Snapshot de WIP acumulado de sesiones previas antes de merge wave 1
del flow 0008 (kanban_cpp + agent_runner_api + DoD schema).
Incluye:
- dev/flows/0008-kanban-cpp-and-agent-workflows.md
- dev/issues/0112-0119*.md (7 sub-issues)
- WIP previo en cmd/fn/doctor.go, registry/*, modules/, cpp/, etc.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- 0050: jupyter_exec reescrito sin Y.js (REST + KernelClient). Bug raíz adicional: HEAD /api/contents da 405 → cambiado a GET. 9 tests (5 unit + 4 e2e).
- 0052: footprint_aurgi cerrado. Bug fix en setup_geo_stack_docker_pipeline (verify aborta si compose up falla; nombre de contenedor incorrecto).
- Nueva primitiva docker_container_running_py_infra (7 tests).
- /full-git-push y /full-git-pull pasan a modo automático: auto-commit + push sin preguntar, aborta solo si detecta secrets.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
smtp_send: conecta+envia+cierra en un paso via smtplib (TLS/STARTTLS/plain).
email_build_html: construye EmailMessagePy frozen dataclass con cuerpo HTML.
Solo stdlib Python: smtplib, email.mime. Tests con mock SMTP server threading.
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Añade 3 tipos Python (PDFDoc, PDFPage, PDFStyle) y 10 funciones Python
para construir PDFs con fpdf2 (builder fluent), fusionar PDFs con pypdf
y convertir HTML/Markdown a PDF via weasyprint (stub si no disponible).
Añade pdf_simple_report en Go como stub hasta que go-pdf/fpdf se integre.
- python/types/infra/: pdf_doc, pdf_page, pdf_style
- python/functions/infra/: pdf_create, pdf_add_page, pdf_add_text,
pdf_add_table, pdf_add_image, pdf_add_header_footer, pdf_from_html,
pdf_from_markdown, pdf_merge, pdf_save
- functions/infra/pdf_simple_report.go: stub Go con ReportSection/ReportTable
- 17 tests Python pasando (pytest)
- fpdf2 y pypdf añadidos via uv al venv Python
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
Añade campos params y output al frontmatter YAML de las 506 funciones del registry.
Cada parámetro tiene descripción semántica (qué representa, unidades, rango típico)
y cada función describe qué produce su output. Permite a agentes razonar sobre
cadenas de composición (ej: prices → log_return → sharpe_ratio) sin leer código.
egutierrez