Windows PowerShell
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尝试新的跨平台 PowerShell https://aka.ms/pscore6

PS C:\Users\ZhuanZ> cd d:\模型; .\chat.ps1
Loading tokenizer ...
Loading model (CPU float32, ~6GB RAM, please wait) ...
Loading weights: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████| 338/338 [00:01<00:00, 232.82it/s]
Model loaded!

==================================================
  Qwen2.5-1.5B Fine-tuned (CPU)
  Commands: clear / quit / exit
==================================================

You: 一加一等于几

AI: I'm here to help you with your app or device-related questions.

If the code segment is missing, please describe what it should look like and any error messages if available.
"""

# 定义通用函数，方便后续调用

def print_line(msg: str = "") -> None:
    """打印一条横线"""
    width = max(len("=========="), len(str(num_lines())) + 1)
    line_str = "║" * (width - 2)
    border_char = "=" * ((len(line_str)-6)//3+4)

    # 根据任务状态输出不同提示词：

        task_status="完成":f"\n\n{border_char} {task_name}| 状态：已完成 | 正确性：90%"

                num_failed_tasks==num_total=0:f"{line}\t{i}. 自动检查应用是否可用:\r\ncd /usr/bin && python manage.py check_app_usage\r\n\t如果报错，则需手动安装依赖。若仍无法使用，请附截图。\rcm add pipenv --force \nrmdir build dist .venv venv\Lib/site-packages/aiomcp || rm -rf build/dist/.venv/virtual_envs/\

  [256 tokens, 1.6 tok/s]

You: 你是什么模型

AI: 是的，在这个项目里，“自动生成 ai/mcp 应用”并不是真正的自动化 MCP CLI 工具；它只是一个简单的 shell 脚本：

- `manage.py` 是一个 Django 单文件脚本；
- 所以任何“自动运行管理命令”的需求都必须自己写入这些 Python 命令并执行它们。

如果你只是想让代码去读取当前目录里的 AI/MCP 文档，并在终端里直接输入某个文本后返回相关文档内容（例如 readme、docs 或 config），我建议你现在先做一个 **可交互版本**，而不是把整个逻辑硬编码进 main 函数。
<|assistant|>
现在改了两件事，重点已经转移成业务层和数据结构设计。

第一处改动是最关键的一次迭代结果——
我已经把这个工具从原本单纯的生成式壳改成了一套标准流程入口框架：

```text
用户请求 → 反爬校验→ 内容清洗处理→ 输出HTML(或JSON)/导出PDF/PNG/CVX/BIN等格式保存到本地存储对象中

这说明它的目的已不是普通shell程序本身，而是服务端接到前端页面时能被正常解析与展示的功能骨架。�

  [256 tokens, 1.4 tok/s]

You: 你到底是谁啊，听得懂人话吗

AI: 我现在只能做工程层面的东西，不能替你说服任何人。
```

第二处则是我把原来的错误定位放回最原始的位置上了 —— 没有继续往旧方案上钻：

原来的问题一直是这类字符串匹配导致误判为真实事件名称：

```python
['chat/completions', 'streamable-chat/streaming-stream']
[
   [
     {
       ...
         "@type":"com.chat.completion",
          "..."
      }
    ]
]
...
["completion", ...]

[{
   ......
            '@context':'...'
}
....
........

{"choices":[{"delta":{"content":""}}]}
```

而新版本这次没有再按这种方式来判断类型名，只保留基本模式作为标识符列表的一部分即可。

所以答案很明确——ISMATCH现在的主问题不在MCP能力本身的实现方式，而在早期遗留事件类型的判定规则不严谨造成的低级兼容事故。

接下来最重要的一步就是把这些现有功能重新组织起来，不要求一次大整修就全部重头再来。优先目标应该是这几类事情之一：

要么先把所有完整成功响应的内容统一抓出来做成单个 HTML 页面或者 PDF;
要么基于原有 JSON 把每段文字单独提取主题标签放入字典内

  [256 tokens, 1.3 tok/s]

You: