config.yaml.example

# ============================================================
# Code Shield 服务端配置模版文件 (config.yaml.example)
# 使用方法：复制本文件为 config.yaml，并根据实际情况修改配置值
# ============================================================

# ── HTTP 服务 ──
server:
  port: ":8080"                  # 服务监听端口
  # external_url: "http://127.0.0.1:8080"  # 外部访问基准 URL（邮件等通知链接跳转，缺省默认为本地端口地址）
  # worker_count: 5              # 全局任务并发数，默认 5
  # gin_log: true                # 是否打印 GIN 框架请求日志，默认 false
  # read_timeout: 15s            # 读取 HTTP 请求超时时间，默认 15s
  # write_timeout: 15s           # 写入响应超时时间，默认 15s
  # idle_timeout: 60s            # keep-alive 空闲连接超时时间，默认 60s

# ── 数据存储 ──
storage:
  root: "."  # 数据根目录，下设 codes/ 和 reports/ 子目录（建议配置为绝对路径）

# ── AI 引擎 ──
ai:
  backend: "claude"              # AI 驱动 CLI 后端：可选 claude 或 opencode，默认 claude
  # debug_logs: true             # 是否输出 AI 引擎底层的 debug 级别日志，默认 false。开启后会在报告同级目录下生成 .debug.log 文件方便定位
  # output_format: "text"        # AI 输出的格式：text 或 json（对 claude 来说是 text/stream-json，对 opencode 来说是 default/json），默认 text

  # ── 多 LLM 服务器并发配置 (可选) ──
  # 启用多 LLM 服务器配置时，全局任务并发数限制会被本配置的并发总和自动拓展，
  # 每次 AI 扫描时根据后端类型自动映射对应的模型名称，精准控制每台服务器的并发负载。
  # models:
  #   - opencode: "models/glm5.1"
  #     claude: "glm5.1"
  #     concurrent: 5
  #   - opencode: "models/qwen3.5"
  #     concurrent: 2

# ── 通知服务 ──
notification:
  webhook: "http://127.0.0.1:8081/api/notify/email"  # 分析完毕后发送报告卡片通知的回调地址

# ── 认证 ──
auth:
  jwt_secret: ""                     # JWT 签名密钥（用于校验由 code-bench 签发的 Token，需保持一致；留空则启动时随机生成临时密钥）