test phase

Author: igtm

README.md

@@ -4,6 +4,8 @@ llm による自立型 Cli コーディングエージェントライブラリ l
 
 ユーザーの指示通りコーディングし、自前の linter や formatter や test コードを評価フェーズに実行でき、通るまで修正します。
 llm api のインターフェースは litellm ライブラリを使用。Claude や OpenAI など自由な LLM を利用できます。
+モデルや API キーの設定方法は litellm のプロバイダ設定に準拠します。  
+詳細は https://docs.litellm.ai/docs/providers を参照してください。
 
 ## インストール方法
 
@@ -22,7 +24,6 @@ llm api のインターフェースは litellm ライブラリを使用。Claude
 
    これにより、プロジェクトディレクトリ内で `llm-coder` コマンドが利用可能になります。
 
-
 ## 使い方
 
 インストール後、以下のコマンドで CLI ツールを実行できます:
@@ -31,57 +32,72 @@ llm api のインターフェースは litellm ライブラリを使用。Claude
 llm-coder <プロンプト> [オプション...]
 ```
 
-# Parameter
+## 利用可能なオプション
+
+```
+positional arguments:
+  prompt                実行するプロンプト (省略時は標準入力から。TOMLファイルでも指定可能)
+
+options:
+  -h, --help            ヘルプメッセージを表示して終了
+  --config CONFIG       TOML設定ファイルのパス (デフォルト: llm_coder_config.toml)
+  --model MODEL, -m MODEL
+                        使用するLLMモデル (デフォルト: gpt-4.1-nano)
+  --temperature TEMPERATURE, -t TEMPERATURE
+                        LLMの温度パラメータ (デフォルト: 0.5)
+  --max-iterations MAX_ITERATIONS, -i MAX_ITERATIONS
+                        最大実行イテレーション数 (デフォルト: 10)
+  --allowed-dirs ALLOWED_DIRS [ALLOWED_DIRS ...]
+                        ファイルシステム操作を許可するディレクトリ（スペース区切りで複数指定可） (デフォルト: ['.', 'playground'])
+  --repository-description-prompt REPOSITORY_DESCRIPTION_PROMPT
+                        LLMに渡すリポジトリの説明プロンプト (デフォルト: TOMLファイルまたは空)
+```
+
+### 使用例
 
 ```sh
-llm_coder --model claude-3-opus-20240229 "Create a python script that outputs 'hello world'"
+# 基本的な使い方
+llm-coder "Create a python script that outputs 'hello world'"
+
+# モデルを指定
+llm-coder --model claude-3-opus-20240229 "Create a python script that outputs 'hello world'"
+
+# 温度と最大イテレーション数を指定
+llm-coder --temperature 0.7 --max-iterations 5 "Create a python script that outputs 'hello world'"
+
+# 許可するディレクトリを指定
+llm-coder --allowed-dirs . ./output ./src "Create a python script that outputs 'hello world'"
 ```
 
-# Configuration
+## 設定
+
+設定はコマンドライン引数または TOML ファイルを通じて行うことができます。
 
-Configuration can be done via command line arguments or a TOML file.
+**設定の優先順位**: コマンドライン引数 > TOML 設定ファイル > ハードコードされたデフォルト値
 
-## TOML Configuration Example
+### TOML 設定ファイルの例
 
-Create a `config.toml` file with the following content:
+デフォルトでは `llm_coder_config.toml` という名前の設定ファイルが読み込まれます。カスタム設定ファイルは `--config` オプションで指定できます。
 
 ```toml
-# Global configuration
+# グローバル設定
 model = "claude-3-opus-20240229"
 prompt = "Create a python script that outputs 'hello world'"
-# log_level = "INFO"
-# max_iterations = 5
-# temperature = 0.7
-# execute_tests = true
-
-# Global lint/format/test commands
-# lint_command = "pylint --disable=C0114,C0115,C0116,W0511"
-# format_command = "black"
-# test_command = "pytest"
-
-# Directory-specific configurations
-[directories.python_project]
-path = "src/python_project"
-lint_command = "pylint --disable=C0114,C0115,C0116,W0511"
-format_command = "black"
-test_command = "pytest"
-
-[directories.typescript_project]
-path = "src/typescript_project"
-lint_command = "eslint"
-format_command = "prettier --write"
-test_command = "jest"
+temperature = 0.5
+max_iterations = 10
+allowed_dirs = [".", "playground", "src"]
+repository_description_prompt = "このリポジトリはPythonのユーティリティツールです"
 ```
 
-Then run `llm_coder` with the `--config` option:
+設定ファイルを使用する場合:
 
 ```sh
-llm_coder --config config.toml
-```
-
-The tool will apply the appropriate lint/format/test commands based on the directory path of the generated code. Directory-specific configurations override global settings.
-
+# デフォルトの設定ファイル (llm_coder_config.toml) を使用
+llm-coder
 
+# カスタム設定ファイルを指定
+llm-coder --config my_config.toml
+```
 
 ### 開発中の直接実行
 
@@ -101,5 +117,3 @@ uv run python -m llm_coder.cli <引数...>
 # プロジェクトのルートディレクトリにいることを想定
 uv run python -m llm_coder.cli "Create a python script that outputs 'hello world'"
 ```
-
-`playground` ディレクトリは、生成されたコードやテストファイルなどを配置する作業スペースとして利用できます。

llm_coder/agent.py

@@ -17,7 +17,11 @@
 
 
 # デフォルトプロンプト定数
-COMPLETION_CHECK_PROMPT = "タスクは完了しましたか？まだ必要な操作がある場合は、ツールを呼び出して続行してください。"
+COMPLETION_CHECK_PROMPT = (
+    "タスクは完了しましたか？\n"
+    "もし完了していれば、返答に必ず「TASK_COMPLETE」という文字列を含めてください。\n"
+    "まだ必要な操作がある場合は、ツールを呼び出して続行してください。"
+)
 FINAL_SUMMARY_PROMPT = (
     "タスクが完了しました。実行した内容の要約と結果を教えてください。"
 )
@@ -77,12 +81,15 @@ def __init__(
             Dict[str, Any]
         ] = None,  # ツールリストをコンストラクタで受け取る
         final_summary_prompt: str = FINAL_SUMMARY_PROMPT,  # 最終要約用プロンプト
+        repository_description_prompt: str = None,  # リポジトリ説明プロンプト
     ):
         self.model = model
         self.temperature = temperature
         self.max_iterations = max_iterations
         self.conversation_history: List[Message] = []
         self.final_summary_prompt = final_summary_prompt
+        # repository_description_prompt が None または空文字列の場合はそのまま None または空文字列を保持
+        self.repository_description_prompt = repository_description_prompt
 
         # 利用可能なツールを設定
         self.available_tools = available_tools or []
@@ -99,6 +106,9 @@ def __init__(
             temperature=self.temperature,
             max_iterations=self.max_iterations,
             tool_count=len(self.available_tools),
+            repository_description_length=len(self.repository_description_prompt)
+            if self.repository_description_prompt
+            else 0,
         )
 
     async def _execute_tool(self, tool_name: str, arguments: Dict[str, Any]) -> str:
@@ -147,7 +157,16 @@ async def _planning_phase(self, prompt: str) -> None:
         self.conversation_history = []
         logger.debug("Conversation history initialized")
 
+        # リポジトリ説明をシステムプロンプトに含める (存在する場合のみ)
+        repo_context_message = ""
+        if (
+            self.repository_description_prompt
+            and self.repository_description_prompt.strip()
+        ):
+            repo_context_message = f"作業対象のリポジトリに関する背景情報:\n---\n{self.repository_description_prompt.strip()}\n---\n\n"
+
         system_message_content = (
+            f"{repo_context_message}"  # repo_context_message が空なら何も追加されない
             "あなたは自律型のコーディングエージェントです。提示されたタスクを解決するために"
             "ファイルシステム上のコードを読み込み、編集し、必要なら新規作成します。\n"
             "タスクを次のステップで実行してください：\n"
@@ -267,7 +286,7 @@ async def _execution_phase(self) -> bool:
                     history_length=len(self.conversation_history),
                 )
 
-                if not check_message_data.get("tool_calls") and "完了" in (
+                if not check_message_data.get("tool_calls") and "TASK_COMPLETE" in (
                     check_message_data.get("content") or ""
                 ):
                     logger.info("Task confirmed complete by LLM")
@@ -359,10 +378,7 @@ async def _execution_phase(self) -> bool:
             if (
                 not new_message_data.get("tool_calls")
                 and new_message_data.get("content")
-                and (
-                    "完了" in new_message_data.get("content")
-                    or "成功" in new_message_data.get("content")
-                )
+                and ("TASK_COMPLETE" in new_message_data.get("content"))
             ):
                 logger.info("Task completed successfully based on LLM response")
                 return True

llm_coder/cli.py

@@ -13,8 +13,6 @@
 )  # get_shell_command_tools をインポート
 import structlog  # structlog をインポート (agent.py と同様の設定を想定)
 
-# structlog の基本的な設定 (agent.py と同様に設定するか、共通の設定モジュールを作るのが望ましい)
-# ここでは簡易的に設定
 logger = structlog.get_logger("llm_coder.cli")
 
 
@@ -111,6 +109,16 @@ def parse_args():
         f" (デフォルト: {allowed_dirs_default if allowed_dirs_default != [os.getcwd()] else '現在の作業ディレクトリ'})",
     )
 
+    repository_description_prompt_default = config_values.get(
+        "repository_description_prompt", ""
+    )
+    parser.add_argument(
+        "--repository-description-prompt",
+        type=str,
+        default=repository_description_prompt_default,
+        help="LLMに渡すリポジトリの説明プロンプト (デフォルト: TOMLファイルまたは空)",
+    )
+
     # remaining_argv を使って、--config 以外の引数を解析
     return parser.parse_args(remaining_argv)
 
@@ -167,6 +175,7 @@ async def run_agent_from_cli(args):
         temperature=args.temperature,
         max_iterations=args.max_iterations,
         available_tools=all_available_tools,  # 更新されたツールリストを使用
+        repository_description_prompt=args.repository_description_prompt,  # リポジトリ説明プロンプトを渡す
     )
 
     logger.info("Starting agent run from CLI", prompt_length=len(prompt))

llm_coder/logging_config.py

@@ -22,13 +22,26 @@ allowed_dirs = [
     # "/tmp/llm_coder_output" # 必要に応じて他のディレクトリを追加
 ]
 
-# 今後追加される可能性のある設定:
-# log_level = "INFO" # "DEBUG", "INFO", "WARNING", "ERROR"
-# execute_tests = true # 生成されたコードのテストを自動実行するかどうか
-
-# ディレクトリ固有の設定 (README.md の例を参照)
-# [directories.python_project]
-# path = "src/python_project"
-# lint_command = "pylint --disable=C0114,C0115,C0116,W0511"
-# format_command = "black"
-# test_command = "pytest"
+# リポジトリの説明プロンプト (エージェントにリポジトリのコンテキストを理解させるために使用)
+repository_description_prompt = """
+## server ディレクトリ (Python FastAPIプロジェクト)
+
+### コマンド
+- **Lint:** `uv run ruff check .`
+- **Format:** `uv run ruff format .`
+- **Test:** `uv run pytest`
+
+## front ディレクトリ (TypeScript React Viteプロジェクト)
+
+### セットアップ
+プロジェクトのルートディレクトリ (front) で以下のコマンドを実行して、依存関係をインストールします。
+```bash
+yarn install
+```
+
+### コマンド (package.json の scripts を参照)
+- **Lint:** `yarn lint` (内部的に `eslint .` を実行)
+- **Format:** `yarn lint -- --fix` (eslint を使って修正) または別途 Prettier などを導入している場合はそのコマンド (`npx prettier --write .` など)
+- **Test:** `yarn test` (内部的に `vitest` を実行)
+
+"""

llm_coder_config.example.toml

@@ -14,7 +14,7 @@ class Item(BaseModel):
 
 @app.get("/")
 def read_root():
-    return "Hello Japan"
+    return "Hello USA"
 
 
 @app.get("/items/{item_id}")

main.py

@@ -10,7 +10,7 @@ def test_read_root():
     """
     response = client.get("/")
     assert response.status_code == 200
-    assert response.json() == "Hello Japan"
+    assert response.json() == "Hello USA"
 
 
 def test_read_item():