ReMe/tests4/unit/test_tokenizer.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。
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2026-06-19 01:35:31 +08:00

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Python
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"""Tests for Tokenizers."""
import asyncio
from reme4.components.tokenizer import JiebaTokenizer, RegexTokenizer
async def compare_tokenizers(texts: list[str], filter_stopwords: bool = False, name: str = ""):
"""Compare both tokenizers on same input."""
jieba = JiebaTokenizer(filter_stopwords=filter_stopwords)
regex = RegexTokenizer(filter_stopwords=filter_stopwords)
await jieba.start()
await regex.start()
jieba_result = jieba.tokenize(texts)
regex_result = regex.tokenize(texts)
print(f"\n--- {name} ---")
print(f"输入: {texts}")
print(f"Jieba: {jieba_result}")
print(f"Regex: {regex_result}")
await jieba.close()
await regex.close()
return jieba_result, regex_result
def test_basic_chinese():
"""Test basic Chinese text."""
async def run():
jieba_result, regex_result = await compare_tokenizers(
["我爱北京天安门", "今天天气很好"],
name="纯中文",
)
assert "北京" in jieba_result[0] or "天安门" in jieba_result[0]
assert "" in regex_result[0]
print("✓ test_basic_chinese passed")
asyncio.run(run())
def test_basic_english():
"""Test basic English text."""
async def run():
_, regex_result = await compare_tokenizers(
["I love Beijing very much"],
name="英文",
)
assert "love" in regex_result[0]
assert "beijing" in regex_result[0]
print("✓ test_basic_english passed")
asyncio.run(run())
def test_mixed_chinese_english():
"""Test mixed Chinese-English text."""
async def run():
jieba_result, regex_result = await compare_tokenizers(
["我用 Python 学习 machine learning 和 iPhone15 Pro。"],
name="中英混合",
)
assert "python" in jieba_result[0]
assert "python" in regex_result[0]
print("✓ test_mixed_chinese_english passed")
asyncio.run(run())
def test_open_example():
"""Test the 'open' example."""
async def run():
jieba_result, regex_result = await compare_tokenizers(
["我觉得open很好呀能分好次吗"],
name="'open' 案例",
)
# open 保持完整
assert "open" in jieba_result[0]
assert "open" in regex_result[0]
# Regex 中文按字拆分
assert "" in regex_result[0]
assert "" in regex_result[0]
print("✓ test_open_example passed")
asyncio.run(run())
def test_with_stopwords():
"""Test with stopwords filtering."""
async def run():
jieba_result, regex_result = await compare_tokenizers(
["我觉得open很好呀能分好次吗"],
filter_stopwords=True,
name="停用词过滤",
)
# 停用词被过滤
assert "" not in jieba_result[0]
assert "" not in regex_result[0]
assert "" not in jieba_result[0]
print("✓ test_with_stopwords passed")
asyncio.run(run())
def test_multiple_texts():
"""Test multiple texts at once."""
async def run():
texts = [
"我爱北京天安门",
"I love Python programming",
"今天学习 machine learning",
]
jieba_result, regex_result = await compare_tokenizers(texts, name="多个文本")
assert len(jieba_result) == 3
assert len(regex_result) == 3
print("✓ test_multiple_texts passed")
asyncio.run(run())
def test_tokenizer_lifecycle():
"""Test tokenizer start/close lifecycle."""
async def run():
tokenizer = JiebaTokenizer(filter_stopwords=True)
assert not tokenizer.is_started
assert len(tokenizer.stopwords) == 0
await tokenizer.start()
assert tokenizer.is_started
assert len(tokenizer.stopwords) > 0
await tokenizer.close()
assert not tokenizer.is_started
assert len(tokenizer.stopwords) == 0
print("✓ test_tokenizer_lifecycle passed")
asyncio.run(run())
def test_jieba_tokenizer_requires_start():
"""JiebaTokenizer should fail clearly when used before startup."""
tokenizer = JiebaTokenizer(filter_stopwords=False)
try:
tokenizer.tokenize(["hello 世界"])
except RuntimeError as exc:
assert "Call start() first" in str(exc)
else:
raise AssertionError("expected RuntimeError when JiebaTokenizer is used before start()")
if __name__ == "__main__":
print("\n=== Tokenizer Tests ===")
test_basic_chinese()
test_basic_english()
test_mixed_chinese_english()
test_open_example()
test_with_stopwords()
test_multiple_texts()
test_tokenizer_lifecycle()
test_jieba_tokenizer_requires_start()
print("\n所有测试通过!")