pyproject.toml

# CodeRef-AI 打包配置（v4.9.2 新增）：支持 `pip install .` 规范化安装与依赖声明。
# 与 requirements.txt 维护同一份依赖清单；要求 pip>=21.3 / setuptools>=77（>=77 才支持 SPDX license 字符串）。
# 版本号与 __init__.py 保持一致（运行时 _pkg_version 读 __init__.py，此处为打包元数据）。
[build-system]
requires = ["setuptools>=77", "wheel"]
build-backend = "setuptools.build_meta"

[project]
name = "coderef-ai"
# 版本号动态取自 core/version.py 唯一真源（与 __init__.py 一致，杜绝双写漂移）
dynamic = ["version"]
description = "静态图驱动的 LLM 代码审计工具 —— 非编程人员也可验证 AI 项目是否按期望执行、架构是否健康、文档是否可信"
readme = "README.md"
# SPDX 标识（新 setuptools 要求字符串而非 {text=...}，否则 pip install . 构建失败）
license = "PolyForm-Noncommercial-1.0.0"
license-files = ["LICENSE", "LICENSE-MIT-v4.md"]
authors = [{ name = "CodeRef Team" }]
keywords = ["code-audit", "llm", "static-analysis", "audit", "mcp"]
requires-python = ">=3.10"
dependencies = [
    "openai>=1.10.0",
    "requests>=2.31.0",
    "numpy>=1.26.0",
    "pyyaml>=6.0.1",
    "loguru>=0.7.2",
    "packaging>=23.0",
]

[tool.setuptools.dynamic]
version = { attr = "core.version.__version__" }

[project.optional-dependencies]
# 多语言高级解析（可选，未安装时 code_analyzer 自动降级到标准库 ast）
lang = [
    "tree-sitter==0.20.4; python_version < '3.13'",
    "tree-sitter-languages>=1.10.0; python_version < '3.13'",
]

[project.scripts]
# 以 MCP stdio server 方式启动（等价 `python -m core.mcp_server`）
coderef-mcp = "core.mcp_server:main"

[tool.setuptools.packages.find]
# 自动发现含 __init__.py 的包（约束在 config*/core*，未来 core 下新增子包无需手工补列）
include = ["config*", "core*"]
exclude = ["tests*", "samples*", "workspace*", "*.tests"]

[tool.setuptools.package-data]
config = ["*.json"]

# ─── 覆盖率监控（dev 依赖：pip install -r requirements-dev.txt）───
[tool.coverage.run]
source = ["core"]
# 排除引导/入口/生成类（无业务逻辑，拉低覆盖率读数）
omit = [
    "core/mcp_server.py",       # MCP 入口（stdio 交互，测试经 handler 层）
    "core/cli.py",
    "core/gitnexus_client.py",  # 外部 npx 依赖，未装时降级
]
branch = true

[tool.coverage.report]
show_missing = true
skip_covered = true
# 阈值：低于此值 CI 失败。起点 15%（当前基线约 18%，留下降空间），
# 随测试覆盖提升逐步上调——覆盖率监控的目的是趋势追踪，不是一夜达标。
fail_under = 15