必须空白创建Agent应用以实现“改写→执行→报错→再修正”闭环；配置双模型协同与Code Interpreter工具链，通过条件分支验证exit_code=0才输出结果，并用正则提取代码块、禁用HTML/Markdown确保安全。
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你需要一个能自动识别冗余逻辑、提取重复代码块、按PEP8/ESLint规范重写并验证结果可运行的AI重构助手，而不是靠人工逐行Review或反复试错改写。
创建支持重构的Agent应用
进入Dify控制台→点击左上角「新建应用」→选择「智能助手(Agent)」类型→在模板列表中【必须跳过所有预设模板】，直接点「空白创建」。自带的「代码优化」模板默认只做单次LLM改写，不接入执行环境，无法验证重构后是否仍能运行；空白创建才能插入Code Interpreter节点形成“改写→执行→报错→再修正”的闭环。
为应用命名，例如「PyRefactor Pro」，描述填写「Python代码自动重构+风格标准化+运行验证」，点击创建。
配置双模型协同与工具链
方法一：启用内置Code Interpreter工具
进入「工具管理」→点击「添加工具」→搜索「Code Interpreter」→启用并配置超时时间为【12秒】（低于8秒会中断含循环的重构脚本，高于15秒导致用户等待感明显）。
方法二：接入自定义Python沙箱（推荐用于生产环境）
编写main.py脚本，接收code字符串和language参数，用subprocess调用python3 -c执行并捕获stderr；返回结构必须为{"output": "str", "error": "str", "exit_code": int}；打包为zip上传至「自定义工具」。
注意：两个模型必须分别配置独立的API密钥或本地服务地址，不可共用同一模型实例——否则上下文混杂会导致重构建议偏离原始语义。
编排重构工作流节点
第一步：添加「开始节点」，配置输入字段为「多行文本」，变量名设为raw_code。
第二步：连接「LLM节点」作为主重构器，提示词需明确要求：①识别重复函数/嵌套过深/魔法数字等坏味道；②输出仅含重构后代码，不加解释；③严格遵循PEP8，缩进用4空格，行宽≤79字符。
第三步：将LLM输出传入「Code Interpreter」节点执行，捕获error与exit_code。
第四步：添加「条件分支节点」，判断exit_code是否为0。若为0，直接进入「回复节点」输出重构结果；若非0，则将error堆栈与原始raw_code一起送回主LLM节点，触发第二轮针对性修复。
这一步是关键闭环：不验证就交付的重构等于埋雷。只有exit_code=0的结果才允许流出，避免把语法错误当优化成果。
设置安全输出格式与防错机制
在最终「回复节点」前插入「代码解析节点」，强制提取LLM输出中的代码块。使用正则```(?:python)?\n([\s\S]*?)\n```匹配，若未匹配到则返回错误提示“重构失败：未生成有效代码块”，【不尝试自动补全】——防止LLM虚构代码。
开启「输出过滤」开关，禁用所有HTML标签与Markdown渲染，仅保留纯文本代码。这能防止前端误解析```标记导致样式错乱或XSS风险。
