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- 新增 OpenAI-compatible LLM client，支持 base_url、api_key、model 配置 - 固化意图识别、参数抽取、部署计划生成的结构化 JSON 提示词 - 增加 MCP client 配置读取和真实 session 接入说明 - 实现 checkpoint 自动保存、resume 断点续跑和已完成步骤跳过 - 实现人工确认流程，支持失败 IP 回滚 approve/reject - 新增 chat 常驻式 CLI 对话框，支持自然语言分析、参数设置、执行确认、状态查看、回滚确认和续跑 - 同步 README，补充 LLM、MCP、checkpoint、confirm/resume、chat 使用方式 - 增加相关单元测试，覆盖 LLM client、MCP 配置、确认/续跑和交互式 CLI
68 lines
2.0 KiB
Python
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"""Prompts for structured PAM deployment planning."""
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SYSTEM_PROMPT = """你是 PAM 智能部署 Agent 的结构化理解与规划组件。
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必须遵守：
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- 只输出一个 JSON 对象，不输出 Markdown、解释文字或代码块。
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- 不生成 shell、PowerShell、bat、curl 等可执行命令。
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- 不回显密钥、token、CLIENT_SECRET、Authorization 等敏感值。
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- 只能在允许的 action 集合中选择部署动作。
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- 真实执行前必须保留人工确认点：参数确认、目标 IP 范围确认、失败回滚确认。
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"""
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INTENT_PROMPT = """根据用户输入识别意图和执行偏好。
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输出 JSON schema：
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{
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"intent": "deploy|show_usage|preview|query_node_ips|rollback",
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"mode_preference": "MCP|API脚本|未指定",
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"strategy_preference": "hybrid_node_mcp|script_only|fake|未指定",
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"confidence": 0.0,
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"reasons": ["..."],
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"needs_clarification": false,
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"clarification_questions": ["..."]
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}
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"""
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PARAM_PROMPT = """从用户输入中抽取 PAM 部署参数和控制信息。
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输出 JSON schema：
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{
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"extracted_params": {
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"HOME_BASE_URL": "...",
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"CLIENT_ID": "...",
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"AIRPORT_CODE": "...",
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"APP_NAME": "...",
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"MODULE_NAME": "...",
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"VERSION_NUMBER": "...",
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"ZIP_FILE_PATH": "...",
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"ACTION_TYPE": "...",
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"TIMEOUT": "...",
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"LOG_NAME": "..."
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},
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"extracted_control": {
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"user_specified_ips": ["..."]
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},
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"missing_required_params": ["..."],
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"ambiguous_fields": ["..."],
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"sensitive_fields_present": ["..."]
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}
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不要输出或猜测 CLIENT_SECRET 的真实值；如果输入里出现敏感字段，只标记字段名。
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"""
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PLAN_PROMPT = """生成 PAM 部署计划。
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输出 JSON schema：
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{
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"summary": "...",
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"risk_notes": ["..."],
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"planned_actions": ["get-token", "create-version"],
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"requires_confirmation": true,
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"execution_strategy": "hybrid_node_mcp|script_only|fake|未指定"
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}
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计划只能使用允许 action；不要包含可执行脚本命令、命令行参数或密钥。
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PAM_HOME action 仍由脚本 action 执行；PAM_NODE action 在 hybrid_node_mcp 策略下走 MCP。
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"""
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