237 lines
8.7 KiB
Bash
237 lines
8.7 KiB
Bash
#!/usr/bin/env bash
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# 构建 Linux 解压即用包：包含 Python 运行时、依赖、CLI 可执行程序和脚本文档。
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set -euo pipefail
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ROOT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")/.." && pwd)"
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cd "$ROOT_DIR"
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PYTHON_BIN="${PYTHON_BIN:-python3}"
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APP_NAME="pam-deploy-agent"
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RELEASE_NAME="${APP_NAME}-linux-x86_64"
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PACKAGE_EXTRAS="${PACKAGE_EXTRAS:-mcp,chat}"
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BUILD_DIR="${BUILD_DIR:-$ROOT_DIR/build/linux_self_contained}"
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DIST_DIR="${DIST_DIR:-$ROOT_DIR/dist/linux_self_contained}"
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RELEASE_DIR="$DIST_DIR/$RELEASE_NAME"
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ARCHIVE_PATH="$DIST_DIR/${RELEASE_NAME}.tar.gz"
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if [[ "$(uname -s)" != "Linux" ]]; then
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echo "该脚本需要在 Linux x86_64 构建机上运行。"
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exit 1
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fi
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if ! command -v "$PYTHON_BIN" >/dev/null 2>&1; then
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echo "未找到 Python: $PYTHON_BIN"
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exit 1
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fi
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echo "==> 清理旧构建目录"
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rm -rf "$BUILD_DIR" "$RELEASE_DIR" "$ARCHIVE_PATH"
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mkdir -p "$BUILD_DIR" "$DIST_DIR"
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echo "==> 创建构建虚拟环境"
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"$PYTHON_BIN" -m venv "$BUILD_DIR/venv"
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source "$BUILD_DIR/venv/bin/activate"
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echo "==> 安装构建依赖"
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python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
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python -m pip install pyinstaller
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echo "==> 安装项目依赖"
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if [[ -n "$PACKAGE_EXTRAS" ]]; then
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python -m pip install -e ".[${PACKAGE_EXTRAS}]"
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else
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python -m pip install -e .
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fi
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PYINSTALLER_EXTRA_ARGS=()
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if python -c "import importlib.util; raise SystemExit(0 if importlib.util.find_spec('prompt_toolkit') else 1)"; then
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PYINSTALLER_EXTRA_ARGS+=(--collect-submodules prompt_toolkit --collect-data prompt_toolkit)
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fi
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if python -c "import importlib.util; raise SystemExit(0 if importlib.util.find_spec('rich') else 1)"; then
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PYINSTALLER_EXTRA_ARGS+=(--collect-submodules rich)
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fi
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echo "==> 使用 PyInstaller 生成自带 Python 运行时的可执行目录"
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python -m PyInstaller \
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--clean \
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--noconfirm \
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--name "$APP_NAME" \
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--onedir \
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--console \
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--distpath "$BUILD_DIR/pyinstaller_dist" \
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--workpath "$BUILD_DIR/pyinstaller_build" \
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--specpath "$BUILD_DIR" \
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--collect-submodules pam_deploy_graph \
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--collect-submodules langgraph \
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--hidden-import pam_deploy_graph.cli \
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"${PYINSTALLER_EXTRA_ARGS[@]}" \
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packaging/pyinstaller_entry.py
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echo "==> 组装发布目录"
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mkdir -p "$RELEASE_DIR"
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cp -a "$BUILD_DIR/pyinstaller_dist/$APP_NAME/." "$RELEASE_DIR/"
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mkdir -p "$RELEASE_DIR/doc_scripts"
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cp -a doc_scripts/deploy.sh "$RELEASE_DIR/doc_scripts/deploy.sh"
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cp -a doc_scripts/config.txt.example "$RELEASE_DIR/doc_scripts/config.txt.example"
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cp -a doc_scripts/PAM_AUTO_DEPLY_SKILL.md "$RELEASE_DIR/doc_scripts/PAM_AUTO_DEPLY_SKILL.md"
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chmod +x "$RELEASE_DIR/doc_scripts/deploy.sh"
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mkdir -p "$RELEASE_DIR/prompts"
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cp -a prompts/action_review.txt "$RELEASE_DIR/prompts/action_review.txt"
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cp -a packaging/README_packaged_agent.md "$RELEASE_DIR/README.md"
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cp -a packaging/mcp_client.example.json "$RELEASE_DIR/mcp_client.example.json"
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cp -a LICENSE "$RELEASE_DIR/LICENSE"
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cat > "$RELEASE_DIR/run.sh" <<'RUN_SCRIPT'
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#!/usr/bin/env bash
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set -euo pipefail
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DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
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cd "$DIR"
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print_help() {
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cat <<'HELP_TEXT'
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PAM 部署 Agent 解压即用包
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用法：
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./run.sh <命令> [参数]
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常用命令：
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chat 启动交互式对话框。推荐从这里开始使用。
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analyze 只做自然语言理解和部署计划生成，不执行 action。
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preview 根据配置预演 action 路由和关键参数。
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run-global 执行全局阶段：token、版本、上传、发布、Node URL、下载任务。
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run-deploy 执行完整部署流程：全局阶段 + 逐 IP 阶段。
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resume 从 checkpoint 继续执行。
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rollback 显式回滚失败 IP；不传 --ip 时使用当前失败 IP。
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confirm 兼容旧 checkpoint 的人工确认命令，新流程通常不需要使用。
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通用参数：
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--config <路径>
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参数配置文件。支持 config.txt 风格和 JSON。打包内置示例：
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doc_scripts/config.txt.example
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--strategy <策略>
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执行策略：
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fake 全部使用 fake runner，不访问真实环境。
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script_only 全部 action 走脚本。
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hybrid_node_mcp PAM_HOME 走脚本，PAM_NODE 走 MCP。
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--checkpoint <路径>
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checkpoint JSON 路径。用于断点续跑和显式回滚。
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示例：runtime/checkpoints/demo.json
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--target-ip <IP>
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指定目标工作站 IP。可重复传入多次。
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--mcp-config <路径>
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MCP client JSON 配置文件。通常配置 server_url 和独立鉴权信息；
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Agent 会从 server list_tools 自动发现 tools。hybrid_node_mcp 策略、
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resume 或 rollback 需要执行 MCP action 时使用。
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示例：mcp_client.example.json
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--confirm
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非交互命令执行真实 action 前必须显式传入。
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chat 模式会在会话中要求输入 run，并分别确认参数、目标范围和最终执行。
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--analyze-actions
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每个 action 完成后的 LLM/规则审核默认都会执行；该参数只控制
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是否把详细审核结果写入 events。审核建议停止时流程会暂停。
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LLM 参数：
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--llm-base-url <URL>
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OpenAI-compatible LLM 服务地址，例如 https://example.com/v1
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--llm-api-key <KEY>
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LLM API Key。也可通过环境变量 PAM_LLM_API_KEY 提供。
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--llm-model <模型名>
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LLM 模型名称。也可通过环境变量 PAM_LLM_MODEL 提供。
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--llm-action-analysis-prompt-file <路径>
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自定义 action 审核提示词文件。打包内置基线：
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prompts/action_review.txt
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LLM 环境变量：
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PAM_LLM_BASE_URL
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PAM_LLM_API_KEY
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PAM_LLM_MODEL
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PAM_LLM_ACTION_ANALYSIS_PROMPT_FILE
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日志环境变量：
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PAM_AGENT_LOG_FILE
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运行日志路径，默认 logs/pam_deploy_agent.log。
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PAM_AGENT_LOG_LEVEL
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日志级别，默认 INFO。排查 LLM/MCP 时可临时设为 DEBUG。
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示例：
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./run.sh chat --config doc_scripts/config.txt.example --strategy fake --checkpoint runtime/checkpoints/demo.json
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./run.sh chat --config doc_scripts/config.txt.example --strategy hybrid_node_mcp --mcp-config mcp_client.example.json --checkpoint runtime/checkpoints/demo.json
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./run.sh analyze --config doc_scripts/config.txt.example --text "请用 MCP 预演部署 HET PAM Node 版本 2.0.5，不要动环境"
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./run.sh run-deploy --config doc_scripts/config.txt.example --strategy fake --checkpoint runtime/checkpoints/demo.json --confirm
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# 失败暂停后，修复外部环境并从失败 action 重试：
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./run.sh resume --checkpoint runtime/checkpoints/demo.json --confirm
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# 需要回滚失败 IP 时显式执行：
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./run.sh rollback --checkpoint runtime/checkpoints/demo.json --confirm
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||
./run.sh resume --checkpoint runtime/checkpoints/demo.json --confirm
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查看子命令原始参数：
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./run.sh chat --help
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./run.sh run-deploy --help
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说明：
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1. 本包已包含 Python 运行时和 Python 依赖，目标机器不需要安装 Python 包。
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2. doc_scripts 只包含运行必需文件：deploy.sh、config.txt.example、PAM_AUTO_DEPLY_SKILL.md。
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3. prompts/action_review.txt 是当前默认 action 审核提示词基线，可复制后自行修改。
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4. mcp_client.example.json 是 MCP server URL + 独立鉴权配置示例，需要按真实 MCP server 修改。
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5. 逐 IP action 失败后会暂停；修复后用 resume 从失败 action 重试，需要回滚时用 rollback 显式执行。
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6. chat 会在执行前归一化并展示实际写入脚本配置的参数；script_only / hybrid_node_mcp 会先检查 ZIP_FILE_PATH 是否存在。
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7. chat 执行过程中会播报每个 action 的开始、完成或失败；普通问候不会触发 LLM/结构化分析。
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8. chat 内可使用 params、events、rollback、list checkpoints、load checkpoint、load params、llm config、llm test、mcp config 等命令。
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9. 日志默认写入 logs/pam_deploy_agent.log，并会脱敏 token、secret、api_key、Authorization 等字段。
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10. checkpoint 会保存完整运行参数，请放在受控目录。
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HELP_TEXT
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||
}
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if [[ $# -eq 0 || "${1:-}" == "-h" || "${1:-}" == "--help" || "${1:-}" == "help" ]]; then
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print_help
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exit 0
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fi
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exec "$DIR/pam-deploy-agent" "$@"
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RUN_SCRIPT
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chmod +x "$RELEASE_DIR/run.sh"
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echo "==> 生成 tar.gz"
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tar -C "$DIST_DIR" -czf "$ARCHIVE_PATH" "$RELEASE_NAME"
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format_bytes() {
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local bytes="$1"
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python - "$bytes" <<'PY'
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import sys
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value = float(sys.argv[1])
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units = ["B", "KB", "MB", "GB"]
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for unit in units:
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if value < 1024 or unit == units[-1]:
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print(f"{value:.1f} {unit}")
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break
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||
value /= 1024
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||
PY
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||
}
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EXTRACTED_BYTES="$(du -sb "$RELEASE_DIR" | awk '{print $1}')"
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ARCHIVE_BYTES="$(du -sb "$ARCHIVE_PATH" | awk '{print $1}')"
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echo "==> 构建完成"
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echo "发布目录: $RELEASE_DIR"
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echo "压缩包: $ARCHIVE_PATH"
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echo "解压后大小: $(format_bytes "$EXTRACTED_BYTES")"
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echo "压缩包大小: $(format_bytes "$ARCHIVE_BYTES")"
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