Cantieri aperti: differenze tra le versioni

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== Cantieri attivi ==
== Cantieri attivi ==
=== migrazione-aigw ===
''Aggiornato 2026-08-13 16:56 UTC'' — dominio: infrastruttura AI / gateway
; Obiettivo : Instradare ogni lavoro AI sul fornitore piu economico che lo sa fare, dal gateway
; Fatto (con prova) :
* VERIFICATO che il gateway aigw esiste ed e reale: systemd active su translator, /opt/aigw/aigw.py, calls.jsonl con 7 chiamate vere loggate fra cui oracolo-agent su glm-5.2 e client cc su deepseek-chat, con token in/out e costo
* LANCIATO in asincrono il censimento che mancava: job censimento_aigw, scripts/censimento_aigw.py. Cerca su VM, translator e media quali script usano ancora sk-or-v1, api.deepseek.com, openrouter.ai, dashscope, moonshot direttamente invece del gateway. Sola lettura, nessuna modifica. Esito in gs state/migrazione_aigw.json
* CHIUSO UN BUCO in chiusura.py: la regex dei rinvii copriva nella prossima sessione al singolare ma non nelle prossime sessioni al plurale, ne progressivamente, man mano, a tappe. Aggiunto anche il gruppo CODA: la coda della, li migro, restano da fare. Provato sul testo reale: ora pesca tutti e tre i punti piu la mancanza del contratto
* COST GUARD OPENROUTER ANALIZZATO: scattato 13/08 alle 18:45. NON per spesa eccessiva. Spesa giornaliera 1.33 su tetto 3.00, accelerazione 0.01 USD ogni 5 min. Ha scattato la condizione rest < CREDIT_MIN: credito residuo 4.99 contro soglia 5.00 USD. VERDETTO: guard APPROPRIATO, sta segnalando credito quasi esaurito non spreco. Spesa settimanale 35.68 USD
* Processi fermati dal guard: cita_service.py, svc oracle-agent, svc oracle-cita. Per riattivare: rm /opt/oracle/openrouter_guard.state
* PREZZI VERIFICATI 13/08/2026: Grok 4.6 uscito il 12/08 a 2.00 in / 6.00 out, contesto 500K, cache a 0.50. Grok 4.3 a 1.25/2.50 con contesto 1M. Grok 4.1 Fast a 0.20/0.50 con contesto 2M, il piu economico dei frontier. Grok Build 0.1 per codice a 1.00/2.00. ATTENZIONE: ogni tariffa RADDOPPIA sopra i 200K token di prompt
* OpenCode Zen: gateway curato senza ricarico, vende a costo e copre solo le commissioni di pagamento. Ricarica automatica di 20 USD sotto i 5. Alcuni modelli gratuiti a tempo (Grok Code Fast 1, DeepSeek V4 Flash). Endpoint compatibile OpenAI: opencode.ai/zen/v1
* LISTINO VIVO costruito: scripts/listino.py in cron alle 04:30. Legge i prezzi reali dal catalogo OpenRouter e sceglie, per ogni CLASSE DI LAVORO, il modello piu economico che soddisfa il requisito di contesto. Esito in gs state/listino_modelli.json
* CLASSI E VINCITORI AL 13/08: volume qwen3-8b 0.12/0.46, giudizio deepseek-chat 0.26/1.03, lungo glm-5.2 0.49/1.54, profondo glm-5.2 0.49/1.54, codice deepseek-chat 0.26/1.03. Costo misto calcolato come 75 per cento input piu 25 per cento output, il profilo dei nostri lavori
* SCOPERTO che il gateway aigw ha GIA un instradamento opencode (provider, opencode_models, oc_cost): era gia stato aggiunto
* SCOPERTO che Grok 4.1 Fast a 0.20/0.50 NON e su OpenRouter, esiste solo sullAPI xAI diretta. Ma non serve: qwen3-8b costa meno
* Su OpenRouter xAI offre: grok-4.6 e 4.5 a 2.00/6.00 ctx 500K, grok-4.3 e 4.20 a 1.25/2.50 ctx 1M e 2M, grok-build-0.1 a 1.00/2.00
* ATTENZIONE: le tariffe xAI RADDOPPIANO sopra i 200K token di prompt, e con contesti da 1-2M e facile inciamparci
; Provato ed escluso :
* Migrare gli script automaticamente senza prima censirli: circa 14 sul VM era una stima, non una lista. Il censimento produce la lista vera con quali girano da cron
* Ruotare le chiavi provider prima che lultimo client sia migrato: spacca i non migrati
* Alzare CREDIT_MIN o disattivare il guard per far ripartire i servizi: nasconderebbe il problema vero, che e il credito in esaurimento
* Passare tutto a Grok 4.6 per riflesso: costa il doppio in uscita rispetto a Grok 4.3, ed e posizionato per codice e agenti non per uso generale
* Passare a Grok 4.6 per riflesso: 2.00/6.00 contro 1.25/2.50 del 4.3, e il doppio in uscita per un modello posizionato su codice e agenti
* Aprire una fatturazione xAI diretta per Grok 4.1 Fast: qwen3-8b su OpenRouter costa gia meno
; Prossimo passo :
* Collegare gli alias di classe al gateway: gli script chiedono volume o giudizio invece del nome del modello, cosi cambiare fornitore e una riga nel listino e non 289 modifiche
* Misurare il risparmio reale su una settimana confrontando calls.jsonl prima e dopo
=== harness-standard ===
=== harness-standard ===
''Aggiornato 2026-08-13 16:45 UTC'' &mdash; dominio: architettura / knowledge base
''Aggiornato 2026-08-13 17:45 UTC'' &mdash; dominio: architettura / knowledge base


; Obiettivo : Sostituire il MASTER READ ORDER monolitico con un harness gerarchico e togliere Marco dal ruolo di loop di esecuzione
; Obiettivo : Sostituire il MASTER READ ORDER monolitico con un harness gerarchico e togliere Marco dal ruolo di loop di esecuzione
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* PROVA: piano con modulo python mancante, il riparatore ha riconosciuto pacchetto_python_mancante, verificato lo spazio, tentato linstallazione da PyPI
* PROVA: piano con modulo python mancante, il riparatore ha riconosciuto pacchetto_python_mancante, verificato lo spazio, tentato linstallazione da PyPI
* DIFETTO TROVATO E CORRETTO: i comandi con pipe mascheravano il codice di uscita (pip falliva ma risultava rc 0). Aggiunto set -o pipefail
* DIFETTO TROVATO E CORRETTO: i comandi con pipe mascheravano il codice di uscita (pip falliva ma risultava rc 0). Aggiunto set -o pipefail
* LA v7.11 HA FUNZIONATO: la chat ChatGPT ha letto il Master aggiornato, riconosciuto che la sua automazione precedente era basata sulla v7.9, rifiutato di prendere un DONE come prova, e dichiarato PARZIALE invece di fingere. Comportamento corretto
* MA ha riportato DNS del Command Center non risolvibile. VERIFICATO: il CC risponde 200, DNS 34.143.75.2. Il guasto era dal suo lato
* CAUSA NEL MIO TESTO: lAppendice A diceva POST /vm/exec-direct e ChatGPT lo interpretava come chiamata HTTP dal proprio sandbox di codice, che NON HA RETE. La sua unica uscita e il connettore MCP del Command Center
* SECONDA CAUSA misurata adesso: il primo colpo sul CC dopo inattivita impiega 26 secondi (cold start Cloud Run). Con un timeout corto sembra morto
* MASTER v7.12 pubblicata: Appendice A ora apre con DA DOVE ESCI VERSO IL COMMAND CENTER. ChatGPT usa cc_vm_exec e gli altri strumenti del connettore, non curl. Se non li vede, il connettore non e attivo e lo deve dire invece di provare HTTP. Aggiunto lavviso sul cold start con timeout minimo 60 secondi e una riprova prima di concludere. Verificato su canonico e txt, id 15cgM5o5RgKV87XHkTmvtOaZp4LGodSxr
; Provato ed escluso :
; Provato ed escluso :
* Adottare ahar / agentharnesses-cli: presuppone Claude Code su repo locale, Marco lavora da smartphone via route CC
* Adottare ahar / agentharnesses-cli: presuppone Claude Code su repo locale, Marco lavora da smartphone via route CC
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* Inventare la lista dei guasti: e stata estratta dai 51 learnings e dai sintomi realmente registrati
* Inventare la lista dei guasti: e stata estratta dai 51 learnings e dai sintomi realmente registrati
* Mettere il manuale nel codice: sta su GCS cosi si estende senza modificare il riparatore
* Mettere il manuale nel codice: sta su GCS cosi si estende senza modificare il riparatore
* Dare per buono un DNS non risolvibile riferito da un modello: il CC risponde 200 da qui. Prima di credere a un guasto, verificarlo dal proprio lato
; Prossimo passo :
; Prossimo passo :
* Misurare su riparazioni reali quante volte il manuale interviene e quante passano dal consenso
* Ridare la v7.12 alla chat ChatGPT e vedere se parte usando il connettore
* Aggiungere le nuove riparazioni al manuale ogni volta che se ne scopre una
* Collegare gli alias di classe del listino al gateway
* Aggiungere lo schema completo al Master
* Completare migrazione dei 289 script
 
=== migrazione-aigw ===
''Aggiornato 2026-08-13 16:56 UTC'' &mdash; dominio: infrastruttura AI / gateway
 
; Obiettivo : Instradare ogni lavoro AI sul fornitore piu economico che lo sa fare, dal gateway
; Fatto (con prova) :
* VERIFICATO che il gateway aigw esiste ed e reale: systemd active su translator, /opt/aigw/aigw.py, calls.jsonl con 7 chiamate vere loggate fra cui oracolo-agent su glm-5.2 e client cc su deepseek-chat, con token in/out e costo
* LANCIATO in asincrono il censimento che mancava: job censimento_aigw, scripts/censimento_aigw.py. Cerca su VM, translator e media quali script usano ancora sk-or-v1, api.deepseek.com, openrouter.ai, dashscope, moonshot direttamente invece del gateway. Sola lettura, nessuna modifica. Esito in gs state/migrazione_aigw.json
* CHIUSO UN BUCO in chiusura.py: la regex dei rinvii copriva nella prossima sessione al singolare ma non nelle prossime sessioni al plurale, ne progressivamente, man mano, a tappe. Aggiunto anche il gruppo CODA: la coda della, li migro, restano da fare. Provato sul testo reale: ora pesca tutti e tre i punti piu la mancanza del contratto
* COST GUARD OPENROUTER ANALIZZATO: scattato 13/08 alle 18:45. NON per spesa eccessiva. Spesa giornaliera 1.33 su tetto 3.00, accelerazione 0.01 USD ogni 5 min. Ha scattato la condizione rest < CREDIT_MIN: credito residuo 4.99 contro soglia 5.00 USD. VERDETTO: guard APPROPRIATO, sta segnalando credito quasi esaurito non spreco. Spesa settimanale 35.68 USD
* Processi fermati dal guard: cita_service.py, svc oracle-agent, svc oracle-cita. Per riattivare: rm /opt/oracle/openrouter_guard.state
* PREZZI VERIFICATI 13/08/2026: Grok 4.6 uscito il 12/08 a 2.00 in / 6.00 out, contesto 500K, cache a 0.50. Grok 4.3 a 1.25/2.50 con contesto 1M. Grok 4.1 Fast a 0.20/0.50 con contesto 2M, il piu economico dei frontier. Grok Build 0.1 per codice a 1.00/2.00. ATTENZIONE: ogni tariffa RADDOPPIA sopra i 200K token di prompt
* OpenCode Zen: gateway curato senza ricarico, vende a costo e copre solo le commissioni di pagamento. Ricarica automatica di 20 USD sotto i 5. Alcuni modelli gratuiti a tempo (Grok Code Fast 1, DeepSeek V4 Flash). Endpoint compatibile OpenAI: opencode.ai/zen/v1
* LISTINO VIVO costruito: scripts/listino.py in cron alle 04:30. Legge i prezzi reali dal catalogo OpenRouter e sceglie, per ogni CLASSE DI LAVORO, il modello piu economico che soddisfa il requisito di contesto. Esito in gs state/listino_modelli.json
* CLASSI E VINCITORI AL 13/08: volume qwen3-8b 0.12/0.46, giudizio deepseek-chat 0.26/1.03, lungo glm-5.2 0.49/1.54, profondo glm-5.2 0.49/1.54, codice deepseek-chat 0.26/1.03. Costo misto calcolato come 75 per cento input piu 25 per cento output, il profilo dei nostri lavori
* SCOPERTO che il gateway aigw ha GIA un instradamento opencode (provider, opencode_models, oc_cost): era gia stato aggiunto
* SCOPERTO che Grok 4.1 Fast a 0.20/0.50 NON e su OpenRouter, esiste solo sullAPI xAI diretta. Ma non serve: qwen3-8b costa meno
* Su OpenRouter xAI offre: grok-4.6 e 4.5 a 2.00/6.00 ctx 500K, grok-4.3 e 4.20 a 1.25/2.50 ctx 1M e 2M, grok-build-0.1 a 1.00/2.00
* ATTENZIONE: le tariffe xAI RADDOPPIANO sopra i 200K token di prompt, e con contesti da 1-2M e facile inciamparci
; Provato ed escluso :
* Migrare gli script automaticamente senza prima censirli: circa 14 sul VM era una stima, non una lista. Il censimento produce la lista vera con quali girano da cron
* Ruotare le chiavi provider prima che lultimo client sia migrato: spacca i non migrati
* Alzare CREDIT_MIN o disattivare il guard per far ripartire i servizi: nasconderebbe il problema vero, che e il credito in esaurimento
* Passare tutto a Grok 4.6 per riflesso: costa il doppio in uscita rispetto a Grok 4.3, ed e posizionato per codice e agenti non per uso generale
* Passare a Grok 4.6 per riflesso: 2.00/6.00 contro 1.25/2.50 del 4.3, e il doppio in uscita per un modello posizionato su codice e agenti
* Aprire una fatturazione xAI diretta per Grok 4.1 Fast: qwen3-8b su OpenRouter costa gia meno
; Prossimo passo :
* Collegare gli alias di classe al gateway: gli script chiedono volume o giudizio invece del nome del modello, cosi cambiare fornitore e una riga nel listino e non 289 modifiche
* Misurare il risparmio reale su una settimana confrontando calls.jsonl prima e dopo


=== benchmark-visibilita-ai ===
=== benchmark-visibilita-ai ===