marcopan
292048f777
Due cambiamenti interconnessi da user review:
1. language come parametro workspace (spec decisione 9):
- Config.language (default 'en') + workspaces PSD con 'language: it'
- Generalizza Thoth oltre l'italiano: descrizioni tabelle/colonne ed evidence
sono nel workspace language; le istruzioni della skill restano in inglese
(piu' affidabili per modelli piccoli, meno ambigue)
2. Skill riscritta in INGLESE preservando la semantica COMPLETA dell'originale
(autocritica: la mia riscrittura precedente aveva perso ~10 vincoli precisi):
- 'promuovere' ambiguo (3 accezioni: phase advance / recommend / memory promote)
-> 'never advance a phase or record a decision without confirmation'
- recuperati vincoli persi: choice-is-confirmation (no reviewer_confirm dopo
reviewer_decide), reviewer_select SOLO per iterazione no-decision, messaggi
auto-contenuti obbligatori, artefatto = superficie di decisione (gate rilegge
da disco per CTE/SQL), candidati con provenienza+score non verita', opzione
'leave ambiguity open', F1 passa lista completa non solo ultima
- language contract esplicito (istruzioni EN, output nel workspace language)
Sottomoduli cte/memoria/rewriting/sql-generation in inglese, semantica tecnica
intatta (regole AV-SQL, dim_time trick, max 5 memorie solo 3 tipi riusabili).
Verifica: 0 residui nsp/chirone, tutti i tht <cmd> citati registrati, 165 passed.
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1.9 KiB
YAML
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1.9 KiB
YAML
# Workspace ThothII — test (DWH remoto) per i test L2.
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# Struttura allineata a workspaces/tht.example.yaml e tht/config.py.
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# I segreti vivono SOLO in .env (${THT_*}).
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language: it # descrizioni tabelle/colonne ed evidence sono in italiano (PSD)
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database:
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host: ${THT_DB_HOST}
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port: ${THT_DB_PORT}
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database: ${THT_DB_NAME}
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schema: datawarehouse
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user: ${THT_DB_USER}
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password: ${THT_DB_PASSWORD}
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transport: rest
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rest:
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base_url: ${THT_DWH_REST_URL}
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api_key: ${THT_DWH_API_KEY}
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ssl_ca: ${THT_SSL_CA}
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paths:
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artifacts: artifacts
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indexes: indexes
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sessions: sessions
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embeddings:
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base_url: ${THT_OLLAMA_URL}
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model: nomic-embed-text-v2-moe
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dim: 768
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batch_size: 64
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# LOADING diretto del pgvector (server-only). Su workstation la lettura passa da
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# vector_rest; i campi direct-transport non sono usati ma il modello DatabaseConfig
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# li richiede, per cui si appoggiano alle stesse variabili del server (popolate nel
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# .env del server; sul workstation restano dummy/inediti finche' transport=rest).
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vector_db:
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host: ${THT_VEC_HOST}
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port: ${THT_VEC_PORT}
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database: postgres
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schema: vectors
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user: ${THT_VEC_USER}
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password: ${THT_VEC_PASSWORD}
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# LETTURA del pgvector via REST remota (rpc search_similar), ruolo vector_reader.
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vector_rest:
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base_url: ${THT_VEC_REST_URL}
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api_key: ${THT_VEC_API_KEY}
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ssl_ca: ${THT_SSL_CA}
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# SCRITTURA controllata del pgvector via REST remota (upsert/hash via RPC allowlist),
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# ruolo vector_writer. Path DEDICATO /vector/write/v1/ (diverso dal reader): la chiave
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# writer vale solo qui, la reader solo su /vector/v1/. Key SEPARATA dalla lettura.
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vector_write_rest:
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base_url: ${THT_VEC_WRITE_REST_URL}
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api_key: ${THT_VEC_WRITE_API_KEY}
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ssl_ca: ${THT_SSL_CA}
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vector:
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max_chunk_chars: 4000
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search:
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rrf_k: 60
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execution:
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allow: [cte_test, explain, preview, aggregate, export]
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max_preview_rows: 10
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statement_timeout_ms: 5000
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forbidden_functions: [set_config, dblink, dblink_exec, lo_import]
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