@ohos-cpf/3rdloop

三方库自动化检视命令行工具：基于 3rdLibraryLoop 核心引擎，从终端完整跑一遍"任务拆解 → 编排执行 → 准出审核"的大循环。

功能特性

• 嵌入式核心引擎：直接复用 3rdLibraryLoop 的 LoopEngine / Brain / Orchestrator / FlexRunner / TestCheck / Knowledge，无需启动 HTTP 服务
• 完整大循环：任务拆解 → 编排执行 → 准出审核，多轮次自动重规划直到通过
• 任务生命周期管理：提交 / 等待 / 查询进度 / 中止 / 列表 / 读结果
• 单步与固定编排：step 单步执行（FlexRunner 直连）、orch 多步骤依赖编排、workflows 预置固定工作流一键执行
• 命令行配置：config 子命令管理 .env 配置项（默认 ~/.3lib/.env，跨项目全局生效）
• 自更新：update 一键更新到 npm latest，尊重用户镜像源

安装

npm i -g @ohos-cpf/3rdloop

需要 Node.js >= 22。查看版本与环境自检：

3rdloop version
3rdloop doctor

使用

按使用场景组织：装好之后，先做环境自检并完成必要配置，然后快速开启一个任务；进阶场景（PR 检视/自动提 PR、Web 界面、自更新）按需查阅。

场景一：初次使用 —— 环境自检

安装后第一步，先跑环境自检：

3rdloop doctor

doctor 会逐项检查 Node / CLI_TYPE 配置 / AI CLI（按 CLI_TYPE 检测 opencode 或 deveco）/ .env 凭据（百炼 API Key + GitCode Token）/ LLM 端点（LLM_BASE_URL 生效值）/ SKILL 目录 / 数据目录 / serve 服务连通性 / devecocli 华为账号登录（真机签名依赖）/ flvm（Flutter 多版本管理器）/ 火山网关模型（glm-5.3 / Qwen3.8-Max）/ 视觉模型（MODEL_VISION），缺什么会明确提示。除此之外还需要了解：

• Node.js >= 22
• AI CLI（默认 deveco，CLI_TYPE 可切 opencode）：3rdloop 会自动拉起对应的 serve 服务（在项目上一级目录运行），退出时清理进程树；已存在则复用，一般无需手动管理
• LLM 凭据 / GitCode Token：doctor 提示缺失时，见下面"配置"一节；已配置时 doctor 展示脱敏值
• LLM 端点（LLM_BASE_URL）：doctor 展示实际生效 URI——未设置时用引擎内置默认端点（百炼 OpenAI 兼容端点，不阻断）；自定义用 3rdloop config set LLM_BASE_URL <https://your-endpoint/v1>
• devecocli 华为账号登录：真机签名（devecocli signature generate）需登录态；doctor 标红时执行 devecocli auth login 登录（需实名认证的华为开发者账号）
• flvm（@ohos-cpf/flvm）：Flutter 三方库多版本编译验证依赖；doctor 展示可用状态（home / 当前版本 / 已装版本数），标红时按提示安装/初始化——完整命令 flvm init <框架存放路径> --deveco "<DevEco Studio 安装路径>"（macOS 示例 flvm init ~/flvm --deveco "/Applications/DevEco-Studio.app/Contents"，Windows 示例 flvm init D:\flvm --deveco "D:\deveco\DevEco Studio"；环境体检可跑 flvm doctor）
• 火山网关模型（glm-5.3 / Qwen3.8-Max）：opencode/deveco 全局配置（macOS/Linux ~/.config/opencode/opencode.json、~/.config/deveco/deveco.jsonc，Windows %USERPROFILE%\.config\...）中 provider 的 baseURL 命中火山网关端点时，doctor 展示该 provider 已配置的全部模型清单并确认工作模型齐备；缺失时自动补写（模型定义与参考配置一致，保留既有模型与 apiKey/mcp 等字段，幂等可重跑）——引擎按 provider/model（如 gatway/glm-5.3）引用模型创建 AI 会话，未注册时会话创建失败。未命中火山网关端点（如配置了百炼）时该检查不适用即通过
• 视觉模型（MODEL_VISION）：doctor 展示生效值（系统环境变量 / ~/.3lib/.env / 项目 Server/.env 任一层）并预检注册状态——格式非法（裸模型名缺 provider 前缀）或当前 CLI 全局配置中模型 ID 未注册（大小写敏感，如 qwen3.8-max ≠ Qwen3.8-Max）时标红阻断（vision SKILL 创建会话必失败，预检早拦截）；未设置为合法状态（vision SKILL 回退 CLI 默认模型并警告），仅提示配置命令；引用火山网关模型缺失时可由上一项自动补写连带修复

场景二：配置 —— 需要注意哪些配置项

绝大多数配置项都有内置默认值，开箱即用。必配项有两项：

# 必配：百炼 API Key（从 https://bailian.console.aliyun.com/ 获取，get/list 脱敏显示）
3rdloop config set DASHSCOPE_API_KEY <sk-xxxxxxxx>

# 必配：GitCode Token（PR 检视/fork/push、Issue 分析等 GitCode 工作流依赖；GitCode → 设置 → 个人访问令牌 创建，get/list 脱敏显示）
3rdloop config set GIT_TOKEN <your-gitcode-token>

按需可选（不设置即关闭/自动）：

# SKILL 目录覆盖（等效 --skill-dir，不设置则自动解析）
3rdloop config set 3LIB_SKILL_DIR </path/to/Skills>

有默认值、一般无需改（调整时参考）：

# LLM 端点（默认百炼 OpenAI 兼容端点，仅切换其他 LLM 服务时修改）
3rdloop config set LLM_BASE_URL https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

# LLM 模型 id
3rdloop config set LLM_MODEL glm-5.2

# 视觉模型（SKILL 声明 capabilities: vision 的多模态任务用，如设备测试看截图）
# 格式 provider/model（可选 #variant），需与 opencode/deveco 全局配置注册的模型 ID
# 大小写完全一致；留空回退 CLI 默认模型并警告
3rdloop config set MODEL_VISION gatway/glm-5.3

# 默认 CLI 类型（默认 deveco-code；如需切回 opencode）
# 切换后 doctor 按新类型检测，run/step/orch/workflow 拉起对应 serve 并连接
3rdloop config set CLI_TYPE opencode

# 数据存储目录（默认 ~/.3lib/3rdloop/db，如团队共享目录）
3rdloop config set 3LIB_DATA_DIR "D:\code\team\shared-db"

其余配置项（LLM_MAX_TOKENS / LLM_ENABLE_THINKING / SELECTOR_* / MAX_CONCURRENT_SESSIONS / OPENCODE_* / DEVECO_*）均有内置默认值，完整清单执行 3rdloop config list 查看。3LIB_ROOT / 3LIB_HOME 仅支持系统环境变量（export / setx），config set 会拒绝写入。

配置完成后统一验证：

3rdloop config list      # 查看全部配置项及当前生效值
3rdloop doctor           # 环境自检

凭据也可以不通过 config 配置，任选一层即可：系统环境变量（setx DASHSCOPE_API_KEY "sk-xxx"）、用户级 ~/.3lib/.env、项目根 Server/.env。

场景三：快速开启一个任务

在目标三方库仓库目录下，一句话描述任务，提交并阻塞到准出终态（最常用）：

3rdloop run "为 libcurl 生成鸿蒙 demo 场景并跑通编译"

run 会自动完成"任务拆解 → 编排执行 → 准出审核"的完整大循环，多轮次自动重规划直到通过；退出码 0 即通过。

环境预检：run/submit/step run/orch run|start 及工作流在正式执行前会自动做环境预检（Node 版本 / CLI_TYPE / AI CLI / LLM 凭据 / LLM 端点非法值 / GitCode Token / SKILL 目录 / 数据目录 / devecocli 华为账号登录 / flvm 安装）。任一项不通过直接退出码 1，并打印对应修复命令（如 3rdloop config set DASHSCOPE_API_KEY <sk-xxx>）；完整自检用 3rdloop doctor。--print-taskdef 等 dry-run 不预检。

任务比较耗时、不想干等？提交后立即返回 taskId（进程内继续跑，需保持进程存活），之后可用 3rdloop progress/wait/result <taskId> 跟进：

3rdloop submit "分析 sqlite3 的鸿蒙化可行性"

场景四：跑预置工作流（PR 检视 / 自动提 PR 等）

常用固定流程已封装为一键工作流，先看有哪些：

3rdloop workflows                # 列出已注册的固定编排工作流
3rdloop run <工作流名> --help     # 查看某个工作流的参数说明

三方库自动提 PR（fork 工作区修改 → 源仓库 Issue/PR + 触发 CI）：

# 最常用：在 fork 仓库克隆目录下直接执行（workspace-dir 缺省取当前目录）
3rdloop run pr-push

# 显式指定工作区与可选参数
3rdloop run pr-push --workspace-dir D:\work\fork-repo --upstream-url https://gitcode.com/CPF-RN/lib \
  --changelog auto --dry-run false

提 PR 是非幂等发布操作，失败不会自动重试；执行成功后报告 ohos-lib-pr-push-report.md 会自动复制到执行目录。先用 --print-taskdef dry-run 可以核对将执行的编排定义。

场景五：用 Web 界面操作（serve）

除了命令行，也可以在浏览器里使用 Web 工作台（提交任务 / 查看循环进度 / PR 检视等）。3rdloop serve 一条命令同时启动 AI CLI serve（按 CLI_TYPE 自动拉起 deveco / opencode，默认端口 4096，已运行则复用）、Server HTTP 后端（默认 3000）与 Web 前端（默认 8080，静态托管 + /api/* 反代到后端 + 扩展挂载）：

AI CLI serve 启动条件不满足（未安装 / 端口被占 / 启动超时）时 serve 直接报错退出（退出码 1）；停止 serve 时会一并清理由它拉起的 AI CLI 进程（复用的已运行实例不受影响）。

# 后端（默认 http://127.0.0.1:3000）+ Web 前端（默认 http://localhost:8080）同时启动
# 启动完成后自动打开浏览器访问 Web 前端
3rdloop serve

# --open 兼容保留（与默认行为相同）
3rdloop serve --open

# 自定义端口（--port 后端 / --web-port 前端，也可用 3LIB_SERVER_PORT / 3LIB_WEB_PORT 覆盖）
3rdloop serve --port 3001 --web-port 8081

# 禁用全部扩展（纯核心工作台模式）
3rdloop serve --no-ext

CLI 的 run/submit/wait 等命令保持嵌入式模式，不经此后端。

扩展机制（tag / issue / prcheck 等二级目录功能以扩展形式按需安装，不随 npm 包分发）：

3rdloop serve install-ext <扩展目录>   # 安装扩展到 ~/.3lib/3rdloop/web-ext/
3rdloop serve list-ext                 # 列出可用扩展（含来源与挂载点）
3rdloop serve remove-ext <扩展名>      # 移除已安装扩展

场景六：MCP Gateway 装配（kb 检索 / 覆盖率脚本等 AI 工具）

npm 包内置 MCP Gateway（vendor/MCP）、知识库检索引擎（vendor/Archive）与已知问题知识库种子（vendor/BadCase）。opencode / deveco-code serve 需要在全局配置注册 Gateway 才会在启动时自动 spawn：

3rdloop doctor              # 推荐：环境自检，检测到未装配时自动完成装配（幂等）
3rdloop mcp status          # 查看注册状态与数据目录
3rdloop mcp install         # 显式装配/重装（doctor 自动装配的底层命令，可单独使用）
3rdloop mcp uninstall       # 仅移除注册（用户数据保留）

# 可选参数
3rdloop doctor --no-fix               # 仅诊断，不做任何修改
3rdloop mcp install --cli opencode    # 只注册到 opencode（--cli deveco | opencode | all）
3rdloop mcp install --force           # 重置用户级配置为包内默认

装配效果：

• ~/.3lib/3rdloop/mcp/config.json — 用户级 Gateway 配置（脚本/引擎指向包内，随包更新获得新版本）
• ~/.3lib/3rdloop/kb-data/ — 本地知识库数据（kb_add_document / kb_search 工具，跨版本更新不丢失）
• ~/.3lib/3rdloop/BadCase/ — 已知问题知识库副本（RN 检视 SKILL 消费；泛化 SKILL 的写入落在此处，不污染包目录）
• 注册到 opencode（~/.config/opencode/opencode.json）与 deveco（~/.config/deveco/deveco.jsonc）两处全局配置——doctor 按全部注册判定，任一处缺失（如只装过 opencode、deveco 未注册）都会触发自动装配补齐
• 装配后重启 serve，AI 会话即可调用全部 MCP 工具（kb 检索、覆盖率分析脚本、下游知识库等）

SKILL 中的分析脚本（如 analyze-xts-coverage.cjs）通过 {{skillDir}}/../../../MCP/scripts/ 相对路径调用，npm 安装态与仓库开发态一致，无需额外配置。装配通常无需手动执行——3rdloop doctor（README 快速上手第一步）会自动完成；run/submit 等任务命令的预检若发现未装配，仅在 stderr 提示一行（不修改任何文件）。

场景七：知识回收（把沉淀的知识打包发给维护者）

任务执行会在本机沉淀知识 JSON（<dataDir>/Knowledge/ 下的 index.json 登记表 + kn_*.json 条目）。想贡献给社区/团队，打包发给维护者即可：

# 用户侧：打包（纯本地操作，不上传任何数据）
3rdloop knowledge export                    # → ./3rdloop-knowledge-<日期>-<主机名>.zip
3rdloop knowledge export --note "mp3agic 批次"  # 附备注

# 维护者侧：收到 zip 后解包到收件箱
3rdloop knowledge import <zip> --dry-run    # 预览
3rdloop knowledge import <zip>              # → ~/.3lib/3rdloop/knowledge-inbox/<来源主机>-<日期>/

包内容只有知识 JSON（不含 md / kb 文档 / BadCase）。zip 为标准格式，可先解压自查；多个用户的包在收件箱按 主机名-日期 隔离，互不冲突，也不覆盖维护者本地知识库——人工评估后再入库。

更多进阶用法（任务管理、step 单步执行、orch 自定义编排、工作流注册等），见仓库 cli/README_DEVELOP.md 或 3rdloop <子命令> --help。

退出码

码	含义
0	通过 / 成功
1	错误（参数 / 环境 / 任务不存在）
2	任务执行失败（终态 failed / error / 未通过）
3	wait 超时
130	Ctrl+C（SIGINT）
143	SIGTERM

配置

快速上手需要的配置（LLM 凭据等）见上文 场景二：配置。本节补充完整的配置参考：数据目录与环境变量清单。

数据目录（中间产物）

任务中间产物默认落在用户级统一目录，跨平台一致、不随执行目录或 npm 卸载变化：

默认 ~/.3lib/3rdloop/db

• Windows: C:\Users\<用户>\.3lib\3rdloop\db
• macOS / Linux: ~/.3lib/3rdloop/db

任务写入 <数据目录>/task/{taskId}/。可用 --data-dir flag 或 3LIB_DATA_DIR 覆盖（如团队共享目录）。

环境变量

CLI 自身配置（3LIB_* 前缀）：

变量	作用	默认值
3LIB_DATA_DIR	数据目录覆盖（等效 --data-dir）	~/.3lib/3rdloop/db
3LIB_ROOT	项目根覆盖（须为系统环境变量，.env 文件不生效）	自动探测
3LIB_HOME	用户 3lib 主目录（含日志 logs/，须为系统环境变量）	~/.3lib
3LIB_SKILL_DIR	SKILL 目录覆盖（等效 --skill-dir）	默认按发布/开发状态自动解析
3LIB_TASK_PREFIX	taskId 前缀（审计用）	空

LLM 凭据变量（DASHSCOPE_API_KEY / LLM_MODEL 等）：按上文场景二所述，系统环境变量 / ~/.3lib/.env / 项目根 Server/.env 任选一层配置即可。

API

3rdloop 是纯命令行工具，无编程 API。对脚本使用方，输出契约如下：

• stdout：只放 --json 结构化数据或最终结果（脚本可安全解析）
• stderr：进度日志 / 诊断信息
• 退出码：见 退出码

全局选项

选项	说明
--json	结构化输出到 stdout（进度/日志走 stderr）
-v, --verbose	详细模式
--quiet	仅输出最终结果
--data-dir <p>	数据目录覆盖（默认 ~/.3lib/3rdloop/db）
--project <n>	项目名覆盖（默认取 git 仓库根名）
--skill-dir <p>	SKILL 目录覆盖
-h, --help	帮助

自更新

# 检查并直接更新到 latest
3rdloop update

# 仅检查是否有新版本，不执行更新（适合 CI / 提醒）
3rdloop update --check

# 覆盖 npm registry（默认尊重用户 npm 镜像配置，如 npmmirror）
3rdloop update --registry https://registry.npmjs.org/

• 更新只替换程序文件，数据目录 ~/.3lib/3rdloop/db 与 ~/.3lib/.env 配置不受影响

更新日志

见 CHANGELOG.md（计划中，待补）

贡献

欢迎提交 Issue 和 PR，详见 CONTRIBUTING.md（计划中，待补）

维护者

@lalhan @junxiaoliu927

许可证

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