使用prompt_async的异步REPL转换 | AI生成和翻译
以下是提交 f148313 的完整说明：
标题： refactor: 将 REPL 循环转换为 async 并使用 prompt_async
改动内容及原因：
iclaw REPL 原先使用了 prompt_toolkit 的 session.prompt()（同步方式）。这种方式会在等待用户输入时阻塞线程，对于简单的 CLI 来说没问题，但限制了未来的扩展性——例如运行后台任务、处理异步工具回调、或与异步原生库集成。
iclaw/main.py（2 处改动）：
- 在顶部添加了
import asyncio。 - 将
main()拆分为两个函数：main()—— 薄封装，调用asyncio.run(_main())async _main()—— 实际的 REPL 逻辑，现在为异步
- 将
session.prompt("> ")改为await session.prompt_async("> ")
REPL 的其余逻辑（工具调用循环、token 刷新、命令处理）在异步函数内部仍为同步——目前只在 prompt 调用上用了 await。这是一个过渡步骤：异步外壳已搭建好，后续可以逐步将各个操作迁移为 await。
tests/test_main.py（2 处改动）：
-
_mock_session()—— 更新为模拟prompt_async而非prompt。添加了一个async def _async_side_effect()，按顺序返回输入（对错误输入抛出异常）。保留.prompt()作为安全的空操作回退。 -
test_token_refresh—— 这个比较棘手。asyncio.run()内部会调用time.monotonic()进行关闭/生成器清理，这会导致从side_effect=[0, 99999, ...]列表中不可预测地消费条目。将静态的 side_effect 列表替换为可调用对象_monotonic()，它跟踪调用计数：前 2 次调用（asyncio 内部 + 启动）返回0，然后返回99999以触发 token 刷新检查。这使得测试不受 asyncio 内部调用 monotonic 的次数影响，变得确定。
Pre-commit：
- 第一次提交尝试失败——ruff 修复了测试文件中未使用的
import asyncio（它被添加了，但asyncio没有在模块作用域内直接调用；async def 隐式使用了它）。 - 第二次尝试通过了 ruff 和 ruff-format。
净效果： 2 个文件增加 41 行，删除 3 行。对用户无行为变化——REPL 的工作方式完全相同，只是现在在异步事件循环下运行。