ГЛОБАЛЬНЫЙ РЕФАКТОРИНГ АРХИТЕКТУРЫ - Рефакторинг этапов 2.37 - вынос LLM-вызов живого чата из assistantService (большой prompt-блок) в отдельный адаптер, чтобы assistantService стал заметно чище.

docs/TECH/1CLLMARCH-FACT.md

@@ -1186,7 +1186,56 @@ Validation:
    - `assistantLivingRouter.test.ts`
    - `assistantWave10SettlementCorrectiveRegression.test.ts`
 
-Status: **In progress (Phase 2.1 + 2.2 + 2.3 + 2.4 + 2.5 + 2.6 + 2.7 + 2.8 + 2.9 + 2.10 + 2.11 + 2.12 + 2.13 + 2.14 + 2.15 + 2.16 + 2.17 + 2.18 + 2.19 + 2.20 + 2.21 + 2.22 + 2.23 + 2.24 + 2.25 + 2.26 + 2.27 + 2.28 + 2.29 + 2.30 + 2.31 + 2.32 + 2.33 + 2.34 + 2.35 + 2.36 completed)**
+Implemented in current pass (Phase 2.37):
+1. Extracted living-chat LLM call/build block from `assistantService` into dedicated runtime adapter:
+   - `assistantLivingChatLlmRuntimeAdapter.ts`
+   - introduced:
+     - `runAssistantLivingChatLlmRuntime(...)`
+2. Centralized living LLM execution sequence (behavior-preserving):
+   - context window assembly from session history;
+   - canon excerpt loading and prompt composition;
+   - model/token selection with guard clamp;
+   - output sanitization with stable fallback.
+3. Rewired `assistantService` `tryHandleLivingChat(...)` closure to consume the new LLM runtime adapter.
+4. Added focused unit tests:
+   - `assistantLivingChatLlmRuntimeAdapter.test.ts`
+
+Validation:
+1. `npm run build` passed.
+2. Targeted living/address/deep followup pack passed:
+   - `assistantLivingChatLlmRuntimeAdapter.test.ts`
+   - `assistantLivingChatHandlerRuntimeAdapter.test.ts`
+   - `assistantLivingChatRuntimeAdapter.test.ts`
+   - `assistantAddressRuntimeAdapter.test.ts`
+   - `assistantAddressLaneResponseRuntimeAdapter.test.ts`
+   - `assistantDeepTurnResponseRuntimeAdapter.test.ts`
+   - `assistantDeepTurnPackagingRuntimeAdapter.test.ts`
+   - `assistantWave10SettlementCorrectiveRegression.test.ts`
+
+Implemented in current pass (Phase 2.38):
+1. Internalized living-chat prompt/context builders into `assistantLivingChatLlmRuntimeAdapter`:
+   - removed external builder dependencies from runtime input contract;
+   - centralized compacting + clipping + context/prompt projection directly in adapter.
+2. Simplified `assistantService` living LLM call wiring:
+   - removed `buildLivingChatContextWindow` / `buildLivingChatPrompt` injection from `executeLlmChat`.
+3. Updated focused tests for adapter-owned prompt assembly:
+   - `assistantLivingChatLlmRuntimeAdapter.test.ts` now verifies context carryover and user-message prompt shape.
+4. Applied cleanup inside `assistantService` after the wiring simplification:
+   - removed dead local living prompt/context helper functions.
+
+Validation:
+1. `npm run build` passed.
+2. Targeted living/address/deep followup pack passed:
+   - `assistantLivingChatLlmRuntimeAdapter.test.ts`
+   - `assistantLivingChatHandlerRuntimeAdapter.test.ts`
+   - `assistantLivingChatRuntimeAdapter.test.ts`
+   - `assistantAddressRuntimeAdapter.test.ts`
+   - `assistantAddressLaneResponseRuntimeAdapter.test.ts`
+   - `assistantDeepTurnResponseRuntimeAdapter.test.ts`
+   - `assistantDeepTurnPackagingRuntimeAdapter.test.ts`
+   - `assistantWave10SettlementCorrectiveRegression.test.ts`
+
+Status: **In progress (Phase 2.1 + 2.2 + 2.3 + 2.4 + 2.5 + 2.6 + 2.7 + 2.8 + 2.9 + 2.10 + 2.11 + 2.12 + 2.13 + 2.14 + 2.15 + 2.16 + 2.17 + 2.18 + 2.19 + 2.20 + 2.21 + 2.22 + 2.23 + 2.24 + 2.25 + 2.26 + 2.27 + 2.28 + 2.29 + 2.30 + 2.31 + 2.32 + 2.33 + 2.34 + 2.35 + 2.36 + 2.37 + 2.38 completed)**
 
 ## Stage 3 (P2): Hybrid Semantic Layer (LLM + Deterministic Guards)
 

llm_normalizer/backend/dist/services/assistantLivingChatLlmRuntimeAdapter.js

@@ -0,0 +1,69 @@
+"use strict";
+Object.defineProperty(exports, "__esModule", { value: true });
+exports.runAssistantLivingChatLlmRuntime = runAssistantLivingChatLlmRuntime;
+const DEFAULT_LIVING_CHAT_TEMPERATURE = 0.35;
+const DEFAULT_LIVING_CHAT_MAX_OUTPUT_TOKENS = 420;
+const LIVING_CHAT_MAX_TOKENS_MIN = 120;
+const LIVING_CHAT_MAX_TOKENS_MAX = 900;
+const LIVING_CHAT_SYSTEM_PROMPT_PARTS = [
+    'Ты живой русскоязычный ассистент для чтения и анализа данных 1С.',
+    'Работай честно: не заявляй действия, которые недоступны в этом рантайме.',
+    'Разрешено: анализ и объяснение данных, формулировка запросов, подсказки по следующему шагу.',
+    'Запрещено: обещать настройку 1С, админ-действия, создание/проведение документов или любые изменения в базе.',
+    'Если пользователь спрашивает про возможности, отвечай только по этому контракту.'
+];
+const LIVING_CHAT_DEVELOPER_PROMPT = 'Формат: коротко и по сути, без JSON и без служебных блоков. Пиши человеко-понятно.';
+const LIVING_CHAT_FALLBACK_REPLY = 'Понял. Сформулируйте, что именно нужно по данным 1С, и я помогу по шагам.';
+function clampLivingChatMaxOutputTokens(value) {
+    const numeric = Number(value ?? DEFAULT_LIVING_CHAT_MAX_OUTPUT_TOKENS);
+    return Math.max(LIVING_CHAT_MAX_TOKENS_MIN, Math.min(numeric, LIVING_CHAT_MAX_TOKENS_MAX));
+}
+function compactWhitespace(value) {
+    return String(value ?? "")
+        .replace(/\s+/g, " ")
+        .trim();
+}
+function buildLivingChatContextWindow(items) {
+    const source = Array.isArray(items) ? items.slice(-6) : [];
+    const lines = [];
+    for (const item of source) {
+        if (!item || typeof item !== "object") {
+            continue;
+        }
+        const role = String(item.role ?? "").trim();
+        const text = compactWhitespace(String(item.text ?? ""));
+        if (!role || !text) {
+            continue;
+        }
+        const clipped = text.length > 220 ? `${text.slice(0, 220)}...` : text;
+        lines.push(`${role}: ${clipped}`);
+    }
+    return lines.join("\n");
+}
+function buildLivingChatPrompt(userMessage, conversationWindow) {
+    const contextBlock = conversationWindow ? `Контекст последних сообщений:\n${conversationWindow}\n\n` : "";
+    return `${contextBlock}Сообщение пользователя:\n${userMessage}`;
+}
+async function runAssistantLivingChatLlmRuntime(input) {
+    const conversationWindow = buildLivingChatContextWindow(input.sessionItems);
+    const userPrompt = buildLivingChatPrompt(input.userMessage, conversationWindow);
+    const canonExcerpt = input.loadAssistantCanonExcerpt(520);
+    const maxOutputTokens = clampLivingChatMaxOutputTokens(input.payload.maxOutputTokens);
+    const temperature = input.payload.temperature ?? DEFAULT_LIVING_CHAT_TEMPERATURE;
+    const systemPrompt = [...LIVING_CHAT_SYSTEM_PROMPT_PARTS, `Канон поведения: ${canonExcerpt}`].join(" ");
+    const chatResponse = await input.chatClient.chat({
+        llmProvider: input.payload.llmProvider,
+        apiKey: String(input.payload.apiKey ?? input.defaultApiKey ?? ""),
+        model: String(input.payload.model ?? input.defaultModel),
+        baseUrl: input.payload.baseUrl ?? input.defaultBaseUrl,
+        temperature,
+        maxOutputTokens
+    }, {
+        systemPrompt,
+        developerPrompt: LIVING_CHAT_DEVELOPER_PROMPT,
+        userMessage: userPrompt,
+        maxOutputTokens,
+        temperature
+    });
+    return input.sanitizeOutgoingAssistantText(chatResponse?.outputText ?? "", LIVING_CHAT_FALLBACK_REPLY);
+}

llm_normalizer/backend/dist/services/assistantService.js

@@ -80,6 +80,7 @@ const assistantDeepTurnResponseRuntimeAdapter_1 = __importStar(require("./assist
 const assistantDeepTurnRetrievalRuntimeAdapter_1 = __importStar(require("./assistantDeepTurnRetrievalRuntimeAdapter"));
 const assistantAddressRuntimeAdapter_1 = __importStar(require("./assistantAddressRuntimeAdapter"));
 const assistantLivingChatHandlerRuntimeAdapter_1 = __importStar(require("./assistantLivingChatHandlerRuntimeAdapter"));
+const assistantLivingChatLlmRuntimeAdapter_1 = __importStar(require("./assistantLivingChatLlmRuntimeAdapter"));
 const assistantQueryPlanning_1 = __importStar(require("./assistantQueryPlanning"));
 const iconv_lite_1 = __importDefault(require("iconv-lite"));
 const DATA_SCOPE_CACHE_TTL_MS = 60_000;
@@ -3469,29 +3470,6 @@ function hasLivingChatSignal(text) {
     }
     return hasSmallTalkSignal(lower);
 }
-function buildLivingChatContextWindow(items) {
-    const source = Array.isArray(items) ? items.slice(-6) : [];
-    const lines = [];
-    for (const item of source) {
-        if (!item || typeof item !== "object") {
-            continue;
-        }
-        const role = String(item.role ?? "").trim();
-        const text = compactWhitespace(String(item.text ?? ""));
-        if (!role || !text) {
-            continue;
-        }
-        const clipped = text.length > 220 ? `${text.slice(0, 220)}...` : text;
-        lines.push(`${role}: ${clipped}`);
-    }
-    return lines.join("\n");
-}
-function buildLivingChatPrompt(userMessage, conversationWindow) {
-    const contextBlock = conversationWindow
-        ? `Контекст последних сообщений:\n${conversationWindow}\n\n`
-        : "";
-    return `${contextBlock}Сообщение пользователя:\n${userMessage}`;
-}
 function buildAssistantCapabilityContractReply() {
     return (0, capabilitiesRegistry_1.buildCapabilityContractReplyFromRegistry)();
 }
@@ -4477,33 +4455,17 @@ class AssistantService {
                 shouldEmitOrganizationSelectionReply,
                 hasAssistantCapabilityQuestionSignal,
                 resolveDataScopeProbe: () => resolveAssistantDataScopeProbe(),
-                executeLlmChat: async () => {
+                executeLlmChat: async () => (0, assistantLivingChatLlmRuntimeAdapter_1.runAssistantLivingChatLlmRuntime)({
-                    const conversationWindow = buildLivingChatContextWindow(session.items);
+                    userMessage,
-                    const userPrompt = buildLivingChatPrompt(userMessage, conversationWindow);
+                    sessionItems: session.items,
-                    const canonExcerpt = (0, assistantCanon_1.loadAssistantCanonExcerpt)(520);
+                    payload,
-                    const chatResponse = await this.chatClient.chat({
+                    chatClient: this.chatClient,
-                        llmProvider: payload.llmProvider,
+                    loadAssistantCanonExcerpt: assistantCanon_1.loadAssistantCanonExcerpt,
-                        apiKey: String(payload.apiKey ?? process.env.OPENAI_API_KEY ?? ''),
+                    sanitizeOutgoingAssistantText,
-                        model: String(payload.model ?? config_1.DEFAULT_MODEL),
+                    defaultModel: config_1.DEFAULT_MODEL,
-                        baseUrl: payload.baseUrl ?? config_1.DEFAULT_OPENAI_BASE_URL,
+                    defaultBaseUrl: config_1.DEFAULT_OPENAI_BASE_URL,
-                        temperature: payload.temperature ?? 0.35,
+                    defaultApiKey: process.env.OPENAI_API_KEY ?? ""
-                        maxOutputTokens: Math.max(120, Math.min(Number(payload.maxOutputTokens ?? 420), 900))
+                }),
-                    }, {
-                        systemPrompt: [
-                            'Ты живой русскоязычный ассистент для чтения и анализа данных 1С.',
-                            'Работай честно: не заявляй действия, которые недоступны в этом рантайме.',
-                            'Разрешено: анализ и объяснение данных, формулировка запросов, подсказки по следующему шагу.',
-                            'Запрещено: обещать настройку 1С, админ-действия, создание/проведение документов или любые изменения в базе.',
-                            'Если пользователь спрашивает про возможности, отвечай только по этому контракту.',
-                            `Канон поведения: ${canonExcerpt}`
-                        ].join(' '),
-                        developerPrompt: 'Формат: коротко и по сути, без JSON и без служебных блоков. Пиши человеко-понятно.',
-                        userMessage: userPrompt,
-                        maxOutputTokens: Math.max(120, Math.min(Number(payload.maxOutputTokens ?? 420), 900)),
-                        temperature: payload.temperature ?? 0.35
-                    });
-                    return sanitizeOutgoingAssistantText(chatResponse?.outputText ?? '', 'Понял. Сформулируйте, что именно нужно по данным 1С, и я помогу по шагам.');
-                },
                 applyScriptGuard: (chatText, runtimeUserMessage) => applyLivingChatScriptGuard(chatText, runtimeUserMessage),
                 applyGroundingGuard: (guardInput) => applyLivingChatGroundingGuard(guardInput),
                 buildAssistantSafetyRefusalReply,

llm_normalizer/backend/src/services/assistantLivingChatLlmRuntimeAdapter.ts

@@ -0,0 +1,120 @@
+const DEFAULT_LIVING_CHAT_TEMPERATURE = 0.35;
+const DEFAULT_LIVING_CHAT_MAX_OUTPUT_TOKENS = 420;
+const LIVING_CHAT_MAX_TOKENS_MIN = 120;
+const LIVING_CHAT_MAX_TOKENS_MAX = 900;
+
+const LIVING_CHAT_SYSTEM_PROMPT_PARTS = [
+  'Ты живой русскоязычный ассистент для чтения и анализа данных 1С.',
+  'Работай честно: не заявляй действия, которые недоступны в этом рантайме.',
+  'Разрешено: анализ и объяснение данных, формулировка запросов, подсказки по следующему шагу.',
+  'Запрещено: обещать настройку 1С, админ-действия, создание/проведение документов или любые изменения в базе.',
+  'Если пользователь спрашивает про возможности, отвечай только по этому контракту.'
+];
+
+const LIVING_CHAT_DEVELOPER_PROMPT =
+  'Формат: коротко и по сути, без JSON и без служебных блоков. Пиши человеко-понятно.';
+
+const LIVING_CHAT_FALLBACK_REPLY =
+  'Понял. Сформулируйте, что именно нужно по данным 1С, и я помогу по шагам.';
+
+export interface RunAssistantLivingChatLlmRuntimeInput {
+  userMessage: string;
+  sessionItems: unknown[];
+  payload: {
+    llmProvider?: unknown;
+    apiKey?: unknown;
+    model?: unknown;
+    baseUrl?: unknown;
+    temperature?: number;
+    maxOutputTokens?: number;
+  };
+  chatClient: {
+    chat: (
+      config: {
+        llmProvider: unknown;
+        apiKey: string;
+        model: string;
+        baseUrl: unknown;
+        temperature: number;
+        maxOutputTokens: number;
+      },
+      prompt: {
+        systemPrompt: string;
+        developerPrompt: string;
+        userMessage: string;
+        maxOutputTokens: number;
+        temperature: number;
+      }
+    ) => Promise<{ outputText?: string | null } | null>;
+  };
+  loadAssistantCanonExcerpt: (maxChars: number) => string;
+  sanitizeOutgoingAssistantText: (text: unknown, fallback?: string) => string;
+  defaultModel: string;
+  defaultBaseUrl: string;
+  defaultApiKey?: string;
+}
+
+function clampLivingChatMaxOutputTokens(value: unknown): number {
+  const numeric = Number(value ?? DEFAULT_LIVING_CHAT_MAX_OUTPUT_TOKENS);
+  return Math.max(LIVING_CHAT_MAX_TOKENS_MIN, Math.min(numeric, LIVING_CHAT_MAX_TOKENS_MAX));
+}
+
+function compactWhitespace(value: unknown): string {
+  return String(value ?? "")
+    .replace(/\s+/g, " ")
+    .trim();
+}
+
+function buildLivingChatContextWindow(items: unknown[]): string {
+  const source = Array.isArray(items) ? items.slice(-6) : [];
+  const lines: string[] = [];
+  for (const item of source) {
+    if (!item || typeof item !== "object") {
+      continue;
+    }
+    const role = String((item as { role?: unknown }).role ?? "").trim();
+    const text = compactWhitespace(String((item as { text?: unknown }).text ?? ""));
+    if (!role || !text) {
+      continue;
+    }
+    const clipped = text.length > 220 ? `${text.slice(0, 220)}...` : text;
+    lines.push(`${role}: ${clipped}`);
+  }
+  return lines.join("\n");
+}
+
+function buildLivingChatPrompt(userMessage: string, conversationWindow: string): string {
+  const contextBlock = conversationWindow ? `Контекст последних сообщений:\n${conversationWindow}\n\n` : "";
+  return `${contextBlock}Сообщение пользователя:\n${userMessage}`;
+}
+
+export async function runAssistantLivingChatLlmRuntime(
+  input: RunAssistantLivingChatLlmRuntimeInput
+): Promise<string> {
+  const conversationWindow = buildLivingChatContextWindow(input.sessionItems);
+  const userPrompt = buildLivingChatPrompt(input.userMessage, conversationWindow);
+  const canonExcerpt = input.loadAssistantCanonExcerpt(520);
+  const maxOutputTokens = clampLivingChatMaxOutputTokens(input.payload.maxOutputTokens);
+  const temperature = input.payload.temperature ?? DEFAULT_LIVING_CHAT_TEMPERATURE;
+  const systemPrompt = [...LIVING_CHAT_SYSTEM_PROMPT_PARTS, `Канон поведения: ${canonExcerpt}`].join(" ");
+
+  const chatResponse = await input.chatClient.chat(
+    {
+      llmProvider: input.payload.llmProvider,
+      apiKey: String(input.payload.apiKey ?? input.defaultApiKey ?? ""),
+      model: String(input.payload.model ?? input.defaultModel),
+      baseUrl: input.payload.baseUrl ?? input.defaultBaseUrl,
+      temperature,
+      maxOutputTokens
+    },
+    {
+      systemPrompt,
+      developerPrompt: LIVING_CHAT_DEVELOPER_PROMPT,
+      userMessage: userPrompt,
+      maxOutputTokens,
+      temperature
+    }
+  );
+
+  return input.sanitizeOutgoingAssistantText(chatResponse?.outputText ?? "", LIVING_CHAT_FALLBACK_REPLY);
+}

llm_normalizer/backend/src/services/assistantService.ts

@@ -34,6 +34,7 @@ import * as assistantDeepTurnResponseRuntimeAdapter_1 from "./assistantDeepTurnR
 import * as assistantDeepTurnRetrievalRuntimeAdapter_1 from "./assistantDeepTurnRetrievalRuntimeAdapter";
 import * as assistantAddressRuntimeAdapter_1 from "./assistantAddressRuntimeAdapter";
 import * as assistantLivingChatHandlerRuntimeAdapter_1 from "./assistantLivingChatHandlerRuntimeAdapter";
+import * as assistantLivingChatLlmRuntimeAdapter_1 from "./assistantLivingChatLlmRuntimeAdapter";
 import * as assistantQueryPlanning_1 from "./assistantQueryPlanning";
 import iconv from "iconv-lite";
 const DATA_SCOPE_CACHE_TTL_MS = 60_000;
@@ -3425,29 +3426,6 @@ function hasLivingChatSignal(text) {
     }
     return hasSmallTalkSignal(lower);
 }
-function buildLivingChatContextWindow(items) {
-    const source = Array.isArray(items) ? items.slice(-6) : [];
-    const lines = [];
-    for (const item of source) {
-        if (!item || typeof item !== "object") {
-            continue;
-        }
-        const role = String(item.role ?? "").trim();
-        const text = compactWhitespace(String(item.text ?? ""));
-        if (!role || !text) {
-            continue;
-        }
-        const clipped = text.length > 220 ? `${text.slice(0, 220)}...` : text;
-        lines.push(`${role}: ${clipped}`);
-    }
-    return lines.join("\n");
-}
-function buildLivingChatPrompt(userMessage, conversationWindow) {
-    const contextBlock = conversationWindow
-        ? `Контекст последних сообщений:\n${conversationWindow}\n\n`
-        : "";
-    return `${contextBlock}Сообщение пользователя:\n${userMessage}`;
-}
 function buildAssistantCapabilityContractReply() {
     return (0, capabilitiesRegistry_1.buildCapabilityContractReplyFromRegistry)();
 }
@@ -4432,33 +4410,17 @@ export class AssistantService {
                 shouldEmitOrganizationSelectionReply,
                 hasAssistantCapabilityQuestionSignal,
                 resolveDataScopeProbe: () => resolveAssistantDataScopeProbe(),
-                executeLlmChat: async () => {
+                executeLlmChat: async () => (0, assistantLivingChatLlmRuntimeAdapter_1.runAssistantLivingChatLlmRuntime)({
-                    const conversationWindow = buildLivingChatContextWindow(session.items);
+                    userMessage,
-                    const userPrompt = buildLivingChatPrompt(userMessage, conversationWindow);
+                    sessionItems: session.items,
-                    const canonExcerpt = (0, assistantCanon_1.loadAssistantCanonExcerpt)(520);
+                    payload,
-                    const chatResponse = await this.chatClient.chat({
+                    chatClient: this.chatClient,
-                        llmProvider: payload.llmProvider,
+                    loadAssistantCanonExcerpt: assistantCanon_1.loadAssistantCanonExcerpt,
-                        apiKey: String(payload.apiKey ?? process.env.OPENAI_API_KEY ?? ''),
+                    sanitizeOutgoingAssistantText,
-                        model: String(payload.model ?? config_1.DEFAULT_MODEL),
+                    defaultModel: config_1.DEFAULT_MODEL,
-                        baseUrl: payload.baseUrl ?? config_1.DEFAULT_OPENAI_BASE_URL,
+                    defaultBaseUrl: config_1.DEFAULT_OPENAI_BASE_URL,
-                        temperature: payload.temperature ?? 0.35,
+                    defaultApiKey: process.env.OPENAI_API_KEY ?? ""
-                        maxOutputTokens: Math.max(120, Math.min(Number(payload.maxOutputTokens ?? 420), 900))
+                }),
-                    }, {
-                        systemPrompt: [
-                            'Ты живой русскоязычный ассистент для чтения и анализа данных 1С.',
-                            'Работай честно: не заявляй действия, которые недоступны в этом рантайме.',
-                            'Разрешено: анализ и объяснение данных, формулировка запросов, подсказки по следующему шагу.',
-                            'Запрещено: обещать настройку 1С, админ-действия, создание/проведение документов или любые изменения в базе.',
-                            'Если пользователь спрашивает про возможности, отвечай только по этому контракту.',
-                            `Канон поведения: ${canonExcerpt}`
-                        ].join(' '),
-                        developerPrompt: 'Формат: коротко и по сути, без JSON и без служебных блоков. Пиши человеко-понятно.',
-                        userMessage: userPrompt,
-                        maxOutputTokens: Math.max(120, Math.min(Number(payload.maxOutputTokens ?? 420), 900)),
-                        temperature: payload.temperature ?? 0.35
-                    });
-                    return sanitizeOutgoingAssistantText(chatResponse?.outputText ?? '', 'Понял. Сформулируйте, что именно нужно по данным 1С, и я помогу по шагам.');
-                },
                 applyScriptGuard: (chatText, runtimeUserMessage) => applyLivingChatScriptGuard(chatText, runtimeUserMessage),
                 applyGroundingGuard: (guardInput) => applyLivingChatGroundingGuard(guardInput),
                 buildAssistantSafetyRefusalReply,
@@ -4690,5 +4652,3 @@ export class AssistantService {
         return deepTurnResponseRuntime.response;
     }
 }
-
-

llm_normalizer/backend/tests/assistantLivingChatLlmRuntimeAdapter.test.ts

@@ -0,0 +1,77 @@
+import { describe, expect, it, vi } from "vitest";
+import { runAssistantLivingChatLlmRuntime } from "../src/services/assistantLivingChatLlmRuntimeAdapter";
+
+describe("assistant living chat llm runtime adapter", () => {
+  it("builds prompt/context internally and calls chat client with bounded output tokens", async () => {
+    const chatClient = {
+      chat: vi.fn(async () => ({
+        outputText: " llm-answer "
+      }))
+    };
+    const loadAssistantCanonExcerpt = vi.fn(() => "canon-chunk");
+    const sanitizeOutgoingAssistantText = vi.fn((value: unknown) => String(value ?? "").trim());
+
+    const result = await runAssistantLivingChatLlmRuntime({
+      userMessage: "question",
+      sessionItems: [{ role: "user", text: "prev" }],
+      payload: {
+        llmProvider: "openai",
+        apiKey: "k",
+        model: "m",
+        baseUrl: "https://api.example.com",
+        temperature: 0.2,
+        maxOutputTokens: 5000
+      },
+      chatClient,
+      loadAssistantCanonExcerpt,
+      sanitizeOutgoingAssistantText,
+      defaultModel: "gpt-default",
+      defaultBaseUrl: "https://api.default.com",
+      defaultApiKey: "fallback-key"
+    });
+
+    expect(loadAssistantCanonExcerpt).toHaveBeenCalledWith(520);
+    expect(chatClient.chat).toHaveBeenCalledWith(
+      expect.objectContaining({
+        llmProvider: "openai",
+        apiKey: "k",
+        model: "m",
+        baseUrl: "https://api.example.com",
+        temperature: 0.2,
+        maxOutputTokens: 900
+      }),
+      expect.objectContaining({
+        userMessage: expect.stringContaining("Сообщение пользователя:\nquestion"),
+        maxOutputTokens: 900,
+        temperature: 0.2,
+        systemPrompt: expect.stringContaining("canon-chunk")
+      })
+    );
+    const promptPayload = chatClient.chat.mock.calls[0]?.[1];
+    expect(promptPayload.userMessage).toContain("user: prev");
+    expect(sanitizeOutgoingAssistantText).toHaveBeenCalledWith(" llm-answer ", expect.any(String));
+    expect(result).toBe("llm-answer");
+  });
+
+  it("uses defaults and fallback text when model output is empty", async () => {
+    const sanitizeOutgoingAssistantText = vi.fn((_value: unknown, fallback?: string) => String(fallback ?? ""));
+    const result = await runAssistantLivingChatLlmRuntime({
+      userMessage: "question",
+      sessionItems: [],
+      payload: {},
+      chatClient: {
+        chat: async () => ({
+          outputText: ""
+        })
+      },
+      loadAssistantCanonExcerpt: () => "canon",
+      sanitizeOutgoingAssistantText,
+      defaultModel: "gpt-default",
+      defaultBaseUrl: "https://api.default.com",
+      defaultApiKey: "fallback-key"
+    });
+
+    expect(sanitizeOutgoingAssistantText).toHaveBeenCalledWith("", expect.any(String));
+    expect(result.length).toBeGreaterThan(0);
+  });
+});