ZiyaZhang
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146 篇 RFC 译文按 v4 基线（#348）重出：v4 模板+术语表、金标 few-shot、三段协议、切换行后处理；全量机械核对零异常（一处 task id 术语违规已修）。三篇超长 RFC（code-mode 已入，web-seam/ agent-scope/sandbox/cds-core 仍在长文档通道产出）随后补。
4.0 KiB
RFC：移除未被消费的 web 观测接口——providers-change 事件与 status 方法
Status: implemented
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问题
WebService 暴露了一组没有任何生产代码观测的观测接口：
web/providers-change（packages/web/web/src/index.ts）在每次 provider 注册和 dispose（资源释放）时声明并发出，且每个注册 effect 的回滚 yield 被刻意排在 emit 之前，唯一目的是让抛出异常的 change listener 能回退注册。在该包自身的两个单元测试之外没有任何 listener（其中一个测试的存在仅仅是为了固定那个回滚顺序）。searchStatus()/fetchStatus()与WebCapabilityStatus联合类型（同一个包）没有任何生产调用方：dsh-tool-web通过ctx.web.search()/fetch()直接执行，并将不可用性表现为 seam 在执行时抛出的结构化WebError错误码（packages/web/tool-web/src/search.ts、packages/web/tool-web/src/fetch.ts）；唯一的 status 调用方是 web 包自身的测试。packages/web/tool-web/README.md和 architecture.md 中的行文声称该工具「只读取聚合的searchStatus()/fetchStatus()」——这是一处漂移，仅因没有机制检查行文与调用点的一致性而幸存。
seam 自身的设计使这两个接口天然没有消费方：工具注册跟随产品 ENABLEMENT 而非 provider 可用性（packages/web/tool-web/src/index.ts），provider 选择在执行时解析且从不缓存——因此没有需要失效的缓存、没有需要重算的注册集合、也没有调用方需要一个有别于「执行并路由结构化错误」的可用性探测。HMR（热模块替换）清理由 effect disposer 自身承载。
这与 移除未被消费的 llm/adapter-change 事件 如出一辙：那个 RFC 从 LlmService 中移除了相同的通知形态、相同的 rollback-before-emit 机制和相同的 listener-throw 测试。该 RFC 的保留/裁剪判据——为 tools/change 保留其合理的面向用户的工具列表消费方，裁剪启动时的后端注册表信号——将 web provider 注册表明确归入裁剪一侧；status 方法是同一判断应用于 pull 接口而非 push 接口。
决策
移除注册表变更事件、聚合 status 方法与类型，以及它们的专属测试。provider 私有的 status 保留用于执行时选择。面向调用方的覆盖率现在断言成功执行或结构化的选择错误，web 文档描述该按需调用契约。
曾考虑的替代方案
为什么不保留？
web seam RFC 有意指定了两者——事件作为最小的 HMR 可见性信号，status 方法作为工具的聚合诊断——且未来的 provider 状态面板是可以想象的。但同一 RFC 的其他设计选择使它们失去了消费方：按需派生的选择与基于 enablement 的注册使得没有消费方能需要这两者；已交付的工具展示了真实模式（执行并路由结构化错误）；漂移的 README 语句表明承诺的消费方从未实现。按 AGENTS.md「RFC 是提案，不是金科玉律」的原则，这些是该提案中代码已证明过度设计的部分；未来的观测者按其实际消费的需求重新引入最小的信号或查询，由该消费方塑造其形态。
验证
在 RFC 历史之外不再有 providers-change、searchStatus、fetchStatus 或 WebCapabilityStatus 的拼写残留；catalog 是最新的（verify-cordis-catalog 绿色）；注册/释放的 HMR 安全测试通过执行行为证明清理正确；tool-web README 与 architecture 段落描述了工具实际拥有的执行时错误路由契约。
后果
未来若有 provider 选择器 UI 或诊断面板需要变更通知或 status 查询，它将重新添加自身所消费的最小接口；相同的判断及其反转条件已记录在 LLM（大语言模型）先例中。