Python 接口树¶

ChatLinux 的 CLI 保持薄入口；实质能力放在可 import 的 Python 函数里，便于后续 MCP、自动化脚本或其他 ChatArch 包复用。

包入口¶

from chatlinux import __version__

from chatlinux.fleet import (
    init_config,
    load_config,
    refresh_track,
    load_cache,
    format_table,
    state_paths,
)

函数	作用
`state_paths(home=None, track="cube")`	返回 `home`、`config`、`cache_dir`、`runtime_dir`、`inventory`、`probe`、`cache`，所有默认落在同一个 ChatArch state root 下。
`init_config(home=None, sample="cube", force=False)`	初始化 `fleet.json`、cache 和 runtime 目录。
`load_config(home=None)`	读取并校验 fleet 配置。
`refresh_track(home=None, track="cube", runner=subprocess.run)`	运行 Ansible 只读刷新，归一化结果并写缓存。
`load_cache(home=None, track="cube")`	读取上一次缓存，不访问服务器。
`format_table(snapshot)`	把缓存 JSON 渲染为紧凑表格。
`parse_ansible_output(output, expected_hosts=...)`	解析 Ansible `-o` script 输出。

chatlinux
├── cli.py           # Click 入口，只做参数解析和输出
├── config.py        # ChatEnv provider
└── fleet.py         # fleet 配置、Ansible refresh、缓存和渲染逻辑

refresh_track 返回结构化 dict，写入 cache/<track>-status.json，并在同一个 home 下生成 runtime/fleet-inventory.ini 与 runtime/fleet_probe.py。
load_cache 只读本地缓存，适合快速 shell/status 查询。
远端采样失败会保留在对应 host 的 ok=false / error 字段中。
对外输出默认不要泄漏 token、cookie、内部 Authorization header 或人员敏感信息。