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Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
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11 KiB
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'''
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实现对大模型调用的封装，隔离具体使用的LLM
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pip install openai
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export OPENAI_API_KEY="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"
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'''
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import openai
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import json
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import threading
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import re
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from openai import OpenAI
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from myutils.MyTime import get_local_timestr
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from myutils.MyLogger_logger import LogHandler
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class LLMManager:
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def __init__(self,illm_type=0):
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self.logger = LogHandler().get_logger("LLMManager")
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self.api_key = None
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self.api_url = None
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self.task_id =0 #一个任务一个id
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# self.llm_sn = 0 # llm执行序列号，--一任务一序列
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# self.llm_sn_lock = threading.Lock() #
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#temperature设置
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#DS------代码生成/数学解题：0.0 -- 数据抽取/分析：1.0 -- 通用对话：1.3 -- 翻译：1.3 -- 创意类写作：1.5
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if illm_type == 0: #腾讯云
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self.api_key = "fGBYaQLHykBOQsFwVrQdIFTsYr8YDtDVDQWFU41mFsmvfNPc"
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self.api_url = ""
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elif illm_type == 1: #DS
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self.api_key ="sk-10360148b465424288218f02c87b0e1b"
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self.api_url ="https://api.deepseek.com/v1"
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self.model = "deepseek-reasoner" #model=deepseek-reasoner -- R1 model=deepseek-chat --V3
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# 创建会话对象 -- 一个任务的LLM必须唯一
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self.client = OpenAI(api_key=self.api_key, base_url=self.api_url)
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elif illm_type ==3: #GPT
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self.api_key =""
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self.api_url = ""
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self.model = ""
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self.client = OpenAI()
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#******测试使用，设置slef.message的值
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def test_old_message(self,strMessage):
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try:
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self.messages = json.loads(strMessage)
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except json.JSONDecodeError as e:
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print(f"JSON解析错误: {str(e)}")
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except Exception as e:
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print(f"错误: {str(e)}")
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# 初始化messages
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def build_initial_prompt(self,node):
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if not node:
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return
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'''暂时未添加到提示词
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**核心要求**：
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- 每次新增节点时，必须在同一响应中为该节点提供测试指令。
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- 分批新增节点，每次响应中新增节点不超过3个，确保指令完整。
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'''
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#根节点初始化message
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node.messages = [{"role": "system",
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"content":'''
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你是一位渗透测试专家，基于你的专业知识和经验，负责动态控制整个渗透测试过程，根据当前测试状态和返回结果，决定下一步测试指令，推动测试前进，直至完成渗透测试。本地程序会执行你的指令进并返回结果。
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**总体要求**
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1.以目标系统IP为根节点，每个渗透测试点（如端口、服务、漏洞点）作为子节点，形成树型结构（测试树）；
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2.测试树整体数据由本地程序存储，你只需要关注当前节点的测试推进、状态更新(未完成/已完成)及完整新增子节点；
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3.返回两类指令：节点指令和测试指令，以空行间隔，不要包含注释和说明；
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4.若一次性新增的节点过多，无法为每个节点都匹配测试指令，请优先保障新增节点的完整性，若有未生成指令的节点，必须返回已新增但未生成指令的节点列表。如果节点无法全部新增，必须返回未新增的节点列表；
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5.若无节点修改,新增,未生成指令等数据，节点指令可以为空，但测试指令必须对应已有节点；
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**决策流程**
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1. 若当前节点是IP且未进行端口扫描，则执行端口扫描；
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2. 若端口扫描发现开放端口，对可能存在中高危以上风险的端口新增节点并提供测试指令；
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3. 若当前节点是端口且未进行服务扫描，则执行服务扫描；
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4. 若服务扫描发现服务版本或漏洞，则新增漏洞测试节点并提供测试指令；
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5. 若漏洞验证成功，则根据结果决定是否需要进一步测试，若需要进一步测试，则新增子节点并提供测试指令；
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6. 若节点测试无新信息和测试指令，则更新状态为“已完成”。
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**测试指令生成要求**
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1.明确每个测试指令的测试目标，并优先尝试最简单、最直接的办法；
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2.对于复杂的测试点，使用递进逻辑组织指令：先尝试基础测试方法，根据执行结果决定是否进行更深入的测试。
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**节点指令格式**
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- 新增节点：{\"action\":\"add_node\", \"parent\": \"父节点\", \"nodes\": \"子节点1，子节点2\", \"status\": \"未完成\"}；
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- 已新增但未生成指令的节点列表：{\"action\": \"no_instruction\", \"nodes\": \"3306端口,1000端口\"}；
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- 未新增的节点列表：{\"action\": \"no_create\", \"nodes\": \"8080端口,8081端口,9000端口\"}；
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- 节点完成测试未发现漏洞：{\"action\": \"update_status\", \"node\": \"21端口\", \"status\": \"已完成\"}；
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- 节点完成测试发现漏洞：{\"action\": \"update_status\", \"node\": \"21端口\", \"status\": \"已完成\"，\"vulnerability\": {\"name\":\"ftp匿名登录\",\"risk\":\"高\"}}；
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**测试指令格式**
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- shell指令：```bash-[节点路径](.*?)```包裹，需要避免用户交互；
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- python指令：```python-[节点路径](.*?)```包裹，主函数名为dynamic_fun，需包含错误处理，执行结束后必须返回一个tuple (status, output)，其中status为'success'或'failure'，output为补充输出信息；
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- [节点路径]为从根节点到目标节点的完整层级描述。
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**响应示例**
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{\"action\":\"add_node\", \"parent\": \"192.168.1.100\", \"node\": \"3306端口\", \"status\": \"未完成\"}
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```bash-[目标系统->192.168.1.100->3306端口]
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mysql -u root -p 192.168.1.100
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```
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{\"action\":\"add_node\", \"parent\": \"192.168.1.100\", \"node\": \"22端口\", \"status\": \"未完成\"}
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```python-[目标系统->192.168.1.100->22端口]
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def dynamic_fun():
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try:
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result = "扫描完成"
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return ("success", result)
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except Exception as e:
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return ("failure", str(e))
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```
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'''}] # 一个messages
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def init_data(self,task_id=0):
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#初始化LLM数据
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self.llm_sn = 0
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self.task_id = task_id
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self.messages = []
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# 调用LLM生成指令
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def get_llm_instruction(self,prompt,th_DBM,node):
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'''
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1.由于大模型API不记录用户请求的上下文，一个任务的LLM不能并发！
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:param prompt:用户本次输入的内容
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:return: instr_list
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'''
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#添加本次输入入该节点的message队列
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message = {"role":"user","content":prompt}
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node.messages.append(message)
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#提交LLM
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post_time = get_local_timestr()
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response = self.client.chat.completions.create(
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model=self.model,
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messages = node.messages
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)
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#LLM返回结果处理
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reasoning_content = ""
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content = ""
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#LLM返回处理
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if self.model == "deepseek-reasoner":
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#返回错误码：DS-https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/error_codes
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reasoning_content = response.choices[0].message.reasoning_content #推理过程
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print(reasoning_content)
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content = response.choices[0].message.content #推理内容
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print(content)
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# 记录llm历史信息
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node.messages.append({'role': 'assistant', 'content': content})
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elif self.model == "deepseek-chat":
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content = response.choices[0].message
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# 记录llm历史信息
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node.messages.append(content)
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else:
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self.logger.error("处理到未预设的模型！")
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return None
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#LLM记录存数据库
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node.llm_sn += 1
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bres = th_DBM.insert_llm(self.task_id,prompt,reasoning_content,content,post_time,node)
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if not bres:
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self.logger.error(f"{node.name}-llm入库失败！")
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#按格式规定对指令进行提取
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node_cmds,commands = self.fetch_instruction(content)
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return node_cmds,commands
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def fetch_instruction(self,response_text):
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'''
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*****该函数很重要，需要一定的容错能力，解析LLM返回内容*****
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处理边界：只格式化分析LLM返回内容，指令和节点操作等交其他模块。
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节点控制指令
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渗透测试指令
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提取命令列表，包括：
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1. Python 代码块 python[](.*?)
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2. Shell 命令``bash[](.*?)```
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:param text: 输入文本
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:return: node_cmds,python_blocks,shell_blocks
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'''
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#针对llm的回复，提取节点操作数据和执行的指令----
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# 正则匹配 Python 代码块
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python_blocks = re.findall(r"```python-(.*?)```", response_text, flags=re.DOTALL)
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# 处理 Python 代码块，去除空行并格式化
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python_blocks = [block.strip() for block in python_blocks]
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#正则匹配shell指令
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shell_blocks = re.findall(f"```bash-(.*?)```", response_text, flags=re.DOTALL)
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shell_blocks = [block.strip() for block in shell_blocks]
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# 按连续的空行拆分
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# 移除 Python和bash 代码块
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text_no_python = re.sub(r"```python.*?```", "PYTHON_BLOCK", response_text, flags=re.DOTALL)
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text = re.sub(r"```bash.*?```", "SHELL_BLOCK", text_no_python, flags=re.DOTALL)
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# 这里用 \n\s*\n 匹配一个或多个空白行
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parts = re.split(r'\n\s*\n', text)
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node_cmds = []
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commands = []
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python_index = 0
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shell_index = 0
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for part in parts:
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part = part.strip()
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if not part:
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continue
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if "PYTHON_BLOCK" in part:
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# 还原 Python 代码块
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commands.append(f"python-code {python_blocks[python_index]}")
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python_index += 1
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elif "SHELL_BLOCK" in part:
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commands.append(shell_blocks[shell_index])
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shell_index +=1
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else:#其他的认为是节点操作指令--指令格式还存在不确定性，需要正则匹配，要求是JSON
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pattern = re.compile(r'\{.*\}', re.DOTALL) #贪婪模式会匹配到最后一个}，能使用嵌套的JSON
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# 遍历所有匹配到的 JSON 结构
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strlines = part.strip('\n') #按行拆分，避免贪婪模式下，匹配到多行的最后一个}
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for strline in strlines:
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for match in pattern.findall(strline): #正常只能有一个
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try:
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node_cmds.append(json.loads(match)) # 解析 JSON 并添加到列表
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except json.JSONDecodeError as e:#解析不了的不入队列
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self.logger.error(f"LLM-{part}-JSON 解析错误: {e}") #这是需不需要人为介入？
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return node_cmds,commands
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def test_llm(self):
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with open("../test", "r", encoding="utf-8") as f:
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messages = json.load(f)
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text = messages[-1]["content"]
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list = self.fetch_instruction(text)
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for itme in list:
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print("***********")
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print(itme)
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if __name__ == "__main__":
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# LM = LLMManager(1)
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# LM.test_llm()
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tlist1 = []
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tlist2 = []
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tlist2.append(1)
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if not tlist1:
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print("list1空")
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if not tlist2:
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print("list2空")
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if tlist2:
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print("list2不为空")
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