wunianxiao
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Phase 1 ✅ CLI 框架 + 配置系统 - clap 子命令: login / listen / send / whoami / usage - config.json + env var 替换 - tracing 日志系统 - state 持久化（auth/runtime 文件存 + PostgreSQL） Phase 2 ✅ 微信通道 - wechat::client — 完整 iLink Bot HTTP API 实现 - 扫码登录（终端二维码 + 轮询状态） - 长轮询 getupdates / 消息收发 / 监听注册 Phase 3 ✅ AI 对话（纯文本 + function calling） - LlmProvider trait: DeepSeek + LM Studio 实现 - SSE 流式解析（text / reasoning / tool_calls delta / usage） - Conversation: 消息历史 + chat / chat_with_tools 工具循环 Phase 4 ✅ PostgreSQL 集成 - app_state（认证 KV 存储） - chat_records（消息收发记录） - llm_usage（Token 用量统计缓存命中率） - user_memories（长期记忆持久化） - pending_approvals（审批确认码） - scheduled_tasks（定时任务表） Phase 5 ✅ 一切皆 Skill（工具系统） - SkillRegistry: 系统 + 用户 skills 双目录合并 - SKILL.md 解析器 + 子进程执行器（stdin JSON → stdout） - 9 个系统 Skills: datetime / weather / search / email / shell / schedule / memos / read_memories / read_summaries - ApprovalManager: High 风险技能 → 确认码审批（透明模式） - High 风险技能：确认码审批（透明模式） Phase 6 ✅ 定时任务调度器 上下文管理 - ChatSession: checkpoint + token budget (28K) + summaries - Token 估算器（中英文自适应） - 12h 空闲 → trigger_idle_summary（不入会话） - Budget 溢出 → trigger_overflow_summary（入会话 + drain 旧消息） - Summarizer: LLM 生成自然语言摘要（fallback 简单截断） - 长期记忆 / 摘要 通过 read_memories / read_summaries 工具按需读取 工具调用日志 + Token 统计 - INFO: 工具名 + 参数 + 结果摘要 - DEBUG: 子进程 exit/stdout/stderr - ias usage --since --until --model 查看用量和缓存命中率
55 lines
1.2 KiB
Bash
Executable File
55 lines
1.2 KiB
Bash
Executable File
#!/bin/bash
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# Tavily 搜索
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read -r input
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QUERY=$(echo "$input" | python3 -c "
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import sys, json
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d = json.load(sys.stdin)
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print(d.get('query', ''))
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" 2>/dev/null)
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COUNT=$(echo "$input" | python3 -c "
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import sys, json
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d = json.load(sys.stdin)
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print(d.get('count', 5))
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" 2>/dev/null)
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if [ -z "$QUERY" ]; then
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echo "请提供 query 参数"
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exit 1
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fi
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API_KEY="${TAVILY_API_KEY}"
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if [ -z "$API_KEY" ]; then
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echo "请设置 TAVILY_API_KEY 环境变量"
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exit 1
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fi
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RESP=$(curl -s -X POST "https://api.tavily.com/search" \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d "{\"api_key\":\"$API_KEY\",\"query\":\"$QUERY\",\"max_results\":$COUNT,\"include_answer\":true}")
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# 解析并输出
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ANSWER=$(echo "$RESP" | python3 -c "
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import sys, json
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d = json.load(sys.stdin)
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answer = d.get('answer', '')
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results = d.get('results', [])
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lines = []
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if answer:
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lines.append(f'总结: {answer}')
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lines.append('')
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for i, r in enumerate(results[:$COUNT], 1):
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title = r.get('title', '无标题')
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url = r.get('url', '')
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content = r.get('content', '')[:200]
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lines.append(f'{i}. {title}')
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lines.append(f' {url}')
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if content:
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lines.append(f' {content}')
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lines.append('')
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print('\\n'.join(lines))
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" 2>/dev/null)
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echo "$ANSWER"
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