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 * SignalCollector — AI 驱动的后台行为分析与 Skill 推荐引擎
 *
 * 在 `asd ui` 运行时作为后台守护进程运行，周期性收集多维度信号并
 * 通过 AgentFactory（统一 Agent 系统）进行深度分析，生成 Skill 推荐。
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 * 三种工作模式：
 *   - off      — 不收集，不推荐
 *   - suggest  — 收集信号 → AI 分析 → 推送推荐（默认）
 *   - auto     — 收集信号 → AI 分析 → 推送推荐 + AI 自动创建 Skill
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 * 核心架构：
 *   每次 tick → 收集 6 维度信号 → 构造分析 prompt → AgentFactory.createChat()
 *   → Agent 执行（可调用 suggest_skills / create_skill 等工具）
 *   → 解析 AI 响应（suggestions + nextIntervalMinutes + summary）
 *   → 推送建议 → 动态调整下次执行间隔
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 * 6 大信号维度：
 *   1. Guard 冲突信号 — 当前错误/冲突检测
 *   2. 对话记忆信号 — 用户近期对话主题
 *   3. Recipe 健康信号 — 模板使用情况与质量
 *   4. Candidate 堆积信号 — 待处理候选 Skill 分析
 *   5. 操作日志信号 — 近期用户操作模式
 *   6. 代码变更信号 — 项目 git diff 分析
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 * 设计原则：
 *   1. 静默 — 不打断用户，后台运行，所有错误降级
 *   2. 增量 — 只分析上次快照以来的新数据
 *   3. 去重 — 同一推荐仅推送一次
 *   4. AI 驱动 — 所有分析决策由 AgentRuntime 完成
 *   5. 自适应 — AI 根据信号密度动态调整执行频率
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 * 前提条件：
 *   需要可用的 AI Provider
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 * 生命周期：
 *   new SignalCollector(opts) → instance.start() → ... → instance.stop()
 */
import type { AuditRepositoryImpl } from '../../repository/audit/AuditRepository.js';
import type { KnowledgeRepositoryImpl } from '../../repository/knowledge/KnowledgeRepository.impl.js';
interface SignalCollectorOpts {
    projectRoot: string;
    knowledgeRepo?: KnowledgeRepositoryImpl | null;
    auditRepo?: AuditRepositoryImpl | null;
    agentFactory?: AgentFactoryLike | null;
    container?: ContainerLike | null;
    signalBus?: import('../../infrastructure/signal/SignalBus.js').SignalBus | null;
    mode?: string;
    intervalMs?: number;
    onSuggestions?: ((suggestions: Record<string, unknown>[]) => void) | null;
}
interface AgentResult {
    reply?: string;
    text?: string;
    toolCalls?: Array<{
        tool: string;
        params?: Record<string, unknown>;
    }>;
    [key: string]: unknown;
}
interface AgentFactoryLike {
    createChat(opts: Record<string, unknown>): {
        execute(msg: unknown): Promise<AgentResult>;
    };
}
interface ContainerService {
    name?: string;
    extractJSON?: (text: string, open: string, close: string) => Record<string, unknown> | null;
    [key: string]: unknown;
}
interface ContainerLike {
    get(name: string): ContainerService | null;
    singletons?: Record<string, unknown>;
}
export declare class SignalCollector {
    #private;
    /**
     * @param opts.projectRoot 用户项目根目录
     * @param [opts.database] better-sqlite3 实例
     * @param [opts.agentFactory] AgentFactory 实例
     * @param [opts.container] ServiceContainer 实例
     * @param [opts.signalBus] SignalBus 实例（实时信号订阅）
     * @param [opts.mode] 'off' | 'suggest' | 'auto'
     * @param [opts.intervalMs] 初始收集间隔（毫秒），后续由 AI 动态调整
     * @param [opts.onSuggestions] 新建议回调 (suggestions[]) => void
     */
    constructor({ projectRoot, knowledgeRepo, auditRepo, agentFactory, container, signalBus, mode, intervalMs, onSuggestions, }: SignalCollectorOpts);
    start(): void;
    stop(): void;
    /**
     * 外部事件推送入口（由 FileWatcher / Guard / CLI 等调用）
     *
     * 事件会经过 EventAggregator 聚合后触发提前分析。
     * @param key 事件类型（如 'file_change', 'guard_violation', 'candidate_submit'）
     * @param event 事件数据
     */
    pushEvent(key: string, event: Record<string, unknown>): void;
    collect(): Promise<{
        suggestions: Record<string, unknown>[];
        stats: Record<string, unknown> | null;
    } | {
        suggestions: any;
        stats: Record<string, unknown>;
    } | null>;
    getSnapshot(): {
        lastRun: string | null;
        totalRuns: number;
        pushedNames: string[];
        lastResult: Record<string, unknown> | null;
        lastAiSummary: string;
        autoCreated: Array<{
            name: string;
            createdAt: string;
        }>;
        pendingSuggestions: Record<string, unknown>[];
    };
    getMode(): string;
    /** 从 pendingSuggestions 中移除已创建的 Skill */
    removePendingSuggestion(name: string): void;
    setMode(mode: string): void;
    resetPushed(): void;
}
export default SignalCollector;