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feat(examples): 复杂示例加入 Postgres 容器，Examples 只跑冒烟 - #285
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复杂项目的数据服务通常在容器里。stack-workshop 增加 db 服务：docker compose 前台运行，-p app_${worktree} 让每个 checkout 有自己的项目、网络和卷，port: auto 以 PORT 映射进容器，健康检查在容器内用 pg_isready；api 同时等待 auth/catalog 的 HTTP 与 db 的 TCP，并在 /health 里报告本 worktree SQLite 的迁移数和记录数。
独立的 compose-stack 与 worktree-data 没有独立需求承接：前者成为 db，后者的 ${worktree} 能力已被整栈的 SQLite 与 Compose 项目覆盖，一并删除。
验证：python3 -m unittest scripts.stack_service_test 4 项通过；合并后的清单在隔离 HOME 下 status --json 解析通过。容器路径需要 Docker，本机未运行 daemon，留给 Linux 基准验证。
Co-Authored-By: Claude Code <noreply@anthropic.com>
复杂示例是手动基准的输入，任务要跑的就该是同一份整栈。large 组生成的清单加入 db 服务，判定认识容器健康与端口，native 模式也能从同一份 README 和清单启动它。 基准在 Linux 运行，preflight 现在同时检查 Docker daemon 和 compose 插件，并预拉 postgres:16-alpine；清理阶段按 Compose 标签回收本 run 下的项目，因为 oberth down --force 会 SIGKILL 前台 compose，容器不会自己停。 验证：python3 -m unittest scripts.agent_eval_test scripts.agent_eval_cold_test 132 项通过；--dry-run --suite core 在本机通过；--dry-run --suite large 在本机停在 Docker preflight（daemon 未运行），这是预期的环境要求。 Co-Authored-By: Claude Code <noreply@anthropic.com>
复杂示例归手动基准后，每 PR 的 Examples 不再跑整栈，也不再需要 Docker。verify-example.py 改名为 smoke.py，只启动 hello-worktree 的两个 worktree，验证自动端口、无端口 worker 和单边停止；workflow 的 job 名保持不变，required checks 不动。 验证：python3 scripts/smoke.py --binary bin/oberth 在 macOS 通过；python3 -m unittest discover -s scripts -p '*_test.py' 270 项通过（1 项跳过）。 Co-Authored-By: Claude Code <noreply@anthropic.com>
对外只用三个词：示例项目（sample）、冒烟（smoke）、基准（benchmark）。不再把 fixture / scenario / suite / tier / arm 混着用；基准代码里的 scenario/suite/arm 在 agent-eval.md 开头给出一次对应关系。
同步事实：Examples 每 PR 只跑 hello-worktree 冒烟，不需要 Docker；stack-workshop 是手动基准的输入，需要 Linux + Docker；cli.md 的 ${worktree} 指针仍指向它；validation 与 backlog 的平台范围和缺失项一起改。
验证：python3 scripts/check_docs.py 6 对双语文档一致。
Co-Authored-By: Claude Code <noreply@anthropic.com>
Co-Authored-By: Claude Code <noreply@anthropic.com>
core/cold 组没有 docker-compose.yml，清理时不需要探一次 Docker daemon；避免 daemon 未运行时给每次 run 留一条无意义的清理告警。 Co-Authored-By: Claude Code <noreply@anthropic.com>
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改了什么
examples/stack-workshop成为唯一的复杂示例，也是手动 agent 基准的输入：十个 Python 服务 + 一个真实的 Postgres 容器（docker compose、-p app_${worktree}、port: auto→PORT、容器内pg_isready），api 同时等待 HTTP 与 db 的 TCP 依赖。examples/compose-stack（并入db）和examples/worktree-data（${worktree}已由整栈的 SQLite/Compose 项目覆盖）。Examples只跑hello-worktree冒烟：verify-example.py→scripts/smoke.py，不再需要 Docker；job 名不变，required checks 不动。db的整栈：preflight 检查 Docker daemon 和 compose 插件、预拉镜像，清理阶段按 Compose 标签回收本 run 的容器（oberth down --force会 SIGKILL 前台 compose，容器不会自己停）。docs/agent/agent-eval.md开头给了一次对应关系。跑过的验证
python3 -m unittest discover -s scripts -p '*_test.py'→ 通过（1 项跳过）python3 scripts/smoke.py --binary bin/oberth（macOS）→ hello-worktree 两个 worktree、不同端口、无端口 worker、单边停止全部通过python3 scripts/check_docs.py→ 6 对双语文档一致python3 scripts/agent_eval.py --dry-run --suite core→ 通过examples/stack-workshop清单在隔离HOME下status --json解析通过没跑的
--dry-run --suite large停在 Docker preflight；容器路径要等 Linux 上的手动基准执行。🤖 Generated with Claude Code