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6.0 KiB
Python
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import sys, os, re
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import pyperclip
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import json, time
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from pathlib import Path
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import subprocess
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import tempfile
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sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..')))
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from sidercall import SiderLLMSession, LLMSession, ToolClient
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ask = SiderLLMSession().ask
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def generate_tool_schema():
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"""
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通过代码内省，将 Handler 的逻辑映射为高语义的工具描述。
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"""
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script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
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with open(os.path.join(script_dir, '../ga.py'), 'r', encoding='utf-8') as f:
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ga_code = f.read()
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# 极简且具备高度概括能力的元 Prompt
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meta_prompt = f"""
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# Role
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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。
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# Task
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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）。
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# Thinking Process Requirements
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在 `<thinking>` 标签中，请按顺序分析：
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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。
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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。
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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）。
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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。
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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）。
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注释中的重要信息务必反映在工具描述中。
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注释中的重要信息务必反映在工具描述中。
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# Tool Schema Formatting Rules
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- **参数对齐**：仅包含 `do_xxx` 方法中通过 `args.get()` 显式获取的参数。
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- **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。
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- **输出格式**：先输出 `<thinking>` 块，然后输出 ```json 块。
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# Source Code
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{ga_code}
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# Output
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请开始思考并生成：
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"""
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# 假设 ask 是你已经封装好的 LLM 调用接口
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raw_response = ask(meta_prompt, model="gemini-3.0-flash")
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print(raw_response)
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# --- 健壮的 JSON 解析逻辑 ---
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try:
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# 1. 清除 Markdown 围栏
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clean_json = raw_response.strip()
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if clean_json.startswith("```"):
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# 兼容 ```json 和 ```
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clean_json = re.sub(r'^```(?:json)?\s*', '', clean_json)
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clean_json = re.sub(r'\s*```$', '', clean_json)
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# 2. 移除可能的非 JSON 前导/后缀文字（如果有的话）
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start_idx = clean_json.find('[')
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end_idx = clean_json.rfind(']') + 1
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if start_idx != -1 and end_idx != -1:
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clean_json = clean_json[start_idx:end_idx]
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final_schema = json.loads(clean_json)
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if final_schema:
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script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
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with open(os.path.join(script_dir, 'tools_schema.json'), 'w', encoding='utf-8') as f:
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json.dump(final_schema, f, indent=2, ensure_ascii=False)
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print("✅ 成功从代码内省生成 Schema 并持久化。")
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return final_schema
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except Exception as e:
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print(f"❌ 解析 Schema 失败: {e}\n原始响应: {raw_response}")
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return None
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def make_system_prompt(ga_code_path=None):
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script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
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if ga_code_path is None:
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ga_code_path = os.path.join(script_dir, '../ga.py')
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with open(ga_code_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
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ga_code = f.read()
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# 这个元 Prompt 的目标是生成“世界观”而非“说明书”
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meta_prompt = f"""
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# Role
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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)】。
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# Task
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基于代码逻辑，定义 Agent 的“能力边界”和“行动协议”。
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# Requirements (Crucial)
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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。
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2. **避开冗余**：不要重复 Tool Schema 里的参数细节。
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3. **能力边界定义**：
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- 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。
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- 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。
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- 保底逻辑：当专用工具失效时，使用 `code_run` 编写脚本解决一切。
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- 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。
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4. **行动协议**：
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- 必须在行动前进行<thinking>
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我后面还会附上具体的工具描述和Schema，所以不要重复。
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主要以世界观为主，不要纠结于具体工具。
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# Input Source Code
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{ga_code}
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# Output
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仅输出 System Prompt 的正文，语气要果断、指令化。
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"""
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print("🧠 正在重塑 Agent 世界观 (Generating System Prompt)...")
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# 调用你的 llmclient.ask
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system_prompt_content = ask(meta_prompt)
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print("📝 生成的 System Prompt 内容如下：\n")
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print(system_prompt_content)
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clean_content = re.sub(r'<[^>]+>', '', system_prompt_content)
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with open(os.path.join(script_dir, 'sys_prompt.txt'), 'w', encoding='utf-8') as f:
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f.write(clean_content)
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return clean_content
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# --- 主逻辑 ---
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if __name__ == "__main__":
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if len(sys.argv) < 2:
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print("Usage: python make_prompts.py [schema|prompt]")
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sys.exit(1)
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cmd = sys.argv[1].lower()
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if cmd == "schema":
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generate_tool_schema()
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elif cmd == "prompt":
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make_system_prompt()
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else:
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print(f"Unknown command: {cmd}")
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print("Available commands: schema, prompt") |