feat: add async job entrypoint for freshrss pipeline

README.md

@@ -9,11 +9,13 @@ pip install -e .
 summary-mcp
 ```
 
-服务当前暴露 14 个工具。
+服务当前暴露 17 个工具。
 
 正式 workflow service 相关工具：
 
-- `run_freshrss_openclaw_pipeline`
+- `start_freshrss_pipeline_job`
+- `get_freshrss_pipeline_job_status`
+- `get_freshrss_pipeline_job_result`
 - `get_run_status`
 - `list_runs`
 - `list_run_artifacts`
@@ -23,6 +25,7 @@ summary-mcp
 
 单步处理 / 调试相关工具：
 
+- `run_freshrss_openclaw_pipeline`（同步 debug / fallback）
 - `extract_url_content`
 - `extract_item_content`
 - `filter_summary_result`
@@ -35,19 +38,24 @@ summary-mcp
 
 - 当前正式 workflow 只有 `freshrss_daily_digest`
 - 每次 FreshRSS 主流水线 run 都会在 `outputs/freshrss/rerun/<run_dir>/run-state.json` 落地运行真相
+- FreshRSS 主日报的正式生产启动路径已切到最小异步 job：`start_freshrss_pipeline_job` -> `get_freshrss_pipeline_job_status` -> `get_freshrss_pipeline_job_result`
 - OpenClaw 正式读取结果应优先使用 `get_delivery_payload` 与 `get_run_report`，而不是自己拼输出目录路径
 - `digest-brief.json` 当前会随主流水线产出，但还没有独立的 MCP 读取工具；如需定位它，应通过 `list_run_artifacts` 或 `get_run_report` 返回的信息发现
-- `run_freshrss_openclaw_pipeline` 与 `resume_run` 当前都是同步 MCP 调用；仓库里还没有针对 FreshRSS 主流程的后台队列 / worker / 异步任务管理
+- `run_freshrss_openclaw_pipeline` 仍保留，但定位已降级为同步 debug / fallback 路径，不再是 OpenClaw 的默认生产启动入口
 - 单篇总结已补上最小异步 job 形态：`start_article_summary_job` / `get_article_summary_job_status` / `get_article_summary_job_result`
 - `generate_article_summaries` 仍保留，但定位是同步 debug 路径，而不是 OpenClaw 的正式生产集成入口
 
 ## OpenClaw 推荐调用路径
 
-1. 调用 `run_freshrss_openclaw_pipeline` 启动正式日报 run，并保存返回的 `run_id`
-2. 后续所有状态判断都基于 `get_run_status(run_id)` 或 `list_runs(...)`
-3. 需要看产物列表时用 `list_run_artifacts(run_id)`，不要在 OpenClaw 里硬编码 `outputs/freshrss/rerun/...`
-4. 需要消费正式结果时优先用 `get_delivery_payload(run_id)` 与 `get_run_report(run_id)`
-5. 仅当 `resume_run` 的最小恢复范围满足时，才对失败 run 调用 `resume_run(run_id)`；否则应重启一个新 run
+1. 调用 `start_freshrss_pipeline_job` 启动正式日报 job，并保存返回的 `job_id`
+2. 轮询 `get_freshrss_pipeline_job_status(job_id)`，直到 `status` 变成 `success` 或 `failed`
+3. 成功后调用 `get_freshrss_pipeline_job_result(job_id)` 读取 `run_id` 与关键产物路径
+4. 后续所有 run 级状态判断都基于 `get_run_status(run_id)` 或 `list_runs(...)`
+5. 需要看产物列表时用 `list_run_artifacts(run_id)`，不要在 OpenClaw 里硬编码 `outputs/freshrss/rerun/...`
+6. 需要消费正式结果时优先用 `get_delivery_payload(run_id)` 与 `get_run_report(run_id)`
+7. 仅当 `resume_run` 的最小恢复范围满足时，才对失败 run 调用 `resume_run(run_id)`；否则应重启一个新 run
+
+主日报 async job 的自身状态目录固定在 `outputs/freshrss/pipeline_jobs/<job_id>/`，最少包含 `run-state.json`、`input.json`、`result.json`（成功时）和 `job-report.json`。
 
 ## `resume_run` 当前最小范围
 
@@ -154,7 +162,7 @@ python scripts/run_freshrss_pipeline.py ^
   --mark-read
 ```
 
-这条 CLI 与 MCP `run_freshrss_openclaw_pipeline` 共用同一条主流水线逻辑，但正式生产集成应优先走 MCP；CLI 仅用于本地 debug / fallback。默认会写出这些产物：
+这条 CLI 与 MCP `run_freshrss_openclaw_pipeline` / `start_freshrss_pipeline_job` 共用同一条主流水线逻辑，但正式生产集成应优先走 async MCP job；CLI 与同步 MCP 入口仅用于本地 debug / fallback。默认会写出这些产物：
 
 - `outputs/freshrss/rerun/<run_dir>/run-state.json`
 - `outputs/freshrss/rerun/<run_dir>/raw/freshrss.raw.json`
@@ -171,7 +179,7 @@ python scripts/run_freshrss_pipeline.py ^
 主流水线默认**不会**产出批量级的 `freshrss.extracted.json`。
 如果你需要更多逐条中间产物，例如标准化 items、摘要结果、过滤决策、candidate record、candidate input，可以加 `--debug-artifacts`。
 
-当 OpenClaw 接入这个 MCP 服务后，应以 `run_id` 作为稳定句柄：先调用 `run_freshrss_openclaw_pipeline`，再通过 `get_run_status` / `get_delivery_payload` / `get_run_report` 读取状态与结果，而不是直接拼接目录路径。
+当 OpenClaw 接入这个 MCP 服务后，应先通过 `start_freshrss_pipeline_job` 启动任务，轮询 `get_freshrss_pipeline_job_status`，再从 `get_freshrss_pipeline_job_result` 读取稳定的 `run_id`。拿到 `run_id` 之后，再通过 `get_run_status` / `get_delivery_payload` / `get_run_report` 读取状态与结果，而不是直接拼接目录路径。`run_freshrss_openclaw_pipeline` 仅保留为同步 debug / fallback 路径。
 在排查复杂问题时，也可以把 `debug_artifacts=true` 打开，并结合 `list_run_artifacts` 查看该 run 下实际产物。
 
 ## 对结构化摘要结果执行确定性过滤规则