Clouds Coder 2026.05.02-Stable

CHANGELOG 2026-05-02

Persistent Wiki RAG + workflow memory + provider resilience + importable split architecture

This update moves Clouds Coder beyond one-shot chunk retrieval: RAG now gains an accumulated Markdown Wiki layer, programming RAG gains scored workflow memory, private vLLM / OpenAI-compatible providers gain long-delay retry governance, and split_coder.py can regenerate an importable architecture package for navigating the monolithic runtime.

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English

Headline: Accumulated Wiki RAG, programming workflow memory, and more resilient model/runtime architecture

1. Persistent Wiki RAG layer

• Added WikiStore, a durable Markdown wiki compiler for both knowledge libraries and code libraries.
• The wiki is generated under each library root as wiki/, with:
  • sources/: source-level pages
  • entities/: recurring entity / symbol / domain-term pages
  • concepts/: community and graph-derived concept pages
  • synthesis/overview.md: compact library-wide overview
  • index.md: first-hop catalog for retrieval
  • log.md: chronological maintenance log
  • schema.md: maintenance and query convention file
• Query flow is now wiki-first for accumulated synthesis, then raw chunks for exact evidence and line-level details.
• Knowledge Wiki RAG and Code RAG are separated at the architecture level, so general knowledge synthesis and programming/code retrieval can evolve independently.

2. Programming RAG workflow memory

• Added WorkflowMemoryStore for accepted programming workflow patterns captured from completed sessions.
• Sessions are scored from completion signals, code-edit operations, validation/test steps, todo progress, structured planning, and multi-node coordination.
• High-quality workflows are filed as Markdown cards under the code wiki workflow memory and become retrievable with the workflow route.
• Code RAG can now retrieve both source-code evidence and proven process patterns, strengthening small-model task handoff, tool-use sequencing, and implementation continuity.

3. Private vLLM / OpenAI-compatible provider resilience

• Model HTTP retry governance now defaults to 5 retries with a 60-second retry interval.
• Transient statuses include 408, 409, 425, 429, 500, 502, 503, and 504.
• vLLM / OpenAI-compatible / LM Studio chat endpoints can also retry nginx/upstream-looking transient 404 responses.
• Retry timing follows Retry-After, X-RateLimit-Reset, and common JSON retry fields when present.
• Endpoint-level cooldowns reduce repeated hammering of the same failing provider/model endpoint.
• Sessions emit visible status during retry waits, while probe mode avoids long retry delays.

4. Runtime output control

• AGENT_RUN_COMPLETION_SUMMARY now defaults to false.
• Normal chat completion no longer appends an extra synthetic "task completed" assistant summary bubble.
• Operators can re-enable that completion summary explicitly with AGENT_RUN_COMPLETION_SUMMARY=true.

5. Importable split architecture output

• split_coder.py now generates a _source_bridge.py layer that loads the original Clouds_Coder.py once and binds routed symbols from it.
• Generated modules remain importable navigation stubs instead of recursively importing each other and recreating circular dependencies.
• Self-check now validates top-level symbol coverage, py_compile, stale generated files, package import walk, entry-point help, and cleanup of generated __pycache__.
• RAG/Wiki/Workflow symbols are routed into dedicated RAG modules, reducing unclassified architecture drift.

2026-05-02 Summary

• Added persistent Markdown Wiki RAG with index.md, log.md, and schema.md
• Added programming workflow memory for accepted high-quality code workflows
• Added private vLLM / OpenAI-compatible retry and cooldown governance
• Disabled extra run-completion summary bubbles by default
• Made split_coder.py generate an importable split architecture package

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中文

标题：持久化 Wiki RAG、编程工作流记忆、更稳健的模型与运行时架构

1. 持久化 Wiki RAG 层

• 新增 WikiStore，为知识库和代码库生成可持久维护的 Markdown Wiki。
• 每个库根目录下会生成 wiki/，包含：
  • sources/：来源级页面
  • entities/：实体、符号、领域术语页面
  • concepts/：由社区与图结构导出的概念页
  • synthesis/overview.md：全库概览
  • index.md：检索第一跳目录
  • log.md：按时间追加的维护日志
  • schema.md：维护和查询约定
• 检索链路现在优先使用 Wiki 中的累计综合，再回退到 raw chunks 获取精确证据和行级细节。
• 知识 Wiki 图谱 RAG 与编程 Code RAG 在架构上分离，方便分别优化通用知识综合与代码/工程检索。

2. 编程 RAG 工作流记忆

• 新增 WorkflowMemoryStore，从完成后的 session 中捕获可复用的高质量编程工作流。
• 系统会根据完成信号、代码修改、验证/测试步骤、todo 推进、结构化规划、多节点协同等因素自动评分。
• 高质量工作流会以 Markdown 卡片形式收录到代码 Wiki 的 workflow memory，并可通过 workflow 路由检索。
• Code RAG 不再只检索代码证据，也能检索已经验证过的过程模式，从而强化小模型的任务交接、工具调用顺序和实现连续性。

3. 私有 vLLM / OpenAI-compatible 模型服务韧性

• 模型 HTTP 重试默认提升为 5 次，重试间隔默认 60 秒。
• 临时状态码覆盖 408、409、425、429、500、502、503、504。
• vLLM / OpenAI-compatible / LM Studio 的 chat endpoint 对 nginx/upstream 风格的临时 404 也可进行重试。
• 若服务端返回 Retry-After、X-RateLimit-Reset 或常见 JSON retry 字段，系统会按服务端节奏等待。
• endpoint 级 cooldown 避免对同一故障 provider/model 端点反复高频请求。
• 会话会在等待重试时显示状态；探测模式不会触发长时间重试。

4. 运行时输出控制

• AGENT_RUN_COMPLETION_SUMMARY 默认改为 false。
• 正常对话完成后不再额外追加“任务执行完成”的合成 assistant 气泡。
• 如需恢复该摘要行为，可显式设置 AGENT_RUN_COMPLETION_SUMMARY=true。

5. 可导入的拆分架构输出

• split_coder.py 现在生成 _source_bridge.py，由桥接层加载原始 Clouds_Coder.py，再把符号绑定到拆分模块中。
• 生成模块作为可导入的架构导航桩存在，不再互相递归 import 导致循环依赖。
• self-check 覆盖顶层符号一致性、py_compile、陈旧生成文件、package import walk、entry-point help、__pycache__ 清理。
• RAG/Wiki/Workflow 相关符号被路由到专门的 RAG 模块，减少未分类架构漂移。

2026-05-02 更新摘要

• 新增持久化 Markdown Wiki RAG，包含 index.md、log.md、schema.md
• 新增编程工作流记忆，用于收录高质量代码工作流
• 新增私有 vLLM / OpenAI-compatible 重试与 cooldown 治理
• 默认关闭额外的任务完成摘要气泡
• split_coder.py 现在可生成可导入的拆分架构包

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日本語

見出し：永続 Wiki RAG、プログラミングワークフローメモリ、より堅牢なモデル/ランタイム構造

1. 永続 Wiki RAG レイヤー

• WikiStore を追加し、知識ライブラリとコードライブラリの両方に永続 Markdown Wiki を生成します。
• 各ライブラリルート配下に wiki/ が生成され、以下を含みます。
  • sources/：ソース単位ページ
  • entities/：反復出現するエンティティ、シンボル、ドメイン語ページ
  • concepts/：コミュニティとグラフ構造から導く概念ページ
  • synthesis/overview.md：ライブラリ全体の概要
  • index.md：検索の第一ホップとなるカタログ
  • log.md：時系列のメンテナンスログ
  • schema.md：保守と検索の規約
• 検索は蓄積済みの統合知識として Wiki を優先し、正確な証拠や行レベル詳細が必要な場合に raw chunk へフォールバックします。
• Knowledge Wiki Graph RAG と Programming Code RAG をアーキテクチャ上分離し、一般知識統合とコード/エンジニアリング検索を別々に進化させられます。

2. プログラミング RAG ワークフローメモリ

• WorkflowMemoryStore を追加し、完了済み session から再利用可能な高品質プログラミングワークフローを収集します。
• 完了シグナル、コード編集、検証/テスト手順、todo 進捗、構造化計画、複数ノード協調などから自動スコアリングします。
• 高品質ワークフローは Markdown カードとして code wiki workflow memory に保存され、workflow ルートで検索できます。
• Code RAG はコード証拠だけでなく、検証済みのプロセスパターンも検索でき、小型モデルのタスク引き継ぎ、ツール順序、実装継続性を強化します。

3. プライベート vLLM / OpenAI-compatible プロバイダ耐性

• モデル HTTP リトライはデフォルトで 5 回、間隔は 60 秒になりました。
• 一時的ステータスとして 408、409、425、429、500、502、503、504 を扱います。
• vLLM / OpenAI-compatible / LM Studio の chat endpoint では、nginx/upstream 由来に見える一時的 404 もリトライ対象にできます。
• Retry-After、X-RateLimit-Reset、一般的な JSON retry フィールドがある場合はサーバ側の制御に従います。
• endpoint 単位の cooldown により、同じ provider/model endpoint への過剰な再試行を抑えます。
• リトライ待機中は session status に表示され、probe mode では長時間リトライを避けます。

4. ランタイム出力制御

• AGENT_RUN_COMPLETION_SUMMARY のデフォルトを false に変更しました。
• 通常のチャット完了後に、追加の「タスク完了」assistant サマリーバブルを出さなくなりました。
• 必要な場合は AGENT_RUN_COMPLETION_SUMMARY=true で再有効化できます。

5. import 可能な分割アーキテクチャ出力

• split_coder.py は _source_bridge.py を生成し、元の Clouds_Coder.py を一度だけ読み込んで、ルーティング済みシンボルを各分割モジュールへバインドします。
• 生成モジュールは相互再帰 import を行う実装コピーではなく、import 可能なアーキテクチャナビゲーションスタブになります。
• self-check はトップレベルシンボル一致、py_compile、古い生成ファイル、package import walk、entry-point help、__pycache__ クリーンアップを検証します。
• RAG/Wiki/Workflow 関連シンボルは専用 RAG モジュールにルーティングされ、未分類の構造ドリフトを減らします。

2026-05-02 要約

• index.md、log.md、schema.md を備えた永続 Markdown Wiki RAG を追加
• 高品質コードワークフローを収集するプログラミングワークフローメモリを追加
• プライベート vLLM / OpenAI-compatible のリトライと cooldown 制御を追加
• 追加のタスク完了サマリーバブルをデフォルト無効化
• split_coder.py が import 可能な分割アーキテクチャパッケージを生成可能に