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Claude
ac801aa71b
- coder.py : enveloppe Aider (version figée 0.86.2), commits git auto dans le workspace, verrou d'exécution, dégradation propre si absent - router.py : classification automatique de chaque message (heuristique lexicale + micro-classification LLM sur les cas ambigus) — invisible pour l'utilisateur - routes/chat.py : routage code/agent, chemin code avec keepalive SSE, cartes fichier + commit dans le fil, meta.engine persisté - agent.py : outil code_task exécuté en thread — l'agent peut coder lui-même - tools/agent_config : code_task enregistré (actif par défaut), invite système mise à jour - main.py : workspace auto-initialisé en dépôt git au démarrage - Dockerfile : git ; requirements : aider-chat==0.86.2 - UI : glyphe code_task, description outil, aperçu d'instruction Tests : heuristiques 7/7, routage HTTP code+agent de bout en bout (SSE, meta persistée), agent appelant code_task, build front. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01SVay7z3y7q2gEe54ByAE6N
82 lines
2.7 KiB
Python
82 lines
2.7 KiB
Python
"""Routeur automatique : moteur code (Aider) ou boucle agent classique ?
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Invisible pour l'utilisateur : chaque message est classé.
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1. Heuristique lexicale rapide (gratuite) — tranche les cas évidents.
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2. Cas ambigus : micro-classification par le modèle lui-même (3 jetons).
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"""
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from __future__ import annotations
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import re
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import httpx
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from .ollama_client import ollama
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# Vocabulaire fortement lié au code / au développement.
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_STRONG = re.compile(
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r"\b(code|coder?|script|fonction|classe|refactor|bug|d[ée]bug|html|css|"
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r"javascript|js|python|typescript|react|api|composant|page|site|landing|"
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r"formulaire|d[ée]veloppe|impl[ée]mente|programme|widget|frontend|backend)\b",
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re.I,
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)
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# Extensions de fichiers mentionnées explicitement.
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_FILE_EXT = re.compile(
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r"\.(py|js|ts|tsx|jsx|html?|css|json|md|sh|sql|ya?ml|go|rs|java|php|vue)\b", re.I
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)
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# Verbes d'action de création/modification.
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_ACTION = re.compile(
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r"\b(cr[ée]e[rs]?|modifie[rs]?|corrige[rs]?|ajoute[rs]?|[ée]cri[st]|refai[st]|"
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r"am[ée]liore[rs]?|fixe?|update|change[rs]?|construis|g[ée]n[èe]re[rs]?)\b",
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re.I,
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)
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def score_code_task(message: str) -> int:
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"""Score heuristique : >= 3 -> code, <= 1 -> agent, 2 -> ambigu."""
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score = 0
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if _STRONG.search(message):
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score += 2
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if _FILE_EXT.search(message):
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score += 2
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if _ACTION.search(message):
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score += 1
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if "```" in message:
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score += 2
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return score
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async def is_code_task(message: str, model: str) -> bool:
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"""Décision finale : heuristique, puis LLM sur les cas ambigus."""
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score = score_code_task(message)
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if score >= 3:
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return True
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if score <= 1:
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return False
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# Ambigu : on demande au modèle (réponse d'un mot, quasi instantané).
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try:
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answer = ""
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async for chunk in ollama.chat(
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model,
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[
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{
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"role": "system",
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"content": (
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"Tu classes des demandes. Réponds UNIQUEMENT par CODE "
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"si la demande nécessite d'écrire ou modifier du code "
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"ou des fichiers de projet, sinon CHAT."
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),
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},
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{"role": "user", "content": message[:500]},
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],
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options={"num_predict": 4, "temperature": 0},
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stream=True,
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):
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answer += chunk.get("message", {}).get("content", "")
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if chunk.get("done"):
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break
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return "CODE" in answer.upper()
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except (httpx.HTTPError, OSError):
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# Ollama indisponible : la boucle agent gérera l'erreur proprement.
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return False
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