diff --git a/apps/ai-game-creator-shell/src-tauri/src/agent.rs b/apps/ai-game-creator-shell/src-tauri/src/agent.rs
index a364f1585..9d74f6bbd 100644
--- a/apps/ai-game-creator-shell/src-tauri/src/agent.rs
+++ b/apps/ai-game-creator-shell/src-tauri/src/agent.rs
@@ -833,7 +833,7 @@ fn build_game_creator_agent_background_tool_plan_request(
     let tool_policy_json = serde_json::to_string_pretty(&tool_policy)
         .map_err(|error| format!("序列化 Agent 工具策略失败：{error}"))?;
     let prompt = format!(
-        "当前工具策略：\n{tool_policy_json}\n\n项目上下文如下。你正在执行后台 Agent loop 第 {loop_index} 轮。请基于目标、已有工具观察和当前上下文修正计划，再决定是否调用最多 {AGENT_RUNTIME_BACKGROUND_TOOL_ACTION_LIMIT} 个白名单工具。只输出 JSON 对象，不要 markdown。\n\n{context}\n\n后台任务：\n{task}\n\n已有工具观察：\n{observations_json}\n\nJSON schema：{{\"thinkingSummary\":\"一句话理解\",\"plan\":[\"步骤\"],\"actions\":[{{\"tool\":\"memory.read|memory.write|conversation.read|asset.list|project.index|file.list|file.read|file.write|task.list|task.update|command.run_limited|preview.start|canvas.asset_generate|blackboard.write|agent.message\",\"reason\":\"为什么需要\",\"input\":{{}}}}],\"response\":\"如果无需继续调用工具，可直接给最终回复\"}}\n\n工具输入约定：memory.read 使用 {{\"scope\":\"session|project|blackboard|agent\"}}；memory.write 使用 {{\"scope\":\"agent|project|session|blackboard\",\"title\":\"标题\",\"content\":\"要沉淀的稳定结论\",\"mode\":\"append|overwrite\"}}；file.list 使用 {{\"path\":\"可选项目内相对目录或文件\"}}，path 为空时列出项目摘要；file.read 使用 {{\"path\":\"项目内相对路径\"}}；file.write 使用 {{\"path\":\"项目内相对路径\",\"content\":\"文件内容\"}}；task.list input 可为空，用于读取 manifest 任务图、状态和 readyTaskIds；task.update 使用 {{\"taskId\":\"manifest taskId\",\"status\":\"pending|running|waiting-for-confirmation|completed|failed\"}}；command.run_limited 使用 {{\"commandId\":\"game.static_smoke\"}}，只支持本地静态自检；preview.start input 可为空，用于启动当前项目的 127.0.0.1 本地 HTTP 预览；canvas.asset_generate 使用 {{\"prompt\":\"要生成的美术素材描述\"}}，通过配置的 External Editor API 生成首版素材并登记到 assets；blackboard.write 使用 {{\"title\":\"标题\",\"content\":\"要共享给所有 Agent 的稳定结论\"}}；agent.message 使用 {{\"agentId\":\"目标 taskId\",\"content\":\"给目标 Agent 的定向消息\"}}；如果已有观察足够，请返回空 actions 并填写 response。其他工具 input 可为空。"
+        "当前工具策略：\n{tool_policy_json}\n\n项目上下文如下。你正在执行后台 Agent loop 第 {loop_index} 轮。请基于目标、已有工具观察和当前上下文修正计划，再决定是否调用最多 {AGENT_RUNTIME_BACKGROUND_TOOL_ACTION_LIMIT} 个白名单工具。只输出 JSON 对象，不要 markdown。\n\n{context}\n\n后台任务：\n{task}\n\n已有工具观察：\n{observations_json}\n\nJSON schema：{{\"thinkingSummary\":\"一句话理解\",\"plan\":[\"步骤\"],\"actions\":[{{\"tool\":\"memory.read|memory.write|conversation.read|asset.list|project.index|project.diff|file.list|file.read|file.write|task.list|task.update|command.run_limited|preview.start|canvas.asset_generate|blackboard.write|agent.message\",\"reason\":\"为什么需要\",\"input\":{{}}}}],\"response\":\"如果无需继续调用工具，可直接给最终回复\"}}\n\n工具输入约定：memory.read 使用 {{\"scope\":\"session|project|blackboard|agent\"}}；memory.write 使用 {{\"scope\":\"agent|project|session|blackboard\",\"title\":\"标题\",\"content\":\"要沉淀的稳定结论\",\"mode\":\"append|overwrite\"}}；project.diff 使用 {{\"checkpointId\":\"checkpoint id\"}}，用于读取当前项目相对路径 diff 摘要；file.list 使用 {{\"path\":\"可选项目内相对目录或文件\"}}，path 为空时列出项目摘要；file.read 使用 {{\"path\":\"项目内相对路径\"}}；file.write 使用 {{\"path\":\"项目内相对路径\",\"content\":\"文件内容\"}}；task.list input 可为空，用于读取 manifest 任务图、状态和 readyTaskIds；task.update 使用 {{\"taskId\":\"manifest taskId\",\"status\":\"pending|running|waiting-for-confirmation|completed|failed\"}}；command.run_limited 使用 {{\"commandId\":\"game.static_smoke\"}}，只支持本地静态自检；preview.start input 可为空，用于启动当前项目的 127.0.0.1 本地 HTTP 预览；canvas.asset_generate 使用 {{\"prompt\":\"要生成的美术素材描述\"}}，通过配置的 External Editor API 生成首版素材并登记到 assets；blackboard.write 使用 {{\"title\":\"标题\",\"content\":\"要共享给所有 Agent 的稳定结论\"}}；agent.message 使用 {{\"agentId\":\"目标 taskId\",\"content\":\"给目标 Agent 的定向消息\"}}；如果已有观察足够，请返回空 actions 并填写 response。其他工具 input 可为空。"
     );
     let request = LlmRunRequest::new(vec![
         LlmMessage::system(game_creator_agent_runtime_tool_plan_system_prompt()),
@@ -930,6 +930,7 @@ async fn execute_game_creator_agent_runtime_tool_action(
         "conversation.read" => observe_agent_runtime_conversation(root, agent_id),
         "asset.list" => observe_agent_runtime_assets(root),
         "project.index" => observe_agent_runtime_project_index(root),
+        "project.diff" => observe_agent_runtime_project_diff(root, &action.input),
         "file.list" => observe_agent_runtime_file_list(root, &action.input),
         "file.read" => observe_agent_runtime_file(root, &action.input),
         "file.write" => observe_agent_runtime_file_write(root, agent_id, &action.input),
@@ -961,6 +962,7 @@ fn game_creator_agent_runtime_tool_command_id(tool: &str) -> Option<&'static str
         "conversation.read" => Some("conversation.read"),
         "asset.list" => Some("asset.list"),
         "project.index" => Some("project.index"),
+        "project.diff" => Some("project.diff"),
         "file.list" => Some("file.list"),
         "file.read" => Some("file.read"),
         "file.write" => Some("file.write"),
@@ -982,6 +984,7 @@ fn agent_runtime_executable_tools() -> Vec<&'static str> {
         "conversation.read",
         "asset.list",
         "project.index",
+        "project.diff",
         "file.list",
         "file.read",
         "file.write",
@@ -1245,6 +1248,42 @@ fn observe_agent_runtime_project_index(root: &Path) -> AgentRuntimeToolObservati
     observation_from_text_result("project.index", result, "已读取项目文件索引")
 }
 
+fn observe_agent_runtime_project_diff(
+    root: &Path,
+    input: &serde_json::Value,
+) -> AgentRuntimeToolObservation {
+    let checkpoint_id =
+        agent_runtime_tool_input_text(input, &["checkpointId", "checkpoint_id", "id"]);
+    if checkpoint_id.trim().is_empty() {
+        return AgentRuntimeToolObservation {
+            tool: "project.diff".to_string(),
+            status: "failed".to_string(),
+            summary: "缺少 checkpointId".to_string(),
+            detail: None,
+        };
+    }
+    match diff_local_project_checkpoint_at(root, &checkpoint_id) {
+        Ok(diff) => {
+            let detail = format_agent_runtime_project_diff(&diff);
+            AgentRuntimeToolObservation {
+                tool: "project.diff".to_string(),
+                status: "ok".to_string(),
+                summary: format!("已对比 checkpoint {}", diff.checkpoint_id),
+                detail: Some(truncate_agent_runtime_text(
+                    sanitize_prompt_context(&detail).as_str(),
+                    AGENT_RUNTIME_TOOL_OBSERVATION_MAX_CHARS,
+                )),
+            }
+        }
+        Err(error) => AgentRuntimeToolObservation {
+            tool: "project.diff".to_string(),
+            status: "failed".to_string(),
+            summary: sanitize_agent_runtime_text(&error, 240),
+            detail: None,
+        },
+    }
+}
+
 fn observe_agent_runtime_file_list(
     root: &Path,
     input: &serde_json::Value,
@@ -1308,6 +1347,61 @@ fn observe_agent_runtime_file_list(
     observation_from_text_result("file.list", result, &summary)
 }
 
+fn format_agent_runtime_project_diff(diff: &LocalProjectDiffResult) -> String {
+    let added = agent_runtime_visible_project_diff_entries(&diff.added);
+    let changed = agent_runtime_visible_project_diff_entries(&diff.changed);
+    let deleted = agent_runtime_visible_project_diff_entries(&diff.deleted);
+    let mut lines = vec![
+        format!("checkpointId: {}", diff.checkpoint_id),
+        format!("added: {}", added.len()),
+        format!("changed: {}", changed.len()),
+        format!("deleted: {}", deleted.len()),
+    ];
+    append_agent_runtime_diff_entries(&mut lines, "added files", &added);
+    append_agent_runtime_diff_entries(&mut lines, "changed files", &changed);
+    append_agent_runtime_diff_entries(&mut lines, "deleted files", &deleted);
+    lines.join("\n")
+}
+
+fn agent_runtime_visible_project_diff_entries(
+    entries: &[LocalProjectDiffEntry],
+) -> Vec<&LocalProjectDiffEntry> {
+    entries
+        .iter()
+        .filter(|entry| agent_runtime_should_show_project_diff_path(&entry.path))
+        .collect()
+}
+
+fn agent_runtime_should_show_project_diff_path(path: &str) -> bool {
+    !matches!(
+        path,
+        ".agent/agent.db"
+            | ".agent/policy.json"
+            | ".agent/project.index.json"
+            | ".agent/project.lock"
+    ) && !path.starts_with(".agent/conversations/")
+        && !path.starts_with(".agent/checkpoints/")
+        && !path.starts_with(".agent/logs/")
+        && !path.starts_with(".agent/runtime/")
+}
+
+fn append_agent_runtime_diff_entries(
+    lines: &mut Vec<String>,
+    title: &str,
+    entries: &[&LocalProjectDiffEntry],
+) {
+    if entries.is_empty() {
+        return;
+    }
+    lines.push(format!("{title}:"));
+    for entry in entries.iter().take(20) {
+        lines.push(format!("- {}", entry.path));
+    }
+    if entries.len() > 20 {
+        lines.push(format!("- ... 还有 {} 个条目", entries.len() - 20));
+    }
+}
+
 fn observe_agent_runtime_task_list(root: &Path) -> AgentRuntimeToolObservation {
     let result = read_manifest_for_project(root).map(|manifest| {
         let ready_task_ids = ready_task_ids_for_tasks(&manifest.tasks);
@@ -2181,6 +2275,7 @@ fn default_game_creator_agent_runtime_allowed_tools() -> Vec<String> {
         "blackboard.write",
         "agent.message",
         "asset.list",
+        "project.diff",
         "file.list",
         "file.read",
         "file.write",
diff --git a/apps/ai-game-creator-shell/src-tauri/src/tests.rs b/apps/ai-game-creator-shell/src-tauri/src/tests.rs
index 32cd69db1..8702dfcfe 100644
--- a/apps/ai-game-creator-shell/src-tauri/src/tests.rs
+++ b/apps/ai-game-creator-shell/src-tauri/src/tests.rs
@@ -3662,6 +3662,190 @@ async fn background_agent_runtime_file_list_respects_project_policy() {
     fs::remove_dir_all(root).ok();
 }
 
+#[tokio::test]
+async fn background_agent_runtime_can_diff_checkpoint() {
+    let root = unique_project_path();
+    init_local_game_project_at(&root, "project-1", "月光厨房").expect("project init");
+    write_local_project_file_at(&root, "game/notes.txt", "v1").expect("write notes");
+    write_local_project_file_at(&root, "exports/README.md", "publish")
+        .expect("write export readme");
+    let checkpoint = create_local_project_checkpoint_at(&root).expect("create checkpoint");
+    write_local_project_file_at(&root, "game/notes.txt", "v2").expect("change notes");
+    write_local_project_file_at(&root, "game/new.txt", "new").expect("add file");
+    delete_local_project_file_at(&root, "exports/README.md").expect("delete export readme");
+    write_project_permission_policy_at(
+        &root,
+        ProjectPermissionPolicy {
+            denied_commands: Vec::new(),
+            confirm_commands: Vec::new(),
+        },
+    )
+    .expect("allow project diff");
+
+    let (sender, receiver) = mpsc::channel();
+    let plan_json = serde_json::json!({
+        "thinkingSummary": "需要查看 checkpoint 后的本地差异",
+        "plan": ["对比 checkpoint", "根据新增修改删除回复开发者"],
+        "actions": [
+            {
+                "tool": "project.diff",
+                "reason": "确认本轮项目文件变化",
+                "input": { "checkpointId": checkpoint.checkpoint_id }
+            }
+        ],
+        "response": ""
+    })
+    .to_string();
+    let base_url = spawn_mock_llm_server_responses_with_capture(
+        vec![plan_json, "checkpoint 差异已经确认。".to_string()],
+        Some(sender),
+    );
+    let _config_guard = write_test_local_config(format!(
+        r#"{{
+  "agentLlm": {{
+    "design-director": {{
+      "apiKey": "design-key",
+      "baseUrl": {base_url:?},
+      "model": "design-runtime-model",
+      "apiKind": "openai_responses"
+    }}
+  }}
+}}"#
+    ));
+
+    start_game_creator_agent_background_task_at(
+        &root,
+        "design-director",
+        "后台检查本地项目差异",
+        "design-project-diff-run",
+    )
+    .expect("start background task");
+
+    let plan_request = receiver
+        .recv_timeout(Duration::from_secs(2))
+        .expect("plan llm request");
+    assert!(plan_request.contains("project.diff"));
+    assert!(plan_request.contains("checkpointId"));
+    let final_request = receiver
+        .recv_timeout(Duration::from_secs(2))
+        .expect("final reply llm request");
+    assert!(final_request.contains("project.diff"));
+    assert!(final_request.contains("已对比 checkpoint"));
+    assert!(final_request.contains("added: 1"));
+    assert!(final_request.contains("changed: 1"));
+    assert!(final_request.contains("deleted: 1"));
+    assert!(final_request.contains("game/new.txt"));
+    assert!(final_request.contains("game/notes.txt"));
+    assert!(final_request.contains("exports/README.md"));
+
+    let runtime = wait_for_agent_runtime_idle(&root, "design-director");
+    assert_eq!(runtime.status, "idle");
+    assert!(runtime
+        .tool_policy
+        .auto_tools
+        .contains(&"project.diff".to_string()));
+    assert!(runtime
+        .observations
+        .iter()
+        .any(|item| item.contains("project.diff：ok · 已对比 checkpoint")));
+    assert!(runtime.recent_tool_calls.iter().any(|call| {
+        call.tool == "project.diff"
+            && call.status == "ok"
+            && call
+                .detail
+                .as_deref()
+                .is_some_and(|detail| detail.contains("game/new.txt"))
+    }));
+    let agent_db = fs::read_to_string(root.join(".agent/agent.db")).expect("agent db");
+    assert!(agent_db.contains("\"tool\":\"project.diff\""));
+
+    fs::remove_dir_all(root).ok();
+}
+
+#[tokio::test]
+async fn background_agent_runtime_project_diff_respects_project_policy() {
+    let root = unique_project_path();
+    init_local_game_project_at(&root, "project-1", "月光厨房").expect("project init");
+    write_local_project_file_at(&root, "game/blocked-notes.txt", "v1").expect("write notes");
+    let checkpoint = create_local_project_checkpoint_at(&root).expect("create checkpoint");
+    write_local_project_file_at(&root, "game/blocked-notes.txt", "v2").expect("change notes");
+    write_project_permission_policy_at(
+        &root,
+        ProjectPermissionPolicy {
+            denied_commands: Vec::new(),
+            confirm_commands: vec!["project.diff".to_string()],
+        },
+    )
+    .expect("write policy");
+
+    let (sender, receiver) = mpsc::channel();
+    let plan_json = serde_json::json!({
+        "thinkingSummary": "尝试对比 checkpoint",
+        "plan": ["对比 checkpoint", "回复开发者"],
+        "actions": [
+            {
+                "tool": "project.diff",
+                "reason": "需要知道项目变化",
+                "input": { "checkpointId": checkpoint.checkpoint_id }
+            }
+        ],
+        "response": ""
+    })
+    .to_string();
+    let base_url = spawn_mock_llm_server_responses_with_capture(
+        vec![plan_json, "对比差异需要先获得用户确认。".to_string()],
+        Some(sender),
+    );
+    let _config_guard = write_test_local_config(format!(
+        r#"{{
+  "agentLlm": {{
+    "design-director": {{
+      "apiKey": "design-key",
+      "baseUrl": {base_url:?},
+      "model": "design-runtime-model",
+      "apiKind": "openai_responses"
+    }}
+  }}
+}}"#
+    ));
+
+    start_game_creator_agent_background_task_at(
+        &root,
+        "design-director",
+        "后台尝试检查本地项目差异",
+        "design-project-diff-policy-run",
+    )
+    .expect("start background task");
+
+    let plan_request = receiver
+        .recv_timeout(Duration::from_secs(2))
+        .expect("plan llm request");
+    assert!(plan_request.contains("confirmTools"));
+    assert!(plan_request.contains("project.diff"));
+    let final_request = receiver
+        .recv_timeout(Duration::from_secs(2))
+        .expect("final reply llm request");
+    assert!(final_request.contains("项目权限策略要求用户确认：project.diff"));
+    assert!(!final_request.contains("changed: 1"));
+    assert!(!final_request.contains("game/blocked-notes.txt"));
+
+    let runtime = wait_for_agent_runtime_idle(&root, "design-director");
+    assert_eq!(runtime.status, "idle");
+    assert!(runtime
+        .tool_policy
+        .confirm_tools
+        .contains(&"project.diff".to_string()));
+    assert!(runtime.observations.iter().any(
+        |item| item.contains("project.diff：blocked · 项目权限策略要求用户确认：project.diff")
+    ));
+    assert!(!runtime
+        .observations
+        .iter()
+        .any(|item| item.contains("project.diff：ok")));
+
+    fs::remove_dir_all(root).ok();
+}
+
 #[tokio::test]
 async fn background_agent_runtime_queues_same_agent_tasks_and_drains_them() {
     let root = unique_project_path();
diff --git a/docs/project-memory/shared-memory/decision-log.md b/docs/project-memory/shared-memory/decision-log.md
index e44470b85..c154a5fe7 100644
--- a/docs/project-memory/shared-memory/decision-log.md
+++ b/docs/project-memory/shared-memory/decision-log.md
@@ -19,12 +19,13 @@
 ## 2026-07-09 AI 游戏创作 App Runtime V1 增加单 Agent 后台任务
 
 - 背景：开发用单 Agent 聊天已经能真实调用各 Agent 的 LLM 路由并持久化对话，但 Agent 仍主要表现为同步问答，用户无法明确投递一个任务让某个 Agent 独立运行，也无法同时启动多个 Agent 的工作。
-- 决策：在现有 `.agent/runtime` 和 `.agent/conversations` 基础上新增单 Agent 后台任务入口。Tauri 命令 `start_game_creator_agent_runtime_task` 立即写入该 Agent 的 runtime state/event/task history，追加用户任务到 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl`，随后在 App 进程内启动 tokio task 执行最小 Agent loop：Agent 按轮输出 `thinkingSummary / plan / actions / response`，Runtime 按白名单和项目权限策略执行工具并记录 `action / observation` 事件，再把已有 observation 放回下一轮 prompt，让 Agent 修正计划、继续行动或用空 actions + response 收束；当前后台任务最多执行 3 轮 loop，仍未收束时再按最后计划和全部观察生成最终回复。完成或失败后把 assistant 回复或错误追加回对话，并写入 `.agent/agent.db` 审计记录。工具箱包含只读工具 `memory.read`、`conversation.read`、`asset.list`、`project.index`、`file.list`、`file.read`，以及受策略保护的写/运行工具 `memory.write`、`file.write`、`command.run_limited`、`blackboard.write` 和 `agent.message`；`memory.write` 可追加或覆盖本 Agent 私有记忆、项目长期/短期记忆或黑板，`file.write` 只能写项目内相对路径，`command.run_limited` 只接受 `game.static_smoke` 并复用本地静态自检安全边界，`blackboard.write` 追加共享黑板，`agent.message` 写目标 Agent 对话；策略要求确认或拒绝时不执行写入或运行，只把策略结果作为 observation 回给 Agent。每个 Agent 的任务历史落在 `.agent/runtime/tasks/<agentId>.jsonl`，读 runtime 时按 `runId` 去重返回最近任务，任务视角状态使用 `pending / running / completed / failed`，Runtime state 增加 `nextStep`，UI 在 Runtime 面板和主 Agent 状态卡展示当前任务、动作、下一步与最近任务。不同 Agent 使用独立 `.agent/runtime/locks/<agentId>.lock`，允许并行运行；同一 Agent 已有运行任务时，新任务会先进入该 Agent 的 pending 队列，当前 drain 持锁完成后串行继续下一条 pending。该能力仍不是独立 OS 进程或跨重启离线常驻 worker。
+- 决策：在现有 `.agent/runtime` 和 `.agent/conversations` 基础上新增单 Agent 后台任务入口。Tauri 命令 `start_game_creator_agent_runtime_task` 立即写入该 Agent 的 runtime state/event/task history，追加用户任务到 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl`，随后在 App 进程内启动 tokio task 执行最小 Agent loop：Agent 按轮输出 `thinkingSummary / plan / actions / response`，Runtime 按白名单和项目权限策略执行工具并记录 `action / observation` 事件，再把已有 observation 放回下一轮 prompt，让 Agent 修正计划、继续行动或用空 actions + response 收束；当前后台任务最多执行 3 轮 loop，仍未收束时再按最后计划和全部观察生成最终回复。完成或失败后把 assistant 回复或错误追加回对话，并写入 `.agent/agent.db` 审计记录。工具箱包含只读工具 `memory.read`、`conversation.read`、`asset.list`、`project.index`、`project.diff`、`file.list`、`file.read`，以及受策略保护的写/运行工具 `memory.write`、`file.write`、`command.run_limited`、`blackboard.write` 和 `agent.message`；`memory.write` 可追加或覆盖本 Agent 私有记忆、项目长期/短期记忆或黑板，`file.write` 只能写项目内相对路径，`command.run_limited` 只接受 `game.static_smoke` 并复用本地静态自检安全边界，`blackboard.write` 追加共享黑板，`agent.message` 写目标 Agent 对话；策略要求确认或拒绝时不执行写入或运行，只把策略结果作为 observation 回给 Agent。每个 Agent 的任务历史落在 `.agent/runtime/tasks/<agentId>.jsonl`，读 runtime 时按 `runId` 去重返回最近任务，任务视角状态使用 `pending / running / completed / failed`，Runtime state 增加 `nextStep`，UI 在 Runtime 面板和主 Agent 状态卡展示当前任务、动作、下一步与最近任务。不同 Agent 使用独立 `.agent/runtime/locks/<agentId>.lock`，允许并行运行；同一 Agent 已有运行任务时，新任务会先进入该 Agent 的 pending 队列，当前 drain 持锁完成后串行继续下一条 pending。该能力仍不是独立 OS 进程或跨重启离线常驻 worker。
 - 2026-07-10 补充：后台 Agent Runtime 的白名单工具继续扩到 `preview.start`，让 Agent 在完成写盘或静态自检后能按策略自行启动当前项目的 `127.0.0.1` 本地 HTTP 预览。该工具复用 `preview.start` 权限策略、项目写锁、共享 `PreviewRegistry`、manifest 预览状态、`.agent/logs/preview.log` 和 run trace 追加逻辑；写入 `.agent/agent.db` 的审计类型为 `agent.runtime.preview.start`。发给 LLM 的 observation 只包含 localhost URL 和端口，不包含用户项目绝对路径。
 - 2026-07-10 补充：后台 Agent Runtime 的白名单工具继续扩到 `canvas.asset_generate`，让美术类 Agent 可在 loop 中自行请求生成首版美术素材。该工具读取 AppData / Tauri 配置中的 `editorApi`，复用 `canvas.asset_generate` 权限策略、项目写锁、External Editor API 生成和下载链路、manifest 资产登记以及 `canvas.asset_generate` 本地索引记录；另写 `agent.runtime.canvas.asset_generate` 记录到 `.agent/agent.db`，标明触发的 agent 与本地素材路径。API Key 不进入 prompt observation、manifest、agent.db 或日志；策略要求确认或拒绝时不会调用外部 API。
 - 补充：规范 Agent ID 统一使用 manifest taskId，例如 `art-asset-plan` 和 `code-prototype`；历史前端曾使用的 `group-role` 别名只在 Tauri command 层兼容并映射到规范 taskId。主窗口 Agent 状态列表通过 `read_game_creator_agent_runtimes` 批量读取 `.agent/runtime/agents/<taskId>.json` 和最近任务，把每个 Agent 的 Runtime 状态、当前动作和最近 task 直接显示在状态卡片和 `/agents` 汇总里。
 - 2026-07-10 补充：单 Agent 聊天和后台 planning prompt 统一注入本 Agent 的 Runtime 连续上下文，包括最近状态、runId、当前任务、计划、观察、最近回复、最近工具动作、最近事件、最近任务和工具策略摘要；上下文只按规范 taskId 读取本 Agent runtime，进入 prompt 前过滤密钥和本机绝对路径。新后台 run 启动时继承同 Agent 上次 `recentToolCalls` 和 `lastResponse`，让下一轮任务能基于前一轮真实行动证据继续推理，同时不串入其他 Agent 的 runtime。
 - 2026-07-10 补充：后台 Agent Runtime 的白名单工具继续扩到 `file.list`，让 Agent 可先列出项目文件摘要或某个相对目录下的条目，再决定是否读取具体文件或继续行动。该工具复用 `file.list` 项目权限策略，策略要求确认或拒绝时不会枚举项目文件；observation 只包含项目相对路径、类型和大小，不读取文件内容、不返回项目绝对路径。
+- 2026-07-10 补充：后台 Agent Runtime 的白名单工具继续扩到 `project.diff`，让 Agent 可基于已存在 checkpoint 观察本地项目新增、修改和删除摘要。该工具复用 `project.diff` 项目权限策略，策略要求确认或拒绝时不会执行 diff；observation 只包含 checkpoint id、三类计数和项目相对路径，不返回本机绝对路径或文件正文。
 - 影响范围：`apps/ai-game-creator-shell` 的 Tauri command、Agent Runtime state/event、开发窗口单 Agent 聊天、项目内 Agent 对话弹窗、`appSurface.test.ts` 和 AI 游戏创作 App 实施计划。
 - 验证方式：运行 Tauri Rust 后台 Agent 并行测试、壳前端 appSurface 测试、壳 typecheck、编码检查和 `git diff --check`。
 - 关联文档：`docs/technical/【技术方案】AI游戏创作智能体App实施计划-2026-06-24.md`。
diff --git a/docs/technical/【技术方案】AI游戏创作智能体App实施计划-2026-06-24.md b/docs/technical/【技术方案】AI游戏创作智能体App实施计划-2026-06-24.md
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--- a/docs/technical/【技术方案】AI游戏创作智能体App实施计划-2026-06-24.md
+++ b/docs/technical/【技术方案】AI游戏创作智能体App实施计划-2026-06-24.md
@@ -32,7 +32,7 @@ Agent Runtime 负责：
 - 开发窗口能力：debug 构建额外打开 `developer` 窗口，走 `index.html?agent-chat`；开发者可选择 Agent、授权本地项目路径，并通过 `read_local_conversation` / `append_local_conversation_message` 读写 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl`，通过 `agentLlm.<agentId>` 调用该 Agent 的独立 LLM 路由做真实对话，用于单独调试某个 Agent 的长期对话上下文。这里的 `<agentId>` 以 manifest taskId 为规范值，旧 `group-role` 别名只作为兼容输入映射到 taskId。
 - 命令能力：内置命令调用、权限 gate、执行日志；v1 只允许白名单受限命令，不执行任意 shell。
 - 编排能力：任务拆分、任务图依赖、专业组调度、多智能体协作；Runtime V1 会为单 Agent 对话和生成 loop 中的角色 brief 写入独立 runtime state / event，先解决“每个 Agent 正在做什么、跑到哪一步、最近一次 task/run 是什么”的可观测性。
-- 后台任务能力：开发窗口单 Agent 聊天和项目内 Agent 对话弹窗可把当前输入投递为单 Agent 后台任务，Tauri 命令 `start_game_creator_agent_runtime_task` 会立即写入该 Agent 的 `.agent/runtime/agents/<agentId>.json`、`.agent/runtime/events/<agentId>.jsonl`、`.agent/runtime/tasks/<agentId>.jsonl` 和 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl`，随后在 App 进程内启动 tokio task 执行最小 Agent loop：每轮让该 Agent 输出 `thinkingSummary / plan / actions / response`，Runtime 按白名单和项目权限策略执行工具动作，写入 `action / observation` 事件，再把 observation 放入下一轮 prompt 让 Agent 修正计划、继续行动或用空 actions + response 收束；后台任务最多执行 3 轮 loop，仍未收束时再按最后计划和全部观察生成最终回复并追加回对话。工具箱包含只读工具 `memory.read`、`conversation.read`、`asset.list`、`project.index`、`file.list`、`file.read`，以及受策略保护的写/运行工具 `memory.write`、`file.write`、`command.run_limited`、`blackboard.write` 和 `agent.message`；`memory.write` 可追加或覆盖本 Agent 私有记忆、项目长期/短期记忆或黑板，`file.write` 只能写项目内相对路径并记录审计，`command.run_limited` 只接受 `game.static_smoke` 并复用本地静态自检安全边界，`blackboard.write` 追加 `memory/blackboard.md`，`agent.message` 给目标 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl` 写入 tool 留言，策略要求确认或拒绝时不执行写入或运行，只把策略结果作为 observation 回给 Agent。`read_game_creator_agent_runtime` 会按 `runId` 去重返回最近任务，`read_game_creator_agent_runtimes` 批量读取所有规范 taskId 的 runtime；开发窗口、项目内 Agent 对话弹窗和主窗口 Agent 状态列表展示最近任务、当前任务、当前动作、下一步和运行阶段。不同 Agent 使用各自 runtime 锁，可以并行运行；同一 Agent 已有运行任务时，新任务会先写成 `pending / queued`，由当前后台 drain 在完成后串行继续执行。该能力仍属于 Runtime V1 的进程内任务，不是独立 OS 进程或跨重启离线常驻 worker。
+- 后台任务能力：开发窗口单 Agent 聊天和项目内 Agent 对话弹窗可把当前输入投递为单 Agent 后台任务，Tauri 命令 `start_game_creator_agent_runtime_task` 会立即写入该 Agent 的 `.agent/runtime/agents/<agentId>.json`、`.agent/runtime/events/<agentId>.jsonl`、`.agent/runtime/tasks/<agentId>.jsonl` 和 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl`，随后在 App 进程内启动 tokio task 执行最小 Agent loop：每轮让该 Agent 输出 `thinkingSummary / plan / actions / response`，Runtime 按白名单和项目权限策略执行工具动作，写入 `action / observation` 事件，再把 observation 放入下一轮 prompt 让 Agent 修正计划、继续行动或用空 actions + response 收束；后台任务最多执行 3 轮 loop，仍未收束时再按最后计划和全部观察生成最终回复并追加回对话。工具箱包含只读工具 `memory.read`、`conversation.read`、`asset.list`、`project.index`、`project.diff`、`file.list`、`file.read`，以及受策略保护的写/运行工具 `memory.write`、`file.write`、`command.run_limited`、`blackboard.write` 和 `agent.message`；`memory.write` 可追加或覆盖本 Agent 私有记忆、项目长期/短期记忆或黑板，`file.write` 只能写项目内相对路径并记录审计，`command.run_limited` 只接受 `game.static_smoke` 并复用本地静态自检安全边界，`blackboard.write` 追加 `memory/blackboard.md`，`agent.message` 给目标 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl` 写入 tool 留言，策略要求确认或拒绝时不执行写入或运行，只把策略结果作为 observation 回给 Agent。`read_game_creator_agent_runtime` 会按 `runId` 去重返回最近任务，`read_game_creator_agent_runtimes` 批量读取所有规范 taskId 的 runtime；开发窗口、项目内 Agent 对话弹窗和主窗口 Agent 状态列表展示最近任务、当前任务、当前动作、下一步和运行阶段。不同 Agent 使用各自 runtime 锁，可以并行运行；同一 Agent 已有运行任务时，新任务会先写成 `pending / queued`，由当前后台 drain 在完成后串行继续执行。该能力仍属于 Runtime V1 的进程内任务，不是独立 OS 进程或跨重启离线常驻 worker。
 - 2026-07-10 补充：Agent Runtime state 新增 `toolPolicy`，按当前项目 `.agent/policy.json` 派生工具级 `allowedTools / autoTools / confirmTools / deniedTools` 快照；后台 planning prompt 会带入该快照，让 Agent 在规划时知道哪些工具会自动执行、需要确认或被拒绝。`blackboard.write` 继承 `memory.write` 策略，`agent.message` 继承 `conversation.write` 策略；实际执行仍以 Runtime 的白名单和项目权限 gate 为准。
 - 2026-07-10 补充：Agent Runtime state 新增 `recentToolCalls`，每次后台工具执行后记录最近 20 条结构化工具动作，包含 tool、status、reason、summary、detail 和 updatedAt；开发窗口、项目内 Agent 对话弹窗和主窗口 Agent 状态列表可直接展示“最近动作”，不再只能从 observation 字符串里猜测 action / observation 对应关系。字段只保存过滤后的摘要和观察细节，不保存原始 API Key 或任意未过滤输入。
 - 2026-07-10 补充：单 Agent 聊天和后台 planning prompt 会读取同一个 Agent 的 Runtime 连续上下文，把本 Agent 最近 status / phase / runId / 当前任务 / 下一步、最近回复、计划、观察、最近 3 条工具动作、最近事件、最近 3 条任务记录和工具策略摘要带入下一轮推理；上下文按规范 taskId 隔离，不读取其他 Agent 的 runtime 文件，并在进入 prompt 前过滤密钥和本机绝对路径。新后台 run 启动时会继承本 Agent 上次 `recentToolCalls` 和 `lastResponse`，让多轮任务不丢失结构化行动证据。
@@ -41,6 +41,7 @@ Agent Runtime 负责：
 - 2026-07-10 补充：后台任务工具箱已加入 `task.list`。Agent 可在 loop 中读取 manifest 任务图、每个 seed task 的状态 / 依赖 / 产物交接，以及按依赖计算的 `readyTaskIds`；Runtime 复用 `task.list` 项目权限策略，策略要求确认或拒绝时只返回策略 observation，不向 LLM 暴露任务图细节。
 - 2026-07-10 补充：后台任务工具箱已加入 `task.update`。Agent 可在 loop 中把 manifest 种子任务状态更新为 `pending / running / waiting-for-confirmation / completed / failed`，用于表达长期后台任务的当前进度；Runtime 复用 `task.update` 策略和项目写锁，实际只修改 `.agent/manifest.json` 中已有 taskId 的 `status`，并写入 `agent.runtime.task.update` 审计记录。策略要求确认或拒绝时不会修改 manifest，也不会创建新任务。
 - 2026-07-10 补充：后台任务工具箱已加入 `file.list`。Agent 可在 loop 中自行列出项目文件摘要或某个相对目录下的文件摘要，再决定是否继续读取具体文件；Runtime 复用 `file.list` 项目权限策略，observation 只包含项目相对路径、类型和大小，不读取文件内容、不返回项目绝对路径。
+- 2026-07-10 补充：后台任务工具箱已加入 `project.diff`。Agent 可在 loop 中基于已存在 checkpoint 查看当前项目新增、修改和删除摘要；Runtime 复用 `project.diff` 项目权限策略，策略要求确认或拒绝时不执行 diff，observation 只包含 checkpoint id、三类计数和项目相对路径，不返回本机绝对路径或文件正文。
 - 任务图能力：每轮 Orchestrator agenda、ready / active task 选择、Evaluator 结构化返工路由、返工轮 carry-over。
 - 记忆能力：短期记忆 `memory/session.md`、长期记忆 `memory/project.md`、项目级黑板 `memory/blackboard.md` 和角色私有记忆 `memory/agents/<group>/<role>.md`；黑板用于共享重要跨 agent 记忆，角色私有记忆只给对应角色 brief 读取和追加。最近 project / agent conversation 会作为短期 prompt 上下文读取，不替代正式 memory 文件。
 - 对话能力：结构化对话记录统一落在 `.agent/conversations/` 的 append-only JSONL；普通聊天写 `.agent/conversations/project.jsonl`，进入单个 agent 后只写对应 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl`，不把原始对话混进项目黑板或角色私有记忆。
@@ -262,12 +263,13 @@ game-project/
 - Tauri Rust 入口保持薄壳：`src-tauri/src/main.rs` 只保留共享类型 / 常量、模块声明、CLI preflight、`tauri::Builder`、运行时配置初始化和 `invoke_handler` 清单；命令行入口放在 `cli.rs`，Tauri command 包装放在 `commands.rs`，运行时配置与 LLM 配置检查放在 `config.rs`，Agent loop 与生成编排放在 `agent.rs`，上传 / 画板 / 平台美术生成接入放在 `assets.rs`，本地项目文件、记忆、对话、权限、checkpoint、manifest 和通用路径工具放在 `project.rs`，本地 HTTP 预览与 preview 命令放在 `preview.rs`，旧窗口兼容命令放在 `windows.rs`，Rust 单测放在 `tests.rs`。后续继续拆分时保持 Tauri command 名、JSON 字段、`.agent/*` 路径和错误语义不变。
 - 本地项目初始化会创建 `game/`、`assets/`、`memory/`、`memory/agents/`、`exports/`、`.agent/logs/`，写入 `.agent/manifest.json`，生成 append-only JSONL 本地项目索引 `.agent/agent.db`，并生成默认 `game/index.html`。
 - v1 conversation 记录使用 append-only JSONL，每行带 `schemaVersion`、`role`、`content`、`agentId` 和 `updatedAt`，作为聊天历史和单 agent 对话历史的事实源；目录在首次写入时创建。
-- 开发窗口和项目内 Agent 对话弹窗的“后台运行”只启动或排队单 Agent 后台任务，不阻塞等待回复；用户可刷新同一 Agent 对话或 runtime 状态查看进度和结果。后台任务会向 `.agent/runtime/tasks/<agentId>.jsonl` 追加任务视角记录，任务状态使用 `pending / running / completed / failed`，读取时按 `runId` 去重返回最近任务；runtime state 自身仍可在完成后显示 `idle / completed`，二者语义分开。同一 Agent 的 pending 任务由持有 `.agent/runtime/locks/<agentId>.lock` 的后台 drain 串行执行，避免同一 Agent 并发抢上下文；不同 Agent 仍可并行。后台任务的核心 loop 最多 3 轮：每轮把已有 observation 带回 LLM 让 Agent 重新规划，只有 actions 为空且 response 非空时提前收束，否则继续执行白名单工具，跑满后再进入最终回复整理。后台任务完成后会把 assistant 回复追加到对应 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl`，并向 `.agent/agent.db` 写入 `agent.runtime.background_task.queued` / `agent.runtime.background_task` / `agent.runtime.tool_observation` / `agent.runtime.memory.write` / `agent.runtime.file.write` / `agent.runtime.command.run_limited` / `agent.runtime.blackboard.write` / `agent.runtime.agent.message` / `agent.runtime.background_task.completed` / `agent.runtime.background_task.failed` 审计记录。当前工具箱开放只读工具 `memory.read`、`conversation.read`、`asset.list`、`project.index`、`file.list`、`file.read`，以及受策略保护的写/运行工具 `memory.write`、`file.write`、`command.run_limited`、`blackboard.write` 和 `agent.message`；若项目策略要求确认或拒绝，对应工具不会执行，Runtime 会把策略结果作为 observation 回给 Agent。`toolPolicy` 保存当前工具级权限快照，供 planning prompt 和状态面板展示；`recentToolCalls` 保存最近 20 条结构化工具动作，供状态面板展示最近动作；`.agent/agent.db` 追加写入按整行 JSONL 写入，减少多个 Agent 同时完成时的行交错风险。
+- 开发窗口和项目内 Agent 对话弹窗的“后台运行”只启动或排队单 Agent 后台任务，不阻塞等待回复；用户可刷新同一 Agent 对话或 runtime 状态查看进度和结果。后台任务会向 `.agent/runtime/tasks/<agentId>.jsonl` 追加任务视角记录，任务状态使用 `pending / running / completed / failed`，读取时按 `runId` 去重返回最近任务；runtime state 自身仍可在完成后显示 `idle / completed`，二者语义分开。同一 Agent 的 pending 任务由持有 `.agent/runtime/locks/<agentId>.lock` 的后台 drain 串行执行，避免同一 Agent 并发抢上下文；不同 Agent 仍可并行。后台任务的核心 loop 最多 3 轮：每轮把已有 observation 带回 LLM 让 Agent 重新规划，只有 actions 为空且 response 非空时提前收束，否则继续执行白名单工具，跑满后再进入最终回复整理。后台任务完成后会把 assistant 回复追加到对应 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl`，并向 `.agent/agent.db` 写入 `agent.runtime.background_task.queued` / `agent.runtime.background_task` / `agent.runtime.tool_observation` / `agent.runtime.memory.write` / `agent.runtime.file.write` / `agent.runtime.command.run_limited` / `agent.runtime.blackboard.write` / `agent.runtime.agent.message` / `agent.runtime.background_task.completed` / `agent.runtime.background_task.failed` 审计记录。当前工具箱开放只读工具 `memory.read`、`conversation.read`、`asset.list`、`project.index`、`project.diff`、`file.list`、`file.read`，以及受策略保护的写/运行工具 `memory.write`、`file.write`、`command.run_limited`、`blackboard.write` 和 `agent.message`；若项目策略要求确认或拒绝，对应工具不会执行，Runtime 会把策略结果作为 observation 回给 Agent。`toolPolicy` 保存当前工具级权限快照，供 planning prompt 和状态面板展示；`recentToolCalls` 保存最近 20 条结构化工具动作，供状态面板展示最近动作；`.agent/agent.db` 追加写入按整行 JSONL 写入，减少多个 Agent 同时完成时的行交错风险。
 - 2026-07-10 补充：当前工具箱还开放 `preview.start`，审计记录类型为 `agent.runtime.preview.start`；该工具不会打开任意 URL，只启动当前授权项目的 `127.0.0.1` 本地预览，并和 Tauri 用户命令共用同一个 `PreviewRegistry`。
 - 2026-07-10 补充：当前工具箱还开放 `canvas.asset_generate`，审计记录类型为 `agent.runtime.canvas.asset_generate`；该工具只通过配置好的 External Editor API 生成并回流素材，不暴露任意上传 / 任意网络请求能力。
 - 2026-07-10 补充：当前工具箱还开放 `task.list`；该工具只读取 manifest 任务图、状态、依赖、产物和 `readyTaskIds`，并受 `task.list` 项目权限策略保护。
 - 2026-07-10 补充：当前工具箱还开放 `task.update`，审计记录类型为 `agent.runtime.task.update`；该工具只允许更新 manifest 中已有任务的状态，并受 `task.update` 项目权限策略保护。
 - 2026-07-10 补充：当前工具箱还开放 `file.list`；该工具只读列出项目文件摘要，可按相对路径过滤，并受 `file.list` 项目权限策略保护。
+- 2026-07-10 补充：当前工具箱还开放 `project.diff`；该工具只读返回 checkpoint 对比后的新增、修改、删除计数和相对路径摘要，并受 `project.diff` 项目权限策略保护。
 - 普通用户可在聊天框输入 `/project /绝对路径` 生成待确认的 `project.create` 命令，用于授权并初始化本地项目目录；相对路径不会生成待确认命令；开发窗口仍可直接编辑项目路径。
 - 单窗口首页和项目组页可选择、打开、新建或显示当前输入的项目绝对路径；最近项目行也可显示目录，非法或相对路径不会调用系统文件管理器。
 - 普通用户侧的生成、上传、运行、自检、预览状态 / 启动 / 打开 / 停止、记忆写入和画板资产导入都必须先完成 `/project` 初始化；未初始化时只提示设置本地项目，不落到默认临时目录。