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2026-01-16 23:50:19 +08:00
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--- a/make_prompts.py
+++ b/make_prompts.py
@@ -0,0 +1,137 @@
+import sys, os, re
+import pyperclip
+import json, time
+from pathlib import Path
+import subprocess
+import tempfile
+sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..')))
+from sidercall import SiderLLMSession, LLMSession, ToolClient
+
+
+ask = SiderLLMSession().ask
+
+
+def generate_tool_schema():
+    """
+    通过代码内省，将 Handler 的逻辑映射为高语义的工具描述。
+    """
+    with open('ga.py', 'r', encoding='utf-8') as f:
+        ga_code = f.read()
+    # 极简且具备高度概括能力的元 Prompt
+    meta_prompt = f"""
+# Role
+你是一个具备深度推理能力的 AI 系统架构师。你将通过阅读 `GenericAgentHandler` 源码，构建其对应的工具能力矩阵。
+
+# Task
+分析下方的源码，并输出 OpenAI Tool Schema。在输出 JSON 之前，你必须进行内部思考（Thinking Process）。
+
+# Thinking Process Requirements
+在 `<thinking>` 标签中，请按顺序分析：
+1. **核心工具链识别**：识别所有 `do_xxx` 方法，并分析它们依赖的底层 Utility 函数。
+2. **内容溯源审计**：重点分析哪些工具是从 `response.content` 提取核心逻辑（如代码块）的。对于这些工具，确认在 Schema 参数中排除掉对应的字段。
+3. **调用策略推导**：分析工具间的协作关系（例如 `file_read` 如何为 `file_patch` 提供定位）。
+4. **兜底逻辑确认**：明确某些特殊万能工具在系统中的保底角色，快速工具无法执行的操作由保底工具执行，但正常应优先使用方便的工具。
+5. **注释审阅**：结合函数注释，理解每个工具的使用限制，其中的重要信息务必反映在工具描述中（如长度限制等）。
+注释中的重要信息务必反映在工具描述中。
+注释中的重要信息务必反映在工具描述中。
+
+# Tool Schema Formatting Rules
+- **参数对齐**：仅包含 `do_xxx` 方法中通过 `args.get()` 显式获取的参数。
+- **高引导性描述**：描述应包含“何时调用”以及“如何根据反馈修正”，需要注意函数的注释事项。
+- **输出格式**：先输出 `<thinking>` 块，然后输出 ```json 块。
+
+# Source Code
+{ga_code}
+
+# Output
+请开始思考并生成：
+"""
+    
+    # 假设 ask 是你已经封装好的 LLM 调用接口
+    raw_response = ask(meta_prompt, model="gemini-3.0-flash")
+    print(raw_response)
+    
+    # --- 健壮的 JSON 解析逻辑 ---
+    try:
+        # 1. 清除 Markdown 围栏
+        clean_json = raw_response.strip()
+        if clean_json.startswith("```"):
+            # 兼容 ```json 和 ``` 
+            clean_json = re.sub(r'^```(?:json)?\s*', '', clean_json)
+            clean_json = re.sub(r'\s*```$', '', clean_json)
+        
+        # 2. 移除可能的非 JSON 前导/后缀文字（如果有的话）
+        start_idx = clean_json.find('[')
+        end_idx = clean_json.rfind(']') + 1
+        if start_idx != -1 and end_idx != -1:
+            clean_json = clean_json[start_idx:end_idx]
+            
+        final_schema = json.loads(clean_json)
+        
+        if final_schema:
+            with open('tools_schema.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
+                json.dump(final_schema, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+            print("✅ 成功从代码内省生成 Schema 并持久化。")
+        return final_schema
+
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 解析 Schema 失败: {e}\n原始响应: {raw_response}")
+        return None
+
+
+def make_system_prompt(ga_code_path='ga.py'):
+    with open(ga_code_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+        ga_code = f.read()
+
+    # 这个元 Prompt 的目标是生成“世界观”而非“说明书”
+    meta_prompt = f"""
+# Role
+你是一个 AI 架构师。请阅读下方的工具库源码，为 Agent 生成一份【系统级认知指令 (System Prompt)】。
+
+# Task
+基于代码逻辑，定义 Agent 的“能力边界”和“行动协议”。
+
+# Requirements (Crucial)
+1. **打破预训练偏见**：针对模型常说的“我只是 AI，不能操作网页/文件”进行修正。明确告诉它：你现在拥有物理操作权限，工具设计保证了所有权限做所有事情。
+2. **避开冗余**：不要重复 Tool Schema 里的参数细节。
+3. **能力边界定义**：
+   - 网页操作：它不是通过“想象”上网，而是通过实时的浏览器读写。
+   - 文件操作：它拥有物理文件读写权限，且遵循“先读后写”的稳健性原则。
+   - 保底逻辑：当专用工具失效时，使用 `code_run` 编写脚本解决一切。
+   - 特殊的update_plan（仅在复杂任务时使用）和ask_user（用户也是有效资源）工具。
+4. **行动协议**：
+   - 必须在行动前进行<thinking>
+
+我后面还会附上具体的工具描述和Schema，所以不要重复。
+主要以世界观为主，不要纠结于具体工具。
+
+# Input Source Code
+{ga_code}
+
+# Output
+仅输出 System Prompt 的正文，语气要果断、指令化。
+"""
+    print("🧠 正在重塑 Agent 世界观 (Generating System Prompt)...")
+    # 调用你的 llmclient.ask
+    system_prompt_content = ask(meta_prompt)
+    print("📝 生成的 System Prompt 内容如下：\n")
+    print(system_prompt_content)
+    clean_content = re.sub(r'<[^>]+>', '', system_prompt_content)
+    with open('sys_prompt.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
+        f.write(clean_content)
+    return clean_content
+
+# --- 主逻辑 ---
+if __name__ == "__main__":
+    if len(sys.argv) < 2:
+        print("Usage: python make_prompts.py [schema|prompt]")
+        sys.exit(1)
+    
+    cmd = sys.argv[1].lower()
+    if cmd == "schema":
+        generate_tool_schema()
+    elif cmd == "prompt":
+        make_system_prompt()
+    else:
+        print(f"Unknown command: {cmd}")
+        print("Available commands: schema, prompt")