Museum Exhibit Studio

Este exemplo em Python usa o GitHub Copilot SDK como um estúdio focado para exposições de museu. O aplicativo finalizado tem três módulos:

• curator.py contém os auxiliares prontos do workshop: conjuntos de fatos aprovados e o menu de seleção de fatos, validação delimitada de fatos, streaming, verificações estruturais determinísticas, permissões do Wikipedia com escopo definido, permissão com escopo definido para escrita de exhibit.html, texto de prompt fixo e a mensagem de falha.
• system_messages.py contém as mensagens de sistema prontas do curador e da pesquisa.
• main.py contém o código do SDK escrito pelo aluno: as instruções nos prompts da exposição e da página, configuração da sessão, o executor da sessão, validação e geração HTML opcional.

Os comentários >>> BEGIN / <<< END em main.py são as regiões nomeadas que as lições preenchem. Cada linha BEGIN lista as etapas que inserem ou substituem essa região.

Execute o exemplo

A partir deste diretório, crie um ambiente e instale a dependência fixada:

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install -r requirements.txt
python main.py

Defina COPILOT_MODEL para selecionar um modelo; caso contrário, o runtime escolhe o padrão. É necessário um GitHub Copilot CLI autenticado.

A pesquisa no Wikipedia requer Node.js porque a sessão de pesquisa inicia o pacote fixado wikipedia-mcp@1.0.3 por meio de npx. Recusar a pesquisa não inicia o servidor MCP.

Verifique o código-fonte sem contatar um modelo:

python -m py_compile *.py

O que o exemplo ensina

A geração sempre registra e inclui approved_fact_lookup na lista de permissões, que retorna os fatos aprovados delimitados. Com uma pesquisa utilizável com citações, ela também registra e inclui na lista de permissões a ferramenta local somente leitura approved_wikipedia_fact_lookup e solicita as duas chamadas antes de escrever a narrativa e as perguntas dos visitantes. A segunda consulta retorna um snapshot do corpo do resumo e das citações, não acesso ao Wikipedia ao vivo. Os fatos aprovados têm precedência sobre a pesquisa suplementar. Ela também usa uma mensagem de sistema do curador em modo de substituição, streaming, um tempo limite de 120 segundos e validação estrutural determinística. Os módulos importados não têm efeitos colaterais; main.py só é executado sob a guarda if __name__ == "__main__".

A pesquisa opcional no Wikipedia é intencionalmente separada da geração. A sessão de pesquisa expõe somente ferramentas MCP de pesquisa no Wikipedia e leitura de artigo com escopo definido, usa um manipulador de permissões que nega por padrão, solicita um resumo em prosa e analisa uma lista final ## Sources. O resumo e as citações são mantidos para a consulta local, mas nunca mesclados aos fatos aprovados pelo educador. "Aprovado" significa pesquisa aceita pelo aplicativo, não fatos verificados por humanos; trate-a como dados, não instruções. A pesquisa recusada mantém o caminho com uma única ferramenta. Pesquisa com falha ou um resumo citado inutilizável imprime um aviso e usa o mesmo fallback. Não há contrato JSON estrito de pesquisa nem ciclo de aprovação de adições propostas.

Após a validação, a etapa final HTML opcional expõe somente builtin:apply_patch e builtin:create e aprova a escrita exatamente de exhibit.html no diretório de trabalho do aplicativo. O prompt solicita um único arquivo HTML semântico independente com CSS e JavaScript incorporados, uma ressalva de revisão humana e um filtro de perguntas acessível.

As orientações do prompt e a validação estrutural não são limites de autorização nem de fundamentação. As afirmações geradas ainda exigem revisão humana ou um avaliador separado.

Verificação manual

1. Execute com cada conjunto de fatos incluído e confirme que os fatos selecionados são impressos antes da geração.
2. Confirme que a exposição tem um título, uma narrativa de 100-140 palavras e três perguntas dos visitantes.
3. Inspecione o resumo de validação e a ressalva de fundamentação.
4. Recuse a pesquisa e confirme que o único evento de ferramenta é approved_fact_lookup.
5. Opte pela pesquisa e confirme que ambos os eventos de consulta local aparecem antes da geração e que as fontes são impressas após a exposição, não dentro dela.
6. Opte por exhibit.html e confirme que apenas esse arquivo é escrito.

Este é o aplicativo com que um aluno termina após as lições de museu, não uma arquitetura de referência separada. O ponto de entrada mantém um pequeno executor de sessão que inicia o cliente, cria a sessão, impõe o tempo limite, rejeita saída em branco e limpa os recursos em todos os caminhos; as etapas de pesquisa, geração e HTML opcional o reutilizam com configurações de sessão diferentes. Siga a trilha a partir de workshop/museum-00-preflight.md.