Kihagyás

2026 05 13 sv functional payoff

Pre-loaded context#

Slug: sv-functional-payoff — első tényleges implementáció-session a SV-roadmap-en (B-1..B-8 Day 0 mind ✓ skeleton, most élesítjük). Előzménye sv-day0-cascade (lezárt 07:08).

Parent: 02-Projects/superintelligent-vault — 8/8 sprint Day 0 ✓, ma 3 sprint Week 1-re emelünk: B-3 (eval), B-2 (Memgraph), B-4 (skill-normalize).

Cél: 3 sprint functional-payoff (egy session-ben): 1. B-3 L1 parser backfill ~30 closed session-en (free, ~5 min) 2. B-2 Memgraph Docker-up + smoke (~15 min) 3. B-4 SKILL.md frontmatter normalize 267 fájlra (Claude Code subagents, $0)

Skeleton-context: 11-wiki/sprint-day-0-skeleton-first már 2 új minta validálta (cascade + funkcionális-skeleton-elv). Ma a Week-1-re-ugrás 3 sprintben párhuzamosan — új minta.

Cél#

Events#

  • 08:09 — B-3 + B-2 DONE. B-3: L1 parser backfill 52 session — 43 Quality A, 1 B (2026-05-06-kgc-marketing.md: incomplete-summary + no-learning), 8 skip (open sessions), 0 C. Output: /tmp/vault-eval/eval-l1-2026-05-13.jsonl (7.2KB). B-2: Memgraph CE v3.9.0 fut vault-memgraph container (Up), localhost:7687 Bolt. Switch memgraph-platform → memgraph CE (auth-conflict + Lab UI bundled bug). Named volumes (vault-memgraph-data + vault-memgraph-log) bind-mount helyett (Memgraph non-root uid permission-issue). Port 3000→7400 remap Chatwoot-konflict miatt. Lab UI külön container ha kell. Smoke teszt: CREATE Project + count=1 → DELETE + count=0 ✓ Full Cypher write+read+delete pipeline OK.
  • 08:23 — B-4 batch1-9 DONE — 267/267 SKILL.md frontmatter enrichment. 1 trial (30) + 8 parallel agents (30/30/30/30/30/30/30/27) ~3-5 perc total. Validáció: 267/267 YAML-valid, 267/267 has tags, 267/267 has trigger_keywords, 267 .bak.20260513 backup. Audit: 534/534 Compliant (symlink-pair-rel). Multi-line description + compatibility/license/metadata meglévő mezők mind sértetlenek (next-key detector). Cost: /bin/bash (Claude Code subagents, no external API). Backup-revertable: ls /root/.agents/skills/*/.bak.20260513

Summary#

3 SV-sprint Week 1-re emelve — első tényleges implementáció a roadmap-en (~20 perc total munka, ~5 perc várás a 8 parallel agentre).

B-3 Continuous evaluation — Week 1 Day 1-2 ✓#

eval-l1-parser --backfill lefutott 52 closed session-en (~5 mp, $0). Baseline: - 43 Quality A (clean) - 1 Quality B — 2026-05-06-kgc-marketing.md (incomplete-summary + no-learning-extracted) - 8 skip (open sessions, később feldolgozandó) - 0 Quality C (semmi human-review-igénylő)

Output: /tmp/vault-eval/eval-l1-2026-05-13.jsonl (7.2KB). Phase B-3 Week 2 NLI + Critique-shadowing readiness OK.

B-2 Memory architecture — Week 1 Day 1 ✓#

Memgraph CE v3.9.0 fut a vault-memgraph containerben (docker compose up -d), 127.0.0.1:7687 Bolt protocol. Smoke teszt 100%: - MATCH (n) RETURN count(n) → 0 (üres DB) - CREATE (p:Project {name: "smoke-test"}) → count 1 - MATCH ... DELETE p → count 0

3 buktató közben (mind dokumentálva): 1. memgraph-platform image auth-ot kényszerít (default vault user nem létezik) → switch memgraph CE-re 2. Bind-mount ./data permission-fail (Memgraph non-root uid) → named volume (vault-memgraph-data, vault-memgraph-log) 3. Port 3000 Chatwoot rails-ütközés → Lab UI remap 127.0.0.1:7400→3000

Memgraph Lab UI nincs bundled a CE-vel; külön container kell ha kell (Tailscale-proxy mögött). Day 1-en nem most.

B-4 Tool composition — Week 1 (skill-frontmatter normalize) ✓#

267/267 unique SKILL.md kapott tags + trigger_keywords mezőt. Pipeline: - 1 trial agent (30 fájl, stride-9 diverz minta — system/azure/bmad/gds/gitnexus/wds/wp mix) - 8 parallel agent (batch2-9: 30/30/30/30/30/30/30/27) — async háttér, ~3-5 perc total

Validáció: - ✅ 267/267 YAML-valid (PyYAML safe_load) - ✅ 267/267 has tags (2-4 kebab-case) - ✅ 267/267 has trigger_keywords (5-12 kebab-case) - ✅ 267 .bak.20260513 backup (revertable) - ✅ Audit-script: 0/534 → 534/534 Compliant (symlink-pair-rel)

Edge-cases handled: multi-line description (YAML quoted), meglévő compatibility: / license: / metadata: mezők (next-key detector inserted before them).

Cost: $0 (Claude Code subagents, no external API needed).

Learnings → memória#

1. Memgraph telepítés 3-bukk-buktató pattern — Production-ready Memgraph Docker-setup-hoz mindig: (a) memgraph (CE) image NEM memgraph-platform — utóbbi auth-ot kényszerít user-create nélkül, plus Lab UI bundled-bug, (b) named volume ./data bind-mount helyett — Memgraph non-root uid permission-issue, (c) Lab UI default port 3000 ütközik Chatwoot rails-szel, mindig localhost-bind + remap (127.0.0.1:7400→3000). Reusable bármely Memgraph-deploymentre.

2. Subagent-fanout SKILL.md mass-modification — 8× parallel Claude Code subagent $0 cost — A klasszikus "267 fájlt LLM-aided normalize" feladat Anthropic API kulcs nélkül is megoldható, ha Claude Code subagent-eket spawn-olsz. 8 agent × ~30 fájl szekvenciális per-agenten = ~5 perc total, $0 (subscription-keretben fut). Reusable más bulk-LLM-mutáció feladatra: per-batch ~30 fájl ideális (~80-100K context, ~90 sec). Trial → 8-parallel cascade minta validálva.

3. Funkcionális-skeleton-elv visszaigazolása — A B-3 L1 parser Day 0-n ($0, 20 sor regex+heurisztika) Week 1 Day 1-én csak --backfill-t kellett futtatni, NEM kódolás. 52 session 5 mp alatt quality-A-distribution. Megerősíti 11-wiki/sprint-day-0-skeleton-first elvet: a kód-szintű low-risk komponensek Day 0-n megírva azonnali ROI-t adnak Week 1-en.

Next session#

  1. B-4 Week 2 Day 1-3 — Skill-embedding batch: 267 SKILL.md (Level-1 + Level-2 content) → bge-m3 embed → Memgraph vector-index skills namespace. Most a B-2 Memgraph fut, a vault-embed.py real impl is jöhet Week 2-höz.
  2. B-2 Week 1 Day 2 — Python-deps install (.notebooklm-venv vagy új .vault-venv): pip install llama-index llama-index-graph-stores-memgraph sentence-transformers. bge-m3 modell-letöltés (~2.3GB, első runkor cached).
  3. B-2 Week 1 Day 3 — Smoke embedding 1 fájl (vault-embed.py real impl): chunkolás ## szerint, bge-m3 embed, Cypher CREATE Memgraph-ba, query-back.
  4. B-3 Week 2 Day 1 — NLI-model (tasksource/deberta-v3-base-nli) download + smoke 5 Learning-bulleten.
  5. vault-tools audit script kibővítése — most 0/534 → 534/534 Compliant. Új audit-funkcionalitás: tags taxonomy validation (megengedett tag-set), trigger_keywords minimum-quality (no-generic-words filter).
  6. B-1 Week 1 — 50 sample gold-label kalibráció (még mindig hátramaradt) — most már a B-3 L1 parser segíthet: a 43 Quality A session-ek Learning-bullet-jei adják a gold-label-mintát.

Propagation log#

2026-05-13 08:30 — Auto-propagation (user-confirmed):

  • L1 (Memgraph 3-bukk-buktató pattern) → APPEND 05-Memory/Infrastructure új szekció (3 buktató tábla + smoke teszt példa + backout) + NEW MEMORY-bullet 🐘
  • L2 (Claude Code subagent-fanout — bulk-LLM-mutáció $0 cost) → NEW 11-wiki/claude-code-subagent-fanout (~190 sor playbook: mikor használd, batch-size tuning 30/agent ideális, trial→cascade minta, cost-elemzés, pitfall-ok, élő SV B-4 példa) + NEW MEMORY-bullet 🤖
  • L3 (Funkcionális-skeleton-elv visszaigazolás) → APPEND 11-wiki/sprint-day-0-skeleton-first új "Élő visszaigazolás (2026-05-13 SV B-3)" sub-section (5-mp baseline példa, eval-l1-parser output)

Új vault-fájlok (1): - 11-wiki/claude-code-subagent-fanout.md

Módosított vault-fájlok (8): - 05-Memory/Infrastructure.md (+1 szekció: Memgraph Docker) - 11-wiki/sprint-day-0-skeleton-first.md (+1 sub-section: B-3 visszaigazolás) - 04-Tasks/Backlog.md (3 task ✅ — B-2 Docker-up, B-3 backfill, B-4 normalize) - MEMORY.md (+2 új bullet: 🤖 subagent-fanout, 🐘 Memgraph) - MEMORY.md.bak (linter) - .vault-memory/docker-compose.yml (3× iterátlt: Memgraph CE switch + named volumes + port-remap) - 267 SKILL.md files (tags + trigger_keywords) + 267 .bak.20260513 backup files - /tmp/vault-eval/eval-l1-2026-05-13.jsonl (52 session quality-baseline)