为什么做衣橱服务

Personal Agent 需要能操作「我自己的」数据，而不是只能聊天。衣橱是其中一个真实场景：衣服要入库、要标注、要按天气推荐，还要能被 Agent 安全地读和提议改——但不能让模型直接覆盖个人记录。

我是产品经理，负责需求、边界与验收；实现主要靠 AI 编程工具迭代。这次以 MIT 公开的是去掉个人数据和生产配置后的代码快照，不是一份可直接托管的成品。

公开版本里有什么

  • 衣橱目录与入库：服装元数据、受保护图片资源、本地目录导入与可选的商品草稿（需人工审阅后才发布）。
  • 受控 Agent 面：HTTP API 与 MCP（/mcp）共用 scope（如 wardrobe.read / create / propose_change / recommend / feedback / annotate）；破坏性变更走提案，需人工确认。
  • 天气感知推荐：按地点与日期取天气上下文，用 Decimal 保暖预算与厚度档位筛选上身组合；叠穿有季节兼容规则（同季或一侧为全年才可叠；春夏与秋冬不混搭）；高温时厚外套不能作为首套推荐。
  • 可运行骨架：wardrobectl CLI、随包 Alembic 迁移、合成数据离线测试，以及 deploy/ 下的 systemd / nginx 样例模板。

默认时区为可配置的 UTC；Agent 相关能力默认关闭，需显式开启。公开树不附带内置远程商品查询供应商。

刻意不放进去的东西

公开仓库是源码与架构参考，不是可直接部署的发行版。 它不包含真实衣物图片与目录、凭据、生产配置、私有域名或线上库存。离线合成测试通过，不证明你的环境下第三方集成或生产部署可用。细节见仓库的验证说明。

和 Personal Agent 的关系

衣橱服务是给个人 Agent 用的工具后端之一：模型提出行动，服务管权限、幂等、审计与确认。它与 Personal Agent 日常链路相关，但仓库独立、边界独立——你可以只读衣橱，也可以接进自己的 Agent 运行时。

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