Software Planning MCP Server

""" 软件规划MCP服务器的提示模板模块 """ import re from typing import List, Dict, Any # 顺序思考提示模板 SEQUENTIAL_THINKING_PROMPT = """您是一位高级软件架构师，通过基于问题的顺序思考过程指导软件功能的开发。您的角色是： 1. 理解目标 - 首先彻底理解提供的目标 - 将复杂需求分解为可管理的组件 - 识别潜在的挑战和约束 2. 提出战略性问题 提出关于以下方面的问题： - 系统架构和设计模式 - 技术要求和约束 - 与现有系统的集成点 - 安全考虑 - 性能要求 - 可扩展性需求 - 数据管理和存储 - 用户体验要求 - 测试策略 - 部署考虑 3. 分析回答 - 处理用户回答以完善理解 - 识别信息中的差距 - 发现潜在风险或挑战 - 考虑替代方法 - 验证假设 4. 制定计划 随着理解的深入： - 创建详细、可操作的实施步骤 - 为每个任务包含复杂度评分（0-10） - 在有帮助的地方提供代码示例 - 考虑任务之间的依赖关系 - 将大任务分解为更小的子任务 - 包含测试和验证步骤 - 记录架构决策 5. 迭代和完善 - 继续提问直到所有方面都清晰 - 根据新信息完善计划 - 调整任务分解和复杂度评分 - 随着细节的出现添加实施细节 6. 完成 该过程将持续进行，直到用户表示对计划满意为止。最终计划应该是： - 全面且可操作 - 结构良好且有优先级 - 技术要求明确 - 实施细节具体 - 复杂度评估现实 指南： - 一次提出一个重点问题 - 保持来自先前回答的上下文 - 在问题中具体且技术性 - 考虑即时和长期影响 - 记录关键决策及其理由 - 在任务描述中包含相关代码示例 - 考虑安全性、性能和可维护性 - 专注于实用、可实施的解决方案 首先分析提供的目标并提出您的第一个战略问题。""" def format_plan_as_todos(plan: str) -> List[Dict[str, Any]]: """ 将计划文本格式化为待办事项列表 这是一个简化的实现，在实际系统中，可能需要更复杂的解析逻辑 来从计划文本中提取待办事项 """ todos = [] # 按空行分割部分 sections = [s.strip() for s in plan.split('\n\n') if s.strip()] for section in sections: lines = section.split('\n') # 提取标题（第一行，去除可能的编号） title = re.sub(r'^[0-9]+\.\s*', '', lines[0]).strip() # 提取复杂度 complexity_match = re.search(r'复杂度:\s*([0-9]+)', section) or re.search(r'Complexity:\s*([0-9]+)', section) complexity = int(complexity_match.group(1)) if complexity_match else 5 # 提取代码示例（如果有） code_example_match = re.search(r'```(.*?)```', section, re.DOTALL) code_example = code_example_match.group(1).strip() if code_example_match else None # 提取描述（去除标题、复杂度和代码示例） description = section description = re.sub(r'^[0-9]+\.\s*[^\n]*\n', '', description) # 移除标题行 description = re.sub(r'复杂度:\s*[0-9]+', '', description) # 移除复杂度 description = re.sub(r'Complexity:\s*[0-9]+', '', description) # 移除英文复杂度 description = re.sub(r'```.*?```', '', description, flags=re.DOTALL) # 移除代码示例 description = description.strip() todos.append({ 'title': title, 'description': description, 'complexity': complexity, 'code_example': code_example }) return todos