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vlv-code/scan-meta-project

Inspecciona la integridad del meta-conocimiento del repositorio, verifica la cobertura del 100% de los límites, detecta desviaciones arquitectónicas y rellena oportunistamente hechos faltantes sin reinicialización.

¿Qué es scan-meta-project?

Esta habilidad operativa permite realizar escaneos rápidos o auditorías de integridad profundas de una configuración de meta-proyecto existente, sin necesidad de reinicialización destructiva. Es útil para desarrolladores y agentes de IA que necesitan verificar que el repositorio mantenga coherencia en su documentación de conocimiento (AGENTS.md, slices de conocimiento), cobertura de límites (boundaries) y estado de tareas. Soporta dos modos: --shallow (verificación exprés de cordura) y --deep (detección de desviación arquitectónica, sincronización con sync-architecture y ejecución de pruebas). Funciona en cualquier proyecto que use la estructura .agents/project_knowledge/ y scripts de verificación, como check_boundaries.py. También puede ser invocado automáticamente por init-meta-project al finalizar la inicialización.

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Documentación

Escáner de Integridad de Meta-Conocimiento del Repositorio (Scan Meta-Project)

Habilidad operativa para realizar escaneos rápidos o auditorías de integridad profundas de una configuración de meta-proyecto existente sin reinicialización destructiva.

La habilidad opera en dos modos:

  • --shallow (Verificación Rápida de Cordura): Verifica la existencia y no vacío de AGENTS.md raíz, 5 slices de conocimiento, ejecuta Boundary Gate (check_boundaries.py --audit-tree) para cobertura del 100% de archivos, y comprueba la frescura de tareas.
  • --deep (Inmersión Profunda y Detección de Desviación): Ejecuta todas las comprobaciones superficiales, invoca la Lista de Verificación de Inspección Central en módulos runtime clave, delega la sincronización de componentes/flujo de datos a sync-architecture, audita deuda técnica en weak_spots.md y ejecuta pruebas de integridad locales.

Cuándo invocar la habilidad

  • El usuario solicita: "scan-meta-project", "escanear meta proyecto", "инспекция мета-знаний", "chéckame cobertura", "auditar meta-conocimiento", "verificar cobertura de límites", "найди слепые зоны", "verificar slices".
  • Verificación previa a lanzamiento, revisiones de PR, o reanudación del desarrollo después de cambios extensos realizados fuera de la sesión agéntica.
  • Invocada automáticamente por init-meta-project al concluir la inicialización.
  • Rol designado principal: agent-quality-guardian (en topología Compact Trio) o agent-meta-guardian (en topología de roles expandida), o invocación directa por el usuario.

Pasos de ejecución

Fase 1: Determinación del Modo y Resolución del Objetivo

  1. Identificar el modo de invocación a partir del prompt del usuario o por defecto --shallow:
    • --shallow: Verificación de integridad rutinaria, validación de cobertura de límites, frescura de tareas.
    • --deep: Detección completa de desviación arquitectónica, Lista de Verificación de Inspección Central, ejecución de pruebas.
  2. Localizar el script Boundary Gate:
    • Preferir .agents/scripts/check_boundaries.py (estructura del repositorio objetivo).
    • Alternativa: scripts/check_boundaries.py (estructura del meta-proyecto).
    • Si ninguno existe, verificar límites manualmente contra los patrones glob de boundaries.md.

Fase 2: Inspección Superficial (--shallow)

  1. Integridad del Pasaporte:
    • Verificar presencia de AGENTS.md raíz.
    • Asegurar que la Sección 1 contiene North Stars e invariantes (Circuit Breaker, Default Deny).
    • Asegurar que las Secciones 2, 3, 4, 5 están pobladas sin marcadores de posición ({{...}}).
  2. Auditoría de Slices de Conocimiento:
    • Verificar los 5 slices canónicos en .agents/project_knowledge/:
      • architecture.md (componentes y flujos de datos).
      • boundaries.md (zonas de responsabilidad).
      • weak_spots.md (módulos frágiles y riesgos).
      • observations.md (tabla de observaciones de 5 columnas).
      • tasks.md (objetivo activo y listas de verificación).
  3. Cobertura de Límites (Regla de Cero Directorios no Mapeados):
    • Ejecutar la auditoría automatizada de Boundary Gate:
      python .agents/scripts/check_boundaries.py --audit-tree
      # Alternativa: python scripts/check_boundaries.py --audit-tree
      
    • Si se reportan archivos o directorios no mapeados, tratarlos como violaciones de Zona Negra. Señalarlos inmediatamente para su inclusión en boundaries.md.
  4. Verificación del Registro de Tareas (tasks.md):
    • Verificar que el objetivo activo esté claro y que los elementos completados estén marcados con - [x].

Fase 3: Inspección Profunda (--deep)

Cuando se ejecuta con --deep, el agente ejecuta todas las comprobaciones de la Fase 2, seguidas de:

  1. Lista de Verificación de Inspección Central (Módulos Clave):
    • Base de Datos y Almacenamiento: Leer archivos del modelo/repositorio principal. Inspeccionar acoplamiento de esquemas, migraciones y crecimiento monolítico.
    • Clientes Externos y APIs: Leer integraciones (SDKs de IA, clientes HTTP). Verificar configuraciones de timeout, circuit breakers y propagación de errores.
    • Contenedorización y CI: Leer Dockerfile, docker-compose*.yml, .github/workflows/. Verificar matriz de compilación y banderas de seguridad.
    • Puntos de Entrada e IU: Leer routers principales, puntos de entrada CLI y manejadores de comandos. Verificar restricciones de payload de plataforma y validación de entrada.
  2. Detección de Desviación Arquitectónica (Delegación a sync-architecture):
    • NO duplicar lógica personalizada de análisis de código. Invocar la habilidad procedimental sync-architecture:
      • sync-architecture realiza Preservación Pre-Vuelo de todos los bloques local_repo_data.
      • Actualiza .agents/project_knowledge/architecture.md con componentes actuales y Flujos de Datos Extremo a Extremo.
  3. Re-calibración de Riesgo y Deuda (weak_spots.md):
    • Verificar elementos existentes en weak_spots.md: si una deuda técnica previamente registrada está resuelta, marcarla como resuelta o eliminarla.
    • Si se descubrieron nuevos acoplamientos frágiles o cuellos de botella arquitectónicos durante la Inspección Central, registrarlos.
  4. Ejecución Automatizada de Pruebas:
    • Ejecutar el conjunto de pruebas del proyecto usando detección estándar de pruebas:
      python -m unittest discover -s tests -p "test_*.py" -v
      # O ejecutor específico del stack (ej. pytest, npm test, cargo test)
      

Fase 4: Actualización Oportunista e Informe

  1. Relleno de Brechas Identificadas (Lectura + Actualización Oportunista):
    • Escribir atómicamente las rutas no mapeadas descubiertas en boundaries.md (dentro de <!-- local_repo_data:boundaries -->).
    • Actualizar tasks.md con nuevas subtareas o hitos completados.
    • Registrar peculiaridades de entorno recién resueltas en observations.md.
  2. Entregar el Informe de Escaneo: Presentar un resumen conciso al usuario:
    ### 🔍 Informe de Escaneo (Escáner de Meta-Proyecto)
    - **Modo:** `--shallow` | `--deep`
    - **Pasaporte y Slices:** 5/5 slices presentes, AGENTS.md válido
    - **Cobertura de Límites:** 100% mapeado (o N rutas no mapeadas detectadas)
    - **Desviación Arquitectónica:** En sincronía (o actualizado vía sync-architecture)
    - **Elementos de Acción Identificados:** [Lista de 1 a 3 recomendaciones concretas, si las hay]
    

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