portfolio-optimiser/CLAUDE.md

portfolio-optimiser

Kontekst

Generisk, åpent Python-rammeverk på Microsoft Agent Framework (MAF) som finner kostnadsbesparelser INNI hvert prosjekt i en portefølje av uavhengige prosjekter. Multi-agent samarbeid genererer kandidat-tiltak; en obligatorisk deterministisk validator avgjør verdiene; fageksperter vurderer via HITL, og systemet lærer av dommene. Publiseres på Forgejo for alle som har MAF.

Bakgrunn og beslutninger: research (§15 implementeringsregister), plan. Løpende state: STATE.md (local-only).

Stack

Python ≥3.10. MAF (agent-framework-core 1.9.0). Pakkehåndtering: uv. To backend-profiler: Azure/Foundry (full) + lokal (fallback).

Konvensjoner

• Type hints overalt (mypy der mulig). Pydantic for validering/IR.
• ruff for lint+format. pytest for test.
• Modell-valg som konfig (modell-map rolle→Foundry-deployment), ikke spredt i kode.
• Metode kodifiseres som Agent Skill (agentskills.io: SKILL.md + scripts/ + references/).
• Datatilgang: in-process FunctionTool er default-sømmen i kjørestien; MCP er extension point, demonstrert via build_mcp_server (datasource.py) men ikke wiret inn i kjørestien. Data-source-konfig JSON-Schema-validert, fail-fast.

Kommandoer

• Sync: uv sync
• Test: uv run pytest
• Lint: uv run ruff check . + uv run ruff format .
• Type: uv run mypy src

Arbeidsflyt (invarianter)

• Rent teknisk rammeverk: deployer eier DPIA/ROS/behandlingsformål. Bygg IKKE compliance-funksjoner — kun tekniske forutsetninger (lokal-only, provenance, ingen stille egress) + disclaimer.
• 90%-prinsipp: bygg den generiske kjernen + tydelige extension points; jakt IKKE de siste 10 %.
• Deterministisk validator er obligatorisk og blokkerende — aldri valgfri plugin.
• Framework-nøytral kontekst-søm: OKF-bundle-navigasjon (okf.py) og den delte shared/-kjernen er ren stdlib — null agent_framework/mcp-import, så samme bundles konsumeres uendret av begge stacker (D7-portabel). Håndhevet av tests/test_okf.py::test_okf_is_maf_free; importér aldri MAF inn i kontekst-laget.
• OKF-navigert bundle-kontekst (ikke stuffing): på bundle-stien bygges agent-lese-konteksten ved å NAVIGERE bundelen (okf.bundle_context: index + frontmatter + cross-links, progressiv disclosure) — aldri keyword-chunk-stuffing (målbilde §2/§4). type: verdict-laget ekskluderes fra denne konteksten: tidligere dommer når hypotese-prompten KUN via den gatede ExpeL-folden. Load-bearing: test_bundle_context_excludes_verdict_layer + empty-store-kontrollen i test_step1_expel_loadbearing.py (realiseringssignalet lekker aldri inn via kontekst).
• Stoppkriterier + budsjett-tak påkrevd ved oppstart (fail-fast, aldri ubegrenset loop).
• Group Chat maker-checker som debatt-default (IKKE Magentic, som er eksperimentell).
• To falsifiserere, samme kandidat (Steg 3/4, målbilde §2/§6): den deterministiske validatoren gater tallene (blokkerende), checkeren gater resonnementet. Checkeren avslutter turen med en VERDICT: APPROVE / VERDICT: REJECT — <grunn>-linje; et eksplisitt avslag blokkerer et ellers validert forslag (run_project overflater begge debatt-deltakere via output_from=agents og overstyrer utfallet til en checker-kilde-Rejection). Gaten er opt-in-reject (fail-open ved manglende markør), og provenance.validator_decision forblir ærlig — den speiler KUN validatoren, aldri checkeren (de to falsifisererne blandes aldri). Load-bearing: tests/test_checker_gate_loadbearing.py blir rød ved BEGGE detach-punkt (revert output_from, eller fjern override). Checkeren «må faktisk gate, ELLER vi slutter å kalle det maker-checker».
• Informert forbedring, bundet (Steg 5, målbilde §5/§7): generate_via_llms ytre max_attempts-løkke er ikke lenger blind — validatorens forrige Rejection.reason mates inn i neste forsøks prompt (_build_messages(prior_rejection=...)), så proposeren korrigerer i stedet for å gjenta. Kun den mest-nylige falsifiseringen (last, ikke akkumulert), kun grunnen (aldri forrige proposal-JSON), under EKSISTERENDE tak (meter.tick_round + max_attempts — ingen ny løkke; «forbedre til god nok» uten tak er forbudt). Eneste per-forsøk-falsifiserer her er validatoren; å seede generering med checker-kritikken er run-nivå og separat scoped (IKKE bygget her) — så koden påstår ikke mer enn den gjør. Load-bearing: tests/test_step5_refine_loadbearing.py blir rød når reason-injeksjonen detaches (utfallet flipper aldri + reason-verbatim-asserten faller); kontrollen beviser at løkka forblir bundet.
• Lang/async fil-løkke (Steg 7, målbilde §3/§7): run_project(verdict_dir=...) er den lange tilbakemeldings-tidsskalaen — en ekspert/persona dropper en verdict-fil (vanlig JSON, RAW-laget per §10 R2) i en inbox-mappe ETTER en kjøring, og en separat, senere kjøring load_verdicts_from_dir → store.add merger den inn FØR Steg-1-folden (ingen endring i folden), så dommen når neste hypotese. Rolledeling (§3, ufravikelig): systemet LESER mappa; eksperten/personaen SKRIVER den — run_project persisterer ALDRI sin egen fangede dom tilbake (det er outbox/Steg 8). Merge, aldri erstatt (run_portfolio-tråding intakt); tolerant last (manglende mappe / fremmede / halvskrevne filer hoppes over, ikke raises — RAW-lag, kontrast okf.load_ir_projections fail-fast); id leses verbatim, re-mintes aldri. write_verdict er den offentlige authoring-primitiven (persona/test + framtidig Steg 8), men wires IKKE inn i run_project. Load-bearing: tests/test_step7_async_loop_loadbearing.py — en dom droppet etter Run A MÅ nå Run B's prompt (Run B bruker FERSK store → overføringen er fil-løkka, ikke in-memory-carryover); tom-inbox-kontroll beviser kausalitet. Markør = realiseringsverdi som finnes ingen steder i bundelen (ikke frøets 0.82).
• Gated wiki-promotering (Steg 8, målbilde §3/§6/§7): når en ekspert/persona GODKJENNER et utfall, løfter verdicts.promote_verdict det fra RAW output-laget inn i kontekst-laget (OKF-bundelen) som en type: verdict-konseptfil, navigerbar av neste kjørings seed_store_from_bundle. Gaten er fail-closed: en ikke-godkjent dom (decision ∉ {approved, approved_with_adjustment}) raiser PromotionRefused og skriver/linker INGENTING — kun menneske/persona-godkjent kunnskap når wikien, aldri rå agent-output (selv-forurensning). Provenance-stemplet (hvem/eksperiment/når; timestamp er påkrevd keyword, ingen wall-clock-default → deterministisk). OKF-skriveren bor i okf.py og er ren stdlib (D7-portabel, MAF-fri — håndhevet av test_okf_is_maf_free); navigasjon følger KUN index-cross-links, så promote_verdict linker filen i index.md via en NØYTRAL label (ellers lekker signalet inn i index_summary→bundle_context utenom gaten). R4 = valgfri+gated: promote_verdict er en offentlig opt-in-primitiv, wires IKKE inn i run_project (speiler write_verdict — systemet leser; gaten/personaen promoterer). Ærlighets-grenser: promotert fil er MINIMAL (læringssignal kun som description/body-prosa, reproduserer ikke seedens strukturerte realization_rate o.l.); id = læringsnøkkel, så to godkjenninger om samme kandidat deler filnavn (last-write-wins, som write_verdict) — wikien vokser én kuratert fil per distinkt kandidat, ikke per dom-hendelse. Load-bearing-trio (tests/test_step8_promotion_loadbearing.py): gaten avviser ikke-godkjent dom (RØD uten gate); godkjent dom er navigerbar (RØD når link_in_index detaches); promotert signal holdes ute av bundle_context (RØD når en beskrivende index-label lekker det inn). Index-RMW er ikke-atomisk (enprosess-MVP).
• Kostnadsdisiplin: utvikle primært på lokal profil (gratis); Foundry/Azure (privat tenant finnes) kun til målrettet, minimal verifisering; billigste modeller + små syntetiske data + harde token-tak. Ingen tunge test-kjøringer.
• Offline simulering = primært metode-bevis (kostnadsdrevet, erstatter §11.8): operatøren kjører IKKE MAF mot ekte modell (verken Azure/Foundry eller Ollama — API for begge repoene er for kostbart privat). portfolio_optimiser.simulation driver run_project med en SKRIPTET syntetisk chat-klient (ScriptedChatClient på OpenAIChatCompletionClient — IKKE bare BaseChatClient, ellers no-op-er BudgetMiddleware) over to kjøringer adskilt av en promotering, og viser at læringssløyfa lukkes: Run A's godkjente persona-dom (markør fraværende fra bundelen) → promote_verdict → re-seed → Run B's hypotese-prompt bærer markøren (tom-wiki-kontroll på Run A beviser kausalitet). Ærlighet (§1, ufravikelig): beviser plumbing + deterministisk ryggrad + at dataflyten lukkes — IKKE at en levende LLM ville produsert forslaget/dommen (skriptede stand-ins). Den genuine modell-atferd-sammenligningen lever på Claude-SDK-siden (minimal API-kjøring). Skriptet klient = MAF-side stillas, IKKE delt (shared/ forblir framework-nøytralt). Kjøres uv run python -m portfolio_optimiser.simulation. Load-bearing: tests/test_simulation_loadbearing.py blir RØD når promoteringen detaches.
• Delt ekspert-persona som Agent Skill (§8, framework-nøytral): ekspert-reviewer-personaen bor i shared/skills/expert-reviewer/ (SKILL.md + references/example-verdict.json) og er den ENE delte artefakten begge stacker instansierer reviewer-en fra. shared/ forblir REN DATA — MAF-siden leser den via portfolio_optimiser.persona.load_persona_example (call-time, fail-fast), Claude-SDK- søskenet med sin egen loader mot samme JSON. Dette AV-STUBBER simuleringen: persona-dommen (decision
  • rationale + sporet markør) hentes nå fra artefaktet ved call-time, ikke en inline-literal — så personaen er genuint konsumert og kan ikke råtne stille. Decision er binær (approved/rejected — FeedbackContract run-stien tar; approved_with_adjustment avvises der, bor kun i bundle-seedens frontmatter + promoterings-gaten); realiseringskorreksjonen lever i rationale-prosaen, ikke et tredje enum. SKILL.md-prosaen nevner ALDRI en konkret framework (maf-guarden er import-formet). Load-bearing- trio (tests/test_persona_skill_loadbearing.py): struktur+framework-nøytralitet (RØD på framework- import), eksempelet er gyldig pipeline-input inkl. FeedbackContract (RØD på skjema-/kontrakt-drift, på en throwaway-kopi — aldri den git-tracked fixturen), og sim-ens markør følger artefakt-fila (RØD i det øyeblikk personaen re-inlines).
• STATE.md er local-only (gitignored). Voyage session-state er efemert; STATE.md er kanonisk kontinuitet.
• Prosess: Voyage-plugin (/trekbrief → /trekplan → /trekexecute → /trekreview) per større fase.

Communication patterns

When linking to local files in responses, use named markdown links — [Human-friendly name](file:///absolute/path), never bare file:// URLs or autolinks <file://...>, always absolute paths (never ~/ or relative), one bullet per file when there are several. (Bare file:// URLs render only the first as clickable across multiple lines; named links stay independently clickable.)