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TypeScript
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import type { OpenAICompatClient, Message } from '../llm/openai-compat.js';
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import { logger } from '../logger.js';
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export interface PieceDescription {
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name: string;
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description: string;
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keywords?: string[];
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}
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export function buildClassificationPrompt(
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taskText: string,
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pieces: PieceDescription[],
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fileNames: string[],
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): string {
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const pieceList = pieces
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.map(p => `- ${p.name}: ${p.description}`)
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.join('\n');
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const filesLine = fileNames.length > 0
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? `\n添付ファイル: ${fileNames.join(', ')}`
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: '';
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// キーワードマッチした piece をヒントとして追加
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const keywordHints = pieces
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.filter(p => p.keywords && p.keywords.length > 0)
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.map(p => {
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const matched = p.keywords!.filter(kw => taskText.includes(kw));
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return matched.length > 0 ? `- ${p.name}: マッチしたキーワード [${matched.join(', ')}]` : null;
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})
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.filter(Boolean);
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const hintLine = keywordHints.length > 0
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? `\nキーワードマッチによる候補（参考）:\n${keywordHints.join('\n')}\n`
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: '';
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return `以下のタスクに最適な処理タイプを1つ選んでください。選択肢名のみ回答してください。
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## 選択ルール（重要）
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- **デフォルトは "chat"** — 特化型 piece に明確にマッチしない依頼はすべて "chat" を選ぶ
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- 特化型 piece を選ぶのは、タスク内容が以下のいずれかに **強く** 該当する場合のみ:
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- スライド/プレゼン作成依頼 → slide
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- データ加工・集計・分析依頼 → data-process
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- 構造化された調査レポート作成依頼 → research
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- ブレスト・アイデア出し依頼 → brainstorming
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- その他、piece description が依頼内容と直接対応する場合
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- 単なる質問・対話・コード生成・文書執筆・短いタスクは "chat" を選ぶ
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- 迷ったら "chat" を選ぶこと
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選択肢:
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${pieceList}
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${hintLine}
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タスク内容:
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${taskText.slice(0, 800)}${filesLine}`;
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}
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export function parseClassificationResponse(
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response: string,
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validPieceNames: string[],
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): string | null {
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const cleaned = response
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.replace(/<think>[\s\S]*?<\/think>/g, '')
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.trim()
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.toLowerCase();
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if (!cleaned) return null;
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// 完全一致を試す
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for (const name of validPieceNames) {
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if (cleaned === name) return name;
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}
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// 部分一致を試す（長い名前順にソートし、短い名前が先にマッチするのを防ぐ）
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const sorted = [...validPieceNames].sort((a, b) => b.length - a.length);
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for (const name of sorted) {
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if (cleaned.includes(name)) return name;
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}
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return null;
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}
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export async function classifyPiece(
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client: OpenAICompatClient,
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taskText: string,
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pieces: PieceDescription[],
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fileNames: string[],
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timeoutMs: number = 8000,
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userId?: string,
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): Promise<string | null> {
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const prompt = buildClassificationPrompt(taskText, pieces, fileNames);
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logger.debug(`[piece-classifier] candidates=[${pieces.map(p => p.name).join(', ')}] textLen=${taskText.length}`);
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const messages: Message[] = [{ role: 'user', content: prompt }];
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const llmCall = async (): Promise<string | null> => {
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let result = '';
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try {
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for await (const event of client.chat(messages, undefined, undefined, { userId })) {
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if (event.type === 'text') result += event.text;
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else if (event.type === 'error') return null;
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else if (event.type === 'done') break;
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}
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} catch (err) {
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logger.warn(`[piece-classifier] LLM call failed: ${err}`);
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return null;
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}
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const validNames = pieces.map(p => p.name);
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const classified = parseClassificationResponse(result, validNames);
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if (classified) {
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logger.info(`[piece-classifier] classified piece=${classified} candidates=${validNames.length} textLen=${taskText.length}`);
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} else {
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logger.warn(`[piece-classifier] classification failed rawResponse="${result.slice(0, 100)}" validNames=[${validNames.join(', ')}]`);
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}
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return classified;
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};
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return Promise.race([
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llmCall(),
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new Promise<null>((resolve) => setTimeout(() => {
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logger.warn(`[piece-classifier] LLM call timed out after ${timeoutMs}ms`);
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resolve(null);
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}, timeoutMs)),
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]);
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}
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