saga

S.A.G.A. (Story Analysis, Generation, and Archives) se describe como una inteligencia narrativa consciente del canon para el análisis, la recuperación, las líneas temporales y la generación de historias. En lugar de ser una única aplicación monolítica, el proyecto está organizado como una colección de runtimes reutilizables impulsados por contratos. Qué hace El README establece que S.A.G.A. analiza libros fuente para convertirlos en un canon respaldado por evidencia, genera historias y activos visuales fundamentados, sintetiza audiolibros auditados y empaqueta artefactos de lanzamiento. La ruta de orquestación de producción se documenta como una secuencia: ingestión de fuentes y base de análisis; resolución de identidad de Modal XCore LitBank; extracción del canon; modelado de personajes y mundo; planificación de la generación; generación narrativa y soporte semántico; generación visual y QA de imágenes; síntesis de audiolibros y QA de transcripción; y finalmente, reporte de EPUB, manifiesto, linaje y calificación. Arquitectura El árbol de fuentes activo tiene cuatro superficies principales: - packages/ — paquetes de runtime independientes que cubren agentes, razonamiento, recuperación, persistencia, ejecución, identidad, generación de medios, observabilidad, linaje, calificación y despliegue. - integrations/ — implementaciones de proveedores para ComfyUI, Kokoro TTS y XCore LitBank en Modal. - apps/dashboard_api/ — una superficie de control y consulta sin estado basada en FastAPI. - apps/dashboard_pro/ — un panel de operador en React. Supabase Postgres, pgvector y el almacenamiento de objetos actúan como proveedores de persistencia detrás de packages/persistence_runtime. La ejecución de LangGraph es gestionada por packages/agent_runtime. Las credenciales del proveedor permanecen en los almacenes de persistencia o de secretos de despliegue y se inyectan en los runtimes en lugar de comprometerse en el control de versiones. Una decisión de diseño notable es que una implementación anterior se mantiene como material de referencia inerte en backup/reference/. El código activo tiene prohibido importarlo, y este límite se impone mediante una prueba automatizada de límite de arquitectura. Archivos de documentación adicionales cubren la arquitectura de almacenamiento y una auditoría de endurecimiento de la arquitectura. Flujo de trabajo de desarrollo Las dependencias de Python están bloqueadas con uv, y los comandos documentados son: uv sync --frozen --extra dev uv run pytest -q El desarrollo del panel se maneja con npm ci, npm test -- --run y npm run build dentro de apps/dashboard_pro. La API se inicia con uv run saga-runtime-api después de configurar el entorno de Supabase. Producción y operaciones La topología de producción y las operaciones residen en deploy/production/ y están documentadas en docs/deployment_operations.md. El despliegue se divide en procesos separados para API, workers, scheduler, observabilidad, frontend, migraciones y un recolector de telemetría. Se proporciona un flujo de trabajo de docker compose para la validación de la configuración y el inicio. Las imágenes base de los contenedores y el recolector de OpenTelemetry están anclados por digest. El CI publica imágenes de runtime y del panel desde la rama principal, rechaza etiquetas de versión existentes, crea atestaciones de procedencia y almacena un manifiesto de lanzamiento que contiene el commit y los digests de las imágenes. La promoción a producción se describe como un sistema que falla cerrado a menos que el manifiesto de despliegue tenga una procedencia de fuente comprometida y limpia. Índice de documentación El README remite a docs/system_agent_roadmap.md y docs/production_qualification.md para el estado de implementación y calificación, además de referencias operativas sobre despliegue (construcción, despliegue, reversión, respaldo, recuperación), propiedad de secretos de runtime, contratos de almacenamiento y límites de proveedores, orquestación de extremo a extremo, evidencia de calificación de libros reales aceptada y la auditoría de integridad de la arquitectura. Evaluación El repositorio se entiende mejor como infraestructura para la producción de historias fundamentadas y conscientes del canon: combina la recuperación y la resolución de identidad sobre libros fuente con etapas de generación de texto, imágenes y audio, y finaliza con el empaquetado de lanzamientos y un CI orientado a la procedencia. El README se centra intensamente en los detalles de la arquitectura y los contratos operativos y no publica afirmaciones de calidad o benchmarks; las declaraciones de capacidad deben leerse junto con la documentación de calificación a la que hace referencia.