saga

S.A.G.A. (Story Analysis, Generation, and Archives) é descrito como uma inteligência narrativa consciente do cânone para análise, recuperação, linhas do tempo e geração de histórias. Em vez de uma única aplicação monolítica, o projeto é organizado como uma coleção de runtimes reutilizáveis orientados a contratos. O que ele faz O README afirma que o S.A.G.A. analisa livros de origem em um cânone apoiado por evidências, gera histórias fundamentadas e ativos visuais, sintetiza audiolivros auditados e empacota artefatos de lançamento. O caminho de orquestração de produção é documentado como uma sequência: ingestão de fonte e fundação de análise; resolução de identidade Modal XCore LitBank; extração de cânone; modelagem de personagens e mundo; planejamento de geração; geração narrativa e suporte semântico; geração visual e QA de imagem; síntese de audiolivro e QA de transcrição; e, finalmente, relatório de EPUB, manifesto, linhagem e qualificação. Arquitetura A árvore de fontes ativa possui quatro superfícies primárias: - packages/ — pacotes de runtime independentes cobrindo agentes, raciocínio, recuperação, persistência, execução, identidade, geração de mídia, observabilidade, linhagem, qualificação e implantação. - integrations/ — implementações de provedores para ComfyUI, Kokoro TTS e XCore LitBank no Modal. - apps/dashboard_api/ — uma superfície de controle e consulta FastAPI sem estado. - apps/dashboard_pro/ — um dashboard de operador em React. Supabase Postgres, pgvector e armazenamento de objetos atuam como provedores de persistência por trás de packages/persistence_runtime. A execução do LangGraph é de responsabilidade de packages/agent_runtime. As credenciais do provedor permanecem em lojas de segredos de persistência ou implantação e são injetadas nos runtimes, em vez de serem commitadas no controle de versão. Uma decisão de design notável é que uma implementação anterior é mantida como material de referência inerte em backup/reference/. O código ativo é proibido de importá-lo, e esse limite é aplicado por um teste automatizado de limite de arquitetura. Arquivos de documentação adicionais cobrem a arquitetura de armazenamento e uma auditoria de endurecimento de arquitetura. Fluxo de desenvolvimento As dependências de Python são travadas com uv, e os comandos documentados são: uv sync --frozen --extra dev uv run pytest -q O desenvolvimento do dashboard é tratado com npm ci, npm test -- --run e npm run build dentro de apps/dashboard_pro. A API é iniciada com uv run saga-runtime-api após a configuração do ambiente Supabase. Produção e operações A topologia de produção e as operações residem em deploy/production/ e são documentadas em docs/deployment_operations.md. A implantação é dividida em processos separados para API, workers, agendador, observabilidade, frontend, migrações e um coletor de telemetria. Um fluxo de docker compose é fornecido para validação de configuração e inicialização. As imagens base de container e o coletor OpenTelemetry são fixados por digest. O CI publica imagens de runtime e dashboard da branch main, recusa tags de versão existentes, cria atestações de proveniência e armazena um manifesto de lançamento contendo o commit e os digests da imagem. A promoção para produção é descrita como "fail closed", a menos que o manifesto de implantação possua proveniência de fonte commitada limpa. Índice de documentação O README aponta para docs/system_agent_roadmap.md e docs/production_qualification.md para status de implementação e qualificação, além de referências operacionais sobre implantação (build, rollout, rollback, backup, recuperação), propriedade de segredos de runtime, contratos de armazenamento e limites de provedor, orquestração de ponta a ponta, evidências de qualificação de livros reais aceitas e a auditoria de integridade da arquitetura. Avaliação O repositório é melhor compreendido como infraestrutura para produção de histórias fundamentadas e conscientes do cânone: ele combina recuperação e resolução de identidade sobre livros de origem com estágios de geração para texto, imagens e áudio, finalizando com empacotamento de lançamento e CI orientado à proveniência. O README é denso em detalhes de arquitetura e contratos operacionais e não publica alegações de benchmark ou qualidade; as declarações de capacidade devem ser lidas em conjunto com a documentação de qualificação referenciada.