feat: 完成T-504更新执行增强

- 新增 dry-run、多账号并行和最大并行账号数设置

- 增加 run_logs/run_log_events 运行日志表及读写接口

- ApplyWorker 支持 dry-run 预览、按账号并行、端口冲突阻断和日志展示

- 补充 DB/GUI 单元测试并同步任务、架构、API、路由和当前状态文档

验证: python -m compileall app main.py tests; python -m unittest discover -s tests

docs/03-tech-stack.md

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 | AI 模型注册 | `config/ai_models.json` 多模型清单（HTTP 调用） | 已定（结构） | 每模型 name/category(text/image)/url/model/key/api_type/连接超时；⑤ 设置可增删改+测试连接；Key 本地明文保存，保存/变更时提示 |
 | AI 文本生成 | `app/ai.py` 读取 `default_text_model`（category=text），通用 chat JSON HTTP | 已接入 | 提示词+旧标题→新标题；失败重试，错误脱敏 |
 | AI 图像生成 | `app/ai.py` 读取 `default_image_model`（category=image），支持 chat 多模态 JSON / images_edits multipart | 已接入 | 提示词+旧封面→新封面；分辨率 512/1k/2k/4k，jpg_quality 存盘，返回超时随分辨率 |
-| 并发 | 标准库 `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` | 已定 | 标题/图片分别按并发数并行；可停止、可重试 |
+| 并发 | 标准库 `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` | 已定 | 标题/图片分别按并发数并行；③ 可按账号并行更新；可停止、可重试 |
+| 运行日志 | SQLite `run_logs` / `run_log_events` | 已定 | ③ dry-run 与真实更新都留痕；结构化内容走脱敏 |
 | 图片处理 | `requests`（下载）+ `Pillow`（按分辨率/jpg质量存盘） | 部分待定 | 下载旧封面；新封面按 resolution 生成、jpg_quality 存盘 |
 | 测试 | `python -m compileall app main.py` + `unittest` + 手动 CDP/AI 验证 | 已定（分层） | 配置/DB/Excel/prompts 用单测；CDP/Shopee 与真实 AI 属集成验证或 mock |
 
@@ -35,6 +36,7 @@
 - **AI 服务商不写死在代码里**：T-301 已采用 `config/ai_models.json` 的通用 HTTP 接入，当前支持 OpenAI-compatible chat JSON 与 images_edits multipart；具体服务商/模型/Key 由⑤设置维护。
 - **敏感信息不加密但强提示与脱敏**：密码与 AI Key 只在本机 SQLite / `config/ai_models.json` 明文保存；保存/变更时弹窗提示，UI 打码，日志/导出必须脱敏，相关本地文件必须 gitignore。
 - **AI 产出无逐条审核**：生成的新标题/新封面经 ③ 批量确认后提交线上；无常驻提交开关，本地留档 + 回写 Excel 供追溯。
+- **T-504 更新执行增强**：③ 支持 dry-run 预览、运行日志和按账号并行；默认 dry-run 关闭、并行关闭，不引入新依赖。
 - **不引入数据库（指外部 DB）**：用 stdlib SQLite 足够；不引入 Postgres/MySQL 等。
 - **生产在 Windows 直跑**：开发期我们用过 WSL→Windows 的 `netsh portproxy`（9333→9222）连 CDP；但 GUI 与 Chrome 都在 Windows 时，直接连 `127.0.0.1:9222`，无需 portproxy。