fix: Fix /api/version endpoint path and save all review events to DB

backend/app/main.py

@@ -118,7 +118,7 @@ async def health_check():
     return {"status": "healthy"}
 
 
-@app.get("/version")
+@app.get("/api/version")
 async def get_version():
     """Get backend version"""
     try:
@@ -128,7 +128,8 @@ async def get_version():
         else:
             version = "unknown"
         return {"version": version}
-    except Exception:
+    except Exception as e:
+        print(f"Error reading version: {e}")
         return {"version": "unknown"}
 
 

backend/app/workers/task_worker.py

@@ -169,6 +169,22 @@ class ReviewTaskWorker:
         # Send initial "review started" message
         logger.info(f"   📢 Отправка начального сообщения о старте review...")
         try:
+            # Save initial event to database
+            from app.models.review_event import ReviewEvent
+            initial_db_event = ReviewEvent(
+                review_id=review.id,
+                event_type="review_started",
+                message=f"Начало review для PR #{pull_request.pr_number}",
+                data={
+                    "repository_id": repository.id,
+                    "repository_name": f"{repository.repo_owner}/{repository.repo_name}"
+                }
+            )
+            db.add(initial_db_event)
+            await db.commit()
+            logger.info(f"   💾 Начальное событие сохранено в БД: {initial_db_event.id}")
+            
+            # Broadcast initial message
             initial_message = {
                 "type": "review_started",
                 "review_id": review.id,
@@ -184,6 +200,8 @@ class ReviewTaskWorker:
             logger.info(f"   ✅ Начальное сообщение отправлено: {len(manager.active_connections)} подключений")
         except Exception as e:
             logger.error(f"   ❌ Ошибка отправки начального сообщения: {e}")
+            import traceback
+            traceback.print_exc()
         
         # Create event handler
         async def on_review_event(event: dict):
@@ -240,6 +258,19 @@ class ReviewTaskWorker:
         
         # Send completion message
         try:
+            # Save completion event to database
+            from app.models.review_event import ReviewEvent
+            completion_db_event = ReviewEvent(
+                review_id=review.id,
+                event_type="review_completed",
+                message=f"Review завершен для PR #{pull_request.pr_number}",
+                data={}
+            )
+            db.add(completion_db_event)
+            await db.commit()
+            logger.info(f"   💾 Событие завершения сохранено в БД: {completion_db_event.id}")
+            
+            # Broadcast completion message
             completion_message = {
                 "type": "review_completed",
                 "review_id": review.id,
@@ -250,8 +281,11 @@ class ReviewTaskWorker:
                 }
             }
             await manager.broadcast(completion_message)
+            logger.info(f"   📢 Сообщение о завершении отправлено: {len(manager.active_connections)} подключений")
         except Exception as e:
             logger.error(f"   ❌ Ошибка отправки сообщения о завершении: {e}")
+            import traceback
+            traceback.print_exc()
 
 
 # Global worker instance

bump_version.sh

@@ -0,0 +1,71 @@
+#!/bin/bash
+
+# Скрипт для автоповышения версии backend
+# Вызывается из pre-commit hook или вручную
+
+VERSION_FILE="backend/VERSION"
+
+# Проверка существования файла
+if [ ! -f "$VERSION_FILE" ]; then
+    echo "0.1.0" > "$VERSION_FILE"
+    echo "✅ Создан файл версии: 0.1.0"
+    exit 0
+fi
+
+# Чтение текущей версии
+CURRENT_VERSION=$(cat "$VERSION_FILE")
+
+# Разбор версии (MAJOR.MINOR.PATCH)
+IFS='.' read -ra VERSION_PARTS <<< "$CURRENT_VERSION"
+MAJOR="${VERSION_PARTS[0]}"
+MINOR="${VERSION_PARTS[1]}"
+PATCH="${VERSION_PARTS[2]}"
+
+# Проверка типа изменения по коммиту
+if [ $# -eq 1 ]; then
+    VERSION_TYPE="$1"
+else
+    # Автоопределение по последнему коммиту
+    LAST_COMMIT=$(git log -1 --pretty=%B 2>/dev/null || echo "")
+    
+    if echo "$LAST_COMMIT" | grep -qiE "^(feat|feature):"; then
+        VERSION_TYPE="minor"
+    elif echo "$LAST_COMMIT" | grep -qiE "^(fix|bugfix):"; then
+        VERSION_TYPE="patch"
+    elif echo "$LAST_COMMIT" | grep -qiE "^(BREAKING|major):"; then
+        VERSION_TYPE="major"
+    else
+        VERSION_TYPE="patch"
+    fi
+fi
+
+# Повышение версии
+case "$VERSION_TYPE" in
+    major)
+        MAJOR=$((MAJOR + 1))
+        MINOR=0
+        PATCH=0
+        ;;
+    minor)
+        MINOR=$((MINOR + 1))
+        PATCH=0
+        ;;
+    patch|*)
+        PATCH=$((PATCH + 1))
+        ;;
+esac
+
+NEW_VERSION="$MAJOR.$MINOR.$PATCH"
+
+# Запись новой версии
+echo "$NEW_VERSION" > "$VERSION_FILE"
+
+echo "📦 Версия обновлена: $CURRENT_VERSION → $NEW_VERSION"
+
+# Добавление файла в git если мы в hook
+if [ -n "$GIT_INDEX_FILE" ]; then
+    git add "$VERSION_FILE"
+fi
+
+exit 0
+

test_llm_streaming.py

@@ -1,137 +0,0 @@
-"""
-Тест стриминга LLM messages от LangGraph
-"""
-
-import asyncio
-from langgraph.graph import StateGraph, END
-from typing import TypedDict, Annotated
-import operator
-from langchain_ollama import OllamaLLM
-
-
-class TestState(TypedDict):
-    messages: Annotated[list, operator.add]
-    result: str
-
-
-async def llm_node(state: TestState) -> TestState:
-    """Нода с LLM вызовом"""
-    print("  [LLM NODE] Вызов LLM...")
-    
-    llm = OllamaLLM(
-        model="qwen2.5-coder:3b",
-        base_url="http://localhost:11434",
-        temperature=0.7
-    )
-    
-    # Простой промпт для быстрого ответа
-    prompt = "Напиши короткую проверку кода на Python (не более 100 символов)"
-    
-    response = await llm.ainvoke(prompt)
-    
-    print(f"  [LLM NODE] Ответ получен: {response[:50]}...")
-    
-    return {
-        "messages": [{"role": "ai", "content": response}],
-        "result": response
-    }
-
-
-def create_test_graph():
-    """Создает тестовый граф с LLM"""
-    workflow = StateGraph(TestState)
-    
-    workflow.add_node("llm_call", llm_node)
-    
-    workflow.set_entry_point("llm_call")
-    workflow.add_edge("llm_call", END)
-    
-    return workflow.compile()
-
-
-async def test_with_llm():
-    """Тест стриминга с LLM"""
-    print("\n" + "="*80)
-    print("ТЕСТ СТРИМИНГА LLM MESSAGES")
-    print("="*80)
-    
-    graph = create_test_graph()
-    
-    initial_state: TestState = {
-        "messages": [],
-        "result": ""
-    }
-    
-    # Тест: updates + messages
-    print(f"\n🔍 Тест: stream_mode=['updates', 'messages']")
-    print("-" * 80)
-    
-    event_count = 0
-    messages_count = 0
-    
-    async for event in graph.astream(initial_state, stream_mode=["updates", "messages"]):
-        event_count += 1
-        
-        if isinstance(event, tuple) and len(event) >= 2:
-            event_type, event_data = event[0], event[1]
-            
-            print(f"\n📨 Event #{event_count}")
-            print(f"   Type: {event_type}")
-            print(f"   Data type: {type(event_data)}")
-            
-            if event_type == 'updates':
-                print(f"   ✅ Node update")
-                if isinstance(event_data, dict):
-                    for node_name in event_data.keys():
-                        print(f"      Node: {node_name}")
-            
-            elif event_type == 'messages':
-                messages_count += 1
-                print(f"   💬 LLM Messages (#{messages_count})")
-                
-                if isinstance(event_data, (list, tuple)):
-                    for i, msg in enumerate(event_data):
-                        print(f"      Message {i+1}:")
-                        
-                        # Извлекаем контент
-                        if hasattr(msg, 'content'):
-                            content = msg.content
-                            print(f"         Content: {content[:100]}...")
-                        elif isinstance(msg, dict):
-                            print(f"         Dict: {msg}")
-                        else:
-                            print(f"         Type: {type(msg)}")
-                            print(f"         Str: {str(msg)[:100]}...")
-    
-    print(f"\n" + "="*80)
-    print(f"✅ Всего событий: {event_count}")
-    print(f"✅ Messages событий: {messages_count}")
-    print("="*80)
-
-
-async def main():
-    print("\n" + "="*80)
-    print("ТЕСТИРОВАНИЕ LLM STREAMING В LANGGRAPH")
-    print("="*80)
-    print("\nПроверка Ollama...")
-    
-    try:
-        # Проверяем что Ollama доступен
-        from langchain_ollama import OllamaLLM
-        test_llm = OllamaLLM(model="qwen2.5-coder:3b", base_url="http://localhost:11434")
-        result = await test_llm.ainvoke("test")
-        print("✅ Ollama работает!")
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ Ошибка подключения к Ollama: {e}")
-        print("\n⚠️  Убедитесь что Ollama запущен: ollama serve")
-        print("⚠️  И модель загружена: ollama pull qwen2.5-coder:3b\n")
-        return
-    
-    await test_with_llm()
-    
-    print("\n✅ Тестирование завершено\n")
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    asyncio.run(main())
-