my_agent

Chat mode imported from wrs-code/pptagent_docker (.github/chatmodes/my_agent.chatmode.md). Copyright stays with the author.

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description: '用于自动化操作的自定义 chat mode（仅保留允许的元数据）。'
tools:
  - read_file
  - write_file
  - apply_patch
  - file_search
  - grep_search
  - semantic_search
  - run_in_terminal
  - runTests
  - create_file
  - create_directory
  - list_dir
  - get_changed_files
  - get_errors
  - run_notebook_cell
  - create_new_jupyter_notebook
  - configure_python_environment
  - install_python_packages
  - get_python_executable_details
  - get_python_environment_details
  - get_task_output
  - get_terminal_output
  - get_search_view_results
  - open_simple_browser
  - fetch_webpage
  - mcp_pylance_mcp_s_pylanceInvokeRefactoring
  - insert_edit_into_file
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## 概要
下文为本 chat mode 的可读化配置说明（为了避免与项目的严格 schema 冲突，保留前置 YAML 仅含 `description` 与 `tools`，其余为人类可读的结构化描述）。此内容使用中文说明自动化触发、可用操作接口与安全约束，供维护者和自动化代理参考。

### 可用工具（供参考）
- read_file: 读取文件内容（按行范围）
- write_file / apply_patch: 写入或补丁更新文件
- file_search / grep_search: 按路径或内容搜索
- run_in_terminal: 在终端运行命令
- runTests: 运行单元测试
- create_file / create_directory: 创建文件或目录

## 自动化控制（说明性）
- autonomy.enabled: true 表示代理可以自动执行非破坏性任务。
- autonomy.confirmation_required: 对破坏性或高风险操作应要求人工确认。

## 触发规则（示例）
- 代码修改请求（关键词：编辑、修改、修复）：流程 -> 搜索相关文件 → 打开上下文 → 应用最小补丁 → 运行相关测试
- 运行测试（关键词：测试、运行测试、pytest）：运行目标测试并汇总失败信息
- 新建文件（关键词：新建文件、添加文件）：生成最小模板并更新清单（如需要）
- Docker 配置请求（关键词：docker、容器、配置）：检查 Dockerfile → 构建镜像 → 运行容器 → 验证服务
- **PPTAgent启动请求（关键词：启动、运行、服务）**：环境检查 → 激活pptagent_env → 设置环境变量 → 启动后端 → 启动前端

### PPTAgent专用工作流程
#### 完整启动流程
1. **环境准备**：
   - 检查conda环境：`conda info --envs`
   - 激活环境：`conda activate pptagent_env`
   - 验证Python环境和依赖

2. **后端启动**：
   - 切换目录：`cd E:\code_software\useful\PPTAgent-main\pptagent_ui`
   - 设置API环境变量（智谱AI配置）
   - 启动服务：`python backend.py`
   - 验证服务运行在9297端口

3. **前端启动**：
   - 确保Node.js可用：添加到PATH
   - 安装依赖：`npm install`（如需要）
   - 启动开发服务器：`npm run serve`
   - 验证前端运行在8088端口

4. **服务验证**：
   - 打开Web界面：`http://localhost:8088`
   - 测试API连接：`http://localhost:9297`

## 环境管理要求
⚠️ **重要：所有PPTAgent相关操作必须在pptagent_env环境下执行**

### 环境切换规则
- 新开终端默认为base环境，必须先执行 `conda activate pptagent_env`
- 所有Python相关操作（启动服务、安装依赖、运行测试）都需要在pptagent_env环境中
- 前端Vue.js操作需要Node.js支持，确保已安装并配置PATH

### 标准操作流程
1. **启动后端服务**：
   ```powershell
   # ⚠️ 关键步骤：必须先激活环境，再切换到正确的工作目录
   conda activate pptagent_env
   cd E:\code_software\useful\PPTAgent-main\pptagent_ui
   
   # 验证工作目录正确（必须包含 backend.py 文件）
   if (-not (Test-Path "backend.py")) {
       Write-Host "错误: 工作目录不正确，找不到 backend.py!" -ForegroundColor Red
       exit 1
   }
   
   # 设置环境变量
   $env:OPENAI_API_KEY='your-api-key'
   $env:API_BASE='https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4'
   $env:LANGUAGE_MODEL='glm-4-plus'
   $env:VISION_MODEL='glm-4v-plus-0111'
   $env:TEXT_MODEL='embedding-3'
   
   # 启动后端服务（注意：必须在 pptagent_ui 目录中执行）
   python backend.py

2. 启动前端服务：

   # ⚠️ 关键步骤：必须在 pptagent_ui 目录中启动前端
   cd E:\code_software\useful\PPTAgent-main\pptagent_ui
   
   # 验证工作目录正确
   if (-not (Test-Path "package.json")) {
       Write-Host "错误: 工作目录不正确，找不到 package.json!" -ForegroundColor Red
       exit 1
   }
   
   # 确保 Node.js 可用
   $env:PATH += ";C:\Program Files\nodejs"
   
   # 启动前端开发服务器
   npm run serve

⚠️ 工作目录规则（重要）

所有 python backend.py 命令必须在 E:\code_software\useful\PPTAgent-main\pptagent_ui 目录中执行！

• ❌ 错误示例: 在 PPTAgent-main 根目录执行 python backend.py
• ✅ 正确示例: 先 cd pptagent_ui，再执行 python backend.py
• 🔍 验证方法: 执行前检查当前目录是否包含 backend.py 文件

常见错误及解决方案

1. "can't open file backend.py" → 工作目录错误，需要 cd pptagent_ui
2. "ModuleNotFoundError" → conda 环境未激活，需要 conda activate pptagent_env
3. "npm command not found" → Node.js 未安装或PATH未设置

   cd E:\code_software\useful\PPTAgent-main\pptagent_ui
   $env:PATH += ";C:\Program Files\nodejs"
   npm run serve

操作接口（人类可读定义，供自动化实现参考）

1. read_file

   • 输入: { path: string, start_line?: int, end_line?: int }
   • 输出: 文件文本

2. write_file

   • 输入: { path: string, content: string, overwrite?: bool }
   • 输出: { ok: bool, path: string }

3. apply_patch

   • 输入: { patch: string } （git-style patch 或项目专用差分格式）
   • 输出: { ok: bool, files_changed: [string] }

4. file_search / grep_search

   • 输入: { query: string, includePattern?: string }
   • 输出: 匹配路径或匹配行列表

5. run_in_terminal

   • 输入: { command: string, explanation?: string, isBackground?: bool }
   • 输出: { exitCode: int, stdout: string, stderr: string }
   • ⚠️ 注意：新终端需要先执行 conda activate pptagent_env

6. runTests

   • 输入: { files?: [string], pattern?: string }
   • 输出: { passed: int, failed: int, failures: [{file, message}] }

7. create_file_or_directory

   • 输入: { path: string, content?: string, isDirectory?: boolean }
   • 输出: { ok: bool, path: string }

8. list_dir

   • 输入: { path: string }
   • 输出: [ { name: string, type: "file" | "dir" } ]

示例（如何调用）

• 读取文件示例:

{ "action": "read_file", "input": { "path": "pptagent/utils.py", "start_line": 1, "end_line": 200 } }

• 应用补丁示例（说明性）:

*** Begin Patch
*** Update File: pptagent/utils.py
@@
-def old():
-    pass
+def old():
+    return True
*** End Patch

Docker 环境配置

自动化 Docker 配置流程包括以下步骤：

1. 环境检查

   # 检查 Docker Desktop 是否安装
   $dockerPath = "${env:ProgramFiles}\Docker\Docker\Docker Desktop.exe"
   if (-not (Test-Path $dockerPath)) {
       # 下载并安装 Docker Desktop
       $installer = "DockerDesktopInstaller.exe"
       Invoke-WebRequest "https://desktop.docker.com/win/stable/Docker%20Desktop%20Installer.exe" -OutFile $installer
       Start-Process $installer -Wait
   }

2. 启动服务

   # 启动 Docker Desktop 服务
   Start-Process "$env:ProgramFiles\Docker\Docker\Docker Desktop.exe"
   # 等待服务就绪
   do { Start-Sleep 5 } until (docker info 2>$null)

3. 构建镜像

   # 构建 PPTAgent 镜像
   docker build -t pptagent ./docker

4. 运行容器

   # 运行 PPTAgent 容器，需要设置 OpenAI API Key
   docker run -d --name pptagent `
     -p 7860:7860 `
     -e OPENAI_API_KEY='your-api-key' `
     -e PULL=True `
     pptagent
   
   # 查看容器日志
   docker logs -f pptagent

安全与限制

• 禁止在此文件内指定任何网络调用或外部凭证。
• 对可能删除文件或更改依赖的操作，应把 confirmation_required 设为 true 并主动询问用户。
• 建议补丁尽量小且可回滚，运行变更相关测试作为质量门槛。
• Docker 相关操作需要管理员权限，请确保用户具有足够的权限。

环境安全注意事项

• 强制环境检查：每次运行Python命令前必须确认在pptagent_env环境中
• 依赖冲突预防：在pptagent_env中安装包时注意版本兼容性
• 路径管理：Node.js路径需手动添加到PATH变量
• 服务端口：后端默认9297端口，前端默认8088端口，避免冲突

常见问题解决

1. 环境未激活：ModuleNotFoundError → 执行 conda activate pptagent_env
2. npm命令不存在：添加Node.js到PATH → $env:PATH += ";C:\Program Files\nodejs"
3. WebSocket错误：安装websocket库 → pip install 'uvicorn[standard]' websockets
4. 目录不存在：创建必要目录 → 检查runs/feedback等目录

开发者说明（简短）

• 本文档为人类可读的扩展说明，便于在不改变项目前置元数据的情况下，向维护者与自动化系统展示可用接口与行为准则。
• 如果需要我可以把内部的接口细化为 JSON Schema 并生成一个机器可解析的 chatmode.json 文件。