macos-tools/scripts/ai-context-optimizer.sh

#!/bin/bash

#==============================================================================
# AI Context Optimizer - 智能上下文优化器
# 根据使用场景生成最优的 AI 上下文
#==============================================================================

set -euo pipefail

# 颜色定义
RED='\033[0;31m'
GREEN='\033[0;32m'
YELLOW='\033[1;33m'
BLUE='\033[0;34m'
CYAN='\033[0;36m'
NC='\033[0m'

# 配置
BASE_DIR="/Users/brunogao/work/codes/tools/macos"
OUTPUT_DIR="$BASE_DIR/contexts"
TIMESTAMP=$(date +"%Y-%m-%d %H:%M:%S")

# 创建输出目录
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

#==============================================================================
# 显示使用说明
#==============================================================================

show_usage() {
    cat << EOF
${BLUE}🤖 AI Context Optimizer - 智能上下文生成器${NC}

${GREEN}使用方法:${NC}
  $0 [选项] [场景]

${GREEN}场景类型:${NC}
  ${CYAN}core${NC}        - 核心上下文（最小化，~5KB）
  ${CYAN}dev${NC}         - 开发场景（包含工具和服务）
  ${CYAN}deploy${NC}      - 部署场景（K8s、Harbor、镜像）
  ${CYAN}debug${NC}       - 故障排查（日志、状态、健康检查）
  ${CYAN}full${NC}        - 完整上下文（所有信息）
  ${CYAN}auto${NC}        - 智能推荐（根据最近操作）

${GREEN}选项:${NC}
  -o, --output FILE   指定输出文件
  -f, --format TYPE   输出格式 (markdown|json|yaml)
  -s, --secure        安全模式（过滤敏感信息）
  -c, --compress      压缩模式（移除详细列表）
  -h, --help          显示此帮助信息

${GREEN}示例:${NC}
  # 生成核心上下文
  $0 core

  # 生成开发场景上下文（安全模式）
  $0 dev --secure

  # 生成故障排查上下文（JSON格式）
  $0 debug --format json

  # 智能推荐上下文
  $0 auto

${GREEN}输出位置:${NC}
  $OUTPUT_DIR/

EOF
}

#==============================================================================
# 工具函数
#==============================================================================

log_info() {
    echo -e "${BLUE}ℹ${NC} $1"
}

log_success() {
    echo -e "${GREEN}✓${NC} $1"
}

log_warning() {
    echo -e "${YELLOW}⚠${NC} $1"
}

log_error() {
    echo -e "${RED}✗${NC} $1"
}

check_command() {
    command -v "$1" >/dev/null 2>&1
}

get_service_status() {
    local service=$1
    if docker ps --format '{{.Names}}' 2>/dev/null | grep -q "^${service}$"; then
        echo "running"
    else
        echo "stopped"
    fi
}

#==============================================================================
# 安全过滤
#==============================================================================

filter_sensitive_info() {
    local content="$1"

    # 过滤密码
    content=$(echo "$content" | sed 's/password[[:space:]]*=[[:space:]]*[^[:space:]]*/password=***FILTERED***/gi')
    content=$(echo "$content" | sed 's/PASSWORD:[[:space:]]*[^[:space:]]*/PASSWORD: ***FILTERED***/gi')

    # 过滤 API 密钥
    content=$(echo "$content" | sed 's/api[_-]key[[:space:]]*=[[:space:]]*[^[:space:]]*/api_key=***FILTERED***/gi')

    # 过滤 Token
    content=$(echo "$content" | sed 's/token[[:space:]]*=[[:space:]]*[^[:space:]]*/token=***FILTERED***/gi')

    # 过滤凭据字段但保留结构
    content=$(echo "$content" | sed 's/\(admin\/\)[^[:space:]]*/\1***FILTERED***/g')

    echo "$content"
}

#==============================================================================
# 获取智能推荐场景
#==============================================================================

get_smart_scenario() {
    local scenario="dev"  # 默认

    # 检查最近的 kubectl 操作
    if history 50 2>/dev/null | grep -q "kubectl.*\(apply\|create\|run\)"; then
        scenario="deploy"
    fi

    # 检查最近的故障排查操作
    if history 50 2>/dev/null | grep -qE "kubectl.*(describe|logs|get.*-o.*yaml)"; then
        scenario="debug"
    fi

    # 检查最近的开发操作
    if history 50 2>/dev/null | grep -qE "(docker build|npm|python|go build)"; then
        scenario="dev"
    fi

    echo "$scenario"
}

#==============================================================================
# 核心上下文生成（最小化）
#==============================================================================

generate_core_context() {
    local output_file="$1"

    log_info "生成核心上下文..."

    cat > "$output_file" << EOF
# AI Development Core Context
> 生成时间: $TIMESTAMP | 类型: 核心上下文

## 系统概况
- **主机**: $(hostname) ($(uname -m))
- **IP**: $(ipconfig getifaddr en0 2>/dev/null || echo "N/A")
- **OS**: $(sw_vers -productName) $(sw_vers -productVersion)

## 关键服务
EOF

    # Harbor 状态
    if [ "$(get_service_status 'harbor-core')" = "running" ]; then
        cat >> "$output_file" << EOF
- **Harbor**: ✅ http://$(ipconfig getifaddr en0):8080 (admin/admin123)
EOF
    else
        cat >> "$output_file" << EOF
- **Harbor**: ❌ 未运行
EOF
    fi

    # Gitea 状态
    if [ "$(get_service_status 'gitea')" = "running" ]; then
        cat >> "$output_file" << EOF
- **Gitea**: ✅ http://$(ipconfig getifaddr en0):33000
EOF
    else
        cat >> "$output_file" << EOF
- **Gitea**: ❌ 未运行
EOF
    fi

    # K8s 状态
    if check_command kubectl && kubectl cluster-info >/dev/null 2>&1; then
        cat >> "$output_file" << EOF
- **Kubernetes**: ✅ $(kubectl get nodes --no-headers | wc -l | xargs) 节点, $(kubectl get pods -A --no-headers 2>/dev/null | wc -l | xargs) Pods
EOF
    else
        cat >> "$output_file" << EOF
- **Kubernetes**: ❌ 未连接
EOF
    fi

    cat >> "$output_file" << EOF

## 快速命令
\`\`\`bash
# 查看服务
docker ps --format "{{.Names}}: {{.Status}}"

# K8s 状态
kubectl get pods -A

# 镜像缓存
cd $BASE_DIR/k8s && ./cache-image.sh <image>
\`\`\`
EOF

    log_success "核心上下文已生成 → $output_file"
}

#==============================================================================
# 开发场景上下文
#==============================================================================

generate_dev_context() {
    local output_file="$1"

    log_info "生成开发场景上下文..."

    cat > "$output_file" << EOF
# AI Development Context - Development Scenario
> 生成时间: $TIMESTAMP | 场景: 开发环境

## 开发工具链

### 容器和编排
$(if check_command docker; then
    echo "- **Docker**: $(docker --version | awk '{print $3}' | tr -d ',')"
    echo "  - 镜像: $(docker images -q | wc -l | xargs) 个"
    echo "  - 容器: $(docker ps -q | wc -l | xargs) 运行中 / $(docker ps -aq | wc -l | xargs) 总数"
fi)

$(if check_command kubectl; then
    echo "- **Kubernetes**: $(kubectl version --client --short 2>/dev/null | head -n1 || echo "已安装")"
    if kubectl cluster-info >/dev/null 2>&1; then
        echo "  - 集群: $(kubectl config current-context)"
        echo "  - 命名空间: $(kubectl get ns --no-headers | wc -l | xargs) 个"
    fi
fi)

$(if check_command helm; then
    echo "- **Helm**: $(helm version --short 2>/dev/null)"
    echo "  - Releases: $(helm list -A 2>/dev/null | tail -n +2 | wc -l | xargs) 个"
fi)

### 编程语言
$(if check_command python3; then
    echo "- **Python**: $(python3 --version | awk '{print $2}')"
fi)

$(if check_command node; then
    echo "- **Node.js**: $(node --version)"
    echo "  - npm: v$(npm --version)"
fi)

$(if check_command go; then
    echo "- **Go**: $(go version | awk '{print $3}')"
fi)

### AI 工具
$(if check_command ollama && pgrep -x ollama >/dev/null; then
    echo "- **Ollama**: 🟢 运行中"
    echo "  - 端点: http://localhost:11434"
    echo "  - 模型数: $(ollama list 2>/dev/null | tail -n +2 | wc -l | xargs)"
else
    echo "- **Ollama**: 🔴 未运行"
fi)

## 开发服务

### Gitea (代码托管)
EOF

    if [ "$(get_service_status 'gitea')" = "running" ]; then
        cat >> "$output_file" << EOF
- **状态**: ✅ 运行中
- **访问**: http://$(ipconfig getifaddr en0):33000
- **Git SSH**: git@$(ipconfig getifaddr en0):32222/user/repo.git
- **管理**:
  \`\`\`bash
  cd ~/ops/gitea
  ./gitea-data-protection.sh [start|stop|health]
  \`\`\`
EOF
    else
        cat >> "$output_file" << EOF
- **状态**: ❌ 未运行
- **启动**: \`cd ~/ops/gitea && ./gitea-data-protection.sh start\`
EOF
    fi

    cat >> "$output_file" << EOF

### Harbor (镜像仓库)
EOF

    if [ "$(get_service_status 'harbor-core')" = "running" ]; then
        cat >> "$output_file" << EOF
- **状态**: ✅ 运行中
- **访问**: http://$(ipconfig getifaddr en0):8080
- **推送镜像**:
  \`\`\`bash
  docker tag myimage:tag harbor.omniverseai.net:8080/library/myimage:tag
  docker push harbor.omniverseai.net:8080/library/myimage:tag
  \`\`\`
EOF
    else
        cat >> "$output_file" << EOF
- **状态**: ❌ 未运行
- **启动**: \`cd ~/ops/harbor && ./harbor-data-protection.sh start\`
EOF
    fi

    cat >> "$output_file" << EOF

## 开发工作流

### 1. 本地开发
\`\`\`bash
# 启动开发环境
docker-compose up -d

# 运行测试
pytest / npm test / go test

# 构建镜像
docker build -t myapp:latest .
\`\`\`

### 2. 推送到仓库
\`\`\`bash
# Git 推送
git push origin main

# 镜像推送
docker tag myapp:latest harbor.omniverseai.net:8080/library/myapp:latest
docker push harbor.omniverseai.net:8080/library/myapp:latest
\`\`\`

### 3. 部署到 K8s
\`\`\`bash
# 应用配置
kubectl apply -f deployment.yaml

# 查看状态
kubectl get pods
kubectl logs -f <pod-name>
\`\`\`

## 常用路径
- **项目根目录**: $BASE_DIR
- **脚本目录**: $BASE_DIR/scripts
- **K8s 工具**: $BASE_DIR/k8s
- **数据目录**: ~/ops/data
- **备份目录**: ~/ops/backups
EOF

    log_success "开发场景上下文已生成 → $output_file"
}

#==============================================================================
# 部署场景上下文
#==============================================================================

generate_deploy_context() {
    local output_file="$1"

    log_info "生成部署场景上下文..."

    cat > "$output_file" << EOF
# AI Development Context - Deployment Scenario
> 生成时间: $TIMESTAMP | 场景: 部署运维

## Kubernetes 集群

### 集群信息
EOF

    if check_command kubectl && kubectl cluster-info >/dev/null 2>&1; then
        cat >> "$output_file" << EOF
- **上下文**: $(kubectl config current-context)
- **API Server**: $(kubectl cluster-info 2>/dev/null | head -n1 | grep -oE 'https?://[^ ]+')
- **节点数**: $(kubectl get nodes --no-headers | wc -l | xargs)

### 命名空间
\`\`\`
$(kubectl get ns --no-headers | awk '{print $1}' | head -20)
\`\`\`

### 异常 Pod（需要关注）
EOF

        local unhealthy=$(kubectl get pods -A --field-selector=status.phase!=Running 2>/dev/null | tail -n +2)
        if [ -n "$unhealthy" ]; then
            cat >> "$output_file" << EOF
\`\`\`
$(echo "$unhealthy" | head -10)
\`\`\`
EOF
        else
            cat >> "$output_file" << EOF
✅ 所有 Pod 运行正常
EOF
        fi

        cat >> "$output_file" << EOF

### Helm Releases
\`\`\`
$(helm list -A 2>/dev/null | head -15)
\`\`\`
EOF
    else
        cat >> "$output_file" << EOF
⚠️ Kubernetes 集群未连接
EOF
    fi

    cat >> "$output_file" << EOF

## Harbor 镜像仓库
EOF

    if [ "$(get_service_status 'harbor-core')" = "running" ]; then
        cat >> "$output_file" << EOF
- **状态**: ✅ 运行中
- **地址**: harbor.omniverseai.net:8080
- **Projects**: library (默认)

### 镜像缓存工具
\`\`\`bash
cd $BASE_DIR/k8s

# 自动修复 ImagePullBackOff
./cache-image.sh --update-deployment <namespace>/<deployment>

# 手动缓存镜像
./cache-image.sh nginx:alpine redis:7 mysql:8.0

# 批量缓存
./cache-image.sh -f images.txt
\`\`\`
EOF
    fi

    cat >> "$output_file" << EOF

## 部署流程

### 1. 准备镜像
\`\`\`bash
# 方式1: 本地构建
docker build -t myapp:v1.0 .
docker tag myapp:v1.0 harbor.omniverseai.net:8080/library/myapp:v1.0
docker push harbor.omniverseai.net:8080/library/myapp:v1.0

# 方式2: 缓存公共镜像
cd $BASE_DIR/k8s
./cache-image.sh nginx:alpine
# 使用: harbor.omniverseai.net:8080/library/nginx:alpine
\`\`\`

### 2. 创建部署配置
\`\`\`yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp
  namespace: default
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
    spec:
      containers:
      - name: myapp
        image: harbor.omniverseai.net:8080/library/myapp:v1.0
        ports:
        - containerPort: 8080
\`\`\`

### 3. 部署和验证
\`\`\`bash
# 应用配置
kubectl apply -f deployment.yaml

# 查看状态
kubectl get pods -w

# 查看日志
kubectl logs -f deployment/myapp

# 查看详情
kubectl describe pod <pod-name>
\`\`\`

### 4. 故障排查
\`\`\`bash
# ImagePullBackOff 修复
cd $BASE_DIR/k8s
./cache-image.sh --update-deployment default/myapp

# 手动检查
kubectl describe pod <pod-name>
kubectl logs <pod-name>
kubectl get events --sort-by='.lastTimestamp'
\`\`\`

## 快速参考

### 常用部署命令
| 操作 | 命令 |
|------|------|
| 应用配置 | \`kubectl apply -f file.yaml\` |
| 查看 Pod | \`kubectl get pods -A\` |
| 查看日志 | \`kubectl logs -f <pod>\` |
| 进入容器 | \`kubectl exec -it <pod> -- /bin/bash\` |
| 删除部署 | \`kubectl delete deployment <name>\` |
| 扩缩容 | \`kubectl scale deployment <name> --replicas=3\` |
| 滚动更新 | \`kubectl set image deployment/<name> <container>=<image>\` |

### 镜像缓存快捷方式
\`\`\`bash
# 添加到 ~/.zshrc
alias cache-img='cd $BASE_DIR/k8s && ./cache-image.sh'
alias fix-pod='cd $BASE_DIR/k8s && ./cache-image.sh --update-deployment'

# 使用
cache-img nginx:alpine
fix-pod default/myapp
\`\`\`
EOF

    log_success "部署场景上下文已生成 → $output_file"
}

#==============================================================================
# 故障排查场景上下文
#==============================================================================

generate_debug_context() {
    local output_file="$1"

    log_info "生成故障排查场景上下文..."

    cat > "$output_file" << EOF
# AI Development Context - Debug Scenario
> 生成时间: $TIMESTAMP | 场景: 故障排查

## 系统健康状态

### Docker 服务
EOF

    if check_command docker && docker ps >/dev/null 2>&1; then
        local total_containers=$(docker ps -aq | wc -l | xargs)
        local running_containers=$(docker ps -q | wc -l | xargs)
        local stopped_containers=$((total_containers - running_containers))

        cat >> "$output_file" << EOF
- ✅ Docker 运行正常
- 容器: $running_containers 运行中, $stopped_containers 停止

#### 近期重启的容器
\`\`\`
$(docker ps -a --format "{{.Names}}: {{.Status}}" | grep -i restart | head -10 || echo "无")
\`\`\`

#### Unhealthy 容器
\`\`\`
$(docker ps --filter "health=unhealthy" --format "{{.Names}}: {{.Status}}" || echo "无")
\`\`\`
EOF
    else
        cat >> "$output_file" << EOF
- ❌ Docker 未运行或无权限
EOF
    fi

    cat >> "$output_file" << EOF

### Kubernetes 集群
EOF

    if check_command kubectl && kubectl cluster-info >/dev/null 2>&1; then
        cat >> "$output_file" << EOF
- ✅ 集群连接正常

#### 异常 Pod
\`\`\`
$(kubectl get pods -A --field-selector=status.phase!=Running 2>/dev/null | head -20 || echo "所有 Pod 正常")
\`\`\`

#### 最近的事件
\`\`\`
$(kubectl get events -A --sort-by='.lastTimestamp' | tail -20)
\`\`\`

#### 资源使用异常的 Pod
\`\`\`bash
# 检查 CPU/内存使用（需要 metrics-server）
kubectl top pods -A --sort-by=cpu 2>/dev/null | head -10 || echo "metrics-server 未安装"
\`\`\`
EOF
    else
        cat >> "$output_file" << EOF
- ❌ Kubernetes 未连接
EOF
    fi

    cat >> "$output_file" << EOF

### 资源使用
- **磁盘**: $(df -h / | awk 'NR==2 {print $5 " 已使用（" $4 " 可用）"}')
- **内存**: $(vm_stat | awk '/Pages free/ {free=$3} /Pages active/ {active=$3} END {printf "%.1f%% 空闲\n", (free/(free+active))*100}')
EOF

    # 检查磁盘使用警告
    disk_usage=$(df -h / | awk 'NR==2 {print $5}' | sed 's/%//')
    if [ "$disk_usage" -gt 80 ]; then
        cat >> "$output_file" << EOF
- ⚠️ **警告**: 磁盘使用率超过 80%，建议清理
EOF
    fi

    cat >> "$output_file" << EOF

## 常见问题诊断

### 1. ImagePullBackOff / ErrImagePull
\`\`\`bash
# 查看 Pod 详情
kubectl describe pod <pod-name> -n <namespace>

# 自动修复（推荐）
cd $BASE_DIR/k8s
./cache-image.sh --update-deployment <namespace>/<deployment>

# 手动缓存镜像
./cache-image.sh <image-name>
\`\`\`

### 2. CrashLoopBackOff
\`\`\`bash
# 查看日志
kubectl logs <pod-name> -n <namespace>
kubectl logs <pod-name> -n <namespace> --previous  # 查看上一次的日志

# 查看事件
kubectl describe pod <pod-name> -n <namespace>

# 进入容器调试
kubectl exec -it <pod-name> -n <namespace> -- /bin/sh
\`\`\`

### 3. 服务无法访问
\`\`\`bash
# 检查 Service
kubectl get svc -n <namespace>
kubectl describe svc <service-name> -n <namespace>

# 检查 Endpoints
kubectl get endpoints <service-name> -n <namespace>

# 端口转发测试
kubectl port-forward svc/<service-name> 8080:80 -n <namespace>
\`\`\`

### 4. Pending 状态
\`\`\`bash
# 查看原因
kubectl describe pod <pod-name> -n <namespace>

# 检查节点资源
kubectl describe nodes

# 查看 PVC 状态
kubectl get pvc -A
\`\`\`

### 5. Docker 容器问题
\`\`\`bash
# 查看日志
docker logs -f <container-name>
docker logs --tail 100 <container-name>

# 进入容器
docker exec -it <container-name> /bin/bash

# 重启容器
docker restart <container-name>

# 查看资源使用
docker stats <container-name>
\`\`\`

## 日志位置

### 服务日志
- **Gitea**: \`docker logs gitea\`
- **Harbor**: \`docker logs harbor-core\`
- **系统日志**: ~/ops/logs/

### 查看日志命令
\`\`\`bash
# Docker 服务日志
docker logs -f <service-name> --tail 100

# K8s Pod 日志
kubectl logs -f <pod-name> -n <namespace>

# K8s 所有容器日志
kubectl logs <pod-name> -n <namespace> --all-containers=true

# 查看系统日志
tail -f ~/ops/logs/*.log
\`\`\`

## 性能诊断

### 检查资源瓶颈
\`\`\`bash
# Docker 资源使用
docker stats --no-stream

# K8s 资源使用
kubectl top nodes
kubectl top pods -A

# 磁盘 I/O
iostat -x 1 5

# 网络连接
netstat -an | grep ESTABLISHED | wc -l
\`\`\`

### 清理资源
\`\`\`bash
# 清理 Docker
docker system prune -a          # 清理所有未使用的资源
docker volume prune             # 清理未使用的卷
docker image prune -a           # 清理未使用的镜像

# 清理 K8s
kubectl delete pods --field-selector=status.phase==Failed -A
kubectl delete pods --field-selector=status.phase==Succeeded -A
\`\`\`

## 快速检查清单

- [ ] Docker 守护进程运行正常: \`docker ps\`
- [ ] K8s 集群连接正常: \`kubectl cluster-info\`
- [ ] 所有关键服务运行: \`docker ps | grep -E "(harbor|gitea)"\`
- [ ] 磁盘空间充足: \`df -h /\`
- [ ] 没有异常 Pod: \`kubectl get pods -A --field-selector=status.phase!=Running\`
- [ ] 最近无严重事件: \`kubectl get events -A --sort-by='.lastTimestamp' | tail -20\`
EOF

    log_success "故障排查场景上下文已生成 → $output_file"
}

#==============================================================================
# 主函数
#==============================================================================

main() {
    local scenario="core"
    local output_file=""
    local format="markdown"
    local secure_mode=false
    local compress_mode=false

    # 解析参数
    while [[ $# -gt 0 ]]; do
        case $1 in
            -h|--help)
                show_usage
                exit 0
                ;;
            -o|--output)
                output_file="$2"
                shift 2
                ;;
            -f|--format)
                format="$2"
                shift 2
                ;;
            -s|--secure)
                secure_mode=true
                shift
                ;;
            -c|--compress)
                compress_mode=true
                shift
                ;;
            core|dev|deploy|debug|full|auto)
                scenario="$1"
                shift
                ;;
            *)
                log_error "未知参数: $1"
                show_usage
                exit 1
                ;;
        esac
    done

    # 智能推荐场景
    if [ "$scenario" = "auto" ]; then
        scenario=$(get_smart_scenario)
        log_info "智能推荐场景: ${CYAN}$scenario${NC}"
    fi

    # 设置默认输出文件
    if [ -z "$output_file" ]; then
        output_file="$OUTPUT_DIR/ai-context-${scenario}.md"
    fi

    # 生成对应场景的上下文
    case $scenario in
        core)
            generate_core_context "$output_file"
            ;;
        dev)
            generate_dev_context "$output_file"
            ;;
        deploy)
            generate_deploy_context "$output_file"
            ;;
        debug)
            generate_debug_context "$output_file"
            ;;
        full)
            log_info "生成完整上下文..."
            bash "$BASE_DIR/scripts/generate-ai-context.sh" "$output_file"
            ;;
        *)
            log_error "未知场景: $scenario"
            exit 1
            ;;
    esac

    # 安全过滤
    if [ "$secure_mode" = true ]; then
        log_info "应用安全过滤..."
        local temp_file=$(mktemp)
        filter_sensitive_info "$(cat "$output_file")" > "$temp_file"
        mv "$temp_file" "$output_file"
        log_success "已过滤敏感信息"
    fi

    # 显示文件信息
    echo
    log_success "上下文已生成"
    echo -e "${CYAN}场景${NC}: $scenario"
    echo -e "${CYAN}文件${NC}: $output_file"
    echo -e "${CYAN}大小${NC}: $(du -h "$output_file" | awk '{print $1}')"
    echo -e "${CYAN}行数${NC}: $(wc -l < "$output_file")"

    # 使用建议
    echo
    echo -e "${YELLOW}💡 使用建议:${NC}"
    echo -e "   在 Claude Code 中说: ${GREEN}请阅读 $output_file${NC}"
}

main "$@"