ReMe/docs4/watch_loop_step_refactor_plan.md
jinliyl 83831ec90c
feat(core): enhance reme4 (#281)
### 1. Agent Wrapper(统一 Agent 后端抽象)
- **`base_agent_wrapper.py`**:`reply()` 返回值从 `tuple[str, Any]` 改为 `dict`(含 `session_id` / `last_message` / `result` / 可选 `structured_output`);`reply_stream()` 改为产出统一的 `StreamChunk`。废弃 `add_tools()`,改为 `add_job_tools(names: list[str])`(按名解析 BaseJob)与 `add_skills()`;新增 `_resolve_job_tools()`、`_merged_kwargs()`、`_chunk()` 辅助方法及 `project_path` / `project_skills_root` 属性。
- **`as_agent_wrapper.py`(AgentScope 后端)**:
  - 会话持久化重写:`session_path` 落地到 `<vault>/<session_dir>/agentscope/`,`_load_state` 支持 `resume` / `session_id` / `fork_session`,并做 UUID 校验(`_validate_session_id`);`_cleanup_expired_sessions` 按天数清理过期会话。
  - 新增内置工具集(`BypassAnalysisBash` + Edit/Glob/Grep/Read/Write),`BypassAnalysisBash` 绕过 AgentScope 自带 Bash 静态分析以让 permission_mode 生效;`_resolve_skills()` 把配置的 skill 暴露给后端,`_load_tool_env()` 注入项目 `.env`。
  - `_event_to_chunk()` 把 20+ 种 AgentScope 事件(Reply/Text/Thinking/Data/ToolCall/ToolResult/ModelCall/ExceedMaxIters)归一化为 `StreamChunk`。
- **`cc_agent_wrapper.py`(Claude Code SDK 后端,+551 行)**:
  - 新增 `_CcFileSessionStore`:基于 vault 的文件型会话存储,实现 append(按 uuid 去重)/ load / list / delete / list_subkeys,并对路径做 `_safe_parts` + `resolve()` 防越界校验。
  - `_build_options()`:统一构建 `ClaudeAgentOptions`,处理 skills、disallowed_tools(默认禁 `WebSearch`)、`.env` 注入、Claude Code 的 API 凭据解析(`_claude_code_api_env`,多级 base_url/api_key 回退)、`CLAUDE_CONFIG_DIR` 设置、skill 目录软链接(`_ensure_claude_skill_dir`)。
  - `_raw_event_to_chunk()` / `_message_content_to_chunks()`:把 Anthropic 流式事件(message_start/delta/stop、content_block_*)与 SDK 消息块(AssistantMessage/UserMessage/ResultMessage/RateLimitEvent)转换为统一 `StreamChunk`;跟踪 block_id/block_type/tool_call_name 做关联;处理尾部 `"success"` 误报异常的吞掉逻辑。

### 2. 统一流式协议(StreamChunk / ChunkEnum)
- **`stream_chunk.py`**:`StreamChunk` 扩展为承载 AS + CC 双后端完整信息的统一结构,新增 `session_id` / `block_id` / `tool_call_id` / `tool_call_name` / `media_type` / `input_tokens` / `output_tokens` 等字段,纯文本流仍保持轻量。
- **`chunk_enum.py`**:补全生命周期标记 `REPLY_START` / `REPLY_END`,并文档化两套后端事件 → ChunkEnum 的映射。

### 3. Index 模块重构(变化批次化 + dispatch)
- 新增 `_change_batch.py`:`coalesce_changes()` 把同路径多次事件折叠为最终状态(结合 path 存在性判定),`bucket_changes()` 按 watchfiles.Change 分桶。
- 新增 `init_changes.py`(`InitChangesStep`):一次性扫描,对比 file_store / file_catalog 已索引节点计算 added/modified/deleted,写入 `context["changes"]` 后 dispatch。
- 新增 `update_changes.py`:抽象基类 `ChangeApplyStep` 统一 added/modified/deleted 处理与错误收集;`UpdateCatalogStep`(写 file_catalog)、`UpdateIndexStep`(写 file_store,含按后缀解析 chunker)。
- **`watch_changes.py`**:改用 `dispatch_step_specs`(基类提供的 `dispatch_steps()`),每批先 `coalesce_changes` 再 dispatch;默认参数调整(debounce 5000ms / step 1000ms / poll 5000ms)并暴露常量。
- 删除旧步骤:`clear_and_scan` / `foreach_dispatch` / `scan_changes` / `update_catalog`(旧) / `update_index`(旧);`clear_store.py` 取代 clear_and_scan。

### 4. Evolve / Dream 模块(拆分为多步 pipeline)
- 删除旧的单体 `auto_dream.py` / `dream.py` / `dream.yaml`,新增 `dream/` 子包,按 5 个步骤组织:
  - **`extract.py`**:扫描当日 day-index + daily 笔记,对比 file_catalog 找出 changed/deleted,调用 LLM 全局抽取 `units`(procedure/personal/wiki 三桶)与 `topics`,路径与桶做清洗/路由。
  - **`integrate.py`**:逐个 unit 调用 LLM 写入 digest,结构化输出 `IntegrateOutcome`(CREATE/CORROBORATE/REFINE/CORRECT),失败 unit/路径收集回写。
  - **`topics.py`**:写 `daily/<date>/interests.yaml`,结合当天已有 + 近 N 天做去重(`normalize_topic`),可走 LLM 或纯规则去重两条路径。
  - **`proactive.py`**:读取当日 `interests.yaml`,作为主动推荐话题的入口。
  - **`finish.py`**:把变更路径落盘到 dream file_catalog(checkpoint),渲染最终汇总摘要。
- 新增 `schema.py`(`DreamState` 等跨步骤共享状态与结构化输出模型)与 `utils.py`(状态存取、扫描打包、YAML 读写、结构化回复解析等公共函数)。
- `evolve/__init__.py` 导出全部新 step。

### 5. auto_memory / auto_resource(适配新 Agent API)
- **`auto_memory.py`**:会话路径迁移到 `<session_dir>/dialog/<session_id>.jsonl`;改用 `job_tools`;新增 `source_conversation` frontmatter 反向链接(`_session_link`);执行后刷新 day 索引(`refresh_day_index`),并对 session_id 做合法性校验。
- **`auto_resource.py`**:资源改用「同名 daily note」方案(`_compute_note_stem` 取文件 stem);批量处理 `changes: list[dict]`(`_handle_change` 逐项处理,返回逐项结果摘要);agent 会话 id 用稳定的 `uuid5`;同样刷新 day 索引。

### 6. BaseStep 基类增强
- 新增 `dispatch_steps` / `dispatch_step_specs` 机制:`_resolve_dispatch_step()` 支持字符串或 dict 形式的 step spec,`dispatch_steps()` 复用当前 context 调用下游 step。
- 新增 `config_value()`:按 key 取 app config,缺失时回退 `ApplicationConfig` 默认值。
- 小幅清理:`language` 初始化、`copy()`、`Ref.__init__` 签名精简。

### 7. Components 改动
- **`file_store/local_file_store.py`**:持久化改用 zstd 压缩(`.jsonl.zst`,通过新 `utils/jsonl_zst.py`);upsert 时先删除旧 chunk 的 keyword 文档;embedding 复用改为 `(text, embedding)` 键控,要求文本一致才复用;新增 `_matches_search_filter()` 对 vector/keyword 搜索做 path/path_prefix/metadata 的统一后过滤。
- **`keyword_index/bm25_index.py`**:索引文件名加入组件名 + tokenizer 指纹(sha256 前 12 位),快照/恢复时校验指纹防配置漂移;空索引 dump 时删除文件,加载失败抛错而非静默。
- **`file_chunker/markdown_file_chunker.py`**:弃用 `python-frontmatter`,改用内置 YAML 解析(非法 YAML 不阻断正文索引),并修正因 frontmatter 占用行号导致的 AST 行号偏移(`line_offset`)。
- **`cron_job.py`**:大幅简化(-187 行),由原来「dispatch 外部 job/step + 多种调度模式」改为「在自身 steps 上跑 cron 表达式」;`Application` 启动顺序随之调整为 base > stream > background > cron。
- 其余小调整:service(base/http/mcp)、file_graph、file_catalog、as_llm、as_embedding、tokenizer、prompt_handler、base_component 的签名/接口微调。

### 8. Application 生命周期
- `_start()` 启动顺序明确为 components → base → stream → background → cron,启动失败会触发 `_close()` 回滚并 re-raise(不再吞异常)。
- 启动时创建 `session_dir` 目录;新增 `update_component()`(按类型/名就地更新已存在组件,不存在则报错)。

### 9. File IO / 路径安全
- **`_path.py`**:`resolve_path` 增加 vault 越界防护(`is_relative_to` 校验),禁止 `.` / `..` 路径分量,支持 `allow_empty`。
- **`read.py`**:大文件(超过 `MAX_FILE_READ_BYTES`)走按行读取 `read_file_lines_safe`,避免一次性载入内存。
- **`_file_io.py` / `_daily_index.py` / `_path.py`** 等支持函数补齐(如 `refresh_day_index`、`read_file_lines_safe`)。
- **`env_utils.py`**:新增 `parse_env_file()`,`load_env()` 返回加载到的键值、支持 `override`、对无路径调用做幂等缓存。

### 10. Config
- `ApplicationConfig` 新增 `session_dir`(默认 `reme_session`)。
- `config_parser.py`:环境变量展开后做类型转换(`_convert_value`)、dot-notation 与 key=value 参数校验更严格、配置文件路径支持相对 `_CONFIG_DIR` 查找、根非 dict 报错。
- `default.yaml`:作业编排改用 `init_changes_step` + `dispatch_steps`(index/resource/digest 三个 watch loop 与 reindex);新增 `auto_dream`(4 步)、`proactive` 作业,移除旧 `dream`;file_catalog 增配 `resource` / `digest` / `dream` 实例;LLM 默认值与 Claude Code 凭据配置调整(tool_result_limit 50000、thinking_enable=false 等)。

### 11. 其它
- 新增 `steps/common/add.py`(`AddStep` 算术 demo)、`channel/__init__.py` 与 common `__init__` 导出整理。
- 新增 4 篇文档:`docs4/auto_dream_logic_and_step_refactor.md`、`docs4/watch_loop_step_refactor_plan.md`、`docs4/todo.md`,以及 `reme_design.md` 更新。
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2026-06-19 01:35:31 +08:00

8.8 KiB
Raw Permalink Blame History

Watch Loop Step 重构计划

背景

当前 index_update_loopresource_watch_loopdigest_watch_loop 都是同一种范式:

  1. 启动时扫描已有文件变化。
  2. 用一组 step 处理扫描出来的变化。
  3. 进入持续监听。
  4. 持续监听到变化后,再用同一组 step 处理变化。

也就是说,初始化扫描和持续监听只是变化来源不同,后续更新逻辑应该共享。

现在的问题是这个范式没有被显式建模:

  • index_update_loop 初始化和监听都走 update_index_step,基本一致。
  • resource_watch_loop 初始化和监听都走 update_catalog_step + foreach_dispatch_step,基本一致。
  • digest_watch_loop 初始化走 update_catalog_step,但监听阶段只走 log_changes_step,导致 live changes 不更新 file_catalog
  • watch_changes_step 同时负责监听和 dispatch 下游逻辑,职责偏重。
  • update_index_stepupdate_catalog_step 内部有较多重复的变化分桶、结果收集、删除、持久化逻辑。

目标

重构后希望形成统一模型:

change producer:
  init_changes_step     # 初始化,一次性产生 changes 并 dispatch
  watch_changes_step    # 持续监听,持续产生 changes

change handlers:
  update_index_step
  update_catalog_step
  foreach_dispatch_step
  log_changes_step
  channel_notify_step   # 后续可选

核心原则:

  • producer 只负责产生 context["changes"]
  • handler 只负责消费 context["changes"]
  • 初始化和持续监听都通过 BaseStep.dispatch_steps(...) 调用 handler。
  • init_changes_stepwatch_changes_step 显式配置同一组 dispatch_steps,让范式直接可见。

配置设计

不新增 job 级 change_steps。每个 producer step 自己声明 dispatch_steps,初始化 producer 和持续监听 producer 配同一组 handler。

配置精简约定:

  • init_changes_step.recursivewatch_changes_step.recursive 默认就是 true,配置中不再显式写。
  • update_index_step / update_catalog_steppersist 语义统一为默认 true,配置中不再显式写。
  • 只有当某个 loop 需要关闭递归或关闭持久化时,才显式写 recursive: false / persist: false

index_update_loop

index_update_loop:
  backend: background
  watch_dirs: [daily_dir, digest_dir, resource_dir]
  watch_suffixes: [md, jsonl]
  steps:
    - backend: init_changes_step
      store: file_store
      dispatch_steps: [update_index_step]
    - backend: watch_changes_step
      dispatch_steps: [update_index_step]

resource_watch_loop

resource_watch_loop:
  backend: background
  watch_dirs: [resource_dir]
  watch_suffixes: [md, txt, json, jsonl, csv, yaml, html]
  dispatch_job: auto_resource
  steps:
    - backend: init_changes_step
      store: file_catalog
      dispatch_steps: [update_catalog_step, foreach_dispatch_step]
    - backend: watch_changes_step
      dispatch_steps: [update_catalog_step, foreach_dispatch_step]

digest_watch_loop

digest_watch_loop:
  backend: background
  watch_dirs: [daily_dir, digest_dir]
  watch_suffixes: [md]
  steps:
    - backend: init_changes_step
      store: file_catalog
      dispatch_steps: [update_catalog_step, log_changes_step]
    - backend: watch_changes_step
      dispatch_steps: [update_catalog_step, log_changes_step]

这样三个 loop 都统一成:

startup:
  scan changes
  dispatch handlers

runtime:
  watch changes
  dispatch same handlers

Step 拆分

1. BaseStep dispatch 能力

把 dispatch 能力沉到 BaseStep,所有 producer step 共享:

  • normalize_dispatch_steps(dispatch_step, dispatch_steps)
  • dispatch_steps(dispatch_steps, **kwargs)

这样 init_changes_stepwatch_changes_step 都不需要各自实现 registry 查询、step 实例化和 context 透传。

dispatch_steps 支持两种形式:

dispatch_steps: [update_catalog_step, log_changes_step]

也支持给单个 handler 传参数:

dispatch_steps:
  - backend: update_catalog_step
  - backend: some_step
    option: value

2. init_changes_step

新增 init_changes_step,替代现有两个初始化扫描 step

  • scan_store_changes_step
  • scan_catalog_changes_step

参数:

store: file_catalog | file_store
dispatch_steps: [...]

职责:

  • 根据 watch_dirs / watch_suffixes 收集磁盘文件。
  • 根据 store 和目标状态源比较。
  • 生成统一格式的 context["changes"]
  • 如果有变化,调用 BaseStep.dispatch_steps(...) 执行 handler。

输出格式:

[
    {"change": "added", "path": "/abs/path/to/file.md"},
    {"change": "modified", "path": "/abs/path/to/file.md"},
    {"change": "deleted", "path": "/abs/path/to/file.md"},
]

3. watch_changes_step

保留监听职责,弱化业务 dispatch 职责。

职责:

  • 根据 watch_dirs / watch_suffixes 建立文件监听。
  • 对每个 debounced batch 生成同样格式的 changes
  • 调用 BaseStep.dispatch_steps(...) 执行 handler。

4. update_index_step / update_catalog_step

第二阶段再精简。

它们现在重复逻辑包括:

  • 解析 added / modified / deleted
  • 判断文件是否存在。
  • 收集 per-path result。
  • 删除旧记录。
  • upsert 新记录。
  • persist。
  • 写 response。

建议抽内部基类,例如:

class ChangeApplyStep(BaseStep):
    async def parse_added_or_modified(self, path): ...
    async def upsert_items(self, items): ...
    async def delete_paths(self, rel_paths): ...
    async def dump_target(self): ...

然后:

  • UpdateCatalogStep 只实现 stat -> FileNode,写 file_catalog
  • UpdateIndexStep 只实现 chunk_file -> FileNode + chunks,写 file_store

这一步可以在 init_changes_step 落地后做,降低一次性改动风险。

实施顺序

当前落地状态:

  • Phase 1 已完成:BaseStep.dispatch_steps(...)init_changes_step、默认持久化、默认配置精简已落地。
  • Phase 2 已完成:digest_watch_loop 的初始化和监听都执行 update_catalog_step + log_changes_step
  • 兼容旧 backend 不保留:scan_store_changes_step / scan_catalog_changes_step 已删除。
  • reindex 已改为 clear_store_step + init_changes_step(store=file_store, dispatch_steps=[update_index_step])
  • Phase 3 已完成一层:update_catalog_stepupdate_index_step 已合并到 update_changes.py 并抽出 ChangeApplyStep 复用 added/modified/deleted、upsert/delete/persist 模板逻辑。

Phase 1统一范式

  1. 把 dispatch 能力沉到 BaseStep
  2. 新增 init_changes_step
  3. update_index_stepupdate_catalog_steppersist 默认值统一为 true
  4. 修改 default.yaml 里的三个 loop
    • 初始化阶段统一使用 init_changes_step
    • init_changes_stepwatch_changes_step 配置相同的 dispatch_steps
  5. watch_changes_step 保留 dispatch_stepdispatch_steps 的轻量兼容。
  6. 验证三个 loop 的启动扫描和 live watch 都会执行同一条 handler pipeline。

Phase 2修正 digest_watch_loop 语义

digest_watch_loop 的 live changes 应该更新 file_catalog,因此初始化和监听阶段都应配置同一组 dispatch_steps

dispatch_steps: [update_catalog_step, log_changes_step]

如果后续要通知 channel可以追加

  - backend: channel_notify_step

Phase 3精简 update 类 step

  1. ChangeApplyStep 基类或 helper 函数。
  2. update_index_stepupdate_catalog_step 只保留各自差异逻辑。
  3. 保持外部行为不变:
    • 输入仍然是 context["changes"]
    • 输出仍然写 response.answerresponse.success
    • persist 语义不变。

验证点

最少需要覆盖这些场景:

  • index_update_loop 启动扫描新增文件,会更新 file_store
  • index_update_loop live 新增/修改/删除文件,会更新 file_store
  • resource_watch_loop 启动扫描新增文件,会更新 file_catalog 并触发 auto_resource
  • resource_watch_loop live 新增文件,会更新 file_catalog 并触发 auto_resource
  • digest_watch_loop 启动扫描新增/修改/删除文件,会更新 file_catalog
  • digest_watch_loop live 新增/修改/删除文件,也会更新 file_catalog
  • changes 为空时,init_changes_step 不应执行 handler也不应报错。

预期收益

  • 三个 background loop 的结构统一。
  • 初始化扫描和持续监听的处理逻辑完全复用。
  • digest_watch_loop 不再出现启动和 live 语义不一致。
  • watch_changes_stepinit_changes_step 共享 BaseStep dispatch 能力。
  • 后续新增日志、channel notification、auto dream 等 handler 时,初始化和监听两处使用同一组 dispatch_steps