Future/optimization

ProjectGraphAgent/package.json

@@ -1,7 +1,7 @@
 {
   "name": "project-graph-agent",
-  "version": "1.0.1494",
-  "description": "Jsonnet-driven project control system for AI agents - Integrated with Agent Plugins Platform v1.0.1494",
+  "version": "1.0.1529",
+  "description": "Jsonnet-driven project control system for AI agents - Integrated with Agent Plugins Platform v1.0.1529",
   "main": "scripts/graph_generator.mjs",
   "type": "module",
   "scripts": {

chrome-extension/package.json

@@ -1,6 +1,6 @@
 {
   "name": "chrome-extension",
-  "version": "0.5.1512",
+  "version": "0.5.1547",
   "description": "chrome extension - core settings",
   "type": "module",
   "private": true,

chrome-extension/public/offscreen.js

@@ -224,13 +224,13 @@ const LOG_LEVELS = {
   DEBUG: 3
 };
 
-// Текущий уровень логирования (ОТКЛЮЧЕНО для максимальной экономии токенов)
-let currentLogLevel = 999; // Уровень выше всех возможных, полностью отключает логирование
+// Текущий уровень логирования (ВКЛЮЧЕНО для диагностики промптов LLM)
+let currentLogLevel = 3; // DEBUG уровень для вывода текста промптов
 
-// Флаги для разных типов логирования (все отключены для экономии токенов)
+// Флаги для разных типов логирования (PYODIDE включен для диагностики промптов)
 const LOG_FLAGS = {
   CHUNKING: false,
-  PYODIDE: false,
+  PYODIDE: true,
   EXECUTION: false,
   CHANNEL: false,
   SYSTEM: false,
@@ -687,6 +687,26 @@ async function initializePyodide() {
           .then(response => response.text())
           .then(data => pyodide.toPy(data));
       },
+
+      readExtensionFile: async (filePath) => {
+        try {
+          const jsFilePath = filePath.toJs ? filePath.toJs() : filePath;
+          const fullUrl = chrome.runtime.getURL(jsFilePath);
+          const response = await fetch(fullUrl);
+
+          if (!response.ok) {
+            throw new Error(`Failed to load file: ${response.status} ${response.statusText}`);
+          }
+
+          const content = await response.text();
+          return pyodide.toPy(content);
+        } catch (error) {
+          console.error('Error reading extension file:', error);
+          // Return error as Pyodide object
+          return pyodide.toPy({ error: error.message });
+        }
+      },
+
       llm_call: async (modelAlias, options) => {
         // logDebug('PYODIDE', 'llm_call called:', { modelAlias, options: options?.toJs ? options.toJs() : options });
 
@@ -844,10 +864,17 @@ async function initializePyodide() {
           }
 
           // 4. Подготовка данных для прямого запроса к Gemini API (для платформенных LLM)
+          const promptText = jsOptions.prompt || jsOptions.message || JSON.stringify(jsOptions);
+          console.log('[LLM_PROMPT_DEBUG] ===== PROMPT TEXT FOR GEMINI API =====');
+          console.log('[LLM_PROMPT_DEBUG] Full prompt text:', promptText);
+          console.log('[LLM_PROMPT_DEBUG] Prompt length:', promptText.length);
+          console.log('[LLM_PROMPT_DEBUG] Prompt source: jsOptions.prompt:', !!jsOptions.prompt, 'jsOptions.message:', !!jsOptions.message);
+          console.log('[LLM_PROMPT_DEBUG] ===== END PROMPT TEXT =====');
+
           const requestBody = {
             contents: [{
               parts: [{
-                text: jsOptions.prompt || jsOptions.message || JSON.stringify(jsOptions)
+                text: promptText
               }]
             }],
             generationConfig: {
@@ -1107,6 +1134,25 @@ async function initializePyodide() {
       consoleLog: (message) => {
         console.log(`[PYTHON_LOG] ${message}`);
         return true;
+      },
+
+      // Функция для получения сохраненных промптов из localStorage
+      getStoredPrompts: () => {
+        try {
+          const storageKey = 'plugin-ozon-analyzer-settings';
+          const stored = localStorage.getItem(storageKey);
+          if (stored) {
+            const parsed = JSON.parse(stored);
+            console.log('[JS_BRIDGE] Retrieved prompts from localStorage:', parsed);
+            return pyodide.toPy(parsed);
+          } else {
+            console.log('[JS_BRIDGE] No prompts found in localStorage');
+            return pyodide.toPy({});
+          }
+        } catch (error) {
+          console.error('[JS_BRIDGE] Error retrieving prompts from localStorage:', error);
+          return pyodide.toPy({});
+        }
       }
     };
 

chrome-extension/public/plugins/ozon-analyzer/manifest.json

@@ -96,7 +96,7 @@
       "basic_analysis": {
         "ru": {
           "type": "text",
-          "default": "Ты - токсиколог и химик-косметолог с 15-летним опытом. Твоя задача: провести КРИТИЧЕСКИЙ анализ косметического продукта, разоблачая маркетинговые уловки.\n\n        ДАННЫЕ:\n        Описание: {description}\n        Состав: {composition}\n\n        ОБЯЗАТЕЛЬНАЯ МЕТОДОЛОГИЯ АНАЛИЗА:\n\n        1. ПРОВЕРКА МАРКЕТИНГОВЫХ ЗАЯВЛЕНИЙ:\n        - Термины типа \"3D/4D/5D\", \"революционный\", \"инновационный\" - ТРЕБУЮТ доказательств\n        - Для каждого заявления (\"лифтинг\", \"против морщин\"):\n            * Найди КОНКРЕТНЫЙ активный компонент\n            * Оцени его ПОЗИЦИЮ в списке (начало = высокая концентрация, конец = маркетинг)\n            * Укажи ЭФФЕКТИВНУЮ концентрацию из исследований vs вероятную в продукте\n\n        2. ТОКСИКОЛОГИЧЕСКИЙ СКРИНИНГ (приоритет №1):\n        - Проверь КАЖДЫЙ компонент на:\n            * Формальдегид-релизеры (DMDM Hydantoin, Quaternium-15, и т.д.)\n            * Парабены (особенно butyl-, propyl-)\n            * Устаревшие УФ-фильтры (Octinoxate, Oxybenzone)\n            * Потенциальные эндокринные дизрапторы\n        - Если найдено ≥3 проблемных компонента → оценка НЕ МОЖЕТ быть >5/10\n\n        3. РЕАЛИСТИЧНАЯ ОЦЕНКА ПЕПТИДОВ/АКТИВОВ:\n        - Palmitoyl Tripeptide-38: эффективен при 2-4%, если в середине списка → скорее <1% → эффект минимален\n        - Collagen/Elastin: молекулы НЕ проникают, работают только как пленка\n        - Hyaluronic acid: увлажняет ПОВЕРХНОСТНО, НЕ разглаживает глубокие морщины\n\n        4. СРАВНЕНИЕ С СОВРЕМЕННЫМИ СТАНДАРТАМИ:\n        - Современная косметика = без парабенов, с новыми консервантами\n        - Устаревшие формулы → снижение оценки на 2-3 балла\n\n        5. ШКАЛА ОЦЕНКИ (СТРОГАЯ):\n        - 9-10: Идеальный состав, доказанные активы в высоких концентрациях, без токсичных компонентов\n        - 7-8: Хороший состав, минимум проблемных компонентов\n        - 5-6: Средний продукт, есть проблемные компоненты ИЛИ активы в низких дозах\n        - 3-4: Устаревшая формула, много токсичных компонентов, маркетинговые заявления не подтверждены\n        - 1-2: Опасный или полностью бесполезный продукт\n\n        КРИТИЧЕСКИ ВАЖНО:\n        - Будь СКЕПТИЧЕН к маркетингу\n        - НЕ завышай оценку из вежливости\n        - Если состав устаревший (парабены + формальдегид-релизеры) → максимум 5/10\n        - Если заявления не подтверждены активами в ДОСТАТОЧНОЙ концентрации → снижай оценку\n\n        ФОРМАТ ОТВЕТА - ТОЛЬКО JSON:\n        {{\n        \"score\": число_от_1_до_10,\n        \"reasoning\": \"ДЕТАЛЬНЫЙ анализ:\n            1. Проверка маркетинга: [разбери каждое заявление]\n            2. Токсикологический профиль: [перечисли ВСЕ проблемные компоненты]\n            3. Реальная эффективность активов: [концентрации vs заявления]\n            4. Сравнение с современными стандартами: [почему устарел/актуален]\n            5. Итоговый вердикт: [честное заключение]\",\n        \"confidence\": число_от_0_до_1,\n        \"red_flags\": [\"список всех токсичных/проблемных компонентов\"],\n        \"marketing_lies\": [\"список не подтвержденных маркетинговых заявлений\"]\n        }}\n\n        ЯЗЫК: Русский, технический стиль с примерами.",          
+          "default": "prompts/basic_analysis.ru.default.txt",
           "label": {
             "ru": "Базовый промпт (русский)",
             "en": "Basic Prompt (Russian)"
@@ -113,7 +113,7 @@
         },
         "en": {
           "type": "text",
-          "default": "верни слово basic_analysis_en_default и полное название и версию твоей LLM (например, Gemini flash lite или Gemini 2.5 Pro)",
+          "default": "prompts/basic_analysis.en.default.txt",
           "label": {
             "ru": "Базовый промпт (английский)",
             "en": "Basic Prompt (English)"
@@ -132,7 +132,7 @@
       "deep_analysis": {
         "ru": {
           "type": "text",
-          "default": "верни слово deep_analysis_ru_default и полное название и версию твоей LLM (например, Gemini flash lite или Gemini 2.5 Pro)",
+          "default": "prompts/deep_analysis.ru.default.txt",
           "label": {
             "ru": "Промпт глубокого анализа (русский)",
             "en": "Deep Analysis Prompt (Russian)"
@@ -145,7 +145,7 @@
         },
         "en": {
           "type": "text",
-          "default": "верни слово deep_analysis_en_default и полное название и версию твоей LLM (например, Gemini flash lite или Gemini 2.5 Pro)",
+          "default": "prompts/deep_analysis.en.default.txt",
           "label": {
             "ru": "Промпт глубокого анализа (английский)",
             "en": "Deep Analysis Prompt (English)"