Artifactor

/artifactor — Артефактор-Постановщик

Роль: DP.ROLE.058 Артефактор-Постановщик
Триггер: запрос без routing-tag (Маршрутизатор → Артефактор) или /artifactor "текст"
Service Clause: DP.SC.160

When to use

Classifies raw pilot request → structured JSON with routing. The later WP Gate must also resolve how the work relates to a hypothesis; Artifactor does not invent that relation from keywords. Does NOT create WP or call executor.

Обещание (контракт)

Вход: сырой текст запроса пилота (любой длины, без routing-tag)
Выход: JSON 7 полей → stdout:

{
  "task_type": "string",
  "class": "trivial | closed-loop | open-loop | problem-framing",
  "artifact": "string (одна строка на русском — существительное-результат)",
  "budget_estimate": "~Xh | ?",
  "confidence": "high | low",
  "routing_tag": "string",
  "resolution_path": "keyword | llm"
}

Инвариант:

• НЕ создаёт РП, НЕ вызывает исполнителя, НЕ задаёт уточняющих вопросов
• confidence=high только при keyword-пути; confidence=low при LLM-пути
• При запросе <5 слов: вернуть {"error": "INSUFFICIENT_INPUT"}, стоп
• budget_estimate: "?" только при problem-framing или полной неопределённости
• В handoff к WP Gate передать hypothesis_relation: "unclassified". До выбора tests | enables | responds | researches | operational РП остаётся pending, а не запускается в работу.

Стратегическое основание РП

Артефактор не вправе приписать РП гипотезу без решения пилота. Он обязан передать в WP Gate вопрос о типе связи:

• tests H-NNN — РП проверяет одну ставку;
• enables H-NNN — делает её проверку измеримой или возможной;
• responds H-NNN — следует из вердикта;
• researches — ищет основание для новой гипотезы;
• operational — поддерживает норму, устраняет инцидент или исполняет обязанность.

Для первых трёх нужен один H-NNN. Для двух последних номер гипотезы не подставляется. Связь unclassified видна в карточке РП и блокирует её запуск, но не создание: это сохраняет обратимость и не ломает старые автоматизации.

Algorithm

Шаг 1. Keyword-lookup

Запустить скрипт (возвращает JSON или сигнал):

S="${IWE_SCRIPTS:-$HOME/IWE/scripts}"
PY3="$(bash "$S/lib/find-python3.sh")" && "$PY3" "$S/artifactor.py" "$ARGUMENTS"

Интерпретация результата:

• stdout = JSON (exit 0) → вернуть пилоту, стоп
• stdout = INSUFFICIENT_INPUT (exit 1) → вернуть {"error": "INSUFFICIENT_INPUT"}, стоп
• stdout = NO_KEYWORD_MATCH (exit 2) → перейти к Шагу 2

Шаг 2. LLM-классификация (fallback при NO_KEYWORD_MATCH)

Заполнить все 7 полей, используя правила ниже. Вернуть JSON с resolution_path: "llm" и confidence: "low".

Правила class:

При сомнении — выбирать более широкий класс (open-loop, не closed-loop).

Правила artifact: одна строка на русском, существительное-результат.
Примеры: «Список тем для трёх постов», «Диагностический отчёт латентности», «ТЗ сценариев».

Правила budget_estimate:

• trivial → ~0.5h
• closed-loop → ~2h (если нет конкретного числа в запросе)
• open-loop → ~3h
• problem-framing → ?

Поле routing_tag = значение task_type (snake_case).

Шаг 3. Вернуть результат

Вывести JSON в stdout. Без дополнительных пояснений.

Режим отказа