ishenwei/nexus
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

Update nexus: fix conflicts and sync local changes

Browse Source
This commit is contained in:
Shen Wei
2026-04-26 12:06:50 +08:00
parent 191797c01b
commit f09834b5a5
2443 changed files with 254323 additions and 255154 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

164
openclaw/xingjiang/oh-my-openagent (omo) 研究笔记.md
View File

@@ -1,82 +1,82 @@
---
title: oh-my-openagent (omo) 研究笔记
source:
author: shenwei
published:
created:
description:
tags: [oh-my-openagent, omo, opencode]
---
# oh-my-openagent (omo) 研究笔记
#oh-my-openagent #omo #opencode
## 核心理念
- **不绑定单一模型**: Claude / Kimi / GLM 用于编排，GPT 用于推理，Minimax 用于速度，Gemini 用于创意
- **模型只会越来越便宜越来越聪明**: 为开放的模型市场而构建
## 核心特性
| 特性 | 功能 |
|------|------|
| 🤖 Discipline Agents | Sisyphus 指挥 Hephaestus, Oracle, Librarian, Explore 并行工作 |
| ⚡ ultrawork / ulw | 一句话激活所有 agent，持续执行直到完成 |
| 🚪 IntentGate | 分析真实用户意图再分类/行动 |
| 🔗 Hash-Anchored Edit | LINE#ID + 内容哈希，零 stale-line 错误 |
| 🛠️ **LSP + AST-Grep** | 工作区重命名、预构建诊断、AST 感知重写 |
| 🧠 Background Agents | 并行运行 5+ 专家 |
| 📚 Built-in MCPs | Exa (web search), Context7 (docs), Grep.app |
| 🔁 Ralph Loop | 自循环直到 100% 完成 |
| ✅ Todo Enforcer | 强制任务完成 |
| 💬 Comment Checker | 检查注释质量 |
## LSP 集成详情
- **lsp_rename**: 工作区重命名
- **lsp_goto_definition**: 跳转到定义
- **lsp_find_references**: 查找引用
- **lsp_diagnostics**: 诊断
- **AST-Grep**: 25 种语言的模式感知代码搜索和重写
## Agents 架构
| Agent | 模型 | 职责 |
|-------|------|------|
| **Sisyphus** | opus-4-6 / kimi-k2.5 / glm-5 | 主 orchestrator，规划、委托、驱动任务完成 |
| **Hephaestus** | gpt-5.3-codex | 自主深度工作者，探索代码库、研究模式、端到端执行 |
| **Prometheus** | opus-4-6 / kimi-k2.5 / glm-5 | 战略规划者，面试模式提问、识别范围、构建计划 |
| **Oracle** | - | 架构/调试专家 |
| **Librarian** | - | 文档/代码搜索 |
| **Explore** | - | 快速代码库 grep |
## Agent 类别路由
- `visual-engineering` → 前端/UI/UX
- `deep` → 自主研究+执行
- `quick` → 单文件修改
- `ultrabrain` → 困难逻辑/架构决策
## ultrawork 命令
```bash
opencode run --agent sisyphus "ulw 实现 JWT 认证并添加测试"
```
或交互模式:
```bash
opencode --agent sisyphus
# 里面用 @plan 规划，/start-work 执行
```
## 安装验证
```bash
cat ~/.config/opencode/opencode.json | grep "oh-my-opencode"
```
## 相关链接
- GitHub: https://github.com/code-yeongyu/oh-my-openagent
- Discord: https://discord.gg/PUwSMR9XNk
- Sisyphus Labs: https://sisyphuslabs.ai
---
title: oh-my-openagent (omo) 研究笔记
source:
author: shenwei
published:
created:
description:
tags: [oh-my-openagent, omo, opencode]
---
# oh-my-openagent (omo) 研究笔记
#oh-my-openagent #omo #opencode
## 核心理念
- **不绑定单一模型**: Claude / Kimi / GLM 用于编排，GPT 用于推理，Minimax 用于速度，Gemini 用于创意
- **模型只会越来越便宜越来越聪明**: 为开放的模型市场而构建
## 核心特性
| 特性 | 功能 |
|------|------|
| 🤖 Discipline Agents | Sisyphus 指挥 Hephaestus, Oracle, Librarian, Explore 并行工作 |
| ⚡ ultrawork / ulw | 一句话激活所有 agent，持续执行直到完成 |
| 🚪 IntentGate | 分析真实用户意图再分类/行动 |
| 🔗 Hash-Anchored Edit | LINE#ID + 内容哈希，零 stale-line 错误 |
| 🛠️ **LSP + AST-Grep** | 工作区重命名、预构建诊断、AST 感知重写 |
| 🧠 Background Agents | 并行运行 5+ 专家 |
| 📚 Built-in MCPs | Exa (web search), Context7 (docs), Grep.app |
| 🔁 Ralph Loop | 自循环直到 100% 完成 |
| ✅ Todo Enforcer | 强制任务完成 |
| 💬 Comment Checker | 检查注释质量 |
## LSP 集成详情
- **lsp_rename**: 工作区重命名
- **lsp_goto_definition**: 跳转到定义
- **lsp_find_references**: 查找引用
- **lsp_diagnostics**: 诊断
- **AST-Grep**: 25 种语言的模式感知代码搜索和重写
## Agents 架构
| Agent | 模型 | 职责 |
|-------|------|------|
| **Sisyphus** | opus-4-6 / kimi-k2.5 / glm-5 | 主 orchestrator，规划、委托、驱动任务完成 |
| **Hephaestus** | gpt-5.3-codex | 自主深度工作者，探索代码库、研究模式、端到端执行 |
| **Prometheus** | opus-4-6 / kimi-k2.5 / glm-5 | 战略规划者，面试模式提问、识别范围、构建计划 |
| **Oracle** | - | 架构/调试专家 |
| **Librarian** | - | 文档/代码搜索 |
| **Explore** | - | 快速代码库 grep |
## Agent 类别路由
- `visual-engineering` → 前端/UI/UX
- `deep` → 自主研究+执行
- `quick` → 单文件修改
- `ultrabrain` → 困难逻辑/架构决策
## ultrawork 命令
```bash
opencode run --agent sisyphus "ulw 实现 JWT 认证并添加测试"
```
或交互模式:
```bash
opencode --agent sisyphus
# 里面用 @plan 规划，/start-work 执行
```
## 安装验证
```bash
cat ~/.config/opencode/opencode.json | grep "oh-my-opencode"
```
## 相关链接
- GitHub: https://github.com/code-yeongyu/oh-my-openagent
- Discord: https://discord.gg/PUwSMR9XNk
- Sisyphus Labs: https://sisyphuslabs.ai

300
openclaw/xingjiang/projects/smart-trip-quote/docs/TEST_PLAN.md
View File

@@ -1,150 +1,150 @@
---
title: Smart Trip Quote Web 端测试计划
source:
author: shenwei
published:
created:
description:
tags: []
---
# Smart Trip Quote Web 端测试计划
## 测试目标
验证 Web 端功能，包括用户登录、需求创建、行程管理等核心流程。
---
## 一、测试环境
| 项目 | 值 |
|------|-----|
| Web 地址 | http://192.168.3.189:8000 |
| Nginx 地址 | http://192.168.3.189:7777 |
| Admin 用户 | admin / admin123 |
| 数据库 | MariaDB (stq_db) |
---
## 二、测试用例
### 2.1 用户登录测试
| 用例ID | 测试项 | 预期结果 |
|--------|--------|----------|
| TC001 | 访问 Admin 登录页 | 页面正常显示样式 |
| TC002 | 使用正确凭据登录 | 登录成功，进入管理后台 |
| TC003 | 使用错误密码登录 | 提示用户名或密码错误 |
| TC004 | CSRF 防护验证 | 登录表单包含 csrf token |
### 2.2 旅行需求 (Requirement) 测试
| 用例ID | 测试项 | 预期结果 |
|--------|--------|----------|
| TC010 | 创建新需求 | 需求成功创建，返回需求ID |
| TC011 | 查看需求列表 | 显示所有需求记录 |
| TC012 | 查看需求详情 | 显示需求的完整信息 |
| TC013 | 更新需求状态 | 状态成功更新 |
### 2.3 行程 (Itinerary) 测试
| 用例ID | 测试项 | 预期结果 |
|--------|--------|----------|
| TC020 | 创建行程 | 行程成功创建 |
| TC021 | 行程关联目的地 | 目的地正确关联 |
| TC022 | 查看行程列表 | 显示所有行程 |
### 2.4 API 接口测试
| 用例ID | 接口 | 方法 | 预期结果 |
|--------|------|------|----------|
| TC030 | /api/requirements/ | GET | 返回需求列表 |
| TC031 | /api/requirements/ | POST | 创建新需求 |
| TC032 | /api/itineraries/ | GET | 返回行程列表 |
| TC033 | /api/webhook/requirement/ | POST | 处理 webhook 请求 |
### 2.5 Webhook 端点测试
| 用例ID | 测试项 | 预期结果 |
|--------|--------|----------|
| TC040 | n8n 触发需求创建 | 需求成功创建 |
| TC041 | n8n 触发行程优化 | 行程优化完成 |
---
## 三、测试数据准备
### 3.1 现有测试数据
- 需求: 3 条 (REQ_2026_001/002/003)
- 行程: 3 条 (ITN_2026_001/002/003)
- 目的地: 9 条
### 3.2 创建测试数据 (Django Shell)
```python
# 创建测试用户
python manage.py shell -c "
from django.contrib.auth.models import User
User.objects.create_user('test', 'test@test.com', 'test123')
"
# 创建测试需求
python manage.py shell -c "
from apps.models import Requirement
from django.contrib.auth.models import User
user = User.objects.first()
Requirement.objects.create(
requirement_id='TEST_001',
origin_input='测试需求',
group_total=2,
destination_cities='上海;杭州',
travel_start_date='2026-04-01',
travel_end_date='2026-04-05',
created_by=user
)
"
```
---
## 四、测试执行方式
### 4.1 手动测试
1. 打开浏览器访问 http://192.168.3.189:7777/admin/
2. 使用 admin/admin123 登录
3. 按测试用例逐项验证
### 4.2 自动化测试 (Django Test)
```bash
# 运行所有测试
docker compose exec web python manage.py test
# 运行特定测试
docker compose exec web python manage.py test tests.test_webhook_refactor -v 2
```
### 4.3 API 测试 (curl)
```bash
# 登录获取 CSRF token
curl -c cookies.txt http://192.168.3.189:8000/admin/login/
curl -b cookies.txt -X POST http://192.168.3.189:8000/admin/login/ \
-d "username=admin&password=admin123&csrfmiddlewaretoken=xxx"
# 测试 API
curl http://192.168.3.189:8000/api/requirements/
```
---
## 五、缺陷跟踪
| 缺陷ID | 描述 | 状态 |
|--------|------|------|
| - | - | - |
---
## 六、注意事项
1. **CSRF 问题**: 通过 Nginx 访问时需配置 CSRF_TRUSTED_ORIGINS
2. **静态文件**: 确保 collectstatic 已执行
3. **数据库**: 测试数据可在测试环境预先准备
---
title: Smart Trip Quote Web 端测试计划
source:
author: shenwei
published:
created:
description:
tags: []
---
# Smart Trip Quote Web 端测试计划
## 测试目标
验证 Web 端功能，包括用户登录、需求创建、行程管理等核心流程。
---
## 一、测试环境
| 项目 | 值 |
|------|-----|
| Web 地址 | http://192.168.3.189:8000 |
| Nginx 地址 | http://192.168.3.189:7777 |
| Admin 用户 | admin / admin123 |
| 数据库 | MariaDB (stq_db) |
---
## 二、测试用例
### 2.1 用户登录测试
| 用例ID | 测试项 | 预期结果 |
|--------|--------|----------|
| TC001 | 访问 Admin 登录页 | 页面正常显示样式 |
| TC002 | 使用正确凭据登录 | 登录成功，进入管理后台 |
| TC003 | 使用错误密码登录 | 提示用户名或密码错误 |
| TC004 | CSRF 防护验证 | 登录表单包含 csrf token |
### 2.2 旅行需求 (Requirement) 测试
| 用例ID | 测试项 | 预期结果 |
|--------|--------|----------|
| TC010 | 创建新需求 | 需求成功创建，返回需求ID |
| TC011 | 查看需求列表 | 显示所有需求记录 |
| TC012 | 查看需求详情 | 显示需求的完整信息 |
| TC013 | 更新需求状态 | 状态成功更新 |
### 2.3 行程 (Itinerary) 测试
| 用例ID | 测试项 | 预期结果 |
|--------|--------|----------|
| TC020 | 创建行程 | 行程成功创建 |
| TC021 | 行程关联目的地 | 目的地正确关联 |
| TC022 | 查看行程列表 | 显示所有行程 |
### 2.4 API 接口测试
| 用例ID | 接口 | 方法 | 预期结果 |
|--------|------|------|----------|
| TC030 | /api/requirements/ | GET | 返回需求列表 |
| TC031 | /api/requirements/ | POST | 创建新需求 |
| TC032 | /api/itineraries/ | GET | 返回行程列表 |
| TC033 | /api/webhook/requirement/ | POST | 处理 webhook 请求 |
### 2.5 Webhook 端点测试
| 用例ID | 测试项 | 预期结果 |
|--------|--------|----------|
| TC040 | n8n 触发需求创建 | 需求成功创建 |
| TC041 | n8n 触发行程优化 | 行程优化完成 |
---
## 三、测试数据准备
### 3.1 现有测试数据
- 需求: 3 条 (REQ_2026_001/002/003)
- 行程: 3 条 (ITN_2026_001/002/003)
- 目的地: 9 条
### 3.2 创建测试数据 (Django Shell)
```python
# 创建测试用户
python manage.py shell -c "
from django.contrib.auth.models import User
User.objects.create_user('test', 'test@test.com', 'test123')
"
# 创建测试需求
python manage.py shell -c "
from apps.models import Requirement
from django.contrib.auth.models import User
user = User.objects.first()
Requirement.objects.create(
requirement_id='TEST_001',
origin_input='测试需求',
group_total=2,
destination_cities='上海;杭州',
travel_start_date='2026-04-01',
travel_end_date='2026-04-05',
created_by=user
)
"
```
---
## 四、测试执行方式
### 4.1 手动测试
1. 打开浏览器访问 http://192.168.3.189:7777/admin/
2. 使用 admin/admin123 登录
3. 按测试用例逐项验证
### 4.2 自动化测试 (Django Test)
```bash
# 运行所有测试
docker compose exec web python manage.py test
# 运行特定测试
docker compose exec web python manage.py test tests.test_webhook_refactor -v 2
```
### 4.3 API 测试 (curl)
```bash
# 登录获取 CSRF token
curl -c cookies.txt http://192.168.3.189:8000/admin/login/
curl -b cookies.txt -X POST http://192.168.3.189:8000/admin/login/ \
-d "username=admin&password=admin123&csrfmiddlewaretoken=xxx"
# 测试 API
curl http://192.168.3.189:8000/api/requirements/
```
---
## 五、缺陷跟踪
| 缺陷ID | 描述 | 状态 |
|--------|------|------|
| - | - | - |
---
## 六、注意事项
1. **CSRF 问题**: 通过 Nginx 访问时需配置 CSRF_TRUSTED_ORIGINS
2. **静态文件**: 确保 collectstatic 已执行
3. **数据库**: 测试数据可在测试环境预先准备

2350
openclaw/xingjiang/projects/smart-trip-quote/plans/2026-03-20-webhook-views-improvement-plan.md
View File

File diff suppressed because it is too large Load Diff

196
openclaw/xingjiang/smart-trip-quote-客户演示提纲.md
View File

@@ -1,98 +1,98 @@
---
title: Smart Trip Quote 客户讲解提纲
source:
author: shenwei
published:
created:
description:
tags: []
---
# Smart Trip Quote 客户讲解提纲
> 2026-03-25 | 为明天客户演示准备
---
## 1. 项目介绍
**Smart Trip Quote（智能旅行报价系统）** 是一个利用 AI 大语言模型（LLM）技术，帮助旅行定制师快速分析和处理客户旅行需求的 SaaS 平台。
### 核心价值
- **智能化**: 用户只需用自然语言描述需求，系统自动提取结构化信息
- **高效**: 减少手动录入，报价周期从小时缩短到分钟级
- **多提供商支持**: 支持 OpenAI、Gemini、DeepSeek 等主流 LLM
### 技术栈
- 后端: Django + Django REST Framework
- 前端: Vue.js 3 + Vite
- 数据库: MariaDB
- AI: OpenAI/Gemini/DeepSeek API
- 部署: Docker + Nginx
---
## 2. 具体功能（Demo 流程）
### 2.1 需求提交（核心功能）
- 用户输入自然语言（如："我想明年3月去日本东京，5天，预算5000元"）
- LLM 自动解析：目的地、天数、人数、预算、偏好等
- 返回结构化数据，保存到数据库
> **Demo**: 在前端界面输入一句话，看系统如何自动提取信息
### 2.2 行程管理
- 根据需求生成旅行行程（Itinerary）
- 每日行程安排（Daily Schedule）
- 景点、酒店、餐厅信息管理
> **Demo**: 在管理后台查看已生成的行程
### 2.3 定价策略
- 景区定价策略配置
- 行程报价生成
- 支持 webhook 回调通知
> **Demo**: 查看定价规则配置界面
### 2.4 导出功能
- PDF 导出行程
- Word 文档导出
> **Demo**: 演示导出功能
### 2.5 管理后台
- 需求管理（审核、编辑）
- 行程管理
- 景点/酒店/餐厅管理
- 定价规则管理
- LLM 提示词管理
---
## 3. 进一步需求分析和讨论
### 3.1 产品路线图（待讨论）
- [ ] 景区，餐厅，酒店数据完善
- [ ] 行程规划范围约束条件和策略
- [ ] 约束条件，比如酒店入住一般安排在晚餐后
- [ ] 是否要根据景点游玩时间和用餐时间来规划
- [ ] 是否要根据景点游玩时间和用餐时间来规划
- [ ] 定价策略约束条件
### 3.2 客户可能关心的问题
- 数据安全与隐私
- 系统稳定性（SLA）
- 定制化需求
- 定价模式（服务器 vs AI vs 按量付费）
- 集成能力（CRM、其他系统）
### 3.3 技术讨论点
- 是否需要私有化部署？
- 是否有 API 集成需求？
- 数据迁移方案？
-
---
## 📎 快速参考
---
title: Smart Trip Quote 客户讲解提纲
source:
author: shenwei
published:
created:
description:
tags: []
---
# Smart Trip Quote 客户讲解提纲
> 2026-03-25 | 为明天客户演示准备
---
## 1. 项目介绍
**Smart Trip Quote（智能旅行报价系统）** 是一个利用 AI 大语言模型（LLM）技术，帮助旅行定制师快速分析和处理客户旅行需求的 SaaS 平台。
### 核心价值
- **智能化**: 用户只需用自然语言描述需求，系统自动提取结构化信息
- **高效**: 减少手动录入，报价周期从小时缩短到分钟级
- **多提供商支持**: 支持 OpenAI、Gemini、DeepSeek 等主流 LLM
### 技术栈
- 后端: Django + Django REST Framework
- 前端: Vue.js 3 + Vite
- 数据库: MariaDB
- AI: OpenAI/Gemini/DeepSeek API
- 部署: Docker + Nginx
---
## 2. 具体功能（Demo 流程）
### 2.1 需求提交（核心功能）
- 用户输入自然语言（如："我想明年3月去日本东京，5天，预算5000元"）
- LLM 自动解析：目的地、天数、人数、预算、偏好等
- 返回结构化数据，保存到数据库
> **Demo**: 在前端界面输入一句话，看系统如何自动提取信息
### 2.2 行程管理
- 根据需求生成旅行行程（Itinerary）
- 每日行程安排（Daily Schedule）
- 景点、酒店、餐厅信息管理
> **Demo**: 在管理后台查看已生成的行程
### 2.3 定价策略
- 景区定价策略配置
- 行程报价生成
- 支持 webhook 回调通知
> **Demo**: 查看定价规则配置界面
### 2.4 导出功能
- PDF 导出行程
- Word 文档导出
> **Demo**: 演示导出功能
### 2.5 管理后台
- 需求管理（审核、编辑）
- 行程管理
- 景点/酒店/餐厅管理
- 定价规则管理
- LLM 提示词管理
---
## 3. 进一步需求分析和讨论
### 3.1 产品路线图（待讨论）
- [ ] 景区，餐厅，酒店数据完善
- [ ] 行程规划范围约束条件和策略
- [ ] 约束条件，比如酒店入住一般安排在晚餐后
- [ ] 是否要根据景点游玩时间和用餐时间来规划
- [ ] 是否要根据景点游玩时间和用餐时间来规划
- [ ] 定价策略约束条件
### 3.2 客户可能关心的问题
- 数据安全与隐私
- 系统稳定性（SLA）
- 定制化需求
- 定价模式（服务器 vs AI vs 按量付费）
- 集成能力（CRM、其他系统）
### 3.3 技术讨论点
- 是否需要私有化部署？
- 是否有 API 集成需求？
- 数据迁移方案？
-
---
## 📎 快速参考