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ai-coding-assistant/memory/2026-05-12.md
root 98d113883e docs: add AI Coding Assistant design and P0 implementation plan 
Design covers: agent loop, LLM provider abstraction, transport layer,
context management, skill system, tool registry. P0 plan targets the
minimum viable loop: user input → LLM streaming → tool call → output.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
2026-05-12 08:56:41 +08:00

1.4 KiB
Raw Blame History

2026-05-12

决策

  • 技术栈：Python 后端 (agent) + TypeScript 前端 (TUI/Web)，双语言架构

    • 理由：Python 生态适合 agent 逻辑和 LLM 交互，TypeScript 天然适配 Web Components / xterm.js
    • 影响：需要统一 Transport 抽象层桥接两语言

  • Transport 方案：统一 Transport 接口 + stdio(SSE/WS) 双实现

    • 理由：TUI 直接 spawn 子进程最简单，Web 需要 SSE/WS 流式推送
    • 影响：agent loop 不感知传输方式，前端可独立选择接入方式

  • LLM Provider：OpenAI 兼容协议 + Anthropic 原生双协议

    • 理由：OpenAI 兼容覆盖绝大多数提供者，Anthropic 原生保留 tool_use/extended_thinking
    • 影响：两个 adapter，Gemini 初期走 OpenAI 兼容层

  • 上下文管理：滑动窗口 + 摘要 + 分层上下文，SQLite 持久化

    • 理由：分层保证关键上下文不被压缩，SQLite 支持会话恢复和历史查询
    • 影响：需要 aiosqlite 依赖，数据库 schema 设计

  • 技能系统：函数注册 + 提示词模板（方案 C），支持动态加载

    • 理由：底层工具函数注册 + 上层技能描述编排，灵活可扩展
    • 影响：目录扫描 + importlib 动态加载机制

纪要

  • 完成 AI Coding Assistant 设计文档初稿：docs/plans/2026-05-12-ai-coding-assistant-design.md
  • 待用户批准设计后进入 Phase 2 (Planning)