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96b81d52c4
- 新增 volc_consume.py：消耗任务模块，直连 Ark 洗 9 天内过期资源包 （旧 calculate_plan 均分×1.1/24h冲刺保留 + 双 clamp：2M 采集上限、余额−BUFFER 防扣费） - volc_limit_sync.py：限额 v2 简化（stable_limit = usage+balance−BUFFER，删除峰值状态机 ~90 行）， HARD_DAILY_LIMITS 统一 2M（pre-block 不滞后，1.8M 折扣作废）， 新增 _maybe_trigger_daily_consume（北京时间 23:00 ± 抖动，SETNX 去重，延迟导入） - docker-compose 挂载 volc_consume.py；AGENTS.md/文档同步
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# OpenCode Agent Protocol - LiteLLM VolcSync
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此文件定义了在该代码库中工作的 AI Agent 的行为准则、代码风格和工作流。
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## 1. 项目上下文
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此仓库包含用于 **LiteLLM** 的自定义回调脚本，核心功能是限制模型用量（特别是火山引擎/VolcEngine）。
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- **核心逻辑**：通过 `quota_interceptor` 拦截请求，并通过 `DailyLimitHandler` 记录用量到 Redis。后台 `active_monitor_loop` 守护线程定期从火山引擎 API 同步配额到 Redis。
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- **架构**：主逻辑在 `volc_limit_sync.py`（限额 + 同步守护 + 每日消耗调度），消耗任务拆分在 `volc_consume.py`（每日北京时间 23:00 由守护线程延迟导入触发；见 `merge-auto-consume.md`）。LiteLLM 通过 `config.yaml` 中 `callbacks: ["volc_limit_sync.proxy_handler_instance"]` 加载回调，模块加载时自动启动后台同步线程。
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- **关键文件**：
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- `volc_limit_sync.py`: **核心文件**，包含同步守护线程（`active_monitor_loop`）、LiteLLM 回调（`DailyLimitHandler` + `quota_interceptor`）、限额计算（v2 简化：`stable_limit = usage + balance − BUFFER`）、模型屏蔽/恢复、以及每日 23:00 消耗任务调度（`_maybe_trigger_daily_consume`，SETNX 去重）。
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- `volc_consume.py`: 消耗任务模块（每日 23:00 触发；手动 `python volc_consume.py --dry-run` / `--force`）。复用 volc_limit_sync 的拉包/归一化/用量记账设施，直连 Ark API 洗即将过期的免费资源包（防 30 天过期蒸发）。
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- `config.yaml`: LiteLLM 配置文件，包含模型定义和回调配置。
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- `docker-compose.yml`: 容器编排，仅挂载 `config.yaml` 和 `volc_limit_sync.py`。
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- `debug_volc_sync.py` / `debug_volc_sync_manual.py`: 调试脚本，用于手动验证 API 和 Redis 状态。
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- `daily_limit.py.deprecated`: 已废弃，功能已全部合并到 `volc_limit_sync.py`，仅保留作历史参考。
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## 2. 环境与运行 (Build & Run)
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本项目主要由 Python 脚本组成，没有复杂的构建过程。
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### 依赖安装
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```bash
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pip install litellm redis requests
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```
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### 运行与调试
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由于是脚本项目，通常直接运行 Python 文件进行测试。
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- **启动同步监控**：
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```bash
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# 必须配置必要的环境变量
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export VOLC_ACCESS_KEY="your_key"
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export VOLC_SECRET_KEY="your_secret"
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export REDIS_HOST="localhost"
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python volc_limit_sync.py
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```
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- **调试模式**：
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设置环境变量 `DAILY_LIMIT_LOG_LEVEL=DEBUG` 可启用详细日志。
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- **消耗任务（手动触发）**：
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```bash
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# 需要 HUOSHAN_API_KEY（Ark API Key）与 HUOSHAN_BASE_URL
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python volc_consume.py --dry-run # 只计算每个模型的消耗计划，不发送请求
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python volc_consume.py --force # 立即执行（绕过 23:00 时间限制）
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```
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每日 23:00 由 `volc_limit_sync.py` 守护线程自动触发（`consume:last_run:{日期}` 去重）。
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## 3. 代码风格指南 (Code Style)
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### 3.1 基础规范
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- **Python 版本**：兼容 Python 3.8+。
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- **命名规范**：
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- 变量/函数：`snake_case` (e.g., `clean_model_name`, `get_effective_limit`)
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- 常量：`UPPER_CASE` (e.g., `LOG_LEVEL`, `REDIS_HOST`)
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- 类名：`PascalCase` (e.g., `DailyLimitHandler`)
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- **类型提示 (Typing)**：
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- **不要** 强制添加类型提示（Type Hints），保持与现有代码一致的动态类型风格，除非涉及复杂的数据结构。
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- **导入排序**：标准库 -> 第三方库 (`litellm`, `redis`, `requests`) -> 本地模块。
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### 3.2 日志与输出 (Logging)
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**重要**：本项目使用自定义的日志风格，**不要**使用 Python 标准 `logging` 模块。
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- **必须**使用 `log(msg, level="INFO")` 或 `dprint(msg)` 函数。
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- **Emoji 前缀**：日志消息通常以 Emoji 开头以增强可读性：
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- ℹ️ `INFO`: 一般信息
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- 🔍 `DEBUG`: 调试信息
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- ⚠️ `WARNING`: 警告/阻断
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- ❌ `ERROR`: 错误/异常
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- 📊 `Usage`: 用量统计
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- ♻️ `RESTORE`: 恢复模型
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- 🚫 `BLOCK`: 阻断模型
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### 3.3 错误处理 (Error Handling)
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由于这些脚本运行在 LiteLLM 主进程中，**稳定性是第一优先级**。
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- **防御性编程**：关键逻辑（特别是涉及 Redis 或外部 API 的部分）**必须**包裹在 `try-except` 块中。
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- **禁止崩溃**：回调函数内的异常不应导致 LiteLLM 崩溃。捕获异常并记录错误日志 (`traceback.format_exc()`)，然后安全返回（`pass` 或返回默认值）。
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- **示例**：
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```python
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try:
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# 危险操作
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redis_client.incr(key)
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except Exception as e:
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# 记录但不抛出，以免影响主业务
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log(f"❌ Redis failed: {e}", level="ERROR")
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```
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### 3.4 特定模式
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- **LiteLLM 集成**：
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- 检查 `LITELLM_AVAILABLE` 标志，确保脚本可以在没有 litellm 环境下独立运行（用于调试）。
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- 处理 `litellm.exceptions` 中的特定异常（如 `ServiceUnavailableError`）。
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- **时间处理**：
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- 明确处理时区问题。本项目强制使用 **北京时间 (UTC+8)** 进行每日限额重置（00:00 CST）。
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## 4. 测试 (Testing)
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目前没有集成的测试框架（如 pytest）。
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- **验证方式**：
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- 编写或运行 `debug_*.py` 脚本进行手动验证。
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- 使用 `if __name__ == "__main__":` 块在脚本底部包含自测逻辑。
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## 5. Git 提交规范
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- 使用约定式提交 (Conventional Commits)：
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- `feat`: 新功能 (e.g., `feat: add support for deepseek-v3`)
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- `fix`: 修复 (e.g., `fix: resolve redis connection timeout`)
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- `docs`: 文档更新
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- `style`: 代码格式调整
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- `refactor`: 重构
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## 6. Cursor/Copilot 规则
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- 优先保持现有文件的代码结构，不要为了"整洁"而破坏原有的 `try-except` 结构。
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- 生成代码时，优先复用已有的 `clean_model_name`, `generate_api_base_hash` 等工具函数。
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