Intelligence

Intelligence — граф паттернов, который автоматически собирает данные о работе и ранжирует контекст по релевантности.

Как работает

1. Хуки собирают данные — post-edit записывает какие файлы редактировались, session-end записывает что было сделано за сессию
2. Граф строится — файлы, которые часто редактируются вместе, образуют связи (edges)
3. Scoring — при каждой новой сессии паттерны ранжируются по recency, frequency, context match
4. Контекст — top-15 паттернов включаются в session-start hook

Типы паттернов

Scoring

Каждый паттерн получает score от 0 до 1:

• Recency — давность последнего доступа (half-life 7 дней)
• Frequency — частота использования
• Context match — совпадение с текущей веткой, задачей, файлами

MCP tool

intelligence_query(branch?, task?, limit?) → ScoredNode[]

Позволяет slash-commands запрашивать релевантные паттерны программно.

Хранилище

Граф хранится в .dev-vault/.intelligence.json — не коммитится (в .gitignore).

Engram — долгосрочная память

Параллельно с графом паттернов, Engram хранит структурированную долгосрочную память:

• Контекст + действие + результат (вместо свободного текста)
• Семантический поиск через embeddings от Voyage AI (api.voyageai.com, model voyage-code-3)
• Auto-decoration: теги шага, ветки, run id, task id помечают каждое воспоминание автоматически (только через mcp__dev-workflow__memory_* proxy)
• Q-learning: скоры полезности (memory_judge, 0.0–1.0) влияют на отбор контекста в будущих сессиях

Sock resolution и per-project deploy

Engram теперь deploys per-project. dev-workflow ищет сокет в порядке:

1. ENGRAM_SOCKET_PATH env var (явный override)
2. <project>/.engram/engram.sock (per-project, current model)
3. $HOME/.engram/engram.sock (legacy, system-wide fallback)

Для миграции memories из legacy global store (~/.engram/engram.db) в per-project запустите engram migrate из корня проекта.

Если сокет недоступен на любом этапе resolve, dev-workflow деградирует: memory_search возвращает [], vault_record mirror silently no-op'ит. Workflow продолжается без падения.

Voyage AI зависимость

Embedding generation требует Voyage AI cloud (api.voyageai.com). Implications:

• Не offline-capable — без интернета memory_search падает с [2001] embedding api unavailable
• Стоимость — ~$0.0001 на memory_search (Voyage charges per token)
• Privacy — каждый query уходит в Voyage cloud
• API key — в ~/.engram/engram.toml [embedding].api_key; ротация через Voyage dashboard + restart daemon
• Fallback — [embedding].provider = "deterministic" (hash-based, instant, без semantic quality, для testing/offline)

Cold-start latency: 1.6–2.8 s steady, до 4.7 s on first call. dev-workflow REQUEST_TIMEOUT_MS = 5000 покрывает cold case (ADR 2026-05-05).

Diagnostic trace

Engram I/O можно записать в JSONL для отладки: установите ENGRAM_TRACE_FILE=<path> перед запуском, или дайте WorkflowEngine.start() авто-установить путь <vault>/workflow-state/runs/<runId>.engram-trace.jsonl. Subagent processes наследуют ENV → автоматически тратят в тот же файл. Просмотр: dev-workflow engram-trace <runId> (summary) или --raw (JSONL verbatim). Каждая строка содержит {ts, method, params, ok, response_summary, duration_ms, error?}.