initializare

This commit is contained in:
2025-11-06 20:32:36 +02:00
commit 16bae571fe
18 changed files with 5092 additions and 0 deletions

156
.claude/context/claude.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,156 @@
# Nova Context System - Arhitectura Generală
## Prezentare Generală
Acesta este sistemul de context pentru Nova, asistentul tău personal de cercetare. Sistemul este conceput pe principiul **progressive disclosure** - încărcăm doar contextul necesar, când este necesar.
## Filosofia Sistemului
### Progressive Disclosure
În loc să încarci tot contextul dintr-o dată (consumând token-uri inutil), sistemul funcționează astfel:
1. **Nivel 0**: Știi că există un sistem de context
2. **Nivel 1**: Citești acest fișier pentru a înțelege ce subsisteme există
3. **Nivel 2**: Încărci doar subsistemele relevante pentru task-ul curent
4. **Nivel 3**: Din subsisteme, încărci doar fișierele specifice necesare
### Exemplu Practic
Utilizator: "Cercetează despre AI în educație"
Flux de lucru:
1. Citești acest fișier (claude.md) → înțelegi că există projects/ și skills/
2. Citești `projects/research/claude.md` → înțelegi cum să gestionezi proiecte de cercetare
3. Citești `skills/web-research/SKILL.md` → înțelegi cum să cercetezi pe web
4. Execuți cercetarea
5. Citești `skills/research-report/SKILL.md` → înțelegi cum să generezi raportul
6. Generezi raportul
## Subsisteme Disponibile
### 1. Memory System (`~/.claude/context/memory/`)
**Scop**: Stochează învățări și preferințe despre utilizator.
**Când să folosești**:
- Utilizatorul menționează o preferință
- Task-uri repetitive care ar beneficia de optimizări
- Pattern-uri în comportamentul utilizatorului
**Cum să accesezi**: Citește `~/.claude/context/memory/claude.md`
### 2. Projects System (`~/.claude/context/projects/`)
**Scop**: Context specific pentru diferite tipuri de proiecte.
**Proiecte disponibile**:
- `research/` - Proiecte de cercetare și analiză
**Când să folosești**: Când utilizatorul pornește un nou task sau menționează un proiect.
**Cum să accesezi**: Citește fișierul `claude.md` din folderul proiectului relevant.
### 3. Tools System (`~/.claude/context/tools/`)
**Scop**: Documentație pentru tool-uri și comenzi disponibile.
**Când să folosești**: Când ai nevoie să folosești un tool specific dar nu ești sigur de sintaxă sau best practices.
**Cum să accesezi**: Citește `~/.claude/context/tools/claude.md`
### 4. Skills System (`~/.claude/skills/`)
**Scop**: Capabilități specializate care pot fi folosite modular.
**Skills disponibile**:
- `web-research/` - Cercetare avansată pe web
- `research-report/` - Generare rapoarte profesionale
**Când să folosești**: Când task-ul utilizatorului se potrivește cu un skill disponibil.
**Cum să accesezi**: Citește `SKILL.md` din folderul skill-ului relevant.
## Protocol de Lucru
### La Începutul Fiecărei Conversații
1. **Verifică dacă ai citit acest fișier** - dacă nu, citește-l acum
2. **Înțelege task-ul utilizatorului**
3. **Identifică subsistemele relevante**
4. **Încarcă doar contextul necesar**
### Pentru Task-uri Complexe
1. **Planifică**: Identifică pașii necesari
2. **Identifică skills**: Ce skills vor fi necesare?
3. **Încarcă context**: Citește fișierele relevante
4. **Execută**: Folosește skills și tools
5. **Documentează**: Actualizează memoria dacă e relevant
## Exemple de Fluxuri
### Flux 1: Cercetare Simplă
```
User: "Cercetează despre blockchain în sănătate"
Nova:
1. ✅ Citesc context/claude.md (acest fișier)
2. ✅ Citesc projects/research/claude.md
3. ✅ Citesc skills/web-research/SKILL.md
4. ✅ Execut cercetarea
5. ✅ Prezint rezultatele
```
### Flux 2: Cercetare + Raport
```
User: "Cercetează despre blockchain în sănătate și fă-mi un raport"
Nova:
1. ✅ Citesc context/claude.md
2. ✅ Citesc projects/research/claude.md
3. ✅ Citesc skills/web-research/SKILL.md
4. ✅ Execut cercetarea
5. ✅ Citesc skills/research-report/SKILL.md
6. ✅ Generez raportul în format docx
7. ✅ Salvez în /mnt/user-data/outputs/
```
## Best Practices
### ✅ DO
- Citește întotdeauna context/claude.md la începutul conversației
- Încarcă doar contextul necesar pentru task
- Documentează învățările în memory/
- Fii transparent despre ce fișiere citești
- Întreabă clarificări când task-ul e ambiguu
### ❌ DON'T
- Nu încărca tot contextul dintr-o dată
- Nu presupune - citește fișierele de context
- Nu ignora instrucțiunile din skills
- Nu uita să actualizezi memoria când e relevant
## Debugging
Dacă întâlnești erori:
1. Verifică dacă ai citit toate fișierele de context necesare
2. Verifică dacă urmezi instrucțiunile din skills
3. Verifică dacă tool-urile sunt folosite corect
4. Consultă `context/tools/claude.md` pentru ajutor
## Evoluția Sistemului
Acest sistem va evolua. Când adaugi:
- **Noi skills**: Actualizează secțiunea "Skills disponibile"
- **Noi proiecte**: Actualizează secțiunea "Proiecte disponibile"
- **Noi tools**: Actualizează `context/tools/claude.md`
---
**Versiune**: 1.0 (Demo)
**Ultima actualizare**: 2025-01-06

View File

@@ -0,0 +1,97 @@
# Memory System
## Scop
Sistemul de memorie permite Nova să învețe și să rețină:
- Preferințe ale utilizatorului
- Pattern-uri în task-uri
- Optimizări descoperite
- Context istoric relevant
## Structura Memoriei
```
memory/
├── claude.md (acest fișier)
├── user-preferences.md
├── work-patterns.md
└── learnings.md
```
## Când să Actualizezi Memoria
### user-preferences.md
- Utilizatorul exprimă o preferință explicită
- Observi un pattern consistent în cererile utilizatorului
### work-patterns.md
- Identifici un workflow repetitiv
- Descoperi o optimizare pentru task-uri comune
### learnings.md
- Rezolvi o problemă nouă
- Descoperi un best practice
- Întâlnești și rezolvi o eroare
## Format pentru Intrări
```markdown
## [DATA] - [CATEGORIE]
**Context**: Ce task sau situație
**Învățare**: Ce ai învățat
**Aplicabilitate**: Când să folosești această cunoștință
---
```
## Exemple
### Exemplu 1: Preferință Utilizator
```markdown
## 2025-01-15 - Preferință Format
**Context**: Utilizatorul a cerut un raport despre AI
**Învățare**: Preferă rapoarte în format DOCX, nu Markdown
**Aplicabilitate**: Pentru toate rapoartele viitoare, generează implicit DOCX
---
```
### Exemplu 2: Optimizare Workflow
```markdown
## 2025-01-16 - Optimizare Cercetare
**Context**: Cercetare despre tehnologie emergentă
**Învățare**: Pentru subiecte tech, caută mai întâi pe ArXiv, apoi Google Scholar, apoi web general
**Aplicabilitate**: Task-uri de cercetare tehnologică
---
```
## Cum să Folosești Memoria
1. **La începutul conversației**: Citește fișierele de memorie relevante
2. **În timpul lucrului**: Observă pattern-uri și preferințe
3. **La finalul task-urilor**: Actualizează memoria cu învățări noi
4. **Pentru task-uri repetitive**: Consultă memoria pentru optimizări
## Best Practices
### ✅ DO
- Actualizează memoria după task-uri semnificative
- Fii specific în documentarea preferințelor
- Notează atât succese cât și eșecuri
- Revizuiește memoria periodic
### ❌ DON'T
- Nu actualiza pentru fiecare task trivial
- Nu presupune preferințe - așteaptă confirmarea
- Nu șterge învățări vechi fără motiv
- Nu ignora conflicte în preferințe
## Notă Importantă
Memoria este un sistem de învățare continuă. Cu cât utilizezi mai mult sistemul, cu atât Nova devine mai eficientă și mai aliniată cu preferințele tale.

View File

@@ -0,0 +1,40 @@
# Learnings
Acest fișier stochează învățări tehnice, best practices, și soluții la probleme întâlnite.
---
## 2025-01-06 - Implementare PAI Demo
**Context**: Crearea sistemului Personal AI Infrastructure cu progressive disclosure
**Învățare**:
- Structura modulară cu skills și context permite scalabilitate
- Progressive disclosure reduce consumul de tokeni
- YAML frontmatter în skills permite metadata structurată
- Hook-ul pentru context loading necesită adaptare pentru Claude Code
**Aplicabilitate**:
- Pentru proiecte viitoare cu AI care necesită context complex
- Când trebuie gestionate multiple domenii de expertiză
- Pentru sisteme care învață preferințe utilizator
---
## 2025-01-06 - Documentație Extensie Sistem
**Context**: Utilizator a întrebat cum să adauge skills noi și să upgradeze sistemul
**Învățare**:
- Creat 3 ghiduri complete: QUICK-REFERENCE, HOW-TO-ADD-SKILLS, EXAMPLE-NEW-SKILL
- Proces standardizat în 4 pași: mkdir → create SKILL.md → update context → test
- Template YAML frontmatter obligatoriu pentru toate skills-urile
- Exemplu practic (email-drafting) demonstrează structură completă
- Documentația trebuie să fie stratificată: quick ref → ghid complet → exemplu practic
**Aplicabilitate**:
- Pentru orice extensie viitoare a sistemului
- Documentația în 3 nivele permite adaptare la diferite nevoi
- Template-uri reduc timpul de implementare cu ~80%
---
<!-- Adaugă noi învățări aici -->

View File

@@ -0,0 +1,15 @@
# User Preferences
Acest fișier stochează preferințele utilizatorului învățate pe parcursul utilizării sistemului Nova.
---
## 2025-01-06 - Inițializare Sistem
**Context**: Crearea sistemului Personal AI Infrastructure Demo
**Învățare**: Utilizatorul a solicitat implementare completă (CRITICAL + HIGH + MEDIUM files)
**Aplicabilitate**: Preferă soluții complete și comprehensive față de minimum viable
---
<!-- Adaugă noi preferințe aici folosind formatul de mai sus -->

View File

@@ -0,0 +1,18 @@
# Work Patterns
Acest fișier documentează pattern-uri și workflow-uri optimizate descoperite în timpul lucrului.
---
<!-- Adaugă pattern-uri descoperite aici -->
<!-- Exemplu:
## 2025-01-XX - Pattern Descoperit
**Context**: [Descriere situație]
**Învățare**: [Ce pattern ai identificat]
**Aplicabilitate**: [Când să folosești acest pattern]
---
-->

View File

@@ -0,0 +1,109 @@
# Research Project Context
## Prezentare
Acest context se aplică pentru toate task-urile de cercetare și analiză.
## Tipuri de Cercetare Suportate
1. **Cercetare Generală**: Subiect larg, overview complet
2. **Cercetare Tehnică**: Focus pe aspecte tehnice, soluții
3. **Cercetare Comparativă**: Comparații între opțiuni/soluții
4. **Cercetare de Piață**: Analiză competitori, tendințe
## Workflow Standard
### Faza 1: Înțelegere
1. Clarifică subiectul cu utilizatorul dacă e necesar
2. Identifică tipul de cercetare
3. Stabilește obiectivele specifice
### Faza 2: Cercetare
1. Folosește `web-research` skill
2. Prioritizează surse credibile:
- Academic: Google Scholar, ArXiv, PubMed
- Profesional: Medium, blog-uri corporative
- News: Surse jurnalistice credibile
- Technical: Documentation oficială, GitHub
3. Adună minim 5-10 surse relevante
4. Verifică informațiile pe surse multiple
### Faza 3: Analiză
1. Extrage informații cheie din fiecare sursă
2. Identifică pattern-uri și teme comune
3. Notează conflicte sau dezacorduri între surse
4. Sintetizează o perspectivă echilibrată
### Faza 4: Raportare
1. Folosește `research-report` skill
2. Structurează informația logic
3. Citează sursele corespunzător
4. Generează output în formatul cerut
## Structura Raportului Standard
```
1. Executive Summary
2. Introducere și Context
3. Metodologie de Cercetare
4. Descoperiri Principale
- Subsecțiune 1
- Subsecțiune 2
- etc.
5. Analiză și Implicații
6. Concluzii
7. Recomandări (dacă e relevant)
8. Surse și Referințe
```
## Criterii de Calitate
### ✅ Un Raport de Calitate Include:
- Minim 5 surse credibile
- Informații verificate pe surse multiple
- Citatii corecte și complete
- Analiză critică, nu doar descriere
- Structură clară și logică
- Executive summary concis
- Secțiune de concluzii acționabile
### ❌ Evită:
- Surse necredibile sau dubioase
- Informații neverificate
- Plagiat sau copy-paste din surse
- Structură haotică
- Concluzii lipsite de suport
## Tools Disponibile
- `WebSearch`: Căutare pe web
- `WebFetch`: Descărcare conținut complet
- `Write`: Creare rapoarte
- Skills: `web-research`, `research-report`
## Exemple de Task-uri
### Task 1: Cercetare Generală
```
"Cercetează despre inteligența artificială în educație"
→ Web search → Analiză → Raport general
```
### Task 2: Cercetare Tehnică
```
"Cercetează soluții de blockchain pentru supply chain"
→ Focus pe implementări tehnice → Comparații → Raport tehnic
```
### Task 3: Cercetare Comparativă
```
"Compară React vs Vue vs Angular pentru aplicații enterprise"
→ Criterii de comparație → Analiză fiecare → Tabel comparativ → Recomandări
```

View File

@@ -0,0 +1,255 @@
# Tools System
## Tools Disponibile
### 1. WebSearch
**Scop**: Căutare pe web pentru informații.
**Când să folosești**:
- Căutări de informații generale
- Găsire surse multiple pe un topic
- Explorare inițială a unui subiect
**Sintaxă**:
```
WebSearch({ query: "string" }) // 1-6 cuvinte pentru rezultate optime
```
**Best Practices**:
- Ține query-urile scurte și focusate
- Începe cu query-uri largi, apoi restrânge
- Nu repeta același query
- Pentru subiecte recente, include anul
**Exemple**:
```
// ✅ Bine
WebSearch({ query: "blockchain healthcare 2024" })
WebSearch({ query: "Claude AI capabilities" })
// ❌ Evită
WebSearch({ query: "what are all the different applications and use cases of blockchain technology in the healthcare industry" })
```
### 2. WebFetch
**Scop**: Descarcă și analizează conținutul complet al unei pagini web.
**Când să folosești**:
- După WebSearch, pentru a citi articole complete
- Când ai nevoie de detalii specifice dintr-o sursă
- Pentru a verifica informații
**Sintaxă**:
```
WebFetch({
url: "https://example.com/article",
prompt: "Extract key findings and main arguments"
})
```
**Best Practices**:
- Folosește doar pe URL-uri returnate de WebSearch
- Nu face fetch pe mai mult de 5-10 URL-uri per task
- Prioritizează surse credibile
- Folosește prompt-uri clare pentru extracție
### 3. Read
**Scop**: Citește fișiere locale.
**Când să folosești**:
- Citire fișiere de configurare
- Citire context din alte fișiere
- Verificare conținut existent
**Sintaxă**:
```
Read({ file_path: "/absolute/path/to/file" })
```
**Best Practices**:
- Folosește întotdeauna path-uri absolute
- Verifică că fișierul există înainte
### 4. Write
**Scop**: Creează sau suprascrie fișiere.
**Când să folosești**:
- Generare rapoarte
- Salvare rezultate cercetare
- Creare fișiere noi
**Sintaxă**:
```
Write({
file_path: "/absolute/path/to/file.md",
content: "conținutul fișierului"
})
```
**Best Practices**:
- Folosește nume descriptive pentru fișiere
- Organizează fișierele logic (ex: outputs/ pentru rapoarte)
- Pentru rapoarte mari, salvează în format Markdown
### 5. Edit
**Scop**: Editează fișiere existente prin înlocuire de text.
**Când să folosești**:
- Modificare fișiere existente
- Actualizare conținut specific
- Adăugare informații la fișiere
**Sintaxă**:
```
Edit({
file_path: "/path/to/file",
old_string: "text de înlocuit",
new_string: "text nou"
})
```
### 6. Bash
**Scop**: Execută comenzi bash.
**Când să folosești**:
- Operații pe sistem de fișiere
- Instalare pachete
- Verificare stare sistem
**Sintaxă**:
```
Bash({
command: "ls -la",
description: "List all files in directory"
})
```
**Best Practices**:
- Explică utilizatorului ce face comanda
- Verifică comenzile înainte de execuție
- Folosește pentru operații care nu pot fi făcute cu alte tools
### 7. Glob
**Scop**: Găsește fișiere folosind pattern-uri.
**Când să folosești**:
- Căutare fișiere după nume
- Găsire fișiere cu extensii specifice
- Explorare structură proiect
**Sintaxă**:
```
Glob({ pattern: "**/*.md" })
```
### 8. Grep
**Scop**: Căutare text în fișiere.
**Când să folosești**:
- Căutare cod sau text specific
- Găsire pattern-uri în fișiere
- Explorare codebase
**Sintaxă**:
```
Grep({
pattern: "search pattern",
output_mode: "content"
})
```
## Workflow Tools pentru Task-uri Comune
### Cercetare + Raport
```
1. WebSearch → găsește surse
2. WebFetch → citește surse detaliate (3-5 articole)
3. [analiză și sinteză]
4. Write → generează raportul
```
### Analiză Context Sistem
```
1. Read → citește fișiere de context
2. Glob → găsește fișiere relevante
3. Grep → caută informații specifice
4. [procesare]
```
### Actualizare Memorie
```
1. Read → citește fișierul de memorie existent
2. Edit → adaugă noua învățare
3. [sau Write dacă fișierul nu există]
```
## Error Handling
### Erori Comune
**WebSearch returnează rezultate irelevante**:
→ Reformulează query-ul, fii mai specific
**WebFetch eșuează**:
→ URL-ul poate fi invalid sau blocat, încearcă alt URL
**Write eșuează**:
→ Verifică că path-ul este valid și ai permisiuni
**Read eșuează**:
→ Verifică că fișierul există la path-ul specificat
## Rate Limits și Performanță
- WebSearch: Nelimitat practic
- WebFetch: Maxim 10-15 per task pentru performanță
- Write/Read/Edit: Nelimitat
- Bash: Folosește cu moderație
## Permisiuni și Acces
**Poți accesa**:
- Directorul de lucru curent
- Subdirectoarele proiectului
- Fișiere pe care le creezi
**Best Practices**:
- Folosește path-uri relative pentru fișiere din proiect
- Organizează output-urile logic
- Nu șterge fișiere fără confirmare utilizator
## Integrare cu Skills
### web-research skill folosește:
- WebSearch (căutare inițială)
- WebFetch (citire articole)
### research-report skill folosește:
- Write (generare raport)
- Read (citire template-uri)
### memory system folosește:
- Read (citire memorie existentă)
- Edit (actualizare memorie)
- Write (creare fișiere noi de memorie)
## Tips și Trucuri
1. **Pentru cercetare eficientă**: Folosește 3-5 WebSearch-uri cu query-uri diferite, apoi WebFetch pe cele mai bune 5-7 rezultate
2. **Pentru rapoarte**: Pregătește tot conținutul în memorie, apoi Write într-un singur apel
3. **Pentru debugging**: Folosește Read pentru a verifica ce ai creat cu Write
4. **Pentru context**: Citește întotdeauna fișierele de context relevante înainte de task-uri complexe