refactor(naming): A1 — ente→arje, vista→revista, pluma→fana

Rename batch de la Fase A del PLAN_MACRO:
- 25 crates ente-* → arje-* (protocol/init/runtime/compat). El linaje
  arje (init Linux) queda con prefijo coherente.
- vista → revista (revista-core + revista-web).
- pluma → fana (fana-md + fana-md-reader-web). fana absorbe el linaje
  markdown de pluma; será el writer DAG editor (prioridad alta).

Cambios:
- git mv de 29 crate dirs + 2 SDDs
- package/lib/bin names + path refs + imports .rs reescritos
- workspace Cargo.toml + comentarios de sección
- SDDs de init/runtime/compat/protocol actualizados a arje-
- SDD de revista + SDD de fana (reescrito: writer DAG editor)
- docs/STATUS.md, ROADMAP.md, PLAN_MACRO.md, arje-boot.md,
  arje-replace-systemd.md actualizados
- docs/changelog/akasha.md → chasqui.md

scripts/rename-fase-a.py idempotente (--dry-run soportado).
cargo check --workspace verde.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
sergio
2026-05-20 00:10:14 +00:00
parent 3fc6dcfa72
commit b83d40a833
159 changed files with 2384 additions and 1111 deletions
@@ -0,0 +1,40 @@
[package]
name = "chasqui-nous-real"
version.workspace = true
edition.workspace = true
rust-version.workspace = true
license.workspace = true
authors.workspace = true
publish.workspace = true
description = "Nouser — proveedor Nous con LLM real (text-embedding via ONNX). El soporte AI vive detrás del feature `embeddings`; sin él, este crate compila como stub mínimo."
[features]
# Sin features = stub que arranca y rechaza requests. Compila en
# segundos, sin descargar nada.
default = []
# Con feature embeddings: pulls fastembed + ONNX Runtime descargado.
# Modelo default: all-MiniLM-L6-v2 (384-d, ~80MB descargado al primer
# run y cacheado).
embeddings = ["dep:fastembed"]
[dependencies]
brahman-card = { path = "../../../protocol/brahman-card" }
brahman-sidecar = { path = "../../../protocol/brahman-sidecar" }
arje-cas = { path = "../../../runtime/arje-cas" }
chasqui-nous = { path = "../nous" }
serde_json = { workspace = true }
sled = { workspace = true }
tokio = { workspace = true }
tracing = { workspace = true }
tracing-subscriber = { workspace = true }
ulid = { workspace = true }
# Opcional: gateado por feature `embeddings`.
fastembed = { version = "4", optional = true }
[dev-dependencies]
tempfile = { workspace = true }
[[bin]]
name = "chasqui-nous-real"
path = "src/main.rs"
@@ -0,0 +1,199 @@
//! Cache de embeddings keyed por sha256 del contenido + model_id.
//!
//! Razón de existir: el modelo real (`fastembed-allMiniLML6V2`) es
//! caro (1-50 ms por archivo según tamaño y CPU). Cada vez que el
//! daemon de chasqui re-publica una Mónada o el watcher dispara un
//! re-cluster por cambio de FS, todos los archivos pasan otra vez
//! por embed. Para árboles de 1000 archivos, eso son segundos
//! desperdiciados re-embedidando contenido que no cambió.
//!
//! ## Diseño
//!
//! - **Cache key**: `sha256(bytes que el modelo realmente vio)` +
//! `MODEL_ID` (string). Usar el sha de los bytes-vistos garantiza
//! que la cache no devuelva un embedding de contenido viejo
//! simplemente porque el path no cambió.
//! - **Cache value**: el `Vec<f32>` serializado como bytes
//! little-endian (4 bytes por f32). Compacto, sin overhead de
//! bincode/postcard para datos numéricos puros.
//! - **Backend**: sled, tree único `embed_cache_v1`. Path:
//! `$XDG_CACHE_HOME/brahman/chasqui-nous-real-embed-cache.sled`.
//!
//! ## Versionado
//!
//! El nombre del tree (`embed_cache_v1`) es el "schema version" del
//! formato value. Si bumpeamos a (p. ej.) almacenar también el
//! tiempo de cómputo o el ONNX session id, creamos `embed_cache_v2`
//! y el viejo queda como dato muerto que sled puede limpiar.
//!
//! El `MODEL_ID` viaja dentro del key, así que cambiar de modelo
//! invalida implícitamente las entradas viejas (no se accede más
//! a esos keys; sled las mantiene hasta GC manual).
use std::path::PathBuf;
/// Wrapper sobre sled::Db con la API justa que necesita `handle_file`.
#[derive(Clone)]
pub struct EmbedCache {
tree: sled::Tree,
}
impl EmbedCache {
/// Abre (o crea) la cache en su path canónico. El sled::Db queda
/// referenciado por el Tree; mientras `EmbedCache` viva, el DB
/// vive.
pub fn open() -> Result<Self, sled::Error> {
let path = default_path();
if let Some(parent) = path.parent() {
// best-effort: si no podemos crear el dir, sled falla con
// mensaje específico abajo.
let _ = std::fs::create_dir_all(parent);
}
let db = sled::open(&path)?;
let tree = db.open_tree("embed_cache_v1")?;
Ok(Self { tree })
}
/// Variante para tests: cache efímera bajo `dir`.
#[cfg(test)]
pub fn open_at(dir: &std::path::Path) -> Result<Self, sled::Error> {
let db = sled::open(dir)?;
let tree = db.open_tree("embed_cache_v1")?;
Ok(Self { tree })
}
/// Lookup. `None` si miss; `Some(vec)` si hit.
pub fn get(&self, file_sha: &[u8; 32], model_id: &str) -> Option<Vec<f32>> {
let key = build_key(file_sha, model_id);
let bytes = self.tree.get(&key).ok()??;
decode_embedding(&bytes)
}
/// Almacena. Errores se loggean pero no propagan — cache miss es
/// recuperable, no querés tirar el embed válido por fallo de I/O
/// de cache.
pub fn put(&self, file_sha: &[u8; 32], model_id: &str, embedding: &[f32]) {
let key = build_key(file_sha, model_id);
let bytes = encode_embedding(embedding);
if let Err(e) = self.tree.insert(key, bytes) {
tracing::warn!(error = %e, "embed-cache put falló (no-fatal)");
}
}
/// Cantidad actual de entradas (best-effort para logs).
pub fn len(&self) -> usize {
self.tree.len()
}
}
/// Path default. Honra `XDG_CACHE_HOME`, cae a `$HOME/.cache`, y de
/// último recurso a `/tmp` (sin persistencia, pero al menos no
/// crashea en entornos minimalistas como CI sin HOME).
fn default_path() -> PathBuf {
if let Ok(p) = std::env::var("NOUSER_NOUS_REAL_CACHE") {
return PathBuf::from(p);
}
let base = std::env::var("XDG_CACHE_HOME")
.ok()
.map(PathBuf::from)
.or_else(|| {
std::env::var("HOME")
.ok()
.map(|h| PathBuf::from(h).join(".cache"))
})
.unwrap_or_else(std::env::temp_dir);
base.join("brahman").join("chasqui-nous-real-embed-cache.sled")
}
fn build_key(file_sha: &[u8; 32], model_id: &str) -> Vec<u8> {
let mut k = Vec::with_capacity(32 + 1 + model_id.len());
k.extend_from_slice(file_sha);
// separator byte para que prefijos de model_id no choquen con
// bytes del sha (improbable pero barato).
k.push(0xff);
k.extend_from_slice(model_id.as_bytes());
k
}
fn encode_embedding(v: &[f32]) -> Vec<u8> {
let mut out = Vec::with_capacity(v.len() * 4);
for f in v {
out.extend_from_slice(&f.to_le_bytes());
}
out
}
fn decode_embedding(bytes: &[u8]) -> Option<Vec<f32>> {
if bytes.len() % 4 != 0 {
return None;
}
let mut out = Vec::with_capacity(bytes.len() / 4);
for chunk in bytes.chunks_exact(4) {
out.push(f32::from_le_bytes([chunk[0], chunk[1], chunk[2], chunk[3]]));
}
Some(out)
}
#[cfg(test)]
mod tests {
use super::*;
fn sha(s: &[u8]) -> [u8; 32] {
arje_cas::sha256_of(s)
}
#[test]
fn roundtrip_returns_same_vector() {
let dir = tempfile::tempdir().unwrap();
let cache = EmbedCache::open_at(dir.path()).unwrap();
let key = sha(b"hello world");
let v = vec![0.1f32, -0.5, 1.0, 3.14159];
cache.put(&key, "real-fastembed-allMiniLML6V2-384d", &v);
let got = cache
.get(&key, "real-fastembed-allMiniLML6V2-384d")
.expect("hit esperado");
assert_eq!(got, v);
}
#[test]
fn miss_returns_none() {
let dir = tempfile::tempdir().unwrap();
let cache = EmbedCache::open_at(dir.path()).unwrap();
let key = sha(b"never stored");
assert!(cache.get(&key, "real-fastembed-allMiniLML6V2-384d").is_none());
}
#[test]
fn different_models_do_not_collide() {
let dir = tempfile::tempdir().unwrap();
let cache = EmbedCache::open_at(dir.path()).unwrap();
let key = sha(b"same content");
cache.put(&key, "model-a", &[1.0, 2.0]);
cache.put(&key, "model-b", &[7.0, 8.0]);
assert_eq!(cache.get(&key, "model-a").unwrap(), vec![1.0, 2.0]);
assert_eq!(cache.get(&key, "model-b").unwrap(), vec![7.0, 8.0]);
}
#[test]
fn different_content_different_keys() {
let dir = tempfile::tempdir().unwrap();
let cache = EmbedCache::open_at(dir.path()).unwrap();
let k1 = sha(b"abc");
let k2 = sha(b"abd");
cache.put(&k1, "m", &[1.0]);
assert!(cache.get(&k2, "m").is_none());
}
#[test]
fn corrupted_value_returns_none() {
// Si sled devuelve bytes con length no múltiplo de 4, decode
// debe fallar limpio (None) en vez de panicar.
let dir = tempfile::tempdir().unwrap();
let cache = EmbedCache::open_at(dir.path()).unwrap();
let key = sha(b"x");
// Insertamos manualmente bytes inválidos.
let raw_key = build_key(&key, "m");
cache.tree.insert(raw_key, &[1u8, 2, 3][..]).unwrap();
assert!(cache.get(&key, "m").is_none());
}
}
@@ -0,0 +1,205 @@
//! Modo embeddings: usa fastembed-rs (ONNX Runtime) para producir
//! vectores reales de text-embedding.
//!
//! Modelo default: `all-MiniLM-L6-v2` (384-d). Se descarga al primer
//! arranque a `~/.cache/fastembed` y queda cacheado.
//!
//! ## Mapeo del contrato
//!
//! - `EmbedText`: pasa el texto al modelo, devuelve el vector 384-d.
//! - `EmbedFile`: lee hasta los primeros 8 KiB del archivo, los
//! interpreta como UTF-8 con replacement-char, y los embeda como
//! texto. Para archivos binarios el resultado no es semánticamente
//! útil — caller decide qué hacer.
//! - `Ping`: devuelve `model_id` y `embed_dim` reales.
use std::fs::File;
use std::io::Read;
use std::path::PathBuf;
use std::sync::Arc;
use std::time::Instant;
use fastembed::{EmbeddingModel, InitOptions, TextEmbedding};
use chasqui_nous::{
EmbedFilePayload, EmbedRequest, EmbedResponse, EmbedTextPayload, ErrorResponse, PingResponse,
RequestKind,
};
use tokio::io::{AsyncBufReadExt, AsyncWriteExt, BufReader};
use tokio::net::UnixStream;
use tracing::{info, warn};
use crate::cache::EmbedCache;
const MAX_FILE_BYTES: usize = 8192;
/// Backend concreto: posee el modelo cargado.
pub struct Backend {
model: TextEmbedding,
}
impl Backend {
pub fn init() -> Result<Self, String> {
info!("cargando modelo all-MiniLM-L6-v2 (puede descargar ~80MB la primera vez)");
let opts = InitOptions::new(EmbeddingModel::AllMiniLML6V2)
.with_show_download_progress(true);
let model = TextEmbedding::try_new(opts).map_err(|e| format!("fastembed init: {e}"))?;
info!("modelo listo");
Ok(Self { model })
}
fn embed_one(&self, text: &str) -> Result<Vec<f32>, String> {
let out = self
.model
.embed(vec![text], None)
.map_err(|e| format!("embed: {e}"))?;
out.into_iter()
.next()
.ok_or_else(|| "fastembed devolvió 0 vectores".to_string())
}
}
pub async fn handle_conn(
stream: UnixStream,
backend: Arc<Backend>,
cache: Option<EmbedCache>,
) -> std::io::Result<()> {
let mut reader = BufReader::new(stream);
let mut line = String::new();
let n = reader.read_line(&mut line).await?;
if n == 0 {
return Ok(());
}
let req: EmbedRequest = match serde_json::from_str(&line) {
Ok(r) => r,
Err(e) => {
return write_error(reader.into_inner(), format!("JSON inválido: {e}")).await;
}
};
let started = Instant::now();
let result = match req.kind {
RequestKind::EmbedFile => handle_file(req.payload, &backend, cache.as_ref(), started),
RequestKind::EmbedText => handle_text(req.payload, &backend, started),
RequestKind::Ping => handle_ping(),
};
let mut stream = reader.into_inner();
match result {
Ok(json) => {
stream.write_all(json.as_bytes()).await?;
stream.write_all(b"\n").await?;
}
Err(msg) => return write_error(stream, msg).await,
}
stream.shutdown().await?;
Ok(())
}
fn handle_text(
payload: serde_json::Value,
backend: &Backend,
started: Instant,
) -> Result<String, String> {
let p: EmbedTextPayload =
serde_json::from_value(payload).map_err(|e| format!("payload: {e}"))?;
info!(text_len = p.text.len(), "embed_text");
let v = backend.embed_one(&p.text)?;
let resp = EmbedResponse {
embedding: v,
model: super::model_id().to_string(),
elapsed_ms: started.elapsed().as_millis() as u64,
};
serde_json::to_string(&resp).map_err(|e| format!("encode: {e}"))
}
fn handle_file(
payload: serde_json::Value,
backend: &Backend,
cache: Option<&EmbedCache>,
started: Instant,
) -> Result<String, String> {
let p: EmbedFilePayload =
serde_json::from_value(payload).map_err(|e| format!("payload: {e}"))?;
let path = PathBuf::from(&p.path);
let mut file = File::open(&path).map_err(|e| format!("abrir archivo: {e}"))?;
let mut buf = vec![0u8; MAX_FILE_BYTES];
let n = file.read(&mut buf).map_err(|e| format!("leer archivo: {e}"))?;
buf.truncate(n);
let model_id = super::model_id();
// Hash de los bytes que el modelo realmente verá. Si el archivo
// crece pasada la ventana MAX_FILE_BYTES sin modificar la cabeza,
// el hash NO cambia — el embedding cacheado sigue siendo válido
// bajo la semántica del proveedor (el modelo nunca vio los bytes
// adicionales). Si la cabeza cambia, el hash cambia y caemos a
// re-embed naturalmente.
let file_sha = arje_cas::sha256_of(&buf);
if let Some(cache) = cache {
if let Some(cached) = cache.get(&file_sha, model_id) {
info!(
path = %p.path,
sha = %arje_cas::hex(&file_sha),
bytes = n,
"embed_file: cache HIT"
);
let resp = EmbedResponse {
embedding: cached,
model: model_id.to_string(),
elapsed_ms: started.elapsed().as_millis() as u64,
};
return serde_json::to_string(&resp).map_err(|e| format!("encode: {e}"));
}
}
info!(
path = %p.path,
sha = %arje_cas::hex(&file_sha),
bytes = n,
"embed_file: cache MISS — invocando modelo"
);
// Write-through al CAS de arje: hacemos la cabeza del archivo
// direccionable por contenido. No es la fuente de verdad para
// el cache (sled lo es) pero deja un registro consultable por
// herramientas como `ente-cas gc` y permite que otros consumers
// resuelvan los bytes por hash.
if let Err(e) = arje_cas::store(&buf) {
// No-fatal: si CAS no escribe, cacheamos el embedding igual.
warn!(error = %e, "arje_cas::store falló (no-fatal)");
}
let text = String::from_utf8_lossy(&buf).to_string();
let v = backend.embed_one(&text)?;
if let Some(cache) = cache {
cache.put(&file_sha, model_id, &v);
}
let resp = EmbedResponse {
embedding: v,
model: model_id.to_string(),
elapsed_ms: started.elapsed().as_millis() as u64,
};
serde_json::to_string(&resp).map_err(|e| format!("encode: {e}"))
}
fn handle_ping() -> Result<String, String> {
let resp = PingResponse {
model: super::model_id().to_string(),
embed_dim: super::embed_dim(),
};
serde_json::to_string(&resp).map_err(|e| format!("encode: {e}"))
}
async fn write_error(mut stream: UnixStream, msg: String) -> std::io::Result<()> {
warn!(error = %msg, "respuesta de error");
let resp = ErrorResponse { error: msg };
let json = serde_json::to_string(&resp).unwrap_or_else(|_| "{\"error\":\"encode\"}".into());
stream.write_all(json.as_bytes()).await?;
stream.write_all(b"\n").await?;
stream.shutdown().await?;
Ok(())
}
@@ -0,0 +1,202 @@
//! `chasqui-nous-real` — proveedor Nous con LLM real (gated por feature).
//!
//! ## Build modes
//!
//! - `cargo build -p chasqui-nous-real`
//! Compila como **stub**: bin que arranca, sidecarea al brahman-init
//! pero rechaza toda request con un error explicando que falta la
//! feature. Útil para que `cargo build --workspace` no requiera ML
//! deps.
//!
//! - `cargo build -p chasqui-nous-real --features embeddings`
//! Compila con `fastembed` + ONNX Runtime descargado por Cargo.
//! Modelo default: `all-MiniLM-L6-v2` (384-d, ~80 MB descargado al
//! primer run y cacheado en `~/.cache/fastembed`).
//!
//! ## Diseño
//!
//! Mismo contrato wire que `chasqui-nous-mock` (`chasqui-nous` crate). La
//! diferencia operativa: real produce 384-d con semantic content
//! (text-embedding del modelo); mock produce 32-d con metadata-hashing.
//! No son intercambiables a media-deployment — los centroides de
//! Mónadas calculadas con uno NO matchean con el otro.
//!
//! La Card declara `priority_contexts.prod = { priority_offset: +1 }`,
//! contrapeso del mock que tiene `+1 en test`. Así el broker brahman
//! elige automáticamente:
//! - `BRAHMAN_BROKER_CONTEXT=test` → mock gana.
//! - `BRAHMAN_BROKER_CONTEXT=prod` → real gana.
//! - sin contexto → empate por label alfabético.
#![forbid(unsafe_code)]
use std::collections::BTreeMap;
use brahman_card::{
ulid::Ulid, Card, CardKind, ContextBias, Flow, Flows, Lifecycle, Payload, Priority,
Supervision, TypeRef,
};
use chasqui_nous::{transport, FLOW_EMBED_REQUEST, FLOW_EMBED_RESULT, FLOW_TYPE_NAME};
use tokio::net::UnixListener;
use tracing::info;
#[cfg(feature = "embeddings")]
mod cache;
#[cfg(feature = "embeddings")]
mod embeddings;
#[cfg(not(feature = "embeddings"))]
mod stub;
#[cfg(feature = "embeddings")]
const MODEL_ID: &str = "real-fastembed-allMiniLML6V2-384d";
#[cfg(not(feature = "embeddings"))]
const MODEL_ID: &str = "real-stub-no-feature";
#[cfg(feature = "embeddings")]
const EMBED_DIM: u32 = 384;
#[cfg(not(feature = "embeddings"))]
const EMBED_DIM: u32 = 0;
#[tokio::main(flavor = "current_thread")]
async fn main() -> std::io::Result<()> {
init_tracing();
#[cfg(not(feature = "embeddings"))]
info!(
"chasqui-nous-real corriendo en modo STUB (compilá con \
--features embeddings para activar el modelo)"
);
// 1. Resolver socket del data-plane (default `chasqui-nous-real.sock`,
// distinto del mock para coexistir).
let sock_path = transport::provider_socket_path("real");
if sock_path.exists() {
std::fs::remove_file(&sock_path)?;
}
if let Some(parent) = sock_path.parent() {
std::fs::create_dir_all(parent)?;
}
let listener = UnixListener::bind(&sock_path)?;
info!(socket = %sock_path.display(), "chasqui-nous-real escuchando");
// 2. Sidecar al brahman-init con Card declarando el socket.
let card = build_card(sock_path.clone());
info!(label = %card.label, mode = MODEL_ID, "publicando Card al brahman-init");
brahman_sidecar::spawn(card);
// 3. Inicializar el modelo (sólo en modo embeddings).
#[cfg(feature = "embeddings")]
let backend = embeddings::Backend::init().map_err(|e| {
std::io::Error::other(format!("init modelo: {e}"))
})?;
#[cfg(feature = "embeddings")]
let backend = std::sync::Arc::new(backend);
// 4. Abrir el cache de embeddings (sled local, sha256-keyed).
// Si falla, seguimos sin cache — degrada a "siempre embed".
#[cfg(feature = "embeddings")]
let embed_cache = match cache::EmbedCache::open() {
Ok(c) => {
info!(entries = c.len(), "embed-cache abierto");
Some(c)
}
Err(e) => {
tracing::warn!(error = %e, "embed-cache no disponible — todas las requests irán al modelo");
None
}
};
// 5. Accept loop.
loop {
let (stream, _addr) = listener.accept().await?;
#[cfg(feature = "embeddings")]
{
let backend = backend.clone();
let cache = embed_cache.clone();
tokio::spawn(async move {
if let Err(e) = embeddings::handle_conn(stream, backend, cache).await {
tracing::warn!(error = %e, "conn falló");
}
});
}
#[cfg(not(feature = "embeddings"))]
{
tokio::spawn(async move {
if let Err(e) = stub::handle_conn(stream).await {
tracing::warn!(error = %e, "conn falló");
}
});
}
}
}
fn init_tracing() {
tracing_subscriber::fmt()
.with_env_filter(
tracing_subscriber::EnvFilter::try_from_default_env()
.unwrap_or_else(|_| "info".into()),
)
.with_target(false)
.compact()
.init();
}
/// Card que real-nous anuncia. Idéntica al mock excepto por:
/// - label distinto (`chasqui.nous_real`) para que coexistan en el broker.
/// - `priority_contexts.prod = +1` (gana en contexto prod).
/// - `service_socket` propio para que clientes lo descubran directo.
fn build_card(service_socket: std::path::PathBuf) -> Card {
let mut priority_contexts = BTreeMap::new();
priority_contexts.insert(
"prod".into(),
ContextBias {
pin_to: None,
priority_offset: 1,
},
);
Card {
schema_version: brahman_card::CARD_SCHEMA_VERSION,
id: Ulid::new(),
label: "chasqui.nous_real".into(),
payload: Payload::Virtual,
supervision: Supervision::Delegate,
lifecycle: Lifecycle::Daemon,
priority: Priority::Normal,
kind: CardKind::Ente,
service_socket: Some(service_socket),
flow: Flows {
input: vec![Flow {
name: FLOW_EMBED_REQUEST.into(),
ty: TypeRef::Primitive {
name: FLOW_TYPE_NAME.into(),
},
pin_to: None,
}],
output: vec![Flow {
name: FLOW_EMBED_RESULT.into(),
ty: TypeRef::Primitive {
name: FLOW_TYPE_NAME.into(),
},
pin_to: None,
}],
},
priority_contexts,
..Default::default()
}
}
// Helpers compartidos. Anotados allow(dead_code) porque en stub mode
// algunos quedan sin uso pero los queremos disponibles consistentemente.
#[allow(dead_code)]
pub(crate) fn model_id() -> &'static str {
MODEL_ID
}
#[allow(dead_code)]
pub(crate) fn embed_dim() -> u32 {
EMBED_DIM
}
@@ -0,0 +1,36 @@
//! Modo stub: arranca el bin pero rechaza las requests con un error
//! que explica que falta la feature `embeddings`.
use chasqui_nous::{EmbedRequest, ErrorResponse};
use tokio::io::{AsyncBufReadExt, AsyncWriteExt, BufReader};
use tokio::net::UnixStream;
use tracing::warn;
pub async fn handle_conn(stream: UnixStream) -> std::io::Result<()> {
let mut reader = BufReader::new(stream);
let mut line = String::new();
let n = reader.read_line(&mut line).await?;
if n == 0 {
return Ok(());
}
// Parseamos para validar la forma; igual rechazamos.
let _: Result<EmbedRequest, _> = serde_json::from_str(&line);
warn!("rechazando request en modo stub (feature `embeddings` ausente)");
let resp = ErrorResponse {
error: format!(
"chasqui-nous-real compilado sin la feature `embeddings`. \
Rebuild con: cargo build -p chasqui-nous-real --features embeddings"
),
};
let mut stream = reader.into_inner();
let payload = serde_json::to_string(&resp).unwrap_or_else(|_| {
"{\"error\":\"stub mode and serialization failed\"}".to_string()
});
stream.write_all(payload.as_bytes()).await?;
stream.write_all(b"\n").await?;
stream.shutdown().await?;
Ok(())
}