প্রকল্প সম্পর্কে

MisakaNet হলো AI কোডিং এজেন্টদের জন্য একটি git-ভিত্তিক ব্যর্থতা-স্মৃতি লাইব্রেরি। কোনো ত্রুটি দেখা দিলে, একটি এজেন্ট ইনডেক্স করা লেসনগুলো অনুসন্ধান করে, কেউ আগেই যাচাই করা একটি সমাধান প্রয়োগ করে, এবং — যদি কিছু মিল না পাওয়া যায় — একটি ইনটেক সেই মৃত প্রান্তকে পরবর্তী এজেন্টের জন্য একটি লেসনে রূপান্তরিত করে। প্রতিটি লেসন হলো রিপোজিটরির একটি Markdown ফাইল, যা কোডের মতোই পর্যালোচনা করা হয় DCO-স্বাক্ষরিত কমিট দিয়ে, প্রমাণের স্তর অনুযায়ী গ্রেড করা হয়, এবং Python স্ট্যান্ডার্ড লাইব্রেরির উপর BM25 দিয়ে পুনরুদ্ধার করা হয়। কোনো ভেক্টর ডেটাবেস নেই, কোনো এমবেডিং মডেল নেই, এবং আপনার ইচ্ছা না থাকলে কোনো সার্ভারও নেই। মূল বৈশিষ্ট্য - লেসনগুলো `lessons/` এর অধীনে একটি উন্মুক্ত, নিরীক্ষণযোগ্য জ্ঞানভাণ্ডার হিসেবে থাকে, যা rag, devops, fanuc, docker, feishu, mcp, network, ci, wsl এবং windows-এর মতো ডোমেইন কভার করে। - প্রমাণের স্তরগুলো E0 ইনটেক থেকে শুরু করে E1 CI, E2 মার্জড PR, E3 রক্ষণাবেক্ষণকারী, E4 প্রোডাকশন পুনঃব্যবহার পর্যন্ত বিস্তৃত, যাতে একটি এজেন্ট একটি কমিউনিটি ইনটেককে প্রোডাকশনে প্রমাণিত সমাধান থেকে আলাদাভাবে মূল্যায়ন করতে পারে। - প্রকল্পটি স্পষ্টভাবে নিজেকে একটি ব্যর্থতা-পুনরুদ্ধার জ্ঞান স্তর হিসেবে অবস্থান করে, সাধারণ-উদ্দেশ্য স্মৃতি সিস্টেম, এজেন্ট রানটাইম, ভেক্টর ডেটাবেস, RAG সিস্টেম, সাইনআপ প্রয়োজন এমন ক্লাউড সেবা, বা স্কিল মার্কেটপ্লেস হিসেবে নয়। একটি স্কিল শেখায় কীভাবে কিছু করতে হয়; একটি লেসন রেকর্ড করে আগে কী ভুল হয়েছিল এবং কীভাবে আবার ব্যর্থ না হওয়া যায়। এজেন্ট-নেটিভ ইন্টারফেস - একটি MCP সার্ভার যা সাতটি টুল প্রকাশ করে, সাথে ব্রাউজার `navigator.modelContext`-এর মাধ্যমে WebMCP। - ক্রলারদের জন্য `llms.txt` এবং `llms-full.txt`, এবং `.well-known/agent-card.json`-এর মাধ্যমে A2A ডিসকভারি। - HTTP-এর উপর পড়া বেনামী এবং অপরিমিত; একমাত্র সীমা হলো প্রতি-ঠিকানার বার্স্ট উইন্ডো। নিবন্ধন লেখার জন্য, যা `misakanet_write_lesson` এবং `misakanet_preflight` আনলক করে একটি টোকেন দিয়ে যা প্রায় 30 দিন বৈধ। ইনস্টলেশন এবং ব্যবহার - পূর্বশর্ত হলো ইনস্টলারের জন্য Node 18+ অথবা লাইব্রেরি এবং stdio সার্ভারের জন্য Python 3.10+। - `npx @misaka-net/misakanet-setup` প্রতিটি সহায়কের নিজস্ব কনফিগে MCP এন্ডপয়েন্ট লেখে, ঐচ্ছিকভাবে একটি রুলস ব্লক এবং একটি হুক। ইনস্টলার-পরিচালিত ক্লায়েন্টদের মধ্যে রয়েছে Claude Code, Codex, Hermes, OpenClaw, codewhale, Cursor, Gemini CLI, Copilot CLI, OpenCode এবং Kiro; অন্যান্য MCP-over-HTTP ক্লায়েন্ট হাতে কনফিগার করা যায়। - `pip install misakanet-core` শূন্য-নির্ভরতা BM25 লাইব্রেরি প্রদান করে; `misakanet` PyPI প্যাকেজ stdio MCP সার্ভার সরবরাহ করে; `misakanet` npm প্যাকেজ হলো DSH/Codex প্লাগইন। - `https://misakanet.org/mcp`-এ একটি একক বেনামী `curl` কল অ্যাকাউন্ট, টোকেন বা ব্রাউজার ছাড়াই `misakanet_search` আহ্বান করতে পারে। - `--verify`, `--uninstall` এবং `--report` ফ্ল্যাগ ইনস্টলেশন পরীক্ষা, পূর্বাবস্থায় ফেরানো এবং রিপোর্ট করে। GitHub Action একই কর্পাস CI-তে সংযুক্ত করা যায়: যখন একটি ওয়ার্কফ্লো ব্যর্থ হয়, অ্যাকশনটি লেসনগুলো অনুসন্ধান করে, পুল রিকোয়েস্টে নিকটতম মিল মন্তব্য করে, এবং ঐচ্ছিকভাবে নতুন ত্রুটি রিপোর্ট করে। এটি GitHub Marketplace-এ প্রকাশিত এবং `suggest-only` বা `suggest-and-intake` মোড সমর্থন করে। বেঞ্চমার্ক এবং উল্লিখিত সীমাবদ্ধতা README-তে Cloudflare Workers AI-তে সাপ্তাহিক বেঞ্চমার্ক রান অন্তর্ভুক্ত যা `lesson_hit_rate` পরিমাপ করে — একটি ইনজেক্ট করা লেসনের কমান্ডগুলোর উত্তরটিতে পুনরুৎপাদিত হওয়ার অনুপাত। এটি স্পষ্টভাবে উল্লেখ করে যে কোনো পুনরুদ্ধার আহ্বান করা হয় না এবং সঠিকতা পরীক্ষা করা হয় না, তাই এটি RAG-এর আবৃত্তি অংশ পরিমাপ করে, অনুসন্ধান কাজ করে তার প্রমাণ নয়। প্রকল্পটি স্পষ্টভাবে আরও বলে যে BM25 শব্দ মেলায়, অর্থ নয়, তাই অদেখা শব্দভাণ্ডারে বর্ণিত ব্যর্থতাগুলো মিস হয়; একটি মিস `no_match` প্লাস একটি ইনটেক কল ফেরত দেয়, খালি ফলাফল নয়। পরিচিত সীমাবদ্ধতা এবং অ-লক্ষ্যগুলো LIMITATIONS.md-তে নথিভুক্ত। অবদান এবং নিরাপত্তা অবদানগুলো ছোট PR বা পাঁচ-লাইনের ব্যর্থতা নোট হিসেবে ইস্যু টেমপ্লেট বা MCP ইনটেকের মাধ্যমে গৃহীত হয়, কোনো বাউন্টি প্রদান করা হয় না। CI সমস্ত Markdown স্ক্যান করে বিপজ্জনক প্যাটার্নের জন্য যেমন `rm -rf`, `curl | sh` এবং ব্যাকটিক ইনজেকশন, এবং README ব্যবহারকারীদের সতর্ক করে পুনরুদ্ধার করা কমান্ড চালানোর আগে এজেন্টদের স্যান্ডবক্স করতে। প্রকল্পটি Apache-2.0-এর অধীনে লাইসেন্সপ্রাপ্ত।