Update Python library to support AI Dark Factory agent requirements
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
調査の方向性
Read projects/ai-dark-factory-gitea-fork.md and docs/terraphim-agent-command-reference.md first, then identify the existing Python bindings and terraphim-agent CLI entry points. Done means the four requested classes and operations work for all listed agents, with documentation examples and unit tests covering them.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Background
Building an AI Dark Factory with 10 specialized agents maintaining a Gitea fork. Each agent needs to capture learnings and interact with the Terraphim knowledge graph.
Current State
- terraphim-agent CLI (Rust) works well: search, learn capture, query, list
- Python wrapper needed for agent integration
- Current Python bindings limited
Requirements
1. Agent Learning Capture
Each of 10 agents needs:
2. Knowledge Graph Operations
3. Multi-Agent Coordination
4. Learning Audit
Agent-Specific Requirements
| Agent | Primary Use | Special Needs |
|---|---|---|
| Security Sentinel | CVE patterns | Vulnerability node types |
| Upstream Sync | Merge strategies | Git operation patterns |
| Extension Architect | AI optimizations | Model performance data |
| Test Guardian | Flaky test causes | Test pattern nodes |
| Code Reviewer | Security anti-patterns | Code pattern nodes |
| Scenario Tester | Chaos recovery | Failure pattern nodes |
| Product Development | Feature prioritization | Compound-RICE data |
| Release Engineer | Deployment patterns | Canary/rollback data |
| Market Research | Content performance | Engagement pattern nodes |
| Meta-Coordinator | Coordination patterns | Escalation pattern nodes |
Proposed API Design
Implementation Notes
- Backend: Can wrap existing Rust CLI via subprocess or use direct bindings
- Storage: JSONL files in /data/kg/ with optional graph database
- Performance: Agents run locally, low latency required (< 100ms)
- Concurrency: Multiple agents may write simultaneously
Acceptance Criteria
- AgentLearning class functional for all 10 agents
- KnowledgeGraph add_node/search working
- MultiAgentCoordination broadcast working
- LearningAudit spot_check working
- Documentation with examples
- Unit tests covering all classes
Timeline
Needed for AI Dark Factory Week 2-3 implementation.
Related
- AI Dark Factory plan: https://github.com/AlexMikhalev/cto-executive-system/blob/main/projects/ai-dark-factory-gitea-fork.md
- terraphim-agent CLI reference: https://github.com/AlexMikhalev/cto-executive-system/blob/main/docs/terraphim-agent-command-reference.md
- 主要言語
- Rust
- スター
- 62
- フォーク
- 5
- 平均マージ
- 2時間 27分
- マージ済み PR（30日）
- 1
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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