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PD-295 — Décomposition step 6a

Stratégie : séquentiel (4 waves)

Projet 100% Python (pas de TypeScript). 9 modules répartis en 4 waves séquentielles.

Wave 1 — Foundation (data-format)

Task Module Agent Fichiers Dépendances
T1 data-format agent-developer scripts/lib/data_format.py, scripts/lib/jsonl_atomic.py aucune

Wave 2 — Indexers (B1 + B2)

Task Module Agent Fichiers Dépendances
T2 veille-indexer (B1) agent-developer scripts/collect-veille.py, scripts/index-veille.py T1
T3 veille-search agent-developer scripts/search-veille.py, .claude/commands/veille-search.md T2
T4 clarifications-store (B2) agent-developer scripts/collect-clarifications.py, scripts/index-clarifications.py T1
T5 clarifications-search agent-developer scripts/search-clarifications.py, .claude/commands/clarifications.md T4

Wave 3 — Scoring + Lifecycle (B3 + B4)

Task Module Agent Fichiers Dépendances
T6 scoring (B3) agent-developer scripts/compute-reuse-scores.py T1
T7 lifecycle (B4) agent-developer scripts/learnings-lifecycle.py T6, T1

Wave 4 — Injection + Glue (B5)

Task Module Agent Fichiers Dépendances
T8 injection (B5) agent-developer scripts/gov-learnings-inject-unified.py T3, T5, T7
T9 gov-step-0-glue + reindex-all agent-developer .claude/commands/gov-step-0.md (patch), scripts/reindex-all.py (patch) T8

parallelization

mode: sequential
reason: "Projet Python scripts, pas de build TS, 1 seul repo, dépendances linéaires entre waves"
waves:
  - [T1]
  - [T2, T3, T4, T5]
  - [T6, T7]
  - [T8, T9]

Contraintes

  • Tous les scripts sont des clones/adaptations de scripts/index-learnings.py, scripts/search-learnings.py, scripts/collect-specs.py
  • Embeddings via Ollama nomic-embed-text (768 dim) sur IA-Server 192.168.1.82
  • FAISS index format identique à l'existant (data/learnings-index.faiss)
  • Pas de TypeScript, pas de build, pas de linter — validation = python3 script.py --help retourne 0