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Build governed cross-run memory, retrieval, and solution reuse

Aperta
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#489 0 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
python, sqlite
Ambito
ai, backend, databases, security

Direzione di ricerca

Inizia con l’issue #485 e il run-local journal, l’artifact store, il summary DAG e il recupero tramite SQLite FTS dell’MVP; non sono indicati file o test specifici. Stabilisci confini e benchmark per gli ambiti durevoli, la provenienza e la revoca, la conservazione/eliminazione e l’isolamento prima dell’implementazione. Il lavoro è completato quando i criteri di accettazione sono misurati, documentati e testati.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

architecture enhancement

Origin

Deferred from the MVP proposed as a fresh realization of #485.

Goal

Turn the MVP's run-local journal, artifact store, summary DAG, and FTS retrieval into a durable cross-run knowledge system.

Scope

  • Cross-run/project/user scopes for insights and reusable problem solutions.
  • Positive and negative solution records; typed I/O compatibility plus semantic matching.
  • Hybrid retrieval and reranking only after benchmarks show the SQLite FTS baseline is insufficient.
  • Contradiction detection, confidence, expiry/decay, provenance, retraction, and impact tracing.
  • Incremental sealing/summarization without quadratic recomputation.
  • Retrieval and summary-routing evaluation on seeded-needle and task-grounded benchmarks.
  • Garbage collection, retention, legal deletion/redaction, encryption, tenant isolation, and secret/PII classification.

Acceptance criteria

  • Cross-run reuse improves measured success/cost without increasing corrected decomposition branching above the safe threshold.
  • Negative results prevent repeated failed decomposition paths.
  • Every retrieved claim resolves to immutable source spans and exact provenance.
  • Retraction identifies downstream artifacts influenced by the removed insight.
  • Retention/deletion behavior is documented and tested, including content-addressed data.
Lingua principale
Python
Stelle
3
Fork
2
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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