This commit implements fully automatic injection of online research results into the LLM prompt without user clicks.
## Backend
### Environment Variables
- Added `PAPAYU_ONLINE_AUTO_USE_AS_CONTEXT=1` (default: 0) to enable automatic injection of online research results into subsequent `proposeActions` calls.
- Added `is_online_auto_use_as_context()` helper function in `online_research/mod.rs`.
### Command Changes
- **`propose_actions` command**: Added `online_fallback_reason: Option<String>` parameter to track the error code that triggered online fallback.
- **`llm_planner::plan` function**: Added `online_fallback_reason: Option<&str>` parameter for tracing.
- **Trace Enhancements**: Added `online_fallback_reason` field to trace when `online_fallback_executed` is true.
### Module Exports
- Made `extract_error_code_prefix` public in `online_research/fallback.rs` for frontend use.
## Frontend
### Project Settings
- Added `onlineAutoUseAsContext` state (persisted in `localStorage` as `papa_yu_online_auto_use_as_context`).
- Initialized from localStorage or defaults to `false`.
- Auto-saved to localStorage on change.
### Auto-Chain Flow
- When `plan.ok === false` and `plan.online_fallback_suggested` is present:
- If `onlineAutoUseAsContext === true` and not already attempted for this goal (cycle protection via `lastGoalWithOnlineFallbackRef`):
- Automatically calls `researchAnswer(query)`.
- Truncates result to `8000` chars and `10` sources (frontend-side limits).
- Immediately calls `proposeActions` again with:
- `online_context_md`
- `online_context_sources`
- `online_fallback_executed: true`
- `online_fallback_reason: error_code`
- `online_fallback_attempted: true`
- Displays the new plan/error without requiring "Use as context" button click.
- If `onlineAutoUseAsContext === false` or already attempted:
- Falls back to manual mode (shows online research block with "Use as context (once)" button).
### Cycle Protection
- `lastGoalWithOnlineFallbackRef` tracks the last goal that triggered online fallback.
- If the same goal triggers fallback again, auto-chain is skipped to prevent infinite loops.
- Maximum 1 auto-chain per user query.
### UI Enhancements
- **Online Research Block**:
- When `onlineAutoUseAsContext === true`: displays "Auto-used ✓" badge.
- Hides "Use as context (once)" button when auto-use is enabled.
- Adds "Disable auto-use" button (red) to disable auto-use for the current project.
- When disabled, shows system message: "Auto-use отключён для текущего проекта."
### API Updates
- **`proposeActions` in `tauri.ts`**: Added `onlineFallbackReason?: string | null` parameter.
## Tests
- **`online_context_auto_test.rs`**: Added unit tests for:
- `test_is_online_auto_use_disabled_by_default`
- `test_is_online_auto_use_enabled_when_set`
- `test_extract_error_code_prefix_timeout`
- `test_extract_error_code_prefix_schema`
- `test_extract_error_code_prefix_empty_when_no_prefix`
All tests pass.
## Documentation
### README.md
- Added "Auto-use (X4)" subsection under "Online Research":
- Describes `PAPAYU_ONLINE_AUTO_USE_AS_CONTEXT=1` env var (default: 0).
- Explains cycle protection: maximum 1 auto-chain per goal.
- Documents UI behavior: "Auto-used ✓" badge and "Disable auto-use" button.
## Behavior Summary
**Without auto-use (default):**
1. `proposeActions` → error + `online_fallback_suggested`
2. UI calls `researchAnswer`
3. UI displays online research block with "Use as context (once)" button
4. User clicks button → sets `onlineContextPending` → next `proposeActions` includes context
**With auto-use enabled (`PAPAYU_ONLINE_AUTO_USE_AS_CONTEXT=1`):**
1. `proposeActions` → error + `online_fallback_suggested`
2. UI calls `researchAnswer` automatically
3. UI displays online research block with "Auto-used ✓" badge
4. UI immediately calls `proposeActions` again with online context → displays new plan
5. If still fails → no retry (cycle protection)
## Build Status
- ✅ Backend: `cargo build --lib` (2 warnings about unused code for future features)
- ✅ Frontend: `npm run build`
- ✅ Tests: `cargo test online_context_auto_test --lib` (5 passed)
Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
|
||
|---|---|---|
| .github/workflows | ||
| docs | ||
| public | ||
| scripts | ||
| src | ||
| src-tauri | ||
| tests | ||
| .gitignore | ||
| AUDIT.md | ||
| CHANGELOG.md | ||
| env.openai.example | ||
| index.html | ||
| Makefile | ||
| package-lock.json | ||
| package.json | ||
| PAPA YU — Сборка и запуск.command | ||
| PAPA YU.command | ||
| README.md | ||
| start-with-openai.sh | ||
| tsconfig.json | ||
| tsconfig.node.json | ||
| vite.config.d.ts | ||
| vite.config.js | ||
| vite.config.ts | ||
PAPA YU v2.4.4
Десктопное приложение для анализа проекта и автоматических исправлений (README, .gitignore, tests/, структура) с транзакционным apply, реальным undo и autoCheck с откатом.
Единственная папка проекта
Вся разработка, сборка и запуск ведутся из этой папки (например /Users/.../Desktop/papa-yu). ТЗ и спецификации лежат отдельно в папке папа-ю на рабочем столе (не переносятся). Подробнее: docs/ЕДИНАЯ_ПАПКА_ПРОЕКТА.md.
Запуск без терминала: двойной клик по PAPA YU.command (только запуск) или по PAPA YU — Сборка и запуск.command (сборка + запуск).
Требования
- Node.js 18+
- Rust 1.70+
- npm
Запуск
cd papa-yu
npm install
npm run tauri dev
Из корня проекта можно также: cd src-tauri && cargo tauri dev.
Если в окне видно «Could not fetch a valid…» — фронт не загрузился. Запускайте приложение только так: в терминале из папки проекта выполните npm run tauri dev (это поднимает и Vite, и Tauri). Не открывайте скомпилированный .app без dev-сервера, если хотите видеть интерфейс.
Сборка
npm run tauri build
v2.4.4 — что реализовано
Анализ и профиль
- Анализ по пути — выбор папки или ввод пути вручную; анализ возвращает отчёт (findings, recommendations, actions, action_groups, fix_packs).
- Профиль по пути — автоматическое определение типа проекта (React/Vite, Next.js, Node, Rust, Python) и лимитов (max_actions_per_tx, timeout_sec, max_files). Профиль и лимиты отображаются в форме.
Применение и откат
- Транзакционное apply — перед применением создаётся снимок; после apply выполняется autoCheck (cargo check / npm run build и т.д.) с таймаутом из профиля. При падении проверки — автоматический откат.
- Лимиты профиля — в
apply_actions_txиrun_batchпроверяется число действий противmax_actions_per_tx; при превышении возвращается ошибка TOO_MANY_ACTIONS. Таймаут проверок задаётся из профиля. - Undo/Redo — откат последней транзакции и повтор; состояние отображается в UI.
Безопасность
- Защита путей — запрещено изменение служебных путей (.git, node_modules, target, dist и т.д.) и бинарных файлов; разрешены только текстовые расширения (см. guard в коде).
- Подтверждение — применение только при явном подтверждении пользователя (user_confirmed).
- Allowlist команд — в verify и auto_check выполняются только разрешённые команды с фиксированными аргументами (конфиг в
src-tauri/config/verify_allowlist.json).
UX
- Папки и файлы — выбор папки, прикрепление файлов (с фильтром расширений: .ts, .tsx, .rs, .py, .json, .toml и др.), ручной ввод пути.
- История сессий — по выбранному проекту отображается список сессий (дата, количество событий); после agentic run список обновляется.
- Горячие клавиши — Ctrl+Enter (Cmd+Enter на Mac): отправить/запустить анализ; Escape: сбросить превью изменений.
- Тёмная тема — переключатель в боковой панели; выбор сохраняется в localStorage; поддержка системных настроек темы.
- Экспорт/импорт настроек — кнопки «Экспорт» и «Импорт» в боковой панели для сохранения и восстановления всех настроек (проекты, профили, сессии, папки) в JSON-файл.
Режимы
- Batch — анализ → превью → при необходимости применение с проверками (одна команда
run_batch). - Исправить автоматически (agentic run) — цикл: анализ → план → превью → применение → проверка; при неудаче проверки — откат и повтор в пределах max_attempts.
- Безопасные исправления в один клик — генерация безопасных действий по отчёту → превью → применение с проверкой.
- Предложить исправления — план по отчёту и цели: при наличии настройки LLM — вызов внешнего API (OpenAI/Ollama и др.), иначе эвристика.
LLM-планировщик (опционально)
Для кнопки «Предложить исправления» можно включить генерацию плана через OpenAI-совместимый API. Задайте переменные окружения перед запуском приложения:
PAPAYU_LLM_API_URL— URL API (обязательно), например:- OpenAI:
https://api.openai.com/v1/chat/completions - Ollama (локально):
http://localhost:11434/v1/chat/completions
- OpenAI:
PAPAYU_LLM_API_KEY— API-ключ (для OpenAI и облачных API; для Ollama можно не задавать).PAPAYU_LLM_MODEL— модель (по умолчаниюgpt-4o-mini), для Ollama — напримерllama3.2.PAPAYU_LLM_STRICT_JSON— при1/trueдобавляетresponse_format: { type: "json_schema", ... }(OpenAI Structured Outputs; Ollama может не поддерживать).
Поведение strict / best-effort:
- Если strict включён: приложение отправляет
response_formatв API; при невалидном ответе — локальная валидация схемы отклоняет и выполняется 1 авто-ретрай с repair-подсказкой («Верни ТОЛЬКО валидный JSON…»). - Если strict выключен или провайдер не поддерживает: best-effort парсинг (извлечение из markdown), затем локальная валидация схемы; при неудаче — тот же repair-ретрай.
Пример для Ollama (без ключа, локально):
export PAPAYU_LLM_API_URL="http://localhost:11434/v1/chat/completions"
export PAPAYU_LLM_MODEL="llama3.2"
npm run tauri dev
После этого кнопка «Предложить исправления» будет строить план через выбранный LLM.
Если PAPAYU_LLM_API_URL не задан или пуст, используется встроенная эвристика (README, .gitignore, LICENSE, .env.example по правилам).
Online Research (опционально)
Команда research_answer_cmd: поиск через Tavily → fetch страниц (SSRF-safe) → LLM summarize с источниками. Вызов через researchAnswer(query) на фронте.
Env:
PAPAYU_ONLINE_RESEARCH=1— включить режим (по умолчанию выключен)PAPAYU_TAVILY_API_KEY— API-ключ Tavily (tavily.com)PAPAYU_ONLINE_MODEL— модель для summarize (по умолчанию из PAPAYU_LLM_MODEL)PAPAYU_ONLINE_MAX_SOURCES— макс. результатов поиска (default 5)PAPAYU_ONLINE_MAX_PAGES— макс. страниц для fetch (default 4)PAPAYU_ONLINE_PAGE_MAX_BYTES— лимит размера страницы (default 200000)PAPAYU_ONLINE_TIMEOUT_SEC— таймаут fetch (default 20)
Use as context: после online research кнопка «Use as context (once)» добавляет ответ в следующий PLAN/APPLY. Лимиты:
PAPAYU_ONLINE_CONTEXT_MAX_CHARS— макс. символов online summary (default 8000)PAPAYU_ONLINE_CONTEXT_MAX_SOURCES— макс. источников (default 10)- Online summary режется первым при превышении
PAPAYU_CONTEXT_MAX_TOTAL_CHARS.
Auto-use (X4):
PAPAYU_ONLINE_AUTO_USE_AS_CONTEXT=1— если включено, online research результат автоматически используется как контекст для повторногоproposeActionsбез участия пользователя (default 0).- Защита от циклов: максимум 1 auto-chain на один запрос (goal).
- UI: при auto-use показывается метка "Auto-used ✓"; кнопка "Disable auto-use" отключает для текущего проекта (сохраняется в localStorage).
Тестирование
- Юнит-тесты (Rust) — тесты для
detect_project_type,get_project_limits,is_protected_file,is_text_allowed(см.src-tauri/src/commands/get_project_profile.rsиapply_actions_tx.rs). Запуск:cd src-tauri && cargo test. - E2E сценарий — описание сценария «анализ → применение → undo» и критерии успеха см. в
docs/E2E_SCENARIO.md.
Архитектура
- Фронт: React 18, Vite 5, TypeScript; типы в
src/lib/types.ts, единый API-слой вsrc/lib/tauri.ts; компоненты PathSelector, AgenticResult, хук useUndoRedo. - Бэкенд: Tauri 2, Rust; команды в
src-tauri/src/commands/, транзакции и undo/redo вtx/, verify с таймаутом вverify.rs.
Документация
docs/IMPROVEMENTS.md— рекомендации по улучшениям.docs/E2E_SCENARIO.md— E2E сценарий и критерии успеха.docs/ОЦЕНКА_И_СЦЕНАРИЙ_РАССКАЗА.md— оценка необходимости обновлений и сценарий рассказа о программе по модулям.CHANGELOG.md— история изменений по версиям.