LLM 代码生成工具（自举版 · 增强版）

本项目是一个基于大语言模型的智能代码生成与维护工具。它不仅能够根据项目 README.md 描述自动生成完整的 Python 包代码，还支持在现有项目上增量添加功能和自动修复 Bug。工具采用 uv 管理依赖，包含单元测试、并行检查、断点续写等特性，并通过一个面向 LLM 的中间设计层来提升生成质量和可维护性。

✨ 核心特性

• 📦 自动生成：解析 README.md，分析需要生成的文件列表及依赖关系，按顺序生成每个文件的代码。
• 📋 中间设计层：生成一个 design.json 文件，包含项目结构、文件关联、功能摘要等信息。后续所有代码生成均以该 JSON + README 作为上下文，确保 LLM 始终理解全局设计。
• 🧩 增量功能开发：通过编写需求工单（如 feature.issue），描述新增功能，工具自动分析现有代码并生成新增或修改的文件。
• 🐞 自动 Bug 修复：通过编写Bug 工单（如 bug.issue），描述问题现象，工具结合代码和错误信息生成修复补丁。
• 🔧 命令执行：生成文件后可自动执行建议命令（如安装依赖、运行构建），内置危险命令拦截（执行命令失败不会终止任务，仅记录错误）。
• ✅ 单元测试：使用 pytest 编写测试用例，支持测试覆盖率统计。
• 🔍 并行检查：生成代码后并行运行多个检查工具（pylint、mypy、black 等），收集错误信息。
• 🔄 自修复：将检查错误、README、design.json 和相关代码提交给 LLM，自动生成修复补丁并应用。
• ⏯️ 断点续写：生成过程中断后可自动从上次中断处继续，状态保存在 .llm_generator_state.json。
• 🖥️ 命令行工具：提供 llm-codegen 命令，支持多种操作模式。
• 📝 详细日志：所有操作、LLM 响应、错误均通过 loguru 记录到文件。
• 🎨 美观输出：使用 rich 显示进度条和彩色状态。

🚀 安装

依赖

• Python 3.9+
• 使用 uv 管理包

# 安装依赖
uv add [dev]

配置 API 密钥

设置环境变量（推荐）：

export DEEPSEEK_APIKEY="your-api-key"

或在命令行中通过 --api-key 传入。

📖 使用方法

工具支持三种操作模式，通过子命令区分：

llm-codegen init    README.md          # 从零初始化项目
llm-codegen enhance feature.issue      # 根据需求工单增强项目
llm-codegen fix     bug.issue          # 根据Bug工单修复项目

1. 初始化项目 (init)

根据 README.md 生成完整的项目骨架和代码。

llm-codegen init path/to/README.md -o ./generated

流程：

• 读取 README.md，调用 LLM 生成中间设计文件 design.json（位于输出目录）。
• 基于 design.json 和 README.md 按顺序生成每个文件。
• 生成完成后执行可选命令、检查和自动修复。

2. 增强项目 (enhance)

当已有项目需要添加新功能时，编写一个需求工单（如 add-logging.issue），然后运行：

llm-codegen enhance add-logging.issue -o ./project

需求工单模板（feature.issue）：

# 需求工单示例
name: 添加日志记录功能
description: 为所有核心函数增加日志输出，记录调用参数和执行时间。
affected_files:
  - src/llm_codegen/core.py
  - src/llm_codegen/utils.py
acceptance_criteria:
  - 每个公共函数应记录开始和结束日志
  - 日志级别为 INFO，包含函数名和参数
  - 使用 loguru 记录

工具会自动：

• 读取现有项目的 design.json 和代码。
• 分析需求，确定需要修改的文件。
• 生成代码变更（新增或修改文件）。
• 执行检查和修复。

3. 修复 Bug (fix)

发现 Bug 时，编写一个Bug 工单（如 crash-on-empty.issue），然后运行：

llm-codegen fix crash-on-empty.issue -o ./project

Bug 工单模板（bug.issue）：

# Bug 工单示例
name: 当输入为空时程序崩溃
description: 调用 parse_readme 时若 README 为空文件，抛出未处理的 IndexError。
steps_to_reproduce:
  - 创建空文件 empty.md
  - 运行 llm-codegen init empty.md
expected_behavior: 应给出友好提示并退出。
actual_behavior: 抛出 IndexError 并打印堆栈。
affected_files:
  - src/llm_codegen/core.py

工具会自动：

• 定位相关代码。
• 结合错误信息生成修复方案。
• 应用补丁，并重新运行测试验证。

🧠 中间设计层 (design.json)

design.json 是工具与 LLM 之间的“通用语言”，它记录了项目的完整设计蓝图，结构如下：

{
  "project_name": "MyProject",
  "version": "1.0.0",
  "description": "项目简短描述",
  "files": [
    {
      "path": "src/llm_codegen/core.py",
      "summary": "核心生成逻辑，包含 CodeGenerator 类",
      "dependencies": ["src/llm_codegen/utils.py"],
      "functions": [
        {
          "name": "generate_file",
          "summary": "生成单个文件，返回代码和命令",
          "inputs": ["file_path", "prompt", "deps"],
          "outputs": ["code", "commands"]
        }
      ],
      "classes": [...]
    }
  ],
  "commands": [
    "pip install -e .",
    "pytest tests/"
  ],
  "check_tools": ["pytest", "pylint", "mypy"]
}

该文件由 LLM 在 init 阶段生成，并在后续所有操作中作为上下文提供给 LLM，确保每次生成都符合整体设计。

🔄 核心工作流

初始化流程

1. 读取 README.md，调用 LLM 生成 design.json。
2. 解析 design.json，获得文件列表和依赖关系。
3. 按顺序生成每个文件，生成时上下文包括：
   • README.md
   • design.json
   • 已生成的依赖文件内容
4. 执行文件关联的命令（如安装依赖）。
5. （可选）运行检查工具，若有错误则触发自修复。

增强/修复流程

1. 读取项目根目录下的 design.json 和现有代码。
2. 解析需求/缺陷工单，识别受影响文件。
3. 调用 LLM 生成代码变更（可新增文件或修改现有文件），上下文包括：
   • README.md
   • design.json
   • 所有受影响文件的当前内容
   • 工单内容
4. 应用变更，更新 design.json 中的摘要（如果新增了函数/类）。
5. 执行检查与修复。

📝 工单模板

需求工单 (feature.issue)

name: <功能名称>
description: <详细描述>
affected_files:          # 可能影响到的文件（可选，留空则让 LLM 自动分析）
  - path/to/file1.py
  - path/to/file2.py
acceptance_criteria:     # 验收条件（列表）
  - 条件1
  - 条件2

Bug 工单 (bug.issue)

name: <Bug 标题>
description: <详细描述>
steps_to_reproduce:      # 复现步骤
  - 步骤1
  - 步骤2
expected_behavior: <期望行为>
actual_behavior: <实际行为>
affected_files:          # 可能相关的文件（可选）
  - path/to/file.py

⚙️ 配置

通过 pyproject.toml 的 [tool.llm-codegen] 部分自定义行为：

[tool.llm-codegen]
check_tools = ["pytest", "pylint", "mypy", "black"]
max_retries = 3
dangerous_commands = ["rm", "sudo", "chmod", "dd"]

🛠️ 开发指南

环境设置

# 安装 uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 创建虚拟环境并激活
uv venv
source .venv/bin/activate

# 安装项目（可编辑模式）和开发依赖
uv pip install -e ".[dev]"

项目结构

生成的项目将包含以下文件和目录：

.
├── README.md                 # 项目说明（原始输入）
├── pyproject.toml            # 项目元数据、依赖、脚本入口
├── src/
│   └── llm_codegen/          # 主代码包
│       ├── __init__.py
│       ├── cli.py            # 命令行入口（typer）
│       ├── core.py           # 核心生成逻辑（CodeGenerator 类）
│       ├── checker.py        # 并行检查与修复模块
│       ├── utils.py          # 工具函数（危险命令判断、文件操作）
│       └── models.py         # 数据模型（Pydantic）
├── tests/                    # 单元测试
│   ├── __init__.py
│   ├── test_cli.py
│   ├── test_core.py
│   └── test_checker.py
└── logs/                     # 运行日志（自动创建）

运行测试

pytest tests/

编写工单示例

项目生成后，issues/ 目录下会包含示例工单文件，可参考编写。

📌 注意事项

• 中间设计文件 design.json 是核心资产，请勿手动修改（除非你完全理解设计意图），否则可能导致后续生成偏差。
• 断点续写状态文件 .llm_generator_state.json 自动管理，无需手动干预。
• 若 README.md 或 design.json 发生重大变更导致结构不一致，工具会提示并建议重新初始化。

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通过引入中间设计层和工单驱动机制，本工具不仅实现了从零生成，更成为项目的“AI 协作者”，能够持续参与功能迭代与缺陷修复，大幅提升开发效率。