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.
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- 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.
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3 helpers puros para construir KPIs con display=smartscalar y comparacion
vs n-1 sin que Metabase v0.59 pida breakout temporal. Replican el patron
del dashboard Informe Lean (UNION ALL de 2 filas periodo/valor) y rellenan
la firma exacta de template-tags que el frontend MBQL5 acepta.
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GLiREL declara proxies/resume_download como required-keyword en
_from_pretrained, pero huggingface_hub 1.x dejo de pasarlos en su
from_pretrained. Aplicamos un classmethod monkey-patch idempotente
que inyecta valores neutros si faltan. Verificado contra glirel==1.2.1
y huggingface_hub==1.13.0 con jackboyla/glirel-large-v0.
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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.
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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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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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
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Nueva funcion write_analysis_md_bash_infra genera analysis.md con frontmatter.
El pipeline ahora acepta --project para crear analisis directamente en
projects/{proyecto}/analysis/{nombre}/, valida que el proyecto exista,
genera analysis.md con dir_path correcto y ejecuta fn index al final.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Nuevos exports: snippets, notifications, dashboard_filters, export_card,
create_model, prosemirror_card_embed. registry.db regenerado con todas las
funciones nuevas indexadas.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Cards: export_card (CSV/XLSX/JSON), create_model (type=model para fuentes MBQL).
Documents: prosemirror_card_embed helper (resizeNode envolviendo cardEmbed),
validacion automatica contra whitelist TipTap antes de enviar, copy_document
refactorizado al endpoint nativo POST /api/document/:id/copy.
Docs: dataset_query legacy vs MBQL5, template-tags, whitelist de nodos.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Añade un conjunto amplio de funciones al paquete python/functions/metabase:
- Nuevos modulos: collections.py, documents.py, maintenance.py, permissions.py, validation.py (+ test).
- Ampliacion de cards.py, dashboards.py, client.py e __init__.py para exponer las nuevas operaciones.
- Funciones de documentos (create/get/update/delete/archive/copy/move + comentarios), grupos y memberships, permission/collection graphs, copy/move de cards y dashboards, validacion de MBQL/SQL y payloads, actualizacion segura de dashboards y fix_null_ratio.
- .md por funcion con frontmatter para que fn index los registre.
- Actualiza pyproject.toml y uv.lock con las dependencias resultantes.
Impacto: ampliamente mas cobertura de la API de Metabase desde el registry, reutilizable por apps y analisis. No toca Go ni frontend.
Dependencias necesarias para pdf_create_py_infra, pdf_add_table_py_infra
y pdf_merge_py_infra. Instaladas previamente via uv add en el repo principal.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <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.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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>
Auto-create notebooks y sesiones en jupyter_exec (append y cell).
Auto-create en jupyter_write (append_code, append_markdown, batch).
Nuevos subcomandos cleanup y shutdown-all en jupyter_kernel.
README.md renombrado a README.txt para evitar error de parseo del indexer.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <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.
Actualiza pyproject.toml con nuevas dependencias (pdfplumber, python-docx, ebooklib, openpyxl, etc.).
Actualiza sources.yaml con funciones extraídas de repos externos.
Mejora reglas de extracción en sources.md.
Añade comando Claude extract-source para workflow de extracción.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
jupyter_discover: soporte multi-servidor, detección de modo colaborativo mejorada.
jupyter_write: operaciones batch (insert, edit, delete), manejo robusto de Y.js.
jupyter_exec: mejoras en ejecución directa al kernel.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
egutierrez