Debug Agent 提供两类核心能力：

• general task：对通用工程项目进行多轮自动调试与修复（支持单体与前后端等复杂技术栈）。
• paperbench：对论文项目进行固定层级迭代（L0-L4）的复现与代码改进。

本仓库根目录已提供四个可直接运行的示例脚本：

• demo_complex_debug.py（general task——图书馆系统——50个bug；“complex_library_system copy”为带缺陷版本，“complex_library_system”为修复参考）
• demo_photo_debug.py（general task——照片抠图示例，多技术栈）
• rice_paper_demo.py（paperbench——RICE）
• forget_paper_demo.py（paperbench——What Will My Model Forget）

1. Python 3.8+
2. 安装依赖（如遇报错，至少安装 requests 和 pydeps）：
   • pip install -r requirements.txt
   • 或手动：pip install requests pydeps
3. 可选检查：python check_dependencies.py（检测可选库与外部工具，如 code2flow、Graphviz）
4. 网络建议：国内环境建议配置代理，避免 LLM 请求超时

必须项：

• AGENT_API_KEY=你的OpenRouter或其它兼容API的Key
• AGENT_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1
• AGENT_MODEL=anthropic/claude-sonnet-4

可选项（未设置将使用默认值）：

• AGENT_TEMPERATURE=0.7
• AGENT_MAX_TOKENS=16384

说明：系统会自动从根目录加载 .env；也可直接以环境变量方式注入。

命令：

python demo_complex_debug.py

说明：

• 目标项目默认指向 complex_library_system（修复参考）。若要体验自动修复流程，请把脚本中的 repo_path 改为带缺陷的 complex_library_system copy，或将其重命名为 complex_library_system 再运行。
• 运行后会先演示初始错误，再询问是否继续迭代修复（输入 y）。
• 调试产物默认保存到目标项目下的 debug_output/（包含 debug_report.json、modification_history.json、repo_index.json 等）。

命令：

python demo_photo_debug.py

默认目标项目：test_input/photo_cutout_tool

建议准备（便于每轮收集终端信息 terminal.txt）：

• 前端：
  • cd test_input/photo_cutout_tool/frontend
  • npm install
  • npm start
  • 注：该前端为最小化示例，可能提示缺少 index.js，属模拟环境
• 后端：
  • cd test_input/photo_cutout_tool/backend
  • pip install -r requirements.txt
  • uvicorn main:app --reload
• 手动进行最小化交互（点击页面按钮触发API）。每次迭代将三段输出拼接写入根目录 terminal.txt：
  • 前端 stdout
  • 后端 stdout
  • 浏览器控制台 console（复制粘贴）
• 调试时选择“输入txt文件路径”的交互方式，将 terminal.txt 的绝对路径传入系统。

产物位置：同样输出到目标项目 debug_output/。

命令：

python rice_paper_demo.py

运行后选择“1. 标准复现流程”。

默认配置（如你移动了仓库或路径不同，请在脚本顶部配置区同步修改）：

• repo_path：test_input/rice
• paper_guide：test_papers/paper_test_1_reproduction_guide.md
• additional_guides：支持多个markdown，建议包含 OpenAI 为该论文提供的辅助文档，并将网页内容一并粘贴到 md（当前先手动整理；工程层面可用 mineru + re + firecrawl 实现）。

输出位置：在 repo_path 下自动新建 paper_reproduction_output_时间戳/，包含 reproduction_result.json 与过程日志。

命令：

python forget_paper_demo.py

运行后选择“1. 标准复现流程”。

默认配置（如你移动了仓库或路径不同，请在脚本顶部配置区同步修改）：

• repo_path：test_input/will model forget
• paper_guide：test_papers/paper_test_2_reproduction_guide.md
• additional_guides：同 RICE，传入包含网页内容的 md 文档。

输出位置：在 repo_path 下自动新建 paper_reproduction_output_时间戳/。

1. general task（单技术栈）

• 参照 demo_complex_debug.py：设置 repo_path、main_file、expected_behavior。
• 建议启用自动模式：DebugSystem(auto_mode=True)，减少交互。

2. general task（复杂技术栈）

• 每次迭代在根目录 terminal.txt 写入前端 stdout + 后端 stdout + 浏览器 console。
• 运行时选择“输入txt文件路径”方式，把 terminal.txt 的绝对路径传给系统。
• 需进行人工API测试（为了演示可点击按钮；规范应使用 APIFOX）。
• 当前仅作工程规模与流程演示，暂不做全面适配。

3. paperbench

• 必备参数：repo_path、paper_guide（复现指南），additional_guides（建议包含 OpenAI 辅助文档与网页内容的 md）。
• 可调：max_iterations（建议 5，对应 L0-L4）。
• 输出目录会自动生成并归档迭代结果与摘要。

• general task：目标项目的 debug_output/
  • debug_report.json
  • modification_history.json
  • repo_index.json
• paperbench：目标 repo_path 下的 paper_reproduction_output_时间戳/
  • reproduction_result.json

• 缺少API配置：请确保根目录 .env 已设置 AGENT_API_KEY 与 AGENT_BASE_URL。
• LLM 请求失败或限流：稍后重试，或降低 temperature / max_tokens；检查网络连通性。
• 路径不存在：部分示例脚本包含绝对路径（来自默认开发环境）。如你移动了仓库或操作系统不同，请修改脚本顶部的配置项为你本机的绝对/相对路径。
• 前端缺少文件：photo_cutout_tool 的前端为最小化示例，出现缺少 index.js 等提示属正常；本示例重点在“调试流程”与“多源 stdout 收集”。

python demo_complex_debug.py
python demo_photo_debug.py
python rice_paper_demo.py
python forget_paper_demo.py
python check_dependencies.py

• 本 README 仅提供快速体验指引，未对脚本进行改动。
• 体验图书馆系统“自动修复”时，请将脚本中的 repo_path 指向带缺陷项目 complex_library_system copy，或调整目录名后运行。