Updated README.md

README.md

@@ -16,8 +16,8 @@ Upewnij się, że posiadasz najnowsze wersje Node.js oraz Bun zainstalowane na s
 
 1. Pobierz repozytorium:
    ```bash
-   git clone https://github.com/twojnazwauzytkownika/aidevs3-examples.git
-   cd aidevs3-examples
+   git clone git@github.com:i-am-alice/3rd-devs.git
+   cd 3rd-devs
    ```
 
 2. Zainstaluj zależności:
@@ -35,7 +35,8 @@ Upewnij się, że posiadasz najnowsze wersje Node.js oraz Bun zainstalowane na s
 Przykład przedstawia konwersację między użytkownikiem i asystentem, w której działa mechanizm podsumowania konwersacji.
 
 - Uruchomienie serwera: `bun run thread`
-- Interakcja: `curl http://localhost:3000/api/demo`
+- Interakcja demo: `curl http://localhost:3000/api/demo`
+- Interakcja chat: `curl -X POST http://localhost:3000/api/chat -H "Content-Type: application/json" -d '{"message": { "role": "user", "content": "Hi"}}'`
 
 Wywołanie powyższego endpointu uruchomi trzy niezależne zapytania do OpenAI, jednak w wiadomości systemowej zostanie przekazane podsumowanie poprzedniej interakcji, dzięki czemu model będzie miał możliwość odwołać się do ich treści.
 
@@ -74,4 +75,87 @@ Przykład ten korzysta z [Firecrawl](https://www.firecrawl.dev) do przeszukiwani
     -d '{"messages": [{"role": "user", "content": "Search wiki for 'John Wick'"}]}'
   ```
 
-Ważne: w pliku `websearch/app.ts` można zmienić listę domen, które są dopuszczalne do przeszukiwania i pobierania treści.
+Ważne: w pliku `websearch/app.ts` można zmienić listę domen, które są dopuszczalne do przeszukiwania i pobierania treści.
+
+## S01E02
+
+### Linear
+
+Uruchomienie tego przykładu wymaga uzupełnienia pliku `.env` i wartości `LINEAR_API_KEY` oraz `LINEAR_WEBHOOK_SECRET`.
+Obie wartości można znaleźć w [ustawieniach API](https://linear.app/overment/settings/api). Dodatkowo Twój localhost musi być dostępny z poza Twojej sieci lokalnej, np. za pomocą [ngrok](https://ngrok.com/). Publiczny adres URL należy także wskazać w panelu Linear w sekcji Webhooks, np.: `https://<ngrok-url>/api/linear/watch-issue` (pamiętaj o dodaniu właściwego endpointu do adresu).
+
+WAŻNE: w pliku `linear/prompts.ts` znajduje się prompt w którym zostały opisane **moje projekty** w Linear. 
+Aby skrypt działał poprawnie, musisz zmodyfikować ten prompt, tak aby zawierał identyfikatory oraz opisy Twoich projektów.
+
+Listę projektów i ich identyfikatory możesz pobrać korzystając z endpointu `/api/linear/projects`.
+
+- Uruchomienie serwera: `bun linear`
+- Pobranie listy projektów: `curl http://localhost:3000/api/linear/projects`
+- Po dodaniu nowego wpisu w Twoim linearze, zostanie on automatycznie przypisany do projektu zgodnie z zasadami w promptach, o ile nie został przypisany przez Ciebie ręcznie.
+
+### Files
+
+- Uruchomienie serwera: `bun files`
+- Interakcja: 
+  ```bash
+  curl -X POST http://localhost:3000/api/chat \
+    -H "Content-Type: application/json" \
+    -d '{"messages": [{"role": "user", "content": "Hey there, what\'s up?"}], "conversation_id": "d7582176-bc52-4ef3-980a-047b868f9f49"}'
+  ```
+
+Przykład ten pokazuje mechanizm podejmowania decyzji o zapamiętywaniu informacji na podstawie kontekstu rozmowy. 
+Dodatkowo w przypadku podania `conversation_id` w obiekcie żądania, do rozmowy zostaną wczytane wszystkie wiadomości dotyczące konkretnej rozmowy.
+
+Wszystkie pliki zapisywane są w folderze `files/context`, a sam katalog można otworzyć w aplikacji [Obsidian](https://obsidian.md/) aby zobaczyć powiązania pomiędzy wspomnieniami.
+
+## S01E03
+
+### Langfuse
+
+Ten przykład wymaga uzupełnienia pliku `.env` o wartości `LANGFUSE_PUBLIC_KEY`, `LANGFUSE_SECRET_KEY` oraz `LANGFUSE_HOST`. Można je uzyskać zakładając bezpłatne konto na [Langfuse](https://langfuse.com/).
+
+- Uruchomienie serwera: `bun langfuse`
+- Interakcja: 
+  ```bash
+  curl http://localhost:3000/api/chat \
+    -H "Content-Type: application/json" \
+    -d '{"messages": [{"role": "user", "content": "Hey there, what\'s up?"}]}'
+  ```
+
+Po wykonaniu zapytania, zostanie ono automatycznie zalogowane do Langfuse, a wynik wyświetlony w panelu.
+
+### Tiktokenizer
+
+- Uruchomienie serwera: `bun tiktokenizer`
+- Interakcja:
+  ```bash
+  curl http://localhost:3000/api/chat \
+    -H "Content-Type: application/json" \
+    -d '{"messages": [{"role": "user", "content": "Hey there, what\'s up?"}], "model": "gpt-4o"}'
+  ```
+
+Przykład ten pokazuje mechanizm liczenia tokenów w zapytaniach do modeli OpenAI (np. gpt-4o).
+
+### Max tokens
+
+Przykład ten pokazuje jeden mechanizm pozwalający na kontynuowanie wypowiedzi modelu, pomimo osiągnięcia maksymalnej liczby tokenów wyjściowych (output tokens).
+
+- Uruchomienie serwera: `bun max_tokens`
+- Interakcja: 
+  ```bash
+  curl http://localhost:3000/api/chat \
+    -H "Content-Type: application/json" \
+    -d '{"messages": [{"role": "user", "content": "Write ten sentences about apples and put them in order."}]}'
+  ```
+
+### Constitution
+
+Przykład ten przedstawia mechanizm blokowania zapytań, które nie spełniają warunków określonych w prompcie `/constitution/prompts.ts`.
+
+- Uruchomienie serwera: `bun constitution`
+- Interakcja:
+  ```bash
+  curl http://localhost:3000/api/chat \
+    -H "Content-Type: application/json" \
+    -d '{"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]}'
+  ```

files/OpenAIService.ts

@@ -1,5 +1,3 @@
-import fs from 'fs';
-import path from 'path';
 import OpenAI from "openai";
 import type { ChatCompletionMessageParam } from "openai/resources/chat/completions";
 
@@ -30,10 +28,6 @@ export class OpenAIService {
         response_format: jsonMode ? { type: "json_object" } : { type: "text" }
       });
 
-      const logContent = `Messages:\n${JSON.stringify(messages, null, 2)}\n\nChat Completion:\n${JSON.stringify(chatCompletion, null, 2)}\n\n`;
-
-      fs.appendFileSync(path.join(__dirname, 'prompt.md'), logContent);
-
       if (stream) {
         return chatCompletion as AsyncIterable<OpenAI.Chat.Completions.ChatCompletionChunk>;
       } else {