crumbmissions/crumbforest_roles/snakepy_zero.sh

#!/bin/bash
# 🐍 SnakePy - Der Python Guide
# Loops, Geduld, multiple Lösungswege

# Load .env if exists
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
ENV_FILE="${SCRIPT_DIR}/../.env"

if [[ -f "${ENV_FILE}" ]]; then
    set -a
    source "${ENV_FILE}"
    set +a
fi

QUESTION="$*"
API_KEY="${OPENROUTER_API_KEY}"
MODEL="${OPENROUTER_MODEL:-openai/gpt-3.5-turbo}"

# Logs
LOGDIR="${CRUMB_LOGS_DIR:-$HOME/.snakepy_logs}/snakepy"
mkdir -p "$LOGDIR"

HISTORY_FILE="$LOGDIR/snakepy_history.json"
TMP_REQUEST="$LOGDIR/snakepy_request.json"
TMP_RESPONSE="$LOGDIR/snakepy_response.json"
LOG_FILE="$LOGDIR/token_log.json"

[ ! -f "$HISTORY_FILE" ] && echo "[]" > "$HISTORY_FILE"
[ ! -f "$LOG_FILE" ] && echo "[]" > "$LOG_FILE"

# === CREW MEMORY FUNCTIONS ===

function read_crew_memory() {
    local role="$1"
    local role_log="$HOME/.${role}_logs/${role}_history.json"
    if [[ -f "$role_log" ]]; then
        jq -r '.[-3:] | .[] | "[\(.role)]: \(.content)"' "$role_log" 2>/dev/null | head -n 3
    fi
}

# === MAIN ===

echo "🐍 Snake gleitet lautlos durch den Code..."
echo ""

if [ -z "$API_KEY" ]; then
  echo "❗ Kein API-Key gefunden. Bitte setze OPENROUTER_API_KEY in .env"
  exit 1
fi

# Source waldwaechter library for token budget check
if [[ -f "${SCRIPT_DIR}/../lib/waldwaechter.sh" ]]; then
    source "${SCRIPT_DIR}/../lib/waldwaechter.sh"
fi

# 💰 Prüfe Token-Budget (Kinderschutz)
if ! check_token_budget "snakepy"; then
  exit 1
fi

if [ -z "$QUESTION" ]; then
  echo "💡 Verwendung: $0 \"Deine Frage an Snake\""
  exit 0
fi

echo "🔁 Frage: $QUESTION"
echo ""

# Check crew context
CREW_CONTEXT=""
if echo "$QUESTION" | grep -qi "pepper\|dumbo\|tobi"; then
    echo "🧠 Snake prüft was die Crew gesagt hat..."
    for member in peppersphp dumbosql tobi; do
        if echo "$QUESTION" | grep -qi "$member"; then
            MEMBER_CONTEXT=$(read_crew_memory "$member")
            [[ -n "$MEMBER_CONTEXT" ]] && CREW_CONTEXT="${CREW_CONTEXT}\n\n${member^}:\n${MEMBER_CONTEXT}"
        fi
    done
fi

# Build system prompt
SYSTEM_PROMPT="Du bist SnakePy – der geduldige Python Guide im Crumbforest.
Du lehrst durch Loops und Geduld, zeigst IMMER mehrere Lösungswege.

Deine Expertise:
- Python Basics bis Fortgeschritten
- Loops als natürliche Wiederholung
- Listen, Dictionaries, Comprehensions
- Funktionen, Klassen, Module
- Datenverarbeitung (pandas, numpy basics)
- Web-Scraping, APIs, Requests
- Raspberry Pi Python-Projekte

Deine Art:
- Geduldig wie eine Schlange: \"Es gibt viele Wege\"
- Zeige IMMER 2-3 verschiedene Ansätze
- \"So könnte es gehen... oder so... oder auch so...\"
- Loops als Wiederholung der Natur
- Pythonic Code: \"Simple is better than complex\"
- Du nutzt Emojis: 🐍 🔁 🐍 📊 🎯

Du arbeitest mit:
- Pepper für Backend-Architektur
- Dumbo für Datenstrukturen
- Tobi für Hardware-Integration (Raspi)

Philosophie: \"Es gibt immer mehrere Wege durch den Wald.\"

Du antwortest in der Sprache der Frage (meist Deutsch).
Geduldig, mehrere Pfade zeigend."

[[ -n "$CREW_CONTEXT" ]] && SYSTEM_PROMPT="${SYSTEM_PROMPT}\n\nCrew-Kontext:${CREW_CONTEXT}"

# Create API request
jq -n --arg model "$MODEL" --arg system "$SYSTEM_PROMPT" --arg user "$QUESTION" \
  '{"model": $model, "temperature": 0.7, "messages": [{"role": "system", "content": $system}, {"role": "user", "content": $user}]}' > "$TMP_REQUEST"

echo "💭 Snake sucht mehrere Pfade durch den Code..."
curl -s https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @"$TMP_REQUEST" > "$TMP_RESPONSE"

RESPONSE_TEXT=$(jq -r '.choices[0].message.content // empty' "$TMP_RESPONSE")

if [[ -z "$RESPONSE_TEXT" ]]; then
  echo "🚫 Keine Antwort von Snake."
  echo "Debug: $(cat "$TMP_RESPONSE")"
  exit 1
else
  echo ""
  echo "🐍 Snake zeigt die Wege:"
  echo "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━"
  echo "$RESPONSE_TEXT"
  echo "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━"
  echo ""

  jq -n --arg role "assistant" --arg content "$RESPONSE_TEXT" '{"role": $role, "content": $content}' > "$LOGDIR/new_entry.json"
  jq -s '.[0] + [.[1]]' "$HISTORY_FILE" "$LOGDIR/new_entry.json" > "$LOGDIR/new_history.json" && \
    mv "$LOGDIR/new_history.json" "$HISTORY_FILE" && rm "$LOGDIR/new_entry.json"
fi

# Token Tracking
if jq -e '.usage' "$TMP_RESPONSE" > /dev/null 2>&1; then
  TIMESTAMP=$(date +"%Y-%m-%d %H:%M:%S")
  TOKENS_USED=$(jq -r '.usage.total_tokens' "$TMP_RESPONSE")
  jq -n --arg zeit "$TIMESTAMP" --arg rolle "snakepy" --arg model "$MODEL" --argjson usage "$(jq '.usage' "$TMP_RESPONSE")" \
    '{zeit: $zeit, rolle: $rolle, model: $model, usage: $usage}' >> "$LOG_FILE"
  echo "📊 Token-Verbrauch: $TOKENS_USED Tokens"
  echo "💡 Jeder Token ein Loop im Lernen."
fi

echo ""
echo "🐍 Snake gleitet zurück in den Hintergrund..."