data/training_data/test.jsonl

{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 中，`_parse_ts` 函数在哪个文件里？"}, {"role": "assistant", "content": "`_parse_ts` 位于 `lib/laddr/src/laddr/api/main.py`。"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 项目中，`ps` 有什么功能？"}, {"role": "assistant", "content": "`ps` 是 Laddr 项目中的一个 函数，位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/commands/management.py`。\n**功能描述**：\nShow status of all services and workers. Examples: laddr ps laddr ps --format json\n**函数签名**：\n```python\ndef ps(format: str):\n```\n**参数**：\n- `format` (str)\n\n**返回值**：`None`"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 中，`run_prompt` 函数在哪个文件里？"}, {"role": "assistant", "content": "`run_prompt` 位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/commands/prompt.py`。"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "Laddr 的 `MCPToolSource` 是做什么的？"}, {"role": "assistant", "content": "`MCPToolSource` 是 Laddr 项目中的一个 类，位于 `lib/laddr/src/laddr/core/mcp_client.py`。\n**功能描述**：\nPlaceholder - MCP feature disabled for this release.\n**函数签名**：\n```python\nclass MCPToolSource:\n```"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "Laddr 的 `DatabaseService.memory_put` 是做什么的？"}, {"role": "assistant", "content": "`DatabaseService.memory_put` 是 Laddr 项目中的一个 方法，位于 `lib/laddr/src/laddr/core/database.py`。\n**功能描述**：\nStore a memory entry.\n**函数签名**：\n```python\ndef memory_put(self, agent_name: str, key: str, value: Any, job_id: str | None = None) -> None:\n```\n**参数**：\n- `self` (Any)\n- `agent_name` (str)\n- `key` (str)\n- `value` (Any)\n- `job_id` (str | None)\n\n**返回值**：`None`"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 项目中，`build_image` 有什么功能？"}, {"role": "assistant", "content": "`build_image` 是 Laddr 项目中的一个 函数，位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/utils/docker.py`。\n**功能描述**：\nBuild a Docker image. Args: dockerfile: Path to Dockerfile tag: Image tag context: Build context directory Raises: DockerComposeError: If build fails\n**函数签名**：\n```python\ndef build_image(dockerfile: Path, tag: str, context: Path) -> None:\n```\n**参数**：\n- `dockerfile` (Path): Path to Dockerfile\n- `tag` (str)\n- `context` (Path)\n\n**返回值**：`None`"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "请解释 Laddr 中 `BackendFactory` 的作用。"}, {"role": "assistant", "content": "`BackendFactory` 是 Laddr 项目中的一个 类，位于 `lib/laddr/src/laddr/core/config.py`。\n**功能描述**：\nFactory for creating backend instances based on configuration. Provides pluggable implementations for queue, database, LLM, and cache.\n**函数签名**：\n```python\nclass BackendFactory:\n```"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 项目中，`compose_logs` 有什么功能？"}, {"role": "assistant", "content": "`compose_logs` 是 Laddr 项目中的一个 函数，位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/utils/docker.py`。\n**功能描述**：\nView logs for a Docker Compose service. Args: service: Service name follow: Follow log output (default: False) tail: Number of lines to show from end (default: all) Raises: DockerComposeError: If compose logs fails\n**函数签名**：\n```python\ndef compose_logs(\nservice: str,\nfollow: bool = False,\ntail: int | None = None,\n) -> None:\n```\n**参数**：\n- `service` (str): Service name\n- `follow` (bool)\n- `tail` (int | None)\n\n**返回值**：`None`"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 项目中，`ProjectDetails.validate_name` 有什么功能？"}, {"role": "assistant", "content": "`ProjectDetails.validate_name` 是 Laddr 项目中的一个 方法，位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/utils/config.py`。\n**功能描述**：\nValidate project name format.\n**函数签名**：\n```python\ndef validate_name(cls, v: str) -> str:\n```\n**参数**：\n- `cls` (Any)\n- `v` (str)\n\n**返回值**：`str`"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `BackendFactory.create_database_backend` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`BackendFactory.create_database_backend` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/config.py`，使用方法如下：\n**参数说明**：\n\n**功能简述**：Create database backend based on config...."}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 项目中，`tool` 有什么功能？"}, {"role": "assistant", "content": "`tool` 是 Laddr 项目中的一个 函数，位于 `lib/laddr/src/laddr/core/tooling.py`。\n**功能描述**：\nDecorator to mark a function as an agent tool. Usage: @tool(name=\"web_search\", description=\"Search the web\") def search(query: str) -> dict: return {\"results\": [...]} Or with Pydantic input model: class SearchInput(BaseModel): query: str limit: int = 10 @tool() def search(inputs: SearchInput) -> dict: return {\"results\": [...]} The decorator attaches metadata to the function as __laddr_tool__.\n**函数签名**：\n```python\ndef tool(\nname: str | None = None,\ndescription: str | None = None,\n*,\ntrace: bool = True,\n```\n**参数**：\n- `name` (str | None)\n- `description` (str | None)\n\n**返回值**：`None`"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `ToolRegistry.__init__` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`ToolRegistry.__init__` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/tooling.py`，使用方法如下：\n**参数说明**："}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `decorator` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`decorator` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/system_tools.py`，使用方法如下：\n```python\ndecorator(func=...)\n```\n**参数说明**：\n- `func`: Callable"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "请解释 Laddr 中 `run` 的作用。"}, {"role": "assistant", "content": "`run` 是 Laddr 项目中的一个 函数，位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/commands/run.py`。\n**功能描述**：\nRun environments, agents, or pipelines. Usage: laddr run dev [--build] [--no-detach] laddr run agent <agent_name> [--inputs '{...}'] laddr run pipeline <file.yml>\n**函数签名**：\n```python\ndef run(ctx: click.Context):\n```\n**参数**：\n- `ctx` (click.Context)\n\n**返回值**：`None`"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 中，`AgentRunner.replay` 方法在哪个文件里？"}, {"role": "assistant", "content": "`AgentRunner.replay` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/runtime_entry.py`。"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `nearest_whitespace` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`nearest_whitespace` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/system_tools.py`，使用方法如下：\n```python\nnearest_whitespace(target=..., low=..., high=...)\n```\n**参数说明**：\n- `target`: int\n- `low`: int\n- `high`: int"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 中，`prompt` 函数在哪个文件里？"}, {"role": "assistant", "content": "`prompt` 位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/commands/prompt.py`。"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `OllamaLLM.__init__` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`OllamaLLM.__init__` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/llm.py`，使用方法如下：\n```python\nOllamaLLM.__init__(base_url=..., model=...)\n```\n**参数说明**：\n- `base_url`: str | None\n- `model`: str | None"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 中，`GrokLLM` 类在哪个文件里？"}, {"role": "assistant", "content": "`GrokLLM` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/llm.py`。"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 中，`MCPToolRegistry` 类在哪个文件里？"}, {"role": "assistant", "content": "`MCPToolRegistry` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/mcp_client.py`。"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `RedisCache.__init__` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`RedisCache.__init__` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/cache.py`，使用方法如下：\n```python\nRedisCache.__init__(redis_url=...)\n```\n**参数说明**：\n- `redis_url`: str"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `InMemoryCache.delete` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`InMemoryCache.delete` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/cache.py`，使用方法如下：\n```python\nInMemoryCache.delete(key=...)\n```\n**参数说明**：\n- `key`: str\n\n**功能简述**：Delete value from cache...."}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 项目中，`ProjectConfig` 有什么功能？"}, {"role": "assistant", "content": "`ProjectConfig` 是 Laddr 项目中的一个 类，位于 `lib/laddr/src/laddr/core/config.py`。\n**功能描述**：\nProject configuration from laddr.yml. Defines which agents exist and backend preferences.\n**函数签名**：\n```python\nclass ProjectConfig(BaseModel):\n```"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "请解释 Laddr 中 `EventThrottler` 的作用。"}, {"role": "assistant", "content": "`EventThrottler` 是 Laddr 项目中的一个 类，位于 `lib/laddr/src/laddr/api/main.py`。\n**功能描述**：\nThrottle WebSocket events to avoid overwhelming clients.\n**函数签名**：\n```python\nclass EventThrottler:\n```"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `AgentRunner._discover_local_agents` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`AgentRunner._discover_local_agents` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/runtime_entry.py`，使用方法如下：\n```python\nAgentRunner._discover_local_agents(exclude=...)\n```\n**参数说明**：\n- `exclude`: list[str] | None\n\n**功能简述**：Discover local agents under the 'agents' package for inline execution...."}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 项目中，`AgentRunner.__init__` 有什么功能？"}, {"role": "assistant", "content": "`AgentRunner.__init__` 是 Laddr 项目中的一个 方法，位于 `lib/laddr/src/laddr/core/runtime_entry.py`。\n**功能描述**：\nInitialize runner. Args: agent: Agent instance (created if None) env_config: Environment configuration\n**函数签名**：\n```python\ndef __init__(\nself,\nagent: Agent | None = None,\nenv_config: LaddrConfig | None = None\n):\n```\n**参数**：\n- `self` (Any)\n- `agent` (Agent | None): Agent instance (created if None)\n- `env_config` (LaddrConfig | None)\n\n**返回值**：`None`"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 中，`add_tool` 函数在哪个文件里？"}, {"role": "assistant", "content": "`add_tool` 位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/commands/add.py`。"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `ps` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`ps` 位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/commands/management.py`，使用方法如下：\n```python\nps(format=...)\n```\n**参数说明**：\n- `format`: str\n\n**功能简述**：Show status of all services and workers. Examples: laddr ps laddr ps --format json..."}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `discover_tools` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`discover_tools` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/tooling.py`，使用方法如下：\n```python\ndiscover_tools(agent_name=...)\n```\n**参数说明**：\n- `agent_name`: str - Name of the agent (e.g., \"researcher\")\n\n**功能简述**：Auto-discover tools for an agent from agents.<agent_name>.tools package. Scans for: 1. Functions decorated with @tool 2. Functions named 'run' (fallback) Args: agent_name: Name of the agent (e.g., \"re..."}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `MCPToolRegistry.__init__` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`MCPToolRegistry.__init__` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/mcp_client.py`，使用方法如下：\n**参数说明**："}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 项目中，`Agent` 有什么功能？"}, {"role": "assistant", "content": "`Agent` 是 Laddr 项目中的一个 类，位于 `lib/laddr/src/laddr/core/agent_runtime.py`。\n**功能描述**：\nBase Agent class with full runtime capabilities. Provides: - Planning and execution - Tool calling with validation and caching - Delegation with blocking wait for responses - Memory storage - Auto-registration on message bus - Trace logging to database Subclasses should override plan() method for custom planning logic, or use the default autonomous_run() for intelligent LLM-driven execution.\n**函数签名**：\n```python\nclass Agent:\n```"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `run` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`run` 位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/commands/run.py`，使用方法如下：\n```python\nrun(ctx=...)\n```\n**参数说明**：\n- `ctx`: click.Context\n\n**功能简述**：Run environments, agents, or pipelines. Usage: laddr run dev [--build] [--no-detach] laddr run agent <agent_name> [--inputs '{...}'] laddr run pipeline <file.yml>..."}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `print_header` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`print_header` 位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/utils/logger.py`，使用方法如下：\n```python\nprint_header(text=..., style=...)\n```\n**参数说明**：\n- `text`: str - Header text\n- `style`: str\n\n**功能简述**：Print a minimalistic header. Args: text: Header text style: Text style (default: bold cyan)..."}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `ArtifactStorageTool.__init__` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`ArtifactStorageTool.__init__` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/system_tools.py`，使用方法如下：\n```python\nArtifactStorageTool.__init__(storage_backend=..., default_bucket=...)\n```\n**参数说明**：\n- `storage_backend`: Any - Storage backend (MinIO/S3)\n- `default_bucket`: str | None\n\n**功能简述**：Initialize artifact storage tool. Args: storage_backend: Storage backend (MinIO/S3)..."}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `ollama` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`ollama` 位于 `lib/laddr/src/laddr/llms.py`，使用方法如下：\n```python\nollama(model=..., temperature=..., base_url=...)\n```\n**参数说明**：\n- `model`: str | None\n- `temperature`: float | None\n- `base_url`: str | None\n\n**功能简述**：Create a local Ollama backend instance. Example: llm = ollama(model=\"gemma2:2b\", base_url=\"http://localhost:11434\")..."}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 中，`anthropic` 函数在哪个文件里？"}, {"role": "assistant", "content": "`anthropic` 位于 `lib/laddr/src/laddr/llms.py`。"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "Laddr 的 `compose_scale` 是做什么的？"}, {"role": "assistant", "content": "`compose_scale` 是 Laddr 项目中的一个 函数，位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/utils/docker.py`。\n**功能描述**：\nScale a Docker Compose service. Args: service: Service name replicas: Number of replicas Raises: DockerComposeError: If scaling fails\n**函数签名**：\n```python\ndef compose_scale(service: str, replicas: int) -> None:\n```\n**参数**：\n- `service` (str): Service name\n- `replicas` (int)\n\n**返回值**：`None`"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "请解释 Laddr 中 `ToolRegistry.register` 的作用。"}, {"role": "assistant", "content": "`ToolRegistry.register` 是 Laddr 项目中的一个 方法，位于 `lib/laddr/src/laddr/core/tooling.py`。\n**功能描述**：\nRegister a tool with optional aliases. Args: tool_obj: Tool instance or callable to register name: Optional explicit name (overrides tool_obj.name) aliases: Optional list of alias names that resolve to this tool\n**函数签名**：\n```python\ndef register(self, tool_obj: Tool | Callable, name: str | None = None, aliases: list[str] | None = None) -> None:\n```\n**参数**：\n- `self` (Any)\n- `tool_obj` (Tool | Callable): Tool instance or callable to register\n- `name` (str | None)\n- `aliases` (list[str] | None)\n\n**返回值**：`None`"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `GroqLLM.__init__` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`GroqLLM.__init__` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/llm.py`，使用方法如下：\n```python\nGroqLLM.__init__(api_key=..., model=...)\n```\n**参数说明**：\n- `api_key`: str | None\n- `model`: str | None"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `AnthropicLLM.__init__` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`AnthropicLLM.__init__` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/llm.py`，使用方法如下：\n```python\nAnthropicLLM.__init__(api_key=..., model=...)\n```\n**参数说明**：\n- `api_key`: str | None\n- `model`: str | None"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 项目中，`AnthropicLLM` 有什么功能？"}, {"role": "assistant", "content": "`AnthropicLLM` 是 Laddr 项目中的一个 类，位于 `lib/laddr/src/laddr/core/llm.py`。\n**功能描述**：\nAnthropic LLM backend.\n**函数签名**：\n```python\nclass AnthropicLLM:\n```"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 项目中，`print_header` 有什么功能？"}, {"role": "assistant", "content": "`print_header` 是 Laddr 项目中的一个 函数，位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/utils/logger.py`。\n**功能描述**：\nPrint a minimalistic header. Args: text: Header text style: Text style (default: bold cyan)\n**函数签名**：\n```python\ndef print_header(text: str, style: str = \"bold cyan\") -> None:\n```\n**参数**：\n- `text` (str): Header text\n- `style` (str)\n\n**返回值**：`None`"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `print_completion` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`print_completion` 位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/utils/logger.py`，使用方法如下：\n```python\nprint_completion(message=...)\n```\n**参数说明**：\n- `message`: str - Completion message\n\n**功能简述**：Print a completion message with checkmark. Args: message: Completion message..."}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "Laddr 的 `S3Storage._get_client` 是做什么的？"}, {"role": "assistant", "content": "`S3Storage._get_client` 是 Laddr 项目中的一个 方法，位于 `lib/laddr/src/laddr/core/storage.py`。\n**功能描述**：\nGet synchronous S3-compatible client.\n**函数签名**：\n```python\ndef _get_client(self):\n```\n**参数**：\n- `self` (Any)\n\n**返回值**：`None`"}]}