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调整 workflow 执行逻辑：每个 action 完成后统一进入 LLM/规则审核，审核开始/结果可播报，审核阻断时自动暂停并给出建议 增强 chat 交互：支持执行中 Ctrl+C 中断并保存 checkpoint，后续可 resume 继续 增加运行时热更新能力：支持 set KEY=VALUE 和 load params <路径> 同步更新当前 state、config.txt 和 checkpoint 支持自定义 action 审核提示词：新增 --llm-action-analysis-prompt-file / PAM_LLM_ACTION_ANALYSIS_PROMPT_FILE 新增 prompts/action_review.txt，落地保存当前默认审核提示词，便于后续按基线调整 更新 Linux 打包脚本，将 prompts/action_review.txt 一并带入发布包 同步更新 README、流程图、todo 和打包文档，修正 --analyze-actions 语义说明与 chat 最新行为说明
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1.5 KiB
Python
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Python
"""供 CLI 和外部嵌入使用的 LLM client 工厂。"""
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from __future__ import annotations
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import os
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from .base import LlmClient
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from .openai_compatible import OpenAICompatibleLlmClient, load_prompt_text
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from .rule_based import RuleBasedLlmClient
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def build_llm_client(
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*,
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base_url: str | None = None,
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api_key: str | None = None,
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model: str | None = None,
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action_analysis_prompt_path: str | None = None,
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) -> LlmClient:
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"""根据显式参数或环境变量构造 LLM client。"""
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actual_base_url = base_url if base_url is not None else os.getenv("PAM_LLM_BASE_URL", "")
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actual_api_key = api_key if api_key is not None else os.getenv("PAM_LLM_API_KEY", "")
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actual_model = model if model is not None else os.getenv("PAM_LLM_MODEL", "")
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actual_action_prompt_path = (
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action_analysis_prompt_path
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if action_analysis_prompt_path is not None
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else os.getenv("PAM_LLM_ACTION_ANALYSIS_PROMPT_FILE", "")
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)
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if not actual_base_url and not actual_api_key and not actual_model:
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return RuleBasedLlmClient()
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missing = []
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if not actual_base_url:
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missing.append("base_url")
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if not actual_model:
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missing.append("model")
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if missing:
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raise ValueError(f"LLM 配置不完整，缺少: {', '.join(missing)}")
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return OpenAICompatibleLlmClient(
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base_url=actual_base_url,
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api_key=actual_api_key,
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model=actual_model,
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action_analysis_prompt=load_prompt_text(actual_action_prompt_path),
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)
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