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Epic: AI-native build interface — make the build model and run results machine-readable

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  • Qualcosa non va?
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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
csharp
Ambito
build-system, tooling

Direzione di ricerca

Inizia leggendo Build.cs e il resolver dei piani esistente, oltre ai riferimenti a ExecutableTarget, Parameter, Host.WriteTargetOutcome e Host.WriteBuildOutcome indicati nell’issue. Poi esamina le issue #642, #643, #644, #647 e #646 per comprendere le funzionalità e le dipendenze tracciate separatamente. Il lavoro è completo quando il modello leggibile dalla macchina, il riepilogo dell’esecuzione, gli effetti, il caching e il lavoro MCP della milestone sono coordinati senza duplicare #391, #104 o #156.

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

Descrizione

enhancement target/backlog
Problem

Fallout already holds a complete model of a build in memory. The plan resolver walks the dependency graph, ExecutableTarget carries per-target status and tool requirements, and [Parameter] declares typed inputs with defaults. None of that is reachable as data.

Everything leaves the process as human-oriented console text through Host.WriteTargetOutcome and Host.WriteBuildOutcome. A caller that is a program rather than a person has to infer the build from Build.cs and guess at results by pattern-matching a large log. That is slow, expensive in tokens for an AI consumer, and easy to get confidently wrong — reporting "tests failed" when restore was what actually failed.

Outcome

A machine consumer can ask Fallout three questions and get answers as data:

  • What can this build do?
  • What would this run do?
  • What did this run do?

Plus two capabilities that make automated use safe and fast enough to be worth having: declared target effects, and target-level caching.

Scope
Capability Issue
Build model as data: describe --json, plan --json #642
Durable run summary plus semantic exit codes #643
Declared target effects, gated at plan time #644
Content-addressed target caching #647
MCP server as a standalone product #646

The MCP server is deliberately last. It is a thin layer over #642 (the build model as data) and #643 (the durable run summary), and building it first would mean screen-scraping the console output this milestone exists to replace.

Already tracked elsewhere

Structured console output is covered and is not re-filed here:

  • #391 (Serilog event core, Spectre console frame, NDJSON machine path) — the streaming half, with a concrete task list
  • #104 (AI-friendly terse and structured output modes) — the output-mode design and its open questions
  • #156 (IOutputSink extension point) — the plugin extension point these land on
Notes

Every item in this milestone is a serialisation of, or a gate on, a model the engine already has. None of them needs a new execution engine. Dogfooding them also pressure-tests the IOutputSink and related extension points before the plugin SDK (milestone #7) makes those shapes public API.

Lingua principale
C#
Stelle
169
Fork
21
Merge medio
3g 7h
PR unite (30g)
9

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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