Task Finished

已实现并通过测试的工作项。每次推进时把 ToDo.md 里完成的条目搬到这里。关联文档：Plan.md（策略路线图） · ToDo.md（待办与已知问题）

2026-04-28 — Phase 0：Hello Loop ✅

目标：CLI → DeepSeek → 文本回复（无工具）。对应 Plan.md "Phase 0 — Hello Loop"。

工程骨架

pyproject.toml — 依赖（openai, pydantic, typer, rich, python-dotenv），entry point my-agent
.env.example / .gitignore
README.md — Setup / Run / Test 三段式
目录结构（含 Phase 1+ 的 tools/、ui/ 占位空目录）

内部消息协议（`src/my_agent/types.py`）

ContentBlock discriminated union：TextBlock | ToolUseBlock | ToolResultBlock
Message(role, content: list[ContentBlock]) + text() helper
ToolSpec 数据模型（Phase 1 用得上，Phase 0 先就位）
JSON round-trip 测试通过（验证 discriminator 正确还原子类型）

LLM 抽象（`src/my_agent/llm/`）

LLMClient ABC：chat(messages, system, tools) -> Message
OpenAIStyleClient：base_url=https://api.deepseek.com/v1，model=deepseek-chat
内部 Message ↔ OpenAI wire format 翻译（Phase 0 仅 text，工具翻译留给 Phase 1）

Agent loop（`src/my_agent/agent.py`）

单轮 Agent.run(user_input) -> str
自动记录 user / assistant 消息到 self.messages

CLI（`src/my_agent/cli.py` + `main.py`）

typer 入口，支持 my-agent "msg" 与 stdin 两种输入
选项：--model / --base-url / --api-key-env / --system
缺 API key 时优雅退出（exit 1）+ 提示 cp .env.example .env
API 异常时退出 code 2

测试（`tests/`）

MockLLMClient 测试夹具（无网络，可注入 canned responses）
7 个 pytest 用例全过 — pytest -v 0.52s：
- test_single_turn_returns_assistant_text
- test_messages_record_user_and_assistant_turn
- test_system_prompt_is_forwarded_to_client
- test_default_reply_when_mock_runs_out
- test_text_helper_concatenates_text_blocks
- test_message_round_trips_through_json
- test_tool_result_block_defaults

代码量

源码 ~250 行（types 58 / agent 25 / cli 74 / openai_style 58 / base 28 / 入口若干）
测试 ~120 行
合计 369 行（与 Plan.md 估算一致）

验证记录

检查	结果
`pytest -v`	✅ 7 passed
`my-agent --help`	✅ 选项与帮助正常
`my-agent "hi"`（无 key）	✅ exit 1 + 友好提示
真实 DeepSeek 端到端调用	✅ 已验证

2026-04-28 — Phase 0.5 重构：Anthropic 兼容端点 ✅

目标：把 LLM 客户端从 OpenAI 兼容路径切到 DeepSeek Anthropic 兼容端点，对齐内部 ContentBlock 协议。

依赖与环境

pyproject.toml：anthropic>=0.40 加为主依赖，openai 移到 [project.optional-dependencies].openai
.env.example：字段切到 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN / ANTHROPIC_BASE_URL / ANTHROPIC_MODEL / ANTHROPIC_EFFORT
.gitignore 已正确排除 .env

LLM 客户端替换（`src/my_agent/llm/anthropic_style.py`）

AnthropicStyleClient(LLMClient)：封装 anthropic.Anthropic(auth_token, base_url)
chat()：调 client.messages.create(model, system, messages, tools, max_tokens)
_to_anthropic()：内部 Message → SDK MessageParam（TextBlock / ToolUseBlock / ToolResultBlock 三向翻译）
_from_anthropic()：SDK 响应 .content → 内部 [TextBlock | ToolUseBlock]，thinking blocks 丢弃
--effort 参数 + EFFORT_BUDGETS 映射（low/medium/high/max/off）
thinking 禁用时显式传 {"type": "disabled"}（DeepSeek v4-pro 默认 thinking ON）
openai_style.py 保留并标记 # Deferred to Phase 3 fallback provider
llm/__init__.py 导出 AnthropicStyleClient（不导出 OpenAIStyleClient）

CLI 默认值更新

--api-key-env 默认 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
--base-url 默认 https://api.deepseek.com/anthropic
--model 默认 deepseek-v4-pro[1m]

测试

老 7 个用例全部保留且通过
新增 tests/test_anthropic_style.py（14 个用例）：_to_anthropic / _from_anthropic / tool forwarding / thinking budget / effort disabled
全部 21 个用例通过，无网络依赖

验证记录

检查	结果
`pytest -v`	✅ 21 passed
`my-agent "用一句话介绍你自己"`	✅ DeepSeek 正确响应

2026-04-28 — Phase 1：Tool Loop ✅

目标：agent 能用 4 个核心工具自主完成"读这个目录、找包含 X 的文件、写一个总结到 out.md"这种任务。

工具基础设施（`src/my_agent/tools/base.py`）

Tool 抽象基类：name / description / input_model（Pydantic BaseModel） / run(input) -> str
input_schema property：自动调 model_json_schema() 生成 JSON Schema
ToolRegistry：register() / get_specs() -> list[ToolSpec] / execute(name, tool_use_id, input) -> ToolResultBlock
三层错误保护：未知工具 → Invalid input → Runtime error，全部返回 is_error=True

4 个核心工具

tools/read.py — 路径 → 文件内容（行号前缀 cat -n 风格，2000 行限制，offset/limit 分页）
tools/write.py — path + content（父目录自动 mkdir，UTF-8）
tools/bash.py — command + timeout（subprocess.run，捕获 stdout/stderr/exit code，默认 120s）
tools/glob.py — pattern + path（pathlib.Path().glob()，** 递归，最多 500 结果）

Agent loop 升级（`src/my_agent/agent.py`）

Agent.run() 改为 while 循环：直到 assistant 不再产出 tool_use
max_iterations=20 防死循环（达上限抛 IterationLimitError）
多个 tool_use 的结果统一打包成一条 user message（Anthropic 协议要求）
tool_use_id 正确串接：assistant.id → tool_result.tool_use_id
工具执行失败 → ToolResultBlock(is_error=True)，喂回 LLM 自行恢复

System prompt（`src/my_agent/prompt.py`）

基础 system prompt：身份、可用工具说明、CWD、当前日期
支持用户 --system 覆盖

Anthropic 客户端补齐工具协议

chat() 把 tools=[ToolSpec...] 转为 Anthropic SDK tools=[{name, description, input_schema}]（Phase 0.5 已就位）
_from_anthropic() 解析 tool_use blocks（Phase 0.5 已就位）
DeepSeek 工具字段稳定性验证：name 字段正常，未触发 fallback

测试

工具单测：tests/test_tools.py（19 个用例）— Read/Write/Bash/Glob 全覆盖
注册表单测：tests/test_tool_registry.py（6 个用例）
Agent loop 集成测：tests/test_agent_tool_loop.py（8 个用例）— 单轮 / 工具回路 / 多工具同轮 / 迭代上限 / 错误回流
MockLLMClient 扩展：mock_tool_use() / mock_tool_use_with_text() 工厂函数
老测试全部保留且通过

代码量

新增源码 ~420 行（tools/base 80 / read 55 / write 30 / bash 45 / glob 45 / agent 50 / prompt 40 / 注册 75）
新增测试 ~320 行（test_tools 110 / test_tool_registry 65 / test_agent_tool_loop 115 / mock_llm 扩展 30）
累计源码 ~670 行，测试 ~440 行，合计 ~1110 行

验证记录

检查	结果
`pytest -v`	✅ 53 passed（21 old + 32 new）
真实端到端：`"找出 .py 文件统计行数写入 stats.md"`	✅ 成功执行 glob → read → write 完整回路
`stats.md` 内容验证	✅ 格式化 table，数据正确

2026-04-28 — Phase 2：生产级核心 ✅

目标：agent 跑得"安全"——权限控制、流式输出、配置化、CLAUDE.md 加载、REPL 模式。

权限系统（`src/my_agent/permission.py`）

PermissionMode 枚举：read_only / ask / allow_all / danger
PermissionPolicy：check(tool_name, input) -> Decision(allow/deny/ask)
默认规则：read_only 拒绝 write/bash/edit，ask 对写工具弹确认
内置 deny 模式：rm -rf /、git push --force、shutdown、mkfs.、fork bomb 等 10+ 条
from_string() 工厂方法

配置系统（`src/my_agent/config.py`）

load_settings() 优先级链：CWD .my-agent/settings.json → ~/.my-agent/settings.json → 默认值
环境变量覆盖：ANTHROPIC_MODEL、ANTHROPIC_BASE_URL、ANTHROPIC_EFFORT、MY_AGENT_PERMISSION_MODE
损坏 JSON 优雅降级

新工具

tools/edit.py — 精确字符串替换，强制执行 read-before-edit 不变量（通过 Registry 共享 read_files）
tools/grep.py — ripgrep 优先（子进程），Python re fallback（递归搜索 + 文件过滤）
Read 工具扩展：自动追踪已读文件到 Registry.read_files

流式输出（`src/my_agent/llm/anthropic_style.py`）

chat_stream() 方法：SDK messages.stream()，SSE 事件解析
StreamEvent 事件类型：text_delta / tool_use_start / tool_use_delta / done
_build_kwargs() 重构，chat() 和 chat_stream() 共享参数构建

TUI 渲染（`src/my_agent/ui/render.py`）

rich.live.Live + Spinner 流式文本输出
工具调用实时显示（黄色 ⚙ name + dim 输入参数）
完成提示（✓ tool_name: summary）

权限集成（`src/my_agent/agent.py`）

Agent 构造接受 PermissionPolicy + ask_callback
每个 tool_use 执行前通过 policy.check() 判定
DENY → is_error ToolResultBlock 喂回 LLM
ASK → 调 ask_callback，用户拒绝 → is_error ToolResultBlock
权限变更不影响消息历史（slash command /permission 动态切换模式）

Prompt 扩展（`src/my_agent/prompt.py`）

自动加载 CWD 的 CLAUDE.md / AGENTS.md / .my-agent/instructions.md
限制 4000 字符，超出截断

CLI 扩展（`src/my_agent/cli.py`）

--permission-mode / -p 选项（支持 env var MY_AGENT_PERMISSION_MODE）
--repl / -r 交互模式
REPL slash 命令：/help、/clear、/permission、/history
Confirm.ask() 权限确认提示（显示工具名 + 输入摘要）
注册 6 个工具（Read / Write / Edit / Bash / Glob / Grep）

测试

test_permission.py（14 个用例）— 四种模式 / deny 模式 / from_string
test_edit.py（7 个用例）— 替换 / replace_all / read-before-edit / 错误处理
test_grep.py（6 个用例）— 搜索 / 过滤 / 递归 / 非法正则
test_config.py（6 个用例）— 默认值 / 文件加载 / env 覆盖 / 损坏 JSON
test_agent_permission.py（5 个用例）— deny / ask+callback / allow_all

代码量

新增源码 ~630 行（permission 85 / config 85 / edit 75 / grep 85 / render 80 / anthropic_style stream 90 / agent 50 / cli 80）
新增测试 ~340 行（test_permission 90 / test_edit 60 / test_grep 55 / test_config 50 / test_agent_permission 85）
累计源码 ~1300 行，测试 ~780 行，合计 ~2080 行

验证记录

检查	结果
`pytest -v`	✅ 90 passed（53 old + 37 new）
流式输出	✅ rich Live + Spinner 实时展示
read_only 模式端到端	✅ glob/grep 允许，write 正确拒绝，agent 智能恢复
allow_all 模式端到端	✅ 完整 glob → grep → write 回路
`summary2.md` 内容	✅ 格式化正确

2026-04-28 — Phase 3.1：会话持久化 ✅

目标：会话能保存、能续接、能列出、能删除。

Session 数据模型（`src/my_agent/session.py`）

Session 类：messages / id / created_at / updated_at / model / permission_mode / working_dir
save() → JSON 到 ~/.my-agent/sessions/<id>.json
load(id) → Session | None
list_recent(limit=20) → 最新的 sessions 列表
resume_latest() → 最新 session 或 None
delete() → 删除持久化文件
summary() → 单行摘要（ID / 消息数 / 时间 / 预览）

CLI 集成

--resume <id> / --resume latest 恢复会话
my-agent sessions list 子命令（rich Table 展示）
my-agent sessions delete <id> 子命令
每次 chat 结束后自动保存 session
REPL 内 /save、/session 命令
恢复时消息列表注入 agent.messages，无缝续接

测试

tests/test_session.py（8 个用例）— save/load round-trip / list_recent / resume_latest / delete / empty / invalid JSON

验证记录

检查	结果
`pytest -v`	✅ 98 passed（90 old + 8 new）
`my-agent sessions list`	✅ 空列表正常
`my-agent chat "记住我的名字"`	✅ 自动保存 session
`my-agent sessions list`	✅ 显示已保存 session
`my-agent chat --resume latest "我叫什么？"`	✅ 正确恢复记忆，跨轮问答

2026-04-28 — Phase 3.2：上下文压缩 ✅

目标：长对话自动压缩，tool_use/tool_result 配对不拆。

压缩引擎（`src/my_agent/compact.py`）

estimate_tokens() — 按字符数 / 4 粗估 token（English/中文混合）
should_compact(messages, threshold) — 超阈值时触发（默认 40K tokens）
compact_messages(messages) — 压缩策略：保留最近 6 条，旧消息生成摘要
_align_to_pair_boundary() — 核心不变量：tool_use / tool_result 对永不拆分
build_compaction_summary() — 生成结构化摘要（角色 / 工具名 / 参数 / 结果）
Agent loop 集成：每次 LLM 调用前检查 + 自动压缩

测试

tests/test_compact.py（6 个用例）— token 估算 / 阈值判断 / 短对话不压缩 / pair 保留

验证记录

检查	结果
`pytest -v`	✅ 106 passed（98 old + 8 new）

2026-04-28 — Phase 3.3：子 Agent ✅

目标：agent 可以 spawn 子 agent 做独立任务。

Task 工具（`src/my_agent/tools/task.py`）

Task 工具：description / prompt / subagent_type 参数
general-purpose 类型：共享父 agent 的 ToolRegistry + PermissionPolicy
Explore 类型：只读（read/glob/grep）+ read_only 权限
独立 messages 上下文，返回最终 text 给父 agent
MAX_SUB_TURNS=10 防子 agent 死循环
IterationLimitError 优雅降级
ToolRegistry 扩展：set_context(client, policy) + _registry 注入

测试

tests/test_task.py（4 个用例）— 子 agent 执行 / Explore 模式 / 未初始化 / 迭代上限

验证记录

检查	结果
`pytest -v`	✅ 110 passed（106 old + 4 new）

2026-04-28 — Phase 3.4：钩子系统 ✅

目标：settings 驱动的 shell 命令，在 tool 执行前后自动触发。

钩子引擎（`src/my_agent/hooks.py`）

HookEvent 枚举：pre_tool_use / post_tool_use / stop
HookConfig：从 settings.json hooks 字段加载命令列表
run_hooks(event, commands, context) → HookResult(allowed, stdout, stderr)
环境变量注入：MY_AGENT_EVENT / MY_AGENT_TOOL_NAME / MY_AGENT_TOOL_INPUT
pre_tool_use 非零退出 → 拒绝工具执行
post_tool_use / stop 非零退出 → 无视（仅告警）
超时保护（单钩子 10s）

Agent 集成

每个 tool_use 执行前：pre_tool_use hooks
每个 tool 执行后：post_tool_use hooks
Hook 拒绝 → is_error ToolResultBlock 喂回 LLM

测试

tests/test_hooks.py（7 个用例）— 配置加载 / 环境变量传递 / 非零退出 / 超时

2026-04-28 — Phase 3.5：Provider 切换 ✅

目标：多 provider 可切换（Anthropic / OpenAI），build_client() 工厂。

`llm/openai_style.py` 重生

完整 tool_calls ↔ ToolUseBlock 双向翻译
_to_openai()：ToolUseBlock → assistant tool_calls / ToolResultBlock → tool role 消息
_from_openai()：响应 tool_calls → ToolUseBlock（JSON arguments 解析 + fallback）
tool_choice="auto" 默认

`llm/init.py` — `build_client()` 工厂

provider="anthropic" → AnthropicStyleClient（DeepSeek 代理 / 官方 Claude）
provider="openai" → OpenAIStyleClient（DeepSeek 原生 / 百炼 / vLLM）
base_url / model 参数透传
auth_token ↔ api_key 兼容

CLI 扩展

--provider anthropic|openai 参数
build_client() 替换硬编码 AnthropicStyleClient
REPL 兼容 LLMClient 基类

测试

tests/test_openai_style.py（5 个用例）— to_openai / from_openai 双向翻译

验证记录

检查	结果
`pytest -v`	✅ 123 passed（117 old + 6 new）

2026-04-28 — Phase 4：生态扩展 ✅

目标：CLI 修复、Doctor 健康检查、插件系统、Slash 命令完善、可观测性。

CLI 修复（`src/my_agent/cli.py`）

my-agent "msg" 恢复工作（不再需要显式 chat 子命令）
main() 中自动检测：第一个位置参数非已知命令 → 插入 "chat"
doctor 子命令：API key 检查 / 配置显示 / 工具列表 / 会话数 / 连通性 ping
重构为 _run_chat() 辅助函数，callback/subcommand 共用

插件系统（`src/my_agent/plugins.py`）

discover_plugins() 扫描 ~/.my-agent/plugins/*.py
支持 get_tools() 导出函数 + Tool 子类自动检测
_ 前缀文件跳过
损坏插件静默跳过，不阻塞 agent 启动
已集成到 _make_registry()

Slash 命令完善（`src/my_agent/cli.py`）

/compact — 手动压缩上下文（显示 token 变化）
/history — 消息数 + token 估算
/doctor — 会话健康概览
REPL 内共 8 个 slash 命令

可观测性 + 重试（`src/my_agent/llm/anthropic_style.py`）

Usage 数据类：input_tokens / output_tokens / duration_ms
chat() 解析 resp.usage 存入 last_usage
_retry_call() 指数退避重试（502/503/504/429/timeout/connection）
verbose=True 时 stderr 打印 token 消耗 + 耗时
max_retries=2 默认配置

测试

tests/test_plugins.py（4 个用例）— 空目录 / get_tools / 跳过下划线 / 损坏静默

验证记录

检查	结果
`pytest -v`	✅ 127 passed（123 old + 4 new）
`my-agent "一句话介绍自己"`	✅ 自动路由到 chat
`my-agent doctor`	✅ API key ✓ / 7 tools / 连通性 1.1s
`my-agent sessions list`	✅ 子命令正常

2026-04-28 — Phase 4.6：Prompt Caching ✅

use_cache=True 默认，system prompt + tools 加 cache_control: {type:"ephemeral"}
cache_hits / cache_misses 追踪

2026-04-28 — Phase 4.7：MCP 客户端 ✅

McpServer — JSON-RPC over stdio（initialize / tools/list / tools/call）
McpToolWrapper — MCP 工具包装为 Agent Tool
Settings.json mcpServers 配置 + 自动启动
测试：tests/test_mcp.py（8 个用例）

验证记录

检查	结果
`pytest -v`	✅ 135 passed
`my-agent "一句话"`	✅
`my-agent doctor`	✅
Prompt caching	✅ cache_control markers present
MCP config parsing	✅

2026-04-28 — 二轮 Code Review Bug 修复 ✅

目标：集中修复 ToDo.md 中 B-编号系列 17 个 bug + D-10 / D-16 / D-18。

严重（B-1 ~ B-4）

#	文件	修复
B-1	`tools/bash.py`	`cwd="/"` → `cwd=os.getcwd()`
B-2	`tools/edit.py`	`replace_all` 用 `original.count()` 统计实际替换次数
B-3	`ui/render.py`	`Text(...)` → `Text.from_markup(...)`（3 处）
B-4	`tools/task.py` / `tools/base.py` / `cli.py`	`_ask_callback` 注入 + `set_context` / `register` 传播到子 agent

中等（B-5 ~ B-11）

#	文件	修复
B-5	`llm/anthropic_style.py`	`chat_stream()` 通过 `stream.get_final_message()` 更新 `last_usage` / `cache_hits` / `cache_misses`
B-6	`llm/anthropic_style.py`	`chat_stream()` 用 `_retry_call` 包装 `_do_stream` 闭包，添加指数退避重试
B-7	`llm/anthropic_style.py`	`_retry_call` 直接从 `resp.usage` 打印当前调用统计，不再用滞后一轮的 `last_usage`
B-8	`llm/openai_style.py`	tool 消息连续排列，user TextBlock 置后，满足 OpenAI "tool 消息必须连续"约束
B-9	`llm/openai_style.py`	assistant `content: None` → `content: ""`，兼容拒绝 null 的端点
B-10	`tools/read.py`	`.split("\n")` → `.splitlines()`，消除尾部空元素
B-11	`agent.py`	agent 正常结束 / 迭代上限时调用 `HookEvent.STOP`

低 / 配置脱节（B-12 ~ B-17）

#	文件	修复
B-12	`agent.py` / `cli.py` / `tools/task.py`	`Agent(max_iterations=settings.max_iterations)`，替代硬编码 `MAX_ITERATIONS`
B-13	`permission.py`	移除未使用的 `READ_ONLY_TOOLS` 死代码
B-14	`agent.py` / `cli.py`	新增 `on_tool_result` 回调参数，接入 `Renderer.add_tool_result()`
B-15	`tools/base.py` / `cli.py`	新增 `ToolRegistry.register_instance()` 方法，MCP 工具不走旁路
B-16	`tools/bash.py`	8000 字节 / 200 行硬截断，防止 stdout 爆 LLM 上下文
B-17	`llm/anthropic_style.py`	`max_tokens` clamp 到 32000，避免超 DeepSeek 模型上限

技术债务

#	文件	修复
D-10	`pyproject.toml`	添加 `[tool.hatch.build.targets.wheel.sources] "src" = ""` 修复 Python 3.14 .pth 隐藏文件问题
D-16	`mcp.py`	`_build_input_model` 使用 `pydantic.create_model` + `ConfigDict(extra="allow")` fallback
D-18	`compact.py`	移除未使用的 `from .session import Session` 导入

测试调整

tests/test_anthropic_style.py:251 — test_effort_max_forwards_thinking_budget 断言更新：> 32000 → == 32000（匹配 B-17 clamp）

验证记录

检查	结果
`pytest -v`	✅ 135 passed（全部通过，无退化）

2026-04-28 — 深度测试 Bug 修复（C-系列）✅

目标：集中修复 ToDo.md 中 C-编号系列 12 个深度测试发现的 bug。

🔴 严重（C-1 ~ C-7）

#	文件	修复
C-1	安装产物 `.pth`	`chflags nohidden` 清除 macOS hidden flag + `pyproject.toml` sources 配置
C-2	`cli.py`	`ask_callback()` 定义移动到 `registry.set_context()` 之前，消除 `UnboundLocalError`
C-3	`tools/grep.py`	`_rg_search` 先 `re.compile` 校验正则；`returncode not in (0,1)` 时 fallback 到 Python
C-4	`permission.py`	`read_only` 改为显式 allowlist（`read`/`glob`/`grep`/`task`）；`ask` 模式未知工具默认 ASK
C-5	`permission.py`	`shlex` tokenize 命令 + 识别 `rm -rf`/`rm -fr`/`--` 变体 + `/`/`/*` 目标检测
C-6	`mcp.py`	Content-Length framed JSON-RPC 读写（LSP-style），兼容 newline-delimited fallback
C-7	`mcp.py`	`threading.Thread` + `join(timeout)` 带 deadline 读 stdout；超时 kill 子进程

🟡 中等（C-8 ~ C-12）

#	文件	修复
C-8	`mcp.py`	`_build_input_model` 读取 JSON Schema `required` 数组；非必填字段 `default=None`
C-9	`mcp.py`	`call_tool` 返回 `(content, is_error)` tuple；`McpToolWrapper.run()` 遇 isError 抛 `RuntimeError`
C-10	`tools/grep.py`	截断前保存 `total = len(lines)`，提示 `total - MAX_RESULTS`
C-11	`session.py`	`Session.load` 新增 `_resolve_id` 前缀匹配；8 位短 ID 可唯一匹配到 12 位完整 ID
C-12	全局	49 个 ruff 告警清零：`load_dotenv` 移到 import 之后、移除 unused import、`Any` 正确导入

测试调整

tests/test_agent_tool_loop.py — GetTool name "get" → "read"（适配 allowlist 权限模型）
test_tool_error_is_reported_to_llm — 添加 ask_callback=lambda: True 通过未知工具权限检查

验证记录

检查	结果
`pytest -v`	✅ 135 passed
`ruff check src/`	✅ All checks passed
`.pth` hidden flag	✅ 已清除

2026-04-28 — 深度测试 Bug 修复（二轮复测 C-13 ~ C-18）✅

目标：修复 C 系列首轮修复后的残余问题 + 复测新增的 6 个 bug。

🔴 严重

#	文件	修复
C-1	`.pth` / `scripts/fix_pth.sh`	`xattr -d com.apple.provenance` + `chflags nohidden` + 工具脚本
C-13	`permission.py`	`_has_destructive_command` 按 `&&/;/
C-14	`mcp.py`	`_send_request` 校验 `resp["jsonrpc"] == "2.0"` 且 `resp["id"] == req_id`
C-15	`mcp.py`	`Popen(text=False)` binary pipes；`_read_frame` 用 `stdout.read(content_length)` 字节精确读取 + `.decode("utf-8")`
C-16	`mcp.py`	`_read_frame` 循环读 header 直到空行，忽略 `Content-Type` 等未知 header

🟡 中等

#	文件	修复
C-12	`tests/`	ruff 26 个告警全部修复：F401 unused import / E721 `== type` → `is type` / F841 unused variable
C-17	`cli.py`	doctor `build_client(base_url=settings.base_url or None)`
C-18	`mcp.py`	`_build_input_model` non-required 字段类型 `T \| None`，显式 `null` 通过 Pydantic 校验

验证记录

检查	结果
`pytest -v`	✅ 135 passed
`ruff check .`	✅ All checks passed
`my-agent --help`	✅ 可用（需 `scripts/fix_pth.sh` 修复 .pth）

Plan.md 完成总览

Phase	内容	测试数
0	Hello Loop	7
0.5	Anthropic SDK 切换	21
1	Tool Loop	53
2	权限/流式/REPL	90
3	会话/压缩/子Agent/Hook/多Provider	123
4	Doctor/插件/Cache/MCP	135

累计：18 个模块，135 个测试。Plan.md 全部完成。

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Task Finished

2026-04-28 — Phase 0：Hello Loop ✅

工程骨架

内部消息协议（src/my_agent/types.py）

LLM 抽象（src/my_agent/llm/）

Agent loop（src/my_agent/agent.py）

CLI（src/my_agent/cli.py + __main__.py）

测试（tests/）

代码量

验证记录

2026-04-28 — Phase 0.5 重构：Anthropic 兼容端点 ✅

依赖与环境

LLM 客户端替换（src/my_agent/llm/anthropic_style.py）

CLI 默认值更新

测试

验证记录

2026-04-28 — Phase 1：Tool Loop ✅

工具基础设施（src/my_agent/tools/base.py）

4 个核心工具

Agent loop 升级（src/my_agent/agent.py）

System prompt（src/my_agent/prompt.py）

Anthropic 客户端补齐工具协议

测试

代码量

验证记录

2026-04-28 — Phase 2：生产级核心 ✅

权限系统（src/my_agent/permission.py）

配置系统（src/my_agent/config.py）

新工具

流式输出（src/my_agent/llm/anthropic_style.py）

TUI 渲染（src/my_agent/ui/render.py）

权限集成（src/my_agent/agent.py）

Prompt 扩展（src/my_agent/prompt.py）

CLI 扩展（src/my_agent/cli.py）

测试

代码量

验证记录

2026-04-28 — Phase 3.1：会话持久化 ✅

Session 数据模型（src/my_agent/session.py）

CLI 集成

测试

验证记录

2026-04-28 — Phase 3.2：上下文压缩 ✅

压缩引擎（src/my_agent/compact.py）

测试

验证记录

2026-04-28 — Phase 3.3：子 Agent ✅

Task 工具（src/my_agent/tools/task.py）

测试

验证记录

2026-04-28 — Phase 3.4：钩子系统 ✅

钩子引擎（src/my_agent/hooks.py）

Agent 集成

测试

2026-04-28 — Phase 3.5：Provider 切换 ✅

llm/openai_style.py 重生

llm/__init__.py — build_client() 工厂

CLI 扩展

测试

验证记录

2026-04-28 — Phase 4：生态扩展 ✅

CLI 修复（src/my_agent/cli.py）

插件系统（src/my_agent/plugins.py）

Slash 命令完善（src/my_agent/cli.py）

可观测性 + 重试（src/my_agent/llm/anthropic_style.py）

测试

验证记录

2026-04-28 — Phase 4.6：Prompt Caching ✅

2026-04-28 — Phase 4.7：MCP 客户端 ✅

验证记录

2026-04-28 — 二轮 Code Review Bug 修复 ✅

严重（B-1 ~ B-4）

中等（B-5 ~ B-11）

低 / 配置脱节（B-12 ~ B-17）

内部消息协议（`src/my_agent/types.py`）

LLM 抽象（`src/my_agent/llm/`）

Agent loop（`src/my_agent/agent.py`）

CLI（`src/my_agent/cli.py` + `main.py`）

测试（`tests/`）

LLM 客户端替换（`src/my_agent/llm/anthropic_style.py`）

工具基础设施（`src/my_agent/tools/base.py`）

Agent loop 升级（`src/my_agent/agent.py`）

System prompt（`src/my_agent/prompt.py`）

权限系统（`src/my_agent/permission.py`）

配置系统（`src/my_agent/config.py`）

流式输出（`src/my_agent/llm/anthropic_style.py`）

TUI 渲染（`src/my_agent/ui/render.py`）

权限集成（`src/my_agent/agent.py`）

Prompt 扩展（`src/my_agent/prompt.py`）

CLI 扩展（`src/my_agent/cli.py`）

Session 数据模型（`src/my_agent/session.py`）

压缩引擎（`src/my_agent/compact.py`）

Task 工具（`src/my_agent/tools/task.py`）

钩子引擎（`src/my_agent/hooks.py`）

`llm/openai_style.py` 重生

`llm/init.py` — `build_client()` 工厂

CLI 修复（`src/my_agent/cli.py`）

插件系统（`src/my_agent/plugins.py`）

Slash 命令完善（`src/my_agent/cli.py`）

可观测性 + 重试（`src/my_agent/llm/anthropic_style.py`）