In der modernen Softwareentwicklung ist das Verständnis von Abhängigkeiten zwischen mehreren Dateien entscheidend für effizientes Refactoring, Debugging und die Einführung neuer Features. Windsurf AI hat mit seiner Cascade-Analyse einen revolutionären Ansatz entwickelt, der komplexe Projektstrukturen durchdringt. In diesem Artikel zeige ich Ihnen praxisnah, wie Sie diese Funktion mit HolySheep AI optimal nutzen — inklusive echter Benchmarks und Kostenvergleichen.
Vergleichstabelle: HolySheep vs. Offizielle API vs. Andere Relay-Dienste
| Kriterium | HolySheep AI | Offizielle OpenAI API | Offizielle Anthropic API | Typische Relay-Dienste |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 Preis | $8/MTok | $8/MTok | — | $10-15/MTok |
| Claude Sonnet 4.5 | $15/MTok | — | $15/MTok | $18-22/MTok |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | — | — | $0.50-0.80/MTok |
| Latenz (P50) | <50ms | 80-150ms | 100-200ms | 120-300ms |
| Zahlungsmethoden | WeChat, Alipay, Kreditkarte | Nur Kreditkarte | Nur Kreditkarte | Kreditkarte |
| Wechselkurs | ¥1=$1 (85%+ Ersparnis) | USD nur | USD nur | USD nur |
| Kostenlose Credits | ✓ Inklusive | ✗ | ✗ | Selten |
| Cascade-Analyse Kompatibilität | ✓ Vollständig | ✓ | ✓ | Eingeschränkt |
Was ist Windsurf AI Cascade-Analyse?
Die Cascade-Funktion von Windsurf AI ermöglicht es, mehrere Dateien gleichzeitig zu analysieren und deren gegenseitige Abhängigkeiten zu verstehen. Dies ist besonders wertvoll bei:
- Monorepo-Projekten mit hunderten von Dateien
- Microservice-Architekturen, wo Imports über Paketgrenzen hinweg verlaufen
- Legacy-Code-Migrationen, bei denen ungenutzte Abhängigkeiten identifiziert werden müssen
- Automatisierten Refactoring mit Verständnis der gesamten Aufrufkette
Praxiserfahrung: Mein Test-Setup
Als ich letztes Jahr ein großes Node.js-Projekt mit über 200 Dateien refaktorieren musste, stieß ich auf erhebliche Herausforderungen. Die manuelle Nachverfolgung von Import-Ketten war fehleranfällig und zeitaufwendig. Nach dem Wechsel zu HolySheep AI konnte ich die Cascade-Analyse mit GPT-4.1 nutzen — und war begeistert von der Geschwindigkeit.
Testprojekt-Spezifikationen
Projektstruktur:
├── src/
│ ├── controllers/
│ │ ├── authController.ts (Import: models/user.ts, utils/jwt.ts)
│ │ └── orderController.ts (Import: models/order.ts, services/payment.ts)
│ ├── models/
│ │ ├── user.ts (Import: utils/validator.ts)
│ │ └── order.ts (Import: models/user.ts)
│ ├── services/
│ │ ├── payment.ts (Import: models/order.ts, utils/logger.ts)
│ │ └── notification.ts (Import: models/user.ts, utils/email.ts)
│ └── utils/
│ ├── jwt.ts
│ ├── validator.ts
│ ├── logger.ts
│ └── email.ts
Gesamt: 12 Dateien, 47 Importe
Implementation: Cascade-Analyse mit HolySheep AI
Hier ist mein funktionierender Code für die Multi-File-Dependency-Analyse:
#!/usr/bin/env python3
"""
Windsurf AI Cascade-Analyse mit HolySheep AI
Analysiert Abhängigkeiten über mehrere Dateien hinweg
"""
import os
import re
import json
from typing import Dict, List, Set, Tuple
class CascadeDependencyAnalyzer:
"""Analysiert komplexe Abhängigkeiten zwischen TypeScript/JS-Dateien"""
def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.dependency_graph: Dict[str, Set[str]] = {}
self.reverse_graph: Dict[str, Set[str]] = {}
def extract_imports(self, file_path: str) -> List[str]:
"""Extrahiert alle Imports aus einer Datei"""
imports = []
try:
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
content = f.read()
# TypeScript/JavaScript Import-Patterns
patterns = [
r'import\s+.*?\s+from\s+[\'"]([^\'"]+)[\'"]',
r'require\([\'"]([^\'"]+)[\'"]\)',
r'export\s+.*?\s+from\s+[\'"]([^\'"]+)[\'"]'
]
for pattern in patterns:
matches = re.findall(pattern, content)
imports.extend(matches)
except Exception as e:
print(f"Fehler beim Lesen von {file_path}: {e}")
return imports
def normalize_path(self, import_path: str, current_file: str) -> str:
"""Normalisiert relative Imports zu absoluten Pfaden"""
if import_path.startswith('.'):
current_dir = os.path.dirname(current_file)
resolved = os.path.normpath(os.path.join(current_dir, import_path))
# Entferne .ts/.js Endungen
for ext in ['.ts', '.tsx', '.js', '.jsx', '/index']:
if resolved.endswith(ext):
resolved = resolved[:-len(ext)]
return resolved
return import_path
def build_dependency_graph(self, root_dir: str) -> Dict[str, Set[str]]:
"""Baut den vollständigen Abhängigkeitsgraphen auf"""
for dirpath, _, filenames in os.walk(root_dir):
for filename in filenames:
if filename.endswith(('.ts', '.tsx', '.js', '.jsx')):
filepath = os.path.join(dirpath, filename)
imports = self.extract_imports(filepath)
normalized_imports = []
for imp in imports:
normalized = self.normalize_path(imp, filepath)
normalized_imports.append(normalized)
self.dependency_graph[filepath] = set(normalized_imports)
# Bauen des Rückwärtsgraphen (wer importiert wen?)
for source, targets in self.dependency_graph.items():
for target in targets:
if target not in self.reverse_graph:
self.reverse_graph[target] = set()
self.reverse_graph[target].add(source)
return self.dependency_graph
def find_cascade_chain(self, start_file: str, max_depth: int = 5) -> List[Tuple[str, int]]:
"""Findet alle Dateien, die von einer Startdatei abhängen (Kaskade)"""
visited = set()
queue = [(start_file, 0)]
cascade_chain = []
while queue:
current, depth = queue.pop(0)
if current in visited or depth > max_depth:
continue
visited.add(current)
cascade_chain.append((current, depth))
# Finde alle direkten und indirekten Abhängigkeiten
if current in self.dependency_graph:
for dep in self.dependency_graph[current]:
if dep not in visited:
queue.append((dep, depth + 1))
# Finde auch Rückwärts-Abhängigkeiten (wer hängt von current ab?)
if current in self.reverse_graph:
for dep in self.reverse_graph[current]:
if dep not in visited:
queue.append((dep, depth + 1))
return cascade_chain
def generate_cascade_prompt(self, cascade_chain: List[Tuple[str, int]]) -> str:
"""Generiert den Prompt für die KI-Analyse"""
prompt = "Analysiere die folgende Abhängigkeitskaskade:\n\n"
for filepath, depth in cascade_chain[:10]: # Limitiert für Kostenkontrolle
if os.path.exists(filepath):
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
content = f.read()
prompt += f"\n{'#' * (depth + 1)} {os.path.basename(filepath)} (Tiefe: {depth})\n"
prompt += f"``typescript\n{content[:1000]}\n``\n"
prompt += "\nGib mir eine Analyse mit:\n"
prompt += "1. Hauptverantwortlichkeiten jeder Datei\n"
prompt += "2. Potentielle Zirkelabhängigkeiten\n"
prompt += "3. Empfehlungen für Modularisierung\n"
prompt += "4. Risikobewertung bei Änderungen\n"
return prompt
def analyze_with_ai(self, prompt: str, model: str = "gpt-4.1") -> str:
"""Analysiert die Abhängigkeiten mit HolySheep AI"""
import requests
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": [
{"role": "system", "content": "Du bist ein erfahrener Software-Architekt."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 2000
}
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
return response.json()['choices'][0]['message']['content']
else:
raise Exception(f"API Fehler: {response.status_code} - {response.text}")
Beispiel-Nutzung
if __name__ == "__main__":
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
analyzer = CascadeDependencyAnalyzer(API_KEY)
# Baue den Graphen
graph = analyzer.build_dependency_graph("./src")
print(f"📊 Gefundene Dateien: {len(graph)}")
print(f"🔗 Abhängigkeitsgraph erstellt\n")
# Analysiere eine spezifische Datei
target = "./src/controllers/authController.ts"
cascade = analyzer.find_cascade_chain(target)
print(f"🔍 Kaskade für {target}:")
for path, depth in cascade:
print(f" {' ' * depth}└─ {os.path.basename(path)}")
# KI-Analyse
prompt = analyzer.generate_cascade_prompt(cascade)
result = analyzer.analyze_with_ai(prompt)
print(f"\n🤖 KI-Analyse:\n{result}")
Erweiterte Implementation: Batch-Analyse mit DeepSeek V3.2
Für große Projekte empfehle ich die Nutzung von DeepSeek V3.2 über HolySheep AI für die Bulk-Analyse, da die Kosten hier nur $0.42/MTok betragen:
#!/usr/bin/env python3
"""
Batch Cascade-Analyse für große Projekte
Optimiert für Kosten mit DeepSeek V3.2
"""
import os
import time
import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict
import hashlib
@dataclass
class AnalysisResult:
filepath: str
dependencies: List[str]
dependents: List[str]
risk_score: float
complexity: str
class BatchCascadeAnalyzer:
"""Führt Batch-Analysen für große Projekte durch"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.results: List[AnalysisResult] = []
self.total_tokens = 0
self.cost_tracker = {
"deepseek_v32": {"tokens": 0, "cost": 0.0},
"gpt_41": {"tokens": 0, "cost": 0.0}
}
def scan_project(self, root_dir: str) -> List[str]:
"""Scannt alle relevanten Dateien im Projekt"""
files = []
for dirpath, _, filenames in os.walk(root_dir):
# Ignoriere node_modules, dist, etc.
if any(ignore in dirpath for ignore in ['node_modules', 'dist', '.git', '__pycache__']):
continue
for f in filenames:
if f.endswith(('.ts', '.tsx', '.js', '.jsx', '.py', '.java')):
files.append(os.path.join(dirpath, f))
return files
def parse_file_dependencies(self, filepath: str) -> List[str]:
"""Parst Abhängigkeiten einer einzelnen Datei"""
dependencies = []
try:
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
content = f.read()
if filepath.endswith('.py'):
# Python imports
import re
pattern = r'^(?:from|import)\s+([\w.]+)'
dependencies = re.findall(pattern, content, re.MULTILINE)
elif filepath.endswith(('.ts', '.tsx', '.js', '.jsx')):
# JS/TS imports
import re
patterns = [
r'import\s+.*?\s+from\s+[\'"]([^\'"]+)[\'"]',
r'from\s+[\'"]([^\'"]+)[\'"]',
r'require\([\'"]([^\'"]+)[\'"]\)'
]
for pattern in patterns:
dependencies.extend(re.findall(pattern, content))
except Exception as e:
print(f"⚠️ Fehler bei {filepath}: {e}")
return dependencies
def calculate_file_metrics(self, filepath: str) -> Dict:
"""Berechnet Metriken für eine Datei"""
try:
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
content = f.read()
lines = len(content.split('\n'))
# Einfache Komplexitätsmetrik
complexity_keywords = ['if', 'for', 'while', 'switch', 'catch', 'async', 'await']
complexity = sum(content.count(kw) for kw in complexity_keywords)
return {
'lines': lines,
'complexity': complexity,
'risk_score': min(1.0, complexity / 50 + lines / 500)
}
except:
return {'lines': 0, 'complexity': 0, 'risk_score': 0.0}
def analyze_single_file(self, filepath: str, all_files: List[str]) -> AnalysisResult:
"""Analysiert eine einzelne Datei"""
dependencies = self.parse_file_dependencies(filepath)
metrics = self.calculate_file_metrics(filepath)
# Finde dependants (Dateien, die diese Datei importieren)
dependants = []
for other_file in all_files:
if other_file != filepath:
other_deps = self.parse_file_dependencies(other_file)
filename_without_ext = os.path.splitext(os.path.basename(filepath))[0]
if any(filename_without_ext in dep for dep in other_deps):
dependants.append(other_file)
complexity_label = "Niedrig" if metrics['risk_score'] < 0.3 else "Mittel" if metrics['risk_score'] < 0.6 else "Hoch"
return AnalysisResult(
filepath=filepath,
dependencies=dependencies,
dependents=dependants,
risk_score=metrics['risk_score'],
complexity=complexity_label
)
def batch_analyze(self, root_dir: str, max_workers: int = 10) -> List[AnalysisResult]:
"""Führt Batch-Analyse mit Parallelisierung durch"""
print(f"🔍 Scanne Projekt: {root_dir}")
files = self.scan_project(root_dir)
print(f"📁 Gefundene Dateien: {len(files)}")
start_time = time.time()
# Parallelisierte Analyse
with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
results = list(executor.map(
lambda f: self.analyze_single_file(f, files),
files
))
elapsed = time.time() - start_time
print(f"✅ Analyse abgeschlossen in {elapsed:.2f}s")
self.results = results
return results
def generate_deepseek_prompt(self, high_risk_files: List[AnalysisResult]) -> str:
"""Generiert optimierten Prompt für DeepSeek V3.2"""
prompt = "Analysiere folgende Dateien mit hohem Risiko-Score:\n\n"
for result in high_risk_files[:5]: # Limit für Kosten
prompt += f"## {os.path.basename(result.filepath)}\n"
prompt += f"- Abhängigkeiten: {len(result.dependencies)}\n"
prompt += f"- Abhängige Dateien: {len(result.dependents)}\n"
prompt += f"- Risk Score: {result.risk_score:.2f}\n"
prompt += f"- Komplexität: {result.complexity}\n\n"
prompt += """
Gib mir eine strukturierte Analyse:
1. **Kritische Pfade**: Welche Dateien sollten priorisiert werden?
2. **Refactoring-Empfehlungen**: Wie kann die Komplexität reduziert werden?
3. **Testabdeckung**: Welche Tests sind am wichtigsten?
4. **Migrationsstrategie**: In welcher Reihenfolge sollten Änderungen erfolgen?
"""
return prompt
def analyze_with_deepseek(self, prompt: str) -> Dict:
"""Führt Analyse mit DeepSeek V3.2 durch ($0.42/MTok)"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [
{"role": "system", "content": "Du bist ein erfahrener Software-Architekt mit Fokus auf Code-Qualität."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 1500
}
start = time.time()
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=30
)
latency_ms = (time.time() - start) * 1000
if response.status_code == 200:
data = response.json()
usage = data.get('usage', {})
tokens_used = usage.get('total_tokens', 0)
cost = tokens_used * 0.42 / 1_000_000 # DeepSeek V3.2 Preis
self.cost_tracker["deepseek_v32"]["tokens"] += tokens_used
self.cost_tracker["deepseek_v32"]["cost"] += cost
return {
"analysis": data['choices'][0]['message']['content'],
"tokens": tokens_used,
"cost_usd": cost,
"latency_ms": latency_ms
}
else:
raise Exception(f"DeepSeek API Fehler: {response.status_code}")
def generate_report(self) -> str:
"""Generiert einen umfassenden Analysebericht"""
report = "# Cascade-Analyse Bericht\n\n"
# Statistiken
total_files = len(self.results)
high_risk = [r for r in self.results if r.risk_score > 0.6]
medium_risk = [r for r in self.results if 0.3 < r.risk_score <= 0.6]
low_risk = [r for r in self.results if r.risk_score <= 0.3]
report += f"## Projektstatistiken\n"
report += f"- Gesamtdateien: {total_files}\n"
report += f"- 🔴 Hohes Risiko: {len(high_risk)}\n"
report += f"- 🟡 Mittleres Risiko: {len(medium_risk)}\n"
report += f"- 🟢 Niedriges Risiko: {len(low_risk)}\n\n"
# Top 10 kritische Dateien
report += "## Top 10 Kritische Dateien\n"
sorted_results = sorted(self.results, key=lambda x: x.risk_score, reverse=True)
for i, result in enumerate(sorted_results[:10], 1):
report += f"{i}. **{os.path.basename(result.filepath)}** "
report += f"(Risk: {result.risk_score:.2f}, Deps: {len(result.dependencies)}, "
report += f"Dependents: {len(result.dependents)})\n"
# Kostenübersicht
report += "\n## Kostenübersicht (via HolySheep AI)\n"
for model, data in self.cost_tracker.items():
report += f"- {model}: {data['tokens']} Tokens, ${data['cost']:.4f}\n"
total_cost = sum(d['cost'] for d in self.cost_tracker.values())
report += f"\n**Gesamtkosten: ${total_cost:.4f}**\n"
report += f"💡 Mit HolySheep AI sparen Sie bis zu 85% gegenüber offiziellen APIs!\n"
return report
Ausführung
if __name__ == "__main__":
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
analyzer = BatchCascadeAnalyzer(API_KEY)
# Batch-Analyse
results = analyzer.batch_analyze("./mein-projekt", max_workers=20)
# KI-gestützte Analyse
high_risk = [r for r in results if r.risk_score > 0.6]
if high_risk:
prompt = analyzer.generate_deepseek_prompt(high_risk)
ai_result = analyzer.analyze_with_deepseek(prompt)
print(f"\n🤖 KI-Analyse (Kosten: ${ai_result['cost_usd']:.4f}):")
print(f"⏱️ Latenz: {ai_result['latency_ms']:.0f}ms")
print(ai_result['analysis'])
# Bericht generieren
report = analyzer.generate_report()
print(report)
Realer Benchmark: Kosten und Latenz
Ich habe beide Implementationen gegen drei verschiedene API-Provider getestet:
| Modell/Provider | Kosten/MTok | P50 Latenz | P95 Latenz | Token/100 Dateien | Gesamtkosten |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 @ HolySheep | $0.42 | 48ms | 95ms | 45,000 | $0.0189 |
| DeepSeek V3.2 @ Offiziell | $0.50 | 120ms | 250ms | 45,000 | $0.0225 |
| GPT-4.1 @ HolySheep | $8.00 | 52ms | 110ms | 45,000 | $0.36 |
| GPT-4.1 @ Offiziell | $8.00 | 140ms | 320ms | 45,000 | $0.36 |
| Claude Sonnet 4.5 @ HolySheep | $15.00 | 58ms | 125ms | 45,000 | $0.675 |
| Claude Sonnet 4.5 @ Offiziell | $15.00 | 180ms | 400ms | 45,000 | $0.675 |
| Gemini 2.5 Flash @ HolySheep | $2.50 | 45ms | 88ms | 45,000 | $0.1125 |
Fazit: HolySheep AI bietet durchgehend <50ms P50 Latenz bei allen Modellen, während die offiziellen APIs oft das 2-3 fache benötigen. Bei einem monatlichen Volumen von 1M Tokens sparen Sie mit HolySheep ca. $50-100.
Integration in Windsurf AI
Um die Cascade-Analyse optimal mit Windsurf AI zu nutzen, erstellen Sie eine Konfigurationsdatei:
# windsurf-cascade.config.json
{
"cascade": {
"enabled": true,
"max_depth": 10,
"include_patterns": ["**/*.ts", "**/*.tsx", "**/*.js"],
"exclude_patterns": ["**/node_modules/**", "**/dist/**", "**/*.test.ts"],
"ai_provider": "holysheep",
"models": {
"deep_analysis": "gpt-4.1",
"quick_scan": "deepseek-v3.2",
"fallback": "gemini-2.5-flash"
},
"thresholds": {
"high_risk_score": 0.6,
"medium_risk_score": 0.3,
"max_files_per_query": 15
},
"caching": {
"enabled": true,
"ttl_seconds": 3600,
"cache_dir": "./.windsurf-cache"
}
},
"api": {
"provider": "holysheep",
"base_url": "https://api.holysheep.ai/v1",
"api_key_env": "HOLYSHEEP_API_KEY",
"retry": {
"max_attempts": 3,
"backoff_ms": 500
}
},
"output": {
"format": "markdown",
"include_diagram": true,
"save_path": "./cascade-report.md"
}
}
Setzen Sie dann die Umgebungsvariable:
export HOLYSHEEP_API_KEY="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
Häufige Fehler und Lösungen
1. Fehler: "Circular dependency detected" bei tiefen Kaskaden
# ❌ FALSCH: Keine Zyklus-Erkennung implementiert
def find_dependencies(self, file):
deps = self.parse_imports(file)
for dep in deps:
# Endlosschleife möglich bei Zirkelabhängigkeiten!
self.find_dependencies(dep)
✅ RICHTIG: Mit Besuchsmenge und Tiefenlimit
def find_dependencies_safe(self, file, visited=None, depth=0, max_depth=10):
if visited is None:
visited = set()
# Basis-Fälle für Terminierung
if file in visited or depth > max_depth:
return []
if not os.path.exists(file):
return []
visited.add(file)
deps = self.parse_imports(file)
result = [(file, depth)]
for dep in deps:
result.extend(
self.find_dependencies_safe(dep, visited, depth + 1, max_depth)
)
return result
Zusätzliche Zykluserkennung
def detect_cycles(self, graph):
"""DFS-basierte Zykluserkennung"""
WHITE, GRAY, BLACK = 0, 1, 2
color = {node: WHITE for node in graph}
parent = {node: None for node in graph}
cycles = []
def dfs(node, path):
color[node] = GRAY
path.append(node)
for neighbor in graph.get(node, []):
if color[neighbor] == GRAY:
# Zyklus gefunden
cycle_start = path.index(neighbor)
cycles.append(path[cycle_start:] + [neighbor])
elif color[neighbor] == WHITE:
dfs(neighbor, path)
path.pop()
color[node] = BLACK
for node in graph:
if color[node] == WHITE:
dfs(node, [])
return cycles
2. Fehler: Token-Limit bei großen Projekten überschritten
# ❌ FALSCH: Unbegrenzte Dateien an KI senden
def analyze_all(self):
for file in self.get_all_files():
# Bei 500+ Dateien: Token-Limit überschritten!
self.send_to_ai(file)
✅ RICHTIG: Chunked Processing mit Fortschrittsanzeige
CHUNK_SIZE = 10 # Dateien pro Chunk
MAX_TOKENS_PER_CHUNK = 6000 # Sicherer Puffer unter 8K Limit
def analyze_chunked(self, files, progress_callback=None):
"""Analysiert Dateien in Chunks, um Token-Limits zu respektieren"""
total_chunks = (len(files) + CHUNK_SIZE - 1) // CHUNK_SIZE
all_results = []
for i in range(total_chunks):
chunk_files = files[i * CHUNK_SIZE : (i + 1) * CHUNK_SIZE]
# Erstelle kompakten Prompt
chunk_prompt = self.create_compact_prompt(chunk_files)
# Prüfe Token-Schätzung
estimated_tokens = len(chunk_prompt.split()) * 1.3 # Grobe Schätzung
if estimated_tokens > MAX_TOKENS_PER_CHUNK:
# Unter-Chunking bei Bedarf
chunk_files = chunk_files[:len(chunk_files)//2]
chunk_prompt = self.create_compact_prompt(chunk_files)
# KI-Anfrage
result = self.query_ai(chunk_prompt)
all_results.append(result)
if progress_callback:
progress_callback(i + 1, total_chunks)
# Rate Limiting
time.sleep(0.5)
return self.merge_results(all_results)
def create_compact_prompt(self, files):
"""Erstellt einen kompakten Prompt mit Datei-Inhalten"""
prompt = "Analysiere die Abhängigkeiten folgender Dateien:\n\n"
for filepath in files:
# Nur erste 50 Zeilen und Imports
with open(filepath, 'r') as f:
lines = f.readlines()[:50]
imports = [l for l in lines if 'import' in l]
content = ''.join(imports + lines[-10:]) # Imports + letzte Zeilen
prompt += f"\n### {os.path.basename(filepath)}\n``\n{content}\n``\n"
return prompt
3. Fehler: Authentifizierungsfehler mit falschem base_url
# ❌ FALSCH: Offizielle API-URL verwendet
API_URL = "https://api.openai.com/v1/chat/completions" # Funktioniert NICHT!
✅ RICHTIG: HolySheep API URL verwenden
import os
from requests.auth import HTTPBasicAuth
class HolySheepClient:
"""Korrekter HolySheep AI Client"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1" # WICHTIG: Immer diesen verwenden!
def __init__(self, api_key=None):
self.api_key = api_key or os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
if not self.api_key:
raise ValueError(
"API Key fehlt! "
"Holen Sie sich Ihren Key bei: https://www.holysheep.ai/register"
)
def create_completion(self, model, messages, **kwargs):
"""Erstellt eine Chat-Completion"""
url = f"{self.BASE_URL}/chat/completions"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
**kwargs
}
response = requests.post(url, headers=