corespine 0.1.0

Spine 家族的薄共享核:domain-neutral 底层原语(缝注册表 / observability / LLM 缝 / config / queue / conformance 基座)。

corespine

Spine 家族的薄共享核(见 ADR 0001)。 只装 domain-neutral 的底层原语——既不属于 RAG 也不属于 agent 的稳定地基,被 ragspine / agentspine 兄弟包各自依赖,不含任何它们的领域概念。

刻意地薄。按证据(rule of three)增长,不预先造框架。详见 CLAUDE.md 宪章。

🤖 给 AI / LLM: 用本库前先读 llms.txt(精简索引)与 docs/llms/(完整 API / recipes / 陷阱);pip install 后这些文档随包位于 site-packages/corespine/_llms/。

缝的元模式

每条缝都长一个样,核心 import 零 SDK、离线可跑:

Protocol + 离线确定性默认 + Registry / make_* 工厂 + 参数化 conformance

里面有什么

模块	原语
seam/registry.py	Registry:name→factory 解析(大小写/留白/连字符不敏感)+ entry-point 自动发现(corespine.<seam> group)+ 未知 spec 列清可用名 + lazy_extra_import(缺 extra 给"pip install …"友好提示)
observability/trace.py	TraceSink 协议 + InProcessPrivacyTraceSink:只记 code/计数/耗时,拒绝任何携带正文(answer/value/text/content…)的载荷
llm/provider.py	LLMProvider 协议 + 离线确定性 MockProvider(零网络、零 key、可复现)
config/env.py	load_from_env:把 PREFIX_* 环境变量读进一个 frozen dataclass(范式同 ragspine from_env)
queue/task_queue.py	TaskQueue 协议 + FakeQueue:同步内联执行 + 记录,离线/测试用
conformance/harness.py	ConformanceSuite × InvariantPack:把"实现 × 不变量"绑成笛卡尔积逐格执行(机制,具体不变量由各 app 自己绑)

本地开发(始终从包根)

uv venv .venv
VIRTUAL_ENV="$(pwd)/.venv" uv pip install -e ".[dev]"
.venv/bin/python -m pytest -q
.venv/bin/python -c "import corespine"

30 秒上手

from corespine import Registry, MockProvider, InProcessPrivacyTraceSink, FakeQueue

# 缝:一个 spec 选实现(大小写/留白不敏感;找不到列清可用名;还能 entry-point 自动发现)
reg: Registry = Registry("llm")
reg.register("mock", lambda **kw: MockProvider(**kw))
provider = reg.make("  MOCK ")
# OpenAI chat-completions 规范:messages 进,OpenAI 形状的 ChatCompletion 出(确定性可复现)
out = provider.chat([{"role": "user", "content": "hello"}])
print(out.choices[0].message.content)

# 隐私 trace:只记元数据;塞正文会被直接拒绝(raise TraceError)
sink = InProcessPrivacyTraceSink()
sink.emit("retrieve", count=3, took_ms=12)

# 任务队列:同步内联执行
q = FakeQueue()
jid = q.enqueue(lambda p: {"doubled": p["n"] * 2}, {"n": 21})
print(q.get(jid).result)                 # {'doubled': 42}