内容
# 再流
一种基于节点的视觉编程语言和编辑器，具有反应性和AI层。
一张实时的反应图，三个同步的表面：一个**笔记本**，包含表达式单元格，一个**画布**，包含连接的节点，以及**MCP通道**，让 Claude Code 可以读取、编辑和订阅同一个正在运行的程序。值是UI规范的节点会**实时渲染 React UI** — 包括一个聊天助手，它本身是用 Reflow 单元格编写的，可以创建新节点。
| 笔记本（单元格 + 内联UI） | 画布（节点，节点内聊天渲染） |
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## 亮点
- **反应引擎**（`@reflow/core`）：在DAG上具有记忆输出和相等修剪的变更事件的脏传播调度器；重新计算是**O（受影响的子图）**。测量：一个包含10,000个节点的链在约17毫秒内更新（**≈560k 节点更新/秒**）。
- **图灵完备**：通过lambda单元格和函数子图（惰性`if` + `call`）进行递归，bounded `while`迭代。通过运行作为测试的程序证明：图灵机模拟器和Rule 110，均已针对独立的JS引用进行验证。
- **自动持久或短暂变量**：`count = var(0)`具有会话范围；`best = pvar(0)`在启动时自动加载，在写入时自动保存。持久性是变量的属性 — 写入看起来相同。
- **一张图，每个表面**：笔记本单元格*是*图节点（类型`expr`），依赖关系从自由标识符自动连接。在笔记本、画布、聊天或MCP中编辑 — 所有地方都实时更新。
- **节点中的UI**：任何使用`ui.*`构建值的单元格/节点都会内联渲染为真实的React组件（切换`{}`/`ui`以查看原始规范）。事件处理程序是可序列化的操作（`set('count', count + 1)`），分派回引擎。
- **LLM作为语言原语**：`llm(prompt, {system, model}?)`是一个异步反应源 — 待处理时为`null`，然后文本流经图；结果缓存每个节点+提示，并且提示更改会反应性地重新请求。`agent(conversation)`还允许Claude**编辑程序**（创建/更新/删除单元格）通过工具。两者都在服务器端运行在 [Claude Agent SDK](https://www.npmjs.com/package/@anthropic-ai/claude-agent-sdk)。
- **聊天被自己验证**：助手UI大约是6个Reflow单元格 — `chatMessages = pvar([])`（持久性记录），`chatReply = … agent(chatConvo) …`，以及`ui.*`视图。要求它“创建一个单元格…”然后节点出现，实时。
- **用于Claude Code的MCP通道**：MCP服务器公开正在运行的程序 — `list_nodes / read_node / add_cell / update_cell / remove_cell / set_variable`，加上 **`subscribe(channel)`** （一个通道 = 一个节点输出）和长轮询 **`get_updates`** ，以便代理可以对流经图的數據做出反应。
## 语言
单元格是单个纯表达式（`name = expression`），JS风格：
```text
count = var(0) // 短暂变量
best = pvar(0) // 持久（自动保存/恢复）
doubled = count * 2 // 当count变化时重新计算
fib = n => n < 2 ? n : fib(n-1) + fib(n-2)
haiku = llm('写一首关于 ' + topic) ?? '…思考中'
view = ui.column(ui.h1('计数器'),
ui.text('计数：' + count),
ui.button('+1', set('count', count + 1)))
```
Lambda，ternary，结构`==`，数组/对象，和纯stdlib（`map filter reduce range len sum sort join split slice push assoc merge keys values get str num while(init, cond, body)`）。互递归起作用（lambda主体引用延迟绑定）。图灵机，来自测试套件：
```text
final = while({tape: {}, pos: 0, state: 'A', steps: 0},
s => s.state != 'H', s => tmStep(s), 100000)
```
## 架构
**代码和数据一起存活**在一个中心进程中；每个客户端都是对等体：
```
┌────────────────────────────────────┐
浏览器编辑器 ──────┤ apps/server — 中心 │
(SSE + 操作) │ · @reflow/core 引擎（图） │
│ · vars.json + graph.json 持久 │
Claude Code ─────────┤ · llm()/agent() 通过 Claude 代理 │
(MCP stdio 桥) │ SDK，代理编辑实时应用 │
│ · REST /api/state /api/op │
curl / 脚本 ──────┤ · SSE /api/events （状态流） │
└────────────────────────────────────┘
```
- `packages/core` — 语言 + 引擎（解析器，评估器，调度器，变量，节点注册表，函数图，llm/代理提供者作为注入接口）。无DOM，无网络。
- `apps/server` — 中心（`src/hub.ts`），Claude SDK 提供者（`src/providers.ts`），MCP 服务器（`src/mcp.ts`），演示种子。反应图保持非循环；图灵完备递归/迭代生活在具有深度/迭代上限的函数层中，因此编辑器永远不会挂起。
- `apps/web` — React + Vite + @xyflow/react 薄客户端：状态镜像通过SSE，编辑作为操作发送回。
## 运行
```bash
pnpm install
pnpm dev # 中心 :5200 + 编辑器 :5199 （通过代理SDK身份验证的真实Claude）
REFLOW_LLM_MOCK=1 pnpm dev:hub # 确定性模拟LLM/代理代替
pnpm test # 97个核心测试
pnpm e2e # 12个Playwright端到端测试（模拟中心，自动启动）
pnpm verify:mcp # MCP客户端端到端检查（需要运行的中心）
```
将Claude Code连接到正在运行的程序：
```bash
claude mcp add reflow -- pnpm --dir <repo>/apps/server mcp
# 然后：订阅一个通道，例如“订阅计数单元格，当它更改时通知我”
```
模型默认为`claude-haiku-4-5`用于`llm()`和`claude-opus-4-8`用于聊天代理（`REFLOW_LLM_MODEL` / `REFLOW_AGENT_MODEL`，或每个调用 `{model}`）。
## 验证
- **核心（vitest，97个测试）**：解析器/评估器语义；增量重新计算证明（计算计数断言）；循环检测/恢复；具有来源的错误传播；持久性往返于真实文件；递归 + 互递归程序；**图灵机 + Rule 110 与独立JS引用**；llm()/agent()异步语义（去重，反应性，错误路径，图编辑）；性能边界。
- **端到端（Playwright，12个测试）**：实时值 + 内联UI渲染；通过中心的动作调度；UI/原始切换；带有错误恢复的单元格编辑；输入到笔记本的斐波那契数列；异步llm()单元格；**聊天对话，在引擎重启时持续存在，并通过代理创建节点**；pvar-vs-var重启语义；画布编辑，端口拖动边缘创建，跨表面同步。零个未捕获的页面错误。
- **MCP（`verify:mcp`）**：真实的MCP客户端通过stdio锻炼每个工具，包括订阅 → 外部更改 → get_updates长轮询传递。
- **真实Claude现货检查**：`llm('回复并精确：pong')` → `"pong"`；聊天要求“一个名为triple的单元格，乘以count 3” → 代理创建`triple = count * 3`，当count设置为7时重新计算为21。
