# 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. Coder: `coderKickoff()` → implementiert + committet 3. Äußere `while(keepGoing)`-Schleife (für `--interactive`-Zusatzaufträge) 4. Loop (max. N Runden, Standard 2): Judge → `parseVerdict()` → PASS? → break. FAIL? → `parseBlockers()` → Fix → nächste Runde 5. Bei PASS + `--interactive`: Polling auf `interactiveContinueRequested`. Kein Zusatzauftrag → ShipIt. Zusatzauftrag → `coderKickoff()` → `keepGoing = true` 6. SHIP-Schritt: klares `PASS` → direkt SHIP (kein ShipIt-Call). `PASS WITH CONCERNS` → `shipitPrompt()` → SHIP/NO-SHIP 7. Loop-Erkennung: gleicher Blocker zweimal → Abbruch (`finalNotify()`) 8. 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. - **`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".