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Refatora backend: adiciona logs/tarefas, API aprimorada e autolist #116
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O que foi alterado (alto nível): - Novos modelos de banco de dados: TaskLog (logs de tarefas) e ApprovedProject (aprovações/ pagamentos). BackendTask ganha novos campos para suportar informações ricas de tarefa (title, description, category, price, technologies, deadline, early_bonus, estimated_hours, progress, allocated_agent e project_files em JSON), além de updated_at. Esses ajustes permitem rastreabilidade, auditoria e fluxo de aprovação. - API ampliada e reestruturada: criação de tarefas, listagem com filtros avançados, detalhes de tarefa com logs e arquivos de projeto, e novos endpoints para aprovar projetos e listar aprovações. A lógica de autenticação e tratamento de erros foi fortalecida. A listagem agora retorna dados enriquecidos (título, descrição, preço, tecnologias, deadline, etc.) com paginação; detalhes incluem logs históricos e estrutura de arquivos do projeto. - CodeBackEndAgent e integrações MCP: o CodeBackEndAgent passou a trabalhar com novas entradas de projeto (title, description, category, price, technologies, deadline, early_bonus) e habilita pensamento sequencial via MCP (sequential_thinking) e operações Git simuladas (git). Esses ajustes facilitam tarefas mais autônomas e rastreáveis. - Autolist local aprimorado: autolistlocalproject agora aceita show_contents (boolean) para controlar se apenas caminhos são retornados ou se conteúdos dos arquivos também são incluídos, reduzindo o tamanho de respostas quando necessário. - Docker e infraestrutura: Dockerfile atualizado para instalar Docker CLI, docker-compose plugin e Node.js, ampliando suporte a build/deploys locais e pipelines. - Backend/Celery: ajustes nos workers para passar novos argumentos das tarefas (inclui conteúdo do usuário) e manter consistência com o novo modelo de dados. - Limpeza/ajustes adicionais: remoção de um teste antigo, pequenas melhorias de formatação e compatibilidade entre módulos."} } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } } }}
Resumo das mudanças: - backend/Agents/AppAI/CodeBackend/ai.py: atualização do prompt em PT para CodeBackEndAgent. Reorganização do fluxo, remoção de trechos redundantes, ajustes de formatação e inclusão de orientações explícitas sobre o processo de análise inicial, salvamento de arquivos e padrões de design. O objetivo é tornar o prompt mais claro, eliminando textos desnecessários e reforçando boas práticas (evitar secrets, uso de type hints, docstrings, validação com Pydantic, etc.). - backend/celerybeat-schedule: diff binário; não há alterações de código legíveis reportadas. Pode indicar mudança de binários ou geração pelo ambiente de build. - frontend/devflow-co: dif de submódulo com estado dirty (Subproject commit ...-dirty), indicando alterações locais não registradas. Recomenda-se sincronizar o submódulo com o repositório remoto ou recriar/limpar o estado para evitar inconsistências. Motivo: - alinhar o prompt do CodeBackEndAgent com diretrizes de implementação, melhoria de legibilidade e fluxo de trabalho, além de deixar explícita a necessidade de listar o estado do projeto antes de alterações. - identificar e registrar mudanças em submódulos/binaries para que a equipe possa validar o estado do código e evitar merges com estados não estáveis. Ações sugeridas: - revisar as mudanças no ai.py e validar se o fluxo proposto atende aos requisitos do projeto. - se a alteração nos submódulos for necessária, fixe um estado estável do frontend/devflow-co e registre em um commit separado; senão, restaure para o estado limpo.
Resumo
Esta mudança introduz um fluxo obrigatório de trabalho no CodeBackEndAgent, reorganizando o guia de implementação, adicionando templates de salvamento e validações, e ajustando a forma de registrar alterações para facilitar auditoria e reduzir conflitos.
O que foi alterado
- ackend/Agents/AppAI/CodeBackend/ai.py
- Reestruturado o fluxo de trabalho obrigatório do CodeBackEndAgent com uma formatação mais clara e padronizada:
- 1) Análise inicial (SEMPRE EXECUTAR PRIMEIRO) com subtarefas numeradas (1.1) para orientar a listagem do estado do projeto via autolistlocalproject.
- 2) Desenvolvimento e Salvamento com subitens (2.1 a 2.4):
- 2.1 Regras de Implementação (pensamento sequencial, uso de git para staging e commits profissionais).
- 2.2 Salvamento de Arquivos (template JSON autosave com código de exemplo e caminho de destino).
- 2.3 Regras de design system (nomenclatura, tratamento de erros, docstrings, RESTful, type hints, validação com Pydantic).
- 2.4 Itens que não devem ser feitos (hardcoding, criar fora do diretório, sobrescrever sem verificação).
- 3) Formato de Resposta Final (3.1): exige retornar SOMENTE um JSON com as seções analysis_summary, implementation_details, saved_files e next_steps.
- Introduziu um formato de autosave para cada arquivo implementado, com estrutura JSON clara contendo code e path (exemplo com {local_to_save}).
- Ajustes no fluxo de geração de estado do projeto (autolistlocalproject) para suportar a verificação do conteúdo antes de salvar.
- Observação de alinhamento com as práticas de design de código, incluindo seções de regras, consequências e passos novos para geração de commits mais consistentes.
- backend/celerybeat-schedule
- Arquivo binário alterado conforme a mudança de conteúdo/estado de dependências do scheduler (diff binário).
- frontend/devflow-co
- Atualização do submódulo (commit alterado para refletir mudanças locais), indicado pela linha de commit de submódulo para um estado diferente (dirty).
Por que foi feito
- Padronizar e clarificar o fluxo de trabalho do CodeBackEndAgent, reduzindo ambiguidades durante a implementação e evitando conflitos de código.
- Introduzir templates de salvamento e validações claras para reduzir erros humanos e facilitar auditorias de mudanças.
- Tornar o formato de saída de commits mais previsível, com JSON bem definido, facilitando automação e integração com pipelines.
- Manter rastreabilidade de alterações em recursos binários (celerybeat-schedule) e manter o estado do submódulo frontend consistente com o repositório principal.
Como funciona agora (alto nível)
- O ai.py passa a orientar o fluxo com três grandes blocos:
- 1) Análise inicial: listar estado atual do projeto via autolistlocalproject, com o caminho definido por {local_to_save}.
- 2) Desenvolvimento e Salvamento: seguir regras de implementação, salvar arquivos com o template autosave contendo code e path, e aplicar as regras de design system. Também há um bloco explícito de coisas que não devem ser feitas.
- 3) Formato de Resposta Final: ao concluir, retornar apenas um JSON com as seções de summary e detalhes, mantendo consistência para automação.
- A estrutura de diretórios/arquivos para salvamento continua orientada pelo {local_to_save}, com uma sugestão explícita de salvar em caminhos como {local_to_save}/app/routes/... e similares.
Impactos e considerações
- Este commit não altera a lógica de negócio do backend, apenas o fluxo de trabalho e as diretrizes de implementação, com foco em documentação interna, qualidade de código e automação de commits.
- Arquivos binários (celerybeat-schedule) e o estado do submódulo frontend (devflow-co) foram atualizados; é recomendável validar o ambiente de build para garantir que não haja impactos de compatibilidade.
- Equipes devem seguir o novo formato de saída JSON para retornos de código, garantindo que pipelines e ferramentas de CI possam interpretar adequadamente as informações.
Próximos passos sugeridos
- Rodar a suíte de testes para garantir que as mudanças de fluxo não afetem a compatibilidade.
- Validar a geração de autosave para novos arquivos, confirmando que os caminhos estão corretos e que o código de exemplo atende aos padrões do projeto.
- Atualizar a documentação interna com o novo fluxo e exemplos de autosave.
- Confirmar o estado do submódulo frontend após o pull, evitando divergências entre repositório principal e submódulo.
Visão geral: este commit introduz um fluxo de pensamento sequencial para o CodeBackEndAgent, adiciona a ferramenta sequentialthinking e reestrutura a execução para permitir planejamento/reflexão, branches de pensamento, logging aprimorado e uso de RunConfig para paralelismo opcional. O QUE MUDOU (principais alterações) - Backend AI (backend/Agents/AppAI/CodeBackend/ai.py) - Ajustes de imports para suportar RunConfig, FunctionTool, FileSearchTool, WebSearchTool e Runner. - Implementação de novos modelos e classes: ThoughtArgs, SequentialThinkingState, método de formatação deThought (_format_thought) e processamento assíncrono com lock para segurança de concorrência. - Criação do tool_sequentialthinking (FunctionTool) com descrição, schema JSON e handler on_invoke que utiliza o estado global _state para registrar e formatar pensamentos. - Substituição de código legado (_sequential_thinking, _git_server) por integração com MCPServerStdio via Docker para o fluxo de pensamento sequencial. - Código reorganizado para inicializar o ambiente: mudança de diretório para local_to_save, criação do diretório Sessions, e registro de histórico de pensamentos com suporte a ramos (branches). - Atualização do fluxo do CodeBackEndAgent para retornar informações de uso, saved_files e histórico de pensamentos com suporte a logs formatados. - Runner e execução (backend/run_codeagent.py) - Adição de metadados do app em português (tipo_app, title, description, category, price, technologies, early_bonus, deadline). - Passagem do model para CodeBackEndAgent e ajuste de local_to_save para manter consistência com o novo ambiente. - Implementação de passagem de RunConfig com parallel_tool_calls habilitado, para permitir uso simultâneo de ferramentas quando apropriado. - Compatibilidade com a nova arquitetura de pensamento sequencial mantendo a saída com saved_files e total de tokens utilizados. - Arquivos de infraestrutura/integração - backend/celerybeat-schedule e frontend/devflow-co sofreram alterações relacionadas ao estado de submódulos, incluindo uma indicação de submódulo devflow-co dirty. Além disso, arquivos binários (session_1.db, celerybeat-schedule) foram atualizados/alterados pela compilação do backend. - Observação: alterações em arquivos binários não afetam o funcionamento do código fonte, porém refletem mudanças no estado de sessão e agendamento. - Impactos e considerações - Novo fluxo de pensamento sequencial aumenta a rastreabilidade das decisões (log formatado de pensamentos) e facilita o planejamento antes de ações. - Requisitos de ambiente: Docker/MCP para o sequentialthinking e configuração de RunConfig; manter dependências atualizadas (pydantic, asyncio, etc.). - Navegação de save/manifest e saved_files foi ajustada para refletir o novo fluxo de salvamento de arquivos modificados. Como validar - Executar CodeBackEndAgent com o novo fluxo de pensamento sequencial e confirmar que: - O tool sequentialthinking é invocado e registra pensamentos na formatação prevista. - saved_files é populado corretamente e refletido no resultado final. - O uso de tokens é reportado em total, input, reasoning e output conforme novo schema. - Verificar que o ambiente local é configurado para o local_to_save e que o diretório Sessions é criado. - Confirmar que o run_config com parallel_tool_calls funciona conforme esperado em cenários com múltiplas ferramentas. Observação final: o dif difere em vários arquivos além do código-fonte puro (binaries e submódulos). As mudanças não quebram a API esperada pelo código, mas exigem que o ambiente de execução tenha suporte para Docker/MCP e caminhos de diretório configurados corretamente.
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