# secrets

跨设备密钥与配置管理 CLI，基于 Rust + PostgreSQL 18。

将服务器信息、服务凭据统一存入数据库，供本地工具和 AI 读取上下文。每个敏感字段单独行存储（`secrets` 子表），字段名、类型、长度以明文保存便于 AI 理解，仅值本身使用 AES-256-GCM 加密；主密钥由 Argon2id 从主密码派生并存入系统钥匙串。

## 安装

```bash
cargo build --release
# 或从 Release 页面下载预编译二进制
```

已有旧版本时，可执行 `secrets upgrade` 自动下载最新版并替换。该命令会校验 Release 附带的 `.sha256` 摘要后再安装。

## 首次使用（每台设备各执行一次）

```bash
# 1. 配置数据库连接（会先验证连接可用再写入）
secrets config set-db "postgres://postgres:<password>@<host>:<port>/secrets"

# 2. 初始化主密钥（提示输入至少 8 位的主密码，派生后存入 OS 钥匙串）
secrets init
```

主密码不会存储，仅用于派生主密钥，且至少需 8 位。同一主密码在所有设备上会得到相同主密钥（salt 存于数据库，首台设备生成后共享）。

**主密钥存储**：macOS → Keychain；Windows → Credential Manager；Linux → keyutils（会话级，重启后需再次 `secrets init`）。

**从旧版（明文存储）升级**：升级后首次运行需执行 `secrets init` 即可（明文记录需手动重新 add 或通过 update 更新）。

## AI Agent 快速指南

这个 CLI 以 AI 使用优先设计。核心路径只有一条：**读取用 `search`，写入用 `add` / `update`**。

### 第一步：发现有哪些数据

```bash
# 列出所有记录摘要（默认最多 50 条，安全起步）
secrets search --summary --limit 20

# 按 namespace 过滤
secrets search -n refining --summary --limit 20

# 按最近更新排序
secrets search --sort updated --limit 10 --summary
```

`--summary` 只返回轻量字段（namespace、kind、name、tags、desc、updated_at），不含完整 metadata 和 secrets。

### 第二步：精确读取单条记录

```bash
# 精确定位（namespace + kind + name 三元组）
secrets search -n refining --kind service --name gitea

# 获取完整记录（含 secrets 字段 schema：field_name、field_type、value_len，无需 master_key）
secrets search -n refining --kind service --name gitea -o json

# 直接提取单个 metadata 字段值（最短路径）
secrets search -n refining --kind service --name gitea -f metadata.url

# 同时提取多个 metadata 字段
secrets search -n refining --kind service --name gitea \
  -f metadata.url -f metadata.default_org

# 需要 secrets 时，改用 inject / run
secrets inject -n refining --kind service --name gitea
secrets run -n refining --kind service --name gitea -- printenv
```

`search` 展示 metadata 与 secrets 的字段 schema（字段名、类型、长度），不展示 secret 值本身；需要值时用 `inject` / `run`。

### 输出格式

| 场景 | 推荐命令 |
|------|----------|
| AI 解析 / 管道处理 | `-o json` 或 `-o json-compact` |
| 注入 secrets 到环境变量 | `inject` / `run` |
| 人类查看 | 默认 `text`（TTY 下自动启用） |
| 非 TTY（管道/重定向） | 自动 `json-compact` |

说明：`text` 输出中的时间会按当前机器本地时区显示；`json/json-compact` 继续使用 UTC（RFC3339 风格）以便脚本和 AI 稳定解析。

```bash
# 管道直接 jq 解析（非 TTY 自动 json-compact）
secrets search -n refining --kind service | jq '.[].name'

# 需要 secrets 时，使用 inject / run
secrets inject -n refining --kind service --name gitea > ~/.config/gitea/secrets.env
secrets run -n refining --kind service --name gitea -- ./deploy.sh
```

## 完整命令参考

```bash
# 查看帮助（包含各子命令 EXAMPLES）
secrets --help
secrets init --help           # 主密钥初始化
secrets search --help
secrets add --help
secrets update --help
secrets delete --help
secrets config --help
secrets upgrade --help     # 检查并更新 CLI 版本
secrets export --help      # 批量导出（JSON/TOML/YAML）
secrets import --help      # 批量导入（JSON/TOML/YAML）

# ── search ──────────────────────────────────────────────────────────────────
secrets search --summary --limit 20                        # 发现概览
secrets search -n refining --kind service                  # 按 namespace + kind
secrets search -n refining --kind service --name gitea     # 精确查找
secrets search -q mqtt                                     # 关键词模糊搜索
secrets search --tag hongkong                              # 按 tag 过滤
secrets search -n refining --kind service --name gitea -f metadata.url   # 提取 metadata 字段
secrets search -n refining --kind service --name gitea -o json            # 完整记录（含 secrets schema）
secrets search --sort updated --limit 10 --summary         # 最近改动
secrets search -n refining --summary --limit 10 --offset 10  # 翻页

# ── add ──────────────────────────────────────────────────────────────────────
secrets add -n refining --kind server --name my-server \
  --tag aliyun --tag shanghai \
  -m ip=10.0.0.1 -m desc="Example ECS" \
  -s username=root -s ssh_key=@./keys/server.pem

# 多行文件直接写入嵌套 secret 字段
secrets add -n refining --kind server --name my-server \
  -s credentials:content@./keys/server.pem

# 使用 typed JSON 写入 secret（布尔、数字、数组、对象）
secrets add -n refining --kind service --name deploy-bot \
  -s enabled:=true \
  -s retry_count:=3 \
  -s scopes:='["repo","workflow"]' \
  -s extra:='{"region":"ap-east-1","verify_tls":true}'

secrets add -n refining --kind service --name gitea \
  --tag gitea \
  -m url=https://code.example.com -m default_org=myorg \
  -s token=<token>

# ── update ───────────────────────────────────────────────────────────────────
secrets update -n refining --kind server --name my-server -m ip=10.0.0.1
secrets update -n refining --kind service --name gitea --add-tag production -s token=<new>
secrets update -n refining --kind service --name mqtt --remove-meta old_port --remove-secret old_key
secrets update -n refining --kind server --name my-server --remove-secret credentials:content

# ── delete ───────────────────────────────────────────────────────────────────
secrets delete -n refining --kind service --name legacy-mqtt   # 精确删除单条（--kind 必填）
secrets delete -n refining --dry-run                          # 预览批量删除（不写入）
secrets delete -n ricnsmart                                    # 批量删除整个 namespace
secrets delete -n ricnsmart --kind server                      # 批量删除指定 kind

# ── init ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
secrets init              # 主密钥初始化（每台设备一次，主密码至少 8 位，派生后存钥匙串）

# ── config ───────────────────────────────────────────────────────────────────
secrets config set-db "postgres://postgres:<password>@<host>:<port>/secrets"   # 先验证再写入
secrets config show    # 密码脱敏展示
secrets config path    # 打印配置文件路径

# ── upgrade ──────────────────────────────────────────────────────────────────
secrets upgrade --check   # 仅检查是否有新版本
secrets upgrade           # 下载、校验 SHA-256 并安装最新版（可通过 SECRETS_UPGRADE_URL 自托管）

# ── export ────────────────────────────────────────────────────────────────────
secrets export --file backup.json                        # 全量导出到 JSON
secrets export -n refining --file refining.toml          # 按 namespace 导出为 TOML
secrets export -n refining --kind service --file svc.yaml   # 按 kind 导出为 YAML
secrets export --tag production --file prod.json         # 按 tag 过滤
secrets export -q mqtt --file mqtt.json                   # 模糊搜索导出
secrets export --no-secrets --file schema.json           # 仅导出 schema（无需主密钥）
secrets export -n refining --format yaml                  # 输出到 stdout，指定格式

# ── import ────────────────────────────────────────────────────────────────────
secrets import backup.json                               # 导入（冲突时报错）
secrets import --force refining.toml                     # 冲突时覆盖已有记录
secrets import --dry-run backup.yaml                     # 预览将要执行的操作（不写入）

# ── 调试 ──────────────────────────────────────────────────────────────────────
secrets --verbose search -q mqtt
RUST_LOG=secrets=trace secrets search
```

## 数据模型

主表 `entries`（namespace、kind、name、tags、metadata）+ 子表 `secrets`（每个加密字段一行，含 field_name、field_type、value_len、encrypted）。首次连接自动建表；同时创建 `audit_log`、`entries_history`、`secrets_history` 等表。

| 位置 | 字段 | 说明 |
|------|------|------|
| entries | namespace | 一级隔离，如 `refining`、`ricnsmart` |
| entries | kind | 记录类型，如 `server`、`service`、`key`（可自由扩展） |
| entries | name | 人类可读唯一标识 |
| entries | tags | 多维标签，如 `["aliyun","hongkong"]` |
| entries | metadata | 明文描述（ip、desc、domains、key_ref 等） |
| secrets | field_name / field_type / value_len | 明文，search 可见，AI 可推断 inject 会生成什么变量 |
| secrets | encrypted | 仅加密值本身，AES-256-GCM |

`-m` / `--meta` 写入 `metadata`，`-s` / `--secret` 写入 `secrets` 表的独立行。支持 `key=value`、`key=@file`、`key:=<json>`，也支持 `credentials:content@./key.pem` 这类嵌套字段文件写入；删除时支持 `--remove-secret credentials:content`。加解密使用主密钥（由 `secrets init` 设置）。

**PEM 共享**：同一 PEM 被多台服务器共享时，可存为 `kind=key` 记录，服务器通过 `metadata.key_ref` 引用；轮换只需 update 一条 key 记录，所有引用自动生效。详见 [AGENTS.md](AGENTS.md)。

### `-m` / `--meta` JSON 语法速查

`-m` 和 `-s` 走的是同一套解析规则，只是写入位置不同：`-m` 写到明文 `metadata`，适合端口、开关、标签、描述性配置等非敏感信息。

| 目标值 | 写法示例 | 实际存入 |
|------|------|------|
| 普通字符串 | `-m url=https://code.example.com` | `"https://code.example.com"` |
| 文件内容字符串 | `-m notes=@./service-notes.txt` | `"..."` |
| 布尔值 | `-m enabled:=true` | `true` |
| 数字 | `-m port:=3000` | `3000` |
| `null` | `-m deprecated_at:=null` | `null` |
| 数组 | `-m domains:='["code.example.com","git.example.com"]'` | `["code.example.com","git.example.com"]` |
| 对象 | `-m tls:='{"enabled":true,"redirect_http":true}'` | `{"enabled":true,"redirect_http":true}` |
| 嵌套路径 + JSON | `-m deploy:strategy:='{"type":"rolling","batch":2}'` | `{"deploy":{"strategy":{"type":"rolling","batch":2}}}` |

常见规则：

- `=` 表示按字符串存储。
- `:=` 表示按 JSON 解析。
- shell 中数组和对象建议整体用单引号包住。
- 嵌套字段继续用冒号分隔：`-m runtime:max_open_conns:=20`。

示例：新增一条带 typed metadata 的记录

```bash
secrets add -n refining --kind service --name gitea \
  -m url=https://code.example.com \
  -m port:=3000 \
  -m enabled:=true \
  -m domains:='["code.example.com","git.example.com"]' \
  -m tls:='{"enabled":true,"redirect_http":true}'
```

示例：更新已有记录中的嵌套 metadata

```bash
secrets update -n refining --kind service --name gitea \
  -m deploy:strategy:='{"type":"rolling","batch":2}' \
  -m runtime:max_open_conns:=20
```

### `-s` / `--secret` JSON 语法速查

当你希望写入的不是普通字符串，而是 `true`、`123`、`null`、数组或对象时，用 `:=`，右侧按 JSON 解析。

| 目标值 | 写法示例 | 实际存入 |
|------|------|------|
| 普通字符串 | `-s token=abc123` | `"abc123"` |
| 文件内容字符串 | `-s ssh_key=@./id_ed25519` | `"-----BEGIN ..."` |
| 布尔值 | `-s enabled:=true` | `true` |
| 数字 | `-s retry_count:=3` | `3` |
| `null` | `-s deprecated_at:=null` | `null` |
| 数组 | `-s scopes:='["repo","workflow"]'` | `["repo","workflow"]` |
| 对象 | `-s extra:='{"region":"ap-east-1","verify_tls":true}'` | `{"region":"ap-east-1","verify_tls":true}` |
| 嵌套路径 + JSON | `-s auth:policy:='{"mfa":true,"ttl":3600}'` | `{"auth":{"policy":{"mfa":true,"ttl":3600}}}` |

常见规则：

- `=` 表示按字符串存储，不做 JSON 解析。
- `:=` 表示按 JSON 解析，适合布尔、数字、数组、对象、`null`。
- shell 里对象和数组通常要整体加引号，推荐单引号：`-s flags:='["a","b"]'`。
- 嵌套字段继续用冒号分隔：`-s credentials:enabled:=true`。
- 如果你就是想存一个“JSON 字符串字面量”，可以写成 `-s note:='"hello"'`，但大多数字符串场景直接用 `=` 更直观。

示例：新增一条同时包含字符串、文件、布尔、数组、对象的记录

```bash
secrets add -n refining --kind service --name deploy-bot \
  -s token=abc123 \
  -s ssh_key=@./keys/deploy-bot.pem \
  -s enabled:=true \
  -s scopes:='["repo","workflow"]' \
  -s policy:='{"ttl":3600,"mfa":true}'
```

示例：更新已有记录中的嵌套 JSON 字段

```bash
secrets update -n refining --kind service --name deploy-bot \
  -s auth:config:='{"issuer":"gitea","rotate":true}' \
  -s auth:retry:=5
```

## 审计日志

`add`、`update`、`delete` 操作成功后自动向 `audit_log` 表写入一条记录，包含操作类型、操作对象和变更摘要（不含 secret 值）。操作者取自 `$USER` 环境变量。

```sql
-- 查看最近 20 条审计记录
SELECT action, namespace, kind, name, actor, detail, created_at
FROM audit_log
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 20;
```

## 项目结构

```
src/
  main.rs          # CLI 入口（clap），含各子命令 after_help 示例
  output.rs        # OutputMode 枚举 + TTY 检测
  config.rs        # 配置读写（~/.config/secrets/config.toml）
  db.rs            # 连接池 + auto-migrate（entries + secrets + entries_history + secrets_history + audit_log + kv_config）
  crypto.rs        # AES-256-GCM 加解密、Argon2id 派生、OS 钥匙串
  models.rs        # Entry + SecretField 结构体
  audit.rs         # 审计日志写入（audit_log 表）
  commands/
    init.rs        # 主密钥初始化（首次/新设备）
    add.rs         # upsert entries + secrets 行，支持 -o json
    config.rs      # config set-db/show/path
    search.rs      # 多条件查询，展示 secrets schema（-f/-o/--summary/--limit/--offset/--sort）
    delete.rs      # 删除（CASCADE 删除 secrets）
    update.rs      # 增量更新（tags/metadata + secrets 行级 UPSERT/DELETE）
    rollback.rs    # rollback / history：按 entry_version 恢复
    run.rs         # inject / run，逐字段解密 + key_ref 引用解析
    upgrade.rs     # 从 Gitea Release 自更新
    export_cmd.rs  # export：批量导出，支持 JSON/TOML/YAML，含解密明文
    import_cmd.rs  # import：批量导入，冲突检测，dry-run，重新加密写入
scripts/
  setup-gitea-actions.sh  # 配置 Gitea Actions 变量与 Secrets
```

## CI/CD（Gitea Actions）

推送 `main` 分支时自动：fmt/clippy/test 检查 → Linux/macOS/Windows 构建 → 上传二进制与 `.sha256` 摘要 → 所有平台成功后发布 Release。

**首次使用需配置 Actions 变量和 Secrets：**

```bash
# 需有 ~/.config/gitea/config.env（GITEA_URL、GITEA_TOKEN、GITEA_WEBHOOK_URL）
./scripts/setup-gitea-actions.sh
```

- `RELEASE_TOKEN`（Secret）：Gitea PAT，用于创建 Release 上传二进制
- `WEBHOOK_URL`（Variable）：飞书通知，可选
- **注意**：Secret/Variable 的 `data`/`value` 字段需传入原始值，不要 base64 编码

当前 Release 预编译产物覆盖：
- Linux `x86_64-unknown-linux-musl`
- macOS Apple Silicon `aarch64-apple-darwin`
- macOS Intel `x86_64-apple-darwin`（由 ARM mac runner 交叉编译）
- Windows `x86_64-pc-windows-msvc`

详见 [AGENTS.md](AGENTS.md)。