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Mimikko-zeus 8a538bb950 feat: refactor API key configuration and enhance application initialization

- Renamed `check_environment` to `check_api_key_configured` for clarity, simplifying the API key validation logic.
- Removed the blocking behavior of the API key check during application startup, allowing the app to run while providing a prompt for configuration.
- Updated `LocalAgentApp` to accept an `api_configured` parameter, enabling conditional messaging for API key setup.
- Enhanced the `SandboxRunner` to support backup management and improved execution result handling with detailed metrics.
- Integrated data governance strategies into the `HistoryManager`, ensuring compliance and improved data management.
- Added privacy settings and metrics tracking across various components to enhance user experience and application safety.

2026-02-27 14:32:30 +08:00

4.0 KiB

Raw Blame History

P1-04 需求分析失败处理优化方案

问题描述

问题标题: 需求分析失败时直接进入代码生成，模糊需求可能被执行
问题类型: 业务规则/数据一致性
所在位置: app/agent.py:467, app/agent.py:471

核心问题: 完整性检查报错时走"直接生成代码"路径，而非强制澄清/终止，导致模糊规则被执行，输出偏差和返工增加。

解决方案

1. 异常分级系统 (app/exceptions.py)

创建了需求分析异常分级系统，将异常分为四个级别：

CriticalInfoMissingException (严重级): 关键信息缺失，必须澄清才能继续
AmbiguousRequirementException (高级): 需求存在歧义，强制澄清
LowConfidenceException (中级): 置信度低，建议澄清但允许用户选择
CheckerFailureException (低级): 检查器本身失败，降级处理

2. 优化需求检查回调逻辑 (app/agent.py)

修改了 _on_requirement_checked 方法，根据异常类型采取不同策略：

def _on_requirement_checked(self, result: Optional[Dict], error: Optional[Exception]):
    # 分类异常
    exception = classify_requirement_error(result, error)
    
    # 根据异常严重程度决定处理策略
    if isinstance(exception, CriticalInfoMissingException):
        # 强制澄清
    elif isinstance(exception, AmbiguousRequirementException):
        # 强制澄清
    elif isinstance(exception, LowConfidenceException):
        # 提供选择：澄清或继续
    elif isinstance(exception, CheckerFailureException):
        # 降级处理，记录警告
    else:
        # 需求完整，直接继续

3. 度量指标记录 (app/metrics_logger.py)

创建了度量指标记录系统，跟踪以下指标：

澄清触发率: clarification_triggered / total_tasks
直接执行率: direct_execution / total_tasks
用户二次修改率: user_modifications / total_tasks
需求歧义导致失败率: ambiguity_failures / total_tasks

指标数据保存在 workspace/metrics/requirement_analysis.json，支持导出报告。

4. 增强需求检查 Prompt (llm/prompts.py)

更新了 REQUIREMENT_CHECK_SYSTEM prompt，明确了：

关键信息分类: critical_fields（必需）vs missing_info（可选）
严重程度判断: 4个级别的详细判断标准
输出格式: 增加 critical_fields 字段用于标识关键缺失信息

优化效果

处理流程对比

优化前:

需求检查失败 → 显示警告 → 直接生成代码 → 可能产生偏差

优化后:

需求检查失败 → 异常分级 → 
  - 关键信息缺失 → 强制澄清
  - 需求歧义 → 强制澄清
  - 低置信度 → 用户选择（澄清/继续）
  - 检查器失败 → 降级处理 + 警告

预期改进

减少模糊需求执行: 关键信息缺失时强制澄清，避免错误理解
提高代码质量: 需求明确后生成的代码更准确
降低返工率: 减少因需求理解偏差导致的二次修改
可追踪优化: 通过度量指标持续改进澄清策略

使用说明

度量指标查看

from app.metrics_logger import MetricsLogger
from pathlib import Path

logger = MetricsLogger(Path("workspace"))

# 获取摘要
summary = logger.get_summary()
print(f"澄清触发率: {summary['clarification_rate']:.1%}")
print(f"需求歧义失败率: {summary['failure_rate']:.1%}")

# 导出报告
report = logger.export_report(Path("workspace/metrics/report.md"))

自定义澄清阈值

可以通过修改 classify_requirement_error 函数中的判断逻辑来调整澄清触发的阈值。

建议的后续优化

动态阈值调整: 根据历史成功率自动调整置信度阈值
用户反馈收集: 在执行后询问用户是否符合预期，用于改进判断
A/B测试: 对比不同策略的效果，找到最优平衡点
智能默认值: 基于历史数据学习常用参数的默认值

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