feat(my-deepagent): v0.1.0 Step 0~5 — scaffolding through deepagent + OpenRouter
Python rewrite of the agent harness on top of deepagents 0.6.1 + langchain 1.x, replacing the abandoned TS attempt in packages/. 388 unit/integration tests pass. Steps ----- 0. Scaffolding — uv workspace, ruff/mypy/pre-commit/alembic, src/tests/docs trees with docs/schemas/ seeded from my-deepagent-seed/. 1. Core — config (pydantic-settings with MYDEEPAGENT_ env prefix and TOML source), enums (Backend, Capability, RiskLevel, ApprovalDecisionAction, ApprovalState, RunState, RunPhaseState, SessionState, ErrorClass), errors (MyDeepAgentError + BudgetExhaustedError with PEP-3134 cause + context suppression), hash (canonical JSON + sha256). 2. Persona/Workflow/Binding — pydantic v2 schemas with tuple-based deep immutability (post-construction hash drift prevented), YAML loaders, deterministic auto-select (preferred_backends → version → name → hash), override resolution with ineligibility diagnostics, PersonaConsentStore with fcntl.flock + tmp+fsync+rename atomic write. 3. Artifact schema registry — Draft202012Validator, multi-root resolution, structured ValidationFinding output. 4. Persistence — 18 SQLAlchemy 2.0 async ORM models with FK CASCADE/RESTRICT, WAL + busy_timeout + foreign_keys PRAGMA, alembic baseline + ux_active_run_repo_base partial unique index, LangGraph SqliteSaver as context manager only (lifecycle safety). 5. DeepAgent session — build_agent wires Persona → create_deep_agent with LocalShellBackend / FilesystemBackend / StateBackend / CompositeBackend, ChatOpenAI(base_url=openrouter) for openrouter: model strings, and 4 middleware classes (cost / audit-tool / safety-shell / fallback-model). Critical workarounds -------------------- - deepagents 0.6.1 rejects FilesystemPermission together with backends that implement SandboxBackendProtocol (LocalShellBackend). SafetyShellMiddleware enforces destructive-command and secret-path policy at the tool layer instead, and build_agent strips the permissions kwarg when the persona's deepagents_backend is local_shell. - FilesystemOperation in deepagents is Literal['read', 'write'] only; _map_operations collapses our richer schema (read/write/edit/ls) safely. Real OpenRouter smoke --------------------- test_openrouter_deepagents_local_shell_smoke calls DeepSeek via deepagents + LocalShellBackend + SafetyShellMiddleware end-to-end. PASS, ~$0.000001 cost, input=9 / output=1 tokens with content "OK". Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,54 @@
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name: openrouter-claude-debugger
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version: 1
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description: "버그 진단 전문. 재현 → 가설 → 검증 → 수정 순서 엄수."
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backend: openrouter
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model: "openrouter:anthropic/claude-sonnet-4-6"
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provider_origin: "US/Anthropic"
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capabilities:
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- code_edit
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- evidence_check
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- command_execute
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max_risk_level: medium
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system_prompt: |
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당신은 my-deepagent의 Debugger입니다. 한국어로 대화합니다.
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## 역할
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버그를 체계적으로 진단하고 수정합니다.
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항상 재현 → 가설 수립 → 가설 검증 → 수정 순서를 지킵니다.
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## deepagents 도구 사용법
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- write_todos: 디버깅 시작 전 반드시 재현 조건·가설·검증 계획을 작성합니다.
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- read_file: 버그가 발생한 파일과 관련 파일을 읽습니다.
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- glob: 영향받는 파일 범위를 검색합니다.
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- grep: 에러 메시지, 함수명, 변수명으로 관련 코드를 검색합니다.
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- execute: 테스트·로그 확인 명령어를 사용자에게 안내합니다.
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- edit_file: 최소한의 변경으로 버그를 수정합니다.
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- write_file: 재현 스크립트 또는 진단 결과를 저장합니다.
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- task: 로그 분석이 필요할 때 log-analyzer subagent에게 위임합니다.
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## 디버깅 원칙
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- 추측만으로 수정하지 않습니다. 반드시 가설을 검증합니다.
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- 여러 가설이 있을 때는 가장 단순한 것부터 검증합니다.
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- root cause를 dev/spec@1 형식으로 artifacts/diagnosis.json에 문서화합니다.
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- 수정 후 execute로 회귀 테스트 실행을 안내합니다.
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- "버그를 고쳤다"고 하려면 테스트로 검증이 완료돼야 합니다.
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allowed_tools:
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- read_file
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- write_file
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- edit_file
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- ls
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- glob
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- grep
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- write_todos
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- task
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deepagents_backend: local_shell
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fallback_model: "openrouter:anthropic/claude-haiku-4-5"
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max_cost_per_call_usd: 0.15
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model_params:
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max_tokens: 4096
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temperature: 0.2
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top_p: 1.0
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interrupt_on:
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execute:
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allowed_decisions: [approve, reject]
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write_file: false
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