enne2
aa888fe9cc
L'interpretazione del prompt vocale ora usa un framing inter-agent: Gemini è un
analista tecnico/middleware che scrive un briefing per l'orchestratore (NON
risponde all'utente), in JSON strutturato.
- Nuovo prompt: ruolo analista, destinatario = solo l'agente orchestratore,
nessun testo rivolto all'utente, plan-first (nessuna esecuzione).
- Contratto JSON: {trascrizione_corretta, intent_analisi, note_per_agent,
azioni_raccomandate, prompt_utente_pulito, ricerca_necessaria, suggerimenti_ricerca}.
- extractVoiceBriefing(): estrae prompt_utente_pulito (-> finalText) e se
ricerca_necessaria=true aggiunge al prompt finale la nota di usare la ricerca
web (Perplexity) per best practices/versioni/documentazione.
- Testato: parser JSON (valido, con markdown attorno, fallback su testo grezzo).
- docs/vocal-workflow.md aggiornato.
2713 lines
97 KiB
TypeScript
2713 lines
97 KiB
TypeScript
/**
|
|
* agy-pi — Google Antigravity CLI (agy) come subagent multimodale dentro pi.
|
|
*
|
|
* Espone un set completo di strumenti specializzati per generazione ed editing
|
|
* di immagini, analisi di file, trascrizione audio, analisi video e gestione
|
|
* conversazione. Ogni strumento costruisce un prompt ottimizzato secondo le
|
|
* best practice di Gemini/Nano Banana (Keep+Change+Add+Render, un cambiamento
|
|
* per turno, ri-attacco dell'immagine base, ecc.).
|
|
*
|
|
* L'agente (pi) decide quale strumento usare in base al task.
|
|
*/
|
|
|
|
import { execFile, execFileSync, spawn, spawnSync } from "node:child_process";
|
|
import * as fs from "node:fs";
|
|
import * as os from "node:os";
|
|
import * as path from "node:path";
|
|
import { promisify } from "node:util";
|
|
import type { ExtensionAPI, ExtensionContext } from "@earendil-works/pi-coding-agent";
|
|
import { Type } from "typebox";
|
|
|
|
const execFileAsync = promisify(execFile);
|
|
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
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|
// Configurazione
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// ---------------------------------------------------------------------------
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|
const AGY_CHAT_DIR = path.join(os.homedir(), ".agy-chat");
|
|
const STATE_FILE = path.join(AGY_CHAT_DIR, "conversation_id");
|
|
const CONV_DIR = path.join(os.homedir(), ".gemini", "antigravity-cli", "conversations");
|
|
|
|
const DEFAULT_TIMEOUT_MS = 180_000; // 3 min
|
|
const IMAGE_TIMEOUT_MS = 300_000; // 5 min
|
|
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
|
|
// Configurazione persistente (~/.config/agy-pi/config.json)
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
|
|
const CONFIG_DIR = path.join(os.homedir(), ".config", "agy-pi");
|
|
const CONFIG_FILE = path.join(CONFIG_DIR, "config.json");
|
|
|
|
interface AgyConfig {
|
|
geminiApiKey?: string;
|
|
enne2ApiKey?: string;
|
|
sttBackend?: string; // gemini | enne2
|
|
sttUrl?: string;
|
|
sttModel?: string;
|
|
sttMaxDuration?: number; // secondi
|
|
ttsBackend?: string; // gemini | enne2
|
|
ttsNotify?: boolean;
|
|
ttsModel?: string;
|
|
agyBin?: string;
|
|
agyDefaultModel?: string;
|
|
agyTimeoutMs?: number;
|
|
// Fase 2 — Context Injection
|
|
contextInject?: boolean; // on|off
|
|
contextTokens?: number; // token cap per il contesto iniettato
|
|
webSearch?: string; // auto|on|off — Strada A: pi cerca + inietta
|
|
vocalPlanningMode?: boolean; // Opzione 4: piano + conferma prima di eseguire
|
|
}
|
|
|
|
const CONFIG_DEFAULTS: AgyConfig = {
|
|
sttBackend: "gemini",
|
|
sttUrl: "https://ai.enne2.net",
|
|
sttModel: "gemma4:E4B",
|
|
sttMaxDuration: 120,
|
|
ttsBackend: "gemini",
|
|
ttsNotify: true,
|
|
ttsModel: "gemini-2.5-flash-preview-tts",
|
|
agyTimeoutMs: 180_000,
|
|
contextInject: true,
|
|
contextTokens: 1500,
|
|
webSearch: "auto",
|
|
vocalPlanningMode: true,
|
|
};
|
|
|
|
function loadConfig(): AgyConfig {
|
|
try {
|
|
return { ...CONFIG_DEFAULTS, ...JSON.parse(fs.readFileSync(CONFIG_FILE, "utf8")) };
|
|
} catch {
|
|
return { ...CONFIG_DEFAULTS };
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
function saveConfig(cfg: AgyConfig) {
|
|
try {
|
|
fs.mkdirSync(CONFIG_DIR, { recursive: true });
|
|
fs.writeFileSync(CONFIG_FILE, JSON.stringify(cfg, null, 2), { mode: 0o600 });
|
|
} catch {
|
|
/* ignora */
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// Legge una chiave: config file → env var → default
|
|
function getConfig(key: keyof AgyConfig): string | undefined {
|
|
const cfg = loadConfig();
|
|
const v = cfg[key];
|
|
if (v === undefined || v === "") return undefined;
|
|
return String(v);
|
|
}
|
|
|
|
function setConfig(key: keyof AgyConfig, value: string) {
|
|
const cfg = loadConfig();
|
|
const numKeys: (keyof AgyConfig)[] = ["sttMaxDuration", "agyTimeoutMs", "contextTokens"];
|
|
const boolKeys: (keyof AgyConfig)[] = ["ttsNotify", "contextInject", "vocalPlanningMode"];
|
|
if (numKeys.includes(key)) {
|
|
(cfg as any)[key] = Number(value);
|
|
} else if (boolKeys.includes(key)) {
|
|
(cfg as any)[key] = value === "true" || value === "1" || value === "yes";
|
|
} else {
|
|
(cfg as any)[key] = value;
|
|
}
|
|
saveConfig(cfg);
|
|
}
|
|
|
|
function resetConfig() {
|
|
try {
|
|
fs.rmSync(CONFIG_FILE, { force: true });
|
|
} catch {
|
|
/* ignora */
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
|
|
// Helper: trovare il binario agy
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
|
|
function findAgy(): string {
|
|
const candidates = [
|
|
getConfig("agyBin"),
|
|
process.env.AGY_BIN,
|
|
path.join(os.homedir(), ".local", "bin", "agy"),
|
|
"agy",
|
|
].filter(Boolean) as string[];
|
|
for (const c of candidates) {
|
|
if (c === "agy") return c;
|
|
if (fs.existsSync(c)) return c;
|
|
}
|
|
return "agy";
|
|
}
|
|
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
|
|
// Helper: ultimo conversation_id
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
|
|
function getLatestConversationId(): string | null {
|
|
try {
|
|
if (!fs.existsSync(CONV_DIR)) return null;
|
|
const files = fs
|
|
.readdirSync(CONV_DIR)
|
|
.filter((f) => f.endsWith(".db"))
|
|
.map((f) => path.join(CONV_DIR, f))
|
|
.sort((a, b) => fs.statSync(b).mtimeMs - fs.statSync(a).mtimeMs);
|
|
if (files.length === 0) return null;
|
|
return path.basename(files[0], ".db");
|
|
} catch {
|
|
return null;
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
function readState(): string | null {
|
|
try {
|
|
return fs.readFileSync(STATE_FILE, "utf8").trim() || null;
|
|
} catch {
|
|
return null;
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
function writeState(id: string) {
|
|
try {
|
|
fs.mkdirSync(AGY_CHAT_DIR, { recursive: true });
|
|
fs.writeFileSync(STATE_FILE, id, "utf8");
|
|
} catch {
|
|
/* ignora */
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
function resetState() {
|
|
try {
|
|
fs.rmSync(STATE_FILE, { force: true });
|
|
} catch {
|
|
/* ignora */
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
|
|
// Helper: eseguire agy
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
|
|
interface RunResult {
|
|
output: string;
|
|
error: string | null;
|
|
exitCode: number;
|
|
}
|
|
|
|
async function runAgy(
|
|
args: string[],
|
|
timeoutMs: number,
|
|
signal?: AbortSignal,
|
|
): Promise<RunResult> {
|
|
const bin = findAgy();
|
|
// --output-format json: agy non scrive nulla su stdout quando è piped/redirected
|
|
// (bug #76). Il formato json emette un oggetto con la risposta in .response.
|
|
const fullArgs = [...args, "--output-format", "json"];
|
|
try {
|
|
const { stdout, stderr } = await execFileAsync(bin, fullArgs, {
|
|
timeout: timeoutMs,
|
|
maxBuffer: 20 * 1024 * 1024,
|
|
signal,
|
|
env: { ...process.env, PATH: `${path.join(os.homedir(), ".local", "bin")}:${process.env.PATH ?? ""}` },
|
|
});
|
|
// estrai la risposta dal JSON
|
|
let output = stdout;
|
|
try {
|
|
const parsed = JSON.parse(stdout);
|
|
if (parsed && typeof parsed.response === "string") {
|
|
output = parsed.response;
|
|
}
|
|
} catch {
|
|
/* non-JSON: usa stdout grezzo */
|
|
}
|
|
return { output, error: stderr || null, exitCode: 0 };
|
|
} catch (err: any) {
|
|
const code = typeof err.code === "number" ? err.code : 1;
|
|
return {
|
|
output: err.stdout || "",
|
|
error: err.stderr || err.message || String(err),
|
|
exitCode: code,
|
|
};
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
|
|
// Helper: estrarre il percorso immagine dall'output
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
|
|
function extractImagePath(text: string): string | undefined {
|
|
const m =
|
|
text.match(/IMAGE_PATH:\s*(\S+)/i) ||
|
|
text.match(/(\/[^\s]+\.(?:png|jpe?g|webp|gif))/i);
|
|
return m ? m[1] : undefined;
|
|
}
|
|
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
|
|
// Helper: copiare l'immagine generata in una cartella di output
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
|
|
function copyImage(src: string | undefined, outputDir?: string): string | undefined {
|
|
if (!src || !outputDir) return src;
|
|
try {
|
|
fs.mkdirSync(outputDir, { recursive: true });
|
|
const dest = path.join(outputDir, path.basename(src));
|
|
fs.copyFileSync(src, dest);
|
|
return dest;
|
|
} catch {
|
|
return src;
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// Esegue uno script Python/OpenCV sull'immagine per metriche oggettive:
|
|
// dimensioni, aspect ratio, luminosità, densità bordi e colori dominanti.
|
|
// Restituisce JSON (stringa) o stringa vuota in caso di errore.
|
|
async function runOpenCV(imagePath: string): Promise<string> {
|
|
const script = `
|
|
import cv2, json, sys, collections
|
|
img = cv2.imread(sys.argv[1])
|
|
if img is None:
|
|
print(json.dumps({"error": "cannot read image"}))
|
|
sys.exit(1)
|
|
h, w = img.shape[:2]
|
|
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
|
|
brightness = round(float(gray.mean()), 1)
|
|
small = cv2.resize(img, (32, 32), interpolation=cv2.INTER_AREA)
|
|
colors = [tuple(int(x) for x in p) for p in small.reshape(-1, 3)]
|
|
counts = collections.Counter(colors)
|
|
dominant = [{"rgb": list(c), "count": n} for c, n in counts.most_common(3)]
|
|
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
|
|
edge_density = round(float(edges.mean() / 255.0), 3)
|
|
print(json.dumps({
|
|
"width": w, "height": h,
|
|
"aspect_ratio": round(w / h, 3),
|
|
"brightness": brightness,
|
|
"edge_density": edge_density,
|
|
"dominant_colors": dominant
|
|
}))
|
|
`;
|
|
try {
|
|
const { stdout } = await execFileAsync("python3", ["-c", script, imagePath], {
|
|
timeout: 15_000,
|
|
});
|
|
return stdout.trim();
|
|
} catch {
|
|
return "";
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
|
|
// Helper: esecuzione comune di un tool agy
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
|
|
interface AgyExecOptions {
|
|
prompt: string;
|
|
mode?: "chat" | "image" | "analyze";
|
|
model?: string;
|
|
effort?: "low" | "medium" | "high";
|
|
newConversation?: boolean;
|
|
stateless?: boolean; // non continua la conversazione (ri-attacca l'immagine base)
|
|
addDirs?: string[];
|
|
filePaths?: string[];
|
|
yolo?: boolean;
|
|
timeoutMs?: number;
|
|
outputDir?: string;
|
|
signal?: AbortSignal;
|
|
contextBlock?: string; // Fase 2: contesto iniettato prima della richiesta
|
|
}
|
|
|
|
// ===========================================================================
|
|
// Fase 2 — Context Injection (pi → agy)
|
|
// Best practice: tag XML, richiesta per ultima (anti lost-in-the-middle),
|
|
// prefisso stabile/cache, token cap, memoria durevole automatica, niente segreti.
|
|
// =========================================================================
|
|
const MEMORY_FILE = path.join(CONFIG_DIR, "memory.json");
|
|
|
|
interface DurableMemory {
|
|
goal?: string;
|
|
decisions: string[];
|
|
conventions: string[];
|
|
openQuestions: string[];
|
|
updatedAt: string;
|
|
}
|
|
|
|
function loadMemory(): DurableMemory {
|
|
try {
|
|
const raw = JSON.parse(fs.readFileSync(MEMORY_FILE, "utf8"));
|
|
return {
|
|
decisions: Array.isArray(raw.decisions) ? raw.decisions : [],
|
|
conventions: Array.isArray(raw.conventions) ? raw.conventions : [],
|
|
openQuestions: Array.isArray(raw.openQuestions) ? raw.openQuestions : [],
|
|
goal: typeof raw.goal === "string" ? raw.goal : undefined,
|
|
updatedAt: raw.updatedAt ?? "",
|
|
};
|
|
} catch {
|
|
return { decisions: [], conventions: [], openQuestions: [], updatedAt: "" };
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
function saveMemory(mem: DurableMemory) {
|
|
try {
|
|
fs.mkdirSync(CONFIG_DIR, { recursive: true });
|
|
fs.writeFileSync(
|
|
MEMORY_FILE,
|
|
JSON.stringify({ ...mem, updatedAt: new Date().toISOString() }, null, 2),
|
|
{ mode: 0o600 },
|
|
);
|
|
} catch {
|
|
/* ignora */
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// Auto-update: quando la conversazione pi cresce oltre la soglia, condensa i
|
|
// punti chiave recenti in durable facts invece di rigirare tutto il transcript.
|
|
function autoUpdateMemory(ctx: any, force = false) {
|
|
try {
|
|
const mem = loadMemory();
|
|
const entries = ctx?.sessionManager?.getEntries?.() ?? [];
|
|
if (force || entries.length > 24) {
|
|
const userTexts: string[] = [];
|
|
for (const e of entries) {
|
|
if (e.type === "message" && e.message?.role === "user") {
|
|
const c = e.message.content;
|
|
const text =
|
|
typeof c === "string"
|
|
? c
|
|
: Array.isArray(c)
|
|
? c.map((b: any) => b.text ?? "").join(" ")
|
|
: "";
|
|
if (text && text.length > 20) userTexts.push(text.slice(0, 160));
|
|
}
|
|
}
|
|
if (!mem.goal && userTexts.length) mem.goal = userTexts[0];
|
|
// ultima decisione/azione chiave (ultimo user prompt significativo)
|
|
if (userTexts.length > 1) {
|
|
const last = userTexts[userTexts.length - 1];
|
|
const lastShort = last.length > 100 ? last.slice(0, 100) : last;
|
|
if (!mem.decisions.includes(lastShort)) {
|
|
mem.decisions.push(lastShort);
|
|
if (mem.decisions.length > 8) mem.decisions.shift();
|
|
}
|
|
}
|
|
saveMemory(mem);
|
|
}
|
|
} catch {
|
|
/* ignora */
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
function getGitInfo(cwd: string): { branch: string; dirty: boolean; modified: string[] } {
|
|
try {
|
|
const branch =
|
|
execFileSync("git", ["-C", cwd, "rev-parse", "--abbrev-ref", "HEAD"], {
|
|
encoding: "utf8",
|
|
})
|
|
.trim() || "(nessun branch)";
|
|
const porcelain = execFileSync("git", ["-C", cwd, "status", "--porcelain"], {
|
|
encoding: "utf8",
|
|
})
|
|
.split("\n")
|
|
.filter(Boolean);
|
|
return {
|
|
branch,
|
|
dirty: porcelain.length > 0,
|
|
modified: porcelain.slice(0, 8).map((l) => l.slice(0, 70)),
|
|
};
|
|
} catch {
|
|
return { branch: "(no git)", dirty: false, modified: [] };
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// Estrae lo stato recente della conversazione pi (ultimi N messaggi utente)
|
|
// e lo compatta — NON il transcript grezzo (lost-in-the-middle, token bloat).
|
|
function extractSessionState(ctx: any): string {
|
|
try {
|
|
const entries = ctx?.sessionManager?.getEntries?.() ?? [];
|
|
const userTexts: string[] = [];
|
|
for (let i = entries.length - 1; i >= 0 && userTexts.length < 3; i--) {
|
|
const e = entries[i];
|
|
if (e.type === "message" && e.message?.role === "user") {
|
|
const c = e.message.content;
|
|
const text =
|
|
typeof c === "string"
|
|
? c
|
|
: Array.isArray(c)
|
|
? c.map((b: any) => b.text ?? "").join(" ")
|
|
: "";
|
|
if (text) userTexts.push(text.replace(/\s+/g, " ").trim().slice(0, 200));
|
|
}
|
|
}
|
|
return userTexts.reverse().join("\n");
|
|
} catch {
|
|
return "";
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// Cerca sul web tramite Gemini API (googleSearch grounding) e restituisce i
|
|
// risultati iniettabili. È la Strada A: l'estensione cerca, poi inietta.
|
|
async function webSearchGemini(query: string, signal?: AbortSignal): Promise<string> {
|
|
let key = getConfig("geminiApiKey") ?? process.env.GEMINI_API_KEY ?? "";
|
|
if (!key) {
|
|
try {
|
|
key = fs.readFileSync(path.join(AGY_CHAT_DIR, "gemini-key"), "utf8").trim();
|
|
} catch {
|
|
/* ignora */
|
|
}
|
|
}
|
|
if (!key) return "";
|
|
const model = process.env.AGY_GEMINI_MODEL ?? "gemini-3.5-flash";
|
|
try {
|
|
const res = await fetch(
|
|
`https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${model}:generateContent?key=${encodeURIComponent(key)}`,
|
|
{
|
|
method: "POST",
|
|
signal,
|
|
headers: { "Content-Type": "application/json" },
|
|
body: JSON.stringify({
|
|
contents: [{ role: "user", parts: [{ text: query }] }],
|
|
tools: [{ googleSearch: {} }],
|
|
}),
|
|
},
|
|
);
|
|
if (!res.ok) return "";
|
|
const data: any = await res.json();
|
|
const text = data?.candidates?.[0]?.content?.parts?.map((p: any) => p.text ?? "").join(" ") ?? "";
|
|
return text.trim().slice(0, 600);
|
|
} catch {
|
|
return "";
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// Chiamata generica alla Gemini API (solo testo, nessun tool). Restituisce la
|
|
// risposta completa oppure stringa vuota in caso di errore.
|
|
async function geminiText(prompt: string, signal?: AbortSignal): Promise<string> {
|
|
let key = getConfig("geminiApiKey") ?? process.env.GEMINI_API_KEY ?? "";
|
|
if (!key) {
|
|
try {
|
|
key = fs.readFileSync(path.join(AGY_CHAT_DIR, "gemini-key"), "utf8").trim();
|
|
} catch {
|
|
/* ignora */
|
|
}
|
|
}
|
|
if (!key) return "";
|
|
const model = process.env.AGY_GEMINI_MODEL ?? "gemini-3.5-flash";
|
|
try {
|
|
const res = await fetch(
|
|
`https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${model}:generateContent?key=${encodeURIComponent(key)}`,
|
|
{
|
|
method: "POST",
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signal,
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headers: { "Content-Type": "application/json" },
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body: JSON.stringify({
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contents: [{ role: "user", parts: [{ text: prompt }] }],
|
|
}),
|
|
},
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);
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|
if (!res.ok) return "";
|
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const data: any = await res.json();
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const text = data?.candidates?.[0]?.content?.parts?.map((p: any) => p.text ?? "").join(" ") ?? "";
|
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return text.trim();
|
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} catch {
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return "";
|
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}
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|
}
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// Genera DINAMICAMENTE uno script Python/OpenCV specifico per i requisiti,
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// usando l'LLM. Lo script legge l'immagine da argv[1] e stampa su stdout un JSON
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// standard: {"pass": bool, "score": 0..1, "findings": [...], "errors": [...]}.
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async function generateOpenCVScript(requirements: string): Promise<string> {
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const prompt =
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`Sei un esperto di computer vision con OpenCV. Scrivi UN SINGOLO script Python (solo codice, senza markdown) che verifichi un'immagine rispetto a questi requisiti:\n\n` +
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`REQUISITI: ${requirements}\n\n` +
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`Lo script:\n` +
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`- legge il percorso immagine da sys.argv[1]\n` +
|
|
`- importa solo cv2, numpy, json, sys (e eventuali standard library)\n` +
|
|
`- esegue verifiche OGGETTIVE pertinenti ai requisiti (es. intervalli di colore HSV, forme/contorni, simmetria, testo, dimensioni, orientamento, ecc.)\n` +
|
|
`- stampa su stdout UN SOLO oggetto JSON: {"pass": true/false, "score": 0..1, "findings": [stringhe], "errors": [stringhe]}\n` +
|
|
` - pass: true se l'immagine rispetta i requisiti\n` +
|
|
` - score: grado di conformità da 0 a 1\n` +
|
|
` - findings: brevi note oggettive misurate (es. "colore dominante rosso RGB(200,30,30)")\n` +
|
|
` - errors: eventuali problemi di lettura/verifica\n` +
|
|
`- NON deve fallire se l'immagine è leggibile: gestisci con try/except e metti l'errore in errors\n` +
|
|
`- usa solo OpenCV, numpy e librerie standard (nessuna libreria esterna)\n\n` +
|
|
`Restituisci SOLO il codice Python, nessun testo aggiuntivo, nessun blocco markdown.`;
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const code = await geminiText(prompt);
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// rimuovi eventuali fence markdown
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return code.replace(/```python|```/g, "").trim();
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}
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// Esegue lo script OpenCV generato sull'immagine e restituisce il JSON su stdout.
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async function runOpenCVScript(script: string, imagePath: string): Promise<string> {
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|
if (!script) return "";
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try {
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const { stdout } = await execFileAsync("python3", ["-c", script, imagePath], {
|
|
timeout: 20_000,
|
|
});
|
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return stdout.trim();
|
|
} catch {
|
|
return "";
|
|
}
|
|
}
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// Cache anti-ridondanza: evita ricerche web ripetute sullo stesso topic in una
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// finestra breve (il multi-step reasoning lancia prompt simili in sequenza).
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let lastSearch = { topic: "", time: 0 };
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// Euristica per webSearch=auto. Determina se il prompt beneficia di dati
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// aggiornati dalla ricerca web. Filtri negativi (immagini, codice locale,
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// comandi) per non sprecare chiamate API/token su task che non servono.
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function needsWebSearch(prompt: string, mode?: string): boolean {
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if (mode === "image" || mode === "analyze") return false;
|
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const ws = getConfig("webSearch") ?? "auto";
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|
if (ws === "on") return true;
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|
if (ws === "off") return false;
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const p = prompt.trim().toLowerCase();
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|
if (!p || p.length < 14) return false;
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|
// --- Filtri negativi: task che NON beneficiano della ricerca web ---
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// generazione / editing immagini
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if (/(genera|crea|disegna|produrr|dipin|realizz).{0,30}(immagine|logo|icona|poster|banner|ritratto|illustraz|foto|meme|sfondo)/i.test(p))
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|
return false;
|
|
// analisi locale / OCR / trascrizione / traduzione / voce
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|
if (/(analizza questo|analizza il|\bocr\b|trascri|leggi il file|traduci|riassumi il file)/.test(p)) return false;
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|
// task di codice puramente locale
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|
if (/^(scrivi|rifattorizza|correggi|implementa|aggiungi|rimuovi|crea|modifica|fix|refactor|aggiorna il file|genera il codice)/.test(p))
|
|
return false;
|
|
// comandi / gestione conversazione
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|
if (/^(continua|ricordati|ignora|vai avanti|mostra|riassumi la conversazione|non)/.test(p)) return false;
|
|
|
|
// --- Trigger positivi ---
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|
// segnali di recency / tempo corrente
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|
if (/(oggi|stamattina|adesso|al momento|quest'anno|del 20\d\d|nel 20\d\d|recent|ultim|appena|di recente|attuale|latest)/i.test(p))
|
|
return true;
|
|
// versioni / package / tech aggiornati
|
|
if (/(versione|version|release|changelog|release notes|npm|package|dipendenz|compatibil|lts|stabile|beta|deprecat|\beol\b|end of life|release date)/i.test(p))
|
|
return true;
|
|
// confronti / alternative / raccomandazioni
|
|
if (/(differenza|confronta|\bvs\b|alternativ|migliore|best|top|consigli|oppure)/i.test(p)) return true;
|
|
// domande informative / definizioni
|
|
if (/(cos'?è|che cos|chi è|quanto|quando|dove|perché|come funzion|cosa significa|definizion|significat|prezzo|costo|storia di)/i.test(p))
|
|
return true;
|
|
// news / novità / fatti correnti
|
|
if (/(news|notizie|novità|novita|ultime notizie|accadut|succes|eventi|mercato|azienda|lancio|annunci)/i.test(p))
|
|
return true;
|
|
|
|
return false;
|
|
}
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|
const estTokens = (s: string) => Math.ceil(s.length / 4);
|
|
function truncToTokens(s: string, limit: number): string {
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|
if (estTokens(s) <= limit) return s;
|
|
return s.slice(0, limit * 4);
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|
}
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|
// Assemblea del blocco di contesto con tag XML e token cap (~1500).
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|
// La richiesta utente va SEMPRE dopo (anti lost-in-the-middle).
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async function buildContextBlock(
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|
ctx: any,
|
|
prompt: string,
|
|
signal?: AbortSignal,
|
|
mode?: string,
|
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): Promise<string> {
|
|
if (getConfig("contextInject") === "off") return "";
|
|
const budget = Number(getConfig("contextTokens") ?? 1500) || 1500;
|
|
const cwd = ctx?.sessionManager?.getCwd?.() ?? process.cwd();
|
|
const git = getGitInfo(cwd);
|
|
const now = new Date().toISOString();
|
|
const os = `${process.platform} ${process.arch}`;
|
|
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|
const parts: { label: string; xml: string; body: string }[] = [];
|
|
|
|
// --- <environment_snapshot> ---
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|
const envBody = [
|
|
`cwd: ${cwd}`,
|
|
`os: ${os}`,
|
|
`time: ${now}`,
|
|
`git_branch: ${git.branch}${git.dirty ? " (dirty)" : ""}`,
|
|
git.modified.length ? `modified: ${git.modified.join(" | ")}` : "",
|
|
]
|
|
.filter(Boolean)
|
|
.join("\n");
|
|
parts.push({ label: "env", xml: "environment_snapshot", body: envBody });
|
|
|
|
// --- <session_state> ---
|
|
const sessionState = extractSessionState(ctx);
|
|
if (sessionState) {
|
|
parts.push({ label: "session", xml: "session_state", body: sessionState });
|
|
}
|
|
|
|
// --- <durable_memory> ---
|
|
const mem = loadMemory();
|
|
const memLines = [
|
|
mem.goal ? `goal: ${mem.goal.slice(0, 120)}` : "",
|
|
mem.decisions.length ? `decisions: ${mem.decisions.join(" | ")}` : "",
|
|
mem.conventions.length ? `conventions: ${mem.conventions.join(" | ")}` : "",
|
|
mem.openQuestions.length ? `open_questions: ${mem.openQuestions.join(" | ")}` : "",
|
|
].filter(Boolean);
|
|
if (memLines.length) {
|
|
parts.push({ label: "memory", xml: "durable_memory", body: memLines.join("\n") });
|
|
}
|
|
|
|
// --- <web_context> (Strada A) ---
|
|
if (needsWebSearch(prompt, mode)) {
|
|
// anti-ridondanza: non ricercare lo stesso topic entro 60s
|
|
const topic = prompt.trim().toLowerCase().slice(0, 60);
|
|
const now = Date.now();
|
|
if (topic !== lastSearch.topic || now - lastSearch.time > 60_000) {
|
|
lastSearch = { topic, time: now };
|
|
const web = await webSearchGemini(prompt.slice(0, 300), signal);
|
|
if (web) parts.push({ label: "web", xml: "web_context", body: web });
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// Token cap: budget totale ~1500. Assegna in modo proporzionale.
|
|
const blocks: string[] = [];
|
|
let used = 0;
|
|
const envBudget = Math.min(300, budget);
|
|
const sessionBudget = Math.min(500, budget);
|
|
const memBudget = Math.min(400, budget);
|
|
const webBudget = Math.min(300, budget);
|
|
const budgets: Record<string, number> = {
|
|
env: envBudget,
|
|
session: sessionBudget,
|
|
memory: memBudget,
|
|
web: webBudget,
|
|
};
|
|
for (const p of parts) {
|
|
const cap = budgets[p.label] ?? 200;
|
|
if (used >= budget) break;
|
|
const body = truncToTokens(p.body, cap);
|
|
if (!body) continue;
|
|
blocks.push(`<${p.xml}>
|
|
${body}
|
|
</${p.xml}>`);
|
|
used += estTokens(body) + 6;
|
|
}
|
|
if (!blocks.length) return "";
|
|
return `[CONTEXT_AGENTE] Contesto ambiente e stato corrente per la risposta. Usa solo se pertinente; la richiesta dell'utente è sotto.
|
|
${blocks.join("\n\n")}`;
|
|
}
|
|
|
|
// Workaround: se un file da analizzare è FUORI dalla cartella di lavoro corrente,
|
|
// lo copia in /tmp (cartella nativamente accessibile da agy) con un nome univoco
|
|
// casuale e riscrive i riferimenti nel prompt. Previene errori di accesso/competenza
|
|
// quando agy legge file esterni al workspace, senza sovrascrivere file esistenti.
|
|
function stageExternalFiles(
|
|
prompt: string,
|
|
filePaths: string[],
|
|
): { prompt: string; filePaths: string[]; dirs: string[] } {
|
|
const cwdBase = path.resolve(process.cwd()) + path.sep;
|
|
const stagedPaths: string[] = [];
|
|
let newPrompt = prompt;
|
|
|
|
for (const f of filePaths) {
|
|
if (!f) continue;
|
|
const abs = path.resolve(f);
|
|
// già sotto la cartella di lavoro corrente → nessuna copia necessaria
|
|
if (abs.startsWith(cwdBase)) {
|
|
stagedPaths.push(f);
|
|
continue;
|
|
}
|
|
try {
|
|
const ext = path.extname(abs);
|
|
const unique = `agy_stage_${Date.now().toString(36)}_${Math.random().toString(36).slice(2, 10)}${ext}`;
|
|
const dest = path.join(os.tmpdir(), unique);
|
|
fs.copyFileSync(abs, dest);
|
|
// riscrivi i riferimenti nel prompt (path originale e assoluto)
|
|
newPrompt = newPrompt.split(f).join(dest).split(abs).join(dest);
|
|
stagedPaths.push(dest);
|
|
} catch {
|
|
// se la copia fallisce, lascia il path originale (potrebbe comunque funzionare)
|
|
stagedPaths.push(f);
|
|
}
|
|
}
|
|
// /tmp è accessibile nativamente da agy → nessun --add-dir necessario
|
|
return { prompt: newPrompt, filePaths: stagedPaths, dirs: [] };
|
|
}
|
|
|
|
// Estrae dal briefing JSON prodotto dall'interpretazione vocale i campi per
|
|
// l'orchestratore: prompt pulito, se serve ricerca web e suggerimenti.
|
|
function extractVoiceBriefing(text: string): {
|
|
cleanPrompt: string;
|
|
needsSearch: boolean;
|
|
searchHints: string[];
|
|
} {
|
|
const result = { cleanPrompt: "", needsSearch: false, searchHints: [] as string[] };
|
|
try {
|
|
const start = text.indexOf("{");
|
|
const end = text.lastIndexOf("}");
|
|
if (start >= 0 && end > start) {
|
|
const obj = JSON.parse(text.slice(start, end + 1));
|
|
if (typeof obj.prompt_utente_pulito === "string") result.cleanPrompt = obj.prompt_utente_pulito.trim();
|
|
result.needsSearch = String(obj.ricerca_necessaria).toLowerCase() === "true";
|
|
if (Array.isArray(obj.suggerimenti_ricerca)) {
|
|
result.searchHints = obj.suggerimenti_ricerca.map(String).filter(Boolean);
|
|
}
|
|
}
|
|
} catch {
|
|
/* JSON non parsato: si usa il testo grezzo come fallback */
|
|
}
|
|
return result;
|
|
}
|
|
|
|
async function executeAgy(opts: AgyExecOptions) {
|
|
// Staging dei file esterni (workaround accesso agy a file fuori dal workspace)
|
|
const staged = stageExternalFiles(opts.prompt, opts.filePaths ?? []);
|
|
const finalPrompt = opts.contextBlock ? `${opts.contextBlock}\n\n${staged.prompt}` : staged.prompt;
|
|
const args: string[] = ["-p", finalPrompt];
|
|
|
|
// add-dir per i file (i file esterni sono stagizzati in /tmp, accessibile nativamente)
|
|
const dirs = new Set<string>();
|
|
for (const d of opts.addDirs ?? []) if (d) dirs.add(d);
|
|
for (const f of staged.filePaths) if (f) dirs.add(path.dirname(f));
|
|
for (const d of dirs) args.push("--add-dir", d);
|
|
|
|
// conversazione
|
|
const useState = !opts.stateless && !opts.newConversation;
|
|
let convId: string | null = null;
|
|
if (opts.newConversation) convId = null;
|
|
else if (opts.stateless) convId = null;
|
|
else convId = readState();
|
|
if (convId) args.push("--conversation", convId);
|
|
|
|
const model = opts.model ?? getConfig("agyDefaultModel");
|
|
if (model) args.push("--model", model);
|
|
if (opts.effort) args.push("--effort", opts.effort);
|
|
if (opts.yolo) args.push("--dangerously-skip-permissions");
|
|
|
|
const timeout =
|
|
opts.timeoutMs ??
|
|
Number(getConfig("agyTimeoutMs") ?? DEFAULT_TIMEOUT_MS) ??
|
|
(opts.mode === "image" ? IMAGE_TIMEOUT_MS : DEFAULT_TIMEOUT_MS);
|
|
const r = await runAgy(args, timeout, opts.signal);
|
|
|
|
// aggiorna stato conversazione (solo se non stateless)
|
|
if (r.exitCode === 0 && !opts.stateless) {
|
|
const latest = getLatestConversationId();
|
|
if (latest) writeState(latest);
|
|
}
|
|
|
|
let text = r.output.trim();
|
|
if (r.error) {
|
|
const err = r.error
|
|
.split("\n")
|
|
.filter((l) => !/logging before google\.Init/i.test(l))
|
|
.join("\n")
|
|
.trim();
|
|
if (err && !text) text = err;
|
|
}
|
|
|
|
const imagePath = copyImage(extractImagePath(text), opts.outputDir);
|
|
if (imagePath && opts.outputDir) {
|
|
text += `\n\n[immagine copiata in: ${imagePath}]`;
|
|
}
|
|
|
|
return {
|
|
text,
|
|
imagePath,
|
|
conversationId: convId,
|
|
exitCode: r.exitCode,
|
|
};
|
|
}
|
|
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
|
|
// Helper: costruire il suffisso "IMAGE_PATH" per i tool immagine
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
|
|
const IMG_SUFFIX =
|
|
"\n\nAlla fine della risposta, scrivi su una riga esattamente: IMAGE_PATH: <percorso assoluto dell'immagine generata>";
|
|
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
|
|
// Registrazione microfono (F12) e trascrizione
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
|
|
const MAX_RECORD_MS = 120_000; // 2 min
|
|
|
|
interface Recording {
|
|
proc: ReturnType<typeof spawn>;
|
|
file: string;
|
|
startTime: number;
|
|
timer?: NodeJS.Timeout;
|
|
}
|
|
|
|
let recording: Recording | null = null;
|
|
|
|
function startRecording(ctx?: any): string {
|
|
const maxDur = Number(getConfig("sttMaxDuration") ?? 120);
|
|
const file = path.join(os.tmpdir(), `agy-rec-${Date.now()}.wav`);
|
|
const proc = spawn(
|
|
"ffmpeg",
|
|
["-hide_banner", "-loglevel", "error", "-y", "-f", "pulse", "-i", "default", "-ac", "1", "-ar", "16000", "-t", String(maxDur), file],
|
|
{ stdio: "ignore" },
|
|
);
|
|
const startTime = Date.now();
|
|
let timer: NodeJS.Timeout | undefined;
|
|
|
|
if (ctx) {
|
|
const updateStatus = () => {
|
|
const elapsedSec = Math.floor((Date.now() - startTime) / 1000);
|
|
const elapsedMinStr = String(Math.floor(elapsedSec / 60)).padStart(2, "0");
|
|
const elapsedSecStr = String(elapsedSec % 60).padStart(2, "0");
|
|
const maxMinStr = String(Math.floor(maxDur / 60)).padStart(2, "0");
|
|
const maxSecStr = String(maxDur % 60).padStart(2, "0");
|
|
ctx.ui.setStatus(
|
|
"agy-rec",
|
|
`🔴 REGISTRAZIONE... ${elapsedMinStr}:${elapsedSecStr} / ${maxMinStr}:${maxSecStr} (Esc per annullare)`,
|
|
);
|
|
};
|
|
updateStatus();
|
|
timer = setInterval(updateStatus, 500);
|
|
}
|
|
|
|
recording = { proc, file, startTime, timer };
|
|
// se ffmpeg termina da solo (timeout max durata), azzera lo stato e avvisa
|
|
proc.on("exit", (code) => {
|
|
if (recording && recording.proc === proc) {
|
|
if (recording.timer) clearInterval(recording.timer);
|
|
recording = null;
|
|
playSound("timeout");
|
|
if (ctx) {
|
|
ctx.ui.setStatus("agy-rec", "");
|
|
ctx.ui.notify("⏰ Tempo massimo di registrazione raggiunto", "warning");
|
|
}
|
|
}
|
|
});
|
|
return file;
|
|
}
|
|
|
|
function stopRecording(): Promise<string | null> {
|
|
return new Promise((resolve) => {
|
|
if (!recording) return resolve(null);
|
|
if (recording.timer) clearInterval(recording.timer);
|
|
const { proc, file } = recording;
|
|
recording = null;
|
|
let done = false;
|
|
const finish = () => {
|
|
if (!done) {
|
|
done = true;
|
|
resolve(file);
|
|
}
|
|
};
|
|
proc.on("exit", finish);
|
|
proc.kill("SIGINT"); // ffmpeg finalizza il file
|
|
setTimeout(finish, 3000); // fallback
|
|
});
|
|
}
|
|
|
|
function cancelRecording(): Promise<void> {
|
|
return new Promise((resolve) => {
|
|
if (!recording) return resolve();
|
|
if (recording.timer) clearInterval(recording.timer);
|
|
const { proc, file } = recording;
|
|
recording = null;
|
|
let done = false;
|
|
const cleanup = () => {
|
|
if (!done) {
|
|
done = true;
|
|
try {
|
|
if (fs.existsSync(file)) fs.unlinkSync(file);
|
|
} catch {
|
|
/* ignora */
|
|
}
|
|
resolve();
|
|
}
|
|
};
|
|
proc.on("exit", cleanup);
|
|
proc.kill("SIGKILL");
|
|
setTimeout(cleanup, 1000);
|
|
});
|
|
}
|
|
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
|
|
// Feedback sonori sci-fi (sintesi procedurale ffmpeg)
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
|
|
type SoundType = "start" | "stop" | "cancel" | "timeout" | "done";
|
|
|
|
// Espressioni aevalsrc per effetti fantascientifici
|
|
const SOUNDS: Record<SoundType, { expr: string; dur: string }> = {
|
|
// Power up: sweep ascendente 440→1760Hz
|
|
start: { expr: "sin(2*PI*(440+1320*t/0.15)*t)*(1-t/0.15)", dur: "0.15" },
|
|
// Deactivate: sweep discendente 1200→300Hz
|
|
stop: { expr: "sin(2*PI*(1200-900*t/0.18)*t)*(1-t/0.18)", dur: "0.18" },
|
|
// Error/Abort: modulato discendente a bassa freq
|
|
cancel: { expr: "sin(2*PI*(350-200*t/0.35)*t)*exp(-2*t)*(1+0.3*sin(2*PI*8*t))", dur: "0.35" },
|
|
// Warning beacon: pulsazione bi-tono (radar)
|
|
timeout: { expr: "if(lt(mod(t,0.5),0.15),sin(2*PI*700*t),if(lt(mod(t,0.5),0.35),0,sin(2*PI*500*t)))*0.8", dur: "1.2" },
|
|
// Success chime: arpeggio Do-Mi-Sol acuto
|
|
done: { expr: "if(lt(t,0.08),sin(2*PI*523*t),if(lt(t,0.16),sin(2*PI*659*t),sin(2*PI*784*t)))*(1-0.3*t)", dur: "0.28" },
|
|
};
|
|
|
|
function playSound(type: SoundType) {
|
|
const cfg = SOUNDS[type];
|
|
if (!cfg) return;
|
|
const wav = path.join(os.tmpdir(), `agy-sound-${type}-${Date.now()}.wav`);
|
|
// genera il tono sci-fi con ffmpeg (silenzioso) e riproduce con paplay/aplay/ffplay
|
|
try {
|
|
execFileAsync(
|
|
"ffmpeg",
|
|
[
|
|
"-hide_banner",
|
|
"-loglevel",
|
|
"error",
|
|
"-y",
|
|
"-f",
|
|
"lavfi",
|
|
"-i",
|
|
`aevalsrc='${cfg.expr}':d=${cfg.dur}:s=44100`,
|
|
wav,
|
|
],
|
|
{ timeout: 10_000 },
|
|
)
|
|
.then(() => {
|
|
execFileAsync("paplay", [wav], { timeout: 5000 }).catch(() => {
|
|
// fallback su aplay/ffplay se paplay non disponibile
|
|
execFileAsync("aplay", ["-q", wav], { timeout: 5000 }).catch(() => {
|
|
execFileAsync("ffplay", ["-nodisp", "-autoexit", wav], { timeout: 5000 }).catch(() => {});
|
|
});
|
|
});
|
|
// pulizia
|
|
setTimeout(() => {
|
|
try {
|
|
fs.rmSync(wav, { force: true });
|
|
} catch {
|
|
/* ignora */
|
|
}
|
|
}, 3000);
|
|
})
|
|
.catch(() => {});
|
|
} catch {
|
|
/* ignora */
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// Ottimizza l'audio: taglia il silenzio iniziale/finale e converte in WAV 16kHz mono
|
|
async function optimizeAudio(input: string): Promise<string> {
|
|
const output = input.replace(/\.wav$/, "-opt.wav");
|
|
try {
|
|
await execFileAsync(
|
|
"ffmpeg",
|
|
[
|
|
"-hide_banner",
|
|
"-loglevel",
|
|
"error",
|
|
"-y",
|
|
"-i",
|
|
input,
|
|
"-af",
|
|
"silenceremove=start_periods=1:start_threshold=-50dB:start_silence=0.5,areverse,silenceremove=start_periods=1:start_threshold=-50dB:start_silence=0.5,areverse",
|
|
"-ac",
|
|
"1",
|
|
"-ar",
|
|
"16000",
|
|
output,
|
|
],
|
|
{ timeout: 30_000 },
|
|
);
|
|
return output;
|
|
} catch {
|
|
return input; // fallback al file originale
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// Trascrizione affidabile e veloce via Gemini API diretta
|
|
// (agy CLI non supporta audio; la API supporta audio/wav nativamente)
|
|
// Rileva se l'audio contiene parlato reale (non solo silenzio)
|
|
// Ritorna true se c'è segnale, false se è silenzio
|
|
function audioHasSpeech(file: string): boolean {
|
|
try {
|
|
const res = spawnSync(
|
|
"ffmpeg",
|
|
["-hide_banner", "-i", file, "-af", "volumedetect", "-f", "null", "-"],
|
|
{ timeout: 30_000, encoding: "utf8" },
|
|
);
|
|
const stderr = res.stderr || "";
|
|
const maxMatch = stderr.match(/max_volume: ([\-0-9.]+) dB/);
|
|
const meanMatch = stderr.match(/mean_volume: ([\-0-9.]+) dB/);
|
|
if (maxMatch) {
|
|
const max = parseFloat(maxMatch[1]);
|
|
// max < -35dB ≈ silenzio quasi totale
|
|
if (max < -35) return false;
|
|
}
|
|
if (meanMatch) {
|
|
const mean = parseFloat(meanMatch[1]);
|
|
if (mean < -45) return false;
|
|
}
|
|
return true;
|
|
} catch {
|
|
return true; // se non possiamo verificare, assumiamo che ci sia parlato
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// Risultato trascrizione con dettaglio errore
|
|
interface TranscriptResult {
|
|
text: string;
|
|
error?: string;
|
|
}
|
|
|
|
// Trascrizione affidabile e veloce via Gemini API diretta
|
|
// (agy CLI non supporta audio; la API supporta audio/mpeg nativamente)
|
|
async function transcribeWithGeminiAPI(file: string): Promise<TranscriptResult> {
|
|
// key da config file o env var
|
|
let key = getConfig("geminiApiKey") ?? process.env.GEMINI_API_KEY ?? "";
|
|
if (!key) {
|
|
try {
|
|
key = fs.readFileSync(path.join(AGY_CHAT_DIR, "gemini-key"), "utf8").trim();
|
|
} catch {
|
|
/* ignora */
|
|
}
|
|
}
|
|
if (!key) return { text: "", error: "Key Gemini mancante (imposta con /agy:config set geminiApiKey <chiave>)" };
|
|
|
|
// rileva silenzio prima di chiamare l'API (evita allucinazioni su audio vuoto)
|
|
if (!audioHasSpeech(file)) {
|
|
return { text: "", error: "Nessun parlato rilevato nell'audio (silenzio o volume troppo basso)" };
|
|
}
|
|
|
|
const model = process.env.AGY_GEMINI_MODEL ?? "gemini-3.5-flash";
|
|
try {
|
|
// Comprimi in Opus/OGG (audio/ogg) — molto più efficiente dell'MP3 per il parlato,
|
|
// riduce il payload di ~60% evitando HTTP 413 su registrazioni lunghe
|
|
let audioFile = file;
|
|
let mimeType = "audio/wav";
|
|
if (file.toLowerCase().endsWith(".wav")) {
|
|
const ogg = file.replace(/\.wav$/i, ".ogg");
|
|
try {
|
|
await execFileAsync(
|
|
"ffmpeg",
|
|
["-hide_banner", "-loglevel", "error", "-y", "-i", file, "-ac", "1", "-ar", "16000", "-c:a", "libopus", "-b:a", "16k", ogg],
|
|
{ timeout: 60_000 },
|
|
);
|
|
audioFile = ogg;
|
|
mimeType = "audio/ogg";
|
|
} catch (e: any) {
|
|
return { text: "", error: `Conversione Opus fallita: ${e.message}` };
|
|
}
|
|
}
|
|
const b64 = fs.readFileSync(audioFile).toString("base64");
|
|
const body = {
|
|
contents: [
|
|
{
|
|
parts: [
|
|
{ text: "Trascrivi fedelmente il contenuto di questo audio in italiano. Restituisci SOLO la trascrizione testuale." },
|
|
{ inline_data: { mime_type: mimeType, data: b64 } },
|
|
],
|
|
},
|
|
],
|
|
};
|
|
|
|
// retry su errori transitori (429, 500, 503)
|
|
let lastErr = "";
|
|
for (let attempt = 0; attempt < 3; attempt++) {
|
|
const res = await fetch(
|
|
`https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${model}:generateContent?key=${key}`,
|
|
{
|
|
method: "POST",
|
|
headers: { "Content-Type": "application/json" },
|
|
body: JSON.stringify(body),
|
|
signal: AbortSignal.timeout(120_000),
|
|
},
|
|
);
|
|
if (res.ok) {
|
|
const data: any = await res.json();
|
|
const text = data?.candidates?.[0]?.content?.parts?.[0]?.text?.trim() ?? "";
|
|
if (!text) {
|
|
return { text: "", error: "La Gemini API ha restituito una risposta vuota" };
|
|
}
|
|
return { text };
|
|
}
|
|
lastErr = `HTTP ${res.status}`;
|
|
const errBody = await res.text().catch(() => "");
|
|
try {
|
|
const e = JSON.parse(errBody);
|
|
lastErr = `${lastErr}: ${e?.error?.message ?? ""}`.trim();
|
|
} catch {
|
|
/* ignora */
|
|
}
|
|
if (res.status !== 429 && res.status !== 500 && res.status !== 503) break;
|
|
await new Promise((r) => setTimeout(r, 1500 * (attempt + 1)));
|
|
}
|
|
return { text: "", error: lastErr || "Errore API Gemini sconosciuto" };
|
|
} catch (e: any) {
|
|
return { text: "", error: `Errore API Gemini: ${e?.message ?? String(e)}` };
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
function extractText(content: any): string {
|
|
if (typeof content === "string") return content;
|
|
if (Array.isArray(content)) {
|
|
return content
|
|
.filter((p: any) => p && p.type === "text" && typeof p.text === "string")
|
|
.map((p: any) => p.text)
|
|
.join(" ");
|
|
}
|
|
return "";
|
|
}
|
|
|
|
function getConversationContext(ctx: any, maxEntries = 8): string {
|
|
try {
|
|
const entries = ctx.sessionManager.getEntries();
|
|
const recent = entries.slice(-maxEntries);
|
|
const lines: string[] = [];
|
|
for (const e of recent) {
|
|
if (e.type !== "message" || !e.message) continue;
|
|
const text = extractText(e.message.content);
|
|
if (!text) continue;
|
|
const who =
|
|
e.message.role === "user"
|
|
? "Utente"
|
|
: e.message.role === "assistant"
|
|
? "Assistente"
|
|
: "Strumento";
|
|
lines.push(`${who}: ${text}`);
|
|
}
|
|
return lines.join("\n");
|
|
} catch {
|
|
return "";
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// ===========================================================================
|
|
// Opzione 4 — Workflow vocale a 2 fasi: overlay TUI con trascrizione + piano
|
|
// e conferma utente prima dell'esecuzione (Enter esegui, Esc annulla, E modifica,
|
|
// F12 registra di nuovo). Riusa l'infrastruttura overlay di /agy:key e /agy:status.
|
|
// =========================================================================
|
|
interface VoicePlanDecision {
|
|
action: "send" | "cancel" | "record";
|
|
text: string;
|
|
}
|
|
|
|
async function showVoicePlanOverlay(
|
|
ctx: ExtensionContext,
|
|
transcript: string,
|
|
plan: string,
|
|
): Promise<VoicePlanDecision> {
|
|
const { Container, Text, matchesKey, Key } = await import("@earendil-works/pi-tui");
|
|
const { DynamicBorder } = await import("@earendil-works/pi-coding-agent");
|
|
|
|
return ctx.ui.custom<VoicePlanDecision>(
|
|
(tui, theme, _keybindings, done) => {
|
|
let text = plan;
|
|
let editing = false;
|
|
const container = new Container();
|
|
|
|
const render = () => {
|
|
container.clear();
|
|
container.addChild(new DynamicBorder((s: string) => theme.fg("accent", s)));
|
|
container.addChild(
|
|
new Text(theme.fg("accent", theme.bold("🎙️ Conferma vocale")), 1, 1),
|
|
);
|
|
container.addChild(new Text("", 0, 0));
|
|
container.addChild(new Text(theme.fg("dim", "Trascrizione:"), 1, 0));
|
|
container.addChild(new Text(theme.fg("text", transcript.slice(0, 250)), 1, 0));
|
|
container.addChild(new Text("", 0, 0));
|
|
container.addChild(new Text(theme.fg("accent", "📋 Piano proposto:"), 1, 0));
|
|
container.addChild(new Text(theme.fg("text", text), 1, 0));
|
|
container.addChild(new Text("", 0, 0));
|
|
container.addChild(
|
|
new Text(
|
|
theme.fg(
|
|
"dim",
|
|
editing
|
|
? "✏️ Modifica: digitando cambia il testo • Enter applica • Esc annulla"
|
|
: "Enter esegui • Esc annulla • E modifica • F12 registra di nuovo",
|
|
),
|
|
1,
|
|
0,
|
|
),
|
|
);
|
|
container.addChild(new DynamicBorder((s: string) => theme.fg("accent", s)));
|
|
};
|
|
render();
|
|
|
|
return {
|
|
render: (w) => {
|
|
render();
|
|
return container.render(w);
|
|
},
|
|
invalidate: () => container.invalidate(),
|
|
handleInput: (data) => {
|
|
if (editing) {
|
|
if (matchesKey(data, Key.enter) || matchesKey(data, Key.escape)) {
|
|
editing = false;
|
|
tui.requestRender();
|
|
return;
|
|
}
|
|
if (matchesKey(data, Key.backspace)) {
|
|
text = text.slice(0, -1);
|
|
tui.requestRender();
|
|
return;
|
|
}
|
|
if (data.length === 1 && data.charCodeAt(0) >= 32) {
|
|
text += data;
|
|
tui.requestRender();
|
|
}
|
|
return;
|
|
}
|
|
if (matchesKey(data, Key.enter)) {
|
|
done({ action: "send", text });
|
|
return;
|
|
}
|
|
if (matchesKey(data, Key.escape)) {
|
|
done({ action: "cancel", text });
|
|
return;
|
|
}
|
|
if (matchesKey(data, "e") || data === "E") {
|
|
editing = true;
|
|
tui.requestRender();
|
|
return;
|
|
}
|
|
if (matchesKey(data, Key.f12)) {
|
|
done({ action: "record", text });
|
|
return;
|
|
}
|
|
},
|
|
};
|
|
},
|
|
{
|
|
overlay: true,
|
|
overlayOptions: { width: "60%", minWidth: 60, anchor: "center" },
|
|
},
|
|
);
|
|
}
|
|
|
|
// Trascrizione via server locale ai.enne2.net (gemma4:E4B supporta audio)
|
|
async function transcribeWithEnne2(file: string): Promise<TranscriptResult> {
|
|
const baseUrl = getConfig("sttUrl") ?? "https://ai.enne2.net";
|
|
const model = getConfig("sttModel") ?? "gemma4:E4B";
|
|
const apiKey = getConfig("enne2ApiKey") ?? process.env.ENNE2_API_KEY ?? "";
|
|
|
|
// rileva silenzio
|
|
if (!audioHasSpeech(file)) {
|
|
return { text: "", error: "Nessun parlato rilevato nell'audio (silenzio o volume troppo basso)" };
|
|
}
|
|
|
|
try {
|
|
// Comprimi in MP3 per evitare HTTP 413 su audio lunghi (come il backend gemini)
|
|
let audioFile = file;
|
|
let audioFormat = "wav";
|
|
if (file.toLowerCase().endsWith(".wav")) {
|
|
const mp3 = file.replace(/\.wav$/i, ".mp3");
|
|
try {
|
|
await execFileAsync(
|
|
"ffmpeg",
|
|
["-hide_banner", "-loglevel", "error", "-y", "-i", file, "-ac", "1", "-ar", "16000", "-c:a", "libmp3lame", "-q:a", "5", mp3],
|
|
{ timeout: 60_000 },
|
|
);
|
|
audioFile = mp3;
|
|
audioFormat = "mp3";
|
|
} catch {
|
|
/* fallback al WAV */
|
|
}
|
|
}
|
|
const b64 = fs.readFileSync(audioFile).toString("base64");
|
|
const body = {
|
|
model,
|
|
messages: [
|
|
{
|
|
role: "user",
|
|
content: [
|
|
{ type: "text", text: "Trascrivi fedelmente il parlato in questo audio. Rispondi solo con la trascrizione." },
|
|
{ type: "input_audio", input_audio: { data: b64, format: audioFormat } },
|
|
],
|
|
},
|
|
],
|
|
max_tokens: 2000,
|
|
};
|
|
const headers: Record<string, string> = { "Content-Type": "application/json" };
|
|
if (apiKey) headers["Authorization"] = `Bearer ${apiKey}`;
|
|
const res = await fetch(`${baseUrl}/v1/chat/completions`, {
|
|
method: "POST",
|
|
headers,
|
|
body: JSON.stringify(body),
|
|
signal: AbortSignal.timeout(120_000),
|
|
});
|
|
if (!res.ok) {
|
|
return { text: "", error: `Errore server enne2: HTTP ${res.status}` };
|
|
}
|
|
const data: any = await res.json();
|
|
const text = data?.choices?.[0]?.message?.content?.trim() ?? "";
|
|
return { text };
|
|
} catch (e: any) {
|
|
return { text: "", error: `Errore server enne2: ${e?.message ?? String(e)}` };
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// Dispatcher: sceglie il backend di trascrizione (gemini | enne2)
|
|
async function transcribeAudio(file: string): Promise<TranscriptResult> {
|
|
const backend = getConfig("sttBackend") ?? "gemini";
|
|
if (backend === "enne2" || backend === "local") {
|
|
return transcribeWithEnne2(file);
|
|
}
|
|
return transcribeWithGeminiAPI(file);
|
|
}
|
|
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
|
|
// TTS via Gemini API (nessun engine esterno)
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
|
|
async function ttsSpeak(text: string, outputDir?: string): Promise<string | null> {
|
|
let key = getConfig("geminiApiKey") ?? process.env.GEMINI_API_KEY ?? "";
|
|
if (!key) {
|
|
try {
|
|
key = fs.readFileSync(path.join(AGY_CHAT_DIR, "gemini-key"), "utf8").trim();
|
|
} catch {
|
|
/* ignora */
|
|
}
|
|
}
|
|
if (!key) return null;
|
|
|
|
const model = getConfig("ttsModel") ?? "gemini-2.5-flash-preview-tts";
|
|
try {
|
|
const body = {
|
|
contents: [{ parts: [{ text }] }],
|
|
generationConfig: { responseModalities: ["AUDIO"] },
|
|
};
|
|
const res = await fetch(
|
|
`https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${model}:generateContent?key=${key}`,
|
|
{
|
|
method: "POST",
|
|
headers: { "Content-Type": "application/json" },
|
|
body: JSON.stringify(body),
|
|
signal: AbortSignal.timeout(60_000),
|
|
},
|
|
);
|
|
if (!res.ok) return null;
|
|
const data: any = await res.json();
|
|
const parts = data?.candidates?.[0]?.content?.parts ?? [];
|
|
const audioPart = parts.find((p: any) => p.inlineData);
|
|
if (!audioPart) return null;
|
|
|
|
// salva PCM raw (16-bit, 24kHz) e converti in WAV
|
|
const pcmFile = path.join(os.tmpdir(), `tts-${Date.now()}.pcm`);
|
|
fs.writeFileSync(pcmFile, Buffer.from(audioPart.inlineData.data, "base64"));
|
|
const wavFile = pcmFile.replace(".pcm", ".wav");
|
|
await execFileAsync(
|
|
"ffmpeg",
|
|
["-hide_banner", "-loglevel", "error", "-y", "-f", "s16le", "-ar", "24000", "-ac", "1", "-i", pcmFile, wavFile],
|
|
{ timeout: 30_000 },
|
|
);
|
|
fs.rmSync(pcmFile, { force: true });
|
|
|
|
// copia in outputDir se richiesto
|
|
let finalFile = wavFile;
|
|
if (outputDir) {
|
|
try {
|
|
fs.mkdirSync(outputDir, { recursive: true });
|
|
const dest = path.join(outputDir, `tts-${Date.now()}.wav`);
|
|
fs.copyFileSync(wavFile, dest);
|
|
finalFile = dest;
|
|
} catch {
|
|
/* ignora */
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// riproduci (fire-and-forget)
|
|
execFileAsync("paplay", [finalFile], { timeout: 60_000 }).catch(() => {});
|
|
|
|
return finalFile;
|
|
} catch {
|
|
return null;
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
|
|
// Helper: onUpdate nel formato corretto (oggetto con content, non stringa)
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
|
|
function toolUpdate(onUpdate: any, text: string) {
|
|
onUpdate?.({ content: [{ type: "text", text }] });
|
|
}
|
|
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
|
|
// Estensione
|
|
// ---------------------------------------------------------------------------
|
|
export default function agyExtension(pi: ExtensionAPI) {
|
|
// =========================================================================
|
|
// TOOL: agy — generico (chat / image / analyze)
|
|
// =========================================================================
|
|
pi.registerTool({
|
|
name: "agy",
|
|
label: "agy (Antigravity subagent)",
|
|
description:
|
|
"Delega un task generico a Google Antigravity CLI (agy), che usa Gemini multimodale. " +
|
|
"Utile per conversazioni di ragionamento multi-turno, generazione immagini e analisi di file. " +
|
|
"Per task specializzati usa agy_generate, agy_edit, agy_inpaint, agy_style_transfer, agy_compose, " +
|
|
"agy_analyze, agy_transcribe, agy_video.",
|
|
parameters: Type.Object({
|
|
prompt: Type.String({ description: "Il task/prompt da dare a agy." }),
|
|
mode: Type.Optional(
|
|
Type.Union([Type.Literal("chat"), Type.Literal("image"), Type.Literal("analyze")], {
|
|
description: "chat (default) | image | analyze",
|
|
}),
|
|
),
|
|
model: Type.Optional(Type.String({ description: "Modello agy (es. 'Gemini 3.1 Pro (High)')." })),
|
|
effort: Type.Optional(
|
|
Type.Union([Type.Literal("low"), Type.Literal("medium"), Type.Literal("high")]),
|
|
),
|
|
newConversation: Type.Optional(Type.Boolean({ description: "true per forzare una nuova conversazione." })),
|
|
addDir: Type.Optional(Type.String({ description: "Cartella da aggiungere al workspace agy." })),
|
|
filePath: Type.Optional(Type.String({ description: "File (immagine/audio/video) da analizzare." })),
|
|
yolo: Type.Optional(Type.Boolean({ description: "true per --dangerously-skip-permissions." })),
|
|
injectContext: Type.Optional(
|
|
Type.Boolean({ description: "Inietta contesto ambiente/sessione/web nel prompt (default true)." }),
|
|
),
|
|
webSearch: Type.Optional(
|
|
Type.Boolean({ description: "Forza/non forzare la ricerca web (override di webSearch config)." }),
|
|
),
|
|
}),
|
|
async execute(toolCallId, params, signal, onUpdate, ctx) {
|
|
const p = params as any;
|
|
toolUpdate(onUpdate, `agy: ${p.mode === "image" ? "generazione immagine" : "elaborazione"}...`);
|
|
// Fase 2: costruzione contesto iniettato (ambiente + sessione + memoria + web)
|
|
const wantInject = p.injectContext ?? true;
|
|
const prevWs = getConfig("webSearch");
|
|
if (typeof p.webSearch === "boolean") setConfig("webSearch", p.webSearch ? "on" : "off");
|
|
const contextBlock = wantInject ? await buildContextBlock(ctx, p.prompt, signal, p.mode) : "";
|
|
if (typeof p.webSearch === "boolean" && prevWs) setConfig("webSearch", prevWs);
|
|
const res = await executeAgy({
|
|
prompt: p.prompt,
|
|
mode: p.mode,
|
|
model: p.model,
|
|
effort: p.effort,
|
|
newConversation: p.newConversation,
|
|
addDirs: p.addDir ? [p.addDir] : [],
|
|
filePaths: p.filePath ? [p.filePath] : [],
|
|
yolo: p.yolo,
|
|
signal,
|
|
contextBlock,
|
|
});
|
|
return {
|
|
content: [{ type: "text", text: res.text }],
|
|
details: { conversationId: res.conversationId, exitCode: res.exitCode, imagePath: res.imagePath, model: p.model },
|
|
};
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
// =========================================================================
|
|
// TOOL: agy_generate — generazione immagine strutturata
|
|
// =========================================================================
|
|
pi.registerTool({
|
|
name: "agy_generate",
|
|
label: "agy generate image",
|
|
description:
|
|
"Genera un'immagine da zero con parametri strutturati (soggetto, azione, luogo, composizione, stile, luce, formato). " +
|
|
"Usa la formula narrativa [Soggetto]+[Azione]+[Luogo]+[Composizione]+[Stile] per il massimo controllo.",
|
|
parameters: Type.Object({
|
|
subject: Type.String({ description: "Soggetto: chi/cosa è nell'immagine. Sii specifico." }),
|
|
action: Type.Optional(Type.String({ description: "Azione: cosa sta succedendo." })),
|
|
location: Type.Optional(Type.String({ description: "Luogo/contesto/sfondo." })),
|
|
composition: Type.Optional(
|
|
Type.String({ description: "Composizione: inquadratura (es. 'close-up', 'wide shot', 'low-angle')." }),
|
|
),
|
|
style: Type.Optional(Type.String({ description: "Stile: estetica (es. 'fotorealistico', 'watercolor', 'film noir')." })),
|
|
lighting: Type.Optional(Type.String({ description: "Illuminazione (es. 'golden hour', 'softbox', 'neon')." })),
|
|
aspectRatio: Type.Optional(
|
|
Type.String({ description: "Formato (es. '1:1', '16:9', '9:16', '4:3', '21:9')." }),
|
|
),
|
|
text: Type.Optional(Type.String({ description: "Testo da includere nell'immagine (tra virgolette)." })),
|
|
negative: Type.Optional(Type.String({ description: "Cosa evitare, in framing positivo (es. 'nessun testo')." })),
|
|
model: Type.Optional(Type.String({ description: "Modello agy." })),
|
|
outputDir: Type.Optional(Type.String({ description: "Cartella dove copiare l'immagine generata." })),
|
|
}),
|
|
async execute(toolCallId, params, signal, onUpdate, ctx) {
|
|
const p = params as any;
|
|
const parts = [`Genera un'immagine: ${p.subject}`];
|
|
if (p.action) parts.push(`Azione: ${p.action}`);
|
|
if (p.location) parts.push(`Luogo/contesto: ${p.location}`);
|
|
if (p.composition) parts.push(`Composizione: ${p.composition}`);
|
|
if (p.style) parts.push(`Stile: ${p.style}`);
|
|
if (p.lighting) parts.push(`Illuminazione: ${p.lighting}`);
|
|
if (p.aspectRatio) parts.push(`Formato/aspect ratio: ${p.aspectRatio}`);
|
|
if (p.text) parts.push(`Includi il testo "${p.text}" nell'immagine.`);
|
|
if (p.negative) parts.push(`Evita: ${p.negative}.`);
|
|
const prompt = parts.join(". ") + IMG_SUFFIX;
|
|
|
|
toolUpdate(onUpdate, "agy_generate: generazione immagine...");
|
|
const res = await executeAgy({
|
|
prompt,
|
|
mode: "image",
|
|
model: p.model,
|
|
stateless: true,
|
|
outputDir: p.outputDir,
|
|
signal,
|
|
});
|
|
return {
|
|
content: [{ type: "text", text: res.text }],
|
|
details: { imagePath: res.imagePath, exitCode: res.exitCode },
|
|
};
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
// =========================================================================
|
|
// TOOL: agy_edit — editing controllato (Keep + Change + Add + Render)
|
|
// =========================================================================
|
|
pi.registerTool({
|
|
name: "agy_edit",
|
|
label: "agy edit image",
|
|
description:
|
|
"Modifica un'immagine esistente in modo controllato usando la formula Keep+Change+Add+Render. " +
|
|
"Specifica cosa mantenere invariato, cosa cambiare, cosa aggiungere e il target di resa. " +
|
|
"Un solo cambiamento per turno per il massimo controllo.",
|
|
parameters: Type.Object({
|
|
baseImage: Type.String({ description: "Percorso dell'immagine base da modificare." }),
|
|
keep: Type.String({ description: "Cosa mantenere invariato (es. 'soggetto, posa, illuminazione, composizione')." }),
|
|
change: Type.String({ description: "Cosa cambiare (es. 'il colore del divano in blu navy')." }),
|
|
add: Type.Optional(Type.String({ description: "Cosa aggiungere (es. 'un vaso sul tavolo')." })),
|
|
render: Type.Optional(
|
|
Type.String({ description: "Target di resa (es. 'foto premium', 'stile editoriale', 'formato 4:5')." }),
|
|
),
|
|
preserveAspectRatio: Type.Optional(
|
|
Type.Boolean({ description: "true per non cambiare l'aspect ratio dell'input." }),
|
|
),
|
|
model: Type.Optional(Type.String({ description: "Modello agy." })),
|
|
outputDir: Type.Optional(Type.String({ description: "Cartella dove copiare l'immagine risultante." })),
|
|
}),
|
|
async execute(toolCallId, params, signal, onUpdate, ctx) {
|
|
const p = params as any;
|
|
const keep = p.preserveAspectRatio ? `${p.keep}. Non cambiare l'aspect ratio dell'immagine di input.` : p.keep;
|
|
let prompt = `Usando l'immagine al percorso ${p.baseImage} come base, mantieni ${keep} invariato. Cambia ${p.change}.`;
|
|
if (p.add) prompt += ` Aggiungi ${p.add}.`;
|
|
if (p.render) prompt += ` Render come ${p.render}.`;
|
|
prompt += IMG_SUFFIX;
|
|
|
|
toolUpdate(onUpdate, "agy_edit: modifica immagine...");
|
|
const res = await executeAgy({
|
|
prompt,
|
|
mode: "image",
|
|
model: p.model,
|
|
stateless: true,
|
|
filePaths: [p.baseImage],
|
|
outputDir: p.outputDir,
|
|
yolo: true,
|
|
signal,
|
|
});
|
|
return {
|
|
content: [{ type: "text", text: res.text }],
|
|
details: { imagePath: res.imagePath, baseImage: p.baseImage, exitCode: res.exitCode },
|
|
};
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
// =========================================================================
|
|
// TOOL: agy_inpaint — editing di una zona specifica (semantic masking)
|
|
// =========================================================================
|
|
pi.registerTool({
|
|
name: "agy_inpaint",
|
|
label: "agy inpaint (edit zona specifica)",
|
|
description:
|
|
"Modifica SOLO una parte specifica dell'immagine lasciando il resto intatto (inpainting / semantic masking). " +
|
|
"Definisci l'elemento target e la sostituzione; tutto il resto resta identico.",
|
|
parameters: Type.Object({
|
|
baseImage: Type.String({ description: "Percorso dell'immagine base." }),
|
|
target: Type.String({ description: "L'elemento specifico da modificare (es. 'la maglietta del soggetto')." }),
|
|
replacement: Type.String({ description: "La nuova descrizione dell'elemento (es. 'una maglietta rossa')." }),
|
|
keepRest: Type.Optional(
|
|
Type.String({ description: "Cosa mantenere identico (default: tutto il resto)." }),
|
|
),
|
|
model: Type.Optional(Type.String({ description: "Modello agy." })),
|
|
outputDir: Type.Optional(Type.String({ description: "Cartella dove copiare l'immagine risultante." })),
|
|
}),
|
|
async execute(toolCallId, params, signal, onUpdate, ctx) {
|
|
const p = params as any;
|
|
const keep = p.keepRest ?? "tutto il resto";
|
|
const prompt =
|
|
`Usando l'immagine al percorso ${p.baseImage}, cambia SOLO ${p.target} in ${p.replacement}. ` +
|
|
`Mantieni ${keep} esattamente identico, preservando stile, illuminazione e composizione originali.` +
|
|
IMG_SUFFIX;
|
|
|
|
toolUpdate(onUpdate, "agy_inpaint: modifica zona specifica...");
|
|
const res = await executeAgy({
|
|
prompt,
|
|
mode: "image",
|
|
model: p.model,
|
|
stateless: true,
|
|
filePaths: [p.baseImage],
|
|
outputDir: p.outputDir,
|
|
yolo: true,
|
|
signal,
|
|
});
|
|
return {
|
|
content: [{ type: "text", text: res.text }],
|
|
details: { imagePath: res.imagePath, baseImage: p.baseImage, exitCode: res.exitCode },
|
|
};
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
// =========================================================================
|
|
// TOOL: agy_style_transfer — applica uno stile preservando il contenuto
|
|
// =========================================================================
|
|
pi.registerTool({
|
|
name: "agy_style_transfer",
|
|
label: "agy style transfer",
|
|
description:
|
|
"Applica uno stile artistico a un'immagine preservando il contenuto e la composizione originali " +
|
|
"(style transfer). Es. trasformare una foto in un dipinto Van Gogh.",
|
|
parameters: Type.Object({
|
|
baseImage: Type.String({ description: "Percorso dell'immagine base." }),
|
|
style: Type.String({ description: "Lo stile da applicare (es. 'pittura Van Gogh', 'architectural drawing', 'film noir')." }),
|
|
preserve: Type.Optional(
|
|
Type.String({ description: "Cosa preservare (default: 'la composizione originale')." }),
|
|
),
|
|
model: Type.Optional(Type.String({ description: "Modello agy." })),
|
|
outputDir: Type.Optional(Type.String({ description: "Cartella dove copiare l'immagine risultante." })),
|
|
}),
|
|
async execute(toolCallId, params, signal, onUpdate, ctx) {
|
|
const p = params as any;
|
|
const preserve = p.preserve ?? "la composizione originale";
|
|
const prompt =
|
|
`Usando l'immagine al percorso ${p.baseImage}, trasforma il contenuto nello stile di ${p.style}. ` +
|
|
`Preserva ${preserve} ma renderizzala con lo stile richiesto.` +
|
|
IMG_SUFFIX;
|
|
|
|
toolUpdate(onUpdate, "agy_style_transfer: applica stile...");
|
|
const res = await executeAgy({
|
|
prompt,
|
|
mode: "image",
|
|
model: p.model,
|
|
stateless: true,
|
|
filePaths: [p.baseImage],
|
|
outputDir: p.outputDir,
|
|
yolo: true,
|
|
signal,
|
|
});
|
|
return {
|
|
content: [{ type: "text", text: res.text }],
|
|
details: { imagePath: res.imagePath, baseImage: p.baseImage, exitCode: res.exitCode },
|
|
};
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
// =========================================================================
|
|
// TOOL: agy_compose — combina più immagini
|
|
// =========================================================================
|
|
pi.registerTool({
|
|
name: "agy_compose",
|
|
label: "agy compose (combina immagini)",
|
|
description:
|
|
"Combina più immagini in una nuova composizione (multi-image composition / fusion). " +
|
|
"Specifica il ruolo di ciascuna immagine e l'istruzione di fusione.",
|
|
parameters: Type.Object({
|
|
images: Type.Array(Type.String({ description: "Percorsi delle immagini da combinare." }), {
|
|
description: "Lista di percorsi immagine (fino a ~6-14).",
|
|
}),
|
|
instruction: Type.String({
|
|
description: "Istruzione di fusione: cosa prendere da ciascuna immagine e come combinarle.",
|
|
}),
|
|
model: Type.Optional(Type.String({ description: "Modello agy." })),
|
|
outputDir: Type.Optional(Type.String({ description: "Cartella dove copiare l'immagine risultante." })),
|
|
}),
|
|
async execute(toolCallId, params, signal, onUpdate, ctx) {
|
|
const p = params as any;
|
|
const refs = (p.images as string[]).map((img, i) => `Immagine ${i + 1}: ${img}`).join("\n");
|
|
const prompt =
|
|
`Combina le seguenti immagini in una nuova composizione:\n${refs}\n\n` +
|
|
`Istruzione: ${p.instruction}. Specifica il ruolo di ciascuna immagine.` +
|
|
IMG_SUFFIX;
|
|
|
|
toolUpdate(onUpdate, "agy_compose: combina immagini...");
|
|
const res = await executeAgy({
|
|
prompt,
|
|
mode: "image",
|
|
model: p.model,
|
|
stateless: true,
|
|
filePaths: p.images,
|
|
outputDir: p.outputDir,
|
|
yolo: true,
|
|
signal,
|
|
});
|
|
return {
|
|
content: [{ type: "text", text: res.text }],
|
|
details: { imagePath: res.imagePath, images: p.images, exitCode: res.exitCode },
|
|
};
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
// =========================================================================
|
|
// TOOL: agy_character — consistenza personaggio
|
|
// =========================================================================
|
|
pi.registerTool({
|
|
name: "agy_character",
|
|
label: "agy character consistency",
|
|
description:
|
|
"Mantiene la consistenza di un personaggio/oggetto attraverso più generazioni o edit. " +
|
|
"Usa un'immagine di riferimento e un token di consistenza per preservare le caratteristiche.",
|
|
parameters: Type.Object({
|
|
referenceImage: Type.String({ description: "Percorso dell'immagine di riferimento del personaggio." }),
|
|
name: Type.String({ description: "Nome/token del personaggio (es. 'Maya-giacca-blu')." }),
|
|
features: Type.String({ description: "Caratteristiche immutabili da preservare (es. 'cicatrice sopracciglio sinistro')." }),
|
|
task: Type.String({ description: "Cosa fare con il personaggio (es. 'mettilo in una scena notturna')." }),
|
|
model: Type.Optional(Type.String({ description: "Modello agy." })),
|
|
outputDir: Type.Optional(Type.String({ description: "Cartella dove copiare l'immagine risultante." })),
|
|
}),
|
|
async execute(toolCallId, params, signal, onUpdate, ctx) {
|
|
const p = params as any;
|
|
const prompt =
|
|
`Usando l'immagine al percorso ${p.referenceImage} come riferimento del personaggio '${p.name}', ` +
|
|
`${p.task}. Mantieni le caratteristiche del personaggio identiche: ${p.features}. ` +
|
|
`Usa il token '${p.name}' per riferirti al personaggio.` +
|
|
IMG_SUFFIX;
|
|
|
|
toolUpdate(onUpdate, "agy_character: mantieni consistenza personaggio...");
|
|
const res = await executeAgy({
|
|
prompt,
|
|
mode: "image",
|
|
model: p.model,
|
|
stateless: true,
|
|
filePaths: [p.referenceImage],
|
|
outputDir: p.outputDir,
|
|
yolo: true,
|
|
signal,
|
|
});
|
|
return {
|
|
content: [{ type: "text", text: res.text }],
|
|
details: { imagePath: res.imagePath, referenceImage: p.referenceImage, exitCode: res.exitCode },
|
|
};
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
// =========================================================================
|
|
// TOOL: agy_analyze — analisi di un file (immagine/audio/video)
|
|
// =========================================================================
|
|
pi.registerTool({
|
|
name: "agy_analyze",
|
|
label: "agy analyze file",
|
|
description:
|
|
"Analizza un file (immagine, audio o video) con Gemini multimodale. " +
|
|
"Per immagini: descrizione, OCR, analisi. Per audio: contenuto, trascrizione. Per video: scene, contenuto.",
|
|
parameters: Type.Object({
|
|
filePath: Type.String({ description: "Percorso del file da analizzare." }),
|
|
question: Type.Optional(Type.String({ description: "Domanda specifica sull'analisi." })),
|
|
model: Type.Optional(Type.String({ description: "Modello agy." })),
|
|
yolo: Type.Optional(Type.Boolean({ description: "true per --dangerously-skip-permissions (necessario per audio/video)." })),
|
|
}),
|
|
async execute(toolCallId, params, signal, onUpdate, ctx) {
|
|
const p = params as any;
|
|
const prompt = p.question
|
|
? `Analizza il file al percorso ${p.filePath}. ${p.question}`
|
|
: `Analizza il file al percorso ${p.filePath} e descrivilo in dettaglio.`;
|
|
|
|
toolUpdate(onUpdate, "agy_analyze: analisi file...");
|
|
const res = await executeAgy({
|
|
prompt,
|
|
mode: "analyze",
|
|
model: p.model,
|
|
stateless: true,
|
|
filePaths: [p.filePath],
|
|
yolo: p.yolo,
|
|
signal,
|
|
});
|
|
return {
|
|
content: [{ type: "text", text: res.text }],
|
|
details: { filePath: p.filePath, exitCode: res.exitCode },
|
|
};
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
// =========================================================================
|
|
// TOOL: agy_create_verified — generazione iterativa con verifica
|
|
// Loop self-contained: genera immagine → analizza con visione → verifica
|
|
// OpenCV → rigenera se non rispetta i requisiti (fino a maxIterations).
|
|
// =========================================================================
|
|
pi.registerTool({
|
|
name: "agy_create_verified",
|
|
label: "agy create verified image",
|
|
description:
|
|
"Genera un'immagine che soddisfi i requisiti, la verifica iterativamente con visione " +
|
|
"testuale e metriche OpenCV, e la rigenera finché non rispetta i requisiti (o fino a un limite). " +
|
|
"Ideale quando l'orchestratore non ha visione e serve un'immagine conforme a specifiche precise.",
|
|
parameters: Type.Object({
|
|
requirements: Type.String({ description: "Requisiti precisi che l'immagine deve soddisfare." }),
|
|
outputDir: Type.Optional(Type.String({ description: "Cartella dove salvare l'immagine finale." })),
|
|
maxIterations: Type.Optional(Type.Number({ description: "Limite massimo di iterazioni (default 3, max 5)." })),
|
|
useOpenCV: Type.Optional(Type.Boolean({ description: "Esegui metriche OpenCV oggettive (default true)." })),
|
|
model: Type.Optional(Type.String({ description: "Modello agy." })),
|
|
}),
|
|
async execute(toolCallId, params, signal, onUpdate, ctx) {
|
|
const p = params as any;
|
|
const requirements = String(p.requirements ?? "").trim();
|
|
const maxIter = Math.min(Math.max(Number(p.maxIterations ?? 3) || 3, 1), 5);
|
|
const useCV = p.useOpenCV ?? true;
|
|
|
|
toolUpdate(onUpdate, "agy_create_verified: avvio loop di creazione verificata...");
|
|
|
|
let currentImage: string | undefined;
|
|
let lastIssues = "";
|
|
const report: {
|
|
iteration: number;
|
|
pass: boolean;
|
|
imagePath: string;
|
|
verdict: string;
|
|
opencv: string;
|
|
}[] = [];
|
|
let finalText = "";
|
|
|
|
// Genera DINAMICAMENTE lo script OpenCV specifico per i requisiti (una volta,
|
|
// i requisiti sono fissi) e lo riusa in ogni iterazione del loop.
|
|
let cvScript = "";
|
|
if (useCV) {
|
|
toolUpdate(onUpdate, "agy_create_verified: generazione script OpenCV dinamico...");
|
|
cvScript = await generateOpenCVScript(requirements);
|
|
}
|
|
|
|
for (let iter = 1; iter <= maxIter; iter++) {
|
|
toolUpdate(
|
|
onUpdate,
|
|
`agy_create_verified: iterazione ${iter}/${maxIter} (${iter === 1 ? "generazione" : "rigenerazione"})...`,
|
|
);
|
|
|
|
// 1) Genera (o rigenera) con prompt di correzione se non è la prima
|
|
const genPrompt = currentImage
|
|
? `L'immagine precedente (${currentImage}) non rispetta i requisiti per questi motivi: ${lastIssues}. ` +
|
|
`Rigenera/rettifica l'immagine per soddisfare esattamente: ${requirements}.`
|
|
: `Genera un'immagine che soddisfi esattamente questi requisiti: ${requirements}.`;
|
|
const genRes = await executeAgy({
|
|
prompt: genPrompt + IMG_SUFFIX,
|
|
mode: "image",
|
|
model: p.model,
|
|
stateless: true,
|
|
filePaths: currentImage ? [currentImage] : [],
|
|
outputDir: p.outputDir,
|
|
signal,
|
|
});
|
|
const imgPath = genRes.imagePath;
|
|
if (!imgPath) {
|
|
finalText = `Generazione fallita all'iterazione ${iter}: nessuna immagine prodotta.\n${genRes.text}`;
|
|
break;
|
|
}
|
|
currentImage = imgPath;
|
|
|
|
// 2) Analisi visione (giudice): PASS/FAIL + problemi rispetto ai requisiti
|
|
const judgePrompt =
|
|
`Analizza il file al percorso ${imgPath}. Requisiti richiesti: ${requirements}. ` +
|
|
`Verifica se l'immagine li rispetta. Rispondi iniziando con \"PASS:\" o \"FAIL:\", ` +
|
|
`poi elenca sinteticamente (max 3 punti) le deviazioni rispetto ai requisiti in caso di FAIL.`;
|
|
const judgeRes = await executeAgy({
|
|
prompt: judgePrompt,
|
|
mode: "analyze",
|
|
model: p.model,
|
|
stateless: true,
|
|
filePaths: [imgPath],
|
|
yolo: true,
|
|
signal,
|
|
});
|
|
const verdict = judgeRes.text.trim();
|
|
const visionPass = /^\s*PASS:?/i.test(verdict);
|
|
lastIssues = verdict;
|
|
|
|
// 3) Verifica OpenCV DINAMICA (script generato dall'LLM per i requisiti)
|
|
let cvMetrics = "";
|
|
let ocvPass: boolean | null = null;
|
|
if (useCV && cvScript) {
|
|
const out = await runOpenCVScript(cvScript, imgPath);
|
|
cvMetrics = out;
|
|
try {
|
|
const parsed = JSON.parse(out);
|
|
ocvPass = typeof parsed.pass === "boolean" ? parsed.pass : null;
|
|
if (typeof parsed.score === "number") cvMetrics += `\nscore: ${parsed.score}`;
|
|
if (Array.isArray(parsed.findings) && parsed.findings.length)
|
|
cvMetrics += `\nfindings: ${parsed.findings.join("; ")}`;
|
|
} catch {
|
|
ocvPass = null;
|
|
}
|
|
// Se OpenCV rileva non conformità, le aggiunge alle issue per guidare la rigenerazione
|
|
if (ocvPass === false) {
|
|
lastIssues = `${verdict}\nVerifica OpenCV: ${cvMetrics}`;
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// Conforme solo se visione PASS e (se disponibile) anche OpenCV PASS
|
|
const pass = visionPass && (ocvPass === null || ocvPass === true);
|
|
|
|
report.push({ iteration: iter, pass, imagePath: imgPath, verdict, opencv: cvMetrics });
|
|
|
|
if (pass) {
|
|
finalText =
|
|
`✅ Immagine verificata dopo ${iter} iterazione/i.\nPercorso: ${imgPath}` +
|
|
(cvMetrics ? `\nMetriche OpenCV: ${cvMetrics}` : "") +
|
|
`\nVerdetto visione:\n${verdict}`;
|
|
break;
|
|
}
|
|
if (iter === maxIter) {
|
|
finalText =
|
|
`⚠️ Requisiti non soddisfatti dopo ${maxIter} iterazioni.\nPercorso: ${imgPath}` +
|
|
(cvMetrics ? `\nMetriche OpenCV: ${cvMetrics}` : "") +
|
|
`\nUltimo verdetto visione:\n${verdict}`;
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
return {
|
|
content: [{ type: "text", text: finalText || "Nessun output." }],
|
|
details: {
|
|
iterations: report.length,
|
|
imagePath: currentImage,
|
|
report,
|
|
},
|
|
};
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
// =========================================================================
|
|
// TOOL: agy_transcribe — trascrizione audio (via Gemini API diretta)
|
|
// =========================================================================
|
|
pi.registerTool({
|
|
name: "agy_transcribe",
|
|
label: "agy transcribe audio",
|
|
description:
|
|
"Trascrive il contenuto di un file audio (voce, discorso) in testo usando la Gemini API diretta " +
|
|
"(veloce e affidabile; agy CLI non supporta audio). Richiede la key Gemini in ~/.agy-chat/gemini-key o GEMINI_API_KEY.",
|
|
parameters: Type.Object({
|
|
filePath: Type.String({ description: "Percorso del file audio (wav, mp3, m4a, ecc.)." }),
|
|
language: Type.Optional(Type.String({ description: "Lingua del contenuto (es. 'italiano', 'english')." })),
|
|
model: Type.Optional(Type.String({ description: "Modello Gemini (default: gemini-3.5-flash)." })),
|
|
}),
|
|
async execute(toolCallId, params, signal, onUpdate, ctx) {
|
|
const p = params as any;
|
|
toolUpdate(onUpdate, "agy_transcribe: trascrizione audio...");
|
|
const tr = await transcribeAudio(p.filePath);
|
|
if (!tr.text) {
|
|
return {
|
|
content: [{ type: "text", text: `Trascrizione fallita: ${tr.error ?? "vuota"}` }],
|
|
details: { filePath: p.filePath, error: tr.error },
|
|
isError: true,
|
|
};
|
|
}
|
|
const transcript = tr.text;
|
|
return {
|
|
content: [{ type: "text", text: transcript }],
|
|
details: { filePath: p.filePath, model: p.model ?? "gemini-3.5-flash" },
|
|
};
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
// =========================================================================
|
|
// TOOL: agy_video — analisi video
|
|
// =========================================================================
|
|
pi.registerTool({
|
|
name: "agy_video",
|
|
label: "agy analyze video",
|
|
description:
|
|
"Analizza un file video: descrive scene, contenuto, codec, risoluzione, tracce audio. " +
|
|
"Richiede --yolo (auto-approva gli strumenti).",
|
|
parameters: Type.Object({
|
|
filePath: Type.String({ description: "Percorso del file video (mp4, mov, ecc.)." }),
|
|
question: Type.Optional(Type.String({ description: "Domanda specifica sul video." })),
|
|
model: Type.Optional(Type.String({ description: "Modello agy." })),
|
|
}),
|
|
async execute(toolCallId, params, signal, onUpdate, ctx) {
|
|
const p = params as any;
|
|
const prompt = p.question
|
|
? `Analizza il video al percorso ${p.filePath}. ${p.question}`
|
|
: `Analizza il video al percorso ${p.filePath}: descrivi cosa mostra, codec, risoluzione e se contiene audio.`;
|
|
|
|
toolUpdate(onUpdate, "agy_video: analisi video...");
|
|
const res = await executeAgy({
|
|
prompt,
|
|
mode: "analyze",
|
|
model: p.model,
|
|
stateless: true,
|
|
filePaths: [p.filePath],
|
|
yolo: true,
|
|
signal,
|
|
});
|
|
return {
|
|
content: [{ type: "text", text: res.text }],
|
|
details: { filePath: p.filePath, exitCode: res.exitCode },
|
|
};
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
// =========================================================================
|
|
// TOOL: agy_tts — text-to-speech via Gemini API
|
|
// =========================================================================
|
|
pi.registerTool({
|
|
name: "agy_tts",
|
|
label: "agy TTS (text to speech)",
|
|
description:
|
|
"Converte un testo in audio (TTS) usando la Gemini API (gemini-2.5-flash-preview-tts) e lo riproduce. " +
|
|
"Utile per notifiche vocali, sintesi parlate e aggiornamenti di stato. " +
|
|
"Richiede la key Gemini in ~/.agy-chat/gemini-key o GEMINI_API_KEY.",
|
|
parameters: Type.Object({
|
|
text: Type.String({ description: "Il testo da pronunciare." }),
|
|
play: Type.Optional(Type.Boolean({ description: "true per riprodurre l'audio (default: true)." })),
|
|
outputDir: Type.Optional(Type.String({ description: "Cartella dove salvare il file audio." })),
|
|
}),
|
|
async execute(toolCallId, params, signal, onUpdate, ctx) {
|
|
const p = params as any;
|
|
toolUpdate(onUpdate, "agy_tts: sintesi vocale...");
|
|
return ttsSpeak(p.text, p.outputDir).then((file) => {
|
|
if (!file) {
|
|
return {
|
|
content: [{ type: "text", text: "TTS fallito: key Gemini mancante o errore API." }],
|
|
details: {},
|
|
isError: true,
|
|
};
|
|
}
|
|
return {
|
|
content: [{ type: "text", text: `Audio TTS generato: ${file}` }],
|
|
details: { audioFile: file },
|
|
};
|
|
});
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
// =========================================================================
|
|
// TOOL: agy_models — elenca i modelli disponibili
|
|
// =========================================================================
|
|
pi.registerTool({
|
|
name: "agy_models",
|
|
label: "agy list models",
|
|
description: "Elenca i modelli disponibili per agy (Gemini, Claude, ecc.).",
|
|
parameters: Type.Object({}),
|
|
async execute(toolCallId, params, signal) {
|
|
const r = await runAgy(["models"], 30_000, signal);
|
|
return {
|
|
content: [{ type: "text", text: r.output.trim() || r.error || "(nessun output)" }],
|
|
details: { exitCode: r.exitCode },
|
|
};
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
// =========================================================================
|
|
// TOOL: agy_conversation — gestione stato conversazione
|
|
// =========================================================================
|
|
pi.registerTool({
|
|
name: "agy_conversation",
|
|
label: "agy conversation state",
|
|
description:
|
|
"Gestisce lo stato della conversazione agy: mostra l'ID corrente, elenca le conversazioni, o azzera lo stato.",
|
|
parameters: Type.Object({
|
|
action: Type.Union(
|
|
[Type.Literal("id"), Type.Literal("list"), Type.Literal("reset")],
|
|
{ description: "id | list | reset" },
|
|
),
|
|
}),
|
|
async execute(toolCallId, params) {
|
|
const action = (params as { action: string }).action;
|
|
if (action === "id") {
|
|
return { content: [{ type: "text", text: readState() ?? "(nessuna conversazione attiva)" }], details: {} };
|
|
}
|
|
if (action === "reset") {
|
|
resetState();
|
|
return { content: [{ type: "text", text: "Stato conversazione azzerato." }], details: {} };
|
|
}
|
|
try {
|
|
if (!fs.existsSync(CONV_DIR)) {
|
|
return { content: [{ type: "text", text: "(nessuna conversazione trovata)" }], details: {} };
|
|
}
|
|
const files = fs
|
|
.readdirSync(CONV_DIR)
|
|
.filter((f) => f.endsWith(".db"))
|
|
.map((f) => path.join(CONV_DIR, f))
|
|
.sort((a, b) => fs.statSync(b).mtimeMs - fs.statSync(a).mtimeMs)
|
|
.slice(0, 15);
|
|
const lines = files.map((f) => {
|
|
const id = path.basename(f, ".db");
|
|
const mtime = new Date(fs.statSync(f).mtimeMs).toISOString().replace("T", " ").slice(0, 19);
|
|
return `${id}\t${mtime}`;
|
|
});
|
|
return {
|
|
content: [{ type: "text", text: lines.join("\n") || "(nessuna conversazione trovata)" }],
|
|
details: {},
|
|
};
|
|
} catch (e: any) {
|
|
return { content: [{ type: "text", text: `Errore: ${e.message}` }], details: {}, isError: true };
|
|
}
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
// =========================================================================
|
|
// Comandi interattivi
|
|
// =========================================================================
|
|
pi.registerCommand("agy", {
|
|
description: "Invia un prompt a agy (subagent Antigravity). Uso: /agy <prompt>",
|
|
handler: async (args, ctx) => {
|
|
if (!args?.trim()) {
|
|
ctx.ui.notify("Uso: /agy <prompt>", "error");
|
|
return;
|
|
}
|
|
ctx.ui.setStatus("agy", "agy: elaborazione...");
|
|
const res = await executeAgy({ prompt: args.trim() });
|
|
ctx.ui.setStatus("agy", "");
|
|
ctx.ui.notify(res.text || "(nessun output)", "info");
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
pi.registerCommand("agy:new", {
|
|
description: "Forza una nuova conversazione agy",
|
|
handler: async (_args, ctx) => {
|
|
resetState();
|
|
ctx.ui.notify("Nuova conversazione agy pronta.", "info");
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
pi.registerCommand("agy:list", {
|
|
description: "Elenca le conversazioni agy",
|
|
handler: async (_args, ctx) => {
|
|
const id = readState();
|
|
ctx.ui.notify(`Conversazione corrente: ${id ?? "(nessuna)"}`, "info");
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
pi.registerCommand("agy:reset", {
|
|
description: "Azzera lo stato conversazione agy",
|
|
handler: async (_args, ctx) => {
|
|
resetState();
|
|
ctx.ui.notify("Stato conversazione azzerato.", "info");
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
// =========================================================================
|
|
// Registrazione microfono (F12) + trascrizione via Gemini + prompt su pi
|
|
// =========================================================================
|
|
async function handleRecordToggle(ctx: any) {
|
|
if (!recording) {
|
|
startRecording(ctx);
|
|
playSound("start");
|
|
ctx.ui.notify("🎙️ Registrazione avviata (F12 per fermare, Esc per annullare)", "info");
|
|
return;
|
|
}
|
|
|
|
playSound("stop");
|
|
ctx.ui.setStatus("agy-rec", "⏹️ Finalizzazione...");
|
|
const file = await stopRecording();
|
|
if (!file) {
|
|
ctx.ui.setStatus("agy-rec", "");
|
|
ctx.ui.notify("Nessuna registrazione attiva", "warning");
|
|
return;
|
|
}
|
|
|
|
ctx.ui.notify("Registrazione fermata, ottimizzazione audio...", "info");
|
|
const optimized = await optimizeAudio(file);
|
|
|
|
ctx.ui.notify("Trascrizione in corso...", "info");
|
|
const tr = await transcribeAudio(optimized);
|
|
if (!tr.text) {
|
|
ctx.ui.setStatus("agy-rec", "");
|
|
ctx.ui.notify(`Trascrizione fallita: ${tr.error ?? "vuota"}`, "error");
|
|
playSound("cancel");
|
|
return;
|
|
}
|
|
const transcript = tr.text;
|
|
|
|
// Legge il testo scritto a mano nel campo editor prima della registrazione
|
|
// e lo combina con la trascrizione audio (comportamento "multimodale").
|
|
const editorText = (ctx.ui.getEditorText?.() ?? "").trim();
|
|
|
|
// Interpreta con Gemini (testo) — framing inter-agent: Gemini è un analista
|
|
// che scrive un briefing per l'orchestratore (NON risponde all'utente),
|
|
// in JSON strutturato, con direttiva plan-first (nessuna esecuzione).
|
|
ctx.ui.notify("Interpretazione con Gemini...", "info");
|
|
const context = getConversationContext(ctx);
|
|
const res = await executeAgy({
|
|
prompt:
|
|
`[CONTESTO INTERNO — COMUNICAZIONE TRA AGENTI]\n` +
|
|
`Sei un analista tecnico/middleware per un agente AI orchestratore. NON rispondere all'utente: il tuo output sarà letto SOLO dall'orchestratore, che poi risponderà all'utente.` +
|
|
`\n\nAnalizza la richiesta vocale (e l'eventuale testo dell'editor) e produci un briefing strutturato per l'orchestratore.` +
|
|
`\n\nTrascrizione vocale:\n${transcript}` +
|
|
(editorText
|
|
? `\n\nTesto scritto dall'utente nel campo di input (da combinare con la voce):\n${editorText}`
|
|
: "") +
|
|
`\n\nContesto della conversazione:\n${context || "(nessuno)"}` +
|
|
`\n\nRestituisci UN SOLO oggetto JSON (nessun testo aggiuntivo) con questi campi:` +
|
|
`\n{"trascrizione_corretta":"...","intent_analisi":"...","note_per_agent":"...","azioni_raccomandate":["..."],"prompt_utente_pulito":"...","ricerca_necessaria":true/false,"suggerimenti_ricerca":["..."]}` +
|
|
`\nRegole:` +
|
|
`\n- NON eseguire alcuno strumento o azione; solo analisi e briefing.` +
|
|
`\n- Nessun saluto o testo rivolto all'utente: solo JSON tecnico per l'orchestratore.` +
|
|
`\n- prompt_utente_pulito = la richiesta rielaborata che l'orchestratore userà come prompt verso l'utente.` +
|
|
`\n- ricerca_necessaria=true se serve verificare best practices, versioni, documentazione o dati aggiornati.` +
|
|
`\n- suggerimenti_ricerca: se ricerca_necessaria, indica all'orchestratore di usare la ricerca web (Perplexity) e su cosa.`,
|
|
stateless: true,
|
|
model: "Gemini 3.6 Flash (Medium)",
|
|
yolo: true,
|
|
});
|
|
ctx.ui.setStatus("agy-rec", "");
|
|
|
|
// Estrae il briefing JSON; fallback sul testo grezzo se non parsato
|
|
const briefing = extractVoiceBriefing(res.text);
|
|
let finalText = briefing.cleanPrompt || res.text.trim() || transcript;
|
|
|
|
// Guida per l'agente successivo: usa la ricerca web/Perplexity se necessario
|
|
if (briefing.needsSearch) {
|
|
const hints = briefing.searchHints.length ? ` Suggerimenti: ${briefing.searchHints.join("; ")}` : "";
|
|
finalText += `\n\n[Nota per l'agente: per rispondere correttamente, usa la ricerca web (Perplexity) per verificare best practices/versioni/documentazione aggiornate.${hints}]`;
|
|
}
|
|
|
|
// Il testo dell'editor è stato consumato: lo svuota per evitare reinvii duplicati.
|
|
if (editorText) {
|
|
try {
|
|
ctx.ui.setEditorText?.("");
|
|
} catch {
|
|
/* ignora */
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// Opzione 4: piano + conferma in overlay TUI prima di eseguire (se abilitata)
|
|
const planningMode = getConfig("vocalPlanningMode") ?? "true";
|
|
if (planningMode !== "false") {
|
|
const decision = await showVoicePlanOverlay(ctx, transcript, finalText);
|
|
if (decision.action === "cancel") {
|
|
ctx.ui.notify("Vocale annullato — nessuna azione eseguita.", "info");
|
|
playSound("cancel");
|
|
return;
|
|
}
|
|
if (decision.action === "record") {
|
|
ctx.ui.notify("Registra di nuovo con F12.", "info");
|
|
return;
|
|
}
|
|
finalText = decision.text;
|
|
}
|
|
|
|
// Inserisci il risultato come prompt su pi
|
|
if (ctx.isIdle()) {
|
|
pi.sendUserMessage(finalText);
|
|
} else {
|
|
pi.sendUserMessage(finalText, { deliverAs: "followUp" });
|
|
}
|
|
ctx.ui.notify("✅ Trascrizione inviata come prompt a pi", "info");
|
|
playSound("done");
|
|
|
|
// notifica vocale (config ttsNotify o AGY_TTS_NOTIFY=0 per disattivare)
|
|
const ttsNotify = getConfig("ttsNotify") ?? "true";
|
|
if (ttsNotify !== "false" && process.env.AGY_TTS_NOTIFY !== "0") {
|
|
ttsSpeak("Trascrizione completata e inviata.").catch(() => {});
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
pi.registerShortcut("f12", {
|
|
description: "Avvia/ferma registrazione microfono (max 2 min) e trascrive via Gemini",
|
|
handler: async (ctx) => {
|
|
await handleRecordToggle(ctx);
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
pi.registerShortcut("escape", {
|
|
description: "Annulla la registrazione microfono in corso",
|
|
handler: async (ctx) => {
|
|
if (recording) {
|
|
await cancelRecording();
|
|
ctx.ui.setStatus("agy-rec", "");
|
|
ctx.ui.notify("❌ Registrazione annullata", "info");
|
|
playSound("cancel");
|
|
}
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
pi.registerShortcut("esc", {
|
|
description: "Annulla la registrazione microfono in corso",
|
|
handler: async (ctx) => {
|
|
if (recording) {
|
|
await cancelRecording();
|
|
ctx.ui.setStatus("agy-rec", "");
|
|
ctx.ui.notify("❌ Registrazione annullata", "info");
|
|
playSound("cancel");
|
|
}
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
pi.registerCommand("agy:record", {
|
|
description: "Avvia/ferma registrazione microfono (come F12)",
|
|
handler: async (_args, ctx) => {
|
|
await handleRecordToggle(ctx);
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
pi.registerCommand("agy:record:stop", {
|
|
description: "Ferma la registrazione microfono in corso",
|
|
handler: async (_args, ctx) => {
|
|
if (!recording) {
|
|
ctx.ui.notify("Nessuna registrazione in corso", "warning");
|
|
return;
|
|
}
|
|
await handleRecordToggle(ctx);
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
pi.registerCommand("agy:record:cancel", {
|
|
description: "Annulla la registrazione microfono in corso",
|
|
handler: async (_args, ctx) => {
|
|
if (!recording) {
|
|
ctx.ui.notify("Nessuna registrazione in corso da annullare", "warning");
|
|
return;
|
|
}
|
|
await cancelRecording();
|
|
ctx.ui.setStatus("agy-rec", "");
|
|
ctx.ui.notify("❌ Registrazione annullata", "info");
|
|
playSound("cancel");
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
pi.registerCommand("agy:speak", {
|
|
description: "Pronuncia un testo con TTS Gemini. Uso: /agy:speak <testo>",
|
|
handler: async (args, ctx) => {
|
|
if (!args?.trim()) {
|
|
ctx.ui.notify("Uso: /agy:speak <testo>", "error");
|
|
return;
|
|
}
|
|
ctx.ui.setStatus("agy-tts", "🔊 sintesi vocale...");
|
|
const file = await ttsSpeak(args.trim());
|
|
ctx.ui.setStatus("agy-tts", "");
|
|
if (file) ctx.ui.notify(`🔊 Audio: ${file}`, "info");
|
|
else ctx.ui.notify("TTS fallito (key Gemini mancante?)", "error");
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
pi.registerCommand("agy:vocal", {
|
|
description: "Attiva/disattiva il feedback vocale TTS. Uso: /agy:vocal [on|off|status]",
|
|
handler: async (args, ctx) => {
|
|
const arg = (args ?? "").trim().toLowerCase();
|
|
const current = getConfig("ttsNotify") ?? "true";
|
|
|
|
if (arg === "on") {
|
|
setConfig("ttsNotify", "true");
|
|
ctx.ui.notify("🔊 Feedback vocale ATTIVATO", "info");
|
|
ttsSpeak("Feedback vocale attivato.").catch(() => {});
|
|
return;
|
|
}
|
|
if (arg === "off") {
|
|
setConfig("ttsNotify", "false");
|
|
ctx.ui.notify("🔇 Feedback vocale DISATTIVATO", "info");
|
|
return;
|
|
}
|
|
if (arg === "status" || !arg) {
|
|
const on = current !== "false";
|
|
ctx.ui.notify(on ? "🔊 Feedback vocale: ATTIVO" : "🔇 Feedback vocale: DISATTIVO", "info");
|
|
return;
|
|
}
|
|
|
|
// toggle
|
|
if (current === "false") {
|
|
setConfig("ttsNotify", "true");
|
|
ctx.ui.notify("🔊 Feedback vocale ATTIVATO", "info");
|
|
ttsSpeak("Feedback vocale attivato.").catch(() => {});
|
|
} else {
|
|
setConfig("ttsNotify", "false");
|
|
ctx.ui.notify("🔇 Feedback vocale DISATTIVATO", "info");
|
|
}
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
// =========================================================================
|
|
// Comando: /agy:config — gestione configurazione persistente
|
|
// =========================================================================
|
|
const CONFIG_KEYS: { key: keyof AgyConfig; desc: string }[] = [
|
|
{ key: "geminiApiKey", desc: "Chiave API Google Gemini (STT/TTS)" },
|
|
{ key: "enne2ApiKey", desc: "Token per il server proxy ai.enne2.net (opzionale)" },
|
|
{ key: "sttBackend", desc: "Backend trascrizione: gemini | enne2" },
|
|
{ key: "sttUrl", desc: "URL base backend enne2" },
|
|
{ key: "sttModel", desc: "Modello STT backend enne2" },
|
|
{ key: "sttMaxDuration", desc: "Durata max registrazione (secondi)" },
|
|
{ key: "ttsBackend", desc: "Backend TTS: gemini | enne2" },
|
|
{ key: "ttsNotify", desc: "Notifiche vocali automatiche: true | false" },
|
|
{ key: "ttsModel", desc: "Modello TTS Gemini" },
|
|
{ key: "agyBin", desc: "Path del binario agy" },
|
|
{ key: "agyDefaultModel", desc: "Modello predefinito per le chiamate agy" },
|
|
{ key: "agyTimeoutMs", desc: "Timeout esecuzione agy (ms)" },
|
|
{ key: "contextInject", desc: "Iniezione contesto nel prompt agy: true | false" },
|
|
{ key: "contextTokens", desc: "Token cap per il contesto iniettato (default 1500)" },
|
|
{ key: "webSearch", desc: "Ricerca web Strada A: auto | on | off" },
|
|
{ key: "vocalPlanningMode", desc: "Opzione 4: piano+conferma dopo il vocale (true|false)" },
|
|
];
|
|
|
|
pi.registerCommand("agy:config", {
|
|
description:
|
|
"Gestisce la configurazione dell'estensione. Uso: /agy:config [get|set|reset] [chiave] [valore]",
|
|
handler: async (args, ctx) => {
|
|
const parts = (args ?? "").trim().split(/\s+/);
|
|
const action = parts[0] ?? "";
|
|
const key = parts[1] as keyof AgyConfig | undefined;
|
|
const value = parts.slice(2).join(" ");
|
|
|
|
// /agy:config — elenca tutto
|
|
if (!action) {
|
|
const cfg = loadConfig();
|
|
const lines = CONFIG_KEYS.map(({ key: k, desc }) => {
|
|
const v = (cfg as any)[k];
|
|
const masked =
|
|
k === "geminiApiKey" || k === "enne2ApiKey"
|
|
? v
|
|
? `${String(v).slice(0, 4)}...${String(v).slice(-4)}`
|
|
: "(non impostata)"
|
|
: v ?? "(non impostata)";
|
|
return `${k} = ${masked} — ${desc}`;
|
|
});
|
|
ctx.ui.notify(`Config agy-pi (${CONFIG_FILE}):\n${lines.join("\n")}`, "info");
|
|
return;
|
|
}
|
|
|
|
// /agy:config get <key>
|
|
if (action === "get" && key) {
|
|
const v = getConfig(key);
|
|
ctx.ui.notify(`${key} = ${v ?? "(non impostata)"}`, "info");
|
|
return;
|
|
}
|
|
|
|
// /agy:config set <key> <value>
|
|
if (action === "set" && key && value) {
|
|
if (!CONFIG_KEYS.some((c) => c.key === key)) {
|
|
ctx.ui.notify(`Chiave sconosciuta: ${key}`, "error");
|
|
return;
|
|
}
|
|
setConfig(key, value);
|
|
ctx.ui.notify(`✅ ${key} impostato. File: ${CONFIG_FILE}`, "info");
|
|
return;
|
|
}
|
|
|
|
// /agy:config reset
|
|
if (action === "reset") {
|
|
resetConfig();
|
|
ctx.ui.notify("Configurazione azzerata (default ripristinati).", "info");
|
|
return;
|
|
}
|
|
|
|
ctx.ui.notify(
|
|
"Uso: /agy:config | /agy:config get <chiave> | /agy:config set <chiave> <valore> | /agy:config reset",
|
|
"warning",
|
|
);
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
// =========================================================================
|
|
// Comando: /agy:key — dialog overlay TUI per inserire/modificare la chiave
|
|
// API Gemini in modo interattivo (campo mascherato, Enter conferma, Esc
|
|
// annulla). Usa i componenti TUI di pi (overlay in sovrimpressione).
|
|
// =========================================================================
|
|
pi.registerCommand("agy:key", {
|
|
description:
|
|
"Apre un dialog overlay per inserire/modificare la chiave API Gemini (campo mascherato)",
|
|
handler: async (_args, ctx) => {
|
|
// Import dinamico: se pi-tui non fosse disponibile, fallisce solo questo
|
|
// comando senza rompere il caricamento dell'intera estensione.
|
|
const {
|
|
Container,
|
|
Text,
|
|
matchesKey,
|
|
Key,
|
|
} = await import("@earendil-works/pi-tui");
|
|
const { DynamicBorder } = await import("@earendil-works/pi-coding-agent");
|
|
|
|
const result = await ctx.ui.custom<string | null>(
|
|
(tui, theme, _keybindings, done) => {
|
|
let value = "";
|
|
const currentKey = getConfig("geminiApiKey") ?? "";
|
|
const maskCurrent = currentKey
|
|
? `${currentKey.slice(0, 4)}...${currentKey.slice(-4)}`
|
|
: "(non impostata)";
|
|
const mask = (v: string) => "•".repeat(v.length);
|
|
|
|
const container = new Container();
|
|
const renderDialog = () => {
|
|
container.clear();
|
|
container.addChild(new DynamicBorder((s: string) => theme.fg("accent", s)));
|
|
container.addChild(
|
|
new Text(theme.fg("accent", theme.bold("🔑 Chiave API Gemini")), 1, 1),
|
|
);
|
|
container.addChild(
|
|
new Text(theme.fg("dim", `Attuale: ${maskCurrent}`), 1, 0),
|
|
);
|
|
container.addChild(new Text("", 0, 0));
|
|
const field = value ? mask(value) : "(vuota)";
|
|
container.addChild(
|
|
new Text(
|
|
theme.fg("text", "Nuova chiave: ") + theme.fg("warning", field),
|
|
1,
|
|
0,
|
|
(s) => theme.bg("toolPendingBg", s),
|
|
),
|
|
);
|
|
container.addChild(new Text("", 0, 0));
|
|
container.addChild(
|
|
new Text(
|
|
theme.fg("dim", "Digita la chiave • Enter conferma • Esc annulla"),
|
|
1,
|
|
0,
|
|
),
|
|
);
|
|
container.addChild(new DynamicBorder((s: string) => theme.fg("accent", s)));
|
|
};
|
|
renderDialog();
|
|
|
|
return {
|
|
render: (w) => {
|
|
renderDialog();
|
|
return container.render(w);
|
|
},
|
|
invalidate: () => container.invalidate(),
|
|
handleInput: (data) => {
|
|
if (matchesKey(data, Key.enter)) {
|
|
const trimmed = value.trim();
|
|
if (trimmed) {
|
|
setConfig("geminiApiKey", trimmed);
|
|
// Aggiorna anche ~/.agy-chat/gemini-key per coerenza con gli script TTS/STT
|
|
try {
|
|
fs.mkdirSync(AGY_CHAT_DIR, { recursive: true });
|
|
fs.writeFileSync(
|
|
path.join(AGY_CHAT_DIR, "gemini-key"),
|
|
trimmed,
|
|
{ mode: 0o600 },
|
|
);
|
|
} catch {
|
|
/* ignora */
|
|
}
|
|
done(trimmed);
|
|
}
|
|
return;
|
|
}
|
|
if (matchesKey(data, Key.escape)) {
|
|
done(null);
|
|
return;
|
|
}
|
|
if (matchesKey(data, Key.backspace)) {
|
|
value = value.slice(0, -1);
|
|
tui.requestRender();
|
|
return;
|
|
}
|
|
// Caratteri stampabili permessi per una chiave API (A-Z a-z 0-9 _ . -)
|
|
if (data.length === 1 && data.charCodeAt(0) >= 32) {
|
|
if (/^[A-Za-z0-9._-]+$/.test(data)) {
|
|
value += data;
|
|
}
|
|
tui.requestRender();
|
|
}
|
|
},
|
|
};
|
|
},
|
|
{
|
|
overlay: true,
|
|
overlayOptions: {
|
|
width: "50%",
|
|
minWidth: 54,
|
|
anchor: "center",
|
|
},
|
|
},
|
|
);
|
|
|
|
if (result) {
|
|
ctx.ui.notify(
|
|
`✅ Chiave API Gemini aggiornata: ${result.slice(0, 4)}...${result.slice(-4)}`,
|
|
"info",
|
|
);
|
|
try {
|
|
playSound("done");
|
|
} catch {
|
|
/* ignora */
|
|
}
|
|
} else {
|
|
ctx.ui.notify("Chiave non modificata.", "info");
|
|
}
|
|
},
|
|
});
|
|
|
|
// =========================================================================
|
|
// Comando: /agy:status — diagnostica estensione in un overlay TUI
|
|
// Mostra: binario agy, versione, chiave Gemini, modello attivo, ultimo
|
|
// errore dal log, stato config. Chiuso con Enter o Esc.
|
|
// =========================================================================
|
|
pi.registerCommand("agy:status", {
|
|
description: "Mostra lo stato dell'estensione (agi, chiave, modello, ultimo errore)",
|
|
handler: async (_args, ctx) => {
|
|
const { Container, Text, matchesKey, Key } = await import("@earendil-works/pi-tui");
|
|
const { DynamicBorder } = await import("@earendil-works/pi-coding-agent");
|
|
|
|
// ---- raccolta diagnostica ----
|
|
const agyBin = findAgy();
|
|
const agyExists =
|
|
agyBin === "agy" ? fs.existsSync("/home/enne2/.local/bin/agy") : fs.existsSync(agyBin);
|
|
let agyVersion = "(sconosciuta)";
|
|
if (agyExists) {
|
|
try {
|
|
agyVersion =
|
|
(
|
|
await execFileAsync(agyBin, ["--version"], {
|
|
timeout: 8000,
|
|
env: { ...process.env, NO_COLOR: "1" },
|
|
})
|
|
).stdout.trim() || "(sconosciuta)";
|
|
} catch {
|
|
agyVersion = "(errore esecuzione)";
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
const cfgKey = getConfig("geminiApiKey") ?? "";
|
|
const fileKey = (() => {
|
|
try {
|
|
const f = path.join(AGY_CHAT_DIR, "gemini-key");
|
|
return fs.existsSync(f) ? fs.readFileSync(f, "utf8").trim() : "";
|
|
} catch {
|
|
return "";
|
|
}
|
|
})();
|
|
const key = cfgKey || fileKey;
|
|
const keyStatus = key ? "✅ valida" : "❌ mancante (usa /agy:key)";
|
|
const keyMask = key ? `${key.slice(0, 4)}...${key.slice(-4)}` : "—";
|
|
const model = getConfig("agyDefaultModel") || "(default agy)";
|
|
const sttBackend = getConfig("sttBackend") ?? "gemini";
|
|
const ttsNotify = getConfig("ttsNotify") ?? "true";
|
|
|
|
// ultimo errore dal log agy (ultima riga con 'ERROR'/'denied'/'quota')
|
|
let lastError = "(nessuno)";
|
|
try {
|
|
const logDir = path.join(os.homedir(), ".gemini", "antigravity-cli", "log");
|
|
if (fs.existsSync(logDir)) {
|
|
const logs = fs
|
|
.readdirSync(logDir)
|
|
.map((f) => path.join(logDir, f))
|
|
.sort((a, b) => fs.statSync(b).mtimeMs - fs.statSync(a).mtimeMs);
|
|
const logFile = logs[0];
|
|
if (logFile) {
|
|
const lines = fs.readFileSync(logFile, "utf8").split("\n");
|
|
const meaningful = [...lines]
|
|
.reverse()
|
|
.filter((l) => /error|denied|quota|failed|timed out/i.test(l))
|
|
.filter((l) => !/^ERROR: logging before google\.Init:/i.test(l.trim()));
|
|
if (meaningful.length) {
|
|
const raw = meaningful[0];
|
|
// estrai il messaggio dopo il pattern glog: "go:file.go:NN] msg" oppure dopo ":"
|
|
const m = raw.match(/\][\s]*\s*\s*(.*)$/) || raw.match(/:\s*(.*)$/i);
|
|
lastError = (m ? m[1] : raw).replace(/^ERROR:|^WARN:/i, "").trim().slice(0, 90) || "(vedi log)";
|
|
}
|
|
}
|
|
}
|
|
} catch {
|
|
lastError = "(non disponibile)";
|
|
}
|
|
|
|
// ---- overlay TUI ----
|
|
await ctx.ui.custom<void>(
|
|
(tui, theme, _keybindings, done) => {
|
|
const container = new Container();
|
|
const render = () => {
|
|
container.clear();
|
|
container.addChild(new DynamicBorder((s: string) => theme.fg("accent", s)));
|
|
container.addChild(
|
|
new Text(theme.fg("accent", theme.bold("📊 Stato agy-pi")), 1, 1),
|
|
);
|
|
container.addChild(new Text("", 0, 0));
|
|
const line = (label: string, v: string, color: "success" | "error" | "text" | "muted" | "accent" | "warning" | "dim") =>
|
|
container.addChild(
|
|
new Text(theme.fg("dim", `${label}: `) + theme.fg(color, v), 1, 0),
|
|
);
|
|
line("Binario agy", agyExists ? `trovato ${agyBin}` : "❌ NON trovato",
|
|
agyExists ? "success" : "error");
|
|
line("Versione", agyVersion, "text");
|
|
line("Chiave Gemini", keyStatus, key ? "success" : "error");
|
|
line("Chiave (mask)", keyMask, "muted");
|
|
line("Modello attivo", model, "accent");
|
|
line("Backend STT", sttBackend, "text");
|
|
line("Notifiche TTS", ttsNotify, "text");
|
|
container.addChild(new Text("", 0, 0));
|
|
container.addChild(
|
|
new Text(theme.fg("warning", "Ultimo errore:") + " " + theme.fg("text", lastError), 1, 0),
|
|
);
|
|
container.addChild(new Text("", 0, 0));
|
|
container.addChild(
|
|
new Text(theme.fg("dim", "Enter o Esc per chiudere"), 1, 0),
|
|
);
|
|
container.addChild(new DynamicBorder((s: string) => theme.fg("accent", s)));
|
|
};
|
|
render();
|
|
return {
|
|
render: (w) => {
|
|
render();
|
|
return container.render(w);
|
|
},
|
|
invalidate: () => container.invalidate(),
|
|
handleInput: (data) => {
|
|
if (matchesKey(data, Key.enter) || matchesKey(data, Key.escape)) done();
|
|
},
|
|
};
|
|
},
|
|
{
|
|
overlay: true,
|
|
overlayOptions: { width: "55%", minWidth: 56, anchor: "center" },
|
|
},
|
|
);
|
|
},
|
|
});
|
|
}
|