feat: 增强编码能力 - 新增代码编辑器、代码搜索、Git集成

- 新增 plugins/code_editor.py: 精准代码编辑（搜索替换、批量编辑、diff对比）
- 新增 plugins/code_search.py: 代码搜索与理解（跨文件搜索、符号提取、依赖分析）
- 新增 plugins/git_tools.py: Git 版本控制（status/diff/log/commit/branch）
- 新增 core/ 模块: 配置管理、引擎管理、对话处理、显示输出、代码沙箱
- 修复 requirements.txt: 使用正确的 pip 包名（Pillow、opencv-python 等）
- 更新 unified_tool_manager.py: 兼容 Plugin 和 Liugin 两种类名
- 更新系统提示词: 增强编程工作流指导

本次更新由 mimo 自动化执行，与开发者无关。

plugins/ollama_image.py

@@ -0,0 +1,198 @@
+"""
+Ollama图像识别插件
+支持多种图像识别引擎的切换
+"""
+
+import os
+import sys
+from colorama import Fore, Style
+
+# 添加项目根目录到sys.path
+current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+project_root = os.path.dirname(current_dir)
+sys.path.insert(0, project_root)
+
+from image_engine import get_engine_manager
+
+
+class Liugin:
+    """图像识别插件 - 支持多引擎切换"""
+    
+    def __init__(self):
+        self.usage = """图像识别插件使用方法：
+/image <操作> <参数>
+
+操作命令：
+- analyze <图片路径>     - 详细分析图片
+- ocr <图片路径>        - 快速OCR文字识别
+- quick <图片路径>      - 快速图片描述
+- describe <图片路径>   - 完整描述图片
+- model [模型名]        - 查看/切换模型
+- models               - 列出可用的视觉模型
+- engine [引擎名]       - 查看/切换识别引擎
+- engines              - 列出所有识别引擎
+
+示例：
+- image analyze C:\\photo.png
+- image ocr C:\\screenshot.png
+- image model llava:13b
+- image engine openai
+
+JSON调用示例：
+{"action": "use_tool", "tool": "image", "args": "analyze c:\\\\test.png"}
+"""
+        self.cli = None
+        self.engine_manager = None
+        
+        # 支持的图片格式
+        self.supported_formats = ['png', 'jpg', 'jpeg', 'gif', 'webp', 'bmp']
+    
+    def set_cli(self, cli):
+        """设置CLI实例引用"""
+        self.cli = cli
+        # 注册插件命令
+        self.cli.register_liugin_command('image', self.command_handler)
+        self.cli.register_liugin_command('img', self.command_handler)
+    
+    def command_handler(self, args):
+        """处理命令"""
+        parts = args.strip().split(maxsplit=1)
+        if len(parts) < 1:
+            return self._get_help()
+        
+        operation = parts[0].lower()
+        remaining_args = parts[1] if len(parts) > 1 else ""
+        return self.handle(f"{operation} {remaining_args}")
+    
+    def get_tool_info(self):
+        return {
+            "name": "image",
+            "description": "图像识别工具，支持多引擎切换，使用本地或云端模型进行图像分析",
+            "keywords": ["图像", "图片", "image", "analyze", "分析", "视觉", "识别", "OCR"],
+            "usage": """image 工具使用说明：
+- analyze <图片路径> - 详细分析
+- ocr <图片路径> - OCR文字识别  
+- quick <图片路径> - 快速描述
+- engine <引擎名> - 切换引擎
+- engines - 列出所有引擎
+支持格式：PNG, JPG, JPEG, GIF, WEBP, BMP"""
+        }
+    
+    def handle(self, args):
+        """处理请求"""
+        # 延迟初始化引擎管理器
+        if self.engine_manager is None:
+            self.engine_manager = get_engine_manager()
+        
+        try:
+            parts = args.strip().split(maxsplit=1)
+            if len(parts) < 1:
+                return self._get_help()
+            
+            operation = parts[0].lower()
+            image_path = parts[1].strip() if len(parts) > 1 else ""
+            
+            # 引擎管理命令
+            if operation == "engines":
+                return self.engine_manager.list_engines()
+            
+            elif operation == "engine":
+                if image_path:
+                    success, msg = self.engine_manager.switch_engine(image_path)
+                    return msg
+                return f"当前引擎: {self.engine_manager.get_current_engine_name()}"
+            
+            elif operation == "models":
+                engine = self.engine_manager.get_engine()
+                if engine and hasattr(engine, 'get_model_list'):
+                    return engine.get_model_list()
+                return "当前引擎不支持模型列表"
+            
+            elif operation == "model":
+                engine = self.engine_manager.get_engine()
+                if not image_path:
+                    if engine and hasattr(engine, 'model'):
+                        return f"当前模型: {engine.model}"
+                    return "当前引擎不支持模型切换"
+                if engine and hasattr(engine, 'set_model'):
+                    success, msg = engine.set_model(image_path)
+                    return msg
+                return "当前引擎不支持模型切换"
+            
+            # 图像分析命令
+            elif operation in ["analyze", "ocr", "quick", "describe"]:
+                if not image_path:
+                    return f"错误：请提供图片路径。用法: {operation} <图片路径>"
+                return self._analyze_image(image_path, operation)
+            
+            else:
+                # 兼容旧用法，直接当作图片路径处理
+                return self._analyze_image(operation, "analyze")
+        
+        except Exception as e:
+            return f"错误: {str(e)}"
+    
+    def _get_help(self):
+        """获取帮助信息"""
+        current = self.engine_manager.get_current_engine_name() if self.engine_manager else "未初始化"
+        return f"""图像识别插件命令:
+- analyze <图片路径>  详细分析图片
+- ocr <图片路径>     OCR文字识别
+- quick <图片路径>   快速描述
+- describe <图片路径> 完整描述
+- model [模型名]     查看/切换模型
+- models            列出视觉模型
+- engine [引擎名]    查看/切换引擎
+- engines           列出所有引擎
+
+当前引擎: {current}"""
+    
+    def _analyze_image(self, image_path, mode="analyze"):
+        """使用引擎分析图片"""
+        # 检查文件
+        if not os.path.exists(image_path):
+            return f"文件不存在: {image_path}"
+        
+        ext = os.path.splitext(image_path)[1].lower().lstrip('.')
+        if ext not in self.supported_formats:
+            return f"不支持的图片格式: {ext}。支持: {', '.join(self.supported_formats)}"
+        
+        # 检查引擎
+        engine = self.engine_manager.get_engine()
+        if not engine:
+            return "没有可用的图像引擎"
+        
+        file_size = os.path.getsize(image_path)
+        engine_name = self.engine_manager.get_current_engine_name()
+        
+        # 获取模型名（如果支持）
+        model_info = ""
+        if hasattr(engine, 'model'):
+            model_info = f" | 模型: {engine.model}"
+        
+        # 文件大小警告
+        size_warning = ""
+        if file_size > 1024 * 1024:  # 大于1MB
+            size_warning = f" {Fore.YELLOW}(较大图片，处理可能需要较长时间){Style.RESET_ALL}"
+        
+        print(f"{Fore.CYAN}📷 图像识别: {os.path.basename(image_path)}{Style.RESET_ALL}{size_warning}")
+        print(f"{Fore.YELLOW}📦 大小: {file_size/1024:.1f}KB | 引擎: {engine_name}{model_info}{Style.RESET_ALL}")
+        print(f"{Fore.YELLOW}⏳ 正在识别，请耐心等待...{Style.RESET_ALL}")
+        
+        try:
+            # 使用引擎分析
+            full_response = ""
+            for chunk in self.engine_manager.analyze(image_path, mode, stream=True):
+                if chunk:
+                    print(chunk, end='', flush=True)
+                    full_response += chunk
+            
+            print()  # 换行
+            print(f"{Fore.GREEN}✓ 识别完成{Style.RESET_ALL}")
+            
+            return full_response if full_response else "识别结果为空"
+            
+        except Exception as e:
+            error_msg = str(e)
+            print(f"{Fore.RED}✗ {error_msg}{Style.RESET_ALL}")
+            return f"识别失败: {error_msg}"