脚本	用途
`build_macos_arm.sh`	桌面打包（macOS Apple Silicon）。端到端产出 `.app` + `.dmg` + 更新用 `.app.tar.gz`。
`write_updater_manifest.py`	从已签名产物写 Tauri updater 的 `latest.json`。CI release job 调用。
`lib/sign_updater.sh`	用 `TAURI_SIGNING_PRIVATE_KEY` 给更新产物签名。密钥未设则跳过。
`build_windows_x64.sh`	桌面打包（Windows x64）。在 Git Bash 里跑，产出 NSIS 安装包 `*-setup.exe`。
`lib/desktop_build_common.sh`	上面两个脚本共用的平台无关步骤（便携 Python 下载、pip、后端拷贝、依赖检查、前端构建）。不直接执行。
`verify_desktop.sh`	后端冒烟测试：`cargo check` + 起后端，校验 `/health` 与 `/api/v1/video-categories`。被 `nightly-desktop-smoke.yml` 调用。
`verify_live_publish.py`	用本机 `UPLOAD_POST_API_KEY` 与 `BILIBILI_COOKIE` 做一次真实私密试发。打小版本前跑。
`runtime/start.sh`	源码 Web 唯一启动逻辑，支持前台与后台模式。
`local_services.py` / `runtime/local.sh`	当前 checkout 的 PID 归属、状态和停止逻辑，供根目录兼容入口共用。
`runtime/docker.sh`	Docker start/status/stop 共用入口，支持 Compose v2 和开发编排。

打包桌面客户端

macOS arm64

./scripts/build_macos_arm.sh

产物：

src-tauri/target/release/bundle/macos/
├── AutoClip Desktop.app
├── AutoClip Desktop_<version>_aarch64.dmg
└── AutoClip.Desktop_<version>_aarch64.app.tar.gz   # 应用内更新；有密钥时还有 .sig

Windows x64

在 Git Bash 中执行（需要 Node.js、Rust MSVC 工具链、Visual Studio Build Tools C++ 组件、cargo-tauri）：

bash scripts/build_windows_x64.sh

产物：

src-tauri/target/release/bundle/nsis/
└── AutoClip Desktop_<version>_x64-setup.exe

Windows 与 macOS 的唯一结构差异：macOS 是构建后把 python/ backend/ ffmpeg/ 注入 .app 再签名；Windows 的安装包没法事后注入，所以资源在 src-tauri/tauri.windows.conf.json 的 bundle.resources 里声明，由 Tauri 打进 NSIS。这个文件只在 Windows 上构建时才会被 Tauri 合并，不影响 macOS。

两个脚本共同做了什么（`lib/desktop_build_common.sh`）

下载便携 Python 运行时（python-build-standalone，缓存在 build/pbs-cache/；国内镜像优先，自动回退）
用便携 Python 安装 requirements.txt 的全部依赖
拷贝后端源码到 src-tauri/resources/backend/（排除缓存 / tests / 运行数据；用 Python shutil 实现，Windows 没有 rsync）
依赖完整性检查：AST 扫描后端所有第三方 import，缺任何一个就让构建失败（防止"开发机能跑、打包就 500"）
构建前端（npm ci && npm run build）

平台脚本各自负责：静态 ffmpeg/ffprobe（macOS: osxexperts arm64 静态包；Windows: BtbN win64 gpl 包）、 cargo tauri build、打包与签名。

运行时怎么找到这些资源（`src-tauri/src/backend_manager.rs`）

Python：resources/python/bin/python3（unix）或 resources/python/python.exe（Windows）
ffmpeg：resources/ffmpeg/ffmpeg[.exe]，通过 AUTOCLIP_FFMPEG_PATH / AUTOCLIP_FFPROBE_PATH 传给后端
数据目录：Rust 侧设置 AUTOCLIP_APP_DIR=<平台数据目录>/AutoClip （macOS ~/Library/Application Support/AutoClip，Windows %APPDATA%\AutoClip）
Windows 额外：PYTHONUTF8=1（后端 stdout 有 emoji，否则 GBK 控制台直接 UnicodeEncodeError）、 CREATE_NO_WINDOW（不弹黑框）

前置依赖

Node.js 18+、Rust、cargo-tauri (cargo install tauri-cli)
macOS：aarch64-apple-darwin target；Windows：MSVC 工具链 + VS Build Tools
系统 不需要 预装 Python / ffmpeg —— 脚本会自带便携版

环境变量

PIP_INDEX_URL：pip 源，默认清华镜像；CI 里设为 https://pypi.org/simple
PBS_VERSION / PBS_PYTHON_VERSION：覆盖便携 Python 版本（默认见 lib/desktop_build_common.sh）
TAURI_SIGNING_PRIVATE_KEY / TAURI_SIGNING_PRIVATE_KEY_PASSWORD：updater 签名。不设则跳过 .sig
VITE_PUBLIC_SENTRY_DSN / SENTRY_DSN：崩溃上报。不设则 no-op。说明见 docs/UPDATES_AND_SENTRY.md

CI

Python wheel 的资源和人物取景校验：安装基础依赖与 opencv-python-headless>=4.10，先构建 wheel，再执行：

python scripts/verify_python_wheel.py dist/autoclip-1.5.0-py3-none-any.whl --video backend/assets/example/source.mp4 --report /tmp/wheel-portrait.json

脚本把 wheel 安装到源码目录外，核对 ONNX 与 MIT 许可证，并从真实视频抽帧生成访谈 / 播客两种裁切轨迹。不读取旧任务的取景缓存、不调用付费模型；CI 每次运行这个检查。

.github/workflows/desktop-build.yml：

workflow_dispatch：可勾选只构建 macOS 或只构建 Windows
v* tag：两个平台并行构建，release job 汇总产物挂到 GitHub Release（任一平台失败不阻塞另一平台上传）

社区看板

community_board.py、feature_signals.py、setup_community_board.py 服务于公开路线图，不参与打包。ingest_app_feedback.py 把应用内反馈写进 Issue 和 Discussions。用法见 docs/COMMUNITY_BOARD.md。

开发模式（不打包）

直接用 Tauri 开发模式，热重载：

cd src-tauri && cargo tauri dev

（前端 :3000 + 后端动态端口，由 backend_manager.rs 拉起）

README.md Unescape Escape

scripts/

脚本清单