ReMe/reme4/steps/index/watch_changes.py
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。
**
2026-06-19 01:35:31 +08:00

116 lines
4.3 KiB
Python

"""Long-running awatch loop: convert raw changes into dispatch step calls.
Relevant awatch parameters are exposed verbatim:
* ``step`` — awatch yields when the entire watcher
has gone this long without new changes (and at least one change is
pending). Raise to ``5 minutes``-ish for ``auto_dream_loop`` so
half-written sync output isn't dreamed mid-write; keep at default
for ``index_update_loop`` where every fs change should hit
the index promptly.
* ``debounce`` — per-batch ceiling, regardless
of whether activity is still arriving. Set ``debounce > step`` so
``step`` is the operative limit; otherwise the watcher pre-empts
long-quiet-window setups under bursty writes.
* ``poll_delay_ms`` — delay between polling scans when
``force_polling=True``. This has the most direct effect on idle CPU
use for the default forced-polling watcher.
These settings are global to the watcher (not per-path). The reme watchers
have disjoint ``watch_dirs`` (configured per job), so global
quiet windows are good enough — no per-path bookkeeping needed.
awatch internally deduplicates same-path same-change tuples within
the yielded batch, so a file ``modified`` ten times during the
quiet window arrives as one ``(modified, path)`` entry.
"""
import asyncio
from watchfiles import Change, awatch
from ._change_batch import coalesce_changes
from ._watch_rules import WatchRule, build_context_watch_rules, match_file
from ..base_step import BaseStep
from ...components import R
DEFAULT_WATCH_DEBOUNCE_MS = 5_000
DEFAULT_WATCH_STEP_MS = 1_000
DEFAULT_LOW_POWER_POLL_MS = 5_000
@R.register("watch_changes_step")
class WatchChangesStep(BaseStep):
"""Watch files and forward each yielded batch to downstream steps."""
def __init__(
self,
recursive: bool = True,
force_polling: bool = True,
debounce: int = DEFAULT_WATCH_DEBOUNCE_MS,
step: int = DEFAULT_WATCH_STEP_MS,
poll_delay_ms: int = DEFAULT_LOW_POWER_POLL_MS,
**kwargs,
):
super().__init__(**kwargs)
self.recursive: bool = recursive
self.force_polling: bool = force_polling
self.debounce: int = debounce
self.step: int = step
self.poll_delay_ms: int = poll_delay_ms
self._rules: list[WatchRule] = []
def _get_watch_rules(self) -> list[WatchRule]:
assert self.context is not None
app_config = self.app_context.app_config if self.app_context else None
return build_context_watch_rules(app_config, self.vault_path, self.context)
def _filter(self, _change: Change, path: str) -> bool:
return match_file(path, self._rules)
async def execute(self):
if self.context is None:
raise RuntimeError("watch_changes_step requires 'context'")
if self.context.stop_event is None:
raise RuntimeError("watch_changes_step requires 'stop_event' on context")
stop_event: asyncio.Event = self.context.stop_event
self._rules = self._get_watch_rules()
if not self._rules:
raise RuntimeError("No watch rules configured (watch_dirs empty or app_config missing?)")
valid_paths = list(dict.fromkeys(r.path for r in self._rules if r.path.exists()))
if not valid_paths:
raise RuntimeError(f"No valid watch paths exist: {[str(r.path) for r in self._rules]}")
self.logger.info(
f"Watching: {[str(p) for p in valid_paths]} "
f"step={self.step}ms debounce={self.debounce}ms poll_delay={self.poll_delay_ms}ms",
)
async for raw_changes in awatch(
*valid_paths,
watch_filter=self._filter,
recursive=self.recursive,
force_polling=self.force_polling,
debounce=self.debounce,
step=self.step,
poll_delay_ms=self.poll_delay_ms,
stop_event=stop_event,
):
if stop_event.is_set():
break
changes = [
{"change": c.name, "path": p}
for c, p in raw_changes
if c in (Change.added, Change.modified, Change.deleted)
]
changes = coalesce_changes(changes)
if changes:
self.logger.info(f"Detected {len(changes)} change(s)")
await self.dispatch_steps(self.dispatch_step_specs, changes=changes)
return self.context.response