mcp-shrimp-task-manager/dist/tools/research/researchMode.js

Shrimp Task Manager is a task tool built for AI Agents, emphasizing chain-of-thought, reflection, and style consistency. It converts natural language into structured dev tasks with dependency tracking and iterative refinement, enabling agent-like develope

import { z } from "zod";
import path from "path";
import { fileURLToPath } from "url";
import { getResearchModePrompt } from "../../prompts/index.js";
import { getMemoryDir } from "../../utils/paths.js";
// 研究模式工具
export const researchModeSchema = z.object({
    topic: z
        .string()
        .min(5, {
        message: "研究主題不能少於5個字符，請提供明確的研究主題",
    })
        .describe("要研究的程式編程主題內容，應該明確且具體"),
    previousState: z
        .string()
        .optional()
        .default("")
        .describe("之前的研究狀態和內容摘要，第一次執行時為空，後續會包含之前詳細且關鍵的研究成果，這將幫助後續的研究"),
    currentState: z
        .string()
        .describe("當前 Agent 主要該執行的內容，例如使用網路工具搜尋某些關鍵字或分析特定程式碼，研究完畢後請呼叫 research_mode 來記錄狀態並與之前的`previousState`整合，這將幫助你更好的保存與執行研究內容"),
    nextSteps: z
        .string()
        .describe("後續的計劃、步驟或研究方向，用來約束 Agent 不偏離主題或走錯方向，如果研究過程中發現需要調整研究方向，請更新此欄位"),
});
export async function researchMode({ topic, previousState = "", currentState, nextSteps, }) {
    // 獲取基礎目錄路徑
    const __filename = fileURLToPath(import.meta.url);
    const __dirname = path.dirname(__filename);
    const PROJECT_ROOT = path.resolve(__dirname, "../../..");
    const MEMORY_DIR = await getMemoryDir();
    // 使用prompt生成器獲取最終prompt
    const prompt = await getResearchModePrompt({
        topic,
        previousState,
        currentState,
        nextSteps,
        memoryDir: MEMORY_DIR,
    });
    return {
        content: [
            {
                type: "text",
                text: prompt,
            },
        ],
    };
}
//# sourceMappingURL=researchMode.js.map