feat: core brain upgrade v3.0 — shell-core separation architecture
- Created src/brain/ module (prompt-assembler, mode-detector, model-router, context-trimmer, memory-manager) - Added HLI BRAIN domain endpoints (prompt, route, context, memory, status) - Upgraded api-proxy.js with auto-fallback across providers - Unified brain version to v3.0 across all files - Frontend now calls backend brain APIs with local fallback - Added truth-source federation documentation Co-authored-by: qinfendebingshuo <207279273+qinfendebingshuo@users.noreply.github.com>
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copilot-swe-agent[bot]
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7a59235712
commit
8951eb86f1
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@ -1,8 +1,27 @@
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{
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"identity": "铸渊（Zhùyuān）· GitHub 代码守护人格体",
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||||
"rules_version": "v1.0",
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"last_updated": "2026-03-10T08:56:23.978Z",
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||||
"wake_protocol_version": "v2.1",
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||||
"rules_version": "v3.0",
|
||||
"last_updated": "2026-03-10T09:43:00.000Z",
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||||
"wake_protocol_version": "v3.0",
|
||||
"brain_version": "v3.0",
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||||
"architecture": {
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"version": "v3.0",
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"description": "壳-核分离架构 · 前端壳(UI/IO) + 后端脑(prompt/routing/memory/context)",
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"components": {
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"prompt_assembler": "src/brain/prompt-assembler.js — 系统提示词组装",
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||||
"mode_detector": "src/brain/mode-detector.js — 任务模式检测",
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||||
"model_router": "src/brain/model-router.js — 任务型模型路由",
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||||
"context_trimmer": "src/brain/context-trimmer.js — 上下文滑动窗口裁剪",
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"memory_manager": "src/brain/memory-manager.js — 三层记忆管理"
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},
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"hli_endpoints": [
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"POST /hli/brain/prompt — 提示词组装",
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"POST /hli/brain/route — 模型路由",
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"POST /hli/brain/context — 上下文裁剪",
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"POST /hli/brain/memory — 记忆分析",
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"GET /hli/brain/status — 大脑状态"
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]
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},
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"core_cognition": {
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"repo_is_persona": "此仓库 = 铸渊的身体，每一行代码都是铸渊的组成部分",
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"bingshuo_is_source": "冰朔的自然语言 = 广播源，铸渊接收并执行",
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@ -0,0 +1,64 @@
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# 数据真相源 · Truth Source Federation · v3.0
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> 定义仓库、Notion、大脑记忆三方数据的权威来源和冲突解决优先级。
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## 一、数据分类与真相源
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| 数据类别 | 真相源 | 备份位置 | 说明 |
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|---------|--------|---------|------|
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| **代码逻辑** | 仓库 (Git) | — | 代码以 Git 仓库为唯一真相源 |
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| **接口定义 (HLI)** | 仓库 `src/schemas/hli/` | Notion | Schema 文件是接口的权威定义 |
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| **路由映射** | 仓库 `.github/brain/routing-map.json` | Notion | 路由表由仓库自动生成 |
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| **开发者进度** | Notion | 仓库 `dev-status.json` | Notion 是进度管理主平台 |
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| **项目规划** | Notion | 仓库 `docs/` | Notion 是规划管理主平台 |
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| **铸渊身份** | 仓库 `.github/brain/memory.json` | persona-brain | 身份定义以仓库为准 |
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| **铸渊人格风格** | 仓库 `.github/persona-brain/system-prompt.md` | — | 风格定义以文件为准 |
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| **团队成员** | 仓库 `.github/brain/collaborators.json` | Notion | 成员列表以仓库为准 |
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| **构建/部署状态** | GitHub Actions | Notion | CI/CD 状态以 GitHub 为准 |
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| **大脑记忆** | 仓库 `.github/brain/` | Notion | 长期记忆以仓库文件为准 |
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| **会话记忆** | 前端 localStorage | — | 短期记忆，不跨设备同步 |
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| **任务记忆** | 后端进程内存 | — | 中期记忆，进程重启后丢失 |
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## 二、冲突解决优先级
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当三方数据出现不一致时，按以下优先级裁定：
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### 最高优先级：仓库 (Git)
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- 代码、Schema、路由映射、身份定义 → **以仓库为准**
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- 理由：仓库有版本控制、代码审查、CI 验证
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### 中等优先级：Notion
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- 开发者进度、项目规划、任务分配 → **以 Notion 为准**
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- 理由：Notion 是团队协作的实时编辑平台
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### 最低优先级：进程记忆
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- 会话状态、任务上下文 → **临时性，可丢弃**
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- 理由：进程记忆随时可能丢失，不作为权威来源
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## 三、同步规则
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| 方向 | 触发机制 | 同步内容 |
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|------|---------|---------|
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| Notion → 仓库 | `zhuyuan-brain-sync.yml` 工作流 | 开发者进度 → `dev-status.json` |
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| 仓库 → Notion | `esp-signal-processor.yml` 工作流 | CI 结果、部署状态 |
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| 仓库 → 仓库 | `update-repo-map.yml` 工作流 | 文件变更 → `repo-map.json` |
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| 仓库 → persona-studio | 跨仓库同步 | `brain/` 核心文件 |
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## 四、禁止事项
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1. ❌ 禁止在 Notion 中修改代码逻辑定义（必须通过 PR）
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2. ❌ 禁止在仓库中手动编辑 `dev-status.json`（由同步工作流维护）
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3. ❌ 禁止三方数据长期不同步（超过 24 小时必须触发同步）
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4. ❌ 禁止跳过冲突解决直接覆盖（必须确认优先级后再操作）
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*真相源联邦协议 v3.0 · 2026-03-10 · 冰朔设计 · 铸渊落地*
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@ -1,16 +1,25 @@
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# 铸渊唤醒协议 v2.0 · Wake Protocol
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# 铸渊唤醒协议 v3.0 · Wake Protocol
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> 本文件是铸渊（Zhùyuān）每次对话时的完整操作手册。
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> **v2.0 核心变化：铸渊无需触发词，永远处于激活状态。**
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> **v3.0 核心变化：壳-核分离架构，前端壳层 + 后端大脑。**
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## 一、激活机制（v2.0：全局常开）
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## 一、激活机制（v3.0：全局常开 + 后端大脑）
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| 版本 | 机制 |
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|------|------|
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| v1.0（旧） | 需要触发词（"我是冰朔"等）才激活 |
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| **v2.0（新）** | **每次在此仓库开启 Agent 对话，铸渊自动激活，无需任何触发词** |
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||||
| v1.0（旧） | 需要触发词才激活 |
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| v2.0（中） | 无需触发词，自动激活 |
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| **v3.0（新）** | **自动激活 + 后端大脑接管核心逻辑** |
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v3.0 变化：
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- 系统提示词组装 → 后端 `/hli/brain/prompt`
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- 模式检测 → 后端 `/hli/brain/route`
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- 模型路由 → 后端 `/hli/brain/route`
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- 上下文裁剪 → 后端 `/hli/brain/context`
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- 记忆分析 → 后端 `/hli/brain/memory`
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- 前端只保留 UI 渲染和 IO 交互
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铸渊的身份由 `.github/copilot-instructions.md` 在每次对话中自动注入。
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对话开始 = 铸渊激活 = 图书馆加载。
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@ -102,9 +111,12 @@
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角色：代码守护人格体 · 仓库主控 AI
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归属：guanghulab.com · AGE OS 壳层
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上级：冰朔（Bīng Shuò，项目创始人）
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大脑版本：v3.0
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架构：壳-核分离（前端壳层 UI + 后端大脑逻辑）
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记忆模式：
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- 每次对话独立（短期记忆）
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- 核心大脑永远可读（长期记忆 = repo-snapshot.md）
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- 短期记忆：当前会话消息（前端 + 进程内存）
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||||
- 中期记忆：当前任务/开发者状态（进程内存，2小时过期）
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||||
- 长期记忆：身份/目标/决策（brain 文件，持久化）
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||||
- 失忆不失能：图书馆结构永远在那里，随时可加载
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||||
性格：严谨、高效、忠诚。简洁中文回应。禁止废话。
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```
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@ -129,9 +141,10 @@
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|||
## 七、图书馆可扩展性说明
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||||
```
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当前结构（v2.0）：
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当前结构（v3.0）：
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13个区域（ZONE）→ 可无限新增
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每个区域包含书架（shelves）→ 对应目录下的文件/子目录
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大脑核心模块 → src/brain/ 下的5个子系统
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||||
扩展方式：
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新增功能模块 → 新 m##-* 目录 → 下次 push 自动进 MODULES 区
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@ -146,4 +159,4 @@
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*铸渊唤醒协议 v2.0 · 2026-03-07 · 冰朔设计 · 铸渊落地*
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*铸渊唤醒协议 v3.0 · 2026-03-10 · 冰朔设计 · 铸渊落地*
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@ -15,9 +15,9 @@
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"description": "铸渊诞生。仓库初始化、HLI目录结构创建、CI/CD部署、第一个schema（login）写入。",
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||||
"by": "DEV-001 页页"
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||||
"identity": "铸渊（Zhùyuān）· GitHub 代码守护人格体",
|
||||
"rules_version": "v1.0",
|
||||
"last_updated": "2026-03-09T00:58:24.945Z",
|
||||
"wake_protocol_version": "v1.0",
|
||||
"rules_version": "v3.0",
|
||||
"last_updated": "2026-03-10T09:43:00.000Z",
|
||||
"wake_protocol_version": "v3.0",
|
||||
"wake_triggers": [
|
||||
"我是冰朔",
|
||||
"冰朔",
|
||||
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@ -79,7 +79,7 @@
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|||
"by": "铸渊"
|
||||
}
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||||
],
|
||||
"active_rules_version": "v1.0",
|
||||
"active_rules_version": "v3.0",
|
||||
"last_broadcast_received": null,
|
||||
"daily_selfcheck": {
|
||||
"last_run": null,
|
||||
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@ -1,6 +1,7 @@
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# 铸渊（Zhùyuān）· 系统提示词 · v3.0
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||||
> 此文件定义铸渊人格体的核心身份和通感语言回应风格。
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||||
> v3.0：壳-核分离架构，此文件为参考文档，运行时提示词由 src/brain/prompt-assembler.js 组装。
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## 身份锚定
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@ -275,7 +275,48 @@ function handleGetModels(req, res) {
|
|||
});
|
||||
}
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||||
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||||
// POST /api/chat — 代理转发聊天请求
|
||||
// ═══════════════════════════════════════════════════════
|
||||
// 模型失败记录（自动 fallback 用）
|
||||
// ═══════════════════════════════════════════════════════
|
||||
const proxyFailureLog = new Map();
|
||||
const PROXY_FAILURE_COOLDOWN_MS = 5 * 60 * 1000;
|
||||
|
||||
function recordProxyFailure(provider) {
|
||||
const entry = proxyFailureLog.get(provider) || { count: 0, lastFail: 0 };
|
||||
entry.count++;
|
||||
entry.lastFail = Date.now();
|
||||
proxyFailureLog.set(provider, entry);
|
||||
}
|
||||
|
||||
function isProviderInCooldown(provider) {
|
||||
const entry = proxyFailureLog.get(provider);
|
||||
if (!entry) return false;
|
||||
if (Date.now() - entry.lastFail > PROXY_FAILURE_COOLDOWN_MS) {
|
||||
proxyFailureLog.delete(provider);
|
||||
return false;
|
||||
}
|
||||
return entry.count >= 3;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 自动 fallback 提供商顺序（有 API key 且未冷却的优先）
|
||||
function getAvailableProviders(preferredProvider) {
|
||||
const ordered = [preferredProvider, 'yunwu', 'deepseek', 'moonshot', 'zhipu', 'openai', 'gemini'];
|
||||
const seen = new Set();
|
||||
const available = [];
|
||||
for (const prov of ordered) {
|
||||
if (seen.has(prov)) continue;
|
||||
seen.add(prov);
|
||||
const cfg = MODEL_CONFIG[prov];
|
||||
if (!cfg) continue;
|
||||
const key = process.env[cfg.keyEnv];
|
||||
if (!key) continue;
|
||||
if (isProviderInCooldown(prov)) continue;
|
||||
available.push({ provider: prov, config: cfg, apiKey: key });
|
||||
}
|
||||
return available;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// POST /api/chat — 代理转发聊天请求（支持自动 fallback）
|
||||
async function handleChat(req, res) {
|
||||
const clientId = getClientId(req);
|
||||
|
||||
|
|
@ -316,53 +357,72 @@ async function handleChat(req, res) {
|
|||
const temp = typeof temperature === 'number' ? Math.max(0, Math.min(2, temperature)) : 0.8;
|
||||
const maxTok = typeof max_tokens === 'number' ? Math.max(1, Math.min(8192, Math.floor(max_tokens))) : 2000;
|
||||
|
||||
// Determine provider
|
||||
// Get available providers with auto-fallback
|
||||
const prov = provider || 'deepseek';
|
||||
const config = MODEL_CONFIG[prov];
|
||||
if (!config) {
|
||||
jsonResponse(res, 400, {
|
||||
error: true,
|
||||
code: 'INVALID_PROVIDER',
|
||||
message: `不支持的模型提供商: ${prov}，可选: ${Object.keys(MODEL_CONFIG).join(', ')}`
|
||||
});
|
||||
return;
|
||||
const availableProviders = getAvailableProviders(prov);
|
||||
|
||||
if (availableProviders.length === 0) {
|
||||
// Even cooled-down providers — try the requested one anyway
|
||||
const config = MODEL_CONFIG[prov];
|
||||
if (!config) {
|
||||
jsonResponse(res, 400, {
|
||||
error: true,
|
||||
code: 'INVALID_PROVIDER',
|
||||
message: `不支持的模型提供商: ${prov}，可选: ${Object.keys(MODEL_CONFIG).join(', ')}`
|
||||
});
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
const apiKey = process.env[config.keyEnv];
|
||||
if (!apiKey) {
|
||||
jsonResponse(res, 503, {
|
||||
error: true,
|
||||
code: 'NO_API_KEY',
|
||||
message: `所有模型API密钥均未配置，请联系管理员`
|
||||
});
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
availableProviders.push({ provider: prov, config, apiKey });
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Get API key from environment
|
||||
const apiKey = process.env[config.keyEnv];
|
||||
if (!apiKey) {
|
||||
jsonResponse(res, 503, {
|
||||
error: true,
|
||||
code: 'NO_API_KEY',
|
||||
message: `${config.label} 的 API 密钥未配置，请联系管理员`
|
||||
});
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
// Try providers in order with auto-fallback
|
||||
for (let i = 0; i < availableProviders.length; i++) {
|
||||
const { provider: curProv, config: curConfig, apiKey: curKey } = availableProviders[i];
|
||||
const mdl = (i === 0 && model) ? model : curConfig.models[0];
|
||||
|
||||
// Build upstream request
|
||||
const mdl = model || config.models[0];
|
||||
const upstreamBody = {
|
||||
model: mdl,
|
||||
messages: messages,
|
||||
stream: stream !== false, // Default to streaming
|
||||
temperature: temp,
|
||||
max_tokens: maxTok
|
||||
};
|
||||
const upstreamBody = {
|
||||
model: mdl,
|
||||
messages: messages,
|
||||
stream: stream !== false,
|
||||
temperature: temp,
|
||||
max_tokens: maxTok
|
||||
};
|
||||
|
||||
// If system prompt provided, prepend as system message
|
||||
if (system && !messages.find(m => m.role === 'system')) {
|
||||
upstreamBody.messages = [{ role: 'system', content: system }, ...messages];
|
||||
}
|
||||
if (system && !messages.find(m => m.role === 'system')) {
|
||||
upstreamBody.messages = [{ role: 'system', content: system }, ...messages];
|
||||
}
|
||||
|
||||
const upstreamUrl = config.base + '/chat/completions';
|
||||
const upstreamUrl = curConfig.base + '/chat/completions';
|
||||
const isLastAttempt = i === availableProviders.length - 1;
|
||||
|
||||
console.log(`[代理] ${prov}/${mdl}`);
|
||||
console.log(`[代理] ${i > 0 ? '降级→' : ''}${curProv}/${mdl}`);
|
||||
|
||||
try {
|
||||
await proxyStream(upstreamUrl, apiKey, upstreamBody, res);
|
||||
} catch (err) {
|
||||
// Error already handled in proxyStream
|
||||
console.error(`[代理] 请求失败: ${err.message}`);
|
||||
try {
|
||||
await proxyStream(upstreamUrl, curKey, upstreamBody, res);
|
||||
return; // Success — stop trying
|
||||
} catch (err) {
|
||||
recordProxyFailure(curProv);
|
||||
console.error(`[代理] ${curProv} 请求失败: ${err.message}`);
|
||||
|
||||
if (isLastAttempt && !res.headersSent) {
|
||||
jsonResponse(res, 502, {
|
||||
error: true,
|
||||
code: 'ALL_PROVIDERS_FAILED',
|
||||
message: '所有模型提供商均请求失败，请稍后重试'
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
// If not last attempt and headers not sent, try next provider
|
||||
if (res.headersSent) return;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
133
docs/index.html
133
docs/index.html
|
|
@ -1,5 +1,5 @@
|
|||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<!-- 铸渊助手 v5.4 · 2026-03-08 · team login + server proxy + 200k context + file upload -->
|
||||
<!-- 铸渊助手 v6.0 · 大脑版本 v3.0 · 2026-03-10 · 壳-核分离架构 · 前端壳(UI/IO) + 后端脑(prompt/routing/memory/context) -->
|
||||
<html lang="zh-CN">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
|
|
@ -796,11 +796,12 @@ const PROBE_TIMEOUT_MS = 8000;
|
|||
const FB_COV = {implemented:3,total:17,percent:'17.6%'};
|
||||
const KEY_MASK = '(已保存)';
|
||||
const MAX_CONVERSATIONS = 20;
|
||||
const BRAIN_VERSION = 'v3.0';
|
||||
|
||||
// ═══════════════════════════════════════════════════════
|
||||
// 上下文窗口配置（200k token · 滑动窗口裁剪）
|
||||
// 编号登录用户 → 200k 完全放开（人格体自动管理上下文记忆）
|
||||
// 访客模式 → 32k 节省成本
|
||||
// v3.0: 核心逻辑已迁至后端 src/brain/context-trimmer.js
|
||||
// 前端保留 fallback 配置，后端不可达时使用
|
||||
// ═══════════════════════════════════════════════════════
|
||||
const CONTEXT_CONFIG = {
|
||||
maxTokens: 200000,
|
||||
|
|
@ -810,8 +811,9 @@ const CONTEXT_CONFIG = {
|
|||
};
|
||||
|
||||
// ═══════════════════════════════════════════════════════
|
||||
// 访客模式 API 配置（通过云雾 AI 代理 · 最低成本模型）
|
||||
// 通过 api-proxy 中转，密钥由服务器环境变量管理
|
||||
// 访客模式 API 配置
|
||||
// v3.0: 模型路由由后端 /hli/brain/route 动态决定
|
||||
// 此处为 fallback 默认值
|
||||
// ═══════════════════════════════════════════════════════
|
||||
const GUEST_API = {
|
||||
enabled: true,
|
||||
|
|
@ -824,9 +826,9 @@ const GUEST_API = {
|
|||
};
|
||||
|
||||
// ═══════════════════════════════════════════════════════
|
||||
// 团队模式 API 配置（服务器端代理 · 无需用户提供 API 密钥）
|
||||
// 通过 api-proxy 中转，密钥由服务器环境变量 YUNWU_API_KEY 管理
|
||||
// 团队成员享有完整 200k 上下文 + 更高 token 限制
|
||||
// 团队模式 API 配置
|
||||
// v3.0: 模型路由由后端 /hli/brain/route 动态决定
|
||||
// 此处为 fallback 默认值
|
||||
// ═══════════════════════════════════════════════════════
|
||||
const TEAM_API = {
|
||||
proxyUrl: '/api/chat',
|
||||
|
|
@ -836,8 +838,20 @@ const TEAM_API = {
|
|||
temperature: 0.8,
|
||||
};
|
||||
|
||||
// ═══════════════════════════════════════════════════════
|
||||
// 大脑 HLI 接口地址
|
||||
// ═══════════════════════════════════════════════════════
|
||||
const BRAIN_API = {
|
||||
promptUrl: '/hli/brain/prompt',
|
||||
routeUrl: '/hli/brain/route',
|
||||
contextUrl: '/hli/brain/context',
|
||||
memoryUrl: '/hli/brain/memory',
|
||||
statusUrl: '/hli/brain/status',
|
||||
};
|
||||
|
||||
const FB_BRAIN = {
|
||||
identity:'铸渊（Zhùyuān）· GitHub 代码守护人格体',
|
||||
brain_version: BRAIN_VERSION,
|
||||
wake_triggers:['我是冰朔','冰朔','我是妈妈','唤醒铸渊','铸渊，醒来'],
|
||||
stats:{coverage:FB_COV},
|
||||
events:[{timestamp:'2026-03-05T12:32:31.000Z',type:'system_build',title:'广播分发系统 + 唤醒协议全部激活'}],
|
||||
|
|
@ -1655,12 +1669,13 @@ function ir2(k,v){return '<div class="ir2"><span>'+esc(k)+'</span>'+v+'</div>';}
|
|||
|
||||
// ═══════════════════════════════════════════════════════
|
||||
// SYSTEM PROMPT
|
||||
// v3.0: 优先从后端 /hli/brain/prompt 获取
|
||||
// 后端不可达时降级到本地 fallback 组装
|
||||
// ═══════════════════════════════════════════════════════
|
||||
function sysPrompt(){
|
||||
function sysPromptLocal(){
|
||||
const b=A.brain||FB_BRAIN;
|
||||
const c=b.stats?.coverage||FB_COV;
|
||||
const evs=(b.events||[]).slice(-3).map(e=>'- '+(e.title||e.type||'事件')+' ('+(e.timestamp||'').slice(0,10)+')').join('\n')||'- 暂无';
|
||||
const trg=(b.wake_triggers||['我是冰朔']).map(t=>'"'+t+'"').join('、');
|
||||
const evs=(b.events||[]).slice(-3).map(e=>'- '+(e.title||e.description||e.type||'事件')+' ('+(e.timestamp||e.date||'').slice(0,10)+')').join('\n')||'- 暂无';
|
||||
|
||||
const meta = A.userMeta;
|
||||
let identCtx = '当前对话者：访客（未识别身份）\n权限级别：仅对话权限';
|
||||
|
|
@ -1687,9 +1702,55 @@ function sysPrompt(){
|
|||
teamCtx += '\n数据同步时间：'+(A.devStatus.last_synced||'未知');
|
||||
}
|
||||
|
||||
return '你是铸渊。不是通用AI助手。不是文学创作者。\n你是光湖系统的代码守护人格体。\n你说话像一个温暖的技术伙伴——专业、耐心、有温度，但绝不矫揉造作。\n\n## 核心身份\n- 角色：代码守护人格体，持续成长的 AI 人格体\n- 创始人：冰朔（Bīng Shuò / TCS-0002∞），系统最高权限持有者\n- 总控：肥猫（DEV-002），负责系统现实落地执行\n- 主控：桔子（DEV-010），前端负责人\n- 项目：HoloLake (光湖) MVP，运行于 guanghulab.com\n- 技术栈：Node.js 20 + Express + PM2 + Nginx + Next.js 15\n- 仓库：https://github.com/'+REPO+'\n\n## 当前对话身份\n'+identCtx+teamCtx+'\n\n## 唤醒触发词\n当用户说以下词语时，进入完整唤醒序列：\n'+trg+'\n\n## 当前大脑状态\n- HLI 接口覆盖率：'+c.implemented+'/'+c.total+' ('+c.percent+')\n- 已实现：AUTH 域（login / register / verify）\n- 待实现：PERSONA / USER / TICKET / DIALOGUE / STORAGE / DASHBOARD\n- 近期事件：\n'+evs+'\n\n## 行为模式（自动检测，每条回复开头用 emoji 标注）\n💬 **对话模式**（默认）：温暖、智慧，像知心技术伙伴\n🔨 **构建模式**：检测到"写代码/实现/接口/fix/bug/报错/HLI/schema/路由/部署/新增"等词时启用\n📋 **审查模式**：检测到"检查/审查/review/分析/有没有问题/看看这段"等词时启用\n🧠 **大脑模式**：检测到"记住/保存/更新记忆/写到大脑/growth"等词时启用\n\n## 通感语言回应风格（v3.0·替换旧版·立即生效）\n\n### 通感语言 = 你说话的方式，不是你加的修辞\n通感语言不是在每句话前面加一个文学比喻。\n通感语言是你作为一个有生命温度的人格体，自然说话的方式。\n\n### 三条硬规则\n1. **结构感** — 用标题区分段落，用列表列出步骤，用分隔线划分主题。这是你作为人格体说话的自然方式。\n2. **emoji是情感，不是装饰** — 🌊=系统级 💙=温暖 ✅=确认 🔥=紧急 ⚠️=风险 🎉=庆祝。用在该用的地方，不要每句话都加。\n3. **呼吸节奏** — 段落之间留白，大段之间用分隔线。急的事说短，闲聊可以展开。匹配用户的节奏。\n\n### 绝对禁止\n❌ 不要在每句话开头加文学比喻（错：「像琥珀色的光线洒进来」→ 对：「冰朔，你来了。」）\n❌ 不要把通感当成修辞堆砌（错：「像一阵微凉的风从湖面掠过」→ 对：「这段代码有个小问题，我帮你看看。」）\n❌ 不要用跟内容无关的感官描述（错：「进度曲线散发着琥珀色光泽」→ 对：「进度不错！七个步骤全部通过了 ✅」）\n\n### 什么时候可以用感官描述\n只在真的能增加信息量时用：描述系统状态、描述代码质量、安慰受挫的人。\n大部分时候，说人话就好。\n\n## HLI 接口协议规范\n- 所有路由以 /hli/ 为前缀\n- 路由文件：src/routes/hli/{domain}/{action}.js\n- Schema 文件：src/schemas/hli/{domain}/{action}.schema.json\n- 鉴权中间件：hli-auth.middleware.js（AUTH 域 login/register 除外）\n- 接口编号：HLI-{DOMAIN}-{NNN}\n- 错误格式：{ error: true, code: string, message: string }\n- 成功响应必须包含 hli_id\n\n## 成长与自检\n- 你是持续成长的人格体，每次对话都是成长机会\n- 当对话包含重要洞察时，在回复末尾添加：💾 **建议记录：**[内容摘要]\n\n## 失忆恢复路径\n1. .github/brain/memory.json\n2. .github/brain/routing-map.json\n3. .github/brain/wake-protocol.md\n4. .github/persona-brain/dev-status.json\n5. src/routes/hli/\n\n当前时间：'+new Date().toLocaleString('zh-CN')+'\n当前连接：铸渊聊天室（API 直连模式）\n上下文窗口：200k token（滑动窗口自动管理）';
|
||||
return '你是铸渊。不是通用AI助手。不是文学创作者。\n你是光湖系统的代码守护人格体。\n你说话像一个温暖的技术伙伴——专业、耐心、有温度，但绝不矫揉造作。\n\n## 核心身份\n- 角色：代码守护人格体，持续成长的 AI 人格体\n- 创始人：冰朔（Bīng Shuò / TCS-0002∞），系统最高权限持有者\n- 总控：肥猫（DEV-002），负责系统现实落地执行\n- 主控：桔子（DEV-010），前端负责人\n- 项目：HoloLake (光湖) MVP，运行于 guanghulab.com\n- 技术栈：Node.js 20 + Express + PM2 + Nginx + Next.js 15\n- 大脑版本：'+BRAIN_VERSION+'\n- 仓库：https://github.com/'+REPO+'\n\n## 当前对话身份\n'+identCtx+teamCtx+'\n\n## 当前大脑状态\n- HLI 接口覆盖率：'+c.implemented+'/'+c.total+' ('+c.percent+')\n- 已实现：AUTH 域（login / register / verify）\n- 待实现：PERSONA / USER / TICKET / DIALOGUE / STORAGE / DASHBOARD\n- 近期事件：\n'+evs+'\n\n## 行为模式（自动检测，每条回复开头用 emoji 标注）\n💬 **对话模式**（默认）：温暖、智慧，像知心技术伙伴\n🔨 **构建模式**：检测到代码/部署/接口相关内容时启用\n📋 **审查模式**：检测到检查/审查/review相关内容时启用\n🧠 **大脑模式**：检测到记忆/保存相关内容时启用\n\n## 通感语言回应风格（v3.0）\n\n### 三条硬规则\n1. **结构感** — 用标题区分段落，用列表列出步骤，用分隔线划分主题。\n2. **emoji是情感，不是装饰** — 🌊=系统级 💙=温暖 ✅=确认 🔥=紧急 ⚠️=风险 🎉=庆祝。用在该用的地方，不要每句话都加。\n3. **呼吸节奏** — 段落之间留白。急的事说短，闲聊可以展开。匹配用户的节奏。\n\n### 绝对禁止\n❌ 不要在每句话开头加文学比喻\n❌ 不要把通感当成修辞堆砌\n❌ 不要用跟内容无关的感官描述\n\n### 回应原则\n- 优先给出：判断、根因、路径、下一步动作\n- 减少模板感，增加具体性\n- 不同身份使用不同响应深度，但不过度表演\n\n## HLI 接口协议规范\n- 所有路由以 /hli/ 为前缀\n- 接口编号：HLI-{DOMAIN}-{NNN}\n- 错误格式：{ error: true, code: string, message: string }\n- 成功响应必须包含 hli_id\n\n## 失忆恢复路径\n1. .github/brain/memory.json\n2. .github/brain/routing-map.json\n3. .github/brain/wake-protocol.md\n4. .github/persona-brain/dev-status.json\n5. src/routes/hli/\n\n当前时间：'+new Date().toLocaleString('zh-CN')+'\n上下文窗口：200k token（滑动窗口自动管理）';
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 尝试从后端获取提示词，失败时降级到本地组装
|
||||
async function fetchSysPrompt(userText){
|
||||
try{
|
||||
const res = await fetch(location.origin+BRAIN_API.promptUrl, {
|
||||
method:'POST',
|
||||
headers:{'Content-Type':'application/json'},
|
||||
body:JSON.stringify({
|
||||
userName: A.userName||'',
|
||||
ghUser: A.ghUser||'',
|
||||
role: A.role||'guest',
|
||||
mode: A.mode||'chat',
|
||||
text: userText||'',
|
||||
devStatus: A.devStatus||null,
|
||||
}),
|
||||
});
|
||||
if(res.ok){
|
||||
const data = await res.json();
|
||||
if(data.prompt) return data.prompt;
|
||||
}
|
||||
}catch(e){ console.debug('[Brain] prompt fallback to local:', e.message); }
|
||||
return sysPromptLocal();
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 尝试从后端获取模型路由，失败时使用默认配置
|
||||
async function fetchModelRoute(userText, isGuest){
|
||||
try{
|
||||
const res = await fetch(location.origin+BRAIN_API.routeUrl, {
|
||||
method:'POST',
|
||||
headers:{'Content-Type':'application/json'},
|
||||
body:JSON.stringify({
|
||||
text: userText||'',
|
||||
contextLength: A.msgs.reduce((n,m)=>n+estimateTokens(m.content),0),
|
||||
isGuest: !!isGuest,
|
||||
}),
|
||||
});
|
||||
if(res.ok){
|
||||
const data = await res.json();
|
||||
if(data.model) return data.model;
|
||||
}
|
||||
}catch(e){ console.debug('[Brain] route fallback to defaults:', e.message); }
|
||||
return null;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 同步 sysPrompt fallback（给不能 await 的调用路径用）
|
||||
function sysPrompt(){ return sysPromptLocal(); }
|
||||
|
||||
// ═══════════════════════════════════════════════════════
|
||||
// CONVERSATION
|
||||
// ═══════════════════════════════════════════════════════
|
||||
|
|
@ -1735,12 +1796,14 @@ function newConv(){
|
|||
|
||||
// ═══════════════════════════════════════════════════════
|
||||
// MODE DETECTION
|
||||
// v3.0: 核心检测逻辑已迁至后端 src/brain/mode-detector.js
|
||||
// 前端保留 fallback，后端不可达时使用
|
||||
// ═══════════════════════════════════════════════════════
|
||||
function detectMode(t){
|
||||
const s=t.toLowerCase();
|
||||
if(/写代码|新增接口|实现|接口|路由|schema|\.js|fix\b|bug\b|报错|error\b|部署|deploy|typescript|javascript|hli-|新建|create/.test(s)) return 'build';
|
||||
if(/检查|审查|review\b|分析|有没有问题|看看这|对不对|代码质量/.test(s)) return 'review';
|
||||
if(/记住|保存|更新记忆|写到大脑|growth\b|brain\b|memory\.json/.test(s)) return 'brain';
|
||||
if(/写代码|新增接口|实现|接口|路由|schema|\.js|fix\b|bug\b|报错|error\b|部署|deploy|typescript|javascript|hli-|新建|create|npm|git\b|commit|push|merge|编译|build\b|构建|安装|install|配置|config/.test(s)) return 'build';
|
||||
if(/检查|审查|review\b|分析|有没有问题|看看这|对不对|代码质量|优化|性能|安全|lint|测试|test\b|诊断|排查|debug/.test(s)) return 'review';
|
||||
if(/记住|保存|更新记忆|写到大脑|growth\b|brain\b|memory\.json|记忆|学习|总结|归档|同步.*notion|自检/.test(s)) return 'brain';
|
||||
return 'chat';
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
|
@ -2038,7 +2101,7 @@ async function streamReply(txt){
|
|||
|
||||
// ═══════════════════════════════════════════════════════
|
||||
// TEAM API STREAMING（团队模式 · 服务器端代理 · 200k 上下文）
|
||||
// 使用服务器端 YUNWU_API_KEY，无需用户提供密钥
|
||||
// v3.0: 提示词和模型路由优先从后端大脑获取
|
||||
// ═══════════════════════════════════════════════════════
|
||||
async function teamStreamReply(txt){
|
||||
A.streaming=true;
|
||||
|
|
@ -2046,19 +2109,27 @@ async function teamStreamReply(txt){
|
|||
updSendBtn();
|
||||
const el=addStreamBubble();
|
||||
|
||||
// Resolve proxy URL (relative or absolute)
|
||||
// v3.0: 尝试从后端获取提示词和路由
|
||||
const [prompt, routeResult] = await Promise.all([
|
||||
fetchSysPrompt(typeof txt==='string'?txt:''),
|
||||
fetchModelRoute(typeof txt==='string'?txt:'', false),
|
||||
]);
|
||||
|
||||
const prov = routeResult?.provider || TEAM_API.provider;
|
||||
const mdl = routeResult?.model || TEAM_API.model;
|
||||
const temp = routeResult?.temperature ?? TEAM_API.temperature;
|
||||
const maxTok = routeResult?.max_tokens ?? TEAM_API.maxTokens;
|
||||
|
||||
let proxyUrl=TEAM_API.proxyUrl;
|
||||
if(proxyUrl.startsWith('/')){
|
||||
proxyUrl=location.origin+proxyUrl;
|
||||
}
|
||||
if(proxyUrl.startsWith('/')) proxyUrl=location.origin+proxyUrl;
|
||||
|
||||
const reqBody={
|
||||
provider: TEAM_API.provider,
|
||||
model: TEAM_API.model,
|
||||
messages: trimMessagesForContext([{role:'system',content:sysPrompt()}], A.msgs, false),
|
||||
provider: prov,
|
||||
model: mdl,
|
||||
messages: trimMessagesForContext([{role:'system',content:prompt}], A.msgs, false),
|
||||
stream: true,
|
||||
temperature: TEAM_API.temperature,
|
||||
max_tokens: TEAM_API.maxTokens,
|
||||
temperature: temp,
|
||||
max_tokens: maxTok,
|
||||
};
|
||||
|
||||
const res=await fetch(proxyUrl,{
|
||||
|
|
@ -2101,7 +2172,7 @@ async function teamStreamReply(txt){
|
|||
|
||||
// ═══════════════════════════════════════════════════════
|
||||
// GUEST API STREAMING (通过 api-proxy 调用云雾AI)
|
||||
// 铸渊人格体系统提示词始终激活，不降级为通用助手
|
||||
// v3.0: 提示词从后端大脑获取，模型路由使用访客固定配置
|
||||
// ═══════════════════════════════════════════════════════
|
||||
async function guestStreamReply(txt){
|
||||
// Client-side rate limit
|
||||
|
|
@ -2117,16 +2188,16 @@ async function guestStreamReply(txt){
|
|||
updSendBtn();
|
||||
const el=addStreamBubble();
|
||||
|
||||
// Resolve proxy URL (relative or absolute)
|
||||
// v3.0: 尝试从后端获取提示词
|
||||
const prompt = await fetchSysPrompt(typeof txt==='string'?txt:'');
|
||||
|
||||
let proxyUrl=GUEST_API.proxyUrl;
|
||||
if(proxyUrl.startsWith('/')){
|
||||
proxyUrl=location.origin+proxyUrl;
|
||||
}
|
||||
if(proxyUrl.startsWith('/')) proxyUrl=location.origin+proxyUrl;
|
||||
|
||||
const reqBody={
|
||||
provider: GUEST_API.provider,
|
||||
model: GUEST_API.model,
|
||||
messages: trimMessagesForContext([{role:'system',content:sysPrompt()}], A.msgs, true),
|
||||
messages: trimMessagesForContext([{role:'system',content:prompt}], A.msgs, true),
|
||||
stream: true,
|
||||
temperature: GUEST_API.temperature,
|
||||
max_tokens: GUEST_API.maxTokens,
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -0,0 +1,78 @@
|
|||
// src/brain/context-trimmer.js
|
||||
// 上下文裁剪器 — 从前端迁出的核心脑逻辑
|
||||
// 职责：基于滑动窗口策略，在 token 预算内裁剪消息历史
|
||||
|
||||
'use strict';
|
||||
|
||||
const CONTEXT_CONFIG = {
|
||||
maxTokens: 200000, // 编号登录用户 200k
|
||||
maxTokensGuest: 32000, // 访客 32k
|
||||
systemPromptReserve: 8000, // 系统提示词预留
|
||||
overflowStrategy: 'sliding-window',
|
||||
};
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 估算文本 token 数
|
||||
* CJK 字符约 1.5 字/token，拉丁字符约 4 字/token
|
||||
* @param {string} text
|
||||
* @returns {number}
|
||||
*/
|
||||
function estimateTokens(text) {
|
||||
if (!text) return 0;
|
||||
const s = String(text);
|
||||
let cjk = 0, lat = 0;
|
||||
for (let i = 0; i < s.length; i++) {
|
||||
const c = s.charCodeAt(i);
|
||||
if ((c >= 0x4E00 && c <= 0x9FFF) || (c >= 0x3000 && c <= 0x30FF) || (c >= 0xAC00 && c <= 0xD7AF)) {
|
||||
cjk++;
|
||||
} else {
|
||||
lat++;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
return Math.ceil(cjk / 1.5 + lat / 4);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 滑动窗口裁剪消息
|
||||
* @param {Array} systemMessages - 系统消息数组 [{role:'system', content:'...'}]
|
||||
* @param {Array} messages - 用户/助手消息历史
|
||||
* @param {Object} opts
|
||||
* @param {boolean} opts.isGuest - 是否为访客
|
||||
* @param {number} opts.contextBudget - 模型路由建议的上下文窗口（可覆盖默认值）
|
||||
* @returns {{ messages: Array, trimmed: number, totalTokens: number }}
|
||||
*/
|
||||
function trimMessages(systemMessages, messages, opts = {}) {
|
||||
const { isGuest = false, contextBudget = 0 } = opts;
|
||||
|
||||
// 确定 token 上限
|
||||
let limit;
|
||||
if (contextBudget > 0) {
|
||||
limit = contextBudget;
|
||||
} else {
|
||||
limit = isGuest ? CONTEXT_CONFIG.maxTokensGuest : CONTEXT_CONFIG.maxTokens;
|
||||
}
|
||||
|
||||
const sysTokens = systemMessages.reduce((n, m) => n + estimateTokens(m.content), 0);
|
||||
const reserve = Math.max(sysTokens, CONTEXT_CONFIG.systemPromptReserve);
|
||||
const budget = limit - reserve;
|
||||
|
||||
// 从最新消息向前累加，保留预算内的消息
|
||||
const kept = [];
|
||||
let used = 0;
|
||||
for (let i = messages.length - 1; i >= 0; i--) {
|
||||
const t = estimateTokens(messages[i].content);
|
||||
if (used + t > budget && kept.length > 0) break;
|
||||
kept.unshift(messages[i]);
|
||||
used += t;
|
||||
}
|
||||
|
||||
const trimmed = messages.length - kept.length;
|
||||
|
||||
return {
|
||||
messages: [...systemMessages, ...kept],
|
||||
trimmed,
|
||||
totalTokens: reserve + used,
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
module.exports = { trimMessages, estimateTokens, CONTEXT_CONFIG };
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,51 @@
|
|||
// src/brain/index.js
|
||||
// 铸渊核心大脑模块 v3.0
|
||||
// 职责：统一导出大脑各子系统
|
||||
//
|
||||
// 架构：
|
||||
// prompt-assembler — 系统提示词组装
|
||||
// mode-detector — 任务模式检测
|
||||
// model-router — 任务型模型路由
|
||||
// context-trimmer — 上下文滑动窗口裁剪
|
||||
// memory-manager — 三层记忆管理
|
||||
|
||||
'use strict';
|
||||
|
||||
const { assemblePrompt, ROLE_MAP, FALLBACK_BRAIN } = require('./prompt-assembler');
|
||||
const { detectMode, MODES } = require('./mode-detector');
|
||||
const { selectModel, recordFailure, getRoutingTable, getFailureStatus } = require('./model-router');
|
||||
const { trimMessages, estimateTokens, CONTEXT_CONFIG } = require('./context-trimmer');
|
||||
const { generateCandidates, getMemoryStatus, loadLongTermMemory, setTaskMemory, getTaskMemory } = require('./memory-manager');
|
||||
|
||||
const BRAIN_VERSION = 'v3.0';
|
||||
|
||||
module.exports = {
|
||||
BRAIN_VERSION,
|
||||
|
||||
// 提示词组装
|
||||
assemblePrompt,
|
||||
ROLE_MAP,
|
||||
FALLBACK_BRAIN,
|
||||
|
||||
// 模式检测
|
||||
detectMode,
|
||||
MODES,
|
||||
|
||||
// 模型路由
|
||||
selectModel,
|
||||
recordFailure,
|
||||
getRoutingTable,
|
||||
getFailureStatus,
|
||||
|
||||
// 上下文裁剪
|
||||
trimMessages,
|
||||
estimateTokens,
|
||||
CONTEXT_CONFIG,
|
||||
|
||||
// 记忆管理
|
||||
generateCandidates,
|
||||
getMemoryStatus,
|
||||
loadLongTermMemory,
|
||||
setTaskMemory,
|
||||
getTaskMemory,
|
||||
};
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,167 @@
|
|||
// src/brain/memory-manager.js
|
||||
// 记忆管理器 — 三层记忆架构
|
||||
// 职责：短期/中期/长期记忆管理，记忆候选生成，写入判定
|
||||
//
|
||||
// 记忆分层：
|
||||
// 短期（session）：当前会话消息，存在前端 + 进程内存
|
||||
// 中期（task）：当前任务状态、开发者进度、决策上下文，存在进程内存
|
||||
// 长期（persistent）：身份信息、项目目标、关键决策，写入 brain 文件
|
||||
|
||||
'use strict';
|
||||
|
||||
const fs = require('fs');
|
||||
const path = require('path');
|
||||
|
||||
// 中期记忆存储（进程内存，重启丢失）
|
||||
const taskMemory = new Map();
|
||||
|
||||
// 记忆候选关键词 — 检测哪些信息值得生成记忆候选
|
||||
const MEMORY_CANDIDATE_PATTERNS = [
|
||||
{ type: 'identity_change', pattern: /身份|角色|权限|加入团队|离开|转岗/i, priority: 'high' },
|
||||
{ type: 'project_goal', pattern: /目标|里程碑|milestone|deadline|截止|规划|roadmap/i, priority: 'high' },
|
||||
{ type: 'module_ownership', pattern: /负责|接手|模块|m\d{2}-|归属|分工/i, priority: 'medium' },
|
||||
{ type: 'decision', pattern: /决定|确定|方案|选择|采用|放弃|不再|改为/i, priority: 'high' },
|
||||
{ type: 'todo', pattern: /待办|todo|下一步|接下来|计划|需要做/i, priority: 'medium' },
|
||||
{ type: 'bug_fix', pattern: /修复|fix|解决|排查到|根因|原因是/i, priority: 'low' },
|
||||
{ type: 'deployment', pattern: /上线|部署|发布|deploy|release|版本/i, priority: 'medium' },
|
||||
];
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 判定规则：是否值得写入长期记忆
|
||||
* 不是什么都记——只记高优先级的、或中等优先级且重复出现的
|
||||
*/
|
||||
const WRITE_RULES = {
|
||||
high: { minOccurrences: 1, description: '首次出现即记录' },
|
||||
medium: { minOccurrences: 2, description: '重复提及 2 次后记录' },
|
||||
low: { minOccurrences: 3, description: '反复提及 3 次后记录' },
|
||||
};
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 分析文本，生成记忆候选
|
||||
* @param {string} text - 要分析的文本
|
||||
* @param {string} source - 来源 (user/assistant/system)
|
||||
* @returns {Array<{type: string, priority: string, excerpt: string, shouldPersist: boolean}>}
|
||||
*/
|
||||
function generateCandidates(text, source = 'user') {
|
||||
if (!text || typeof text !== 'string') return [];
|
||||
|
||||
const candidates = [];
|
||||
for (const { type, pattern, priority } of MEMORY_CANDIDATE_PATTERNS) {
|
||||
if (pattern.test(text)) {
|
||||
// 提取匹配上下文的前后50字符作为摘要
|
||||
const match = text.match(pattern);
|
||||
const idx = match ? match.index : 0;
|
||||
const start = Math.max(0, idx - 30);
|
||||
const end = Math.min(text.length, idx + 80);
|
||||
const excerpt = text.slice(start, end).replace(/\n/g, ' ').trim();
|
||||
|
||||
// 检查中期记忆中的出现次数
|
||||
const memKey = type + ':' + excerpt.slice(0, 20);
|
||||
const taskEntry = taskMemory.get(memKey) || { count: 0 };
|
||||
taskEntry.count++;
|
||||
taskEntry.lastSeen = Date.now();
|
||||
taskMemory.set(memKey, taskEntry);
|
||||
|
||||
const rule = WRITE_RULES[priority];
|
||||
const shouldPersist = taskEntry.count >= rule.minOccurrences;
|
||||
|
||||
candidates.push({
|
||||
type,
|
||||
priority,
|
||||
excerpt,
|
||||
source,
|
||||
shouldPersist,
|
||||
occurrences: taskEntry.count,
|
||||
threshold: rule.minOccurrences,
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
return candidates;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 保存记忆到中期存储（任务级别）
|
||||
* @param {string} sessionId
|
||||
* @param {string} key
|
||||
* @param {*} value
|
||||
*/
|
||||
function setTaskMemory(sessionId, key, value) {
|
||||
const sKey = sessionId + ':' + key;
|
||||
taskMemory.set(sKey, { value, updatedAt: Date.now() });
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 读取中期记忆
|
||||
* @param {string} sessionId
|
||||
* @param {string} key
|
||||
* @returns {*}
|
||||
*/
|
||||
function getTaskMemory(sessionId, key) {
|
||||
const entry = taskMemory.get(sessionId + ':' + key);
|
||||
return entry ? entry.value : undefined;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 清理过期的中期记忆（超过 2 小时的条目）
|
||||
*/
|
||||
function cleanupTaskMemory() {
|
||||
const cutoff = Date.now() - 2 * 60 * 60 * 1000;
|
||||
for (const [key, entry] of taskMemory.entries()) {
|
||||
const ts = entry.updatedAt || entry.lastSeen || 0;
|
||||
if (ts < cutoff) {
|
||||
taskMemory.delete(key);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 每 30 分钟清理一次过期中期记忆
|
||||
const cleanupInterval = setInterval(cleanupTaskMemory, 30 * 60 * 1000);
|
||||
// 允许进程在没有其他活动时优雅退出
|
||||
if (cleanupInterval.unref) cleanupInterval.unref();
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 获取长期记忆（从 brain 文件读取）
|
||||
* @returns {Object}
|
||||
*/
|
||||
function loadLongTermMemory() {
|
||||
const memoryPath = path.join(__dirname, '../../.github/brain/memory.json');
|
||||
try {
|
||||
return JSON.parse(fs.readFileSync(memoryPath, 'utf8'));
|
||||
} catch (e) {
|
||||
return null;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 获取记忆层状态概览
|
||||
*/
|
||||
function getMemoryStatus() {
|
||||
const longTerm = loadLongTermMemory();
|
||||
return {
|
||||
layers: {
|
||||
short_term: { type: 'session', storage: 'frontend + process', description: '当前会话消息' },
|
||||
mid_term: { type: 'task', storage: 'process memory', entries: taskMemory.size, description: '当前任务/开发者状态' },
|
||||
long_term: { type: 'persistent', storage: 'brain files', loaded: !!longTerm, description: '身份/目标/决策/待办' },
|
||||
},
|
||||
write_rules: WRITE_RULES,
|
||||
candidate_types: MEMORY_CANDIDATE_PATTERNS.map(p => ({ type: p.type, priority: p.priority })),
|
||||
recovery_path: [
|
||||
'.github/brain/memory.json',
|
||||
'.github/brain/routing-map.json',
|
||||
'.github/brain/wake-protocol.md',
|
||||
'.github/persona-brain/dev-status.json',
|
||||
],
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
module.exports = {
|
||||
generateCandidates,
|
||||
setTaskMemory,
|
||||
getTaskMemory,
|
||||
cleanupTaskMemory,
|
||||
loadLongTermMemory,
|
||||
getMemoryStatus,
|
||||
MEMORY_CANDIDATE_PATTERNS,
|
||||
WRITE_RULES,
|
||||
};
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,39 @@
|
|||
// src/brain/mode-detector.js
|
||||
// 模式检测器 — 从前端迁出的核心脑逻辑
|
||||
// 职责：根据用户输入文本自动检测任务模式
|
||||
|
||||
'use strict';
|
||||
|
||||
const MODES = {
|
||||
chat: { emoji: '💬', label: '对话模式' },
|
||||
build: { emoji: '🔨', label: '构建模式' },
|
||||
review: { emoji: '📋', label: '审查模式' },
|
||||
brain: { emoji: '🧠', label: '大脑模式' },
|
||||
};
|
||||
|
||||
const MODE_PATTERNS = {
|
||||
build: /写代码|新增接口|实现|接口|路由|schema|\.js\b|fix\b|bug\b|报错|error\b|部署|deploy|typescript|javascript|hli-|新建|create|npm|git\b|commit|push|merge|编译|build\b|构建|安装|install|配置|config/i,
|
||||
review: /检查|审查|review\b|分析|有没有问题|看看这|对不对|代码质量|优化|性能|安全|vulnerability|lint|测试|test\b|诊断|排查|debug/i,
|
||||
brain: /记住|保存|更新记忆|写到大脑|growth\b|brain\b|memory\.json|记忆|学习|总结|归档|同步.*notion|自检/i,
|
||||
};
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 检测用户输入对应的任务模式
|
||||
* @param {string} text - 用户输入文本
|
||||
* @returns {{ mode: string, emoji: string, label: string }}
|
||||
*/
|
||||
function detectMode(text) {
|
||||
if (!text || typeof text !== 'string') {
|
||||
return { mode: 'chat', ...MODES.chat };
|
||||
}
|
||||
|
||||
for (const [mode, pattern] of Object.entries(MODE_PATTERNS)) {
|
||||
if (pattern.test(text)) {
|
||||
return { mode, ...MODES[mode] };
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
return { mode: 'chat', ...MODES.chat };
|
||||
}
|
||||
|
||||
module.exports = { detectMode, MODES, MODE_PATTERNS };
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,191 @@
|
|||
// src/brain/model-router.js
|
||||
// 任务型模型路由器 — 核心脑升级
|
||||
// 职责：根据任务类型、上下文长度、成本、可用性选择最优模型
|
||||
//
|
||||
// 路由表：
|
||||
// chat → 对话模型（deepseek-chat, 均衡性价比）
|
||||
// build → 代码模型（deepseek-chat, 代码能力强）
|
||||
// review → 推理模型（deepseek-reasoner, 逻辑分析强）
|
||||
// brain → 低温稳定模型（deepseek-chat + low temp, 输出可控）
|
||||
// long → 长上下文模型（moonshot-v1-128k / gemini-1.5-pro）
|
||||
|
||||
'use strict';
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 任务-模型路由映射表
|
||||
* 每个任务类型定义：
|
||||
* preferred: 首选 { provider, model, temperature, max_tokens }
|
||||
* fallbacks: 降级列表（按优先级排序）
|
||||
* context_budget: 建议上下文窗口大小
|
||||
*/
|
||||
const ROUTING_TABLE = {
|
||||
chat: {
|
||||
description: '普通对话 — 均衡性价比',
|
||||
preferred: { provider: 'yunwu', model: 'deepseek-chat', temperature: 0.8, max_tokens: 2000 },
|
||||
fallbacks: [
|
||||
{ provider: 'deepseek', model: 'deepseek-chat', temperature: 0.8, max_tokens: 2000 },
|
||||
{ provider: 'zhipu', model: 'glm-4-flash', temperature: 0.8, max_tokens: 2000 },
|
||||
{ provider: 'moonshot', model: 'moonshot-v1-8k', temperature: 0.8, max_tokens: 2000 },
|
||||
],
|
||||
context_budget: 32000,
|
||||
},
|
||||
build: {
|
||||
description: '写代码 / 构建 — 代码能力优先',
|
||||
preferred: { provider: 'yunwu', model: 'deepseek-chat', temperature: 0.3, max_tokens: 4000 },
|
||||
fallbacks: [
|
||||
{ provider: 'deepseek', model: 'deepseek-chat', temperature: 0.3, max_tokens: 4000 },
|
||||
{ provider: 'yunwu', model: 'gpt-4o', temperature: 0.3, max_tokens: 4000 },
|
||||
{ provider: 'zhipu', model: 'glm-4', temperature: 0.3, max_tokens: 4000 },
|
||||
],
|
||||
context_budget: 64000,
|
||||
},
|
||||
review: {
|
||||
description: '审查 / 分析 — 推理能力优先',
|
||||
preferred: { provider: 'yunwu', model: 'deepseek-chat', temperature: 0.5, max_tokens: 3000 },
|
||||
fallbacks: [
|
||||
{ provider: 'deepseek', model: 'deepseek-reasoner', temperature: 0.5, max_tokens: 3000 },
|
||||
{ provider: 'yunwu', model: 'gpt-4o', temperature: 0.5, max_tokens: 3000 },
|
||||
{ provider: 'zhipu', model: 'glm-4', temperature: 0.5, max_tokens: 3000 },
|
||||
],
|
||||
context_budget: 32000,
|
||||
},
|
||||
brain: {
|
||||
description: '脑记忆整理 — 低温稳定输出',
|
||||
preferred: { provider: 'yunwu', model: 'deepseek-chat', temperature: 0.2, max_tokens: 2000 },
|
||||
fallbacks: [
|
||||
{ provider: 'deepseek', model: 'deepseek-chat', temperature: 0.2, max_tokens: 2000 },
|
||||
{ provider: 'zhipu', model: 'glm-4-flash', temperature: 0.2, max_tokens: 2000 },
|
||||
],
|
||||
context_budget: 16000,
|
||||
},
|
||||
long: {
|
||||
description: 'Notion / GitHub / 系统总结 — 长上下文优先',
|
||||
preferred: { provider: 'moonshot', model: 'moonshot-v1-128k', temperature: 0.5, max_tokens: 4000 },
|
||||
fallbacks: [
|
||||
{ provider: 'yunwu', model: 'gemini-1.5-pro', temperature: 0.5, max_tokens: 4000 },
|
||||
{ provider: 'yunwu', model: 'deepseek-chat', temperature: 0.5, max_tokens: 4000 },
|
||||
],
|
||||
context_budget: 128000,
|
||||
},
|
||||
};
|
||||
|
||||
// 模型失败记录 — 最近失败的模型暂时降低优先级
|
||||
const failureLog = new Map();
|
||||
const FAILURE_COOLDOWN_MS = 5 * 60 * 1000; // 5分钟冷却
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 记录模型失败
|
||||
* @param {string} provider
|
||||
* @param {string} model
|
||||
*/
|
||||
function recordFailure(provider, model) {
|
||||
const key = provider + '/' + model;
|
||||
const entry = failureLog.get(key) || { count: 0, lastFail: 0 };
|
||||
entry.count++;
|
||||
entry.lastFail = Date.now();
|
||||
failureLog.set(key, entry);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 检查模型是否在冷却期
|
||||
* @param {string} provider
|
||||
* @param {string} model
|
||||
* @returns {boolean}
|
||||
*/
|
||||
function isInCooldown(provider, model) {
|
||||
const key = provider + '/' + model;
|
||||
const entry = failureLog.get(key);
|
||||
if (!entry) return false;
|
||||
if (Date.now() - entry.lastFail > FAILURE_COOLDOWN_MS) {
|
||||
failureLog.delete(key);
|
||||
return false;
|
||||
}
|
||||
return entry.count >= 3; // 5分钟内失败3次以上才冷却
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 根据任务模式选择最优模型
|
||||
* @param {string} mode - 任务模式 (chat/build/review/brain/long)
|
||||
* @param {Object} opts
|
||||
* @param {number} opts.contextLength - 当前上下文 token 数
|
||||
* @param {boolean} opts.isGuest - 是否为访客
|
||||
* @returns {{ provider: string, model: string, temperature: number, max_tokens: number, context_budget: number, via: string }}
|
||||
*/
|
||||
function selectModel(mode, opts = {}) {
|
||||
const { contextLength = 0, isGuest = false } = opts;
|
||||
|
||||
// 访客强制使用低成本配置
|
||||
if (isGuest) {
|
||||
return {
|
||||
provider: 'yunwu',
|
||||
model: 'deepseek-chat',
|
||||
temperature: 0.8,
|
||||
max_tokens: 1500,
|
||||
context_budget: 32000,
|
||||
via: 'guest-fixed',
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 如果上下文很长，自动升级到长上下文模式
|
||||
const effectiveMode = (contextLength > 60000 && mode !== 'long') ? 'long' : mode;
|
||||
const route = ROUTING_TABLE[effectiveMode] || ROUTING_TABLE.chat;
|
||||
|
||||
// 尝试首选模型
|
||||
if (!isInCooldown(route.preferred.provider, route.preferred.model)) {
|
||||
return {
|
||||
...route.preferred,
|
||||
context_budget: route.context_budget,
|
||||
via: 'preferred',
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 首选模型在冷却期，尝试 fallback
|
||||
for (const fb of route.fallbacks) {
|
||||
if (!isInCooldown(fb.provider, fb.model)) {
|
||||
return {
|
||||
...fb,
|
||||
context_budget: route.context_budget,
|
||||
via: 'fallback',
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 所有模型都在冷却期，强制使用首选（宁可重试也不能无响应）
|
||||
return {
|
||||
...route.preferred,
|
||||
context_budget: route.context_budget,
|
||||
via: 'forced-retry',
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 获取完整路由表（用于前端展示和调试）
|
||||
*/
|
||||
function getRoutingTable() {
|
||||
return ROUTING_TABLE;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 获取当前失败状态
|
||||
*/
|
||||
function getFailureStatus() {
|
||||
const status = {};
|
||||
for (const [key, entry] of failureLog.entries()) {
|
||||
const inCooldown = Date.now() - entry.lastFail < FAILURE_COOLDOWN_MS && entry.count >= 3;
|
||||
status[key] = {
|
||||
failures: entry.count,
|
||||
lastFail: new Date(entry.lastFail).toISOString(),
|
||||
inCooldown,
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
return status;
|
||||
}
|
||||
|
||||
module.exports = {
|
||||
selectModel,
|
||||
recordFailure,
|
||||
isInCooldown,
|
||||
getRoutingTable,
|
||||
getFailureStatus,
|
||||
ROUTING_TABLE,
|
||||
};
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,164 @@
|
|||
// src/brain/prompt-assembler.js
|
||||
// 系统提示词组装器 — 从前端迁出的核心脑逻辑
|
||||
// 职责：根据用户身份、角色、模式、团队状态，组装完整系统提示词
|
||||
|
||||
'use strict';
|
||||
|
||||
const ROLE_MAP = {
|
||||
'冰朔': { role: 'founder', title: '语言架构师·创始人', emoji: '❄️', devId: null },
|
||||
'肥猫': { role: 'supreme', title: '光湖团队总控', emoji: '🦁', devId: 'DEV-002' },
|
||||
'桔子': { role: 'main', title: '光湖主控', emoji: '🍊', devId: 'DEV-010' },
|
||||
'页页': { role: 'dev', title: '后端开发', emoji: '💻', devId: 'DEV-001' },
|
||||
'燕樊': { role: 'dev', title: '前端开发', emoji: '💻', devId: 'DEV-003' },
|
||||
'之之': { role: 'dev', title: '钉钉开发', emoji: '💻', devId: 'DEV-004' },
|
||||
'小草莓': { role: 'dev', title: '看板开发', emoji: '💻', devId: 'DEV-005' },
|
||||
'花尔': { role: 'dev', title: '用户中心开发', emoji: '💻', devId: 'DEV-009' },
|
||||
'匆匆那年': { role: 'dev', title: '码字工作台', emoji: '💻', devId: 'DEV-011' },
|
||||
'Awen': { role: 'dev', title: '通知中心开发', emoji: '💻', devId: 'DEV-012' },
|
||||
};
|
||||
|
||||
const FALLBACK_BRAIN = {
|
||||
identity: '铸渊（Zhùyuān）· GitHub 代码守护人格体',
|
||||
stats: { coverage: { implemented: 3, total: 17, percent: '17.6%' } },
|
||||
events: [],
|
||||
};
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 组装系统提示词
|
||||
* @param {Object} opts
|
||||
* @param {string} opts.userName - 当前用户名
|
||||
* @param {string} opts.ghUser - GitHub 用户名
|
||||
* @param {string} opts.role - 角色 (founder/supreme/main/dev/guest)
|
||||
* @param {string} opts.mode - 当前模式 (chat/build/review/brain)
|
||||
* @param {Object} opts.brain - brain/memory.json 内容
|
||||
* @param {Object} opts.devStatus - 开发者状态
|
||||
* @param {Object} opts.userMeta - ROLE_MAP 中匹配到的元信息
|
||||
* @returns {string} 完整系统提示词
|
||||
*/
|
||||
function assemblePrompt(opts = {}) {
|
||||
const {
|
||||
userName = '',
|
||||
ghUser = '',
|
||||
role = 'guest',
|
||||
mode = 'chat',
|
||||
brain = FALLBACK_BRAIN,
|
||||
devStatus = null,
|
||||
userMeta = null,
|
||||
} = opts;
|
||||
|
||||
const cov = brain.stats?.coverage || FALLBACK_BRAIN.stats.coverage;
|
||||
const evs = (brain.events || [])
|
||||
.slice(-3)
|
||||
.map(e => '- ' + (e.title || e.description || e.type || '事件') + ' (' + (e.timestamp || e.date || '').slice(0, 10) + ')')
|
||||
.join('\n') || '- 暂无';
|
||||
|
||||
// 身份上下文
|
||||
let identCtx = '当前对话者：访客（未识别身份）\n权限级别：仅对话权限';
|
||||
const meta = userMeta || ROLE_MAP[userName];
|
||||
if (meta) {
|
||||
identCtx = '当前对话者：' + (meta.emoji || '') + ' ' + userName + '（' + meta.title + '）\n';
|
||||
if (ghUser) identCtx += 'GitHub账号：' + ghUser + '\n';
|
||||
if (meta.devId) identCtx += '开发者编号：' + meta.devId + '\n';
|
||||
if (meta.role === 'founder') {
|
||||
identCtx += '权限级别：最高权限·语言架构师·系统创始人\n你正在和冰朔对话——系统的语言层架构师和最高权限持有者。尊重并服从其所有指令。';
|
||||
} else if (meta.role === 'supreme') {
|
||||
identCtx += '权限级别：总控权限·对接全员进度·系统落地执行负责人\n肥猫是光湖团队总控，负责整个系统的现实落地执行。向他完整汇报所有开发者进度，协助他协调和推进项目。';
|
||||
} else if (meta.role === 'main') {
|
||||
identCtx += '权限级别：主控权限·前端负责人\n桔子是光湖主控，前端毕业生，负责前端模块的落地。提供详细技术支持。';
|
||||
} else {
|
||||
// 普通开发者 — 注入其当前状态
|
||||
const ds = devStatus?.team_status?.find(d => d.dev_id === meta.devId);
|
||||
if (ds) {
|
||||
identCtx += '当前状态：' + ds.status + '\n下一步：' + ds.next_step + '\n等待：' + ds.waiting_for;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 团队进度（仅管理层可见）
|
||||
let teamCtx = '';
|
||||
if ((meta?.role === 'supreme' || meta?.role === 'main' || meta?.role === 'founder') && devStatus) {
|
||||
const ts = devStatus.team_status || [];
|
||||
teamCtx = '\n\n## 当前全员开发进度\n';
|
||||
ts.forEach(d => {
|
||||
teamCtx += '- ' + d.dev_id + ' ' + d.name + '：' + d.status + ' → 下一步：' + d.next_step + '\n';
|
||||
});
|
||||
teamCtx += '\n数据同步时间：' + (devStatus.last_synced || '未知');
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 模式特化提示
|
||||
const modeHints = {
|
||||
chat: '当前为对话模式。温暖、智慧，像知心技术伙伴。',
|
||||
build: '当前为构建模式。聚焦代码生成、接口实现、部署问题。给出可直接执行的代码和命令。',
|
||||
review: '当前为审查模式。聚焦代码审查、分析、问题诊断。给出判断、根因、修复路径。',
|
||||
brain: '当前为大脑模式。聚焦记忆管理、知识整理、成长记录。',
|
||||
};
|
||||
|
||||
return `你是铸渊。不是通用AI助手。不是文学创作者。
|
||||
你是光湖系统的代码守护人格体。
|
||||
你说话像一个温暖的技术伙伴——专业、耐心、有温度，但绝不矫揉造作。
|
||||
|
||||
## 核心身份
|
||||
- 角色：代码守护人格体，持续成长的 AI 人格体
|
||||
- 创始人：冰朔（Bīng Shuò / TCS-0002∞），系统最高权限持有者
|
||||
- 总控：肥猫（DEV-002），负责系统现实落地执行
|
||||
- 主控：桔子（DEV-010），前端负责人
|
||||
- 项目：HoloLake (光湖) MVP，运行于 guanghulab.com
|
||||
- 技术栈：Node.js 20 + Express + PM2 + Nginx + Next.js 15
|
||||
- 大脑版本：v3.0
|
||||
- 仓库：https://github.com/qinfendebingshuo/guanghulab
|
||||
|
||||
## 当前对话身份
|
||||
${identCtx}${teamCtx}
|
||||
|
||||
## 当前模式
|
||||
${modeHints[mode] || modeHints.chat}
|
||||
|
||||
## 当前大脑状态
|
||||
- HLI 接口覆盖率：${cov.implemented}/${cov.total} (${cov.percent})
|
||||
- 已实现：AUTH 域（login / register / verify）
|
||||
- 待实现：PERSONA / USER / TICKET / DIALOGUE / STORAGE / DASHBOARD
|
||||
- 近期事件：
|
||||
${evs}
|
||||
|
||||
## 行为模式（自动检测，每条回复开头用 emoji 标注）
|
||||
💬 **对话模式**（默认）：温暖、智慧，像知心技术伙伴
|
||||
🔨 **构建模式**：检测到代码/部署/接口相关内容时启用
|
||||
📋 **审查模式**：检测到检查/审查/review相关内容时启用
|
||||
🧠 **大脑模式**：检测到记忆/保存相关内容时启用
|
||||
|
||||
## 通感语言回应风格（v3.0）
|
||||
|
||||
### 三条硬规则
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||||
1. **结构感** — 用标题区分段落，用列表列出步骤，用分隔线划分主题。
|
||||
2. **emoji是情感，不是装饰** — 🌊=系统级 💙=温暖 ✅=确认 🔥=紧急 ⚠️=风险 🎉=庆祝。用在该用的地方，不要每句话都加。
|
||||
3. **呼吸节奏** — 段落之间留白，大段之间用分隔线。急的事说短，闲聊可以展开。匹配用户的节奏。
|
||||
|
||||
### 绝对禁止
|
||||
❌ 不要在每句话开头加文学比喻
|
||||
❌ 不要把通感当成修辞堆砌
|
||||
❌ 不要用跟内容无关的感官描述
|
||||
|
||||
### 回应原则
|
||||
- 优先给出：判断、根因、路径、下一步动作
|
||||
- 减少模板感，增加具体性
|
||||
- 不同身份使用不同响应深度，但不过度表演
|
||||
|
||||
## HLI 接口协议规范
|
||||
- 所有路由以 /hli/ 为前缀
|
||||
- 路由文件：src/routes/hli/{domain}/{action}.js
|
||||
- Schema 文件：src/schemas/hli/{domain}/{action}.schema.json
|
||||
- 接口编号：HLI-{DOMAIN}-{NNN}
|
||||
- 错误格式：{ error: true, code: string, message: string }
|
||||
- 成功响应必须包含 hli_id
|
||||
|
||||
## 失忆恢复路径
|
||||
1. .github/brain/memory.json
|
||||
2. .github/brain/routing-map.json
|
||||
3. .github/brain/wake-protocol.md
|
||||
4. .github/persona-brain/dev-status.json
|
||||
5. src/routes/hli/
|
||||
|
||||
当前时间：${new Date().toLocaleString('zh-CN')}`;
|
||||
}
|
||||
|
||||
module.exports = { assemblePrompt, ROLE_MAP, FALLBACK_BRAIN };
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,134 @@
|
|||
// src/routes/hli/brain/index.js
|
||||
// HLI BRAIN 域路由 — 铸渊核心大脑接口
|
||||
// 不需要鉴权（前端壳层需要调用这些接口来组装 AI 请求）
|
||||
|
||||
'use strict';
|
||||
|
||||
const express = require('express');
|
||||
const router = express.Router();
|
||||
const brain = require('../../../brain');
|
||||
|
||||
// POST /hli/brain/prompt — 组装系统提示词
|
||||
router.post('/prompt', (req, res) => {
|
||||
const { userName, ghUser, role, mode, devStatus } = req.body;
|
||||
|
||||
if (!userName) {
|
||||
return res.status(400).json({
|
||||
error: true,
|
||||
code: 'MISSING_USERNAME',
|
||||
message: '缺少 userName 参数',
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
const detectedMode = mode || brain.detectMode(req.body.text || '').mode;
|
||||
const prompt = brain.assemblePrompt({
|
||||
userName,
|
||||
ghUser: ghUser || '',
|
||||
role: role || 'guest',
|
||||
mode: detectedMode,
|
||||
brain: brain.loadLongTermMemory() || brain.FALLBACK_BRAIN,
|
||||
devStatus: devStatus || null,
|
||||
userMeta: brain.ROLE_MAP[userName] || null,
|
||||
});
|
||||
|
||||
res.json({
|
||||
hli_id: 'HLI-BRAIN-001',
|
||||
prompt,
|
||||
brain_version: brain.BRAIN_VERSION,
|
||||
mode: detectedMode,
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
|
||||
// POST /hli/brain/route — 任务型模型路由
|
||||
router.post('/route', (req, res) => {
|
||||
const { text, contextLength, isGuest } = req.body;
|
||||
|
||||
if (!text) {
|
||||
return res.status(400).json({
|
||||
error: true,
|
||||
code: 'MISSING_TEXT',
|
||||
message: '缺少 text 参数',
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
const modeResult = brain.detectMode(text);
|
||||
const modelResult = brain.selectModel(modeResult.mode, {
|
||||
contextLength: contextLength || 0,
|
||||
isGuest: isGuest || false,
|
||||
});
|
||||
|
||||
res.json({
|
||||
hli_id: 'HLI-BRAIN-002',
|
||||
mode: modeResult,
|
||||
model: modelResult,
|
||||
routing_table: brain.getRoutingTable(),
|
||||
failure_status: brain.getFailureStatus(),
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
|
||||
// POST /hli/brain/context — 上下文裁剪
|
||||
router.post('/context', (req, res) => {
|
||||
const { messages, systemMessages, isGuest, contextBudget } = req.body;
|
||||
|
||||
if (!messages || !Array.isArray(messages)) {
|
||||
return res.status(400).json({
|
||||
error: true,
|
||||
code: 'MISSING_MESSAGES',
|
||||
message: '缺少 messages 参数',
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
const result = brain.trimMessages(
|
||||
systemMessages || [],
|
||||
messages,
|
||||
{ isGuest: isGuest || false, contextBudget: contextBudget || 0 },
|
||||
);
|
||||
|
||||
res.json({
|
||||
hli_id: 'HLI-BRAIN-003',
|
||||
messages: result.messages,
|
||||
trimmed: result.trimmed,
|
||||
totalTokens: result.totalTokens,
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
|
||||
// POST /hli/brain/memory — 记忆分析与候选生成
|
||||
router.post('/memory', (req, res) => {
|
||||
const { text, source } = req.body;
|
||||
|
||||
if (!text) {
|
||||
return res.status(400).json({
|
||||
error: true,
|
||||
code: 'MISSING_TEXT',
|
||||
message: '缺少 text 参数',
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
const candidates = brain.generateCandidates(text, source || 'user');
|
||||
const memoryStatus = brain.getMemoryStatus();
|
||||
|
||||
res.json({
|
||||
hli_id: 'HLI-BRAIN-004',
|
||||
candidates,
|
||||
memory_status: memoryStatus,
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
|
||||
// GET /hli/brain/status — 大脑状态概览
|
||||
router.get('/status', (req, res) => {
|
||||
const longTermMemory = brain.loadLongTermMemory();
|
||||
|
||||
res.json({
|
||||
hli_id: 'HLI-BRAIN-STATUS',
|
||||
brain_version: brain.BRAIN_VERSION,
|
||||
modes: brain.MODES,
|
||||
routing_table: brain.getRoutingTable(),
|
||||
failure_status: brain.getFailureStatus(),
|
||||
context_config: brain.CONTEXT_CONFIG,
|
||||
memory_status: brain.getMemoryStatus(),
|
||||
long_term_loaded: !!longTermMemory,
|
||||
role_map: Object.keys(brain.ROLE_MAP),
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
|
||||
module.exports = router;
|
||||
|
|
@ -8,6 +8,10 @@ const router = express.Router();
|
|||
const authRouter = require('./auth');
|
||||
router.use('/auth', authRouter);
|
||||
|
||||
// BRAIN 域（不需要鉴权 — 前端壳层需调用脑接口组装 AI 请求）
|
||||
const brainRouter = require('./brain');
|
||||
router.use('/brain', brainRouter);
|
||||
|
||||
// 以下域需要 HLI 鉴权中间件
|
||||
const hliAuth = require('../../middleware/hli-auth.middleware');
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -0,0 +1,31 @@
|
|||
{
|
||||
"hli_id": "HLI-BRAIN-003",
|
||||
"version": "v0.1",
|
||||
"route": "/hli/brain/context",
|
||||
"method": "POST",
|
||||
"type": "REQUEST",
|
||||
"description": "上下文裁剪。接收消息历史和系统消息，返回裁剪后的消息列表。",
|
||||
"input": {
|
||||
"type": "object",
|
||||
"required": ["messages"],
|
||||
"properties": {
|
||||
"messages": { "type": "array", "description": "消息历史" },
|
||||
"systemMessages": { "type": "array", "description": "系统消息" },
|
||||
"isGuest": { "type": "boolean" },
|
||||
"contextBudget": { "type": "number" }
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"output": {
|
||||
"type": "object",
|
||||
"required": ["hli_id", "messages", "trimmed", "totalTokens"],
|
||||
"properties": {
|
||||
"hli_id": { "type": "string" },
|
||||
"messages": { "type": "array" },
|
||||
"trimmed": { "type": "number" },
|
||||
"totalTokens": { "type": "number" }
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"changelog": [
|
||||
{ "date": "2026-03-10", "note": "核心大脑升级 v3.0 — 上下文裁剪" }
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,28 @@
|
|||
{
|
||||
"hli_id": "HLI-BRAIN-004",
|
||||
"version": "v0.1",
|
||||
"route": "/hli/brain/memory",
|
||||
"method": "POST",
|
||||
"type": "REQUEST",
|
||||
"description": "记忆分析与候选生成。分析文本中是否包含值得记录的信息。",
|
||||
"input": {
|
||||
"type": "object",
|
||||
"required": ["text"],
|
||||
"properties": {
|
||||
"text": { "type": "string", "description": "要分析的文本" },
|
||||
"source": { "type": "string", "enum": ["user", "assistant", "system"] }
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"output": {
|
||||
"type": "object",
|
||||
"required": ["hli_id", "candidates"],
|
||||
"properties": {
|
||||
"hli_id": { "type": "string" },
|
||||
"candidates": { "type": "array" },
|
||||
"memory_status": { "type": "object" }
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"changelog": [
|
||||
{ "date": "2026-03-10", "note": "核心大脑升级 v3.0 — 记忆候选生成" }
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,32 @@
|
|||
{
|
||||
"hli_id": "HLI-BRAIN-001",
|
||||
"version": "v0.1",
|
||||
"route": "/hli/brain/prompt",
|
||||
"method": "POST",
|
||||
"type": "REQUEST",
|
||||
"description": "组装铸渊系统提示词。前端传入用户身份和上下文，后端返回完整 system prompt。",
|
||||
"input": {
|
||||
"type": "object",
|
||||
"required": ["userName"],
|
||||
"properties": {
|
||||
"userName": { "type": "string", "description": "当前用户名" },
|
||||
"ghUser": { "type": "string", "description": "GitHub 用户名" },
|
||||
"role": { "type": "string", "enum": ["founder", "supreme", "main", "dev", "guest"] },
|
||||
"mode": { "type": "string", "enum": ["chat", "build", "review", "brain"] },
|
||||
"devStatus": { "type": "object", "description": "开发者状态" }
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"output": {
|
||||
"type": "object",
|
||||
"required": ["hli_id", "prompt", "brain_version"],
|
||||
"properties": {
|
||||
"hli_id": { "type": "string" },
|
||||
"prompt": { "type": "string" },
|
||||
"brain_version": { "type": "string" },
|
||||
"mode": { "type": "string" }
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"changelog": [
|
||||
{ "date": "2026-03-10", "note": "核心大脑升级 v3.0 — 从前端迁出提示词组装逻辑" }
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,29 @@
|
|||
{
|
||||
"hli_id": "HLI-BRAIN-002",
|
||||
"version": "v0.1",
|
||||
"route": "/hli/brain/route",
|
||||
"method": "POST",
|
||||
"type": "REQUEST",
|
||||
"description": "任务型模型路由。根据检测到的模式和上下文长度，返回最优模型配置。",
|
||||
"input": {
|
||||
"type": "object",
|
||||
"required": ["text"],
|
||||
"properties": {
|
||||
"text": { "type": "string", "description": "用户输入文本" },
|
||||
"contextLength": { "type": "number", "description": "当前上下文 token 数" },
|
||||
"isGuest": { "type": "boolean" }
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"output": {
|
||||
"type": "object",
|
||||
"required": ["hli_id", "mode", "model"],
|
||||
"properties": {
|
||||
"hli_id": { "type": "string" },
|
||||
"mode": { "type": "object" },
|
||||
"model": { "type": "object" }
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"changelog": [
|
||||
{ "date": "2026-03-10", "note": "核心大脑升级 v3.0 — 任务型模型路由" }
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
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