← Все репозитории

Новый проект

damiansire/cognitive-substrate

Локальный TypeScript-движок на Gemini, который превращает цели в задачи, выполняет их в рабочих пространствах, проверяет результаты и сохраняет всё состояние в файлах.

Открыть GitHub
Stars
28
Forks
1
Язык
TypeScript
Статус
В канале 1 янв. 1 г.

AI-разбор

Cognitive Substrate — локальный исполнитель агентных задач на TypeScript, где цель из goal.md преобразуется в упорядоченную очередь задач и обрабатывается движком. Состояние хранится в редактируемых файлах рабочего пространства: goal.md, tasks.md, knowledge.md, dashboard.md и каталоге runs/ с журналом доказательств. Агент умеет читать и изменять файлы, выполнять команды и работать с динамическими навыками, причём файловые операции ограничены рабочим пространством, а для команд доступны отдельный режим контейнера и QuickJS-песочница для JavaScript. Завершение задачи требует детерминированной проверки и, при наличии модели, дополнительной проверки LLM; результаты записываются вместе с аудиторским следом. Проект поддерживает многопространственный демон, очереди согласований, бюджеты, повторяющиеся задачи, координацию нескольких работников через файловый или HTTP-бэкенд, CLI, терминальный интерфейс и Angular-веб-панель. По README OpenAI-адаптер реализован и протестирован на поддельном клиенте, но не проверен через реальный API, а нативный терминал не является полноценной границей безопасности.

Кому подойдёт

Разработчики TypeScript, инженеры автоматизации, исследователи агентных систем и технические команды, которым нужны локальные, проверяемые и редактируемые человеком процессы выполнения задач.

Что внутри

  • Файловая модель состояния с goal.md, tasks.md, knowledge.md, dashboard.md и журналом runs/
  • Декомпозиция целей в очередь задач с офлайн-режимом симуляции без API-ключа
  • Агент с инструментами чтения и записи файлов, выполнения команд и доступа к разрешённым SKILL.md
  • Проверка результатов, запись доказательств, аудита, инцидентов и одной извлечённой рекомендации за запуск
  • Параллельная обработка рабочих пространств, повторяющиеся задачи и координация работников через local или HTTP-бэкенд
  • CLI, Ink TUI, Angular-веб-панель, очередь согласований и потоковые обновления интерфейса через SSE

Где применять

  • Локальная автоматизация разработки: создать файлы, выполнить скрипты, проверить результат и сохранить артефакты в рабочем пространстве
  • Запуск воспроизводимых исследовательских или операционных процессов с прозрачным журналом действий и доказательств
  • Организация нескольких независимых проектов, которые нужно обрабатывать параллельно на одной машине или через общий координационный сервер
  • Контролируемое выполнение агентных задач с бюджетами, согласованием опасных команд и контейнерной изоляцией
  • Оценка регрессий и поведения агентных сценариев с помощью встроенного офлайн eval harness

Темы