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# Django 配置
DJANGO_SECRET_KEY=your-secret-key-here-change-in-production
DJANGO_DEBUG=False
DJANGO_ALLOWED_HOSTS=*
DJANGO_CORS_ALLOWED_ORIGINS=http://localhost:80,https://your-domain.com
USER_AGENT=WHartTest/2.6.0-ce
# 文件管理配置
# 单文件上传大小限制，单位：字节，默认 100MB
FILE_MANAGEMENT_MAX_FILE_SIZE=104857600
# LLM 附件单文件解析文本字符数限制；0 表示不限制，超限会报错且不会截断
FILE_MANAGEMENT_LLM_MAX_CHARS_PER_FILE=0
# Django 管理员账号（首次启动时自动创建）
DJANGO_ADMIN_USERNAME=admin
DJANGO_ADMIN_EMAIL=admin@example.com
DJANGO_ADMIN_PASSWORD=admin123456
# ===============================
# 数据库配置
# ===============================
# 数据库类型: postgres（默认，生产推荐） 或 sqlite（本地开发）
DATABASE_TYPE=postgres
# 可选：按环境/分支切换数据库。支持：github、pro、dev
POSTGRES_DB_VARIANT=auto
# PostgreSQL 配置（DATABASE_TYPE=postgres 时使用）
# Docker 容器内使用服务名和内部端口
POSTGRES_HOST=postgres
POSTGRES_PORT=5432
POSTGRES_DB=wharttest
POSTGRES_USER=postgres
POSTGRES_PASSWORD=postgres
# SQLite 配置（DATABASE_TYPE=sqlite 时使用）
# DATABASE_PATH=/app/data/db.sqlite3
# MCP 服务配置
# MS MCP API 配置（如需使用 MS 测试平台集成，请取消注释并填写正确的密钥）
# 注意：MS_SECRET_KEY 必须是 16、24 或 32 字节长度
# MS_API_HOST=http://ms.example.com
# MS_ACCESS_KEY=your_16byte_key1
# MS_SECRET_KEY=your_16byte_key2
# WHartTest Tools 配置
# Docker 环境使用: http://backend:8000
# 本地开发使用: http://localhost:8000
WHARTTEST_BACKEND_URL=http://backend:8000
# WHartTest API Key
# 默认使用系统自动生成的固定密钥，开箱即用，无需手动配置
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# ⚠️ 安全提示：
# - 开发环境：可直接使用下面的默认密钥
# - 生产环境：请登录后台删除默认密钥，并创建新的安全密钥
# 创建新密钥：登录后台 -> 系统管理 -> API密钥 -> 创建新密钥
WHARTTEST_API_KEY=wharttest-default-mcp-key-2025
# DOCX Editor 集成配置（主项目 -> docx-editor）
# 当前仓库的 docx-editor Docker 默认示例使用宿主机端口 8910
DOCX_EDITOR_BASE_URL=http://host.docker.internal:8910
# 浏览器端实际打开的 docx-editor 地址；服务端走内网地址时必须额外配置
DOCX_EDITOR_PUBLIC_BASE_URL=http://127.0.0.1:8910
DOCX_EDITOR_SERVICE_KEY=docx-editor-default-integration-key-2026
# Qdrant 向量数据库配置
# Docker 环境使用: http://qdrant:6333
# 本地开发使用: http://localhost:8918
QDRANT_URL=http://qdrant:6333
# 官方微信插件宿主地址
# Docker Compose 内部固定使用: http://weixin-plugin-host:3001
# 本地手动运行宿主时可使用: http://127.0.0.1:8922
# WEIXIN_PLUGIN_HOST_URL=http://weixin-plugin-host:3001
# ===============================
# Docker 构建/部署加速配置
# ===============================
# `run_compose.sh` 支持先选择部署方式，并在 remote/local 两种模式下都自动择优合适的镜像/下载地址。
# 如需手动固定，可取消注释下面的变量；支持 `native` / `mirror` / `auto`。
# DOCKER_SOURCE_PROFILE=auto
# 默认不设置时，脚本会在交互模式下询问；也可直接固定部署模式
# DOCKER_DEPLOY_MODE=remote # 或 local
# 远程镜像模式下是否先执行 pull（默认 1）
# DOCKER_REMOTE_PULL=1
# 若你想强制固定远程镜像，也可以直接覆盖下面的 DOCKER_*_IMAGE 变量
# 手动覆盖下载源（仅在需要时设置）
# DOCKER_APT_BASE_URL=https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn
# DOCKER_PIP_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# DOCKER_PIP_INDEX_FALLBACKS="https://pypi.org/simple https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/simple"
# DOCKER_NPM_REGISTRY=https://registry.npmmirror.com
# DOCKER_HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
# DOCKER_PLAYWRIGHT_DOWNLOAD_HOST=https://playwright.azureedge.net
# 自动候选概览：
# - remote / Docker Hub: official, docker.1panel.live, docker.1ms.run, docker.xuanyuan.me, docker.m.daocloud.io
# - remote / GHCR: official, ghcr.1ms.run, ghcr.nju.edu.cn, ghcr.m.daocloud.io
# - remote / MCR: official, mcr.azure.cn, mcr.m.daocloud.io
# - local / APT & PyPI: official, TUNA, USTC, Aliyun, Tencent, Huawei, BFSU, SJTUG
# - local / PyPI build fallback: 自动把未选中的其它 PyPI 候选作为后备源顺序重试
# - local / npm: official, npmmirror, Tencent, Huawei, SJTUG
# - local / Hugging Face: official, hf-mirror
# 追加自定义候选源（分号分隔，建议用引号包起来）
# 格式：name|base_url|probe_url;name2|base_url|probe_url
# DOCKER_APT_CANDIDATES_EXTRA="corp|https://apt.example.com|https://apt.example.com/debian/dists/bookworm/InRelease"
# DOCKER_PIP_CANDIDATES_EXTRA="corp|https://pypi.example.com/simple|https://pypi.example.com/simple/pip/"
# DOCKER_NPM_CANDIDATES_EXTRA="corp|https://npm.example.com|https://npm.example.com/npm"
# DOCKER_HF_CANDIDATES_EXTRA="corp|https://hf.example.com|https://hf.example.com/api/models/Qdrant/bm25"
# 默认启用构建缓存；全量重建时再打开下面这个开关
# DOCKER_BUILD_NO_CACHE=1
# 如需走私有仓库或自建镜像缓存，可覆盖具体镜像地址
# DOCKER_BACKEND_IMAGE=ghcr.io/mgdaaslab/wharttest-backend:latest
# DOCKER_FRONTEND_IMAGE=ghcr.io/mgdaaslab/wharttest-frontend:latest
# DOCKER_MCP_IMAGE=ghcr.io/mgdaaslab/wharttest-mcp:latest
# DOCKER_NODE_22_BASE_IMAGE=node:22-alpine
# DOCKER_POSTGRES_IMAGE=postgres:16-alpine
# DOCKER_REDIS_IMAGE=redis:7-alpine
# DOCKER_QDRANT_IMAGE=qdrant/qdrant:latest
# DOCKER_PLAYWRIGHT_MCP_IMAGE=mcr.microsoft.com/playwright/mcp
AI_API_URL=https://xxxxxxxxx.com/v1
AI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
AI_MODEL=minimaxai/minimax-m2.1