openai-compatible-task-master/build/llm/llm_breakup_task.js

使用MCP解析PRD文档并生成任务列表

import { callOpenAIAPI, cleanJsonContent } from './llm_utils.js';
import chalk from 'chalk';
// 解析子任务JSON响应
export function parseSubTasksResponse(jsonContent, parentTask) {
    const cleanedContent = cleanJsonContent(jsonContent);
    try {
        // 尝试将内容解析为JSON
        const data = JSON.parse(cleanedContent);
        if (!data.subTasks || !Array.isArray(data.subTasks)) {
            throw new Error('JSON响应格式不正确，无法找到子任务列表');
        }
        // 验证和处理子任务数据
        const subTasks = data.subTasks.map((task, index) => {
            // 验证必要字段
            if (!task.title || typeof task.title !== 'string') {
                throw new Error(`子任务响应格式不正确: 第${index + 1}个子任务缺少title字符串`);
            }
            if (!task.description || typeof task.description !== 'string') {
                throw new Error(`子任务响应格式不正确: 第${index + 1}个子任务缺少description字符串`);
            }
            if (!task.details || typeof task.details !== 'string') {
                throw new Error(`子任务响应格式不正确: 第${index + 1}个子任务缺少details字符串`);
            }
            if (!task.testStrategy || typeof task.testStrategy !== 'string') {
                throw new Error(`子任务响应格式不正确: 第${index + 1}个子任务缺少testStrategy字符串`);
            }
            // 验证优先级
            if (!['high', 'medium', 'low'].includes(String(task.priority).toLowerCase())) {
                console.warn(chalk.yellow(`子任务 ${index + 1} 的优先级 "${task.priority}" 无效，将默认为 "medium"`));
                task.priority = 'medium';
            }
            // 生成子任务ID（复合ID）
            const subTaskId = `${parentTask.id}.${index + 1}`;
            // 返回规范化的子任务数据
            return {
                id: subTaskId,
                title: String(task.title),
                description: String(task.description),
                status: 'pending',
                dependencies: task.dependencies ? task.dependencies.map(dep => `${parentTask.id}.${dep}`) : [],
                priority: String(task.priority).toLowerCase(),
                details: String(task.details),
                testStrategy: String(task.testStrategy),
                parentId: String(parentTask.id) // 设置父任务ID
            };
        });
        return subTasks;
    }
    catch (error) {
        const err = error;
        console.debug(chalk.blue("原始JSON内容:"), cleanedContent); // 记录清理后的JSON以供调试
        throw new Error(`LLM返回的子任务内容无法解析: ${err.message}`);
    }
}
// 调用OpenAI Compatible API将任务分解为子任务
export async function breakupTaskWithLLM(parentTask, prompt, openaiUrl, apiKey, model, streamMode, maxRetries = 2) {
    if (!apiKey) {
        throw new Error('API密钥未提供，请使用 --api-key 参数提供有效的API密钥');
    }
    // 构建系统提示
    const systemPrompt = `你是一个AI助手，负责将软件开发任务分解为更小的子任务。
你将收到一个父任务和一个提示，描述如何将该任务分解为子任务。
你的工作是创建一组结构良好的子任务，这些子任务共同完成父任务的目标。

指南:
1. 每个子任务应该是原子性的，专注于单一职责
2. 子任务应该遵循与父任务相同的数据结构
3. 子任务应该有明确的实现细节和测试策略
4. 子任务应该按照逻辑顺序排列
5. 为每个子任务分配适当的优先级（high/medium/low）
6. 子任务可以有依赖关系，但依赖应该是其他子任务的索引（从1开始）

期望的输出格式:
{
  "subTasks": [
    {
      "title": "子任务标题",
      "description": "子任务描述",
      "priority": "high|medium|low",
      "dependencies": [子任务依赖索引数组，如 ["1", "2"]，若无依赖则为空数组 []],
      "details": "实现细节",
      "testStrategy": "验证方法"
    },
    ...  // 其他子任务
  ]
}

重要: 你的回复必须仅包含有效的JSON，不要添加任何额外的解释、评论或代码块标记。必须使用简体中文回复。`;
    // 构建请求体
    const messages = [
        {
            role: 'system',
            content: systemPrompt,
        },
        {
            role: 'user',
            content: `这是需要分解的父任务:

任务ID: ${parentTask.id}
标题: ${parentTask.title}
描述: ${parentTask.description}
优先级: ${parentTask.priority}
详细信息: ${parentTask.details}
测试策略: ${parentTask.testStrategy}

分解提示:
${prompt || "请将此任务分解为更小的子任务，每个子任务应该专注于单一职责，并且可以独立完成。"}

请根据上述信息将任务分解为子任务。`,
        },
    ];
    // 实现重试机制
    let lastError = null;
    for (let attempt = 0; attempt <= maxRetries; attempt++) {
        try {
            const jsonContent = await callOpenAIAPI(messages, openaiUrl, apiKey, model, streamMode);
            return parseSubTasksResponse(jsonContent, parentTask);
        }
        catch (error) {
            lastError = error;
            console.warn(chalk.yellow(`尝试 ${attempt + 1}/${maxRetries + 1} 失败: ${lastError.message}`));
            // 最后一次尝试失败，抛出错误
            if (attempt === maxRetries) {
                throw new Error(`分解任务失败，已重试${maxRetries}次: ${lastError.message}`);
            }
            // 等待一段时间后重试
            const delay = Math.pow(2, attempt) * 1000; // 指数退避策略
            console.info(chalk.blue(`等待 ${delay / 1000} 秒后重试...`));
            await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, delay));
        }
    }
    // 这行代码理论上不会执行，但为了类型安全添加
    throw new Error(`分解任务失败: ${lastError?.message || '未知错误'}`);
}
//# sourceMappingURL=llm_breakup_task.js.map