HomePage/` — Main note generation UI: `NoteForm.tsx` (input), `MarkdownViewer.tsx` (preview), `MarkmapComponent.tsx` (mind map)
@@ -94,8 +98,8 @@ Load unpacked at `chrome://extensions/` → select `BillNote_extension/extension
 - **Environment**: Root `.env` (copy from `.env.example`). LLM API keys are configured through the UI, not env vars.
 - **Database**: SQLite at `backend/app/db/bili_note.db`, auto-initialized on first run
 - **FFmpeg**: Required system dependency for video/audio processing
-- **Vite proxy**: Dev server proxies `/api` and `/static` to backend (configured in `vite.config.ts`, reads env from parent dir)
-- **Distributed mode (optional)**: Setting `NACOS_SERVER_ADDR` enables Nacos worker registration; setting `RABBITMQ_URL` enables MQ feedback. Both are no-ops when unset — single-node deployment works without either. Other knobs: `WORKER_ID`, `WORKER_SELF_URL`, `WORKER_MAX_CONCURRENT`, `TASK_MAX_WORKERS`.
+- **Vite proxy**: Dev server proxies `/api` and `/static` to backend (configured in `vite.config.ts`, reads env from parent dir; falls back to current dir when `DOCKER_BUILD` is set)
+- **CORS**: `backend/main.py` uses a regex (`CORS_ORIGIN_REGEX`) that allows localhost, `tauri.localhost`, and `chrome-extension://` / `moz-extension://` origins — required for the desktop app and the browser extension.
 
 ## Code Style
 

Dockerfile.complete

@@ -1,5 +1,9 @@
+# BASE_REGISTRY 默认 docker.io；国内拉不到可换镜像源：
+#   docker build --build-arg BASE_REGISTRY=docker.m.daocloud.io -f Dockerfile.complete .
+ARG BASE_REGISTRY=docker.io
+
 # === 阶段1：构建 Backend ===
-FROM python:3.11-slim AS backend-builder
+FROM ${BASE_REGISTRY}/library/python:3.11-slim AS backend-builder
 
 ARG APT_MIRROR=mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn
 ARG PIP_INDEX=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
@@ -28,9 +32,14 @@ COPY ./backend /tmp/backend
 # === 阶段2：构建 Frontend ===
 # Node 18-alpine 跑不动 Tailwind v4 / Vite 6（前者要求 Node 20+，后者推荐 Node 20+），
 # 升到 node:20-alpine。alpine 走 musl，pnpm 会按 lockfile 拉 *-linux-x64-musl native binary。
-FROM node:20-alpine AS frontend-builder
+ARG BASE_REGISTRY=docker.io
+FROM ${BASE_REGISTRY}/library/node:20-alpine AS frontend-builder
 
-RUN corepack enable && corepack prepare pnpm@latest --activate
+# pnpm 版本 pin 到 9 系列：
+# - lockfile (BillNote_frontend/pnpm-lock.yaml) 是 lockfileVersion '9.0'，由 pnpm 9 生成
+# - pnpm 11+ 要求 Node 22+，与 node:20 不兼容（ERR_UNKNOWN_BUILTIN_MODULE）
+# - 不用 @latest 避免上游 pnpm 升级悄悄破坏 CI
+RUN corepack enable && corepack prepare pnpm@9.15.0 --activate
 
 WORKDIR /tmp/frontend
 
@@ -46,7 +55,8 @@ ENV DOCKER_BUILD=1
 RUN pnpm run build
 
 # === 阶段3：完整应用镜像 ===
-FROM python:3.11-slim
+ARG BASE_REGISTRY=docker.io
+FROM ${BASE_REGISTRY}/library/python:3.11-slim
 
 ARG APT_MIRROR=mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn
 
@@ -81,6 +91,10 @@ RUN rm -rf /etc/nginx/conf.d/default.conf
 COPY ./nginx/default.conf /etc/nginx/conf.d/default.conf
 
 # 创建 supervisor 配置
+# 关键点：supervisord 默认 *不* 把自己的环境变量传给子进程。
+# 在 [supervisord] 块用 environment= 设兜底默认值；在 [program:backend] 用
+# %(ENV_*)s 显式引用，等价于「把 host 通过 docker run -e 或 env_file 传进来的
+# 变量再透传给 python main.py」。漏掉这一步就是用户「改 .env 没反应」的根因。
 RUN mkdir -p /var/log/supervisor
 COPY <<EOF /etc/supervisor/conf.d/supervisord.conf
 [supervisord]
@@ -88,6 +102,7 @@ nodaemon=true
 user=root
 logfile=/var/log/supervisor/supervisord.log
 pidfile=/var/run/supervisord.pid
+environment=BACKEND_PORT="8483",BACKEND_HOST="0.0.0.0",TRANSCRIBER_TYPE="fast-whisper",WHISPER_MODEL_SIZE="tiny",FFMPEG_BIN_PATH="",HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com",STATIC="/static",OUT_DIR="./static/screenshots",DATA_DIR="data",NOTE_OUTPUT_DIR="note_results",IMAGE_BASE_URL="/static/screenshots",ENV="production",GROQ_TRANSCRIBER_MODEL="whisper-large-v3-turbo"
 
 [program:nginx]
 command=nginx -g "daemon off;"
@@ -103,7 +118,7 @@ stdout_logfile=/var/log/supervisor/backend.log
 stderr_logfile=/var/log/supervisor/backend.log
 autorestart=true
 priority=20
-environment=BACKEND_PORT="8483",BACKEND_HOST="0.0.0.0"
+environment=BACKEND_PORT="%(ENV_BACKEND_PORT)s",BACKEND_HOST="%(ENV_BACKEND_HOST)s",TRANSCRIBER_TYPE="%(ENV_TRANSCRIBER_TYPE)s",WHISPER_MODEL_SIZE="%(ENV_WHISPER_MODEL_SIZE)s",FFMPEG_BIN_PATH="%(ENV_FFMPEG_BIN_PATH)s",HF_ENDPOINT="%(ENV_HF_ENDPOINT)s",STATIC="%(ENV_STATIC)s",OUT_DIR="%(ENV_OUT_DIR)s",DATA_DIR="%(ENV_DATA_DIR)s",NOTE_OUTPUT_DIR="%(ENV_NOTE_OUTPUT_DIR)s",IMAGE_BASE_URL="%(ENV_IMAGE_BASE_URL)s",ENV="%(ENV_ENV)s",GROQ_TRANSCRIBER_MODEL="%(ENV_GROQ_TRANSCRIBER_MODEL)s"
 EOF
 
 # 修改 nginx 配置以使用本地 backend
@@ -111,5 +126,9 @@ RUN sed -i 's/proxy_pass http:\/\/backend:8483/proxy_pass http:\/\/127.0.0.1:848
     sed -i 's/proxy_pass http:\/\/frontend:80/proxy_pass http:\/\/127.0.0.1:8080/g' /etc/nginx/conf.d/default.conf
 
 # 启动 supervisor
+# 推荐启动方式（覆盖默认 env）：
+#   docker run -d --name bilinote --env-file .env -p 8080:80 bilinote-aio
+# 单个变量覆盖：
+#   docker run -d -e TRANSCRIBER_TYPE=groq -e WHISPER_MODEL_SIZE=base ...
 EXPOSE 80
 CMD ["/usr/bin/supervisord", "-c", "/etc/supervisor/conf.d/supervisord.conf"]

README.md

@@ -3,7 +3,7 @@
     <p align="center">
   <img src="./doc/icon.svg" alt="BiliNote Banner" width="50" height="50"  />
 </p>
-<h1 align="center" > BiliNote v2.1.4</h1>
+<h1 align="center" > BiliNote v2.3.1</h1>
 </div>
 
 <p align="center"><i>AI 视频笔记生成工具 让 AI 为你的视频做笔记</i></p>
@@ -18,18 +18,36 @@
   <img src="https://img.shields.io/github/stars/jefferyhcool/BiliNote?style=social" />
 </p>
 
+<p align="center">
+  <a href="https://www.bilinote.app/"><b>🚀 BiliNote Pro · 在线版</b></a>
+</p>
+
+<p align="center">
+  <b>不想折腾部署？</b>访问 <a href="https://www.bilinote.app/"><b>www.bilinote.app</b></a> 即开即用 —— 免安装、免配置环境、免下模型，注册即可把视频转成笔记。
+  <br/>
+  本地部署遇到的依赖、代理、模型下载这些坑，云端版统统不用管。
+</p>
+
+<p align="center">
+  <a href="https://www.bilinote.app/">
+    <img src="https://img.shields.io/badge/%E7%AB%8B%E5%8D%B3%E4%BD%93%E9%AA%8C-BiliNote%20Pro-ff5c5c?style=for-the-badge" alt="立即体验 BiliNote Pro" />
+  </a>
+</p>
+
 
 
 ## ✨ 项目简介
 
 BiliNote 是一个开源的 AI 视频笔记助手，支持通过哔哩哔哩、YouTube、抖音等视频链接，自动提取内容并生成结构清晰、重点明确的 Markdown 格式笔记。支持插入截图、原片跳转、AI 问答等功能。
 
+> 💡 **想直接用、不想本地部署？** —— [BiliNote Pro 在线版 www.bilinote.app](https://www.bilinote.app/) 已上线，云端托管、开箱即用，省去依赖安装 / 代理配置 / 模型下载的全部麻烦。
+
+## 🌐 在线使用（推荐）
+
+直接访问 **[www.bilinote.app](https://www.bilinote.app/)** 即可使用 BiliNote Pro 在线版，无需本地部署。
+
 ## 📝 使用文档
 详细文档可以查看[这里](https://docs.bilinote.app/)
-
-## 体验地址
-可以通过访问 [这里](https://www.bilinote.app/) 进行体验，速度略慢，不支持长视频。
-
 ## 📦 桌面版下载
 本项目提供了 Windows 和 macOS 桌面客户端，可在 [Releases](https://github.com/JefferyHcool/BiliNote/releases) 页面下载最新版本。
 
@@ -53,6 +71,36 @@ BiliNote 是一个开源的 AI 视频笔记助手，支持通过哔哩哔哩、Y
 - 笔记顶部视频封面 Banner 展示
 - 工作区和生成历史面板支持折叠/展开
 
+### v2.3.0 新增
+
+- 全局代理：一处配置同时作用于 AI 模型接口、转写接口（Groq 等）、YouTube 下载（设置 → 下载配置页），支持 `HTTP_PROXY` 环境变量兜底
+- 转写模型就绪门禁：本地引擎模型没下载好时拦截视频任务，引导先去下载，不再静默卡在首次下载
+- 桌面端后端健康监控韧性：退出自动清理 sidecar、启动失败展示原因 + 日志、不再无限「加载中」
+- whisper 模型损坏自愈：`model.bin` 截断时自动删除重下；空 API Key / 新模型 temperature 不兼容给出清晰提示
+- Docker 部署韧性：`BASE_REGISTRY` 可换国内镜像源、restart 策略修正、`.env.example` 端口与默认模型修正、新增部署 FAQ
+
+### v2.2.3 修订
+
+- 修：vite build 在 CI 中报 'Rollup failed to resolve import @tauri-apps/api/event'（缺直接依赖声明）
+
+### v2.2.2 修订
+
+- 修复 v2.2.0 桌面端 Tauri 构建失败（main.yml 的 pnpm 版本没 pin，pnpm 11 不兼容 Node 20）
+
+### v2.2.1 修订
+
+- 修复 v2.2.0 ghcr.io 镜像构建失败（pnpm@latest 拉到 11，与 Node 20 不兼容；pin 到 pnpm 9.15.0）
+
+### v2.2.0 新增
+
+- **浏览器插件**笔记选项与 web 端完整对齐：style 9 个预设下拉、format 4 个 checkbox、extras 文本框、多模态视频理解开关
+- **桌面客户端**首启 4 步引导（连通自检 → 供应商/模型 → 转写引擎 → Cookie 提示）
+- **桌面客户端**右下角后端运行状态指示，点开看日志、一键重启
+- **桌面客户端**启动期主动检测中文 / 空格 / 不可写安装路径，弹横幅告警
+- Whisper 默认 size 从 medium（~1.5GB）改为 tiny（~75MB）；切大模型时显式 confirm
+- 修：whisper 半成品模型目录死循环；`/deploy_status` 在没装 torch 的部署 500
+- 详见 [CHANGELOG.md](./CHANGELOG.md)
+
 ### v2.1.4 修订
 
 - CI：桌面端 Tauri 构建去掉 Linux（17m+ 慢线退役；Linux 用户继续走 Docker 镜像）
@@ -124,13 +172,74 @@ docker run -d -p 80:80 \
 也可以使用 docker-compose 本地构建：
 
 ```bash
-# 标准部署
-docker-compose up -d
+cp .env.example .env       # 第一次部署务必先创建 .env，否则 BACKEND_PORT/APP_PORT 等变量为空会启动失败
+docker-compose up --build -d
 
-# GPU 加速部署（需要 NVIDIA GPU）
-docker-compose -f docker-compose.gpu.yml up -d
+# GPU 加速部署（需要 NVIDIA GPU + NVIDIA Container Toolkit）
+docker-compose -f docker-compose.gpu.yml up --build -d
 ```
 
+#### Docker 部署常见问题（FAQ）
+
+社区反馈最集中的几个坑，遇到先按下面排查：
+
+**0. 国内拉不到 docker.io（build 阶段报 `dial tcp ... i/o timeout`）**
+
+`docker-compose build` 拉 `python:3.11-slim` / `node:20-alpine` / `nginx:1.25-alpine` 时连 `auth.docker.io` 超时。三种解法，按推荐顺序：
+
+- **方法 A：直接用预构建镜像（最省事）**——不要本地 build，跳到上面的 `docker pull ghcr.io/jefferyhcool/bilinote:latest` 路径，ghcr.io 在国内通常比 docker.io 顺。
+- **方法 B：配置 Docker daemon 镜像加速器**——编辑 `~/.docker/daemon.json`（Linux 在 `/etc/docker/daemon.json`），加：
+  ```json
+  {
+    "registry-mirrors": ["https://docker.m.daocloud.io"]
+  }
+  ```
+  然后重启 Docker Desktop / `sudo systemctl restart docker`。这是一劳永逸的做法。
+- **方法 C：临时切换 base image 镜像源**——本项目所有 Dockerfile 都暴露了 `BASE_REGISTRY` build-arg：
+  ```bash
+  BASE_REGISTRY=docker.m.daocloud.io docker-compose build
+  docker-compose up -d
+  ```
+  或永久写到 `.env`：`echo 'BASE_REGISTRY=docker.m.daocloud.io' >> .env`。
+
+注意：Chinese 公共 docker 镜像源时常被关停，2025-2026 之间可用的列表会变；如果 `docker.m.daocloud.io` 不通，搜一下"Docker 镜像加速 可用"找最新可用源即可。
+
+**1. 容器一直 restart / unhealthy**
+
+先看后端日志：
+```bash
+docker logs -f bilinote-backend
+```
+后端启动会按顺序打印 `[startup 1/5] ... [startup 5/5] 启动完成`。若日志卡在某一步或出现 `[startup FAILED]`，就是那一步的问题，常见：
+- **卡在 `[startup 3/5]`**：转写器配置读不到。检查 `.env` 里 `TRANSCRIBER_TYPE` 是否写错，`mlx-whisper` 只能在 Apple Silicon 用，Linux/Docker 请用 `fast-whisper` 或 `groq`。
+- **首次跑视频时容器被 kill**：whisper 模型下载触发 OOM。先把 `.env` 里 `WHISPER_MODEL_SIZE` 改成 `tiny`，跑通后再去前端「音频转写配置」里逐档升。
+
+**2. 改了 `.env` 没生效**
+
+区分两类变量：
+- `VITE_*` 是**构建时**变量（前端 bundle 里硬编码），改完必须 `docker-compose build frontend && docker-compose up -d`。只 `restart` 不会重新打包。
+- 其他后端变量（`TRANSCRIBER_TYPE`、`WHISPER_MODEL_SIZE`、`FFMPEG_BIN_PATH` 等）是**运行时**变量，改完 `docker-compose up -d` 即可。
+
+注意：**LLM API key 不要写 `.env`**，从前端「模型供应商」页面录入，会保存到 SQLite 数据库并持久化。
+
+**3. 数据存在哪？删容器会丢吗？**
+
+`docker-compose` 用的是 `./backend:/app` 绑挂，下面这些文件都在宿主机的 `./backend/` 目录里、删容器不会丢：
+- `./backend/bili_note.db` —— SQLite 库（含 LLM 供应商配置、笔记历史）
+- `./backend/config/transcriber.json` —— 转写器运行时配置
+- `./backend/static/screenshots/` —— 视频截图
+- `./backend/uploads/` —— 上传的本地视频
+
+要彻底重置就 `docker-compose down && rm backend/bili_note.db backend/config/transcriber.json`。
+
+**4. 前端打开是空白页 / 报 502**
+
+通常是 nginx 起来了但 backend 还没 healthy。`docker ps` 看 backend 容器 STATUS 是不是 `(healthy)`；若长期 `(unhealthy)`，按问题 1 排查后端日志。
+
+**5. 不要用 `restart: on-failure:N`**
+
+如果你 fork 后改过 compose 文件、把 restart 策略改成了 `on-failure:3`：任何 3 次连续崩溃都会让容器永远不再启动，之后改 `.env` 也没用。本项目自带的 compose 已经统一用 `unless-stopped`。
+
 ### 方式二：源码部署
 
 #### 1. 克隆仓库
@@ -221,11 +330,20 @@ docker-compose -f docker-compose.gpu.yml up -d
 
 ### Contact and Join-联系和加入社区
 
-扫码加入 BiliNote 交流微信群（如二维码失效，请到 [Issues](https://github.com/JefferyHcool/BiliNote/issues) 反馈）：
+扫码加入 BiliNote 交流微信群（共 5 个群，任选一个即可；二维码会定期更新，如已失效请到 [Issues](https://github.com/JefferyHcool/BiliNote/issues) 反馈）：
 
-<p align="center">
-  <img src="./doc/wechat.png" alt="BiliNote 交流微信群" width="240" />
-</p>
+<table align="center">
+  <tr>
+    <td align="center"><img src="./doc/wechat-group-1.png" alt="BiliNote 交流群 1" width="200" /><br/>交流群 1</td>
+    <td align="center"><img src="./doc/wechat-group-2.png" alt="BiliNote 交流群 2" width="200" /><br/>交流群 2</td>
+    <td align="center"><img src="./doc/wechat-group-3.png" alt="BiliNote 交流群 3" width="200" /><br/>交流群 3</td>
+  </tr>
+  <tr>
+    <td align="center"><img src="./doc/wechat-group-4.png" alt="BiliNote 交流群 4" width="200" /><br/>交流群 4</td>
+    <td align="center"><img src="./doc/wechat-group-5.png" alt="BiliNote 交流群 5" width="200" /><br/>交流群 5</td>
+    <td></td>
+  </tr>
+</table>
 
 
 

backend/Dockerfile

@@ -1,4 +1,8 @@
-FROM python:3.11-slim
+# BASE_REGISTRY 默认走 docker.io；国内拉不到 docker.io 时可换 daocloud / 阿里云 / 自建镜像源：
+#   docker-compose build --build-arg BASE_REGISTRY=docker.m.daocloud.io
+# 或写到 docker-compose.yml 的 build.args / 环境变量里
+ARG BASE_REGISTRY=docker.io
+FROM ${BASE_REGISTRY}/library/python:3.11-slim
 
 ARG APT_MIRROR=mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn
 ARG PIP_INDEX=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

backend/Dockerfile.gpu

@@ -1,4 +1,6 @@
-FROM nvidia/cuda:12.4.1-cudnn-runtime-ubuntu22.04
+# BASE_REGISTRY 默认走 docker.io；国内可换 daocloud / 阿里云镜像（注意所选镜像需支持 nvidia/cuda 命名空间）
+ARG BASE_REGISTRY=docker.io
+FROM ${BASE_REGISTRY}/nvidia/cuda:12.4.1-cudnn-runtime-ubuntu22.04
 
 ARG APT_MIRROR=mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn
 ARG PIP_INDEX=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

backend/app/downloaders/youtube_downloader.py

@@ -9,12 +9,22 @@ from app.downloaders.base import Downloader, DownloadQuality
 from app.downloaders.youtube_subtitle import YouTubeSubtitleFetcher
 from app.models.notes_model import AudioDownloadResult
 from app.models.transcriber_model import TranscriptResult
+from app.services.proxy_config_manager import ProxyConfigManager
 from app.utils.path_helper import get_data_dir
 from app.utils.url_parser import extract_video_id
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
 
+def _apply_proxy(ydl_opts: dict) -> dict:
+    """YouTube 在国内需要代理。配置了全局代理就塞进 yt-dlp opts。"""
+    proxy = ProxyConfigManager().get_proxy_url()
+    if proxy:
+        ydl_opts['proxy'] = proxy
+        logger.info(f"yt-dlp 走代理: {proxy}")
+    return ydl_opts
+
+
 class YoutubeDownloader(Downloader, ABC):
     def __init__(self):
 
@@ -46,6 +56,7 @@ class YoutubeDownloader(Downloader, ABC):
         if skip_download:
             ydl_opts['skip_download'] = True
 
+        _apply_proxy(ydl_opts)
         with yt_dlp.YoutubeDL(ydl_opts) as ydl:
             info = ydl.extract_info(video_url, download=not skip_download)
             video_id = info.get("id")
@@ -91,6 +102,7 @@ class YoutubeDownloader(Downloader, ABC):
             'merge_output_format': 'mp4',  # 确保合并成 mp4
         }
 
+        _apply_proxy(ydl_opts)
         with yt_dlp.YoutubeDL(ydl_opts) as ydl:
             info = ydl.extract_info(video_url, download=True)
             video_id = info.get("id")

backend/app/downloaders/youtube_subtitle.py

@@ -8,6 +8,7 @@ from typing import Optional, List
 from youtube_transcript_api import YouTubeTranscriptApi
 
 from app.models.transcriber_model import TranscriptResult, TranscriptSegment
+from app.services.proxy_config_manager import ProxyConfigManager
 from app.utils.logger import get_logger
 
 logger = get_logger(__name__)
@@ -17,7 +18,21 @@ class YouTubeSubtitleFetcher:
     """通过 youtube-transcript-api 获取 YouTube 字幕。"""
 
     def __init__(self):
-        self._api = YouTubeTranscriptApi()
+        # 配了全局代理就给 youtube-transcript-api 套一个带 proxies 的 requests.Session，
+        # 否则国内拉字幕同样会超时。代理未配置时退回默认无代理客户端。
+        proxy = ProxyConfigManager().get_proxy_url()
+        if proxy:
+            try:
+                import requests
+                session = requests.Session()
+                session.proxies = {"http": proxy, "https": proxy}
+                self._api = YouTubeTranscriptApi(http_client=session)
+                logger.info(f"YouTube 字幕走代理: {proxy}")
+            except Exception as e:
+                logger.warning(f"为 youtube-transcript-api 注入代理失败，回退无代理: {e}")
+                self._api = YouTubeTranscriptApi()
+        else:
+            self._api = YouTubeTranscriptApi()
 
     def fetch_subtitles(
         self,

backend/app/gpt/deepseek_gpt.py

@@ -1,6 +1,6 @@
 from typing import List
 from app.gpt.base import GPT
-from openai import OpenAI
+from app.utils.openai_client import build_openai_client
 from app.gpt.prompt import BASE_PROMPT, AI_SUM, SCREENSHOT
 from app.gpt.utils import fix_markdown
 from app.models.gpt_model import GPTSource
@@ -15,7 +15,7 @@ class DeepSeekGPT(GPT):
         self.base_url = getenv("DEEP_SEEK_API_BASE_URL")
         self.model=getenv('DEEP_SEEK_MODEL')
         print(self.model)
-        self.client = OpenAI(api_key=self.api_key, base_url=self.base_url)
+        self.client = build_openai_client(self.api_key, self.base_url, key_label="DeepSeek 的 API Key")
         self.screenshot = False
 
     def _format_time(self, seconds: float) -> str:

backend/app/gpt/provider/OpenAI_compatible_provider.py

@@ -1,13 +1,13 @@
 from typing import Optional, Union
 
-from openai import OpenAI
-
 from app.utils.logger import get_logger
+from app.utils.openai_client import build_openai_client
 
 logging= get_logger(__name__)
 class OpenAICompatibleProvider:
     def __init__(self, api_key: str, base_url: str, model: Union[str, None]=None):
-        self.client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)
+        # build_openai_client：注入全局代理 + 校验 api_key 非空
+        self.client = build_openai_client(api_key, base_url, key_label="模型供应商的 API Key")
         self.model = model
 
     @property
@@ -15,17 +15,27 @@ class OpenAICompatibleProvider:
         return self.client
 
     @staticmethod
-    def test_connection(api_key: str, base_url: str) -> bool:
+    def test_connection(api_key: str, base_url: str, model: str) -> bool:
+        """发一条最小化 chat completion 验证 key / base_url / model 三方都通。
+
+        为什么不用 client.models.list()：
+          - 部分代理 / 自建供应商不实现 /v1/models（如某些 OpenAI 兼容网关）
+          - 部分供应商 key 在没有 inference 权限时 /v1/models 仍返回 200
+        最终用户跑的就是 chat.completions.create，所以直接测它最忠实。
+        max_tokens=1 + temperature=0 让请求开销 < 0.0001 美元、延迟 < 2s。
+        """
         try:
-            client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)
-            model = client.models.list()
-            # for segment in model:
-            #     print(segment)
-            # print(model)
-            logging.info("连通性测试成功")
+            client = build_openai_client(
+                api_key, base_url, key_label="模型供应商的 API Key", timeout=15.0,
+            )
+            client.chat.completions.create(
+                model=model,
+                messages=[{"role": "user", "content": "ping"}],
+                max_tokens=1,
+                temperature=0,
+            )
+            logging.info(f"连通性测试成功（model={model}）")
             return True
         except Exception as e:
-            logging.info(f"连通性测试失败：{e}")
-
-            # print(f"Error connecting to OpenAI API: {e}")
+            logging.warning(f"连通性测试失败（model={model}）：{e}")
             return False

backend/app/gpt/universal_gpt.py

@@ -185,15 +185,40 @@ class UniversalGPT(GPT):
         status = getattr(exc, "status_code", None) or getattr(exc, "status", None)
         return status in {408, 409, 429, 500, 502, 503, 504, 524}
 
+    @staticmethod
+    def _is_temperature_unsupported_error(exc: Exception) -> bool:
+        """OpenAI o1/o3/gpt-5 系列等新模型不接受自定义 temperature，
+        只允许默认值 1，传 0.7 会报 `'temperature' does not support 0.7 ...`。"""
+        raw = str(exc).lower()
+        return "temperature" in raw and (
+            "does not support" in raw
+            or "unsupported_value" in raw
+            or "only the default" in raw
+        )
+
+    def _do_create(self, messages: list):
+        """单次调用。如果模型拒绝自定义 temperature，就地去掉该参数再试一次
+        （不消耗外层的重试次数预算），仍失败则把异常抛给外层重试逻辑。"""
+        try:
+            return self.client.chat.completions.create(
+                model=self.model,
+                messages=messages,
+                temperature=self.temperature,
+            )
+        except Exception as exc:
+            if self._is_temperature_unsupported_error(exc):
+                print(f"[universal_gpt] 模型 {self.model} 不支持自定义 temperature，改用默认值重试")
+                return self.client.chat.completions.create(
+                    model=self.model,
+                    messages=messages,
+                )
+            raise
+
     def _chat_completion_create(self, messages: list):
         last_exc = None
         for attempt in range(self._max_retry_attempts):
             try:
-                return self.client.chat.completions.create(
-                    model=self.model,
-                    messages=messages,
-                    temperature=self.temperature
-                )
+                return self._do_create(messages)
             except Exception as exc:
                 last_exc = exc
                 if attempt == self._max_retry_attempts - 1 or not self._is_retryable_error(exc):

backend/app/routers/config.py

@@ -80,6 +80,36 @@ def update_transcriber_config(data: TranscriberConfigRequest):
     return R.success(data=config)
 
 
+# ---- 全局代理配置（作用于 LLM API + 转写 API + yt-dlp 下载）----
+
+class ProxyConfigRequest(BaseModel):
+    enabled: bool
+    url: Optional[str] = None
+
+
+@router.get("/proxy_config")
+def get_proxy_config():
+    from app.services.proxy_config_manager import ProxyConfigManager
+    mgr = ProxyConfigManager()
+    cfg = mgr.get_config()
+    # effective 给前端展示「当前实际生效的代理」——可能来自配置，也可能来自 env 兜底
+    return R.success(data={
+        **cfg,
+        "effective": mgr.get_proxy_url() or "",
+    })
+
+
+@router.post("/proxy_config")
+def update_proxy_config(data: ProxyConfigRequest):
+    from app.services.proxy_config_manager import ProxyConfigManager
+    mgr = ProxyConfigManager()
+    cfg = mgr.update_config(enabled=data.enabled, url=data.url)
+    return R.success(data={
+        **cfg,
+        "effective": mgr.get_proxy_url() or "",
+    })
+
+
 # ---- Whisper 模型下载状态 & 下载触发 ----
 
 # 用于跟踪正在进行的下载任务
@@ -87,10 +117,33 @@ _downloading: dict[str, str] = {}  # model_size -> status ("downloading" | "done
 
 
 def _check_whisper_model_exists(model_size: str, subdir: str = "whisper") -> bool:
-    """检查指定 whisper 模型是否已下载到本地。"""
+    """检查指定 whisper 模型是否已下载完整到本地。
+
+    必须 model.bin 落盘才算完成，仅有空目录或半成品不能算「已下载」——
+    否则监控页会显示绿勾但加载时报「Unable to open file 'model.bin'」。
+    """
     model_dir = get_model_dir(subdir)
     model_path = os.path.join(model_dir, f"whisper-{model_size}")
-    return Path(model_path).exists()
+    return (Path(model_path) / "model.bin").exists()
+
+
+def _check_mlx_whisper_model_exists(model_size: str) -> bool:
+    """检查 mlx-whisper 模型是否已下载完整到本地。
+
+    与 fast-whisper 的目录布局不同：mlx 模型按 HuggingFace repo_id
+    （如 mlx-community/whisper-tiny-mlx）落盘，且没有 model.bin，
+    用 config.json 作为「下载完成」的判据，和 mlx_whisper_transcriber.py 保持一致。
+    """
+    try:
+        from app.transcriber.mlx_whisper_transcriber import MLX_MODEL_MAP
+    except Exception:
+        return False
+    repo_id = MLX_MODEL_MAP.get(model_size)
+    if not repo_id:
+        return False
+    model_dir = get_model_dir("mlx-whisper")
+    model_path = os.path.join(model_dir, repo_id)
+    return (Path(model_path) / "config.json").exists()
 
 
 @router.get("/transcriber_models_status")
@@ -113,11 +166,9 @@ def get_transcriber_models_status():
         from app.transcriber.mlx_whisper_transcriber import MLX_MODEL_MAP
         for size in WHISPER_MODEL_SIZES:
             mlx_key = f"mlx-{size}"
-            model_dir = get_model_dir("mlx-whisper")
             repo_id = MLX_MODEL_MAP.get(size)
-            # 模型在本地按 repo_id（如 mlx-community/whisper-small-mlx）落盘
-            model_path = os.path.join(model_dir, repo_id) if repo_id else None
-            downloaded = bool(model_path and Path(model_path).exists())
+            # 用 config.json 判定，和 _check_mlx_whisper_model_exists / 加载逻辑保持一致
+            downloaded = _check_mlx_whisper_model_exists(size)
             mlx_statuses.append({
                 "model_size": size,
                 "downloaded": downloaded,
@@ -146,7 +197,8 @@ def _do_download_whisper(model_size: str):
         _downloading[model_size] = "downloading"
         model_dir = get_model_dir("whisper")
         model_path = os.path.join(model_dir, f"whisper-{model_size}")
-        if Path(model_path).exists():
+        # 用 model.bin 判定而非目录存在：半成品目录不能算「已下载」
+        if (Path(model_path) / "model.bin").exists():
             _downloading[model_size] = "done"
             return
         repo_id = MODEL_MAP.get(model_size)
@@ -179,7 +231,8 @@ def _do_download_mlx_whisper(model_size: str):
 
         model_dir = get_model_dir("mlx-whisper")
         model_path = os.path.join(model_dir, repo_id)
-        if Path(model_path).exists():
+        # 用 config.json 判定而非目录存在：半成品目录不能算「已下载」
+        if (Path(model_path) / "config.json").exists():
             _downloading[key] = "done"
             return
         logger.info(f"开始下载 mlx-whisper 模型: {model_size} ← {repo_id}")
@@ -214,46 +267,119 @@ def download_transcriber_model(data: ModelDownloadRequest, background_tasks: Bac
 
 @router.get("/sys_health")
 async def sys_health():
+    """结构化健康状态——任何子项异常都不应让整个 endpoint 5xx。
+
+    每个字段：'ok' | 'missing' | 'error'。
+    前端 useCheckBackend 用 /sys_check 做存活判定（不依赖外部依赖），
+    /sys_health 用来在设置页区分「后端没起」vs「后端起了但 ffmpeg 缺」vs「DB 写不进去」等更细的状态。
+    """
+    ffmpeg_status = "ok"
     try:
         ensure_ffmpeg_or_raise()
-        return R.success()
-    except EnvironmentError:
-        return R.error(msg="系统未安装 ffmpeg 请先进行安装")
+    except Exception:
+        ffmpeg_status = "missing"
+
+    db_status = "ok"
+    try:
+        from app.db.engine import engine
+        from sqlalchemy import text
+        with engine.connect() as conn:
+            conn.execute(text("SELECT 1"))
+    except Exception:
+        db_status = "error"
+
+    # 当前转写器配置 + 模型是否已下载（用 model.bin 落盘判定，与 transcriber 加载逻辑一致）
+    whisper_info: dict = {"size": None, "type": None, "downloaded": False, "checked": False}
+    try:
+        cfg = transcriber_config_manager.get_config()
+        size = cfg["whisper_model_size"]
+        ttype = cfg["transcriber_type"]
+        whisper_info["size"] = size
+        whisper_info["type"] = ttype
+        # 只有本地引擎才有「下载」概念；groq / bcut / kuaishou 在线引擎跳过
+        if ttype == "fast-whisper":
+            whisper_info["downloaded"] = _check_whisper_model_exists(size, "whisper")
+            whisper_info["checked"] = True
+        elif ttype == "mlx-whisper":
+            whisper_info["downloaded"] = _check_mlx_whisper_model_exists(size)
+            whisper_info["checked"] = True
+    except Exception:
+        pass
+
+    return R.success(data={
+        "backend": "ok",
+        "ffmpeg": ffmpeg_status,
+        "db": db_status,
+        "whisper_model": whisper_info,
+    })
+
 
 @router.get("/sys_check")
 async def sys_check():
+    """轻量存活判定：后端进程能响应这个 endpoint 就算「起来了」，不查外部依赖。
+
+    给桌面端 useCheckBackend / Tauri ready-probe 用。
+    """
     return R.success()
 
 
 @router.get("/deploy_status")
 async def deploy_status():
-    """返回部署监控所需的所有状态信息"""
-    import torch
+    """返回部署监控所需的所有状态信息。
+
+    所有子项都用 try 包起来——监控页本身不应该被任何一个子项打死。
+    特别是 torch：它只在 fast-whisper 路径用得到，用 Groq / 必剪 / 快手在线
+    引擎的轻量部署完全可以不装，那种情况这个 endpoint 不应该 500。
+    """
     import os
-    
+
     # CUDA 状态
-    cuda_available = torch.cuda.is_available()
-    cuda_info = {
-        "available": cuda_available,
-        "version": torch.version.cuda if cuda_available else None,
-        "gpu_name": torch.cuda.get_device_name(0) if cuda_available else None,
-    }
-    
-    # Whisper 模型状态（从配置文件读取，与前端设置同步）
-    transcriber_cfg = transcriber_config_manager.get_config()
-    model_size = transcriber_cfg["whisper_model_size"]
-    transcriber_type = transcriber_cfg["transcriber_type"]
-    
+    try:
+        import torch
+        cuda_available = torch.cuda.is_available()
+        cuda_info = {
+            "available": cuda_available,
+            "torch_installed": True,
+            "version": torch.version.cuda if cuda_available else None,
+            "gpu_name": torch.cuda.get_device_name(0) if cuda_available else None,
+        }
+    except Exception:
+        cuda_info = {
+            "available": False,
+            "torch_installed": False,
+            "version": None,
+            "gpu_name": None,
+        }
+
+    # Whisper 模型 / 转写器配置 + 本地下载状态
+    try:
+        transcriber_cfg = transcriber_config_manager.get_config()
+        size = transcriber_cfg["whisper_model_size"]
+        ttype = transcriber_cfg["transcriber_type"]
+        if ttype == "fast-whisper":
+            downloaded = _check_whisper_model_exists(size, "whisper")
+        elif ttype == "mlx-whisper":
+            downloaded = _check_mlx_whisper_model_exists(size)
+        else:
+            downloaded = False  # 在线引擎无下载概念
+        whisper_info = {
+            "model_size": size,
+            "transcriber_type": ttype,
+            "downloaded": downloaded,
+        }
+    except Exception:
+        whisper_info = {"model_size": None, "transcriber_type": None, "downloaded": False}
+
     # FFmpeg 状态
     try:
         ensure_ffmpeg_or_raise()
         ffmpeg_ok = True
-    except:
+    except Exception:
         ffmpeg_ok = False
-    
+
     return R.success(data={
         "backend": {"status": "running", "port": int(os.getenv("BACKEND_PORT", 8483))},
         "cuda": cuda_info,
-        "whisper": {"model_size": model_size, "transcriber_type": transcriber_type},
+        "whisper": whisper_info,
         "ffmpeg": {"available": ffmpeg_ok},
     })

backend/app/routers/note.py

@@ -180,6 +180,24 @@ async def upload(file: UploadFile = File(...)):
 @router.post("/generate_note")
 def generate_note(data: VideoRequest, background_tasks: BackgroundTasks):
     try:
+        # 就绪门禁：本地转写引擎（fast-whisper / mlx-whisper）必须等模型下载完才能跑视频，
+        # 否则任务会卡在首次下载（慢 / OOM / 截断），用户只看到一个静默失败的任务。
+        # 客户端已抓好字幕（prefetched_transcript）则不需要转写，跳过检查。
+        if not data.prefetched_transcript:
+            from app.services.transcriber_config_manager import TranscriberConfigManager
+            readiness = TranscriberConfigManager().is_model_ready()
+            if not readiness["ready"]:
+                logger.warning(f"拒绝 generate_note：{readiness['reason']}")
+                return R.error(
+                    msg=readiness["reason"],
+                    code=300102,
+                    data={
+                        "reason": "transcriber_model_not_ready",
+                        "transcriber_type": readiness["transcriber_type"],
+                        "model_size": readiness["model_size"],
+                        "downloading": readiness["downloading"],
+                    },
+                )
 
         video_id = extract_video_id(data.video_url, data.platform)
         # if not video_id:

backend/app/routers/provider.py

@@ -20,6 +20,8 @@ class ProviderRequest(BaseModel):
 
 class TestRequest(BaseModel):
     id: str
+    # 可选：指定用哪个 model 跑连通性测试；不传则用该 provider 在 DB 里的第一个模型
+    model: Optional[str] = None
 class ProviderUpdateRequest(BaseModel):
     id: str
     name: Optional[str] = None
@@ -91,5 +93,5 @@ def update_provider(data: ProviderUpdateRequest):
 
 @router.post('/connect_test')
 def gpt_connect_test(data: TestRequest):
-    ModelService().connect_test(data.id)
+    ModelService().connect_test(data.id, model=data.model)
     return R.success(msg='连接成功')

backend/app/services/model.py

@@ -100,23 +100,46 @@ class ModelService:
             logger.error(f"[{provider_id}] 获取模型失败: {e}")
             return []
     @staticmethod
-    def connect_test(id: str) -> bool:
+    def connect_test(id: str, model: str | None = None) -> bool:
+        """连通性测试：发一条最小化 chat completion。
 
+        model 优先级：
+          1. 调用方显式传入（前端可在「模型选择」UI 里挑一个再测）
+          2. DB 中该 provider 已保存的第一个模型
+          3. 都没有 → 抛错让用户先加一个模型
+        """
         provider = ProviderService.get_provider_by_id(id)
-
-        if provider:
-            if not provider.get('api_key'):
-                raise ProviderError(code=ProviderErrorEnum.NOT_FOUND.code, message=ProviderErrorEnum.NOT_FOUND.message)
-            result =  OpenAICompatibleProvider.test_connection(
-                api_key=provider.get('api_key'),
-                base_url=provider.get('base_url')
+        if not provider:
+            raise ProviderError(
+                code=ProviderErrorEnum.NOT_FOUND.code,
+                message=ProviderErrorEnum.NOT_FOUND.message,
+            )
+        if not provider.get('api_key'):
+            raise ProviderError(
+                code=ProviderErrorEnum.NOT_FOUND.code,
+                message=ProviderErrorEnum.NOT_FOUND.message,
             )
-            if result:
-                return True
-            else:
-                raise ProviderError(code=ProviderErrorEnum.WRONG_PARAMETER.code,message=ProviderErrorEnum.WRONG_PARAMETER.message)
 
-        raise ProviderError(code=ProviderErrorEnum.NOT_FOUND.code, message=ProviderErrorEnum.NOT_FOUND.message)
+        if not model:
+            saved_models = ModelService.get_enabled_models_by_provider(provider["id"])
+            if not saved_models:
+                raise ProviderError(
+                    code=ProviderErrorEnum.WRONG_PARAMETER.code,
+                    message="请先为该供应商添加至少一个模型再测试连通性",
+                )
+            model = saved_models[0]["model_name"]
+
+        ok = OpenAICompatibleProvider.test_connection(
+            api_key=provider.get('api_key'),
+            base_url=provider.get('base_url'),
+            model=model,
+        )
+        if ok:
+            return True
+        raise ProviderError(
+            code=ProviderErrorEnum.WRONG_PARAMETER.code,
+            message=ProviderErrorEnum.WRONG_PARAMETER.message,
+        )
 
 
 

backend/app/services/proxy_config_manager.py

@@ -0,0 +1,60 @@
+import json
+import os
+from pathlib import Path
+from typing import Any, Dict, Optional
+
+
+class ProxyConfigManager:
+    """全局代理配置，存 JSON 文件，支持前端动态修改。
+
+    作用范围：LLM API + 转写 API（Groq 等）+ yt-dlp 视频下载。
+    优先级：配置文件里 enabled=true 的 url > 环境变量 HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY/ALL_PROXY。
+    这样桌面端/web 用户在设置页填，docker/服务器部署用环境变量兜底。
+    """
+
+    def __init__(self, filepath: str = "config/proxy.json"):
+        self.path = Path(filepath)
+        self.path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+    def _read(self) -> Dict[str, Any]:
+        if not self.path.exists():
+            return {}
+        try:
+            with self.path.open("r", encoding="utf-8") as f:
+                return json.load(f)
+        except Exception:
+            return {}
+
+    def _write(self, data: Dict[str, Any]):
+        with self.path.open("w", encoding="utf-8") as f:
+            json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+
+    def get_config(self) -> Dict[str, Any]:
+        data = self._read()
+        return {
+            "enabled": bool(data.get("enabled", False)),
+            "url": data.get("url", "") or "",
+        }
+
+    def update_config(self, enabled: bool, url: Optional[str] = None) -> Dict[str, Any]:
+        data = self._read()
+        data["enabled"] = bool(enabled)
+        if url is not None:
+            data["url"] = url.strip()
+        self._write(data)
+        return self.get_config()
+
+    def get_proxy_url(self) -> Optional[str]:
+        """返回当前生效的代理 URL；没有则 None。
+
+        - 配置文件 enabled=true 且 url 非空 → 用配置的 url
+        - 否则回退到环境变量（标准的 HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY / ALL_PROXY，大小写都认）
+        """
+        cfg = self.get_config()
+        if cfg["enabled"] and cfg["url"]:
+            return cfg["url"]
+        for key in ("HTTPS_PROXY", "https_proxy", "HTTP_PROXY", "http_proxy", "ALL_PROXY", "all_proxy"):
+            val = os.environ.get(key)
+            if val:
+                return val
+        return None

backend/app/services/transcriber_config_manager.py

@@ -25,7 +25,12 @@ class TranscriberConfigManager:
             json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
 
     def get_config(self) -> Dict[str, Any]:
-        """获取当前转写器配置，fallback 到环境变量默认值。"""
+        """获取当前转写器配置，fallback 到环境变量默认值。
+
+        whisper 默认 size 从 'medium' (~1.5GB) 改为 'tiny' (~75MB)：
+        新装用户没主动设置时不应该被首次下载卡住。想要更高精度可在「音频转写配置」
+        页主动切换。
+        """
         data = self._read()
         return {
             "transcriber_type": data.get(
@@ -34,7 +39,7 @@ class TranscriberConfigManager:
             ),
             "whisper_model_size": data.get(
                 "whisper_model_size",
-                os.getenv("WHISPER_MODEL_SIZE", "medium"),
+                os.getenv("WHISPER_MODEL_SIZE", "tiny"),
             ),
         }
 
@@ -56,3 +61,54 @@ class TranscriberConfigManager:
 
     def get_whisper_model_size(self) -> str:
         return self.get_config()["whisper_model_size"]
+
+    def is_model_ready(self) -> Dict[str, Any]:
+        """当前转写器是否就绪可用。
+
+        返回 {ready, transcriber_type, model_size, downloading, reason}：
+          - 在线引擎 (groq/bcut/kuaishou)：永远 ready（不需要本地模型）
+          - fast-whisper：检查 whisper-{size}/model.bin 落盘
+          - mlx-whisper：检查 {repo_id}/config.json 落盘
+        给 /generate_note 入口做「开始视频前先确认模型下载好」的门禁用。
+        """
+        cfg = self.get_config()
+        ttype = cfg["transcriber_type"]
+        size = cfg["whisper_model_size"]
+        result = {
+            "ready": True,
+            "transcriber_type": ttype,
+            "model_size": size,
+            "downloading": False,
+            "reason": "",
+        }
+        if ttype not in ("fast-whisper", "mlx-whisper"):
+            return result  # 在线引擎无需本地模型
+
+        # 延迟 import 避免与 routers.config 的循环依赖；只取纯函数，不触发路由副作用
+        try:
+            from app.routers.config import (
+                _check_whisper_model_exists,
+                _check_mlx_whisper_model_exists,
+                _downloading,
+            )
+        except Exception as e:
+            # 拿不到检查函数时保守放行，不要把用户卡死
+            result["reason"] = f"无法检查模型状态: {e}"
+            return result
+
+        if ttype == "fast-whisper":
+            downloaded = _check_whisper_model_exists(size, "whisper")
+            downloading = _downloading.get(size) == "downloading"
+        else:  # mlx-whisper
+            downloaded = _check_mlx_whisper_model_exists(size)
+            downloading = _downloading.get(f"mlx-{size}") == "downloading"
+
+        result["downloading"] = downloading
+        if downloaded:
+            return result
+        result["ready"] = False
+        result["reason"] = (
+            f"转写模型 {ttype} / {size} 尚未下载就绪"
+            + ("，正在下载中，请稍候" if downloading else "，请先在「设置 → 音频转写配置」页下载")
+        )
+        return result

backend/app/transcriber/groq.py

@@ -5,7 +5,7 @@ from app.decorators.timeit import timeit
 from app.models.transcriber_model import TranscriptResult, TranscriptSegment
 from app.services.provider import ProviderService
 from app.transcriber.base import Transcriber
-from openai import OpenAI
+from app.utils.openai_client import build_openai_client
 import ffmpeg
 import tempfile
 from dotenv import load_dotenv
@@ -30,12 +30,14 @@ class GroqTranscriber(Transcriber, ABC):
             print(f"压缩完成，临时路径：{file_path}")
         provider = ProviderService.get_provider_by_id('groq')
 
-
         if not provider:
             raise Exception("Groq 供应商未配置,请配置以后使用。")
-        client = OpenAI(
+        # build_openai_client 会校验 api_key 非空（空 key 会抛天书般的
+        # `Illegal header value b'Bearer '`），并自动注入全局代理
+        client = build_openai_client(
             api_key=provider.get('api_key'),
-            base_url=provider.get('base_url')
+            base_url=provider.get('base_url'),
+            key_label="Groq 转写引擎的 API Key",
         )
         filename = file_path
 

backend/app/transcriber/mlx_whisper_transcriber.py

@@ -58,9 +58,16 @@ class MLXWhisperTranscriber(Transcriber):
         # 设置模型路径
         model_dir = get_model_dir("mlx-whisper")
         self.model_path = os.path.join(model_dir, self.model_name)
-        # 检查并下载模型
-        if not Path(self.model_path).exists():
-            logger.info(f"模型 {self.model_name} 不存在，开始下载...")
+        # 用 config.json 而非目录存在作为「下载完成」的判据，
+        # 同 fast-whisper 的 model.bin：避免半成品目录把后续下载吞掉
+        config_file = Path(self.model_path) / "config.json"
+        if not config_file.exists():
+            if Path(self.model_path).exists():
+                logger.warning(
+                    f"MLX 模型目录 {self.model_path} 存在但 config.json 缺失（上次下载未完成），重新下载"
+                )
+            else:
+                logger.info(f"模型 {self.model_name} 不存在，开始下载...")
             snapshot_download(
                 self.model_name,
                 local_dir=self.model_path,

backend/app/transcriber/whisper.py

@@ -10,6 +10,7 @@ from app.utils.path_helper import get_model_dir
 from events import transcription_finished
 from pathlib import Path
 import os
+import shutil
 from tqdm import tqdm
 from modelscope import snapshot_download
 
@@ -50,22 +51,41 @@ class WhisperTranscriber(Transcriber):
 
         model_dir = get_model_dir("whisper")
         model_path = os.path.join(model_dir, f"whisper-{model_size}")
-        if not Path(model_path).exists():
-            logger.info(f"模型 whisper-{model_size} 不存在，开始下载...")
-            repo_id = MODEL_MAP[model_size]
-            model_path = snapshot_download(
-                repo_id,
+        repo_id = MODEL_MAP[model_size]
 
-                local_dir=model_path,
-            )
+        # 第一步：目录 / model.bin 不在 → 下载。
+        # 关键判据用 model.bin 而不是目录存在：首次下载若被打断（网络中断 / 磁盘满 /
+        # 容器被 kill）会留下半成品目录，只看目录存在会跳过下载。
+        model_bin = Path(model_path) / "model.bin"
+        if not model_bin.exists():
+            if Path(model_path).exists():
+                logger.warning(f"模型目录 {model_path} 存在但 model.bin 缺失（上次下载未完成），重新下载")
+            else:
+                logger.info(f"模型 whisper-{model_size} 不存在，开始下载...")
+            model_path = snapshot_download(repo_id, local_dir=model_path)
             logger.info("模型下载完成")
 
-        self.model = WhisperModel(
-            model_size_or_path=model_path,
-            device=self.device,
-            compute_type=self.compute_type,
-            download_root=model_dir
-        )
+        # 第二步：加载。model.bin 可能存在但【内容截断】（下载到一半被 kill），
+        # 此时 WhisperModel() 会抛 "File model.bin is incomplete: failed to read a buffer..."。
+        # 捕获后删掉损坏目录、重新下载、再试一次——自愈，避免 500 死循环。
+        try:
+            self.model = WhisperModel(
+                model_size_or_path=model_path,
+                device=self.device,
+                compute_type=self.compute_type,
+                download_root=model_dir,
+            )
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"加载 whisper-{model_size} 失败（疑似模型文件损坏 / 截断）：{e}；删除后重新下载")
+            shutil.rmtree(model_path, ignore_errors=True)
+            model_path = snapshot_download(repo_id, local_dir=model_path)
+            logger.info("模型重新下载完成，重试加载")
+            self.model = WhisperModel(
+                model_size_or_path=model_path,
+                device=self.device,
+                compute_type=self.compute_type,
+                download_root=model_dir,
+            )
     @staticmethod
     def is_torch_installed() -> bool:
         try:

backend/app/utils/openai_client.py

@@ -0,0 +1,45 @@
+"""统一构造 OpenAI 兼容客户端：注入全局代理 + 校验 api_key。
+
+为什么要这一层：
+  - 代理：openai SDK 默认只认进程级 HTTP_PROXY 环境变量，桌面端用户在 UI 里
+    填的代理需要显式塞进 httpx.Client 才生效。
+  - api_key 校验：空 key 会让 httpx 拼出非法 header `Bearer `，抛出
+    `httpx.LocalProtocolError: Illegal header value b'Bearer '` 这种天书报错。
+    在入口挡掉，给用户「xxx 的 API Key 未配置」这种能看懂的提示。
+"""
+from typing import Optional
+
+from openai import OpenAI
+
+from app.services.proxy_config_manager import ProxyConfigManager
+from app.utils.logger import get_logger
+
+logger = get_logger(__name__)
+
+
+def build_openai_client(
+    api_key: Optional[str],
+    base_url: Optional[str],
+    *,
+    key_label: str = "API Key",
+    timeout: Optional[float] = None,
+) -> OpenAI:
+    """构造 OpenAI 客户端。api_key 为空直接抛清晰错误；代理已配置则注入。
+
+    key_label 用于错误提示，例如 "Groq 的 API Key" / "OpenAI 供应商的 API Key"。
+    """
+    if not api_key or not str(api_key).strip():
+        raise ValueError(f"{key_label} 未配置，请先在「设置」里填写后再使用")
+
+    kwargs = {"api_key": str(api_key).strip(), "base_url": base_url}
+    if timeout is not None:
+        kwargs["timeout"] = timeout
+
+    proxy_url = ProxyConfigManager().get_proxy_url()
+    if proxy_url:
+        # 延迟 import httpx：仅在确实要走代理时才需要
+        import httpx
+        kwargs["http_client"] = httpx.Client(proxy=proxy_url, timeout=timeout or 600.0)
+        logger.info(f"OpenAI 客户端走代理: {proxy_url}")
+
+    return OpenAI(**kwargs)

backend/main.py

@@ -39,24 +39,50 @@ if not os.path.exists(out_dir):
 
 @asynccontextmanager
 async def lifespan(app: FastAPI):
-    register_handler()
-    init_db()
-    # 转写器不再在启动时强制初始化，而是在首次生成笔记时按需创建
-    # 如果配置了不可用的类型（如 mlx-whisper 未安装），会在使用时报错而非静默回退
-    _cfg = TranscriberConfigManager().get_config()
-    logger.info(f"当前转写器配置: type={_cfg['transcriber_type']}, model_size={_cfg['whisper_model_size']}")
-    seed_default_providers()
+    # 启动序列拆成 5 步、每步独立日志 + 异常时打明确的 [startup N/5 FAILED] 标记。
+    # 目的：用户 docker logs 一眼能看出后端死在哪一步，避免「容器一直重启但看不出原因」。
+    try:
+        logger.info("[startup 1/5] register_handler() — 注册事件处理器")
+        register_handler()
+
+        logger.info("[startup 2/5] init_db() — 初始化 SQLite 数据库")
+        init_db()
+
+        logger.info("[startup 3/5] TranscriberConfigManager — 读取转写器配置")
+        # 转写器不再在启动时强制初始化，而是在首次生成笔记时按需创建。
+        # 如果配置了不可用的类型（如 mlx-whisper 未安装），会在使用时报错而非静默回退。
+        _cfg = TranscriberConfigManager().get_config()
+        logger.info(
+            f"           当前转写器: type={_cfg['transcriber_type']}, "
+            f"model_size={_cfg['whisper_model_size']}"
+        )
+
+        logger.info("[startup 4/5] seed_default_providers() — 初始化默认 LLM 供应商")
+        seed_default_providers()
+
+        logger.info("[startup 5/5] 启动完成，等待请求")
+    except Exception:
+        logger.exception("[startup FAILED] 后端启动期异常，详见堆栈；容器会退出并由 restart 策略决定是否重试")
+        raise
+
     yield
 
 app = create_app(lifespan=lifespan)
 
 # 允许的源：本地 web 端 + Tauri 桌面端 + 浏览器扩展（chrome/edge/firefox）
 # 用 regex 是因为 chrome-extension://<id> 的 id 在每次开发版加载时不固定
+# Tauri 2 不同平台 webview origin 不一样，必须全列：
+#   - macOS:   tauri://localhost  （自定义协议）
+#   - Windows: https://tauri.localhost  （Edge WebView2）
+#   - Linux:   http://tauri.localhost   （WebKitGTK）
+# 漏掉哪个都会导致桌面端 fetch 返回 200 但 browser 因为 CORS 拒绝读响应，
+# 表现为前端「连不上后端」但后端日志一片 200 OK。
 CORS_ORIGIN_REGEX = (
     r"^chrome-extension://[a-z]+$"
     r"|^moz-extension://.+$"
     r"|^http://(localhost|127\.0\.0\.1)(:\d+)?$"
-    r"|^http://tauri\.localhost$"
+    r"|^tauri://localhost$"
+    r"|^https?://tauri\.localhost$"
 )
 
 app.add_middleware(

docker-compose.gpu.yml

@@ -6,6 +6,8 @@ services:
       context: .
       dockerfile: backend/Dockerfile.gpu
       args:
+        # 国内拉不到 docker.io 时设置 BASE_REGISTRY；注意所选镜像需要支持 nvidia/cuda 命名空间
+        BASE_REGISTRY: ${BASE_REGISTRY:-docker.io}
         APT_MIRROR: ${APT_MIRROR:-mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn}
         PIP_INDEX: ${PIP_INDEX:-https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple}
     env_file:
@@ -14,9 +16,20 @@ services:
       - BACKEND_PORT=${BACKEND_PORT}
       - BACKEND_HOST=${BACKEND_HOST}
     volumes:
+      # 同 docker-compose.yml：./backend 绑到 /app，DB / 转写器配置 / 截图 / 上传都持久化
       - ./backend:/app
     expose:
       - "${BACKEND_PORT}"  # 不再对外暴露，用于 nginx 内部通信
+    # 用 unless-stopped 避免短暂崩溃把容器永久打死后再也读不到 .env 修改
+    restart: unless-stopped
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:${BACKEND_PORT}/api/sys_health"]
+      interval: 30s
+      timeout: 10s
+      retries: 3
+      start_period: 30s   # GPU 镜像首次加载 CUDA 比 CPU 慢，给久一点
+    # GPU 部署默认跑较大模型，把内存限制提到 8g 避免 host OOM
+    mem_limit: 8g
     deploy:
       resources:
         reservations:
@@ -30,10 +43,14 @@ services:
     build:
       context: .
       dockerfile: BillNote_frontend/Dockerfile
+      args:
+        BASE_REGISTRY: ${BASE_REGISTRY:-docker.io}
     env_file:
       - .env
     expose:
       - "80"  # 不暴露给宿主机，只供 nginx 访问
+    restart: unless-stopped
+    mem_limit: 512m
 
   nginx:
     container_name: bilinote-nginx
@@ -43,5 +60,9 @@ services:
     volumes:
       - ./nginx/default.conf:/etc/nginx/conf.d/default.conf
     depends_on:
-      - backend
-      - frontend
+      backend:
+        condition: service_healthy
+      frontend:
+        condition: service_started
+    restart: unless-stopped
+    mem_limit: 256m

docker-compose.yml

@@ -6,6 +6,8 @@ services:
       context: .
       dockerfile: backend/Dockerfile
       args:
+        # 国内拉不到 docker.io 时设置 BASE_REGISTRY=docker.m.daocloud.io（或其他可用镜像）
+        BASE_REGISTRY: ${BASE_REGISTRY:-docker.io}
         APT_MIRROR: ${APT_MIRROR:-mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn}
         PIP_INDEX: ${PIP_INDEX:-https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple}
     env_file:
@@ -14,16 +16,25 @@ services:
       - BACKEND_PORT=${BACKEND_PORT}
       - BACKEND_HOST=${BACKEND_HOST}
     volumes:
+      # 把整个 backend/ 目录绑到 /app，意味着这些都持久化到宿主机、删容器不丢：
+      #   ./backend/bili_note.db                — SQLite 数据库（含 LLM 供应商配置、笔记历史）
+      #   ./backend/config/transcriber.json     — 转写器运行时配置
+      #   ./backend/static/screenshots/         — 视频截图
+      #   ./backend/uploads/                    — 上传的本地视频
       - ./backend:/app
     expose:
       - "${BACKEND_PORT}"  # 不再对外暴露，用于 nginx 内部通信
-    restart: on-failure:3
+    # 用 unless-stopped 而非 on-failure:N，避免任何短暂崩溃把容器永久打死后
+    # 再也接收不到用户修过的 .env。手动 docker-compose stop 仍可正常停下。
+    restart: unless-stopped
     healthcheck:
       test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:${BACKEND_PORT}/api/sys_health"]
       interval: 30s
       timeout: 10s
       retries: 3
       start_period: 15s
+    # WHISPER_MODEL_SIZE 选 medium 及以上请把这里调到 8g+，
+    # 否则首次模型加载时容易被 host OOM-killer 干掉。
     mem_limit: 4g
 
   frontend:
@@ -31,11 +42,13 @@ services:
     build:
       context: .
       dockerfile: BillNote_frontend/Dockerfile
+      args:
+        BASE_REGISTRY: ${BASE_REGISTRY:-docker.io}
     env_file:
       - .env
     expose:
       - "80"  # 不暴露给宿主机，只供 nginx 访问
-    restart: on-failure:3
+    restart: unless-stopped
     mem_limit: 512m
 
   nginx:
@@ -50,5 +63,5 @@ services:
         condition: service_healthy
       frontend:
         condition: service_started
-    restart: on-failure:3
+    restart: unless-stopped
     mem_limit: 256m