nanobot-runtime/projects/ai/state.md

AI — aktuální stav

Otevřená témata

• Při hlášení nestabilit ověřit reálný model/preset (session metadata ho nezaznamenávají).

Nápady k pozdějšímu použití (z článku „LLM jako virtuální projektový tým")

Zdroj: https://blog.root.cz/tonda/llm-jako-virtualni-projektovy-tym-od-generovani-textu-k-rizene-oponenture-podnikatelskeho-planu/

• Persona s omezeným mandátem místo generického „udělej review" (security, API konzument, ops, výkon) — omezený scope brání reverzům odsouhlasených rozhodnutí.
• Multi-provider oponentura — jiný model/preset na review pro procesní nezávislost (ne anchoring na terminologii tvůrce); v nanobotu via model_preset.
• Registr předpokladů — explicitní seznam neověřených věcí držených za pravdu, s vazbou předpoklad → závislá rozhodnutí.
• Stage-Gate pro testy — pass/fail podmínky další fáze definované předem, ne ad-hoc po běhu.
• Iterovaná oponentura (A→B→A/C→B) — opakovat review po přepracování, ne jen jednou.

Lessons learned

• Review iterací: nová session na review = svěží pohled, ale opravy dělat v původní session s plnou historií rozhodnutí — jinak hrozí regrese (reverzy odsouhlasených rozhodnutí).
• Inline python -c s cestami blokuje exec guard i uvnitř workspace → write_file do tmp/ + uv run s working_dir.
• Před re-runem vždy rekonstruovat loop ze sessions/ — rozhodnout model vs. tooling chyba.
• Možný upstream report na nanobot: guard blokuje legit python -c s workspace cestami.