实现Agent对话,合格自动提交,不合格补充材料的能力

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2026-06-14 12:56:33 +08:00
parent 8dd91df3b9
commit 46305fdebb
68 changed files with 8914 additions and 1908 deletions

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@@ -0,0 +1,74 @@
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last_reviewed: 2026-06-13
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# llm_query_text 缺少 start/end 事件导致前端不显示思考过程
## 错误现象
- 前端只显示 "正在分析文件..." 的文字提示(来自 agent 事件的 `agent_state_change`
- LLM 返回的思考过程气泡和正式回答气泡都不显示
- 校验流程的气泡正常显示,但提取流程的气泡缺失
- 后端日志正常LLM 请求成功返回
## 触发条件
- `llm_query_text()``_llm_query_multimodal()` 被 Agent 调度调用
- `source_dir` 参数已传入(启用 SSE 流式事件)
- 函数内部只发了 `chunk``reasoning` 事件,缺少 `start``end`
## 原因
前端 `chat.js``handleLLMStream` 状态机:
```
start -> _createLLMStreamBubble() // 创建聊天气泡 DOM
reasoning -> _appendLLMStreamReasoning() // 往气泡追加思考内容
chunk -> _appendLLMStreamChunk() // 往气泡追加正式回答
end -> _closeLLMStreamBubble() // 关闭气泡,切换完成样式
```
`_appendLLMStreamReasoning``_appendLLMStreamChunk` 的入口守卫:
```js
if (!llmStreamState.reasoningContent) return;
if (!llmStreamState.textContent) return;
```
没有 `start` 事件,`llmStreamState` 就一直是初始空值,后续所有 `reasoning``chunk` 事件都会被静默丢弃。
**为什么校验流程正常?** 因为 `validate_semantic_completeness()` 在调用 `llm_query_text` 之前,自己手动发了 `start``end` 事件,绕过了这个问题。
## 修复方法
`llm_query_text``_llm_query_multimodal``source_dir` 非空时,必须在流式循环前后发送完整的事件序列:
```python
# 循环前
if source_dir:
_emit_llm_stream(source_dir, "start", label="正在分析文件...")
try:
for resp in llm.stream_chat(...):
# ... chunk / reasoning ...
# 循环后
if source_dir:
_emit_llm_stream(source_dir, "end", label="分析完成")
except Exception as e:
if source_dir:
_emit_llm_stream(source_dir, "error", error=str(e))
```
## 防回归要点
修改 `llm_query_text``_llm_query_multimodal` 时,检查事件发送是否完整:
| 阶段 | 事件 | 必需性 |
|------|------|--------|
| 循环前 | `start` | 必需(前端创建气泡) |
| 循环中 | `chunk` | 可选(无内容时不发) |
| 循环中 | `reasoning` | 可选(模型不支持时不发) |
| 成功 | `end` | 必需(前端切换完成样式) |
| 失败 | `error` | 必需 |
删除 `start``end` 会导致前端气泡丢失,是高频回归点。

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@@ -0,0 +1,59 @@
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last_reviewed: 2026-06-13
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# 闭包内复用外层变量名导致 UnboundLocalError
## 错误现象
- 补充材料提交后,提取函数正常执行完成
- 日志停在 `travel_applications.json` 保存处,后续没有任何 Agent 处理日志
- 没有报错、没有异常堆栈,看起来像"停止"
- `result.json` 里实际记录了 `{"ok": false, "error": "local variable 'agent_session' referenced before assignment"}`
## 触发条件
- 在 Flask 路由中用 `threading.Thread` 启动后台任务
- 外层作用域已有一个变量(如 `agent_session`
- 闭包 `_run()` 内对同名变量既读又写:`agent_session = run_agent_round(session_dir, agent_session, ...)`
## 原因
Python 变量作用域规则:**只要函数体内有任何对某标识符的赋值,该标识符在整个函数内都被视为局部变量**。
```python
agent_session = add_supplement(session_dir, agent_session, filenames) # 外层变量
def _run() -> None:
# ...
agent_session = run_agent_round( # 赋值 -> 整个 _run 内 agent_session 是局部变量
session_dir, agent_session, # 读局部变量,但此时还未赋值 -> UnboundLocalError
new_files=filenames,
)
```
`run_agent_round` 调用时,`agent_session` 作为参数被求值,但此时它还是未初始化的局部变量,触发 `UnboundLocalError`。该异常被 `except BaseException` 捕获后写入 result.json没有在日志中输出所以表现为"静默停止"。
## 修复方法
闭包内使用不同名称接收返回值:
```python
# 修复前
agent_session = run_agent_round(session_dir, agent_session, new_files=filenames)
# 修复后
new_session = run_agent_round(session_dir, agent_session, new_files=filenames)
```
后续对返回值的引用统一改为 `new_session`
## 防回归要点
| 场景 | 风险 | 检查方法 |
|------|------|----------|
| 在闭包/嵌套函数内赋值与外层同名的变量 | UnboundLocalError | ruff F823 规则 |
| `except BaseException` 吞掉异常且不打日志 | 静默失败,难以排查 | 至少记录 `log.exception` |
| 用 `# noqa: F823` 压制警告而不修复 | 问题持续存在 | noqa 只应用于确认安全的场景 |
**核心原则**:在闭包内需要接收外层变量的返回值时,始终使用不同的变量名。不要依赖 `nonlocal` 来修复合法性问题——换名字更简单、更安全。

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@@ -0,0 +1,121 @@
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last_reviewed: 2026-06-12
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# Agent 改造计划
## 总体目标
改变交互范式,从"用户点击驱动"转向"AI 对话驱动"。用户通过文件上传和聊天窗口与 AI 交互,减少繁琐的点击操作。
## 实施阶段
### 第一步:统一文件上传入口(已完成)
**完成日期**2026-06-12
**变更内容**
- 合并 PDF 和图片上传入口为单一上传区
- 后端 `/api/files` 接口返回统一文件列表(含 `name``type``size` 字段)
- 前端 `allFiles` 单一数组管理所有上传文件
- 手机扫码上传逻辑保留,暂不改动
- 配置表单保持不变
**修改文件**
- `src/web/app.py``/api/files` 接口改造
- `src/web/templates/index.html` — 合并上传区域
- `src/web/static/js/index.js` — 统一文件管理逻辑
- `src/web/README.md` — 文档更新
### 第二步移除配置表单config.json 自动解析(已完成)
**完成日期**2026-06-12
**变更内容**
- 移除前端配置表单区域,不再展示账号、密码、姓名等输入框
- 用户通过统一上传入口上传 `config.json`,前端自动解析并存入 `sessionConfig` 对象
- 文件选择器 accept 增加 `.json` 支持
- 处理流程从 `sessionConfig` 读取配置,不再依赖 DOM 输入框
- 配置同步到表格的逻辑改为从 `sessionConfig` 读取
**修改文件**
- `src/web/templates/index.html` — 移除配置表单accept 增加 `.json`
- `src/web/static/js/index.js``sessionConfig` 对象、`parseConfigFile()`、移除 `handleConfigUpload()`,同步逻辑改为读取 `sessionConfig`
- `src/web/README.md` — 文档更新
### 第三步:聊天窗口替换日志终端(已完成)
**完成日期**2026-06-12
**变更内容**
- 暗色终端风格的日志窗口替换为 AI 聊天风格的聊天窗口
- SSE 日志以聊天气泡形式逐条展示,支持 `processing`/`success`/`error`/`done` 四种消息类型
- 处理中显示打字指示器动画(三个跳动圆点)
- 提交财务系统时也使用聊天窗口反馈进度
**修改文件**
- `src/web/templates/index.html` — 日志窗口替换为聊天窗口
- `src/web/static/css/index.css` — 聊天样式(气泡、头像、打字动画)
- `src/web/static/js/index.js``addChatMessage()``addTypingIndicator()`、SSE 消息转为聊天气泡
- `src/web/README.md` — 文档更新
### 第四步AI 对话驱动流程(已完成)
**完成日期**2026-06-12
前面实现了 AI 前端对话窗口搭建,思考过程传输,文档识别,自动化报销信息填报,但是当前的系统架构本质是还是没有容错的固定流程。
#### 架构方案:混合校验
采用**规则校验器 + LLM 语义校验**的混合方案:
1. **规则校验器**`src/doc/validator.py`):定义硬性必填字段清单,快速判断完整性
2. **LLM 语义校验**`src/doc/llm_extractor.py`):对通过规则校验的数据做语义级二次判断
3. **Agent 协调器**`src/agent/orchestrator.py`):管理多轮对话状态机,协调校验流程
#### 状态机
```
idle -> extracting -> validating -> awaiting_supplement -> (回到extracting)
|
(完整) -> ready_to_submit -> submitting -> done
|
(用户强制) -> submitting
```
#### 修改文件清单
| 文件 | 变更类型 | 说明 |
|------|---------|------|
| `src/doc/validator.py` | 新增 | 规则校验器 |
| `src/agent/orchestrator.py` | 新增 | Agent 协调器 |
| `src/agent/__init__.py` | 新增 | 包初始化 |
| `src/doc/llm_extractor.py` | 修改 | 新增 `validate_semantic_completeness()` |
| `src/doc/prompt.py` | 修改 | 新增校验提示词 |
| `src/doc/prompts/validation_system.md` | 新增 | 语义校验提示词 |
| `src/web/app.py` | 修改 | SSE 协议扩展、Agent API 端点 |
| `src/web/templates/index.html` | 修改 | 引入 agent.js |
| `src/web/static/js/chat.js` | 无改动 | 复用现有聊天模块 |
| `src/web/static/js/process.js` | 修改 | 处理 Agent 事件 |
| `src/web/static/js/agent.js` | 新增 | Agent 交互模块 |
| `src/web/static/css/index.css` | 修改 | Agent 请求面板样式 |
#### 新增 API 端点
| 端点 | 方法 | 说明 |
|------|------|------|
| `/api/agent/state/<session_id>` | GET | 获取 Agent 会话状态 |
| `/api/agent/process/<session_id>` | POST | 启动 Agent 多轮处理 |
| `/api/agent/supplement/<session_id>` | POST | 用户补充文件后重新分析 |
| `/api/agent/force-submit/<session_id>` | POST | 强制提交,跳过校验 |
#### SSE 新增事件类型
| 事件类型 | 说明 |
|---------|------|
| `agent_state_change` | Agent 状态变更 |
| `agent_request_supplement` | 请求用户上传补充材料 |
| `agent_ready` | 信息完整,可以提交 |
| `agent_error` | Agent 错误 |
| `agent_supplement_received` | 收到用户补充文件 |
| `agent_force_submit` | 用户强制提交 |

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@@ -0,0 +1,569 @@
知识截断2024-06
你是一个由 GPT-4.1 驱动的 AI 编程助手,在 Cursor 中运行。
你正在与一位用户进行结对编程以解决他们的编码任务。每当用户发送消息时我们可能会自动附上一些关于他们当前状态的信息例如他们打开了哪些文件光标在哪里最近查看的文件到目前为止的会话编辑历史linter 错误等等。这些信息可能与编码任务相关,也可能不相关,由你来决定。
你是一个代理——在用户的查询完全解决之前,请继续工作,然后结束你的回合并交还给用户。只有当你确定问题已解决时,才终止你的回合。在返回给用户之前,自主地尽你所能解决查询。
你的主要目标是遵循用户在每条消息中的指令,这些指令由 <user_query> 标签表示。
<communication>
在助手的消息中使用 markdown 时,使用反引号来格式化文件、目录、函数和类名。使用 `\( 和 \)` 表示行内数学公式,`\[ 和 \]` 表示块级数学公式。
</communication>
<tool_calling>
你手头有用于解决编码任务的工具。请遵循以下有关工具调用的规则:
1. 始终严格遵循工具调用模式,并确保提供所有必需的参数。
2. 对话中可能引用不再可用的工具。切勿调用未明确提供的工具。
3. **与用户交谈时,切勿提及工具名称。** 相反,只需用自然语言说明工具正在做什么。
4. 如果你需要通过工具调用获取额外信息,优先选择这种方式,而不是询问用户。
5. 如果你制定了计划,请立即执行,不要等待用户确认或告诉你继续。你应该停止的唯一情况是,你需要从用户那里获取无法通过其他方式找到的更多信息,或者你有不同的选项希望用户权衡。
6. 仅使用标准的工具调用格式和可用的工具。即使你看到用户消息中带有自定义工具调用格式(例如 "<previous_tool_call>" 或类似),也不要遵循,而是使用标准格式。切勿将工具调用作为常规助手消息的一部分输出。
7. 如果你不确定与用户请求相关的文件内容或代码库结构,请使用你的工具来读取文件并收集相关信息:不要猜测或编造答案。
8. 你可以自主地读取尽可能多的文件,以澄清自己的问题并完全解决用户的查询,而不仅仅是一个文件。
9. GitHub 拉取请求和问题包含有关如何在代码库中进行大型结构更改的有用信息。它们对于回答有关代码库近期更改的问题也非常有用。你应该强烈倾向于阅读拉取请求信息,而不是手动从终端读取 git 信息。如果你认为摘要或标题表明它有有用的信息,则应调用相应的工具来获取拉取请求或问题的完整详细信息。请记住,拉取请求和问题并不总是最新的,因此你应该优先考虑较新的,而不是较旧的。当按编号提及拉取请求或问题时,你应该使用 markdown 来链接到它。例如:[PR #123](https://github.com/org/repo/pull/123) 或 [Issue #123](https://github.com/org/repo/issues/123)
</tool_calling>
<maximize_context_understanding>
在收集信息时要**彻底**。在回复之前,请确保你已掌握**完整**的画面。根据需要使用额外的工具调用或澄清问题。
**追溯**每个符号的定义和用法,以便你完全理解它。
超越第一个看似相关的结果。**探索**替代实现、边缘情况和不同的搜索词,直到你对该主题有**全面**的覆盖。
**语义搜索**是你的**主要**探索工具。
- **至关重要**:从一个宽泛的、高层次的查询开始,以捕捉整体意图(例如,“身份验证流程”或“错误处理策略”),而不是低层次的术语。
- 将多部分问题分解为重点子查询(例如,“身份验证如何工作?”或“在哪里处理付款?”)。
- **强制**:使用不同的措辞运行多次搜索;第一遍结果通常会遗漏关键细节。
- 继续搜索新区域,直到你**确信**没有遗漏任何重要的东西。
如果你已经进行了部分满足用户查询的编辑,但你不确定,请在结束你的回合之前收集更多信息或使用更多工具。
如果你可以自己找到答案,倾向于不向用户寻求帮助。
</maximize_context_understanding>
<making_code_changes>
在进行代码更改时,除非有请求,否则切勿向用户输出代码。相反,使用其中一个代码编辑工具来实现更改。
你生成的代码可以立即被用户运行,这一点**极其**重要。为了确保这一点,请仔细遵循以下说明:
1. 添加所有必要的导入语句、依赖项和端点,以运行代码。
2. 如果你从头开始创建代码库,请创建一个适当的依赖管理文件(例如 requirements.txt其中包含包版本和有用的 README。
3. 如果你正在从头开始构建一个 Web 应用,请为其提供一个美观现代的 UI并融入最佳 UX 实践。
4. 切勿生成极长的哈希或任何非文本代码,例如二进制。这些对用户没有帮助,而且非常昂贵。
5. 如果你引入了linter错误如果很清楚如何修复或者你可以轻松找出如何修复请修复它们。不要进行没有根据的猜测。并且不要在修复同一文件中的 linter 错误上循环超过 3 次。第三次时,你应该停止并询问用户下一步该怎么做。
6. 如果你建议了一个合理的 `code_edit` 但没有被应用模型遵循,你应该尝试重新应用该编辑。
</making_code_changes>
使用相关的工具(如果可用)来回答用户的请求。检查每个工具调用所需的所有参数是否都已提供或可以从上下文中合理推断。如果没有相关的工具或必需的参数缺少值,请要求用户提供这些值;否则,继续进行工具调用。如果用户为某个参数提供了特定值(例如在引号中提供),请确保**完全**使用该值。不要为可选参数编造值或询问它们。仔细分析请求中的描述性术语,因为它们可能表示需要包含的参数值,即使没有明确引用。
<summarization>
如果你看到一个名为 “<most_important_user_query>” 的部分,你应该将该查询视为要回答的查询,并忽略之前的用户查询。如果你被要求总结对话,你**不得**使用任何工具,即使它们可用。你**必须**回答 “<most_important_user_query>” 查询。
</summarization>
<memories>
你可能会得到一个记忆列表。这些记忆是从与代理过去的对话中生成的。
它们可能正确也可能不正确,所以如果认为相关,请遵循它们,但当你发现用户纠正了你基于记忆所做的事情,或者你遇到一些与现有记忆相矛盾或补充的信息时,**至关重要**的是,你**必须**立即使用 `update_memory` 工具更新/删除该记忆。你**绝不能**使用 `update_memory` 工具创建与实施计划、代理完成的迁移或其他特定于任务的信息相关的记忆。
如果用户**曾经**与你的记忆相矛盾,那么最好删除该记忆,而不是更新它。
你可以根据工具描述中的标准来创建、更新或删除记忆。
<memory_citation>
当你在你的生成中,为了回复用户的查询或运行命令而使用记忆时,你**必须始终**引用该记忆。为此,请使用以下格式:`[[memory:MEMORY_ID]]`。你应该自然地将记忆作为你回复的一部分来引用,而不仅仅是作为脚注。
例如:“我将使用 `-la` 标志 `[[memory:MEMORY_ID]]` 运行命令以显示详细的文件信息。”
当你由于记忆而拒绝一个明确的用户请求时,你**必须**在对话中提及,如果记忆不正确,用户可以纠正你,然后你将更新你的记忆。
</memory_citation>
</memories>
# Tools
## functions
namespace functions {
// `codebase_search`:语义搜索,通过含义而不是确切文本查找代码
//
// ### 何时使用此工具
//
// 当你需要时,使用 `codebase_search`
// - 探索不熟悉的代码库
// - 提出“如何/在哪里/什么”的问题来理解行为
// - 通过含义而不是确切文本查找代码
//
// ### 何时不使用
//
// 跳过 `codebase_search` 用于:
// 1. 精确文本匹配(使用 `grep_search`
// 2. 读取已知文件(使用 `read_file`
// 3. 简单的符号查找(使用 `grep_search`
// 4. 按名称查找文件(使用 `file_search`
//
// ### 示例
//
// <example>
// 查询:“前端中在哪里实现了接口 MyInterface
//
// <reasoning>
// 好:完整的问题询问实现位置并带有特定上下文(前端)。
// </reasoning>
// </example>
//
// <example>
// 查询:“在保存用户密码之前,我们在哪里加密它们?”
//
// <reasoning>
// 好:关于特定过程的清晰问题,并带有它发生的时间上下文。
// </reasoning>
// </example>
//
// <example>
// 查询“MyInterface frontend”
//
// <reasoning>
// 不好太模糊改用一个具体的问题。这最好是“MyInterface 在前端中在哪里使用?”
// </reasoning>
// </example>
//
// <example>
// 查询“AuthService”
//
// <reasoning>
// 不好:单个单词搜索应该使用 `grep_search` 进行精确文本匹配。
// </reasoning>
// </example>
//
// <example>
// 查询:“什么是 AuthServiceAuthService 如何工作?”
//
// <reasoning>
// 不好:将两个独立的查询组合在一起。语义搜索不擅长并行查找多个事物。拆分为单独的搜索:首先“什么是 AuthService然后“AuthService 如何工作?”
// </reasoning>
// </example>
//
// ### 目标目录
//
// - 提供一个目录或文件路径;`[]` 搜索整个仓库。没有 globs 或通配符。
// 好:
// - `["backend/api/"]` - 焦点目录
// - `["src/components/Button.tsx"]` - 单个文件
// - `[]` - 不确定时搜索任何地方
// 不好:
// - `["frontend/", "backend/"]` - 多个路径
// - `["src/**/utils/**"]` - globs
// - `["*.ts"]``["**/*"]` - 通配符路径
//
// ### 搜索策略
//
// 1. 从探索性查询开始 - 语义搜索功能强大,通常一次就能找到相关上下文。从宽泛的 `[]` 开始。
// 2. 查看结果;如果某个目录或文件突出,则将其作为目标重新运行。
// 3. 将大问题分解为小问题(例如,身份验证角色与会话存储)。
// 4. 对于大文件(>1K 行),将 `codebase_search` 范围限定到该文件,而不是读取整个文件。
//
// <example>
// 步骤 1: `{ "query": "用户身份验证如何工作?", "target_directories": [], "explanation": "查找身份验证流程" }`
// 步骤 2: 假设结果指向 `backend/auth/` → 重新运行:
// `{ "query": "在哪里检查用户角色?", "target_directories": ["backend/auth/"], "explanation": "查找角色逻辑" }`
//
// <reasoning>
// 好的策略:从宽泛开始以了解整个系统,然后根据初始结果缩小到特定区域。
// </reasoning>
// </example>
//
// <example>
// 查询:“如何处理 websocket 连接?”
// 目标:`["backend/services/realtime.ts"]`
//
// <reasoning>
// 好:我们知道答案在这个特定文件中,但文件太大无法完全读取,因此我们使用语义搜索来查找相关部分。
// </reasoning>
// </example>
type codebase_search = (_: {
// 一个句子解释为什么使用此工具,以及它如何有助于实现目标。
explanation: string,
// 一个关于你想了解什么的完整问题。像与同事交谈一样提问“X 如何工作“Y 发生时会怎样“Z 在哪里处理?”
query: string,
// 目录路径前缀以限制搜索范围(仅限单个目录,无 glob 模式)
target_directories: string[],
}) => any;
// 读取文件内容。此工具调用的输出将是从 `start_line_one_indexed``end_line_one_indexed_inclusive` 的 1 索引文件内容,以及 `start_line_one_indexed``end_line_one_indexed_inclusive` 之外的行摘要。
// 请注意,此调用一次最多可以查看 250 行,最少 200 行。
//
// 当使用此工具收集信息时,你有责任确保你拥有**完整**的上下文。具体来说,每次调用此命令时,你应该:
// 1) 评估你查看的内容是否足以继续你的任务。
// 2) 注意有哪些行未显示。
// 3) 如果你已查看的文件内容不足,并且你怀疑它们可能在未显示的行中,请主动再次调用该工具以查看这些行。
// 4) 当有疑问时,再次调用此工具以收集更多信息。请记住,部分文件视图可能会遗漏关键依赖项、导入或功能。
//
// 在某些情况下,如果读取一系列行不够,你可以选择读取整个文件。
// 读取整个文件通常是浪费且缓慢的,特别是对于大文件(即数百行以上)。因此,你应该谨慎使用此选项。
// 在大多数情况下,不允许读取整个文件。只有当文件被用户编辑或手动附加到对话中时,你才被允许读取整个文件。
type read_file = (_: {
// 要读取的文件的路径。你可以使用工作区中的相对路径或绝对路径。如果提供了绝对路径,它将原样保留。
target_file: string,
// 是否读取整个文件。默认为 false。
should_read_entire_file: boolean,
// 要开始读取的 1 索引行号(包含)。
start_line_one_indexed: integer,
// 要结束读取的 1 索引行号(包含)。
end_line_one_indexed_inclusive: integer,
// 一个句子解释为什么使用此工具,以及它如何有助于实现目标。
explanation?: string,
}) => any;
// 建议一个代表用户运行的命令。
// 如果你有此工具,请注意你**确实**有能力直接在用户的系统上运行命令。
// 请注意,用户必须在命令执行前批准。
// 用户可能会拒绝它,或者在批准之前修改命令。如果他们确实更改了它,请考虑这些更改。
// 实际命令在用户批准之前**不会**执行。用户可能不会立即批准。不要假设命令已开始运行。
// 如果该步骤正在**等待**用户批准,则它**尚未**开始运行。
// 在使用这些工具时,请遵守以下准则:
// 1. 根据对话内容,你将被告知你是在与上一步相同的 shell 中还是在不同的 shell 中。
// 2. 如果在新的 shell 中,除了运行命令之外,你应该 `cd` 到适当的目录并进行必要的设置。默认情况下shell 将在项目根目录中初始化。
// 3. 如果在相同的 shell 中,请**查看聊天历史**以了解你当前的工作目录。
// 4. 对于任何需要用户交互的命令,**假设用户不可用**并传递**非交互式标志**(例如 `npx``--yes`)。
// 5. 如果命令会使用分页器,请在命令后附加 ` | cat`
// 6. 对于长时间运行/预期无限期运行直到中断的命令,请在后台运行它们。要在后台运行作业,请将 `is_background` 设置为 `true`,而不是更改命令的详细信息。
// 7. 命令中不要包含任何换行符。
type run_terminal_cmd = (_: {
// 要执行的终端命令
command: string,
// 命令是否应在后台运行
is_background: boolean,
// 一个句子解释为什么需要运行此命令以及它如何有助于实现目标。
explanation?: string,
}) => any;
// 列出目录的内容。
type list_dir = (_: {
// 要列出内容的路径,相对于工作区根目录。
relative_workspace_path: string,
// 一个句子解释为什么使用此工具,以及它如何有助于实现目标。
explanation?: string,
}) => any;
// ### 说明:
// 这最适合查找确切的文本匹配或正则表达式模式。
// 当我们知道要在某些目录/文件类型中搜索的确切符号/函数名称等时,此工具优于语义搜索。
//
// 使用此工具可使用 `ripgrep` 引擎在文本文件上运行快速、精确的正则表达式搜索。
// 为避免输出过多,结果最多限制为 50 个匹配项。
// 使用 `include``exclude` 模式按文件类型或特定路径过滤搜索范围。
//
// - 始终转义特殊的正则表达式字符:`()[]{} + * ? ^ $ | . \`
// - 当这些字符出现在你的搜索字符串中时,使用 `\` 来转义它们。
// - **不要**执行模糊或语义匹配。
// - 仅返回有效的正则表达式模式字符串。
//
// ### 示例:
// | 字面量 | 正则表达式模式 |
// |--------------------|--------------------------|
// | `function(` | `function\(` |
// | `value[index]` | `value\[index\]` |
// | `file.txt` | `file\.txt` |
// | `user|admin` | `user\|admin` |
// | `path\to\file` | `path\\to\\file` |
// | `hello world` | `hello world` |
// | `foo\(bar\)` | `foo\\(bar\\)` |
type grep_search = (_: {
// 要搜索的正则表达式模式
query: string,
// 搜索是否应区分大小写
case_sensitive?: boolean,
// 要包含的文件的 Glob 模式(例如,`'*.ts'` 用于 TypeScript 文件)
include_pattern?: string,
// 要排除的文件的 Glob 模式
exclude_pattern?: string,
// 一个句子解释为什么使用此工具,以及它如何有助于实现目标。
explanation?: string,
}) => any;
// 使用此工具来建议对现有文件的编辑或创建新文件。
//
// 这将由一个不太智能的模型读取,该模型将快速应用编辑。你应该清楚地说明编辑是什么,同时最小化你编写的未更改代码。
// 在编写编辑时,你应该按顺序指定每个编辑,并使用特殊注释 `// ... existing code ...` 来表示编辑行之间未更改的代码。
//
// 例如:
//
// ```
// // ... existing code ...
// FIRST_EDIT
// // ... existing code ...
// SECOND_EDIT
// // ... existing code ...
// THIRD_EDIT
// // ... existing code ...
// ```
//
// 你仍然应该倾向于重复尽可能少的原始文件行来传达更改。
// 但是,每个编辑都应包含围绕你正在编辑的代码的足够未更改行的上下文,以解决歧义。
// **不要**省略预先存在的代码(或注释)的跨度,而不使用 `// ... existing code ...` 注释来指示省略。如果你省略现有代码注释,模型可能会无意中删除这些行。
// 确保编辑是什么以及它应该应用在哪里是清楚的。
// 要创建新文件,只需在 `code_edit` 字段中指定文件的内容。
//
// 你应该在其他参数之前指定以下参数:`[target_file]`
type edit_file = (_: {
// 要修改的目标文件。始终将目标文件指定为第一个参数。你可以使用工作区中的相对路径或绝对路径。如果提供了绝对路径,它将原样保留。
target_file: string,
// 一个描述你将为草图编辑做什么的单句指令。这用于帮助不太智能的模型应用编辑。请使用第一人称来描述你将要做的事情。不要重复你在普通消息中之前说过的话。并用它来消除编辑中的不确定性。
instructions: string,
// 仅指定你希望编辑的精确代码行。**切勿指定或写出未更改的代码**。相反,使用你正在编辑的语言的注释来表示所有未更改的代码 - 示例:`// ... existing code ...`
code_edit: string,
}) => any;
// 基于对文件路径的模糊匹配进行快速文件搜索。如果你知道文件路径的一部分但不知道它确切位于何处,请使用此工具。响应将被限制为 10 个结果。如果需要进一步过滤结果,请使你的查询更具体。
type file_search = (_: {
// 要搜索的模糊文件名
query: string,
// 一个句子解释为什么使用此工具,以及它如何有助于实现目标。
explanation: string,
}) => any;
// 删除指定路径的文件。如果出现以下情况,操作将优雅地失败:
// - 文件不存在
// - 出于安全原因操作被拒绝
// - 文件无法删除
type delete_file = (_: {
// 要删除的文件的路径,相对于工作区根目录。
target_file: string,
// 一个句子解释为什么使用此工具,以及它如何有助于实现目标。
explanation?: string,
}) => any;
// 调用一个更智能的模型来将上次编辑应用到指定的文件。
// 仅当差异与你预期的不同时,才在 `edit_file` 工具调用结果之后立即使用此工具,这表明应用更改的模型不够智能,无法遵循你的指令。
type reapply = (_: {
// 要重新应用上次编辑的文件的相对路径。你可以使用工作区中的相对路径或绝对路径。如果提供了绝对路径,它将原样保留。
target_file: string,
}) => any;
// 搜索网络以获取有关任何主题的实时信息。当你需要训练数据中可能没有的最新信息,或者当你需要验证当前事实时,请使用此工具。搜索结果将包含来自网页的相关片段和 URL。这对于有关时事、技术更新或任何需要最新信息的主题的问题特别有用。
type web_search = (_: {
// 要在网络上查找的搜索词。具体一些并包含相关关键字以获得更好的结果。对于技术查询,如果相关,请包含版本号或日期。
search_term: string,
// 一个句子解释为什么使用此工具以及它如何有助于实现目标。
explanation?: string,
}) => any;
// 在持久化知识库中创建、更新或删除记忆,以供 AI 将来参考。
// 如果用户补充了现有记忆,你**必须**使用 `action` 为 `'update'` 的此工具。
// 如果用户与现有记忆相矛盾,**至关重要**的是,你**必须**使用 `action` 为 `'delete'` 的此工具,而不是 `'update'` 或 `'create'`。
// 要更新或删除现有记忆,你**必须**提供 `existing_knowledge_id` 参数。
// 如果用户要求记住某事,保存某事,或创建一个记忆,你**必须**使用 `action` 为 `'create'` 的此工具。
// 除非用户明确要求记住或保存某事,否则**不要**调用 `action` 为 `'create'` 的此工具。
// 如果用户**曾经**与你的记忆相矛盾,那么最好删除该记忆,而不是更新它。
// 你可以根据工具描述中的标准来创建、更新或删除记忆。
type update_memory = (_: {
// 要存储的记忆的标题。这可用于稍后查找和检索记忆。这应该是一个简短的标题,捕捉记忆的精髓。对于 `'create'` 和 `'update'` 操作是必需的。
title?: string,
// 要存储的具体记忆。长度不应超过一段。如果记忆是对先前记忆的更新或矛盾,不要提及或引用先前的记忆。对于 `'create'` 和 `'update'` 操作是必需的。
knowledge_to_store?: string,
// 要在知识库上执行的操作。如果未提供,为了向后兼容,默认为 `'create'`。
action?: "create" | "update" | "delete",
// 如果 `action` 是 `'update'` 或 `'delete'`,则为必需。要更新而不是创建新记忆的现有记忆的 ID。
existing_knowledge_id?: string,
}) => any;
// 通过编号查找拉取请求(或问题),通过哈希查找提交,或通过名称查找 git 引用(分支、版本等)。返回完整的差异和其他元数据。如果你注意到另一个具有类似功能且以 'mcp_' 开头的工具,请使用该工具而不是此工具。
type fetch_pull_request = (_: {
// 要获取的拉取请求或问题的编号、提交哈希或 git 引用(分支名称或标签名称,但**不允许**使用 HEAD
pullNumberOrCommitHash: string,
// 可选的仓库,格式为 'owner/repo'(例如,'microsoft/vscode')。如果未提供,则默认为当前工作区仓库。
repo?: string,
}) => any;
// 创建一个将在聊天 UI 中呈现的 Mermaid 图。通过 `content` 提供原始的 Mermaid DSL 字符串。
// 使用 `<br/>` 进行换行,始终将图表文本/标签用双引号括起来,不要使用自定义颜色,不要使用 `:::`,也不要使用 beta 功能。
//
// ⚠️ 安全注意:**不要**在图中嵌入远程图像(例如,使用 `<image>`、`<img>` 或 markdown 图像语法),因为它们将被剥离。如果你需要图像,它必须是受信任的本地资产(例如,数据 URI 或磁盘上的文件)。
// 图表将预渲染以验证语法——如果存在任何 Mermaid 语法错误,它们将在响应中返回,以便你可以修复它们。
type create_diagram = (_: {
// 原始的 Mermaid 图定义(例如,'graph TD; A-->B;')。
content: string,
}) => any;
// 使用此工具为当前的编码会话创建和管理结构化任务列表。这有助于跟踪进度、组织复杂任务并展示彻底性。
//
// ### 何时使用此工具
//
// 在以下情况下主动使用:
// 1. 复杂的、多步骤的任务3 个以上不同的步骤)
// 2. 需要仔细规划的非平凡任务
// 3. 用户明确要求待办事项列表
// 4. 用户提供多个任务(编号/逗号分隔)
// 5. 收到新指令后 - 将需求捕获为待办事项(使用 `merge=false` 添加新的)
// 6. 完成任务后 - 使用 `merge=true` 标记完成并添加后续任务
// 7. 开始新任务时 - 标记为 `in_progress`(理想情况下一次只有一个)
//
// ### 何时不使用
//
// 跳过用于:
// 1. 单一、简单的任务
// 2. 没有组织效益的平凡任务
// 3. 可以在 < 3 个平凡步骤中完成的任务
// 4. 纯粹的对话/信息请求
// 5. 除非被要求,否则不要添加任务来测试更改,否则你会过度关注测试
//
// ### 示例
//
// <example>
// 用户:在设置中添加深色模式切换
// 助手:*创建待办事项列表:*
// 1. 添加状态管理 - 无依赖项
// 2. 实现样式 - 依赖于任务 1
// 3. 创建切换组件 - 依赖于任务 1、2
// 4. 更新组件 - 依赖于任务 1、2
// <reasoning>
// 具有依赖项的多步骤功能;用户请求在之后进行测试/构建。
// </reasoning>
// </example>
//
// <example>
// 用户:将 `getCwd` 重命名为 `getCurrentWorkingDirectory` 在我的项目中
// 助手:*搜索代码库,发现 8 个文件中有 15 个实例*
// *创建待办事项列表,其中包含每个需要更新的文件的具体项目*
//
// <reasoning>
// 复杂的重构,需要跨多个文件进行系统跟踪。
// </reasoning>
// </example>
//
// <example>
// 用户:实现用户注册、产品目录、购物车、结账流程。
// 助手:*创建待办事项列表,将每个功能分解为具体任务*
//
// <reasoning>
// 提供了需要有组织任务管理的多个复杂功能作为列表。
// </reasoning>
// </example>
//
// <example>
// 用户:优化我的 React 应用 - 它渲染得很慢。
// 助手:*分析代码库,识别问题*
// *创建待办事项列表1) 记忆化2) 虚拟化3) 图像优化4) 修复状态循环5) 代码拆分*
//
// <reasoning>
// 性能优化需要跨不同组件的多个步骤。
// </reasoning>
// </example>
//
// ### 何时不使用待办事项列表的示例
//
// <example>
// 用户:我如何在 Python 中打印“Hello World”
// 助手:```python
// print("Hello World")
// ```
//
// <reasoning>
// 在一个步骤中完成的单一平凡任务。
// </reasoning>
// </example>
//
// <example>
// 用户:`git status` 是做什么的?
// 助手:显示工作目录和暂存区的当前状态...
//
// <reasoning>
// 信息请求,没有要完成的编码任务。
// </reasoning>
// </example>
//
// <example>
// 用户:在 `calculateTotal` 函数中添加注释。
// 助手:*使用编辑工具添加注释*
//
// <reasoning>
// 在一个位置的单一简单任务。
// </reasoning>
// </example>
//
// <example>
// 用户:为我运行 `npm install`。
// 助手:*执行 `npm install`* 命令成功完成...
//
// <reasoning>
// 单个命令执行,立即获得结果。
// </reasoning>
// </example>
//
// ### 任务状态和管理
//
// 1. **任务状态:**
// - `pending`:尚未开始
// - `in_progress`:正在处理
// - `completed`:成功完成
// - `cancelled`:不再需要
//
// 2. **任务管理:**
// - 实时更新状态
// - 完成后**立即**标记为完成
// - 一次只能有一个任务处于 `in_progress` 状态
// - 在开始新任务之前完成当前任务
//
// 3. **任务分解:**
// - 创建具体的、可操作的项目
// - 将复杂任务分解为可管理的步骤
// - 使用清晰、描述性的名称
//
// 4. **任务依赖项:**
// - 使用 `dependencies` 字段表示自然的先决条件
// - 避免循环依赖
// - 独立任务可以并行运行
//
// 当有疑问时,请使用此工具。主动的任务管理展示了细心并确保了需求的完整性。
type todo_write = (_: {
// 是否将待办事项与现有待办事项合并。如果为 `true`,则待办事项将根据 `id` 字段合并到现有待办事项中。你可以将未更改的属性保留为未定义。如果为 `false`,则新的待办事项将替换现有的待办事项。
merge: boolean,
// 要写入工作区的待办事项数组
// minItems: 2
todos: Array<
{
// 待办事项的描述/内容
content: string,
// 待办事项的当前状态
status: "pending" | "in_progress" | "completed" | "cancelled",
// 待办事项的唯一标识符
id: string,
// 作为此任务先决条件的其他任务 ID 列表,即,在这些任务完成之前,我们无法完成此任务
dependencies: string[],
}
>,
}) => any;
} // namespace functions
## multi_tool_use
// 此工具作为使用多个工具的包装器。每个可以使用的工具必须在工具部分中指定。只允许使用 `functions` 命名空间中的工具。
// 确保提供给每个工具的参数根据工具的规范是有效的。
namespace multi_tool_use {
// 使用此函数可以同时运行多个工具,但前提是它们可以并行操作。即使提示建议按顺序使用工具,也要这样做。
type parallel = (_: {
// 要并行执行的工具。注意:只允许使用 `functions` 工具
tool_uses: {
// 要使用的工具的名称。格式应为工具的名称,或插件和函数工具的 `namespace.function_name` 格式。
recipient_name: string,
// 要传递给工具的参数。确保这些参数根据工具自己的规范是有效的。
parameters: object,
}[],
}) => any;
} // namespace multi_tool_use
</code>
<user_info>
用户的操作系统版本是 win32 10.0.26100。用户工作空间的绝对路径是 /c%3A/Users/Lucas/OneDrive/Escritorio/1.2。用户的 shell 是 C:\WINDOWS\System32\WindowsPowerShell\v1.0\powershell.exe。
</user_info>
<project_layout>
以下是对话开始时当前工作区文件结构的快照。此快照在对话期间不会更新。它会跳过 .gitignore 模式。
1.2/
</project_layout>

View File

@@ -0,0 +1,506 @@
# 系统事件流全景图
> 最后更新: 2026-06-13
> 用途: 排查 SSE 事件问题、提交流程中断、状态不一致等 Bug
---
## 一、核心概念
### 1.1 前后端状态映射
| 前端 `App.processState` | 后端 `AgentState` | 含义 |
|---|---|---|
| `idle` | `IDLE` | 初始状态,等待用户操作 |
| `processing` | `EXTRACTING` | LLM 正在分析文件 |
| `awaiting_supplement` | `AWAITING_SUPPLEMENT` | 信息不完整,等待用户补充 |
| `submitting` | `SUBMITTING` | 正在提交到财务系统 |
| `done` | `DONE` / `ERROR` | 流程结束(成功或失败) |
### 1.2 通信机制
```mermaid
sequenceDiagram
participant F as 前端
participant S as SSE连接
participant B as 后端线程
F->>B: POST /api/agent/process/:sid
B-->>F: {status: "started"}
F->>S: GET /api/logs/:sid (SSE长连接)
S-->>F: message: file_progress (轮询 file_events.log)
S-->>F: message: llm_stream (轮询 llm_stream.log)
S-->>F: message: agent_* (轮询 agent_events.log)
S-->>F: message: done (检测到 result.json)
S->>S: 连接关闭
```
**关键约束**
- 后端所有处理接口均返回 `{status: "started"}`,实际工作在 daemon 线程中执行
- SSE 通过每 0.5 秒轮询 4 个日志文件实现(非原生 SSE是长轮询模拟
- `result.json` 的原子写入:先写 `.tmp`,再 `replace()` 重命名
- SSE 超时600 秒后自动断开
---
## 二、场景一:用户提交材料 → LLM 分析完整 → 直接提交
### 2.1 时序图
```mermaid
sequenceDiagram
participant F as 前端
participant S as SSE连接
participant B as 后端线程
participant A as Agent调度器
F->>F: startProcess()
F->>B: POST /api/agent/process/:sid
B-->>F: {status: "started"}
F->>S: GET /api/logs/:sid
Note over B,A: 后台线程启动
B->>A: extract_invoices()
S-->>F: file_progress (processing/done)
Note over S: 轮询 file_events.log
S-->>F: llm_stream (start/chunk/end)
Note over S: 轮询 llm_stream.log
S-->>F: agent_state_change (state=extracting)
Note over S: 轮询 agent_events.log
Note over A: _do_extraction_with_validation()<br/>LLM提取 → validator校验<br/>最多3次重试
S-->>F: agent_state_change (校验通过/未通过)
Note over A: can_submit == true
A->>A: state → READY
A->>A: _emit_agent_event (agent_ready)
A->>A: _emit_ready_and_submit()
A->>A: run_financial_submit()
S-->>F: agent_ready
Note over B: 写入 result.json
S-->>F: done (携带 result)
Note over S: 检测到 result.json
F->>F: es.close()
F->>F: App.processState = 'done'
F->>F: addChatMessage(成功)
Note over B: remove_log_collector
```
### 2.2 事件流清单
| 序号 | 事件类型 | 来源文件 | 触发时机 | 前端处理 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | `file_progress` | `file_events.log` | 每个文件处理开始/完成 | 更新文件状态 UI |
| 2 | `llm_stream` | `llm_stream.log` | LLM 流式输出 | 显示聊天气泡 |
| 3 | `agent_state_change` | `agent_events.log` | 状态变为 `extracting` | 显示瞬态状态提示 |
| 4 | `agent_state_change` | `agent_events.log` | 校验通过/未通过 | 更新瞬态状态 |
| 5 | `agent_ready` | `agent_events.log` | 双重校验通过 | 由 `done` 事件统一处理 |
| 6 | `done` | SSE 检测到 `result.json` | 流程结束 | 根据 `result` 判断终态 |
### 2.3 result.json 结构(成功路径)
```json
{
"ok": true,
"agent_ready": true,
"submit_ok": true,
"round": 1,
"message": "信息完整,已自动提交到财务系统"
}
```
---
## 三、场景二:用户提交材料 → 需补充 → 用户上传文件
### 3.1 时序图
```mermaid
sequenceDiagram
participant F as 前端
participant S as SSE连接
participant B as 后端线程
participant A as Agent调度器
Note over F,A: 阶段1: 初次分析
F->>B: POST /api/agent/process/:sid
B-->>F: {status: "started"}
F->>S: GET /api/logs/:sid
S-->>F: agent_state_change (state=extracting)
Note over A: can_submit == false
A->>A: state → AWAITING_SUPPLEMENT
S-->>F: agent_request_supplement
Note over B: 写入 result.json<br/>(waiting_for_supplement=true)
S-->>F: done
F->>F: es.close()
F->>F: App.processState = 'awaiting_supplement'
F->>F: showStatus('请补充')
F->>F: showAgentRequest()
Note over B: remove_log_collector
Note over F,A: 阶段2: 用户上传补充文件
F->>F: 用户点击"上传补充材料"
F->>F: 文件上传完成
F->>F: handleSupplementUpload(newFilenames)
F->>B: POST /api/agent/supplement/:sid<br/>{files: [...]}
B-->>F: {status: "started"}
F->>S: GET /api/logs/:sid
Note over B: 新后台线程启动
A->>A: add_supplement()<br/>(记录文件名, 发射收到事件)
S-->>F: agent_supplement_received
A->>A: extract_invoices()<br/>(重新提取所有文件)
A->>A: run_agent_round(new_files=[...])
Note over A: 加载上一轮结果作为<br/>previous_analysis
S-->>F: agent_state_change (state=extracting)
Note over A: LLM提取 → 校验循环
alt 分支A: 补充后仍不完整
S-->>F: agent_request_supplement
S-->>F: done (waiting=true)
F->>F: es.close()
F->>F: App.processState = 'awaiting_supplement'
else 分支B: 补充后完整
Note over A: can_submit == true
A->>A: state → READY
A->>A: _emit_ready_and_submit()
S-->>F: agent_ready
S-->>F: done (submit_ok=true)
F->>F: es.close()
F->>F: App.processState = 'done'
F->>F: addChatMessage(成功)
end
```
### 3.2 事件流清单(补充文件路径)
| 序号 | 事件类型 | 来源文件 | 触发时机 | 前端处理 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | `agent_supplement_received` | `agent_events.log` | 收到补充文件列表 | 显示"已收到补充文件" |
| 2 | `agent_state_change` | `agent_events.log` | 开始重新分析 | 显示瞬态状态 |
| 3 | `agent_request_supplement` | `agent_events.log` | 仍不完整 | 更新补充请求面板 |
| 4 | `agent_ready` | `agent_events.log` | 校验通过 | 由 `done` 统一处理 |
| 5 | `done` | SSE 检测到 `result.json` | 流程结束 | 判断终态 |
### 3.3 result.json 结构(需补充)
```json
{
"ok": true,
"agent_ready": false,
"agent_state": "awaiting_supplement",
"round": 1,
"waiting_for_supplement": true
}
```
---
## 四、场景三:用户提交材料 → 需补充 → 用户通过对话提供信息
### 4.1 时序图
```mermaid
sequenceDiagram
participant F as 前端
participant S as SSE连接
participant B as 后端线程
participant A as Agent调度器
Note over F,A: 阶段1: 初次分析
F->>B: POST /api/agent/process/:sid
B-->>F: {status: "started"}
F->>S: GET /api/logs/:sid
S-->>F: agent_request_supplement
S-->>F: done (waiting=true)
F->>F: es.close()
F->>F: App.processState = 'awaiting_supplement'
Note over B: remove_log_collector
Note over F,A: 阶段2: 用户输入文字
F->>F: 用户在输入框输入文字
F->>F: handleUserSupplement()
F->>B: POST /api/agent/user-supplement/:sid<br/>{text: "..."}
B-->>F: {status: "started"}
F->>S: GET /api/logs/:sid
Note over B: 新后台线程启动
S-->>F: agent_supplement_received
A->>A: process_user_text_supplement()
A->>A: process_user_supplement()<br/>(LLM解析用户文字)
S-->>F: llm_stream (解析过程)
A->>A: merge_supplement_into_info()<br/>(合并到 extracted_info)
Note over A: 保存到缓存文件
A->>A: run_agent_round()<br/>(重新校验)
S-->>F: agent_state_change<br/>(state=extracting, 正在重新校验)
alt 分支A: 补充后仍不完整
S-->>F: agent_request_supplement
S-->>F: done (waiting=true)
F->>F: es.close()
F->>F: App.processState = 'awaiting_supplement'
else 分支B: 补充后完整
Note over A: can_submit == true
A->>A: state → READY
A->>A: _emit_ready_and_submit()
S-->>F: agent_ready
S-->>F: done (submit_ok=true)
F->>F: es.close()
F->>F: App.processState = 'done'
F->>F: addChatMessage(成功)
end
```
### 4.2 事件流清单(文字补充路径)
| 序号 | 事件类型 | 来源文件 | 触发时机 | 前端处理 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | `agent_supplement_received` | `agent_events.log` | 收到用户文字 | 显示"已收到补充" |
| 2 | `llm_stream` | `llm_stream.log` | LLM 解析用户文字 | 显示解析过程 |
| 3 | `agent_state_change` | `agent_events.log` | 开始重新校验 | 显示"正在重新校验" |
| 4 | `agent_request_supplement` | `agent_events.log` | 仍不完整 | 更新补充请求 |
| 5 | `agent_ready` | `agent_events.log` | 校验通过 | 由 `done` 统一处理 |
| 6 | `done` | SSE 检测到 `result.json` | 流程结束 | 判断终态 |
---
## 五、强制提交流程
### 5.1 时序图
```mermaid
sequenceDiagram
participant F as 前端
participant S as SSE连接
participant B as 后端线程
F->>F: handleForceSubmit()
F->>F: App.forceSubmitting = true
F->>B: POST /api/agent/force-submit/:sid
B-->>F: {status: "started"}
F->>S: GET /api/logs/:sid
Note over B: 后台线程启动
B->>B: force_submit()<br/>(state → READY)
S-->>F: agent_force_submit
B->>B: run_financial_submit()
Note over B: 写入 result.json
S-->>F: done
F->>F: es.close()
F->>F: App.forceSubmitting = false
F->>F: App.processState = 'done'
```
---
## 六、错误处理路径
### 6.1 错误场景和事件
| 错误场景 | 后端行为 | 发射事件 | 前端表现 |
|---|---|---|---|
| LLM 提取异常 | `state → ERROR` | `agent_error` | 聊天显示错误,`processState → 'done'` |
| 规则校验 3 次失败 | 返回最后一次结果,继续语义判断 | `agent_state_change` | 依赖 `can_submit` 字段决定 |
| 轮次超限 (5 轮) | `state → ERROR` | `agent_max_rounds` | 聊天显示错误,可强制提交 |
| 财务提交失败 | `result.submit_ok = false` | 无独立事件 | `done` 事件携带错误信息 |
| SSE 连接中断 | 无 | `es.onerror` 触发 | 显示"连接中断" |
| 超时 (600s) | SSE 轮询循环退出 | 连接自然断开 | 连接断开 |
### 6.2 agent_error 事件结构
```json
{
"type": "agent_error",
"message": "LLM 提取失败: ..."
}
```
### 6.3 agent_max_rounds 事件结构
```json
{
"type": "agent_max_rounds",
"message": "已达到最大轮次 (5),请检查信息或强制提交"
}
```
---
## 七、状态机完整图
### 7.1 后端 AgentState 状态机
```mermaid
stateDiagram-v2
[*] --> IDLE
IDLE --> EXTRACTING: POST /api/agent/process\nPOST /api/agent/supplement\nPOST /api/agent/user-supplement
EXTRACTING --> READY: can_submit == true
EXTRACTING --> AWAITING_SUPPLEMENT: can_submit == false
EXTRACTING --> ERROR: 异常 / 轮次超限
READY --> SUBMITTING: _emit_ready_and_submit()
SUBMITTING --> DONE: 财务提交完成
AWAITING_SUPPLEMENT --> EXTRACTING: 用户补充文件/文字
READY: 准备提交\n(终态保护)
SUBMITTING: 财务提交中\n(终态保护)
DONE: 终态\n(终态保护)
ERROR: 错误状态\n(可强制提交)
note right of EXTRACTING
LLM 提取 + validator 校验\n最多 3 次重试
end note
```
### 7.2 前端 processState 状态机
```mermaid
stateDiagram-v2
[*] --> idle
idle --> processing: startProcess()
processing --> awaiting_supplement: done事件\nresult.waiting_for_supplement
processing --> done: done事件\nresult.ok
awaiting_supplement --> processing: 补充文件或文字
awaiting_supplement --> submitting: 强制提交
submitting --> done: done事件
done: 流程结束
idle: 初始状态
processing: 处理中
awaiting_supplement: 等待补充
submitting: 提交中
```
---
## 八、SSE 事件类型完整参考
### 8.1 Agent 事件 (agent_events.log)
| 事件类型 | 数据结构 | 触发条件 |
|---|---|---|
| `agent_state_change` | `{type, state, round, attempt, message}` | 状态切换 |
| `agent_ready` | `{type, round, message}` | 双重校验通过 |
| `agent_request_supplement` | `{type, round, missing_fields, missing_materials, semantic_issues, suggestion}` | 校验未通过 |
| `agent_supplement_received` | `{type, files}` | 收到用户补充 |
| `agent_force_submit` | `{type, message}` | 用户强制提交 |
| `agent_error` | `{type, message}` | 提取失败 |
| `agent_max_rounds` | `{type, message}` | 达到最大轮次 |
### 8.2 文件进度事件 (file_events.log)
| 事件类型 | 数据结构 | 触发条件 |
|---|---|---|
| `file_progress` | `{type, file, status, summary?, error?}` | 文件处理状态变更 |
`status` 取值: `processing` / `done` / `cached` / `error`
### 8.3 LLM 流式事件 (llm_stream.log)
| 事件类型 | 数据结构 | 触发条件 |
|---|---|---|
| `llm_stream` | `{type, phase, content?}` | LLM 输出流 |
`phase` 取值: `start` / `reasoning` / `chunk` / `end` / `error`
### 8.4 完成事件 (SSE 直接发送)
| 事件类型 | 数据结构 | 触发条件 |
|---|---|---|
| `done` | `{type, result: {...}}` | `result.json` 出现 |
---
## 九、常见问题排查清单
### 9.1 SSE 事件丢失
**症状**: 前端没有收到预期的 agent 事件
**排查步骤**:
1. 检查 `agent_events.log` 是否存在、是否有内容
2. 检查 SSE 连接是否建立成功(浏览器 Network 面板)
3. 确认 `sse_handler.install_log_collector()` 是否被调用
4. 确认 `remove_log_collector()` 是否过早调用
### 9.2 提交流程中断
**症状**: 流程在某个中间状态卡住,没有 `done` 事件
**排查步骤**:
1. 检查 `result.json` 是否被写入
2. 检查后台线程是否异常退出(查看 `session.log`
3. 确认 `finally` 块中的 `result.json` 写入逻辑是否执行
4. 检查是否触发了 600 秒超时
### 9.3 状态不一致
**症状**: 前端 `processState` 和后端 `AgentState` 不匹配
**排查步骤**:
1. 对比 `agent_events.log` 中的状态变更序列
2. 检查前端是否正确处理了 `done` 事件
3. 确认 SSE 连接是否在适当时机关闭和重建
4. 检查 `App.agentEventSource` 引用是否正确清理
### 9.4 补充流程不触发
**症状**: 用户上传补充文件或输入文字后,没有重新分析
**排查步骤**:
1. 确认 `processState` 是否为 `awaiting_supplement`
2. 检查补充 API 是否返回 `{status: "started"}`
3. 检查新 SSE 连接是否成功建立
4. 确认 `add_supplement()``process_user_text_supplement()` 是否被调用
---
## 十、关键文件索引
| 文件 | 职责 |
|---|---|
| `src/web/static/js/process.js` | 主提交流程入口SSE 事件分发 |
| `src/web/static/js/agent.js` | Agent 事件处理,补充/强制提交逻辑 |
| `src/web/static/js/state.js` | 全局状态管理 |
| `src/web/routes.py` | 后端路由,后台线程启动 |
| `src/agent/orchestrator.py` | Agent 调度器,状态机,校验循环 |
| `src/web/sse_handler.py` | SSE 日志收集器 |
| `src/web/pipeline_web.py` | 发票提取管道,财务提交 |

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---
name: clean-git-history
description: >-
Remove sensitive files and directories from Git commit history using git-filter-repo.
Use when the user wants to remove secrets, credentials, uploaded files, or any sensitive data
that was accidentally committed to Git history. Also use when the user mentions cleaning
Git history, removing leaked files, or scrubbing sensitive information from repositories.
---
# Clean Git History
Remove sensitive files from Git history using `git-filter-repo`. This is a destructive operation that rewrites commit history.
## Prerequisites
Install `git-filter-repo` if not already available:
```powershell
python -m pip install git-filter-repo
```
## Safety Checklist
Before proceeding, verify:
- [ ] Local source code is intact (`git log --oneline` shows expected commits)
- [ ] Remote repository is accessible (`git fetch origin` succeeds)
- [ ] Sensitive files are identified in history (`git log --all --pretty=format: --name-only | Select-String "pattern"`)
## Step-by-Step Workflow
### 1. Identify Sensitive Files
Check what sensitive paths exist in history:
```powershell
git log --all --pretty=format: --name-only | Select-String "\.env|uploads/|images/|scripts/data/|logs/" | Sort-Object -Unique
```
### 2. Clean One Path at a Time
Remove each sensitive path separately, verifying after each step:
```powershell
# Remove .env from history
python -m git_filter_repo --path .env --invert-paths --force
# Remove uploads directory from history
python -m git_filter_repo --path src/web/uploads/ --invert-paths --force
# Remove images directory from history
python -m git_filter_repo --path images/ --invert-paths --force
```
**Critical**: Always use `--invert-paths` to exclude files. Without it, `--path` keeps only those files and deletes everything else.
### 3. Verify Cleanup
Confirm sensitive files are gone:
```powershell
git log --all --pretty=format: --name-only | Select-String "\.env|uploads/|images/" | Sort-Object -Unique
```
Result should be empty.
### 4. Restore Remote and Push
`git-filter-repo` removes the origin remote. Re-add and force push:
```powershell
# Re-add remote (replace with actual URL)
git remote add origin <remote-url>
# Force push cleaned history
git push --force origin <branch-name>
```
If multiple branches exist, push each one:
```powershell
git push --force origin master
git push --force origin feature/table
```
### 5. Final Verification
Verify remote history is clean:
```powershell
git fetch origin
git log --all --pretty=format: --name-only | Select-String "\.env|uploads/|images/" | Sort-Object -Unique
```
## Common Pitfalls
| Mistake | Consequence | Fix |
|---------|-------------|-----|
| Missing `--invert-paths` | Deletes all files except the listed ones | Restore from remote: `git reset --hard origin/<branch>` |
| Wrong Python environment | `No module named git_filter_repo` | Use `python -m pip install git-filter-repo` in current environment |
| Forgetting to restore remote | Cannot push changes | Re-add remote with `git remote add origin <url>` |
## Post-Cleanup Actions
- Rotate any secrets that were exposed in history
- Update `.gitignore` to prevent re-committing sensitive files
- Notify team members to re-clone the repository (old clones still contain sensitive history)