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Changelog — akasha

Explorador semántico de Mónadas. Renombrado de nouser el 2026-05-19.

feat(nouser-explorer): integración al stack yahweh themed

Iter 10. nouser-explorer (la app paralela a nakui-explorer para ver Mónadas via daemon nouser) tenía colors hardcoded idénticos al patrón previo. Aplico el mismo refactor que se hizo para nakui-explorer en iter 4: instala el theme global, migra chrome a slots, usa los widgets banner_themed / card_themed / theme_switcher.

Cambios en nouser-explorer:

• Nuevas deps: yahweh-theme, yahweh-widget-banner, yahweh-widget-card, yahweh-widget-theme-switcher.
• main(): Theme::install_default(cx) antes de cx.open_window.
• render: 4 vars let X = rgb(...) (chrome) → theme slots (bg_app/fg_text/fg_muted/bg_panel/border).
• Header: gana flex_row + theme switcher en la derecha (mismo pattern que nakui-explorer).
• error_banner: pasa de div hardcoded a banner_themed(cx, Banner::Error, ...) con override de padding (16/8) por convención del header.
• 2 cards de Engine y Monad: pasan de div().flex().flex_col() .p().mb().bg(card_bg).rounded().border_l_4().border_color()... a card_themed(cx).border_l_4().border_color(accent)....
• Acentos semánticos: accent_engine (cyan, las "máquinas") y accent_data (purple, las Mónadas) quedan locales — son señales del dominio nouser, no del chrome.

Tests: workspace stack intacto. nouser-explorer no tiene tests propios (siempre fue una vista live del daemon, sin lógica testable separada).

Beneficio operativo: las dos apps explorer del repo (nakui-explorer para event log + nouser-explorer para Mónadas) ahora comparten la misma paleta themed + el mismo control de switcher. Si un usuario las corre lado a lado, la consistencia visual emerge sola.

feat(nous-real): cache de embeddings + write-through al CAS de arje

Cierra el ciclo de la crítica del usuario: "Si un archivo no ha cambiado su hash en el CAS, Nouser ni siquiera debería pedirle al LLM que re-genere el embedding". El modelo real (fastembed-allMiniLML6V2-384d, ~1-50ms por archivo) era invocado ciegamente en cada re-cluster del watcher. Ahora se cachea por sha256(bytes-vistos) + model_id.

Pipeline en handle_file:

1. Lee primeros 8 KiB (igual que antes).
2. file_sha = ente_cas::sha256_of(buf) — hash de los bytes que el modelo realmente verá (no del archivo completo). Garantiza que un archivo creciendo más allá de la ventana sin tocar la cabeza siga sirviendo cache hits.
3. Cache lookup: HIT → respuesta en ~µs.
4. MISS → ente_cas::store(&buf) (write-through al CAS de arje, no-fatal si falla) → backend.embed_one(text) → cache.put(...).

Backend de cache: sled local en $XDG_CACHE_HOME/brahman/nouser-nous-real-embed-cache.sled. Tree versionado embed_cache_v1; el MODEL_ID viaja en la key, así que cambiar de modelo invalida el cache implícitamente. Override por env NOUSER_NOUS_REAL_CACHE.

Encoding compacto: cada Vec<f32> se serializa como bytes little-endian (4B por f32, sin overhead). Para el modelo default (384-d) son 1.5 KiB por entry. Decode tolera bytes corruptos (longitud no-múltiplo de 4 → None, no panic).

Por qué sled y no ente-cas directo: el CAS de arje es flat sha256-keyed; la cache necesita un mapeo (file_sha, model_id) → embedding, no expresable como entry CAS. El write-through a CAS queda como registro consultable + futura GC.

API:

• EmbedCache::open() → abre sled, idempotente.
• EmbedCache::open_at(dir) para tests.
• EmbedCache::get(sha, model) → Option<Vec<f32>>.
• EmbedCache::put(sha, model, &[f32]) → no-fatal en error.
• EmbedCache::len() → contador para logs (best-effort).

Mock NO se modifica — su embedding pseudo-32d es metadata-hashing puro, sin costo. Cachearlo sería overhead.

Tests: 5 unitarios (roundtrip_returns_same_vector, miss_returns_none, different_models_do_not_collide, different_content_different_keys, corrupted_value_returns_none). Verdes con --features embeddings; stub mode (sin feature) sigue compilando sin tocar cache.

feat(nouser+sidecar): watcher con debounce + re-publish al broker

Cierra las dos limitaciones del watcher previo: ya no spamea N veces por una sola edición, y el broker ve los cambios estructurales en lugar de quedarse con manifests congelados al arranque.

$ nouser daemon /tmp/x & $ touch /tmp/x/src/a.rs /tmp/x/src/b.rs /tmp/x/src/c.rs

daemon log (un solo batch, no 9 reacciones):

[watcher] ⚙ batch: 6 path(s) coalescidos → re-scan [watcher] ✦ x/src nace (3 miembros, lens=Code) [watcher] ⌃ delta: 1 nuevas, 0 refrescadas, 0 cerradas — 3 sesiones vivas

Mecánica del debounce (150ms):

• spawn_fs_watcher arma dos threads: dispatcher filtra eventos notify Create/Modify/Remove a un canal de paths; coordinator mantiene HashMap<PathBuf, Instant> y dispara batch sólo cuando todos los paths llevan ≥150ms quietos.
• Un :w típico de vim (~5 eventos por archivo) colapsa a 1 batch.

Mecánica del re-publish:

• SidecarPool ahora trackea HashMap<Ulid, AbortHandle> indexado por Card.id. Llamar pool.spawn(card) con un id ya presente aborta la sesión previa y abre una nueva — spawn se vuelve idempotente: re-publicar una Mónada cuya composición cambió refresca su sesión en el broker sin dejar zombies.
• Nueva API pool.drop_session(id) para cerrar una sesión explícitamente cuando una Mónada desaparece (directorio quedó bajo min_files o se borró).
• pool.live_sessions() para introspección/logs.
• process_change_batch re-scanea + re-clusteriza con hidratación, diffea contra prior_monads, y para cada Mónada decide:
  • removida → drop_session
  • nueva → spawn con ✦
  • composición cambió (members o centroid distintos) → spawn con ↻
  • idéntica → no-op

Trade-off aceptado: re-scan global por batch (no incremental). Es O(N archivos) por evento y para árboles típicos (<10k) cae en <100ms. Optimizar a re-cluster parcial cuando duela.

Tests: workspace completo verde.

feat(nouser): notify watcher — el sistema reacciona en tiempo real

El daemon ahora monta un notify::recommended_watcher recursivo sobre el directorio. Cada Create/Modify de archivo regular dispara: embedding del archivo, filtro por centroid_model, ranking contra centroides existentes, log con marker 🧲 / · según supere el umbral de atracción.

$ nouser daemon /tmp/x &

en otra terminal:

$ vim /tmp/x/src/nuevo.rs

daemon log:

[watcher] 🧲 /tmp/x/src/nuevo.rs → x/src (0.7470)

$ echo "edit" >> /tmp/x/docs/n1.md [watcher] 🧲 /tmp/x/docs/n1.md → x/docs (0.8169)

Mecánica:

• DB pasa a Arc<Mutex<MonadDb>> para sharing con el thread del watcher.
• Watcher en thread dedicado (nouser-watcher); reacciona sólo a Create/Modify, ignora Access/Metadata-only.
• react_to_change(path, metadata, db) computa embedding, filtra por centroid_model, busca best attraction.
• No re-publica al broker ni muta DB — sólo observa y narra. La invalidación selectiva (re-cluster + replace_monads + diff publish) queda como work futuro.

Limitación conocida: notify emite múltiples eventos por una sola edición (Create + Modify, etc.). Sin debounce, el watcher reporta varias veces. Aceptable para demo; production conviene debounce ~100ms por path.

Tests: 7 (card) + 24 (core) verdes, 0 errores, 0 warnings.

feat(nouser): hidratación del daemon vía sled + path_hint

El daemon ya no recomputa ciegamente al arrancar. Si la DB tiene Mónadas previas con centroid_model válido, las publica instantáneo y el re-scan reusa sus IDs vía path_hint.

Schema:

• MonadManifest.path_hint: Option<String> — identidad estable derivada del origen (para by_directory, el parent dir canónico). Permite reusar ULID across re-scans.

Algoritmo (cluster):

• Nueva fn cluster::by_directory_hydrated(files, min_files, prior: Option<&MonadDb>). Cuando hay prior, busca Mónada con mismo path_hint Y mismo centroid_model; si la encuentra, reusa id, lineage y created_at_ms.
• by_directory queda como wrapper sin hidratación (back-compat).

Daemon (cmd_daemon):

1. Open sled si NOUSER_DB_PATH existe.
2. Publica las Mónadas previas con centroid_model válido (las inválidas se descartan con log explícito).
3. Re-scan + by_directory_hydrated(prior=&db).
4. Sólo spawnea sidecars para Mónadas con id que NO estaba en la hidratación inicial. Los path_hints existentes preservan identidad, evitando duplicados en el broker.
5. Persiste el set actualizado.

Validación end-to-end:

$ NOUSER_DB_PATH=/tmp/h.sled nouser daemon crates/core

arranque 1: DB vacía

re-scan 102 archivos → 5 mónadas
1 ente + 5 mónadas vivas (5 nuevas vs hidratación)

$ NOUSER_DB_PATH=/tmp/h.sled nouser daemon crates/core

arranque 2: DB poblada

hidratadas 5 mónadas previas en O(1)
re-scan 102 archivos → 5 mónadas
1 ente + 5 mónadas vivas (0 nuevas vs hidratación)

Costo del arranque 2: ~0.06s user CPU. Antes (sin hidratación) era re-scan + cluster + spawn x N — segundos enteros para árboles grandes.

Tests: 7 (card) + 24 (core) verdes.

feat(nouser): centroid_model — versionado de embeddings

Protege contra el bug silencioso de mezclar centroides de modelos distintos (mock 32-d vs real 384-d), que daba scores sin sentido.

• MonadManifest.centroid_model: Option<String> taggea qué modelo produjo el centroid. None = legacy pre-versioning.
• nouser_core::embed::MODEL_ID = "nouser-pseudo-32d". El cluster lo setea en cada Mónada que genera.
• nouser-nous-mock reusa la misma constante (use nouser_core::embed::MODEL_ID); produce vectores idénticos al cluster local, así que reportar el mismo ID es honesto.
• nouser-nous-real reporta "real-fastembed-allMiniLML6V2-384d" (dim distinta, semántica distinta).
• cmd_attract ahora:
  • Captura el model_id del embedding del target (local o remote).
  • Filtra Mónadas cuyo centroid_model no matchee.
  • Reporta embed: <source> (<model>) y skipped: N mónadas con centroid_model distinto cuando descarta.

Resultado operativo: cambiar de mock a real (vía BRAHMAN_BROKER_CONTEXT=prod) hace que attract filtre las Mónadas viejas con cero score en lugar de fingir que las puede comparar.

2026-05-08

chore: profile.dev slim — target/ ~50% más liviano

Cambios en [profile.dev] raíz para que builds futuras no desborden disco. Decisiones:

• debug = "line-tables-only": stack traces correctos, drop del resto de symbols. Sin pérdida real para nuestro flujo.
• split-debuginfo = "unpacked": relink más rápido, debuginfo en archivos aparte.
• codegen-units = 256: paralelismo + builds incrementales chicas.
• Override [profile.dev.package.X] para los pesados (gpui, ort, fastembed, tokenizers, image): opt-level = 1, debug = false. No los debuggeamos línea por línea, no necesitan info pesada.

Resultado: binarios ~3× más livianos. ente-zero 125→47 MB; mock-nous ~50→22 MB.

feat(nouser): dynamic binding — consumer descubre el provider vía broker

Cierra el bucle prometido por priority_contexts: el cliente ya no hardcodea el socket del provider de embeddings. En su lugar:

1. Si NOUSER_NOUS_SOCKET está set, lo usa directo (atajo explícito).
2. Si no, abre brahman_handshake::client::Client al brahman-init, anuncia un consumer Card mínimo con flow.input = embed-result:json, espera 3s por el primer MatchEvent::Available, y usa el producer_service_socket que viaja en el evento.

Esto activa el swap automático mock↔real:

• BRAHMAN_BROKER_CONTEXT=test: el bias +1 en test del mock lo hace ganar; consumer recibe el socket del mock.
• BRAHMAN_BROKER_CONTEXT=prod: el bias del real lo hace ganar.
• Sin contexto: empate alfabético entre los presentes.

Validación end-to-end:

$ ente-zero & nouser-nous-mock & $ # Sin NOUSER_NOUS_SOCKET: $ nouser attract --remote crates/core archivo.rs embed: remote 🧲 0.9058 ente-brain/src ... (mock log confirma "embed_file path=...")

Cambios:

• nouser-core Cargo.toml: deps directas brahman-handshake + tokio.
• cmd_attract resuelve el socket por discovery antes de llamar a embed_via(&path, file) (mini-runtime tokio current_thread inline).

Bug que se descubrió en el camino: la "flakiness" reportada de cargo test --workspace era disco lleno (24 GB en target/), no condición de carrera. Con cargo clean + profile slim, todos los tests pasan deterministas.

feat(nouser): yahweh widget — nouser-explorer panel GPUI

Bin GPUI standalone que consulta brahman-admin cada 2s y renderea todas las sesiones del Init como cards. Cierra el círculo visual del ecosistema brahman.

• Crate nuevo crates/apps/nouser-explorer (deps: brahman-admin, brahman-card, gpui).
• Ventana 900×640 con header del estado del Init, banner de error cuando no conecta, y lista de cards (una por sesión).
• Cada card muestra: kind + label + lifecycle, ULID corto, summary (si data), keywords, lens hint, service_socket si está, y refs (RelationshipKind → target_label). El borde izquierdo coloreado diferencia ente (azul) de data (lavanda).
• cx.spawn(async move |this, cx| { … }) corre el loop de refresh en el GPUI executor; query_blocking se usa porque GPUI no provee un runtime tokio.
• Nuevo helper en brahman-admin: client::query_blocking(path) — versión sync de query(), para callers con su propio executor.

Uso:

$ ente-zero & nouser daemon crates/core & $ cargo run -p nouser-explorer

ventana muestra ~6 cards en vivo, refrescando cada 2s.

cargo check --workspace: 0 errores, 0 warnings.

feat(nouser): persistencia sled write-through del MonadDb

MonadDb ahora soporta backend dual:

• MonadDb::new() → memoria pura (default, back-compat).
• MonadDb::open(path) → sled-backed con cache en memoria. Carga contenido existente al abrir; cada insert_* hace write-through (cache + sled).

Diseño:

• 2 trees sled: files y monads.
• Wire format: serde_json (ergonomía + inspectability con sled-cli; los manifests son chicos, JSON gana sobre postcard aquí).
• Reads SIEMPRE desde la cache — sled se consulta sólo al abrir.
• replace_monads() purga el tree de sled antes de escribir.

Bin nouser: nueva env var NOUSER_DB_PATH. Si está set, persiste en esa ruta; si no, in-memory:

$ NOUSER_DB_PATH=/tmp/monads.sled nouser scan crates/core scan: 102 archivos en crates/core, 5 mónadas $ ls /tmp/monads.sled blobs conf $ NOUSER_DB_PATH=/tmp/monads.sled nouser scan crates/core

segunda corrida re-escribe la DB con el nuevo scan

Tests nuevos en db.rs:

• persistence_roundtrip — escribe, cierra, reabre, datos están.
• replace_monads_purges_persistent_tree — replace limpia el tree.

24 tests en nouser-core (era 22, +2).

refactor(nouser): labels de Mónada con 2 componentes del path

Resuelve la fricción visual de monorepos donde múltiples Mónadas se llamaban "src". Nueva función label_from_path toma los últimos hasta 2 componentes normales del path y los une con /.

$ nouser scan crates/core [01K..] brahman-admin/src card=5 [01K..] brahman-handshake/src card=6 [01K..] ente-brain/src card=11 [01K..] ente-kernel/src card=4 ...

Tests añadidos: label_from_root_only_one_component, label_from_deep_path_takes_last_two. Tests existentes actualizados con los nuevos labels.

feat(nouser): Phase D-2 — proveedor Nous real (LLM) detrás de feature flag

Cierra el ciclo del módulo Nous: existe un proveedor que produce embeddings reales con un modelo LLM, mientras que cargo build sin features sigue siendo liviano (no descarga ni compila ML deps).

Crate nuevo:

• crates/modules/nouser/nous-real: bin con dos modos según feature.

  • Sin feature (default): stub. Bin compila en ~10s, arranca, sidecarea a brahman-init declarando la Card de real-nous, escucha en el socket Nous, y rechaza toda request con ErrorResponse { error: "compilado sin la feature embeddings. Rebuild con cargo build -p nouser-nous-real --features embeddings" }. cargo build --workspace sigue siendo limpio.
  • Con --features embeddings: pulls fastembed = "4". Ese crate arrastra ort 2.0.0-rc.9 (ONNX Runtime con binarios descargados por Cargo) + tokenizers 0.21 + ~30 deps más. Compila en ~50s. Modelo default: all-MiniLM-L6-v2 (384-d, descargado a ~/.cache/fastembed la primera vez).
  • EmbedText: pasa el texto al modelo, devuelve vector 384-d.
  • EmbedFile: lee primeros 8KiB con UTF-8 lossy, embed como texto. Para binarios el resultado no es semánticamente útil — caller decide.
  • Ping: devuelve model_id y embed_dim reales.

• Card de real-nous:

  • label nouser.nous_real (distinto del mock para coexistir).
  • priority_contexts.prod = { priority_offset: +1 }. En contexto prod gana sobre el mock; en test el mock gana por su propio +1. Sin contexto activo, empate alfabético entre ambos.

Validación end-to-end con modelo real:

$ cargo build -p nouser-nous-real --features embeddings # ~50s $ ente-zero & nouser-nous-real & $ # probe vía python al socket Unix: $ echo '{"kind":"embed_text","payload":{"text":"hello brahman"}}'
| python3 -c "..." | head model: real-fastembed-allMiniLML6V2-384d elapsed_ms: 8 embed_dim: 384 first 5 values: [0.0034, -0.0036, 0.0078, -0.0218, -0.0162]

Tradeoff conocido: las dimensiones del mock (32-d) y real (384-d) son incompatibles. Cambiar de proveedor invalida los centroides cacheados de Mónadas. Documentar como "limpiar DB al cambiar proveedor".

Workspace state:

• cargo build --workspace sigue limpio sin features (no ML).
• cargo build -p nouser-nous-real --features embeddings funciona.
• 0 errores, 0 warnings en ambos modos.

Pendientes para D-3 / futuro:

• Discovery de socket: hoy el consumer hardcodea NOUSER_NOUS_SOCKET. Para que el broker brahman elija real vs mock per-contexto, falta inyectar el socket del provider electo en el MatchEvent o exponer un broker query "dame el socket de la sesión X".
• Coexistencia: hoy los dos providers compiten por el mismo socket path por default. Habría que parametrizarlos a sockets distintos cuando coexistan.

feat(nouser): Phase D — proveedor Nous mock + cliente remoto

Cierra el patrón "Nous como módulo aparte intercambiable": el contrato del proveedor de embeddings vive en su crate, el mock determinístico implementa ese contrato sirviéndolo por Unix socket, y nouser-core sabe consumirlo remotamente. El switch entre mock y real (futuro) se hará vía priority_contexts en el broker.

Crates nuevos:

• crates/modules/nouser/nous: contrato compartido. Tipos EmbedRequest, RequestKind { EmbedFile, EmbedText, Ping }, EmbedFilePayload, EmbedTextPayload, EmbedResponse, PingResponse, ErrorResponse. Wire format: line-delimited JSON por Unix socket, single-shot per conexión. Constants para los nombres de flow (embed-request/embed-result) y el tipo (json). Helper transport::default_socket_path() con env var NOUSER_NOUS_SOCKET.
• crates/modules/nouser/nous-mock: bin nouser-nous-mock. Sidecarea a brahman-init con Card kind=Ente declarando los flows embed-request:json/embed-result:json y un priority_contexts.test = { priority_offset: +1 } (gana sobre cualquier real-nous en contexto test). Bind del socket Nous, accept loop, despacha por RequestKind. EmbedFile usa nouser_core::embed::embed (los pseudo-embeddings de Phase C). Modelo: mock-pseudo-32d.

Cambios:

• nouser-core: dep nueva nouser-nous. Subcomando attract ahora acepta --remote que abre un socket UnixStream blocking, envía un EmbedRequest y lee la response. Imprime embed: local|remote para que se vea cuál ruta corrió.

Validación end-to-end (un solo terminal, varios procesos):

$ ente-zero & $ nouser-nous-mock & $ NOUSER_MIN_FILES=5 nouser daemon crates/core & $ brahman-status

Sessions (7): [ente] nouser.nous_mock flows: embed-request, embed-result [ente] brahman.nouser_engine [data] src summary: 6 archivos en crates/core/brahman-handshake/src [data] graph summary: 7 archivos en crates/core/ente-zero/src/graph ...

$ nouser attract --remote crates/core <archivo.rs> embed: remote 🧲 0.9058 src ...

Mock log: "embed_file path=crates/modules/nouser/core/src/embed.rs"

Bug encontrado y corregido en el camino:

• ContextBias tenía #[serde(skip_serializing_if = ...)] en sus campos. Postcard NO soporta skip-condicional (formato no self-describing): el serializer omitía bytes que el deserializer esperaba, rompiendo la wire de cualquier Card con priority_contexts poblada.
• Fix: removidos los skip_serializing_if de ContextBias. JSON pretty ahora emite {"pin_to": null, "priority_offset": 0} en lugar de objeto vacío. Trade-off aceptado por compatibilidad de wire.
• Test nuevo en brahman-card: wirecard_postcard_with_priority_contexts que ejercita el roundtrip completo postcard.

Tests acumulados: 75 (card 12 +1 nuevo, broker 15, handshake 9, card-wit 4, admin 0, nouser-card 7, nouser-core 20, nouser-nous 2). cargo check --workspace: 0 errores, 0 warnings.

Próximo natural: Phase D-2 — real-nous con un modelo ONNX/Llama de text-embedding. La infraestructura ya está lista: declara la misma Card con priority_contexts.prod = { priority_offset: +1 } y el swap es transparente para el consumer.

feat(nouser): Phase C — pseudo-embeddings + atracción por centroide

El "imán semántico" matemático del diseño Kairos, sin LLM. Cada archivo se proyecta a un vector 32-d derivado de sus metadatos; cada Mónada calcula su centroide; archivos nuevos se asignan por cosine similarity contra los centroides existentes.

Cambios:

• nouser-core dep nueva: blake3 (hash determinista de strings).
• crates/modules/nouser/core/src/embed.rs:
  • EMBED_DIM = 32. Estructura del vector:
    • dims 0..8: blake3(extension) → identidad de tipo
    • dims 8..16: blake3(parent_dir) → identidad de contenedor
    • dims 16..24: blake3(file_stem) → identidad léxica
    • dims 24..28: tamaño (log + flags)
    • dims 28..32: mtime (escala día + cíclicas)
  • Tip clave: bytes del hash se centran a [-1, 1] (no [0, 1]). Sin centrar, dos vectores hash random tendrían cosine ~0.75 espuria; centrados, expectativa ≈ 0 entre no-relacionados.
  • APIs: embed, cosine_similarity, centroid, cohesion, attraction_score, best_attraction. DEFAULT_ATTRACTION_THRESHOLD = 0.7.
• cluster::by_directory ahora computa el centroide de cada Mónada (promedio de embeddings de los miembros, L2-normalizado) y lo guarda en MonadManifest.centroid. El centroide viaja al brahman-status vía DataFacet.centroid → ahora se ven los Vec reales por cada Mónada.
• bin nouser nuevo subcomando: attract <dir> <file>.
  • Escanea el dir, embeda el archivo objetivo, ranking de afinidad contra todas las Mónadas con centroide.
  • Marca 🧲 si la mejor supera el umbral, · si es la mejor pero debajo, espacio en blanco para el resto.

Validación end-to-end:

$ nouser attract crates/core crates/modules/nouser/core/src/embed.rs ranking de atracción (cosine similarity): 🧲 0.9058 [01K..] src (11 archivos en crates/core/ente-brain/src) 0.8984 [01K..] src (6 archivos en crates/core/brahman-handshake/src) 0.8918 [01K..] src (5 archivos en crates/core/ente-zero/src) ...

$ nouser attract crates/core crates/modules/nouser/core/Cargo.toml ranking: 0.3427 [01K..] graph (7 archivos en crates/core/ente-zero/src/graph) ... (mejor score 0.3427 < umbral 0.7000 — el archivo no se 'pega')

Tests: 20 en nouser-core (era 13, +7 de embed). Total acumulado: 73 (card 11, broker 15, handshake codec+tr 2 + integ 7, card-wit 4, admin 0, nouser-card 7, nouser-core 20, ente-card 0). cargo check --workspace: 0 errores, 0 warnings.

Próximo: Phase D — nouser-nous, módulo aparte para LLM real. Mock-nous determinista (basado en estos pseudo-embeddings) en BRAHMAN_BROKER_CONTEXT=test; real-nous en prod. El switch lo hace el broker via priority_contexts sin tocar nada más.

feat(nouser): Phase B-2 — daemon que publica Mónadas al Init

Cierra la unificación: el nouser daemon se sidecarea como Ente y publica cada Mónada como su propia sesión Data. Un solo brahman-status muestra procesos y datos en la misma lista, exactamente como buscaba el diseño.

Cambios:

• crates/modules/nouser/core/Cargo.toml: deps nuevas brahman-card y brahman-sidecar.
• crates/modules/nouser/core/src/bin/nouser.rs: subcomando daemon <dir>.
  • Spawna un sidecar para el "engine" (brahman.nouser_engine, kind=Ente) — el ser que produce y administra Mónadas.
  • Scan + cluster del dir.
  • Para cada Mónada, llama monad.to_brahman_card() y spawnea un sidecar (kind=Data). Cada Mónada es una sesión brahman propia con su ULID estable.
  • Park del thread principal: los sidecars siguen pingueando.

Validación end-to-end:

$ ente-zero & $ NOUSER_MIN_FILES=5 nouser daemon crates/core & $ brahman-status

Sessions (6): [ente] ... brahman.nouser_engine lifecycle=Daemon [data] ... src summary: 5 archivos en crates/core/brahman-admin/src members: 5 (dispersion=0.00) lens hint: code [data] ... src summary: 11 archivos en crates/core/ente-brain/src ... [data] ... graph summary: 7 archivos en crates/core/ente-zero/src/graph

El protocolo de presentación es uno solo: la Card. La función — anunciar identidad, exponer metadata, ser descubierto — es idéntica para procesos vivos y agrupaciones de datos. La UI lo ve como una lista uniforme.

Costo conocido: cada Mónada consume un thread + tokio runtime current_thread (legacy del sidecar API). Para muchas Mónadas (>50) conviene consolidar en un único runtime con N tasks. Defer a Phase B-3.

Pendientes propuestos:

• B-3: consolidar todos los sidecars en un único runtime tokio para no spawnear N threads.
• C: pseudo-embeddings + atracción por centroide.
• D: módulo nouser-nous para LLM, swappable por priority_contexts.
• Polish: labels con 2-3 componentes del path.
• Crossreferencia: que un Ente pueda anunciar "estoy procesando la Mónada X" y la Mónada anuncie "Ente Y me está procesando".

cargo check --workspace: 0 errores, 0 warnings.

feat: Phase B-1 — unificación ontológica de Cards (Ente ↔ Data)

La Card es el protocolo de presentación del ecosistema, no sólo de los procesos. Una Mónada Nouser y un Ente Brahman son ambos "entidades que se presentan"; el consumidor (UI, broker, admin) discrimina por kind cuando importa, pero todos hablan el mismo idioma.

Cambios:

• brahman-card:

  • CardKind { Ente (default), Data }. Conserva back-compat: Cards existentes son Ente por default.
  • DataFacet { summary, keywords, centroid, member_count, dispersion, presentation_hint }. Liviano para el wire — listas grandes (members, embeddings completos) se consultan al daemon dueño bajo demanda.
  • Card.kind y Card.data: Option<DataFacet> agregados. WireCard espeja, conversiones From propagan.
  • Default impl actualizado.

• brahman-broker::BrokeredCard: propaga kind y data desde la Card registrada. No afecta el matching (sigue siendo por TypeRef + priority + pin_to); permite a observadores discriminar sin re-query.

• nouser-card: depende ahora de brahman-card. Nuevo método MonadManifest::to_brahman_card() que proyecta:

  • id, label, lineage → directos.
  • payload Virtual, supervision Delegate, lifecycle Daemon (placeholder semántico — la Mónada no se ejecuta).
  • kind = Data.
  • data = Some(DataFacet) con summary, keywords, centroide, member_count, entropy → dispersion, y un presentation_hint derivado del Lens (Code → "code", Gallery → "gallery", etc.).
  • Test nuevo: projects_to_brahman_card.

• brahman-status: cada sesión muestra ahora [ente] o [data] como prefijo. Para sesiones data, render adicional con summary, members

  • dispersion, keywords y lens hint.

Resultado: la UI (yahweh, brahman-status, futuro explorer) ve una sola lista uniforme. No tiene que saber si está mirando un proceso o un cúmulo de datos — sólo lee el Card y se adapta por kind.

Tests acumulados: 59 (card 11, broker 15, handshake codec+transport 2 + integ 7, card-wit 4, admin 0, nouser-card 7, nouser-core 13). cargo check --workspace: 0 errores, 0 warnings.

Próximo: Phase B-2 — bin nouser daemon <dir> que sidecarea cada Mónada como una sesión brahman, publicándola al broker. Brahman-status las verá junto a los entes.

feat(nouser): Phase A — mecanismo determinista de Mónadas

Primer trozo del módulo Nouser (Kairos): explorador de Mónadas como "imanes semánticos" sobre el filesystem. Phase A cubre el 90% de los casos sin tocar IA — sólo metadatos y heurísticas.

Crates nuevos:

• crates/modules/nouser/card: MonadManifest (la Tarjeta de Presentación de una Mónada — espejo conceptual de brahman::Card pero para datos, no para procesos runtime). Campos: id (Ulid), label, summary, centroid (vacío en Phase A), keywords, cardinality, entropy [0,1], dominant_lens, pins, members, timestamps, extensions (forward-compat). 6 tests de validación + JSON roundtrip.
• crates/modules/nouser/core: pipeline determinista.
  • scanner: walkdir → Vec<FileEntry> con metadatos (path, size, mtime, extension). Skipea hidden por default. Configurable max depth y follow_links.
  • cluster::by_directory: agrupa por parent dir, mínimo 3 archivos para promover a Mónada (configurable). Calcula keywords (top-N extensiones por frecuencia + alfabético), elige Lens dominante (Code/Gallery/Markdown/Database/Grid) según extensión más frecuente, computa entropía de Shannon normalizada [0,1].
  • db: MonadDb en memoria con índices BTreeMap files/monads y resolve_members(monad_id) que filtra IDs huérfanos. Phase B traerá persistencia.
  • bin nouser: subcomandos scan <dir>, show <dir> <prefix>, json <dir>. Env var NOUSER_MIN_FILES para tunear el threshold.
  • 13 tests (4 scanner + 6 cluster + 3 db).

Demo end-to-end:

$ nouser scan crates scan: 255 archivos en crates, 19 mónadas (min_files=3) [01KR4C13] src card=12 ent=0.00 lens=Code keywords: rs [01KR4C13] tests card=14 ent=0.00 lens=Code keywords: rs [01KR4C13] fixtures card=5 ent=0.00 lens=Grid keywords: rhai ...

$ nouser show crates 01KR4C Monad 01KR4C1370DVF6NMTW6SECNXAF label: src summary: 4 archivos en crates/modules/nouser/core/src (ext: rs) cardinality: 4 entropy: 0.0000 lens: Code members (4): 4132 bytes crates/modules/nouser/core/src/db.rs ...

Pendientes para próximas fases (anotados, no urgentes):

• Phase B: bin nouser daemon que sidecarea a brahman-init declarando flows (scan-request:json → monad-update:json).
• Phase C: pseudo-embeddings deterministas (hash de path/ext/size a 32-d) + atracción por centroide via cosine similarity. Implementa el "imán" sin LLM.
• Phase D: módulo nouser-nous aparte para el LLM real (Llama/ONNX). En priority_contexts.test el Init pinea a mock-nous (embeddings determinísticos); en prod a real-nous.
• Polish: labels de Mónada incluir 2-3 componentes del path para desambiguar src/ repetidos en monorepo.

Workspace: 0 errores, 0 warnings. Tests acumulados: 58 (card 11, broker 15, handshake codec+transport 2 + integ 7, card-wit 4, admin 0, nouser-card 6, nouser-core 13).