feat(ai-code-review): 改用 AI 助理 CLI 執行審查
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import axios from 'axios';
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import { getLLMConfig, getOpenCodeHttpsAgent } from './config.js';
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import * as childProcess from 'child_process';
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import { mkdtemp, writeFile, rm } from 'fs/promises';
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import { tmpdir } from 'os';
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import { join } from 'path';
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import { getLLMConfig } from './config.js';
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import { recordUsage } from './usage.js';
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import { line } from './log.js';
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/**
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* 將模型識別字串解析為 OpenCode API 所需的 provider 與 model 識別碼。
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* 當字串含有 `/` 時視為 `providerID/modelID` 形式並拆解；否則 provider
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* 取環境變數 `OPENCODE_PROVIDER`（預設 `google`），model 則為整個字串。
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* @param {string} model - 模型識別字串，例如 `"google/gemini-2.0"` 或 `"gemini-2.0"`。
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* @returns {{ providerID: string, modelID: string }} 拆解後的 provider 與 model 識別碼。
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* 將既有 system/user prompt 合併成一次 CLI 呼叫用的輸入。
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*/
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function opencodeModelConfig(model) {
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const [providerID, modelID] = model.includes('/') ? model.split('/', 2) : [process.env.OPENCODE_PROVIDER || 'google', model];
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return { providerID, modelID };
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function buildPrompt(systemPrompt, userContent) {
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return [
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'請依照以下系統指示處理使用者內容，並只輸出要求的最終結果。',
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'',
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'<system>',
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systemPrompt,
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'</system>',
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'',
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'<user>',
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userContent,
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'</user>',
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].join('\n');
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}
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/**
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* 建立傳給 axios 的共用請求選項，統一注入 headers 與 OpenCode 專用的 HTTPS agent。
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* 供本模組所有 OpenCode HTTP 呼叫共用，集中管理連線設定。
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* @param {Record<string, string>} headers - 要附加於請求的 HTTP 標頭。
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* @returns {{ headers: Record<string, string>, httpsAgent: import('https').Agent }} axios 請求選項物件。
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*/
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function opencodeAxiosOptions(headers) {
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return {
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headers,
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httpsAgent: getOpenCodeHttpsAgent(),
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};
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function cliArgs(provider, model, promptFile = null) {
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if (provider === 'codex') {
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return ['exec', '--model', model, '--sandbox', 'read-only', '--ask-for-approval', 'never', '--skip-git-repo-check', '-'];
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}
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if (provider === 'claude') {
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return ['--print', '--model', model, '--permission-mode', 'dontAsk', '--no-session-persistence'];
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}
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if (provider === 'opencode') {
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return ['run', '--model', model, '--format', 'default', '--file', promptFile, '請依附件 prompt.md 的完整內容執行，並只輸出要求的最終結果。'];
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}
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throw new Error(`不支援的 AI 助理 CLI: ${provider}`);
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}
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function sleep(ms) {
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return new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms));
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function summarizeCliError(e) {
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const stderr = String(e.stderr || '').trim();
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const stdout = String(e.stdout || '').trim();
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return (stderr || stdout || e.message || String(e)).slice(0, 1000);
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}
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/**
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* 從 OpenCode 訊息回應中抽取並串接所有文字片段。
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*
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* 以多重 fallback 相容不同包裹層級的回應結構（`parts` / `data.parts` /
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* `info.content` / `data.info.content`），逐片段取 `text` 或 `content` 後串接。
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*
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* @param {object} data - OpenCode `/session/{id}/message` 的回應資料物件。
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* @returns {string} 串接後的純文字內容；無可用片段時回傳空字串。
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*/
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function extractOpenCodeContent(data) {
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const parts = data.parts || data.data?.parts || data.info?.content || data.data?.info?.content || [];
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return parts
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.map(part => part.text || part.content || '')
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.filter(Boolean)
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.join('');
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}
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function summarizeErrorResponse(data) {
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if (data == null) return '';
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if (typeof data === 'string') return data.slice(0, 500);
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async function runAssistantCLI({ provider, command, model }, prompt) {
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let tempDir = null;
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let promptFile = null;
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if (provider === 'opencode') {
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tempDir = await mkdtemp(join(tmpdir(), 'ai-review-prompt-'));
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promptFile = join(tempDir, 'prompt.md');
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await writeFile(promptFile, prompt);
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}
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const args = cliArgs(provider, model, promptFile);
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const maxBuffer = Number(process.env.AI_ASSISTANT_MAX_BUFFER || 20 * 1024 * 1024);
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const timeout = Number(process.env.AI_ASSISTANT_TIMEOUT_MS || 15 * 60 * 1000);
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try {
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return JSON.stringify(data).slice(0, 500);
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} catch {
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return String(data).slice(0, 500);
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return await new Promise((resolve, reject) => {
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const child = childProcess.spawn(command, args, { env: process.env, stdio: ['pipe', 'pipe', 'pipe'] });
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let stdout = '';
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let stderr = '';
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let settled = false;
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const timer = setTimeout(() => {
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settled = true;
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child.kill('SIGTERM');
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reject(new Error(`${provider} CLI 逾時 (${timeout}ms)`));
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}, timeout);
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const append = (kind, chunk) => {
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if (kind === 'stdout') stdout += chunk;
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else stderr += chunk;
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if (stdout.length + stderr.length > maxBuffer) {
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settled = true;
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child.kill('SIGTERM');
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reject(new Error(`${provider} CLI 輸出超過 ${maxBuffer} bytes`));
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}
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};
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child.stdout.setEncoding('utf8');
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child.stderr.setEncoding('utf8');
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child.stdout.on('data', chunk => append('stdout', chunk));
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child.stderr.on('data', chunk => append('stderr', chunk));
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child.on('error', reject);
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child.on('close', (code, signal) => {
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clearTimeout(timer);
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if (settled) return;
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if (code === 0) resolve(stdout.trim());
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else reject(Object.assign(new Error(`${provider} CLI exited with ${code ?? signal}`), { stdout, stderr }));
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});
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child.stdin.end(provider === 'opencode' ? '' : prompt);
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});
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} finally {
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if (tempDir) await rm(tempDir, { recursive: true, force: true });
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}
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}
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function formatOpenCodeError(e) {
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const status = e.response?.status;
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const response = summarizeErrorResponse(e.response?.data);
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const statusText = status ? `HTTP ${status}` : e.message;
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return response ? `${statusText}: ${response}` : statusText;
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}
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function isTransientOpenCodeError(e) {
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const status = e.response?.status;
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return status === 500 || status === 502 || status === 503 || status === 504 || status === 429;
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}
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/**
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* 對 OpenCode server 執行一次完整對話：建立 session 後送出訊息並回傳結果。
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* 對目前環境可用的 AI 助理 CLI 送出一次對話請求並回傳純文字回應。
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* 先 POST `/session` 取得 session id（缺少則拋錯），再 POST
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* `/session/{id}/message` 送出 system prompt 與使用者內容，最後抽取回應文字。
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* 會發出兩次 HTTP 請求；網路或 API 錯誤會向外拋出，交由呼叫端處理。
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* @param {string} baseURL - OpenCode server 基底 URL（尾端斜線會被去除）。
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* @param {string} model - 模型識別字串，將交由 {@link opencodeModelConfig} 解析。
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* @param {string} systemPrompt - 系統提示詞。
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* @param {string} userContent - 使用者輸入內容。
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* @param {Record<string, string>} headers - 附加於請求的 HTTP 標頭。
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* @returns {Promise<{ content: string, data: object }>} 抽取後的文字內容與原始回應資料。
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* @throws {Error} 當回應中無 session id，或任一 HTTP 請求失敗時。
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*/
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async function chatOpenCode(baseURL, model, systemPrompt, userContent, headers) {
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const base = baseURL.replace(/\/$/, '');
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const { providerID, modelID } = opencodeModelConfig(model);
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const session = await axios.post(
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`${base}/session`,
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{ title: 'AI Code Review', model: { providerID, id: modelID } },
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opencodeAxiosOptions(headers)
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);
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const sessionID = session.data.id || session.data.data?.id;
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if (!sessionID) throw new Error('OpenCode session 建立失敗：回應中沒有 session id');
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const resp = await axios.post(
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`${base}/session/${sessionID}/message`,
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{
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model: { providerID, modelID },
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system: systemPrompt,
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parts: [{ type: 'text', text: userContent }],
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},
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opencodeAxiosOptions(headers)
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);
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return { content: extractOpenCodeContent(resp.data), data: resp.data };
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}
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async function chatOpenCodeWithRetry(baseURL, model, systemPrompt, userContent, headers) {
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const maxAttempts = Number(process.env.OPENCODE_RETRY_ATTEMPTS || 3);
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let lastError;
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for (let attempt = 1; attempt <= maxAttempts; attempt++) {
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try {
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return await chatOpenCode(baseURL, model, systemPrompt, userContent, headers);
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} catch (e) {
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lastError = e;
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if (!isTransientOpenCodeError(e) || attempt === maxAttempts) throw e;
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const delay = Math.min(1000 * 2 ** (attempt - 1), 8000);
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line(`[LLM] OpenCode 暫時性錯誤，${delay}ms 後重試 (${attempt}/${maxAttempts}): ${formatOpenCodeError(e)}`);
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await sleep(delay);
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}
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}
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throw lastError;
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}
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/**
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* 對 OpenCode server 送出一次對話請求並回傳模型純文字回應。
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*
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* 從設定取得 provider/baseURL/model；未設定 provider 時拋錯。成功時記錄
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* usage 並回傳內容。OpenCode 呼叫失敗時會記錄錯誤並向外拋出，讓呼叫端
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* 決定是否降級、略過單一角色或終止整體流程。
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* 從設定取得 provider/command/model；未偵測到 CLI 時拋錯。成功時記錄一次
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* usage 呼叫（CLI 通常不回傳 token 明細，因此 token 可能為 0）並回傳內容。
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*
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* @param {string} systemPrompt - 系統提示詞。
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* @param {string} userContent - 使用者輸入內容。
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* @returns {Promise<string>} 模型回應的純文字內容。
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* @throws {Error} 當未設定 OpenCode server（缺少 provider）時。
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||||
* @throws {Error} 當未偵測到可用 AI 助理 CLI，或 CLI 呼叫失敗時。
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*/
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export async function chat(systemPrompt, userContent) {
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const { provider, baseURL, model } = getLLMConfig();
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if (!provider) throw new Error('未設定 OpenCode server，請設定 OPENCODE_BASE_URL');
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const cfg = getLLMConfig();
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const { provider, command, model } = cfg;
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if (!provider || !command) throw new Error('未偵測到可用 AI 助理 CLI，請安裝 codex、claude 或 opencode');
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line(`[LLM] provider=${provider} model=${model}`);
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const headers = { 'Content-Type': 'application/json' };
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line(`[LLM] provider=${provider} command=${command} model=${model}`);
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try {
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const { content, data } = await chatOpenCodeWithRetry(baseURL, model, systemPrompt, userContent, headers);
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recordUsage(data);
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const content = await runAssistantCLI(cfg, buildPrompt(systemPrompt, userContent));
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recordUsage(null);
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return content;
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} catch (e) {
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const message = formatOpenCodeError(e);
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line(`[LLM] OpenCode 呼叫失敗: ${message}`);
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const message = summarizeCliError(e);
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line(`[LLM] ${provider} CLI 呼叫失敗: ${message}`);
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throw new Error(message);
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}
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}
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/**
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* 對 OpenCode 送出對話並將回應解析為 JSON 物件/陣列。
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* 對 AI 助理 CLI 送出對話並將回應解析為 JSON 物件/陣列。
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* 先取得文字回應，經 {@link extractJSONText} 抽出 JSON 片段後解析。
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* 解析失敗時記錄錯誤並回傳空陣列，不向外拋錯（容錯設計）。
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