registry/indexer.go ahora escanea <lang>/apps/*/app.md ademas de apps/ y
projects/*/apps/. cpp/apps/chart_demo y cpp/apps/shaders_lab pasan a estar
en registry.db con sus manifests.
Infraestructura de tests e2e (opt-in con -DFN_BUILD_TESTS=ON):
- vendor de Dear ImGui Test Engine (personal/open-source license).
- chart_demo_tests target con tests/chart_demo_tests.cpp.
- /e2e-cpp slash command para crear y ejecutar tests e2e.
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Cuando una funcion del registry parte su .cpp en varios TUs por testabilidad
o separacion ImGui-vs-puro, cada TU adicional se registra como entrada propia
con su .md en lugar de extender file_path para listar varios archivos.
Aplicado a:
- graph_labels_select_cpp_viz: helpers puros (compute_degrees + labels_select).
- graph_viewport_selection_cpp_viz: clear/add/toggle/is_selected puros.
- graph_types_cpp_viz: TU de update_bounds + find_node_by_user_data.
graph_labels y graph_viewport actualizados para declarar las nuevas entradas
en uses_functions. Razon detallada en docs/adr/0003 + regla actualizada en
.claude/rules/uses_functions.md.
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Logger global thread-safe con ring buffer in-memory de 2000 entradas + escritura
opcional a archivo. log_window flotante consume el ring buffer con filtros por
nivel, busqueda y autoscroll; se abre desde Settings -> Logs en la menubar.
selectable_text cubre el patron drag-to-select + Ctrl+C en cualquier ventana.
app_menubar y framework run_app integran log_window_render() en el frame loop.
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Refina la convencion de layout: el top de cada app distribuible
solo lleva el .exe + DLLs nativas; todo lo demas (TTFs, enrichers,
runtime Python, MCP servers) vive en <exe_dir>/assets/.
Cambios:
- cpp/CMakeLists.txt::add_imgui_app — copia las 5 TTFs (Karla,
Roboto, DroidSans, Cousine, tabler-icons) a
$<TARGET_FILE_DIR>/assets/ en lugar de junto al exe.
- framework/app_base: nuevas funciones fn::asset_dir() y
fn::asset_path(name) que resuelven a <exe_dir>/assets/<name>.
- functions/core/icon_font.cpp::find_asset — anade
fn::asset_path(filename) como PRIMERA ruta de busqueda, antes
de las legacy ./<file> y ./assets/<file>. Mantiene los
fallbacks para dev (FN_ASSETS_DIR, FN_CPP_ROOT).
- .claude/commands/compile.md — el deploy a Desktop pone TTFs +
enrichers/ + runtime/ + gx-cli en <DEST>/assets/. Solo .exe y
DLLs nativas (duckdb.dll) quedan en el top. local_files/ se
preserva si existe.
Layout final:
Desktop/apps/<APP>/
├── <APP>.exe + *.dll (binario + DLLs Windows)
├── assets/ (read-only distribuible)
│ ├── *.ttf, enrichers/, runtime/, gx-cli, ...
└── local_files/ (per-PC, creado al primer arranque)
Esto cierra la separacion conceptual de la convencion: la carpeta
es trivial de zippear (solo .exe + assets/), el reset/sync es
trivial (local_files/), y todas las apps del registry adoptan el
mismo layout via fn_framework.
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Actualiza /compile para que el deploy a Desktop/apps/<app>/ siga la
convencion local_files/ del framework:
- Copia .exe + ttfs + dlls junto al exe (read-only).
- Copia <app_dir>/enrichers/ si existe (excluyendo pycache).
- Copia <app_dir>/runtime/ si app.md declara python_runtime: true.
Regenera el runtime via tools/freeze_python_runtime.sh windows
cuando app.md es mas nuevo que runtime/.lock.
- NUNCA toca local_files/ del destino — contiene estado del
usuario (DBs, ini, proyectos) que NO se debe perder al
recompilar.
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Toda app C++ basada en fn::run_app coloca sus archivos escribibles
bajo <exe_dir>/local_files/. Los distribuibles (.exe, dlls, ttfs,
enrichers/, runtime/) siguen junto al .exe. Esto deja la carpeta
distribuible limpia para zippear y separa con claridad lo que
viaja con la app de lo que el PC genera.
API publica en fn:: (cpp/framework/app_base.h):
- exe_dir() directorio del ejecutable
- local_dir() <exe_dir>/local_files/, creado on-demand
- local_path(name) <local_dir>/<name>
- migrate_to_local_files(...) mueve archivos viejos desde cwd/exe_dir
Cambios:
- run_app configura io.IniFilename = local_path("imgui.ini") y
llama migrate_to_local_files(["imgui.ini","app_settings.ini"])
antes de settings_load(). Migracion idempotente para PCs con
instalacion previa.
- app_settings.cpp usa local_path("app_settings.ini") en lugar de
hardcoded "app_settings.ini" relativo al cwd.
- cpp_apps.md §7 documenta la convencion como obligatoria. Las
apps deben usar fn::local_path() para cualquier archivo
escribible nuevo.
Beneficios:
- zip distribuible no se "ensucia" con .ini/.db generados al usar.
- reset trivial: borrar local_files/.
- backup/sync per-PC: solo local_files/ es propio del PC.
- elimina la mezcla de paths Linux/Windows que generaba bugs como
"projects\\default\\operations.db" en builds cross-platform.
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Actualiza /full-git-pull para reflejar la realidad operativa: cada PC
mantiene solo el subset de sub-repos que necesita, segun la memoria
"Gitea = fuente de verdad; PCs subset".
Cambios:
- Quita la segunda pasada que clonaba automaticamente todos los
dataforge/<name> registrados en apps/analysis. Generaba clones no
deseados en PCs que no usan esas apps.
- Anade nota explicita de que el comando solo actualiza repos con
.git/ ya presente y deja el clone manual como pull-on-demand.
- Documenta el snippet de clone manual con token via pass para
cuando si haga falta traer un sub-repo nuevo.
Impacto: el comando es idempotente y predecible — no toca lo que no
existe localmente. No afecta a fn sync ni a la regeneracion de
registry.db.
Pipeline en cascada que combina extract_iocs (regex, coste 0), GLiNER
(zero-shot NER), GLiREL (zero-shot RE) y un fallback LLM opcional para
chunks con baja confianza o pocas entidades. Devuelve listas concatenadas
listas para deduplicate_entities/deduplicate_relations.
Cierra 0040.
- Move dev/issues/0038-gliner-entity-extractor.md a completed/
- Update README link y estado a completado
Closes#0038
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11 tests sin necesidad de descargar el modelo (200 MB):
- StubModel duck-typed que valida el contrato de predict_entities
- Threshold y flat_ner se propagan al modelo
- Schema vacio lanza ValueError; schema sin labels validos warning + []
- Excepcion del modelo se captura
- Label desconocido se descarta
- gliner_load_model: ImportError simulado, cache hit, _resolve_device
auto cae a cpu si torch no esta presente
Refs #0038
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Funciones nuevas en python/functions/datascience/:
- gliner_load_model: carga + cachea modelo GLiNER por (name, device).
device='auto' resuelve a cuda/cpu segun torch.cuda.is_available, sin
fallar si torch no esta instalado. ImportError claro si falta gliner.
- extract_entities_gliner: contrato drop-in de extract_entities_llm
(mismo entity_schema, mismo list[EntityCandidate]). El caller inyecta
el modelo (cargado UNA vez por proceso). Anota offsets start/end en
attributes para reconciliar con extract_iocs (issue 0040).
Diferencias vs LLM extractor:
- 50-200x mas rapido en GPU, 0 USD/token.
- Malo con IoCs tecnicos (lo cubre 0037).
- Threshold y flat_ner ajustables por dominio.
pyproject.toml: gliner como extra opcional `[nlp]` para no inflar el
.venv de quien no use NER. Instalacion: `uv pip install -e '.[nlp]'`.
Refs #0038 — Desbloquea 0039 (GLiREL) y 0040 (pipeline hibrido).
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- Move dev/issues/0037-ioc-regex-extractor.md a completed/
- Update README link y estado a completado
- Limpiar duplicado obsoleto de 0042 (ya estaba en completed/)
Closes#0037
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30 tests cubriendo positivos y negativos por tipo:
- IPv4 valida/invalida + rangos limite
- IPv6 forma completa/comprimida
- Emails (caracteres validos en local part)
- Dominios con TLD valido vs desconocido
- Hashes MD5/SHA1/SHA256/SHA512 por longitud
- Wallets BTC legacy/bech32 y ETH
- CVEs 4 y 7 digitos
- MAC con `:` y `-` (separadores mezclados rechazados)
- Telefonos E.164 y ES local 9 digitos
- Pipeline filtrado por types y deduplicacion de spans contenidos
Refs #0037
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Extractores nuevos en python/functions/cybersecurity/:
- extract_ip_addresses (IPv4 + IPv6 con validacion ipaddress)
- extract_emails (RFC 5322 simplificado)
- extract_domains (FQDNs con TLD valido, lista estatica)
- extract_file_hashes (MD5/SHA1/SHA256/SHA512, algoritmo por longitud)
- extract_crypto_wallets (BTC legacy + bech32, ETH 0x+40hex)
- extract_cve_ids (CVE-YYYY-NNNN+)
- extract_mac_addresses (xx:xx:xx + xx-xx-xx, separador uniforme)
- extract_phone_numbers (E.164 + ES local 9 digitos)
Pipeline:
- extract_iocs corre todos, deduplica spans contenidos. Mantiene
purity:pure (kind:function con uses_functions no vacio) porque la
regla del registry exige que los pipelines sean impuros.
Todas devuelven list[dict] con value/start/end/type para que el
caller (issues 0038-0040) pueda reconciliar offsets con spans NER
sin reparsing.
Refs #0037
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17 casos: helpers de tokenizacion/mapeo, schema basico con head_pos/tail_pos,
fallback por head_text, threshold, max_pairs, self-loops, ImportError, cache,
device='auto'.
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- glirel_load_model: cache por (model_name, device); device='auto' resuelve via torch
- extract_relations_glirel: tokeniza por whitespace, mapea spans char->token,
llama predict_relations y devuelve RelationCandidate; fallback text.find si la
entidad llega sin offsets; max_pairs=N -> top-N por score
- pyproject.toml: glirel en extra nlp
Closes#0039
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- Move dev/issues/0038-gliner-entity-extractor.md a completed/
- Update README link y estado a completado
Closes#0038
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11 tests sin necesidad de descargar el modelo (200 MB):
- StubModel duck-typed que valida el contrato de predict_entities
- Threshold y flat_ner se propagan al modelo
- Schema vacio lanza ValueError; schema sin labels validos warning + []
- Excepcion del modelo se captura
- Label desconocido se descarta
- gliner_load_model: ImportError simulado, cache hit, _resolve_device
auto cae a cpu si torch no esta presente
Refs #0038
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Funciones nuevas en python/functions/datascience/:
- gliner_load_model: carga + cachea modelo GLiNER por (name, device).
device='auto' resuelve a cuda/cpu segun torch.cuda.is_available, sin
fallar si torch no esta instalado. ImportError claro si falta gliner.
- extract_entities_gliner: contrato drop-in de extract_entities_llm
(mismo entity_schema, mismo list[EntityCandidate]). El caller inyecta
el modelo (cargado UNA vez por proceso). Anota offsets start/end en
attributes para reconciliar con extract_iocs (issue 0040).
Diferencias vs LLM extractor:
- 50-200x mas rapido en GPU, 0 USD/token.
- Malo con IoCs tecnicos (lo cubre 0037).
- Threshold y flat_ner ajustables por dominio.
pyproject.toml: gliner como extra opcional `[nlp]` para no inflar el
.venv de quien no use NER. Instalacion: `uv pip install -e '.[nlp]'`.
Refs #0038 — Desbloquea 0039 (GLiREL) y 0040 (pipeline hibrido).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Move dev/issues/0037-ioc-regex-extractor.md a completed/
- Update README link y estado a completado
- Limpiar duplicado obsoleto de 0042 (ya estaba en completed/)
Closes#0037
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
30 tests cubriendo positivos y negativos por tipo:
- IPv4 valida/invalida + rangos limite
- IPv6 forma completa/comprimida
- Emails (caracteres validos en local part)
- Dominios con TLD valido vs desconocido
- Hashes MD5/SHA1/SHA256/SHA512 por longitud
- Wallets BTC legacy/bech32 y ETH
- CVEs 4 y 7 digitos
- MAC con `:` y `-` (separadores mezclados rechazados)
- Telefonos E.164 y ES local 9 digitos
- Pipeline filtrado por types y deduplicacion de spans contenidos
Refs #0037
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Extractores nuevos en python/functions/cybersecurity/:
- extract_ip_addresses (IPv4 + IPv6 con validacion ipaddress)
- extract_emails (RFC 5322 simplificado)
- extract_domains (FQDNs con TLD valido, lista estatica)
- extract_file_hashes (MD5/SHA1/SHA256/SHA512, algoritmo por longitud)
- extract_crypto_wallets (BTC legacy + bech32, ETH 0x+40hex)
- extract_cve_ids (CVE-YYYY-NNNN+)
- extract_mac_addresses (xx:xx:xx + xx-xx-xx, separador uniforme)
- extract_phone_numbers (E.164 + ES local 9 digitos)
Pipeline:
- extract_iocs corre todos, deduplica spans contenidos. Mantiene
purity:pure (kind:function con uses_functions no vacio) porque la
regla del registry exige que los pipelines sean impuros.
Todas devuelven list[dict] con value/start/end/type para que el
caller (issues 0038-0040) pueda reconciliar offsets con spans NER
sin reparsing.
Refs #0037
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Compila la app actual (cpp/apps/<X>/ o projects/*/apps/<X>/) para Windows
via MinGW y la copia al escritorio: /mnt/c/Users/lucas/Desktop/apps/<app>/.
Detecta target Android si aparece (hoy ninguna app la tiene).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- cpp/CMakeLists.txt: register projects/osint_graph/apps/graph_explorer/
via add_subdirectory pattern (igual que registry_dashboard).
- dev/feature_flags.json: osint_graph_v1 = true (enabled_at 2026-04-30).
- dev/issues/{0049,0049k} → dev/issues/completed/. README index actualizado.
La app vive en su sub-repo dataforge/graph_explorer (push hecho al cerrar).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
graph_labels_draw pinta etiquetas de nodos sobre el FBO del graph_renderer
via ImDrawList. Politica configurable: always-on para selected/hovered/
pinned, top-N por size*(degree+1), culling por viewport AABB y
min_node_pixel_size. Cap duro = max_visible + |always_*|.
API:
- graph_labels_draw(graph, viewport_state, policy, cb, user)
- graph_labels_draw_at(...) — variante con rect explicito
- graph_labels_select(...) — helper puro testeable
- graph_compute_degrees(...) — O(E)
Splitting en dos TUs:
- graph_labels.cpp — funciones draw (depende de ImGui)
- graph_labels_select.cpp — helpers puros para tests sin ImGui
12 tests en test_graph_labels (culling, max_visible cap, min_pixel_size,
always_* gating por viewport, top-N por score, edge cases). Todos verdes.
Integrado en demos_graph con UI: toggle Labels, sliders Max visible /
Font / Min px, checkboxes Selected/Hovered/Pinned. Golden de
graph_viewport regenerado.
Cierra issue 0049j.
Layout force-directed en GPU usando 5 compute shaders 4.3 + spatial hash
grid 64x64. API simetrica con graph_force_layout (CPU) para que el consumer
pueda swappear sin cambios. atomicCompSwap loop para float-add portable.
- cpp/functions/viz/graph_force_layout_gpu.{h,cpp,md}: nuevo modulo
- cpp/functions/gfx/gl_loader: anade glDispatchCompute, glMemoryBarrier,
glBindBufferBase, glGetBufferSubData (Windows wgl)
- cpp/tests/test_graph_force_layout_gpu.cpp: smoke + pinned + CPU vs GPU.
Crea ventana GLFW oculta GL 4.3; SKIP si headless o sin compute.
- demos_graph: checkbox "GPU layout" para swappear CPU/GPU en runtime
- issue movido a dev/issues/completed/
graph_renderer 1.5.0:
- 6 shapes SDF (circle, square, diamond, hex, triangle, rounded square)
con dispatch en fragment shader y AA via fwidth.
- Atlas opcional de iconos Tabler bakeado por graph_icons; el shader
compone overlay desde un uniform vec4 u_icon_uvs[256]. Setter publico
graph_renderer_set_icon_atlas(r, tex, uv_table, count).
- Aristas direccionales: 6 vertices por arista (line + chevron de la
flecha) en una sola draw call; segmento principal acortado por el
radio del nodo target.
- Edge styles solid/dashed/dotted via descarte por arc_length en el
fragment shader; las lineas del chevron son siempre solidas.
graph_icons 1.0.0 (nuevo):
- Atlas RGBA8 512x512 = grid 16x16 (256 iconos max) bakeado con
stb_truetype desde tabler-icons.ttf.
- API: graph_icons_build/texture/region/uv_table/destroy. icon_id es
1-based; 0 reservado para "sin icono".
- Hook FN_GRAPH_ICONS_SKIP_GL=1 para tests sin contexto GL.
Demo demos_graph_styles en primitives_gallery: 6 EntityTypes (uno por
shape) con icono Tabler representativo + 3 RelationTypes (knows/uses/
owns) con flechas direccionales y los 3 estilos.
test_graph_icons: 6 casos cubriendo bake, regiones 1-indexed, uv_table
consistente, layout en grid 16x16, validacion de count fuera de rango,
y verificacion de alpha != 0 en las celdas tras bake.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
El buffer de aristas pasa a estatico (16B/arista: source, target, color,
flags) y solo se reupload cuando cambia el grafo. Las posiciones de los
nodos viven en un Texture Buffer Object (RG32F) actualizado por frame; el
vertex shader hace texelFetch con gl_VertexID & 1 para elegir endpoint.
Draw call: glDrawArraysInstanced(GL_LINES, 0, 2, edge_count) con divisor=1.
Para 100k aristas: el upload de 4.8 MB/frame baja a 0 en regimen estable.
edge_alpha pasa a uniform; la pre-multiplicacion en CPU desaparece. GLSL
sigue en 330 core (samplerBuffer/texelFetch estan en 1.40+).
gl_loader gana glBufferSubData, glVertexAttribIPointer y glTexBuffer (en
Linux ya estaban via GL_GLEXT_PROTOTYPES; ahora estan disponibles tambien
en MinGW/Windows).
Tests: nuevo test_graph_edge_static valida el layout de 16B y el packing
RGBA8 del fallback. test_visual sigue verde — render visualmente identico.
Bump graph_renderer 1.2.0 -> 1.3.0.
Issue 0049c. Tres optimizaciones internas en graph_renderer.cpp + un
helper puro en graph_force_layout para detectar convergencia. API publica
intacta — solo cambian el layout interno de los buffers, el shader y
los costes por frame.
1. RGBA8 color packing
- El instance buffer de nodos pasa de (x,y,size,r,g,b,a) 28B a
(x,y,size,color_u32) 16B (-43%). Aristas: 24B → 12B/vertex (-50%).
- Shaders desempaquetan con bit shifts (compatible GL 3.30+, no
necesita unpackUnorm4x8 que es 4.20+).
- Helpers expuestos: pack_rgba8 / unpack_rgba8 / modulate_alpha_rgba8
en graph_renderer.h. Los GraphNode.color y la paleta ya tenian el
layout correcto (R en LSB), asi que CPU ahora pasa el uint32 directo
sin convertir a 4 floats por nodo y por frame.
2. Capacity-tracked streaming buffers
- Sustituye el doble glBufferData de antes por:
glBufferData(NULL, capacity, STREAM_DRAW) // orphan + reserva
glBufferSubData(0, used_bytes, data) // solo lo usado
- capacity crece x2 cuando hace falta (inicial 4096 nodos /
8192 vertices de aristas) → reallocaciones en O(log N).
- Staging CPU (NodeInstance* / EdgeVertex*) reusado entre frames con
realloc, no malloc/free per frame.
3. Frustum cull (CPU-side)
- AABB del viewport en world coords con margen 10%.
- Aristas: skip si AABB del segmento no intersecta el viewport.
- Nodos: solo los visibles entran al instance buffer; visible_count
es el N que pasa a glDrawArraysInstanced. Pop-in de borde mitigado
por el margen.
4. graph_force_layout_should_pause(low_frames, min_consecutive)
- Helper puro: el caller mantiene el contador, la funcion solo
decide si parar. Reemplaza la rama inline en demos_graph.cpp.
- Test Catch2 con secuencias artificiales.
Tests: test_graph_pack_rgba8 (16401 asserts, 4 cases — roundtrip exhaustivo
+ alpha modulation + clamp). test_graph_should_pause (3 cases, 14 asserts).
Los 29 tests del cpp/tests/ siguen verdes (incluido test_visual con goldens).
Bump versiones:
- graph_renderer 1.1.0 → 1.2.0
- graph_force_layout 1.0.0 → 1.1.0 (tested: true via should_pause test)
Tres mejoras de UX/escala en el demo de grafos:
1. **Wheel zoom dentro del canvas no scrollea la pagina**
En graph_viewport.cpp tras procesar MouseWheel para zoom hacemos
io.MouseWheel = 0 — consume el evento para que el BeginChild padre
(la galeria) no scrollee a la vez que el grafo se acerca. Antes
sentia "doble accion" al rodar la rueda sobre el canvas.
2. **graph_force_layout: pool dinamico (soporta 1M nodos)**
El array static QuadNode[1<<20] (~48MB siempre reservados, tope
rigido en ~250k nodos por la fan-out) se reemplaza por
std::vector<QuadNode>. graph_force_layout_step llama a
quad_pool_reserve(5*N + 1024) ANTES de construir el arbol — asi las
referencias QuadNode& que mantenemos vivas durante quad_subdivide
no se invalidan por reallocaciones a mitad del build (resize solo
ocurre en el reserve inicial). Memoria escala lineal con N: 1M
nodos ≈ 240MB de pool, una vez por programa.
3. **Demo de grafo: sliders extendidos + cluster_r escala con sqrt(N)**
- "Nodes" pasa de 100..20k a 100..1M con escala logaritmica
(ImGuiSliderFlags_Logarithmic) para que el rango medio sea util.
- Nuevos sliders "Edges/node" (1..10) e "Inter %" (0..30%) — antes
hardcoded a 3 y 5%.
- cluster_radius y scatter ahora escalan con sqrt(N): a 1k nodos
~370 px de radio, a 1M ~12000 px. Antes era constante a 200/40
y los nodos quedaban empaquetados al subir N — visualmente "sin
limite cuadrado", esparcidos sobre un area proporcional al grafo.
- Golden de graph_viewport regenerado por la nueva fila de sliders.
Notas:
- A 1M nodos sin GPU compute esta limitado por el upload de aristas
(vertex pulling con TBO llega en 0049d). Render mantenible hasta
~200-300k.
- En Linux/Windows ambos builds limpios. 27/27 tests verde.
Tres atajos de rendimiento sin GPU compute (eso llega en 0049h). Probados
en Linux y cross-compile Windows, todos los tests pasan, OpenMP 4.5
detectado.
1. **OpenMP en graph_force_layout_step** (cpp/functions/viz/...)
- find_package(OpenMP) en cpp/CMakeLists.txt; fn_framework lo enlaza
PUBLIC para que cualquier app/funcion lo herede transparentemente.
Si no esta disponible, los pragmas se ignoran (single-thread).
- #pragma omp parallel for con guard if(N>=1024) en los 4 bucles
embarazosamente paralelos: zero forces, repulsion Barnes-Hut (con
schedule dynamic), gravity, integration (con reduction sobre energy).
La attraction-along-edges se queda secuencial: edges multiples
escriben en el mismo nodo y meterle atomic mata el speedup.
- quad_force usaba un static int stack[1<<20] (4MB compartidos entre
threads — race). Lo reemplazo por int stack[256] en pila: el
quadtree crece como log4(N) ~= 10 niveles para N <= 1M, asi que 256
es holgado y thread-safe sin coste.
- Esperable: ~4-8x menos tiempo CPU/step en 20k nodos en CPU multicore.
2. **Buffer orphan en graph_renderer** (edges + nodes)
- Antes del glBufferData(.., data, DYNAMIC_DRAW), un primer
glBufferData(.., NULL, DYNAMIC_DRAW) que descarta el buffer previo.
El driver da uno fresco sin esperar al frame anterior — evita los
sync stalls clasicos del DYNAMIC_DRAW reuploadeado cada frame.
- Esperable: 2-3x throughput de upload (Mesa/NVIDIA/AMD respetan el
hint).
3. **Auto-pause en demo_graph cuando converge**
- Si energy_per_node < 0.001 durante 30 frames consecutivos, paramos
la simulacion automaticamente. CPU/GPU a 0% cuando el grafo ya
esta estable. Resume con "Resume layout" o "Regenerate".
Lo de OpenMP se sustituye cuando entre 0049h (force layout en compute
shader): cuando llegue, los #pragma omp se borran. Orphan y auto-pause
son keepers definitivos.
Cuando se cambia "Size" en Settings la fuente se escala via
style.FontSizeBase y el contenido del child "##gallery_content" crece o
encoge proporcionalmente. La scroll_y se quedaba en pixeles absolutos,
asi que la linea logica visible "se bajaba" al usuario tras el cambio
de zoom.
Fix: cachear FontSizeBase entre frames y, cuando cambia, escalar
scroll_y por el ratio nuevo/viejo. Mantiene la misma linea arriba del
viewport — sin saltos.
egutierrez