simacode 0.1.4

SIMA(思码) is a modern AI orchestration workflow framework with intelligent ReAct mechanisms and comprehensive workflow orchestration capabilities

思码 (SimaCode)

English Version / 英文版本

基于 Python 构建的现代 AI 编排工作流框架，具备智能 ReAct（推理与行动）机制和全面的工作流编排能力。思码采用双模式运行：既可作为独立的终端工作流代理直接执行工作流，也可作为后端 API 服务，为企业工作流集成和自动化提供 RESTful API 和 WebSocket 服务。

🚀 特性

核心能力

• 智能工作流编排：先进的 ReAct 框架，理解并执行复杂的工作流任务
• 多智能体工作流系统：计划中的专业化智能体，用于不同工作流操作（文件、代码分析、系统命令、数据处理）
• MCP 工作流集成：完全支持模型上下文协议工具，提供无缝的 AI 驱动和直接命令行工作流访问
• 安全工作流执行：全面的权限系统和工作流操作安全检查
• 可扩展工作流架构：工具注册系统，支持自定义工作流能力和 MCP 工具插件
• 多提供商 AI 支持：目前支持 OpenAI 进行工作流决策，计划支持 Anthropic 和其他提供商

双模式运行

• 终端工作流代理模式：直接命令行交互，用于个人工作流执行和开发
• 后端工作流服务模式：RESTful API 和 WebSocket 端点，用于企业工作流集成
• DevGenius Agent 集成：通过标准化工作流 API 与 DevGenius Agent 框架无缝集成

📦 安装

先决条件

• Python 3.10 或更高版本
• Poetry（用于依赖管理）

从源码安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/QUSEIT/simacode.git
cd simacode

# 安装依赖
poetry install

# 安装开发依赖（可选）
poetry install --with dev

快速开始

终端工作流代理模式

# 初始化新的工作流项目
simacode init

# 启动交互式工作流模式
simacode chat --interactive

# 运行单个工作流命令
simacode chat "创建一个完整的 Python 项目，包含测试和文档"

# 检查工作流配置
simacode config

后端工作流服务模式

# 启动工作流编排服务器
simacode serve --host 0.0.0.0 --port 8000

# 使用自定义工作流配置启动
simacode api --config workflow_config.yaml

# 检查工作流 API 状态
curl http://localhost:8000/health

🎯 使用方法

终端工作流代理模式

# 显示帮助
simacode --help

# 显示版本
simacode --version

# 初始化工作流项目
simacode init

# 启动工作流执行
simacode chat "您的工作流请求"

# 交互式工作流模式
simacode chat --interactive

# 使用 ReAct 引擎进行智能工作流编排
simacode chat --react "创建一个完整的 Python 项目，包含测试和文档"

# 交互式 ReAct 工作流模式
simacode chat --react --interactive

# 恢复工作流会话
simacode chat --react --session-id <session_id>

# 工作流配置管理
simacode config --check

后端工作流服务模式

# 启动工作流编排服务器
simacode serve --host 0.0.0.0 --port 8000

# 使用自定义工作流配置启动
simacode api --config workflow_config.yaml --workers 4

# 使用特定 AI 提供商启动工作流
simacode serve --ai-provider anthropic --model claude-3

# 启用开发模式并自动重载
simacode serve --dev --reload

工作流 API 端点

工作流编排服务器运行后，您可以访问：

# 健康检查
GET /health

# 单次工作流完成
POST /api/v1/chat/
Content-Type: application/json
{
  "message": "创建一个完整的 Python 项目，包含测试和文档",
  "session_id": "可选的工作流会话ID"
}

# 流式工作流执行
POST /api/v1/chat/stream/

# ReAct 工作流编排
POST /api/v1/react/execute/
{
  "task": "创建一个包含 CI/CD 流水线的综合性 Python 项目",
  "context": {}
}

# WebSocket 实时工作流交互
WS /api/v1/chat/ws/

# WebSocket ReAct 工作流执行
WS /api/v1/react/ws/

🔧 MCP 工作流工具集成

思码为模型上下文协议（MCP）工具提供全面支持，既可以进行 AI 辅助的工作流编排，也可以直接命令行访问工作流工具。

使用 MCP 工具的两种方式

1. AI 辅助工作流使用（ReAct 模式）

让 AI 基于您的自然语言工作流请求智能编排和使用 MCP 工作流工具：

# 启动带有 MCP 工具的交互式 ReAct 工作流模式
simacode chat --react --interactive

# 工作流对话示例：
> 创建一个数据处理工作流，读取 config.yaml，处理数据并生成报告
# AI 将自动编排文件工具、数据处理工具和报告工具

> 构建一个网页抓取工作流，从多个 URL 提取数据并整合结果
# AI 将编排网页抓取 MCP 工具和数据整合工作流

> 设置完整的项目工作流，包含测试、文档和部署
# AI 将编排文件管理、测试工具和部署工作流工具

2. 直接工作流工具执行

精确控制特定 MCP 工作流工具的直接执行：

# 初始化 MCP 工作流集成
simacode mcp init

# 列出所有可用的工作流工具
simacode mcp list

# 搜索特定的工作流工具
simacode mcp search "file"
simacode mcp search "workflow" --fuzzy

# 获取详细的工作流工具信息
simacode mcp info file_tools:read_file

# 使用参数执行工作流工具
simacode mcp run file_tools:read_file --param file_path=/path/to/file.txt

# 交互式工作流参数输入
simacode mcp run web_tools:fetch_url --interactive

# 使用 JSON 工作流参数执行
simacode mcp run data_tools:process_json --params '{"data": {"key": "value"}, "operation": "filter"}'

# 试运行以查看将执行的工作流
simacode mcp run my_workflow_tool --param input=test --dry-run

# 显示工作流系统状态
simacode mcp status

MCP 配置

创建 MCP 配置文件来定义您的工具服务器：

# .simacode/mcp.yaml
servers:
  file_tools:
    command: ["python", "-m", "file_mcp_server"]
    args: ["--port", "3001"]
    env:
      SERVER_NAME: "file_tools"
    working_directory: "/tmp"

  web_tools:
    command: ["node", "web-mcp-server.js"]
    args: ["--config", "web-config.json"]
    env:
      NODE_ENV: "production"

  data_tools:
    command: ["./data-server"]
    args: ["--mode", "mcp"]

discovery:
  mode: "active"          # 自动发现新工具
  interval: 60            # 每 60 秒检查一次
  auto_register: true     # 自动注册新工具

updates:
  enable_hot_updates: true    # 热重载工具变更
  batch_updates: true         # 批量处理多个更新
  max_concurrent: 5           # 最大并发更新数

namespaces:
  require_namespaces: true       # 使用命名空间避免冲突
  conflict_resolution: "suffix"  # 名称冲突解决方式
  auto_create_aliases: true      # 为工具创建短别名

MCP 故障排除

网络代理问题

⚠️ 重要提示：如果您使用网络代理（HTTP/HTTPS/SOCKS 代理），可能会干扰 MCP WebSocket 连接并导致初始化失败。

常见错误症状：

• simacode mcp init 因 WebSocket 连接错误失败
• 错误消息如 "python-socks is required to use a SOCKS proxy"
• MCP 服务在 simacode mcp status 中显示为 "Disabled"

解决方案：

1. 临时禁用代理：如果可能，在 MCP 初始化期间临时禁用代理：

   # 临时禁用代理
   unset http_proxy https_proxy HTTP_PROXY HTTPS_PROXY
   
   # 初始化 MCP
   simacode mcp init
   
   # 如需要可重新启用代理
   export http_proxy=您的代理URL
   

2. 配置代理绕过：将 localhost 和 MCP 服务端口添加到代理绕过列表：

   # 对于大多数代理工具，将这些添加到 no_proxy
   export no_proxy="localhost,127.0.0.1,*.local"
   

3. 安装代理依赖：如果必须使用 SOCKS 代理，请安装所需依赖：

   pip install python-socks
   

4. 检查 MCP 服务状态：解决代理问题后，验证 MCP 是否正常工作：

   simacode mcp status
   simacode chat --react "测试 MCP 功能"
   

为什么会发生这种情况：

• MCP 工具通过 WebSocket 连接与 localhost 通信
• 代理可能会拦截这些本地连接
• 某些代理配置需要额外的依赖，如 python-socks
• WebSocket 协议对代理干扰较为敏感

MCP 工具示例

文件操作

# 读取文件
simacode mcp run file_tools:read_file --param file_path=config.yaml

# 写入文件
simacode mcp run file_tools:write_file \
  --param file_path=output.txt \
  --param content="你好，世界！" \
  --param append=false

网络操作

# 获取 URL 内容
simacode mcp run web_tools:fetch_url --param url=https://api.github.com/users/octocat

# 抓取网页
simacode mcp run web_tools:scrape_page \
  --param url=https://example.com \
  --param selector="h1" \
  --param extract=text

数据处理

# 处理 JSON 数据
simacode mcp run data_tools:process_json \
  --params '{"data": [1,2,3,4,5], "operation": "filter", "parameters": {"min": 3}}'

交互式使用

# 交互式模式引导您完成参数输入
simacode mcp run complex_tool --interactive

# 交互式会话示例：
Tool: complex_tool
Description: 具有多个参数的复杂工具

file_path (输入文件路径) [必需]: /path/to/input.txt
operation (要执行的操作) [可选]: process
options (其他选项，JSON 格式) [可选]: {"verbose": true}

MCP 工具开发

要集成您自己的 MCP 工具：

1. 开发 MCP 服务器：创建实现 MCP 协议的服务器
2. 添加到配置：将服务器配置添加到您的 MCP 配置文件
3. 自动发现：工具将被自动发现和注册
4. AI 集成：工具对 AI 和直接 CLI 使用均可用

最小 MCP 服务器配置示例：

servers:
  my_custom_tools:
    command: ["python", "-m", "my_mcp_server"]
    args: ["--port", "3000"]
    env:
      DEBUG: "true"

MCP 使用场景

何时使用 AI 辅助模式（ReAct）

✅ 最适合：

• 探索性任务，不确定使用哪些工具
• 需要多个工具的复杂工作流
• 自然语言问题描述
• 了解可用工具
• 需要智能规划和决策的任务

示例：

simacode chat --react --interactive
> "我需要分析 data.json 中的 JSON 数据，提取用户信息，并保存为 CSV 文件"
# AI 将自动：
# 1. 使用文件工具读取 data.json
# 2. 使用数据处理工具提取用户信息
# 3. 使用文件工具写入 CSV 输出

何时使用直接执行

✅ 最适合：

• 精确控制工具执行
• 脚本编写和自动化
• 已知工作流和特定参数
• 测试单个工具
• 与其他命令行工具集成

示例：

# 精确、可脚本化的工具执行
simacode mcp run file_tools:read_file --param file_path=data.json | \
simacode mcp run data_tools:extract_users --param format=csv | \
simacode mcp run file_tools:write_file --param file_path=users.csv

对比表

方面	AI 辅助（ReAct）	直接执行
控制	AI 决定工具和参数	用户完全控制
学习曲线	自然语言，易于开始	需要工具知识
灵活性	适应复杂场景	精确、可预测
自动化	交互式、对话式	可脚本化、管道友好
错误处理	AI 可重试和适应	手动错误处理
使用场景	探索、复杂任务	自动化、精确工作流

配置

思码使用分层配置系统：

1. 运行时配置（CLI 参数）
2. 项目配置（.simacode/config.yaml）
3. 用户配置（~/.simacode/config.yaml）
4. 默认配置（内置）

环境变量

• SIMACODE_API_KEY：您的 AI 提供商 API 密钥
• OPENAI_API_KEY：OpenAI 的替代密钥

配置示例

# .simacode/config.yaml
project_name: "我的超棒项目"

ai:
  provider: "openai"
  model: "gpt-4"
  temperature: 0.1

security:
  allowed_paths:
    - "./src"
    - "./tests"

logging:
  level: "DEBUG"
  file_path: ".simacode/logs/simacode.log"

🏗️ 架构

思码采用清晰的双模式架构，具有不同的层次，支持终端和 API 操作：

双模式架构

核心服务层

• 统一业务逻辑：共享的 ReAct 引擎、工具系统和 AI 集成
• 配置管理：基于 YAML 的配置，使用 Pydantic 验证
• 会话管理：多用户会话处理和持久化
• 安全框架：全面的基于权限的访问控制

接口层

• CLI 层：带有 Click 的命令行界面，用于终端 AI Agent 模式
• API 层：基于 FastAPI 的 RESTful 和 WebSocket 服务，用于后端集成
• 两种模式共享：相同的核心能力，确保功能一致性

核心组件

✅ 已实现组件

• CLI 层：带有 Click 和 MCP 工具命令的命令行界面
• 配置：基于 YAML 的配置，使用 Pydantic 验证
• 日志记录：带有 Rich 格式化的结构化日志
• ReAct 引擎：智能任务规划和执行，集成 MCP 工具
• 工具系统：可扩展框架，内置工具（bash、file_read、file_write）
• MCP 集成：完整的模型上下文协议支持，包括：
  • 工具包装器：MCP 工具与思码的无缝集成
  • 工具注册表：集中管理和命名空间处理
  • 自动发现：智能工具发现和注册
  • 动态更新：热重载和实时工具更新
  • 统一接口：AI 辅助和直接 CLI 访问
• AI 集成：OpenAI 客户端，带有对话管理
• 安全：全面的基于权限的访问控制
• 会话管理：会话处理和持久化

🚧 计划组件

• API 层：基于 FastAPI 的 RESTful 和 WebSocket 服务
• 多用户支持：API 模式的并发会话处理
• 异步任务处理：长时间运行操作的后台任务执行
• 多智能体系统：针对不同操作的专业化智能体
• 多提供商 AI：支持 Anthropic、Azure、Google AI 提供商
• 高级安全：增强的沙盒执行和资源限制

技术栈

核心技术

• 运行时：Python 3.10+
• 包管理：Poetry
• 配置：Pydantic + YAML
• 日志记录：Rich + Python logging
• 测试：pytest + pytest-asyncio
• 代码质量：Black、isort、flake8、mypy

终端 AI Agent 模式

• CLI 框架：Click
• 交互界面：Rich 用于增强终端显示

后端 API 服务模式

• Web 框架：FastAPI（计划中）
• WebSocket：原生 FastAPI WebSocket 支持
• 异步处理：asyncio + async queues
• API 文档：OpenAPI/Swagger 自动生成

🧪 开发

设置开发环境

# 安装开发依赖
poetry install --with dev

# 设置 pre-commit 钩子
poetry run pre-commit install

# 运行测试
poetry run pytest

# 运行带覆盖率的测试
poetry run pytest --cov=simacode

# 格式化代码
poetry run black .
poetry run isort .

# 类型检查
poetry run mypy src/simacode

# 代码检查
poetry run flake8 src/simacode

项目结构

simacode/
├── src/simacode/           # 主包
│   ├── __init__.py        # 包初始化
│   ├── __main__.py        # CLI 入口点
│   ├── cli.py             # 命令行界面
│   ├── cli_mcp.py         # MCP 命令行界面
│   ├── config.py          # 配置管理
│   ├── logging_config.py  # 日志设置
│   ├── core/              # 核心服务层
│   │   ├── __init__.py    # 核心模块初始化
│   │   └── service.py     # 统一的 SimaCodeService
│   ├── ai/                # AI 客户端实现
│   │   ├── __init__.py    # AI 模块初始化
│   │   ├── base.py        # AI 客户端抽象
│   │   ├── factory.py     # AI 客户端工厂
│   │   ├── openai_client.py # OpenAI 集成
│   │   └── conversation.py  # 对话管理
│   ├── api/               # FastAPI Web 服务
│   │   ├── __init__.py    # API 模块初始化
│   │   ├── app.py         # FastAPI 应用
│   │   ├── models.py      # API 数据模型
│   │   ├── dependencies.py # 依赖注入
│   │   ├── chat_confirmation.py # 聊天确认处理
│   │   └── routes/        # API 路由处理器
│   │       ├── __init__.py # 路由初始化
│   │       ├── chat.py    # 聊天端点
│   │       ├── chat_safe.py # 安全聊天端点
│   │       ├── config.py  # 配置端点
│   │       ├── health.py  # 健康检查端点
│   │       ├── react.py   # ReAct 端点
│   │       ├── sessions.py # 会话端点
│   │       └── tasks.py   # 任务端点
│   ├── react/             # ReAct 工作流引擎
│   │   ├── __init__.py    # ReAct 模块初始化
│   │   ├── engine.py      # 主 ReAct 工作流引擎
│   │   ├── planner.py     # 任务规划
│   │   ├── evaluator.py   # 结果评估
│   │   ├── confirmation_manager.py # 用户确认处理
│   │   ├── exceptions.py  # ReAct 异常
│   │   └── mcp_integration.py # MCP 集成
│   ├── mcp/               # MCP（模型上下文协议）集成
│   │   ├── __init__.py    # MCP 模块初始化
│   │   ├── client.py      # MCP 客户端实现
│   │   ├── config.py      # MCP 配置
│   │   ├── connection.py  # 连接管理
│   │   ├── discovery.py   # 工具发现
│   │   ├── auto_discovery.py # 自动工具发现
│   │   ├── dynamic_updates.py # 动态工具更新
│   │   ├── exceptions.py  # MCP 异常
│   │   ├── health.py      # 健康监控
│   │   ├── integration.py # 集成工具
│   │   ├── namespace_manager.py # 命名空间管理
│   │   ├── protocol.py    # 协议实现
│   │   ├── server_manager.py # 服务器管理
│   │   ├── tool_registry.py # 工具注册表
│   │   ├── tool_wrapper.py # 工具包装器
│   │   └── async_integration.py # 异步集成
│   ├── tools/             # 内置工具系统
│   │   ├── __init__.py    # 工具模块初始化
│   │   ├── base.py        # 工具抽象
│   │   ├── bash.py        # Bash 执行工具
│   │   ├── file_read.py   # 文件读取工具
│   │   ├── file_write.py  # 文件写入工具
│   │   ├── smc_content_coder.py # 内容编码工具
│   │   └── universal_ocr/ # 通用 OCR 工具
│   │       ├── __init__.py # OCR 模块初始化
│   │       ├── config.py  # OCR 配置
│   │       ├── core.py    # OCR 核心功能
│   │       ├── file_processor.py # 文件处理
│   │       ├── input_models.py # 输入数据模型
│   │       ├── test_basic.py # 基础测试
│   │       └── engines/   # OCR 引擎
│   │           ├── __init__.py # 引擎初始化
│   │           ├── base.py # 基础引擎
│   │           └── claude_engine.py # Claude OCR 引擎
│   ├── permissions/       # 安全和权限
│   │   ├── __init__.py    # 权限模块初始化
│   │   ├── manager.py     # 权限管理
│   │   └── validators.py  # 安全验证器
│   ├── session/           # 会话管理
│   │   ├── __init__.py    # 会话模块初始化
│   │   └── manager.py     # 会话处理
│   ├── services/          # 应用服务
│   │   ├── __init__.py    # 服务模块初始化
│   │   └── react_service.py # ReAct 服务层
│   ├── utils/             # 工具模块
│   │   ├── __init__.py    # 工具模块初始化
│   │   ├── config_loader.py # 配置加载器
│   │   ├── mcp_logger.py  # MCP 日志工具
│   │   └── task_summary.py # 任务摘要工具
│   └── universalform/     # 通用表单处理
│       ├── __init__.py    # 通用表单初始化
│       └── app.py         # 表单应用
├── tests/                 # 测试套件
│   ├── integration/       # 集成测试
│   └── mcp/               # MCP 特定测试
├── tools/                 # 外部 MCP 工具
├── docs/                  # 文档（有组织的结构）
│   ├── README.md          # 文档导航
│   ├── 01-core/           # 核心项目文档
│   ├── 02-architecture/   # 架构设计文档
│   ├── 03-features/       # 功能规范
│   ├── 04-development/    # 开发指南
│   ├── 05-tools/          # 工具集成指南
│   ├── 06-api/            # API 文档
│   ├── 07-testing/        # 测试文档
│   ├── 08-deployment/     # 部署文档
│   ├── 09-troubleshooting/ # 问题解决指南
│   └── 10-references/     # 参考资料
├── website/               # 官方网站（MkDocs）
│   ├── mkdocs.yml         # 网站配置
│   └── docs/              # 网站内容
│       ├── index.md       # 主页
│       ├── assets/        # 网站资源
│       └── styles/        # 自定义样式
├── demo/                  # 演示脚本和示例
├── scripts/               # 构建和工具脚本
├── .simacode/             # 本地配置
│   ├── logs/              # 应用日志
│   ├── mcp/               # MCP 数据
│   └── sessions/          # 会话数据
└── pyproject.toml         # 项目配置

🧪 测试

运行测试套件：

# 运行所有测试
poetry run pytest

# 运行带覆盖率的测试
poetry run pytest --cov=simacode --cov-report=html

# 运行特定测试文件
poetry run pytest tests/test_cli.py

# 运行带详细输出的测试
poetry run pytest -v

📋 开发路线图

第 1 阶段：基础设施 ✅ 已完成

• 基于 Click 框架的基础 CLI 结构
• 分层配置系统（YAML + 环境变量）
• 带有结构化输出的 Rich 日志框架
• 基于 Poetry 的项目设置和依赖管理

第 2 阶段：AI 集成 ✅ 已完成

• 带有异步支持的 OpenAI API 客户端
• 带有上下文处理的对话管理
• 消息历史和会话持久化
• 实时交互的流式响应

第 3 阶段：工具系统 ✅ 已完成

• 带有权限的文件操作（读/写）
• 带有安全控制的 Bash 执行
• 全面的权限系统
• 可扩展的工具注册框架

第 4 阶段：ReAct 工作流引擎 ✅ 已完成

• 智能任务规划和分解
• 工具编排和执行协调
• 强大的错误处理和恢复
• 带有状态持久化的会话管理
• 安全的用户确认机制

第 5 阶段：MCP 集成 ✅ 已完成

• 完整的 MCP 协议支持：完整的模型上下文协议实现
• 工具发现和注册：自动发现和命名空间管理
• 动态更新：工具的热重载能力
• 双访问模式：AI 辅助和直接 CLI 工具执行
• 健康监控：连接状态和工具可用性跟踪
• 异步集成：后台任务处理和并发执行

第 6 阶段：双模式架构 ✅ 已完成

• 核心服务层：统一的 SimaCodeService 抽象
• FastAPI 集成：包含 13 个端点模块的完整 RESTful API
• WebSocket 支持：聊天和 ReAct 的实时通信
• 多用户会话管理：并发会话处理
• OpenAPI 文档：自动生成的 Swagger 文档
• 可选依赖：API 依赖不可用时的优雅降级

第 7 阶段：高级功能 ✅ 已完成

• 通用 OCR 工具：带有多个引擎的高级 OCR（基于 Claude）
• 内容处理：智能内容编码和转换工具
• 通用表单处理：动态表单处理能力
• 工具框架：配置加载器、任务摘要和 MCP 日志工具
• 全面测试：39 个测试文件，包含集成和 MCP 特定测试

第 8 阶段：生产就绪功能 🎯 当前重点

• 文档系统：10 个分类部分的全面文档
• 网站集成：带有 Material 主题的官方 MkDocs 网站
• 安全框架：基于权限的访问控制和验证
• 错误恢复：所有模块的强大异常处理
• 性能优化：内存使用和响应时间改进
• 增强监控：高级日志记录和指标收集

第 9 阶段：企业和生态系统 🚀 近期 (Q1-Q2 2025)

• 多提供商 AI 支持：Anthropic Claude、Azure OpenAI、Google AI 集成
• 高级工作流功能：条件分支、并行执行、工作流模板
• 企业安全：RBAC、审计跟踪、合规功能
• 插件生态系统：第三方插件市场和认证
• 云集成：主要云平台的原生支持
• 团队协作：共享工作流、团队管理和协作编辑

第 10 阶段：高级 AI 编排 🔮 未来 (H2 2025)

• 多智能体协调：带有通信协议的专业化智能体类型
• 工作流智能：AI 驱动的工作流优化和建议
• 企业集成：与流行企业工具的原生集成
• 分布式执行：多节点工作流执行和负载均衡
• 高级分析：工作流性能分析和优化洞察
• 自定义 AI 模型：支持自定义和微调模型

📊 当前状态摘要

🎉 重大里程碑实现：思码已远超初始预期，具备全面的 MCP 集成、双模式架构和生产就绪功能。

📈 项目成熟度：

• 代码库：8 个主要模块中的 77 个 Python 文件
• MCP 集成：16 个专业化模块，用于完整协议支持
• API 层：13 个端点模块，用于全面的 Web 服务
• 测试覆盖：39 个测试文件确保可靠性
• 文档：53 个有组织的文档文件

🚀 生产就绪：思码现在是一个功能齐全的 AI 编排工作流框架，适合个人开发者和企业部署。

🤝 贡献

我们欢迎贡献！请查看我们的贡献指南了解详情。

开发指南

1. 遵循 PEP 8 风格指南
2. 为所有公共 API 添加类型注释
3. 为新功能编写测试
4. 更新文档
5. 使用约定式提交消息

拉取请求流程

1. Fork 仓库
2. 创建功能分支（git checkout -b feature/amazing-feature）
3. 进行更改
4. 为更改添加测试
5. 确保所有测试通过（poetry run pytest）
6. 提交拉取请求

📄 许可证

本项目根据修改版 Apache 2.0 许可证授权，包含以下附加条件：

• 商业使用：允许商业使用，但多租户服务需要获得授权
• 品牌保护：不得移除或修改前端界面中的 LOGO 和版权信息
• 贡献条款：贡献代码可能用于商业目的，包括云服务运营

查看 LICENSE 文件了解完整的许可证条款和详细信息。

🙏 致谢

• 由现代 Python async/await 模式驱动
• 受现代 AI 助手和开发工具启发
• 感谢 Python 社区提供优秀的工具

📞 支持

• 文档：simacode.quseit.com
• 问题：GitHub Issues
• 讨论：GitHub Discussions
• 微信：yhc-startup

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