Skip to content

README.md

Latest commit

 

History

History
49 lines (33 loc) · 1.71 KB

README.md

File metadata and controls

49 lines (33 loc) · 1.71 KB

Feature: context-batching

Qué hace

Dos técnicas para escalar a entradas grandes:

  1. Batching — partir el trabajo en lotes que entran en la ventana de contexto, agrupando ítems relacionados.
  2. Incremental — reprocesar solo lo que cambió, usando fingerprints.

Por qué

Procesar un codebase grande o muchos ítems de una vez revienta el contexto y es caro. Lotear mantiene cada paso acotado; el reprocesado incremental hace que correr de nuevo sea casi gratis. Vuelve escalable algo como todo-audit sobre repos grandes.

Patrones

Batching

  • Agrupá ítems relacionados en el mismo lote (alta interdependencia juntos) para minimizar referencias cruzadas entre lotes.
  • Pasá un "mapa de vecinos" mínimo entre lotes (qué existe en otros lotes: rutas, símbolos) para que cada lote razone sin conocimiento global.
  • Procesá lote por lote; combiná al final (ver agent-pipeline para el merge).

Incremental con fingerprints

fingerprints.json: { "<ruta>": { "hash": "<sha256 del contenido>", "struct": [...] } }
  • Al re-correr, compará con git diff + el hash guardado.
  • Reprocesá solo los ítems cuyo hash (o estructura) cambió; saltá el resto.
  • Guardá el fingerprint actualizado tras procesar.

Integración

  1. Definí el criterio de agrupamiento de lotes (por carpeta, por grafo de imports, etc.).
  2. Generá los lotes con un script (ver bundled-scripts), no a mano.
  3. Mantené fingerprints.json en el datadir; consultalo antes de reprocesar.

Tests

Corré dos veces sin cambios → la segunda no reprocesa nada. Cambiá un ítem → solo ese se reprocesa.

Changelog

  • 1.0.0 — patrón de understand-anything (compute-batches, fingerprints, auto-update).