Skip to content

ROADMAP.md

Latest commit

 

History

History
600 lines (411 loc) · 36.3 KB

ROADMAP.md

File metadata and controls

600 lines (411 loc) · 36.3 KB
Raw

Roadmap

Updated: 2026-07-12

Story-level milestones. Updated by /close-sprint. Individual tasks tracked in sprint directories.

Product Roadmap

Stabilize core pipeline

Довести генерацию Telegram-ботов до стабильного E2E. Юзер приходит в Telegram → общается с PO → получает работающего бота за 20-30 минут. Потом просит доработки через диалог → получает обновлённого бота. Включает: фикс известных багов, стабилизацию worker lifecycle, надёжный CI/CD pipeline.

Current sequencing map: codegen stabilization plan v1.

  • Smart CI failure triage: worker reject signal + CI-fix task template

  • #51 SQLAlchemy JSON Mutation Tracking — Secrets Lost on Save

  • #50 Fix Description Loss in Create Flow

  • #48 Corrupted Checkpoint Recovery (orphan tool_calls)

  • #47 Race Condition in set_project_secret (parallel tool calls)

  • #42 Fix API Integration Test (test_post_projects_pure_db)

  • #8 Workspace Failure Counter

  • Project ID → UUID + schema cleanup

  • Fix compose.dev.yml ports conflict with orchestrator worker containers

  • #1004 CI gate: one push per story instead of per task

  • #1009 Worker local tests: add make lint + make test-unit to INSTRUCTIONS.md

  • #1010 STORY.md: generate .story/STORY.md with story goal, task list, references

  • Fix deploy failure classification and worker rejection pipeline

  • #52 Scaffold script не экранирует task_description

  • #21 Deploy Pre-Check

  • Observability stack: JSON logging + Loki + Grafana + correlation propagation

  • Scaffolder: ensure-workspace gate — always verify workspace before pipeline proceeds

  • Unify workspace management: repo_id-based addressing, remove legacy workspace creation

  • #54 Deploy: inter-service URL должен использовать docker service name

  • #60 Engineering worker work_item lifecycle (Step 5)

  • Fix eager import chains in scaffolded projects

  • Auto-generate routers from domain specs

  • Add predefined module to existing project (make add-module)

  • Unified handlers: error handling strategy

  • Auto-update init.py re-exports after generation

  • #26 Notifications via Redis Stream (убрать прямую зависимость от Telegram API)

  • Enum types in model field definitions

  • Celery worker support

  • #46 Rename duckduckgo_search → ddgs

  • High-level architecture spec (connectivity graph)

  • Spec-first observability (auto OpenTelemetry)

  • Spec-only module storage (long-term)

  • Fix integration test compose (host venv shebang + readiness check)

  • Fix compose/deploy bugs (VAR:?, health check, .env.prod removal)

  • Fix generated code not included in Docker image

  • Add deptry for missing runtime dependency detection

  • Fix Makefile: add .env loading + make migrate target

  • Fix broken import in scaffolded user repository

  • Fix compose.dev.yml PATH + make setup idempotency

  • Add CreatedAtMixin (ORMBase forced updated_at on all models)

  • Fix tg_bot AGENTS.md wrong env var + add router/list examples

  • Add list_users operation to reference User domain

  • Spec-first async messaging (Redis Streams + FastStream)

Autonomy: smart steward

Пайплайн чинит себя сам, человек — последняя ступень эскалации, а не первая. Пререквизит: fail-fast и типизированные границы (фазы 2–4 спринта 002), иначе автономные решения строятся на мусорных данных.

  • Sprint 002 phases 2–4: типизированный consume, enum-статусы в response DTO, снос мёртвого кода
  • Починить incident-подсистему infra-service (реализовать client-методы, убрать swallow-обёртки)
  • Secret resolver: убрать фейковые fallback-значения, fail при отсутствии allocation/repo/name
  • Worker events: типизированный контракт результата (WorkerCompleted/WorkerFailed) вместо raw dict
  • Память фейлов: дистилляция транскриптов ранов (какие паттерны падают, какие фиксы срабатывают) в базу знаний для architect и fix-тасков
  • Triage-агент: ступень эскалации перед WAITING_HUMAN_REVIEW — смотрит историю попыток карточки, решает нестандартный ход
  • Активная доска: события доски как шина, агенты подписываются, треды на карточках вместо чистого поллинга супервизора

Multi-tenant hardening

Реальная изоляция юзеров и проектов до того, как появятся чужие клиенты.

  • #1022 API auth + enforcement owner_id на эндпоинтах
  • #10 Сетевая изоляция и CPU/RAM-лимиты проектов на общих VPS
  • #41 Parallel Server Provisioning
  • Метеринг стоимости per-user (LLM-токены, серверные ресурсы)

Create LessWrong random article bot — COMPLETE

_Создать Telegram бота, который показывает случайные статьи с LessWrong.com.

Функциональность:

  1. При старте бота (/start) проверять, что пользователь — это администратор (ADMIN_TELEGRAM_ID) или был добавлен админом. Если нет — отклонять доступ с сообщением "У вас нет доступа к этому боту"
  2. Главная функция: кнопка "Случайная статья" (или команда), которая показывает:
    • Заголовок случайной статьи с LessWrong.com
    • Ссылку на эту статью
  3. Команда /add_user [telegram_id] — доступна только администратору, добавляет пользователя в список разрешённых. Сохранять список разрешённых пользователей в базе данных
  4. Команда /list_users — показать список всех разрешённых пользователей (только для админа)

Технические требования:

  • Использовать GraphQL API LessWrong (https://www.lesswrong.com/graphql) или публичный API для получения статей
  • Если API недоступен, использовать парсинг главной страницы или RSS
  • Хранить список разрешённых пользователей в PostgreSQL
  • При каждом запросе проверять, есть ли user_id в списке разрешённых или равен ли он ADMIN_TELEGRAM_ID
  • Бот должен быть приватным — только админ и добавленные пользователи

Переменные окружения:

  • TELEGRAM_BOT_TOKEN — токен бота от BotFather
  • ADMIN_TELEGRAM_ID — Telegram ID администратора (только он может добавлять пользователей и имеет доступ изначально)_

Add article summary feature via LLM — COMPLETE

_Добавить функционал получения краткого саммари статьи через LLM.

Изменения в интерфейсе:

  1. Переименовать существующую кнопку "Случайная статья" в "Новая случайная статья"
  2. После того как статья показана пользователю, показывать две кнопки:
    • "Новая случайная статья" (получить другую случайную статью)
    • "Получить саммари" (получить краткое содержание текущей статьи)

Функционал "Получить саммари":

  1. При нажатии на кнопку "Получить саммари":

    • Взять текст статьи с LessWrong (спарсить содержимое статьи по ссылке)
    • Отправить текст статьи в LLM через OpenRouter API
    • Попросить LLM создать краткое саммари на русском языке
    • Отправить саммари пользователю в тот же чат

  2. Использовать OpenRouter API (https://openrouter.ai/docs):

    • API endpoint: https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions
    • Использовать модель по умолчанию (например, gpt-3.5-turbo или любую доступную быструю модель)
    • Промпт примерно такой: "Вот статья с LessWrong. Создай краткое саммари на русском языке (3-5 абзацев), сохраняя ключевые идеи и аргументы: {текст статьи}"

Технические детали:

  • Сохранять последнюю показанную статью в контексте пользователя (в базе или в памяти бота), чтобы знать, для какой статьи делать саммари
  • При получении новой случайной статьи — обновлять этот контекст
  • Показывать индикатор "печатает..." пока генерируется саммари
  • Если статья слишком длинная для LLM, обрезать или разбить на части

Переменные окружения:

  • OPENROUTER_API_KEY — API ключ для OpenRouter_

Create fortune telling Telegram bot — COMPLETE

_Create a Telegram bot that provides fortune telling predictions with tarot cards, philosophy, and psychology elements.

CORE FLOW:

  1. START MENU (/start command): Show welcome message and inline keyboard with theme selection buttons:
  • "Карьера и призвание"
  • "Увлечения и развлечения"
  • "Друзья и общение"
  • "Романтика и любовь"
  • "Комфорт и финансы"
  • "Когнитивное развитие"
  • "Ментальное развитие"
  • "Новизна и неожиданности"
  • "Случайная тема" (randomly picks one of the themes above)
  • "Задать вопрос" (allows user to type their own question)

  1. QUESTION INPUT: If user selects "Задать вопрос", show instruction: "Напиши свой вопрос текстом, и я дам предсказание 🔮" Wait for text message from user, then proceed to prediction generation.

  2. PREDICTION GENERATION: After receiving theme or question, generate and send prediction consisting of:

a) Tarot card image: randomly select 1 card from 78 Rider-Waite tarot deck and send its image. Use public domain Rider-Waite images (embed in project or use reliable public URLs).

b) Philosophical quote: generate a relevant philosophical quote using OpenRouter AI that fits the theme/question

c) Psychological research: generate a brief description (2-3 sentences) of a psychological study relevant to the theme/question using OpenRouter AI

d) Beautiful inspirational quote: generate an inspiring quote relevant to the theme/question using OpenRouter AI

e) Tarot interpretation: generate 2-3 sentences describing the theme/question through the lens of the drawn tarot card using OpenRouter AI

f) Final prediction: generate a positive and playful prediction based on all the above elements using OpenRouter AI

g) LessWrong article link: provide a link to a random article from lesswrong.com (maintain a list of ~20-30 popular LessWrong articles and pick randomly, or link to categories)

Format all elements nicely with emojis and formatting. Send as a single message or split logically.

  1. REPEAT PROMPT: After showing prediction, ask "Хочет ли задать ещё вопрос?" with inline buttons:
  • "Да" → return to start menu
  • "Нет" → send thank you message

AI GENERATION REQUIREMENTS:

  • Use OpenRouter API (env: OPENROUTER_API_KEY)
  • Create diverse prompts to ensure uniqueness (no repetitions more often than 1 in 100 times)
  • Pass the selected tarot card name to AI prompts for accurate interpretation
  • Use temperature ~0.8-0.9 for creative varied outputs
  • Recommended model: anthropic/claude-3.5-sonnet or openai/gpt-4

DATABASE: Store prediction history:

  • user_id (bigint)
  • theme_or_question (text) - selected theme or user's question text
  • tarot_card (varchar) - name of drawn card
  • created_at (timestamp)

TAROT CARDS: Use all 78 Rider-Waite tarot cards:

  • 22 Major Arcana (The Fool, The Magician, etc.)
  • 56 Minor Arcana (14 cards × 4 suits: Wands, Cups, Swords, Pentacles)

Find and use public domain Rider-Waite images (they're widely available). Store locally or use stable public URLs.

LESSWRONG ARTICLES: Maintain a list of interesting LessWrong articles (20-30 links) in code and randomly select one. Examples:

Or use category links like https://www.lesswrong.com/tags/rationality

BOT PERSONALITY:

  • Friendly, mystical, playful tone
  • Use appropriate emojis (🔮✨🌟💫🃏)
  • Keep predictions positive and fun
  • All messages in Russian

ACCESS: Public bot - anyone can use it (no access restrictions)._

Fix tg_bot crash on startup — COMPLETE

_The tg_bot service crashes on startup because it imports a module that does not exist:

from shared.generated.events import get_broker

The directory shared/generated/ does not exist in the repo. Only shared/shared/__init__.py and shared/shared/http_client.py exist.

Fix: Remove the get_broker() import from services/tg_bot/src/main.py and remove the post_init and post_shutdown hooks that use it. The bot does not need Redis event bus integration — it communicates via Telegram API only.

Also remove the from shared.generated.events import get_broker line (line 23) and the post_init/post_shutdown async functions and their references in build_application().

After the fix, the bot should start successfully and respond to /start with theme selection keyboard._

Make LessWrong articles relevant to user's theme — COMPLETE

_Улучшить генерацию предсказаний: статьи с LessWrong должны быть релевантны теме/вопросу пользователя, а итоговый прогноз должен включать идеи из этих статей.

ТЕКУЩЕЕ ПОВЕДЕНИЕ:

  • Бот выбирает случайную статью из заранее подготовленного списка LessWrong
  • Итоговый прогноз генерируется на основе карты таро, философской цитаты и психологического исследования

ТРЕБУЕМЫЕ ИЗМЕНЕНИЯ:

  1. Релевантный выбор статьи LessWrong:

    • Вместо случайного выбора из фиксированного списка, использовать AI для подбора статьи, релевантной теме/вопросу пользователя
    • Либо: подготовить расширенный список статей с тегами/категориями и выбирать по смыслу
    • Либо: генерировать через AI краткое описание подходящей статьи + ссылку на категорию LessWrong (например, https://www.lesswrong.com/tags/rationality, /tags/decision-theory и т.д.)
    • Приоритет: использовать конкретные статьи, а не только категории, где это возможно

  2. Интеграция идей из статьи в прогноз:

    • Итоговый прогноз должен включать не только карту таро, философскую цитату и психологию, но и смыслы/идеи из выбранной статьи LessWrong
    • AI должен при генерации прогноза учитывать ключевые идеи статьи (название статьи и её основная тема)
    • Прогноз должен органично связывать все элементы: карту таро, цитаты, психологию И рационалистические идеи из LessWrong

ТЕХНИЧЕСКИЕ ДЕТАЛИ:

  • Использовать OpenRouter API для подбора релевантной статьи и генерации прогноза
  • Можно расширить список статей LessWrong в коде (добавить больше статей с разными темами)
  • При генерации прогноза передавать в промпт: тему/вопрос пользователя, карту таро, цитаты, психологическое исследование И название + краткое описание статьи LessWrong
  • Прогноз должен оставаться позитивным и забавным

ПРИМЕРЫ СТАТЕЙ ПО ТЕМАМ:

  • Карьера/призвание: статьи про рациональное принятие решений, productivity
  • Когнитивное развитие: статьи про cognitive biases, learning
  • Романтика: статьи про game theory, social dynamics
  • Финансы: статьи про decision theory, economics
  • И т.д.

Все остальное в боте остается без изменений._

Test: CI-check no-commit flow — COMPLETE

Integration test for allow_no_commit feature

Fix tarot card images not displaying — COMPLETE

_Исправить проблему с отображением изображений карт таро — картинки не всегда показываются пользователям.

ПРОБЛЕМА: Пользователи сообщают, что изображения карт таро не всегда отображаются при генерации предсказаний.

ВОЗМОЖНЫЕ ПРИЧИНЫ:

  1. Нестабильные внешние URL: если используются публичные URL для изображений карт, они могут быть недоступны или иметь rate limits
  2. Неправильная отправка изображений: возможно, проблема в коде отправки фото через Telegram API
  3. Отсутствие fallback: нет резервного варианта при недоступности изображений

ТРЕБУЕМОЕ РЕШЕНИЕ:

Приоритет 1 - Надёжное хранение изображений:

  • Скачать все 78 изображений карт Райдера-Уэйта и сохранить их локально в проекте (в папке типа tg_bot/assets/tarot_cards/)
  • Использовать публичные домены изображения (Rider-Waite deck в публичном доступе)
  • Отправлять изображения через FSInputFile (локальные файлы) вместо URL

Приоритет 2 - Проверка и логирование:

  • Добавить логирование при отправке изображений (успех/ошибка)
  • Проверить, что все 78 файлов изображений присутствуют при старте бота
  • Если файл не найден — логировать ошибку и отправлять предсказание без картинки (но с названием карты текстом)

Приоритет 3 - Fallback:

  • Если локальное изображение недоступно, отправлять предсказание с текстовым описанием карты вместо картинки
  • Сообщение должно включать название карты и эмодзи 🃏

Технические детали:

  • Использовать aiogram FSInputFile для отправки локальных файлов
  • Структура файлов: tg_bot/assets/tarot_cards/major_arcana/00_the_fool.jpg, minor_arcana/wands/ace_of_wands.jpg и т.д.
  • При старте бота проверять наличие всех 78 файлов
  • В логах четко видеть: какая карта выбрана, отправлено ли изображение успешно

ИСТОЧНИКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ: Rider-Waite tarot deck в публичном домене, можно взять из:

  • Wikimedia Commons
  • Sacred Texts
  • Другие открытые источники

ТЕСТИРОВАНИЕ: После исправления протестировать генерацию предсказаний 10-15 раз подряд — все изображения должны отображаться стабильно._

Smoke test reopen

Create reverse message bot — COMPLETE

_Create a Telegram bot that reverses any text message character by character (from last character to first).

Access control:

  • Bot starts with admin-only access (admin ID in ADMIN_TELEGRAM_ID env var)
  • Admin can add users to whitelist using commands
  • Store allowed user IDs in PostgreSQL database

Commands:

  • /start - send welcome message explaining what the bot does
  • /add_user <user_id> - add user to whitelist (admin only, accepts Telegram user ID as argument)
  • /list_users - show all allowed users with their IDs (admin only)
  • /remove_user <user_id> - remove user from whitelist (admin only)

Main functionality:

  • When bot receives any text message from an allowed user (admin or whitelisted), reverse the message character-by-character and send it back
  • Example: "Привет мир" → "рим тевирП"
  • Example: "Hello world!" → "!dlrow olleH"
  • If message is from non-whitelisted user, ignore or send "Access denied"

Database:

  • Table for whitelisted users: user_id (bigint, primary key), added_at (timestamp), added_by (bigint - who added them)
  • Admin (ADMIN_TELEGRAM_ID) should be automatically included in access checks even if not in database

Bot username: @vlad_test_bot_factory_bot Token stored as TELEGRAM_BOT_TOKEN Admin ID stored as ADMIN_TELEGRAM_ID_

Add /revert command to reverse text — COMPLETE

_Добавить команду /revert в бота, которая переворачивает текст задом наперёд.

Функционал:

  • Команда: /revert <текст>
  • Принимает аргумент (слово или фразу) после команды
  • Возвращает этот текст в обратном порядке (задом наперёд)

Примеры использования:

  • /revert hello → olleh
  • /revert привет → тевирп
  • /revert hello world → dlrow olleh

Технические детали:

  • Команда доступна всем авторизованным пользователям бота (админ + добавленные через /add_user)
  • Если аргумент не передан, показать сообщение с примером использования: "Использование: /revert <текст>"
  • Просто развернуть строку в обратном порядке и отправить результат_

Create random cat photo bot — COMPLETE

_Создать Telegram бота, который отправляет случайные фотографии котов по кнопке.

Функциональность:

  1. При старте бота (/start) проверять, что пользователь — это администратор (ADMIN_TELEGRAM_ID). Если нет — отклонять доступ с сообщением "У вас нет доступа к этому боту"
  2. Главная функция: кнопка "Случайный кот 🐱" (или команда /cat), которая отправляет случайную фотографию кота
  3. Каждое нажатие на кнопку — новая случайная фотка кота

Технические требования:

  • Использовать бесплатные публичные API для получения фотографий котов:
    • Вариант 1: https://cataas.com/cat (возвращает случайное изображение напрямую)
    • Вариант 2: https://api.thecatapi.com/v1/images/search (возвращает JSON с URL изображения)
    • Или любой другой бесплатный API с фотками котов
  • Отправлять фото пользователю через Telegram API
  • Бот должен быть приватным — только админ (ADMIN_TELEGRAM_ID) может использовать

Переменные окружения:

  • TELEGRAM_BOT_TOKEN — токен бота от BotFather
  • ADMIN_TELEGRAM_ID — Telegram ID администратора (только он имеет доступ)_

smoke test for TESTING status — COMPLETE

Server & Application Health Monitoring

Implement infrastructure monitoring: node_exporter + cadvisor on prod servers, health_checker worker with HTTP polling, application health probes, drift detection, auto-incidents with Telegram alerts. Source: brainstorm server-health-monitoring.md (bs-69482380).

  • #1011 Provisioning: install node_exporter + cadvisor + UFW rules
  • #1012 Prometheus text format parser for node_exporter + cadvisor metrics
  • #1013 Extend Server model with health metrics + metrics history table
  • #1014 Implement health_checker worker (HTTP polling + auto-incidents + alerts)
  • #1015 Admin UI: extended server health dashboard with per-container view + charts
  • #1016 Admin UI: application health status and response times
  • #1019 HTTP health prober for deployed applications + SSL expiry check
  • #1017 Container drift detection via cadvisor (orphans/ghosts in health_checker)
  • #1018 Daily SSH job: filesystem drift check + docker prune

Smoke test story

  • Initialize project foundation and verify smoke test

Product decomposition + Architect node

PO умеет принимать от юзера высокоуровневое описание и формулировать из него продуктовые stories. Architect нода берёт story + контекст проекта (спеки, кодбаза) и дробит на технические tasks с зависимостями. Юзер видит stories (продуктовый уровень), tasks абстрагированы. Юзер может влиять на stories через диалог с PO.

Текущий фокус: выстроить pipeline scaffold → architect → worker по спеке docs/PIPELINE_V2.md. Ключевой brainstorm: bs-d302b6a1 (Architect Context & Worker Knowledge).

  • #45 PO: Context-Aware Env Variables & Hints
  • #44 PO: DuckDuckGo Search Tool
  • #43 PO: Сократический диалог и формирование ТЗ
  • Create scaffolder microservice
  • Architect receives tree + specs, creates tasks for diff
  • Worker-manager mounts workspace volume by repo_id
  • /architect skill — Story decomposition into Tasks
  • #62 /brainstorm resume — продолжение обсуждения существующего драфта
  • #59 PO work item tools (Step 4)

Admin dashboard v1 — COMPLETE

Простейший веб-UI для оператора. Read-only: список юзеров, их проекты, статусы воркеров, переписки юзер↔PO. Минимальный стек.

Frontend generation

Модуль фронтенда в service-template. Оркестратор умеет генерить сайты (SPA/SSR) с бэкендом и базой. Тот же флоу: описание → готовый сайт с доменом. Большой эпик, будет дробиться на под-stories.

Post-release testing

Post-release QA через предустановленный Claude Code на прод-серверах. После успешного деплоя: story → TESTING → SSH на сервер → Claude Code тестирует по описанию стори как реальный пользователь (curl, Telethon для ботов). Pass → completed. Fail → новая task → engineering → deploy → QA loop. Brainstorm: bs-eece61a8 (post-release-qa-mvp.md).

  • Add TESTING status to StoryStatus + API transition endpoint + QA queue contract

GitHub integration

Юзер может подключить свой GitHub аккаунт. Видит репозиторий своего проекта, может форкнуть. Для продвинутых юзеров — возможность контрибьютить в свой проект.

  • Repository model + migration
  • Integrate Repository into production flows (webhook, scheduler, worker)

Dev process automation

Internal tooling: task management system, skills, brainstorms, docs generation, DB seeding.

  • #55 WorkItem Model + API + Backlog Migration (Step 0)

  • #63 Milestone model + ROADMAP generation

  • Rename WorkItem→Task, Task→Run

  • Replace Milestone with Story type field (product/technical)

  • #56 /next skill via API (Step 1)

  • #57 /implement work item events (Step 2)

  • #61 Brainstorm model in DB

  • Story model + API

  • #64 Implement skill: PR flow + in_ci status + need_e2e

  • make sync — генерация docs из БД (backlog, roadmap, status, recent plans/brainstorms)

  • Story: priority + blocked_by fields

  • Seed DB — stories, repositories, historical tasks

  • #58 Skills → API + Simplified Model

  • Context packer for agents (make context service=backend)

  • CLI wrappers (my-framework init/sync/update)

Admin dashboard v2

Расширение админки: логи воркеров и микросервисов, детали работы нод, возможность вмешиваться (перезапустить воркер, отменить задачу, отправить сообщение юзеру от имени PO).

Refactoring & code health

Code quality improvements: splitting large files, reducing complexity, cleanup.

  • #1023 Queue contracts: Optional story_id + action field in DeployMessage/QAMessage

  • #18 Split engineering_worker.py (1088 LOC)

  • #19 Split github.py Client (986 LOC)

  • Extract type mappings into language-agnostic config

  • Audit scaffold templates for best practices

  • Rewrite copier tests

  • Fix codegen quality (cosmetic bugs + param types + optional schemas)

  • Fix Jinja whitespace in doc templates + add cache mounts to Dockerfiles

Conversation summarization

Суммаризация переписки PO↔юзер для экономии токенов. Базовый контекст-менеджмент: длинные диалоги сжимаются, ключевые решения сохраняются. Наброски уже есть в проекте.

Architect node: sub-story decomposition

Архитектор умеет определять что story слишком большая и дробить на под-stories перед генерацией tasks. Или возвращать PO с пометкой "нужно уточнить scope".

User dashboard

ЛК для нетехнического фаундера — продуктовые метрики по его проектам. Юзеры (DAU/WAU, new, returning), активность (requests/day, top endpoints), здоровье (p95, error rate). Pipeline: Promtail (prod) → Loki → Aggregator → PostgreSQL → API → SPA. Auth через Telegram бота (one-time token → JWT). Разбивка per-application (backend, tg_bot). Brainstorm: docs/brainstorms/user-dashboard-lk.md

  • #1031 Promtail on prod servers + expose Loki
  • #1032 Add com.codegen.project_id label to deployed containers
  • #1033 Analytics aggregation: models, Loki client, scheduler job
  • #1034 ЛК API: auth (one-time token → JWT) + analytics endpoints
  • #1035 Telegram bot: dashboard button with one-time token
  • #1036 ЛК frontend SPA (project list + dashboard)

Worker swarm

Параллельные воркеры, оптимизация скорости генерации. Умное распределение задач, переиспользование контейнеров. Есть brainstorm в проекте.

  • #10 Worker Lifecycle (Pause/Unpause)
  • #41 Parallel Server Provisioning

Pre-release testing

Feature-стенды, полноценный CI перед деплоем. Preview environments для юзера ("посмотри перед релизом").

  • #11 E2E Tests Completion

  • Auto-fuzzing and contract testing (schemathesis)

  • Add E2E CI job for unified handlers (dual-transport pipeline)

Security hardening

Аудит серваков с пользовательским кодом, шифрование секретов, изоляция контейнеров, rate limiting, abuse protection.

  • #7 Security Audit: Deploy Cleanup
  • #2 Agent Hierarchy & Incident Response
  • #20 API Key & SSH Key Encryption
  • Unified handlers: transactional outbox pattern

Full RAG

Интеллектуальный поиск по проекту, документации, истории переписки. Агенты (PO, Architect, Workers) быстро находят релевантный контекст вместо того чтобы грузить всё в промпт.

Admin dashboard v3

Мегадашборд: все метрики, все юзеры, полная observability. Графики, алерты, drill-down в любую сущность.

  • #1020 SystemConfig: model + API + ConfigStore + switch services to DB configs
  • #1021 ConfigStore helper with TTL cache
  • #1024 Thin API endpoints for admin actions (7 endpoints)
  • #1022 Switch services from hardcoded constants to ConfigStore
  • #1025 Admin UI: Settings page (config + prompt editor)
  • #1026 Admin UI: action buttons on entity pages

Technical Initiatives

Unlinked Tasks

  • #1005 Standardize PYTHONPATH and import patterns across service-template services
  • #1003 Integration test: scheduler-langgraph story worker lifecycle

Deferred (после product-market fit)

Низкий приоритет, вернёмся когда дойдут руки.

Rust migration

Rewrite service-template codegen and generated services from Python to Rust. Axum + SeaORM for services, Tera for templates. Goal: stricter feedback loop for agent-driven development, faster builds, fewer runtime bugs.

  • Make YAML specs fully language-agnostic

  • Rust PoC: backend service on Axum

  • Rust PoC: Telegram bot on teloxide

  • Research Tera as Jinja2 replacement for codegen

  • Add Rust service type to services.yml

Human-in-the-loop

Тарифная модель: базовая подписка (AI only) → дорогая (подключаются живые разработчики). Оркестратор как прокладка к студии/аутсорсу. Механизм эскалации задач от AI к человеку и обратно.