chore: import upstream snapshot with attribution

plugins/project_mode.py

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+"""Project Mode plugin — 零核心代码改动实现 GA 项目模式。
+
+机制：注册 agent_before hook（agent_loop.py 中每个用户轮触发一次）。
+当项目模式激活时，把 L1 层（规则 + 记忆文件指针 + 收尾纪律）追加到最后一条 user message（str 直接拼接，多模态 list 追加 text block）。
+两层设计：L1 每轮全量注入（轻量、稳定）；L2 = project_memory.md 全文不注入，
+由模型按 L1 中的指针与线索（行数/大小）自行判断是否用 file 工具读取。
+利用 messages 是 list 引用的事实，直接 mutate 即反映到真正发给 LLM 的内容。
+
+激活态保存在当前 GenericAgent 实例的 _ga_project_mode_name；各会话互不干扰。
+
+目录约定：
+  temp/projects/<项目名>/project_memory.md   单文件全文注入的项目记忆
+  temp/projects/<项目名>/                     项目私域文件（todo 等），解决多项目覆盖
+"""
+import os
+import plugins.hooks as hooks
+
+_PROJECT_ROOT = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
+_TEMP = os.path.join(_PROJECT_ROOT, 'temp')
+
+
+def _active_project(ctx=None):
+    """返回当前 Agent 实例激活的项目名；未激活返回 None。"""
+    handler = ctx.get('handler') if isinstance(ctx, dict) else None
+    parent = getattr(handler, 'parent', None)
+    return getattr(parent, '_ga_project_mode_name', None) or None
+
+
+def _project_dir(name):
+    return os.path.join(_TEMP, 'projects', name)
+
+
+def _mem_path(name):
+    return os.path.join(_project_dir(name), 'project_memory.md')
+
+
+def _memory_stat(name):
+    """返回 project_memory.md 的 (存在, 行数, 字节数)，供 L1 指针给模型判断依据。"""
+    path = _mem_path(name)
+    if os.path.isfile(path):
+        data = open(path, encoding='utf-8').read()
+        return True, len(data.splitlines()), len(data.encode('utf-8'))
+    return False, 0, 0
+
+
+def _build_injection(name):
+    """构造追加到 user message 末尾的内容（两层设计的 L1 层）。
+
+    L1（每轮全量注入）：规范/规则/操作说明 + 记忆文件指针（含行数/大小线索）。
+    L2（按需）：project_memory.md 全文不注入，由模型自行判断是否用 file 工具去读。
+    """
+    pdir = _project_dir(name)
+    mem_path = _mem_path(name)
+    exists, lines, nbytes = _memory_stat(name)
+    if exists and nbytes > 0:
+        mem_hint = (
+            f"项目全量记忆在 {mem_path}（{lines} 行 / {nbytes} 字节）。"
+            f"本轮任务若涉及项目上下文（接续工作、查约定、避坑），先读它再动手；"
+            f"若与项目认知无关（闲聊、独立小事），可不读。自行判断。"
+        )
+    else:
+        mem_hint = f"项目记忆 {mem_path} 暂为空（本项目尚无沉淀），无需读取。"
+    return (
+        f"\n\n---\n"
+        f"[PROJECT MODE: {name}]\n"
+        f"你正在「{name}」项目模式中。\n\n"
+        f"## 规则\n"
+        f"- 项目私域目录：{pdir}（todo、草稿、产物一律放这里，勿放 temp 根目录）\n"
+        f"- {mem_hint}\n\n"
+        f"## 收尾纪律\n"
+        f"干完本轮活后自问一个问题：「记忆归零、重新接手本项目的我，缺了本轮哪条信息会重复付出认知代价"
+        f"——再踩一次坑、再摸索一次、再问一次用户？」会的，就用 file 工具把那条追加进 {mem_path}，"
+        f"写成未来的自己能直接复用的一句话；不会的，一个字都不写。\n"
+        f"---"
+    )
+
+
+@hooks.register('agent_before')
+def inject_project_context(ctx):
+    """每个用户轮起始时，若项目模式激活，把项目上下文追加到 user message。"""
+    name = _active_project(ctx)
+    if not name:
+        return  # 未激活，普通模式，什么都不做
+
+    # 从尾部找最后一条 user message（不依赖 messages[1] 的位置约定）
+    um = next((m for m in reversed(ctx.get('messages') or [])
+               if isinstance(m, dict) and m.get('role') == 'user'), None)
+    if um is None:
+        return
+    content = um.get('content')
+    if isinstance(content, str):
+        um['content'] = content + _build_injection(name)
+    elif isinstance(content, list):  # 多模态：追加 text block
+        content.append({'type': 'text', 'text': _build_injection(name)})