数据目录阶段 1B 前端：画布和问数据页的过程里显示「参考了 N 张表」，展开按数据源列出表名，挑表失败时写明只提供了表名及原因

backend/app/api/copilot_context.py

@@ -10,7 +10,7 @@
 
 - all：放得下详细摘要的库，照旧每张表一行带字段，额外带上数据目录和表之间的连接条件；
 - model：大库，挑表成功：挑中的表讲透，其余只列名字；
-- fallback：大库，挑表失败（模型不可用、报错、超时、回复读不出、返回为空或返回的表都不存在），退回以前的
+- fallback：大库，挑表失败（模型不可用、报错、超时、回复无法识别、返回为空或返回的表都不存在），退回以前的
   「只列表名」。挑表只是让模型少猜，**绝不能挡住生成**：没有它，模型照旧可以先用 db_schema 查字段。
 
 现有工作流（画布上改图时的原图、问数据追问时上一轮的图）的 SQL 里查过哪些表是确定的事实：大库里这些表一律
@@ -269,7 +269,7 @@ async def plan_context(sources: list[Any], *, graph: Mapping[str, Any] | None =
 
 
 class _Unreadable(ValueError):
-    """模型的回复读不出表名。"""
+    """模型的回复里识别不出表名。"""
 
 
 def _picked(raw: Any) -> list[tuple[str | None, str]] | None:
@@ -316,7 +316,7 @@ async def _ask(model: Any, messages: list[tuple[str, str]]) -> list[tuple[str |
         return parsed
     parsed = _picked(message_text(await model.ainvoke(messages)))
     if parsed is None:
-        raise _Unreadable("模型的回复不是约定的格式，读不出要用的表")
+        raise _Unreadable("模型的回复不是约定的格式，无法识别要用的表")
     return parsed
 
 
@@ -386,13 +386,13 @@ class ContextPlan:
         reason: str | None = None
         chosen: list[tuple[int, str]] = []
         if model is None:
-            reason = unavailable or "没有可用的模型"
+            reason = unavailable or "未配置可用的模型"
         else:
             try:
                 picks = await asyncio.wait_for(_ask(model, self._pick_messages(need)), timeout=PICK_TIMEOUT_S)
                 chosen = self._resolve(picks)
                 if not picks:
-                    reason = "模型没有挑出任何表"
+                    reason = "模型未挑出任何表"
                 elif not chosen:
                     reason = "模型挑出的表在表结构中都不存在"
             except asyncio.TimeoutError:

frontend/src/dev/preview.tsx

@@ -13,7 +13,7 @@ import mdSamples from '../run/__tests__/markdown-samples.json'
 import evidenceFixture from '../run/__tests__/evidence-doc.json'
 import evidenceJudge from '../run/__tests__/evidence-judge.json'
 import {
-  CALIBER_ONE_OUTPUT, CALIBERS_OUTPUT, COPILOT_STUCK, COPILOT_TOOLS_DROPPED, MIXED_OUTPUT, abandonedRun, cancelledRun, exhaustedTeam, longLoop,
+  CALIBER_ONE_OUTPUT, CALIBERS_OUTPUT, COPILOT_CONTEXT, COPILOT_CONTEXT_FALLBACK, COPILOT_STUCK, COPILOT_TOOLS_DROPPED, MIXED_OUTPUT, abandonedRun, cancelledRun, exhaustedTeam, longLoop,
   markupRun, mixedRun, pipelineRun, repairRun, teamRun, timeoutRun,
 } from '../run/__tests__/synthetic'
 import '../index.css'
@@ -323,6 +323,8 @@ function synthetic(name: string): StreamTurn[] {
       // 问数据的一轮：先建图、再执行。执行开始后「规划」收成一行
       const plan = decodeCopilot([
         { op: 'heartbeat', phase: 'planning', elapsed_ms: 6400 },
+        { op: 'context', elapsed_ms: 2100, sources: [
+          { source: 'warehouse', tables: ['v_device_kpi', 'dim_device'], selected_by: 'model', total: 53 }] },
         { op: 'thinking', delta: '要先查表结构，再按设备汇总 KPI。' },
         { op: 'plan', summary: '取数 → 汇总 → 出结论' },
         { op: 'add_node', node: { id: 'q', type: 'tool', label: '查询设备 KPI' } },
@@ -337,6 +339,13 @@ function synthetic(name: string): StreamTurn[] {
                 graph: { nodes: [{ id: 'q', type: 'tool', data: { label: '查询设备 KPI' } },
                                  { id: 'o', type: 'output', data: { label: '成果' } }] } }]
     }
+    case 'copilot-context':
+      // 大库按需求挑表：过程里一行「参考了 N 张表」，展开按数据源分组列表名
+      return [{ id: 'copilot-context', question: '各渠道上月的入园人次', phase: 'done', status: '已应用到画布',
+                steps: decodeCopilot(COPILOT_CONTEXT, { context: 'canvas' }) }]
+    case 'copilot-fallback':
+      return [{ id: 'copilot-fallback', question: '各渠道上月的入园人次', phase: 'done', status: '已应用到画布',
+                steps: decodeCopilot(COPILOT_CONTEXT_FALLBACK, { context: 'canvas' }) }]
     case 'copilot':
       return [{ id: 'copilot', question: '做一个每天的出勤日报', phase: 'done',
                 status: '已应用到画布，仍有 2 处问题待处理',

frontend/src/run/__tests__/synthetic.ts

@@ -395,6 +395,41 @@ export const COPILOT_TOOLS_DROPPED = [
   ] },
 ]
 
+/**
+ * 助手按需求挑表（context 操作，copilot_context.DatasourceContext.op）：大库挑了 3 张（含补进来的关联表），
+ * 小库全部表都带字段。挑表用了 3 秒多，先到一拍心跳，再是 context，然后照常思考、起草、自查
+ */
+export const COPILOT_CONTEXT = [
+  { op: 'model', model: 'claude-sonnet-4' },
+  { op: 'heartbeat', phase: 'planning', elapsed_ms: 3000 },
+  { op: 'context', elapsed_ms: 3420, sources: [
+    { source: 'scenic', tables: ['visits', 'channels', 'channel_visits'], selected_by: 'model', total: 51 },
+    { source: 'shop', tables: ['orders', 'customers'], selected_by: 'all', total: 2 },
+  ] },
+  { op: 'heartbeat', phase: 'planning', elapsed_ms: 6000 },
+  { op: 'thinking', delta: '入园记录不带渠道，要经 channel_visits 连到渠道表，再按渠道汇总上月的入园人次。' },
+  { op: 'plan', summary: '取数 → 出结论' },
+  { op: 'add_node', node: { id: 'q', type: 'tool', label: '查询各渠道入园人次' } },
+  { op: 'add_node', node: { id: 'o', type: 'output', label: '成果' } },
+  { op: 'done', explanation: '两步' },
+  { op: 'check', status: 'passed', repaired: 0 },
+  { op: 'final', graph: { nodes: [{ id: 'q' }, { id: 'o' }] } },
+]
+
+/** 挑表失败（超时）：只给了表名，原因随 context 带来；生成照常进行 */
+export const COPILOT_CONTEXT_FALLBACK = [
+  { op: 'model', model: 'claude-sonnet-4' },
+  { op: 'heartbeat', phase: 'planning', elapsed_ms: 18000 },
+  { op: 'context', elapsed_ms: 20004, sources: [
+    { source: 'scenic', tables: [], selected_by: 'fallback', total: 51, reason: '挑选数据表超过 20 秒未完成' },
+  ] },
+  { op: 'plan', summary: '先查表结构，再取数' },
+  { op: 'add_node', node: { id: 's', type: 'tool', label: '查看表结构' } },
+  { op: 'add_node', node: { id: 'o', type: 'output', label: '成果' } },
+  { op: 'done', explanation: '两步' },
+  { op: 'final', graph: { nodes: [{ id: 's' }, { id: 'o' }] } },
+]
+
 /** Copilot 操作流：思考被心跳打断、自查修一轮没修好、模型写了不存在的节点类型 */
 export const COPILOT_STUCK = [
   { op: 'heartbeat', phase: 'planning', elapsed_ms: 3000 },

frontend/src/run/decode.ts

@@ -2404,6 +2404,83 @@ function labelsOf(ops: CopilotOp[], fallback?: (id: string) => string | undefine
   return (id) => map.get(id) ?? fallback?.(id)
 }
 
+/** context 操作里一个数据源的那一项（服务端 copilot_context.DatasourceContext.op） */
+export interface CopilotContextSource {
+  source: string
+  /** 模型看得到全部字段的表（全名）。只给了表名的不在这里 */
+  tables: string[]
+  /** model：按需求挑的；all：库不大，全部表都带字段；fallback：没能挑出来，只给了表名 */
+  selectedBy: 'model' | 'all' | 'fallback'
+  /** 这个库一共几张表 */
+  total?: number
+  /** 没能挑出来的原因 */
+  reason?: string
+}
+
+/** 挑表失败时的说法：模型这一轮只看到表名，字段要它自己去查 */
+export const CONTEXT_FALLBACK_TEXT = '未能按需求挑选，已提供全部表名'
+
+function contextSources(op: CopilotOp): CopilotContextSource[] {
+  const list: unknown[] = Array.isArray(op.sources) ? op.sources : []
+  return list
+    .filter((x): x is Record<string, any> => !!x && typeof x === 'object' && typeof (x as any).source === 'string')
+    .map((x) => {
+      const total = num(x.total)
+      return {
+        source: x.source,
+        tables: Array.isArray(x.tables) ? x.tables.map(String) : [],
+        selectedBy: x.selected_by === 'model' || x.selected_by === 'fallback' ? x.selected_by : 'all',
+        ...(total != null ? { total } : {}),
+        ...(typeof x.reason === 'string' && x.reason ? { reason: x.reason } : {}),
+      }
+    })
+}
+
+/** 一个库在展开区里的那一行：怎么来的 + 表名 */
+function contextLine(g: CopilotContextSource): string {
+  const names = g.tables.join('、')
+  const of = g.total != null ? `共 ${g.total} 张表` : ''
+  switch (g.selectedBy) {
+    case 'all':
+      return `「${g.source}」全部 ${g.tables.length} 张表：${names}`
+    case 'model':
+      return g.tables.length
+        ? `「${g.source}」按需求${g.total != null ? `从 ${g.total} 张表中` : ''}挑出 ${g.tables.length} 张：${names}`
+        : `「${g.source}」${of ? `${of}，` : ''}未挑中与需求相关的表，已提供全部表名`
+    default:
+      return `「${g.source}」${of ? `${of}，` : ''}${CONTEXT_FALLBACK_TEXT}`
+        + (g.tables.length ? `；现有工作流用到的 ${g.tables.length} 张表附带全部字段：${names}` : '')
+  }
+}
+
+/**
+ * 助手这一轮参考了哪些表（context 操作）→ 过程里的一行。
+ *
+ * 大库放不下全部字段，服务端先按需求挑表，挑中的表给模型全部字段。这件事要看得见：生成的 SQL 用错了表，
+ * 先得知道模型当时看到的是哪几张。标题只说几张（「参考了 8 张表」），展开按数据源分组列表名；挑表失败时
+ * 标题直说只给了表名，原因放在展开区。认不出的形状返回 null：不出这一行，也不报错。
+ */
+export function copilotContext(op: CopilotOp): { title: string; sub?: string; detail: string; ms?: number } | null {
+  const groups = contextSources(op)
+  if (!groups.length) return null
+  const count = groups.reduce((n, g) => n + g.tables.length, 0)
+  const failed = groups.filter((g) => g.selectedBy === 'fallback')
+  // 有表带着字段（小库，或者现有工作流用到的表）时标题仍说几张，没挑成的事放副标题
+  const sub = count && failed.length
+    ? failed.length === groups.length ? CONTEXT_FALLBACK_TEXT
+      : `「${failed.map((g) => g.source).join('」「')}」${CONTEXT_FALLBACK_TEXT}`
+    : undefined
+  const reasons = [...new Set(failed.map((g) => g.reason).filter(Boolean))]
+  // 挑过表才有 elapsed_ms：挑表是生成之前多出来的一次模型调用，没挑成（比如超时）也要让人看到等了多久
+  const ms = num(op.elapsed_ms)
+  return {
+    title: count ? `参考了 ${count} 张表` : CONTEXT_FALLBACK_TEXT,
+    ...(sub ? { sub } : {}),
+    detail: [...groups.map(contextLine), ...reasons.map((r) => `原因：${r}`)].join('\n'),
+    ...(ms != null && ms >= 10 ? { ms } : {}),
+  }
+}
+
 /** 用了限定范围之外的数据源：自查交回模型改也改不掉时，人要知道是范围的事，不是图写错了 */
 const OUT_OF_SCOPE_NEXT = '本轮限定了查询的数据源，但工作流使用了范围之外的数据库。请取消限定后重新提问，或将所需数据库加入查询范围'
 
@@ -2508,6 +2585,16 @@ export function decodeCopilot(ops: CopilotOp[], opts?: {
               ...(elapsed ? { ms: elapsed, meta: formatDuration(elapsed) } : {}) })
         break
       }
+      case 'context': {
+        // 这一轮参考了哪些表：标题说几张，展开看按数据源分组的表名
+        const ctx = copilotContext(op)
+        if (!ctx) break
+        add({ id: `cx-${i}`, seq: i, kind: 'schema', status: 'done', code: 'copilot_context',
+              title: ctx.title, detail: ctx.detail,
+              ...(ctx.sub ? { sub: ctx.sub } : {}),
+              ...(ctx.ms != null ? { ms: ctx.ms, meta: formatDuration(ctx.ms) } : {}) })
+        break
+      }
       case 'plan':
         add({ id: `cp-${i}`, seq: i, kind: 'note', status: 'done',
               title: clip(String(op.summary ?? '已完成规划'), 120) })

frontend/src/store/studio.ts

@@ -12,7 +12,7 @@ import { humanizeError } from '../lib/errors'
 import { formatShortcut } from '../lib/keys'
 import { UPGRADE_TEXT } from '../lib/terms'
 import type { CopilotOp } from '../run/decode'
-import { endingOf, reduceTeam, settleTeam } from '../run/decode'
+import { copilotContext, endingOf, reduceTeam, settleTeam } from '../run/decode'
 import { activeEdgesOf, applyDerived } from '../run/derive'
 import {
   emptyTrace, finalizeTrace, foldEvent, isActivePhase, isSettled, isTerminal, runStatusOf,
@@ -1888,6 +1888,12 @@ export const useStudio = create<StudioState>((set, get) => ({
               },
             })
             break
+          case 'context': {
+            // 服务端按需求挑了表：浮条和轮次卡上先说参考了几张表，展开的过程里有表名（decodeCopilot）
+            const ctx = copilotContext(op)
+            if (ctx) set({ copilot: { ...s.copilot, lastOp: ctx.title } })
+            break
+          }
           case 'plan':
             set({ copilot: { ...s.copilot, phase: 'planning', lastOp: op.summary ?? '规划中' } })
             break

scripts/check-chat.mjs

@@ -472,6 +472,9 @@ async function fakeApi(route) {
     }
     const ops = [
       { op: 'heartbeat', phase: 'planning', elapsed_ms: 800 },
+      // 服务端按需求挑了表（copilot_context）：过程里多一行「参考了 N 张表」
+      { op: 'context', elapsed_ms: 1200, sources: [
+        { source: 'shop', tables: ['orders', 'order_items'], selected_by: 'model', total: 48 }] },
       { op: 'plan', summary: '查一下再回答' },
       ...GRAPH.nodes.map((n) => ({ op: 'add_node', node: n })),
       { op: 'done', explanation: '一张三步的图' },
@@ -1024,6 +1027,16 @@ for (const theme of THEMES) {
     check('完整答案取到了，meta 里没有「没取全」', !meta?.clipped, JSON.stringify(meta?.clipped))
     await page.getByText('展开全部').first().click().catch(() => {})
     check('完整结尾在页面上', await shows(page, '【完整结尾】'))
+    // 建图时服务端说了这一轮参考了哪些表：收在「规划」里，点开是一行，再点开看表名
+    check('建图的 context 操作原样记进这一轮', t.ops.some((o) => o.op === 'context'))
+    const turnCard = page.locator('[data-turn]').last()
+    await turnCard.locator('button', { hasText: '规划' }).first().click()
+    const ctxRow = turnCard.locator('[data-step-code="copilot_context"]')
+    check('点开「规划」看到参考了几张表', await ctxRow.waitFor({ timeout: 3000 }).then(() => true, () => false)
+      && (await ctxRow.innerText()).includes('参考了 2 张表'))
+    await ctxRow.locator('button').first().click()
+    check('再点开看到按数据源分组的表名', await ctxRow.getByText('「shop」按需求从 48 张表中挑出 2 张：orders、order_items')
+      .waitFor({ timeout: 3000 }).then(() => true, () => false))
     check('没有运行时报错', errors.length === 0, errors[0] ?? '')
     await ctx.close()
   })

scripts/check-decode.mjs

@@ -621,6 +621,49 @@ await section('从 SQL 认表名', async () => {
   check('不是查询就不硬认', g('这不是 SQL') === null)
 })
 
+await section('Copilot：这一轮参考了哪些表（context 操作）', async () => {
+  // 大库先按需求挑表，挑中的表给模型全部字段。生成的 SQL 用错了表时，先得知道模型当时看到的是哪几张
+  const steps = mod.decodeCopilot(synthetic.COPILOT_CONTEXT, { context: 'canvas' })
+  const row = steps.find((s) => s.code === 'copilot_context')
+  check('一行说清参考了几张表', row?.title === '参考了 5 张表', row?.title)
+  check('展开按数据源分组列出表名', !!row?.detail?.includes('「scenic」按需求从 51 张表中挑出 3 张：visits、channels、channel_visits')
+    && row.detail.includes('「shop」全部 2 张表：orders、customers'), row?.detail)
+  check('挑表的耗时挂在行尾', row?.ms === 3420 && !!row?.meta, `${row?.ms} ${row?.meta}`)
+  check('是看表结构那一类、标着规划阶段', row?.kind === 'schema' && row?.stage === 'plan' && row?.status === 'done')
+  check('排在思考之前，心跳仍然只更新那一条阶段行',
+    steps.indexOf(row) < steps.findIndex((s) => s.kind === 'think')
+    && steps.filter((s) => s.kind === 'lifecycle' && s.id.startsWith('hb-')).length === 1,
+    steps.map((s) => `${s.kind}:${s.title}`).join(' | '))
+  check('收尾后没有还在转的行', !steps.some((s) => s.status === 'running'),
+    steps.filter((s) => s.status === 'running').map((s) => s.title).join(','))
+  check('结局不受影响', mod.copilotOutcome(synthetic.COPILOT_CONTEXT).kind === 'built')
+
+  const fb = mod.decodeCopilot(synthetic.COPILOT_CONTEXT_FALLBACK, { context: 'chat' }).find((s) => s.code === 'copilot_context')
+  check('挑表失败：标题直说只给了表名', fb?.title === '未能按需求挑选，已提供全部表名', fb?.title)
+  check('挑表失败：原因和库的规模放在展开区', !!fb?.detail?.includes('原因：挑选数据表超过 20 秒未完成')
+    && fb.detail.includes('「scenic」共 51 张表'), fb?.detail)
+  check('挑表失败也说等了多久', fb?.ms === 20004, String(fb?.ms))
+
+  const seeded = mod.copilotContext({ op: 'context', sources: [
+    { source: 'scenic', tables: ['stores'], selected_by: 'fallback', total: 51, reason: '模型未挑出任何表' }] })
+  check('没挑成但现有工作流的表带着字段：标题说几张、副标题说没挑成',
+    seeded?.title === '参考了 1 张表' && seeded?.sub === '未能按需求挑选，已提供全部表名'
+    && seeded.detail.includes('现有工作流用到的 1 张表附带全部字段：stores'), JSON.stringify(seeded))
+  const mixed = mod.copilotContext({ op: 'context', sources: [
+    { source: 'a', tables: ['x'], selected_by: 'all', total: 1 },
+    { source: 'b', tables: [], selected_by: 'fallback', total: 80, reason: 'r' }] })
+  check('只有一个库没挑成：副标题点名是哪个库', mixed?.sub === '「b」未能按需求挑选，已提供全部表名', mixed?.sub)
+  const none = mod.copilotContext({ op: 'context', sources: [
+    { source: 'a', tables: ['x'], selected_by: 'model', total: 60 },
+    { source: 'b', tables: [], selected_by: 'model', total: 70 }] })
+  check('挑表成功但某个库一张没挑中：说清只给了表名', !!none?.detail.includes('「b」共 70 张表，未挑中与需求相关的表，已提供全部表名'),
+    none?.detail)
+  check('形状不对不出行、不报错', mod.decodeCopilot([
+    { op: 'context' }, { op: 'context', sources: 'x' }, { op: 'context', sources: [null, 3, { tables: ['t'] }] },
+  ]).length === 0)
+  check('认不出的操作照旧忽略', mod.decodeCopilot([{ op: 'something_new', x: 1 }]).length === 0)
+})
+
 await section('Copilot：心跳穿插、回话、少了一步、报错', async () => {
   const steps = mod.decodeCopilot(synthetic.COPILOT_STUCK, { context: 'canvas' })
   check('心跳穿插的思考仍然并成一条', steps.filter((s) => s.kind === 'think').length === 1,

scripts/check-stream.mjs

@@ -694,6 +694,43 @@ await section('长表名、Copilot 结局、问数据的分段', async () => {
   await q.page.close()
 })
 
+await section('参考了哪些表：画布右栏和问数据页（context 操作）', async () => {
+  const c = await open('syn=copilot-context&dense=1', { w: 380, h: 800, name: 'copilot-context' })
+  const row = c.page.locator('[data-step-code="copilot_context"]')
+  check('画布右栏：一行说参考了几张表', await row.count() === 1 && (await row.innerText()).includes('参考了 5 张表'),
+    await row.count() ? await row.innerText() : '没有这一行')
+  check('表名收在展开区，不铺满窄栏', !(await row.innerText()).includes('channel_visits'))
+  await row.locator('button').first().click()
+  await c.page.waitForTimeout(150)
+  const expanded = await row.innerText()
+  check('展开看到按数据源分组的表名', expanded.includes('「scenic」按需求从 51 张表中挑出 3 张')
+    && expanded.includes('channel_visits') && expanded.includes('「shop」全部 2 张表'), expanded.slice(0, 160))
+  const overflow = await c.page.evaluate(() => document.documentElement.scrollWidth - document.documentElement.clientWidth)
+  check('展开后不撑破 380px 窄栏', overflow <= 0, `${overflow}px`)
+  check('没有运行时报错', c.errors.length === 0, c.errors.join(' | '))
+  await c.page.close()
+
+  const f = await open('syn=copilot-fallback&dense=1', { w: 380, h: 800, name: 'copilot-fallback' })
+  const fb = f.page.locator('[data-step-code="copilot_context"]')
+  check('挑表失败：写明只给了表名', await fb.count() === 1 && (await fb.innerText()).includes('未能按需求挑选，已提供全部表名'))
+  await fb.locator('button').first().click()
+  await f.page.waitForTimeout(150)
+  check('挑表失败：展开看到原因', (await fb.innerText()).includes('原因：挑选数据表超过 20 秒未完成'))
+  await f.page.close()
+
+  const q = await open('syn=chat', { w: 1100, h: 800, name: 'chat-context' })
+  check('问数据页：执行开始后这一行随「规划」收起', !(await q.page.locator('body').innerText()).includes('参考了 2 张表'))
+  await q.page.locator('button', { hasText: '规划' }).first().click()
+  await q.page.waitForTimeout(200)
+  const qrow = q.page.locator('[data-step-code="copilot_context"]')
+  check('问数据页：点开「规划」看到参考了几张表', await qrow.count() === 1 && (await qrow.innerText()).includes('参考了 2 张表'))
+  await qrow.locator('button').first().click()
+  await q.page.waitForTimeout(150)
+  check('问数据页：展开看到表名', (await qrow.innerText()).includes('v_device_kpi、dim_device'))
+  check('问数据页：没有运行时报错', q.errors.length === 0, q.errors.join(' | '))
+  await q.page.close()
+})
+
 await section('步骤行和画布联动', async () => {
   const { page } = await open('syn=mixed&link=1', { w: 1100, h: 800 })
   const row = page.locator('[data-node-id="agent"]').first()

scripts/check-studio.mjs

@@ -1025,6 +1025,9 @@ await section('助手改图：一步撤销、回执、只回话、失败退回
   }
   state.stream = [
     { op: 'model', model: 'fake-model' },
+    // 服务端按需求挑了表（copilot_context）：过程里多一行「参考了 N 张表」
+    { op: 'context', elapsed_ms: 1500, sources: [
+      { source: 'shop', tables: ['orders', 'order_items', 'customers'], selected_by: 'model', total: 48 }] },
     { op: 'plan', summary: '加一步润色' },
     { op: 'update_node', id: 'answer', config: finalGraph.nodes[3].data.config },
     { op: 'add_node', node: { id: 'polish', type: 'llm', label: '润色', config: { prompt: '{{ nodes.answer.text }}' } } },
@@ -1041,6 +1044,12 @@ await section('助手改图：一步撤销、回执、只回话、失败退回
   const t1 = await S(page, () => window.__studio.getState().copilotTurns.at(-1))
   check('开始了就告诉输入框（runCopilot 返回 true）', began === true, String(began))
   check('收到 final：这一轮是「已应用」', t1.outcome === 'applied', t1.outcome)
+  const ctxRow = page.locator('[data-step-code="copilot_context"]').last()
+  check('助手栏的过程里一行说参考了几张表', await ctxRow.waitFor({ timeout: 3000 }).then(() => true, () => false)
+    && (await ctxRow.innerText()).includes('参考了 3 张表'))
+  await ctxRow.locator('button').first().click()
+  check('点开看到按数据源分组的表名', await ctxRow.getByText('「shop」按需求从 48 张表中挑出 3 张：orders、order_items、customers')
+    .waitFor({ timeout: 3000 }).then(() => true, () => false))
   check('diff 记下新增和改动', t1.diff?.added.includes('polish') && t1.diff?.changed.includes('answer'), JSON.stringify(t1.diff))
   check('final.issues 进了这一轮（少了一步）', t1.issues?.some((i) => i.code === 'unknown_node_type'))
   const pos1 = await S(page, () => Object.fromEntries(window.__studio.getState().nodes.map((n) => [n.id, n.position])))