CD
a408bb32fe
1. 데드 코드 제거: execute() 146줄, _read_project_files() 31줄 2. 전 역할 agent 모드: summarize도 call_agent로 변경 3. 작업 취소: 취소/stop/cancel 입력으로 실행 중 작업 중단 4. 중복 방지: 채널당 1작업만 허용
260 lines
11 KiB
Python
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11 KiB
Python
"""Task Pipeline -- Plan -> Code(에이전트) -> Review -> 재시도 -> 총평 -> 기록.
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Coder는 에이전트 모드로 프로젝트 디렉토리에서 실행되어
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Gemini가 직접 파일을 읽고/쓰고/명령을 실행합니다.
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리뷰 실패 시 최대 MAX_REVIEW_RETRIES회 재시도합니다.
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"""
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import asyncio
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import json
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import logging
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import re
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from pathlib import Path
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from core.project_indexer import ProjectIndex
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from core.context_manager import ContextManager
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from core.gemini_caller import GeminiCaller, GeminiCallError
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from core.docs_manager import DocsManager
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MAX_REVIEW_RETRIES = 2
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logger = logging.getLogger("variet.pipeline")
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class TaskPipeline:
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"""작업 파이프라인: Plan -> Code(에이전트) -> Review(재시도) -> 기록."""
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def __init__(self, project_path: str, token_budget: int = 50_000,
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docs_subpath: str = "docs/wiki"):
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self.project_path = project_path
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self.index = ProjectIndex(project_path)
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self.ctx = ContextManager(self.index, token_budget)
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self.gemini = GeminiCaller(project_path)
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self.docs = DocsManager(project_path, docs_subpath)
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self.log: list[dict] = []
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def setup(self):
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"""프로젝트 인덱싱."""
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self.index.scan()
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return self
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# ──────────────────────────────────────────
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# Docs 컨텍스트 (모든 호출에 주입)
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# ──────────────────────────────────────────
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def _docs_context(self) -> str:
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"""Gemini 호출에 주입할 프로젝트 문서 컨텍스트."""
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index = self.docs.get_docs_index()
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return (
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f"\n{index}\n"
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f"작업 완료 시 관련 문서가 있으면 업데이트하세요.\n"
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f"docs 경로: {self.docs.docs_path}\n"
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)
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# ──────────────────────────────────────────
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# Plan
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# ──────────────────────────────────────────
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async def plan(self, user_request: str) -> dict:
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"""Planner로 태스크 분해."""
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context = self.ctx.gather(user_request)
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docs_ctx = self._docs_context()
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prompt = (
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f"## User Request\n{user_request}\n\n"
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f"## Project Context\n{context}\n\n"
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f"## Project Docs\n{docs_ctx}\n\n"
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f"Decompose this request into concrete tasks."
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)
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response = await self.gemini.call("planner", prompt, timeout=180)
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self._log("plan", user_request, response)
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plan = self._extract_json(response)
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return plan or {"summary": response, "tasks": [], "raw": response}
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# ──────────────────────────────────────────
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|
# Code (에이전트 모드 — Gemini가 직접 파일 쓰기)
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# ──────────────────────────────────────────
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async def code(self, task: dict) -> str:
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"""에이전트 모드로 코딩 — Gemini가 직접 파일 생성/수정."""
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docs_ctx = self._docs_context()
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prompt = (
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f"## Task\n{json.dumps(task, ensure_ascii=False, indent=2)}\n\n"
|
|
f"## Project Docs\n{docs_ctx}\n\n"
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f"위 태스크를 구현하세요. 파일을 직접 생성/수정하세요."
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|
)
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|
|
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response = await self.gemini.call_agent(
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"coder", prompt, cwd=self.project_path, timeout=300,
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|
)
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self._log("code", task.get("title", ""), response)
|
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return response
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# ──────────────────────────────────────────
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# Code 병렬 실행
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# ──────────────────────────────────────────
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async def code_parallel(self, tasks: list[dict]) -> list[str]:
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"""여러 태스크를 병렬로 코딩 (에이전트 모드)."""
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results = await asyncio.gather(
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*[self.code(task) for task in tasks],
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return_exceptions=True,
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)
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processed = []
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for i, result in enumerate(results):
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if isinstance(result, Exception):
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error_msg = f"[ERROR] Task {i+1} 실패: {result}"
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self._log("code_error", tasks[i].get("title", ""), error_msg)
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|
processed.append(error_msg)
|
|
else:
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processed.append(result)
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|
|
return processed
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# ──────────────────────────────────────────
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# Planner 자가 검증 (오케스트레이션)
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# ──────────────────────────────────────────
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async def planner_verify(
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self, user_request: str, plan: dict,
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code_outputs: list[str],
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) -> dict:
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"""Planner가 자기 계획의 달성 여부를 에이전트 모드로 검증.
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프로젝트 디렉토리에서 직접 파일을 읽어서 계획 충족 여부를 판단합니다.
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"""
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agent_reports = "\n".join(
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f"--- Agent {i+1} ---\n{output}"
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for i, output in enumerate(code_outputs)
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|
)
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prompt = (
|
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f"## 원래 사용자 요청\n{user_request}\n\n"
|
|
f"## 내가 세운 계획\n{json.dumps(plan, ensure_ascii=False, indent=2)}\n\n"
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|
f"## 에이전트 보고\n{agent_reports}\n\n"
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|
f"## 판단 요청\n"
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|
f"현재 디렉토리의 프로젝트 파일을 직접 읽어서 계획이 충족되었는지 확인하세요.\n"
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|
f"필요한 파일만 선택적으로 읽으세요.\n\n"
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f"충족되었으면 satisfied=true.\n"
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f"미충족이면 satisfied=false + 부족한 부분을 해결할 추가 태스크를 생성하세요.\n\n"
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f"반드시 아래 JSON만 출력하세요:\n"
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f"```json\n"
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f'{{\n'
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f' "satisfied": true|false,\n'
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f' "feedback": "판단 근거 (한국어)",\n'
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f' "additional_tasks": [\n'
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f' {{"id": 1, "title": "추가 태스크", "description": "구현 내용", "type": "modify"}}\n'
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f' ]\n'
|
|
f'}}\n'
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|
f"```"
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|
)
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response = await self.gemini.call_agent(
|
|
"planner", prompt, cwd=self.project_path, timeout=180,
|
|
)
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|
self._log("planner_verify", user_request, response)
|
|
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|
result = self._extract_json(response)
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|
return result or {"satisfied": True, "feedback": response}
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# ──────────────────────────────────────────
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# Batch Review
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# ──────────────────────────────────────────
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async def batch_review(self, tasks: list[dict], code_outputs: list[str]) -> dict:
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"""에이전트 모드로 프로젝트 파일을 직접 읽어 리뷰."""
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task_summaries = []
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for i, task in enumerate(tasks):
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title = task.get("title", task.get("description", f"Task {i+1}"))
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task_summaries.append(f"### Task {i+1}: {title}")
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agent_reports = []
|
|
for i, output in enumerate(code_outputs):
|
|
agent_reports.append(f"--- Agent {i+1} 보고 ---\n{output}")
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|
|
prompt = (
|
|
f"## 요청된 태스크\n{chr(10).join(task_summaries)}\n\n"
|
|
f"## 에이전트 보고\n{chr(10).join(agent_reports)}\n\n"
|
|
f"현재 디렉토리의 프로젝트 파일을 직접 읽어서 리뷰하세요.\n"
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|
f"필요한 파일만 선택적으로 확인하세요."
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|
)
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|
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|
response = await self.gemini.call_agent(
|
|
"reviewer", prompt, cwd=self.project_path, timeout=180,
|
|
)
|
|
self._log("batch_review", f"{len(tasks)} tasks", response)
|
|
|
|
review = self._extract_json(response)
|
|
return review or {"passed": True, "summary": response, "raw": response}
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# ──────────────────────────────────────────
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# 총평
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# ──────────────────────────────────────────
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|
|
async def summarize(self, user_request: str, plan: dict,
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code_outputs: list[str], review: dict) -> dict:
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"""전체 작업 결과 종합 총평."""
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prompt = (
|
|
f"## 원래 요청\n{user_request}\n\n"
|
|
f"## 태스크 수\n{len(plan.get('tasks', []))}개\n\n"
|
|
f"## 리뷰 결과\n{review.get('summary', str(review))}\n\n"
|
|
f"## 코딩 결과 요약\n"
|
|
f"{chr(10).join(code_outputs)}\n\n"
|
|
f"위 정보를 바탕으로 총평을 작성하세요."
|
|
)
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|
|
|
response = await self.gemini.call_agent(
|
|
"summarizer", prompt, cwd=self.project_path, timeout=120,
|
|
)
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|
self._log("summarize", user_request, response)
|
|
|
|
summary = self._extract_json(response)
|
|
return summary or {
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|
"title": "작업 완료",
|
|
"summary": response,
|
|
"changes": [],
|
|
"warnings": [],
|
|
"next_steps": [],
|
|
}
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# ──────────────────────────────────────────
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# 유틸리티
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# ──────────────────────────────────────────
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|
def _extract_json(self, text: str) -> dict | None:
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|
"""텍스트에서 JSON 블록 추출."""
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|
match = re.search(r"```json\s*\n(.*?)\n\s*```", text, re.DOTALL)
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|
if match:
|
|
try:
|
|
return json.loads(match.group(1))
|
|
except json.JSONDecodeError:
|
|
pass
|
|
|
|
brace_depth = 0
|
|
start = -1
|
|
for i, ch in enumerate(text):
|
|
if ch == '{':
|
|
if brace_depth == 0:
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start = i
|
|
brace_depth += 1
|
|
elif ch == '}':
|
|
brace_depth -= 1
|
|
if brace_depth == 0 and start >= 0:
|
|
try:
|
|
return json.loads(text[start:i + 1])
|
|
except json.JSONDecodeError:
|
|
start = -1
|
|
|
|
return None
|
|
|
|
def _log(self, phase: str, input_summary: str, output: str):
|
|
self.log.append({
|
|
"phase": phase,
|
|
"input": input_summary[:200],
|
|
"output": output[:500],
|
|
})
|