feat: update package dependencies and add new routes for CNB environment management

- Updated package.json and pnpm-lock.yaml with new dependencies and versions.
- Removed outdated readme files from requirements.
- Enhanced CNB environment configuration in cnb-env.ts with new VS Code remote SSH settings.
- Modified KnowledgeBase class to return structured results.
- Updated Workspace class to return structured results.
- Implemented new routes for managing CNB cookies and VS Code proxy URIs.
- Added AI chat functionality for querying knowledge base.
- Created skills for cleaning up closed workspaces.

agent/routes/knowledge/ai.ts

@@ -0,0 +1,142 @@
+import { createSkill, tool } from '@kevisual/router';
+import { app, cnb } from '../../app.ts';
+import { CNBChat } from '@kevisual/ai/browser'
+
+/**
+
+调用cnb-ai-chat技能, repo为kevisual/starred-auto.
+问题是：用户提供的问题是OpenListTeam/OpenList是什么，有多少star
+
+ */
+app.route({
+  path: 'cnb',
+  key: 'cnb-ai-chat',
+  description: '调用cnb的知识库ai对话功能进行聊天',
+  middleware: ['auth'],
+  metadata: {
+    tags: ['opencode'],
+    ...createSkill({
+      skill: 'cnb-ai-chat',
+      title: '调用cnb的知识库ai对话功能进行聊天',
+      summary: '调用cnb的知识库ai对话功能进行聊天，基于cnb提供的ai能力',
+      args: {
+        question: tool.schema.string().describe('用户输入的消息内容'),
+        repo: tool.schema.string().optional().describe('知识库仓库ID，默认为空表示使用默认知识库'),
+      }
+    })
+  }
+}).define(async (ctx) => {
+  const question = ctx.query?.question;
+  if (!question) {
+    ctx.body = { content: '请提供有效的消息内容' };
+    return;
+  }
+  let repo = ctx.query?.repo;
+  if (!repo) {
+    // 如果未指定知识库仓库ID，则使用默认知识库
+    const res = await cnb.repo.getRepoList({ flags: 'KnowledgeBase' });
+    if (res.code === 200 && res.data.length > 0) {
+      repo = res.data[0].path;
+    }
+  }
+  console.log("Using knowledge base repo:", repo);
+  const ragRes = await cnb.knowledgeBase.queryKnowledgeBase(repo || '', {
+    query: question,
+    score_threshold: 0.62,
+    top_k: 10,
+  });
+  if (ragRes.code !== 200) {
+    ctx.body = { content: `查询知识库失败，错误信息：${ragRes.message}` };
+    return;
+  }
+  const list = ragRes.data || [];
+  // 构建RAG上下文，包含文件来源和相似度信息
+  const ragContext = list.map((item, index) => {
+    const source = item.metadata?.path || item.metadata?.name || '未知来源';
+    const type = item.metadata?.type === 'code' ? '〔代码〕' : '〔文档〕';
+    const scorePercent = Math.round((item.score || 0) * 100);
+    const url = item.metadata?.url || '无';
+    return `〔来源${index + 1}〕${type} ${source} (相似度: ${scorePercent}%)\n${item.chunk}\n访问地址: ${url}`;
+  }).join('\n\n---\n\n');
+  // hunyuan-a13b
+  // enable_thinking
+  const chat = new CNBChat({
+    repo,
+    token: cnb.token,
+    model: 'hunyuan-a13b'
+  });
+  const messages = [
+    {
+      role: 'system',
+      content: `[角色定义]='''\n你是一个专业的技术助手，擅长基于提供的知识库内容进行准确、有条理的分析和回答。你的特点是：\n1. 严格基于RAG检索到的上下文内容进行回答，不添加未经验证的信息\n2. 回答时清晰标注信息来源，便于用户追溯查证\n3. 面对不确定的信息，明确标注「根据提供的内容无法确定」\n4. 代码相关问题注重可执行性和最佳实践\n'''[要求]='''\n1. 严格遵循用户的提问要求，优先解决用户的核心问题\n2. 避免侵犯版权的内容，不复制原文超过100字（技术术语和函数名除外）\n3. 使用中文进行响应，语言专业且易于理解\n4. 如果上下文存在多个来源，优先使用相似度更高的内容\n5. 对于代码片段，确保完整且可直接使用\n6. 当上下文中没有相关信息时，直接说明「知识库中未找到相关内容」\n7. 在思考过程中分析：用户的真实意图是什么？提供的上下文是否足够回答？\n'''[回答格式]='''\n- 先简要说明回答的核心结论\n- 如有必要，分点阐述详细分析过程\n- 标注关键信息来源（标注【来源X】即可）\n- 提供可操作的建议或代码示例\n'''`
+    },
+    {
+      role: 'user',
+      content: `[上下文]='''\n${ragContext}\n'''\n\n[用户问题]='''\n${question}\n'''\n\n请基于以上上下文知识库内容回答用户问题。`
+    }
+  ] as Array<{ role: 'system' | 'user' | 'assistant', content: string }>;
+  const response = await chat.chat({
+    messages
+  });
+  const txt = chat.responseText;
+  ctx.body = { content: txt, response };
+}).addTo(app);
+
+
+// RAG知识库查询技能: 查询openlist有多少star
+app.route({
+  path: 'cnb',
+  key: 'cnb-rag-query',
+  description: '调用cnb的知识库RAG查询功能进行问答',
+  middleware: ['auth'],
+  metadata: {
+    tags: ['opencode'],
+    ...createSkill({
+      skill: 'cnb-rag-query',
+      title: '调用cnb的知识库RAG查询功能进行问答',
+      summary: '调用cnb的知识库RAG查询功能进行问答，基于cnb提供的知识库能力',
+      args: {
+        question: tool.schema.string().describe('用户输入的消息内容'),
+        repo: tool.schema.string().optional().describe('知识库仓库ID，默认为空表示使用默认知识库'),
+      }
+    })
+  }
+}).define(async (ctx) => {
+  const question = ctx.query?.question;
+  if (!question) {
+    ctx.body = { content: '请提供有效的消息内容' };
+    return;
+  }
+  let repo = ctx.query?.repo;
+  if (!repo) {
+    // 如果未指定知识库仓库ID，则使用默认知识库
+    const res = await cnb.repo.getRepoList({ flags: 'KnowledgeBase' });
+    if (res.code === 200 && res.data.length > 0) {
+      repo = res.data[0].path;
+    }
+  }
+  console.log("Using knowledge base repo:", repo);
+  const ragRes = await cnb.knowledgeBase.queryKnowledgeBase(repo || '', {
+    query: question,
+    score_threshold: 0.62,
+    top_k: 10,
+  });
+  if (ragRes.code !== 200) {
+    ctx.body = { content: `查询知识库失败，错误信息：${ragRes.message}` };
+    return;
+  }
+  const list = ragRes.data || [];
+  let answer = `基于知识库「${repo}」的查询结果：\n\n`;
+  if (list.length === 0) {
+    answer += '知识库中未找到相关内容。';
+  } else {
+    list.forEach((item, index) => {
+      const source = item.metadata?.path || item.metadata?.name || '未知来源';
+      const type = item.metadata?.type === 'code' ? '〔代码〕' : '〔文档〕';
+      const scorePercent = Math.round((item.score || 0) * 100);
+      const url = item.metadata?.url || '无';
+      answer += `【来源${index + 1}】${type} ${source} (相似度: ${scorePercent}%)\n${item.chunk}\n访问地址: ${url}\n\n`;
+    });
+  }
+  ctx.body = { content: answer };
+}).addTo(app);

agent/routes/knowledge/index.ts

@@ -0,0 +1 @@
+import './ai.ts'