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把 21 个内置 agent 的 system_prompt 从 specs.py 的 Python 常量外置为 prompts/<spec.name>.md，import 期由 load_prompt 确定性加载；建立 SPECS 名册 + SCHEMA_CATALOG（Pydantic 类型留 Python）+ 统一只读解析入口 SpecResolver。 纯重构、零功能/schema 变更，缓存断点前块字节级不变（不变量 #9）。 @llm packages/agents（步骤1-3） - spec_model.py：抽出 AgentSpec（frozen，字段不变） - prompt_loader.py：load_prompt = utf-8-sig 去BOM → LF 归一 → NFC → rstrip尾LF， 内存缓存 + fail-fast（PromptNotFoundError），import 期确定性 - schema_catalog.py：SCHEMA_CATALOG[name]→output type 唯一真相源（refiner=None） - prompts/*.md ×21：取常量「运行时值」程序化外迁（反斜杠折行已塌缩， 物理换行≡运行时换行）；文件名按 spec.name 连字符（style.md/character-gen.md 等） - specs.py：删 21 常量 + AgentSpec 类；system_prompt=load_prompt(name)、 output_schema=SCHEMA_CATALOG[name]；建 SPECS + REVIEW_RESERVED_NAMES； *_spec 兼容期保留且 SPECS[name] is *_spec（同一实例）。804→337 行 - __init__.py：显式 __all__ 重导出（避 F401） @backend packages/skills（步骤4-5） - SpecResolver：内置 SPECS（纯内存、零 DB）+ 用户 SkillRegistry 统一 get； 内置 name 永不触发 DB；output_schema_for 精确匹配 - skill_registry：保留命名空间守卫前移至入库校验，拒同名内置 → VALIDATION - toolbox_registry：GeneratorTool.spec 改走 SPECS[...]，删 12 个 *_spec 直接 import @devops repo-root - .gitattributes：prompts/*.md text eol=lf（修正：须用完整嵌套路径才匹配） - packages/agents/pyproject：hatchling artifacts 纳入 prompts/*.md 随 wheel/sdist 分发 - ci.yml：新增 build wheel → 裸装 → import ww_agents.SPECS 冒烟 TDD 全程 mock 网关；门禁绿：ruff/format clean · mypy 209 files · pytest 744 passed （含金标准 sha256 回归 / md↔spec↔catalog 一一对应 / fail-fast / BOM+NFC / 内置守卫 / 同一实例 / 编排器无回归 / apps/api import-smoke / 打包冒烟）
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2.1 KiB
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"""`SCHEMA_CATALOG`：name → output schema 的唯一真相源（Prompt 外置方案A · 步4）。
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Pydantic 类型承载结构化解析与 `isinstance` 校验，无法从文本推导、无法运行时安全构造，
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必须留 Python。`SPECS[name].output_schema` 一律从这里派生（单向派生，避免双真相）。
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`input_schema` 全 21 个恒为 None（入参为序列化文本），本波不建入参槽（YAGNI）。
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`refiner` 是唯一纯文本 writer：`None` 是合法值（无结构化 schema）。
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"""
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from __future__ import annotations
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from typing import Final
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from pydantic import BaseModel
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from .schemas import (
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BlurbResult,
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BookTeardownResult,
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CharacterGenResult,
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ContinuationResult,
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ContinuityReview,
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DeAiResult,
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DetailedOutlineResult,
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ForeshadowReview,
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GlossaryResult,
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GoldenFingerResult,
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IdeaListResult,
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NameListResult,
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OpeningResult,
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OutlineResult,
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PaceReview,
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PolishResult,
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StyleDriftReview,
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StyleFingerprintResult,
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TitleListResult,
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WorldGenResult,
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)
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# name → output_schema（input 全 None，本波不建入参槽——YAGNI）
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SCHEMA_CATALOG: Final[dict[str, type[BaseModel] | None]] = {
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"continuity": ContinuityReview,
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"outliner": OutlineResult,
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"foreshadow": ForeshadowReview,
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"pace": PaceReview,
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"style_extract": StyleFingerprintResult,
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"style": StyleDriftReview,
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"refiner": None, # 唯一纯文本 writer，None 是合法值
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"worldbuilder": WorldGenResult,
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"character-gen": CharacterGenResult,
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"brainstorm": IdeaListResult,
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"book-title": TitleListResult,
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"blurb": BlurbResult,
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"name": NameListResult,
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"golden-finger": GoldenFingerResult,
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"glossary": GlossaryResult,
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"opening": OpeningResult,
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"fine-outline": DetailedOutlineResult,
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"continue": ContinuationResult,
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"expand": PolishResult,
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"de-ai": DeAiResult,
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"teardown": BookTeardownResult,
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}
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def output_schema_for(name: str) -> type[BaseModel] | None:
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"""name → output schema（精确字符串相等命中；未知 name → KeyError）。"""
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return SCHEMA_CATALOG[name]
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