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【产品目标】
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- 面向 Windows 小白用户：一句话输入
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- 自动判断任务类型：
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- chat：普通对话（如“今天天气怎么样”）
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- execution：本地执行任务（文件处理）
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- chat：
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- 直接调用 LLM 返回文本
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- execution：
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- 生成执行计划
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- 生成 Python 代码
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- 安全校验
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- 用户确认
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- 一次性子进程执行
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- 强制工作区副本目录：
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workspace/input
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workspace/output
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workspace/logs
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- MVP 明确不做：
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- 联网任务（搜索 / 爬取）
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- 鼠标 / 键盘自动化
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- 后台常驻
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- 多任务并行
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- 核心安全原则：
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- LLM 可以联网“思考”
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- Executor（执行器）禁止联网“动手”
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【项目结构（必须严格按此生成）】
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LocalAgent/
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main.py
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requirements.txt
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.env.example
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ui/
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chat_view.py
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task_guide_view.py
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llm/
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client.py
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prompts.py
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intent/
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classifier.py
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labels.py
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safety/
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rule_checker.py
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llm_reviewer.py
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executor/
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sandbox_runner.py
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workspace/
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input/
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output/
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logs/
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【统一 LLM 调用规则（非常重要）】
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- 所有模型（包括 qwen2.5:7b-instruct）都通过同一个 API：
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https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions
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- 不区分“本地 / 云端”客户端
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- 区分只体现在：
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- model name
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- prompt
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- temperature / max_tokens
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.env.example 中必须包含：
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LLM_API_URL=https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions
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LLM_API_KEY=your_api_key_here
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# 用于意图识别的小模型
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INTENT_MODEL_NAME=qwen2.5:7b-instruct
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# 用于对话 / 计划 / 代码生成的模型（可先用同一个）
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GENERATION_MODEL_NAME=Pro/zai-org/GLM-4.7
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【llm/client.py 要求】
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实现统一的 LLMClient：
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- 使用 requests.post
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- URL / API KEY 从 .env 读取
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- 提供方法：
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chat(
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messages: list[dict],
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model: str,
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temperature: float,
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max_tokens: int
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) -> str
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- payload 结构参考：
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{
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"model": model,
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"messages": messages,
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"stream": false,
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"temperature": temperature,
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"max_tokens": max_tokens
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}
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- headers:
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Authorization: Bearer <API_KEY>
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- 对网络异常 / 非 200 状态码做明确异常抛出
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- 不要在 client 中写任何业务逻辑
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【意图识别（核心修改点）】
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实现 intent/classifier.py：
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- 使用“小参数 LLM”（INTENT_MODEL_NAME，例如 qwen2.5:7b-instruct）
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- 目标：二分类
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- chat
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- execution
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- 要求输出结构化结果：
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{
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"label": "chat" | "execution",
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"confidence": 0.0 ~ 1.0,
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"reason": "中文解释，说明为什么这是执行任务/对话任务"
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}
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- Prompt 必须极短、强约束、可解析
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- Prompt 模板放在 llm/prompts.py
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- 对 LLM 输出：
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- 尝试解析 JSON
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- 若解析失败 / 字段缺失 → 走兜底逻辑（判为 chat）
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intent/labels.py：
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- 定义常量：
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CHAT
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EXECUTION
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- 定义阈值：
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EXECUTION_CONFIDENCE_THRESHOLD = 0.6
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- 低于阈值一律判定为 chat（宁可少执行，不可误执行）
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【Chat Task 流程】
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- 使用 GENERATION_MODEL_NAME
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- messages = 用户原始输入
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- 返回文本直接展示
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- 不触碰本地、不产出文件
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【Execution Task 流程】
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1) 生成执行计划
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- 可用 GENERATION_MODEL_NAME
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- 输出中文、可读
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- 明确：
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- 会做什么
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- 不会动原文件
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- 输入 / 输出目录
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- 可能失败的情况
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2) 生成 Python 执行代码
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- MVP 先内置“安全示例代码”：
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- 遍历 workspace/input
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- 复制文件到 workspace/output
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- 不依赖第三方库
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- 不修改原文件
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- 保存为 workspace/task_<id>.py
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3) safety/rule_checker.py（硬规则）
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- 静态扫描执行代码：
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- 禁止 requests / socket / urllib
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- 禁止访问非 workspace 路径
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- 禁止危险操作（os.remove, shutil.rmtree, subprocess 等）
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- 若违反，直接 fail
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4) safety/llm_reviewer.py（软规则）
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- 使用 GENERATION_MODEL_NAME
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- 输入：用户需求 + 执行计划 + 代码
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- 输出：pass / fail + 中文原因
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5) UI（小白引导式，方案 C）
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- 显示：
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- 判定原因 reason
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- 三步引导：
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1) 把文件复制到 input
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2) 我来处理
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3) 去 output 取
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- 执行计划
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- 风险提示
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- 【开始执行】按钮
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6) executor/sandbox_runner.py
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- 使用 subprocess 启动一次性 Python 子进程
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- 工作目录限定为 workspace
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- 捕获 stdout / stderr
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- 写入 workspace/logs/task_<id>.log
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- 执行完即退出
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- 执行器层不允许任何联网能力（由 rule_checker 保证）
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【UI（Tkinter）最小可跑要求】
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- main.py 启动 Tkinter 窗口
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- 顶部：输入框 + 发送按钮
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- 中部：输出区
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- 当识别为 execution：
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- 切换或弹出 task_guide_view
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- 执行完成后展示：
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- success / partial / failed
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- 成功 / 失败数量
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- 日志路径
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【requirements.txt（最小集）】
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- python-dotenv
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- requests
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【最小可跑验收标准】
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- 未配置 LLM_KEY 时给出明确错误提示
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- 输入“今天天气怎么样” → chat
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- 输入“把这个文件夹里的图片复制一份” → execution
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- execution 能生成 task_<id>.py 并真正执行
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- output / logs 中有真实文件
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【Plan 模式输出要求】
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1) 先输出整体实现计划（步骤、模块职责）
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2) 列出所有文件及其责任说明
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3) 再按文件路径逐个输出代码内容
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4) 确保 main.py 可直接运行
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5) main.py 顶部注释说明：
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- 如何配置 .env
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- 如何运行
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- 如何测试（往 input 放文件）
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