dschlueter/pi_coder
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chore: CLAUDE.md aus Repo entfernen und in .gitignore aufnehmen

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Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Dieter Schlüter 2026-05-29 21:27:40 +02:00
commit cac359b45f
2 changed files with 1 additions and 80 deletions
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1
.gitignore vendored
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@ -1,3 +1,4 @@
CLAUDE.md
*.bak
node_modules/
.DS_Store

80
CLAUDE.md
View file

@ -1,80 +0,0 @@
# CLAUDE.md
This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with code in this repository.
## Was ist dieses Repo?
Eine **TypeScript-Extension** für den [`pi`-Coding-Agent](https://github.com/earendil-works/pi) (`@earendil-works/pi-coding-agent`). Sie implementiert einen automatisierten **Coder → Judge → Fix**-Loop mit zwei lokalen llama.cpp-Servern.
Nach jeder Änderung an `pi-coder-judge-extension.ts` oder `models.json` muss deployed werden:
```bash
./install.sh # kopiert nach ~/.pi/agent/extensions/ und ~/.pi/agent/
# dann in pi agent: /reload
```
## Server-Lifecycle
```bash
./start-servers.sh # beide Container parallel starten (empfohlen, ~1–3 min)
./start-coder.sh # nur Coder :8001
./start-judge.sh # nur Judge :8002
./stop-servers.sh # beide stoppen
./status.sh # Container- und HTTP-Status beider Server
```
Die Start-Skripte stoppen existierende Container automatisch vor dem Neustart.
## Architektur der Extension
`pi-coder-judge-extension.ts` ist die einzige Logikdatei. Sie registriert alle Commands, das `apply_patch`-Custom-Tool und zwei Event-Hooks beim pi-Agent.
**Zwei LLM-Rollen:**
| Rolle | Port | Container | Alias |
|-------|------|-----------|-------|
| Coder (Implementierung, Fixes, Doku) | 8001 | `qwen36-27b-coder` | `qwen3.5-coder` |
| Judge (Review, ShipIt, QuickCheck) | 8002 | `qwen36-27b-judge` | `qwen3.5-judge` |
Beide nutzen dasselbe GGUF (`Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-IQ4_XS.gguf`), aber unterschiedliche Serverparameter.
**Zentraler Ablauf in `/optimize`:**
1. `writeTaskMd()` → TASK.md anlegen
2. `--continue`-Modus: Coder- und Judge-Server **parallel** via `Promise.all(waitUntilModelReady×2)` prüfen
3. Coder: `coderKickoff()` → implementiert + committet
4. Äußere `while(keepGoing)`-Schleife (für `--interactive`-Zusatzaufträge)
5. Loop (max. N Runden, Standard 2):
- Runde 1 (ohne `--continue`): `quickJudgePrompt()` / `quickJudgeWithTestsPrompt()` — kurzer Erstcheck
- Runde 2+: `judgePrompt()` / `judgeWithTestsPrompt()` — vollständige Analyse mit TASK.md
- `parseVerdict()` → PASS? → break. FAIL? → `parseBlockers()` → `normalizeForComparison()` → Loop-Check → Fix → nächste Runde
6. Bei PASS + `--interactive`: Polling auf `interactiveContinueRequested`. Zusatzauftrag → `coderKickoff()` → `keepGoing = true`
7. SHIP-Schritt: `PASS` oder (`PASS WITH CONCERNS` + `--approve-concerns`) → direkt SHIP. `PASS WITH CONCERNS` sonst → `shipitPrompt()` → SHIP/NO-SHIP
8. Loop-Erkennung: `normalizeForComparison(currentBlockers) === normalizeForComparison(lastBlockers)` → Abbruch
9. Optional: `runUpdateDoku()` bei `--with-doku`
**`tool_call`-Hook (edit-Reordering):** Sortiert Multi-Edit-Aufrufe auf dieselbe Datei von hinten nach vorne. Verhindert den Fehler „edits[n] doesn't match" wenn mehrere Stellen einer Datei auf einmal geändert werden.
**`apply_patch`-Tool:** Wendet unified diffs via `patch -p1` an — robuster als mehrfache `edit`-Aufrufe bei umfangreichen Änderungen.
**Inkrementelle Dokumentation (`runUpdateDoku`):** Git-Tags (`docs-last-commented`, `docs-last-readme`, `docs-last-bedienungsanleitung`) markieren den letzten Dokumentationslauf. Nur Dateien, die sich seitdem geändert haben, werden neu verarbeitet.
## Modell-Konfiguration (`models.json`)
Fünf Provider: `ollama` (lokale Ollama-Instanz), `llama-cpp` (:8000), `llama-cpp-coder` (:8001), `llama-cpp-judge` (:8002), `openrouter`. Die beiden llama-cpp-\*-Provider werden von der Extension via `switchModel()` automatisch gewechselt — nie manuell setzen wenn die Extension läuft.
Kritische Felder bei llama-cpp-Providern: `contextWindow` muss mit dem `-c`-Parameter im Start-Skript übereinstimmen (aktuell 262144). `maxTokens` begrenzt die Ausgabelänge pro Request.
## Wichtige Invarianten
- **`cancelRequested`** ist eine modulare Variable — sie wird von `/cancel` gesetzt und nach jedem Loop-Schritt in `/optimize` geprüft und zurückgesetzt.
- **`currentModelKey`** — Cache für `switchModel()`: speichert `"provider/modelId"` des zuletzt gesetzten Modells. Bei identischem Key wird `pi.setModel()` übersprungen. Wird im `finally`-Block auf `""` resettet.
- **`normalizeForComparison(s)`** — Hilfsfunktion für die Loop-Erkennung: normalisiert Whitespace und Satzzeichen vor dem String-Vergleich, verhindert False-Negatives.
- **`quickJudgePrompt()` / `quickJudgeWithTestsPrompt()`** — kompakte Prompt-Varianten für Runde 1 (ohne `--continue`): kein TASK.md, nur Diff + Testergebnis. Bei FAIL folgt Runde 2 mit `judgePrompt()`.
- **`interactivePauseActive` / `interactiveContinueRequested` / `interactivePauseTask`** — drei modulare Variablen für den `--interactive`-Modus. `interactivePauseActive` wird vom `/continue`-Command geprüft, um zwischen Interactive-Pause-Signal und normalem Fortsetzen zu unterscheiden. Alle drei werden im `finally`-Block zurückgesetzt.
- **`sendAndWait()`** wartet erst auf `idle`, dann `deliverAs: "followUp"` — verhindert „Agent is already processing".
- **`tickTaskMdStatus()`** nutzt Python3 für den String-Ersatz in TASK.md (kein Shell-Escaping-Problem).
- Beide Start-Skripte warten bis zu 90×2 s auf HTTP-Erreichbarkeit und führen dann einen Smoke-Test-Completion durch.
## GPU-Setup
Hardware: 2× RTX 3090 (device=1,2), tensor-split 0.5,0.5. KV-Cache: `q4_0` (25 % des fp16-VRAM — nötig für 262k Kontext auf 2× 24 GB). Für andere GPU-Konfigurationen: README.md Abschnitt „Anpassung".