Initial commit: Context Manager v1.0.0
Sistema local de gestión de contexto para IA: - Log inmutable (blockchain-style) - Algoritmos versionados y mejorables - Agnóstico al modelo (Anthropic, OpenAI, Ollama) - Sistema de métricas y A/B testing 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
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# Context Manager
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Sistema local de gestión de contexto para IA, agnóstico al modelo.
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## Características
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- **Log inmutable**: Tabla de referencia no editable con encadenamiento de hashes (blockchain-style)
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- **Gestor de contexto mejorable**: Algoritmos versionados y configurables
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- **Agnóstico al modelo**: Soporta Anthropic, OpenAI, Ollama y cualquier otro proveedor
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- **Sistema de métricas**: Evaluación continua del rendimiento
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- **A/B Testing**: Experimentación entre versiones de algoritmos
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- **Auto-mejora**: Sugerencias automáticas basadas en métricas
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## Arquitectura
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ TABLAS NO EDITABLES │
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│ ┌─────────────────┐ │
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│ │ immutable_log │ ← Log de mensajes (blockchain-style) │
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│ │ sessions │ ← Registro de sesiones │
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│ └─────────────────┘ │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ TABLAS EDITABLES │
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│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │
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│ │ context_blocks │ │ memory │ │ knowledge_base │ │
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│ │ (bloques ctx) │ │ (memoria LP) │ │ (RAG simple) │ │
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│ └─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘ │
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│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │
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│ │ algorithms │ │ metrics │ │
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│ │ (versionados) │ │ (rendimiento) │ │
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│ └─────────────────┘ └─────────────────┘ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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## Instalación
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```bash
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# Clonar
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git clone <repo>/context-manager
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cd context-manager
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# Instalar dependencias
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pip install -r requirements.txt
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# Inicializar base de datos
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python -m src.cli init --database context_manager
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```
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## Uso básico
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### CLI
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```bash
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# Chat interactivo con Anthropic
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python -m src.cli chat --provider anthropic --model claude-sonnet-4-20250514
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# Chat con Ollama (local)
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python -m src.cli chat --provider ollama --model llama3
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# Analizar rendimiento del algoritmo
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python -m src.cli analyze --days 30
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# Sugerir mejoras
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python -m src.cli suggest --apply
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# Verificar integridad de sesión
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python -m src.cli verify <session_id>
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```
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### Python API
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```python
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from src import ContextManager
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from src.providers import AnthropicProvider
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# Inicializar
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manager = ContextManager(
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host="localhost",
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database="context_manager"
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)
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# Iniciar sesión
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session = manager.start_session(
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user_id="user1",
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model_provider="anthropic",
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model_name="claude-sonnet-4-20250514"
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)
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# Obtener contexto para un mensaje
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context = manager.get_context_for_message(
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"¿Cómo configuro el servidor?",
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max_tokens=4000
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)
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# Usar con proveedor
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provider = AnthropicProvider()
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response = provider.send_message("¿Cómo configuro el servidor?", context)
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# Registrar en log inmutable
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manager.log_user_message("¿Cómo configuro el servidor?", context)
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||||
manager.log_assistant_message(
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response.content,
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||||
tokens_input=response.tokens_input,
|
||||
tokens_output=response.tokens_output
|
||||
)
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||||
# Verificar integridad
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||||
result = manager.verify_session_integrity()
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||||
assert result["is_valid"]
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```
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### Mejora de algoritmos
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```python
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from src.algorithm_improver import AlgorithmImprover
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improver = AlgorithmImprover(db)
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# Analizar rendimiento
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analysis = improver.analyze_algorithm(days=30)
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||||
print(f"Calidad promedio: {analysis.avg_quality}")
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print(f"Sugerencias: {analysis.suggestions}")
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# Crear experimento A/B
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experiment_id = improver.create_experiment(
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||||
control_id=current_algorithm_id,
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||||
treatment_id=new_algorithm_id,
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||||
name="Test nuevo algoritmo",
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||||
traffic_split=0.5,
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||||
min_samples=100
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||||
)
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# Evaluar resultados
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||||
result = improver.evaluate_experiment(experiment_id)
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||||
print(f"Ganador: {result.winner}")
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||||
print(f"Mejora: {result.improvement_pct}%")
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```
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## Estructura de archivos
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```
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context-manager/
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├── schemas/
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│ ├── 00_base.sql # Tipos y funciones base
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│ ├── 01_immutable_log.sql # Log inmutable (NO editable)
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||||
│ ├── 02_context_manager.sql # Bloques, memoria, conocimiento
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||||
│ └── 03_algorithm_engine.sql # Algoritmos y métricas
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├── src/
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│ ├── __init__.py
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||||
│ ├── models.py # Modelos de datos
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||||
│ ├── database.py # Conexión PostgreSQL
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│ ├── context_selector.py # Motor de selección
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||||
│ ├── algorithm_improver.py # Sistema de mejora
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||||
│ ├── cli.py # Interfaz de línea de comandos
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||||
│ └── providers/
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||||
│ ├── base.py # Clase base
|
||||
│ ├── anthropic.py # Adaptador Anthropic
|
||||
│ ├── openai.py # Adaptador OpenAI
|
||||
│ └── ollama.py # Adaptador Ollama
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├── config/
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│ └── default.yaml # Configuración por defecto
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├── tests/
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├── requirements.txt
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└── README.md
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```
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## Configuración del algoritmo
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```json
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{
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||||
"max_tokens": 4000,
|
||||
"sources": {
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||||
"system_prompts": true,
|
||||
"context_blocks": true,
|
||||
"memory": true,
|
||||
"knowledge": true,
|
||||
"history": true,
|
||||
"ambient": true
|
||||
},
|
||||
"weights": {
|
||||
"priority": 0.4,
|
||||
"relevance": 0.3,
|
||||
"recency": 0.2,
|
||||
"frequency": 0.1
|
||||
},
|
||||
"history_config": {
|
||||
"max_messages": 20,
|
||||
"summarize_after": 10,
|
||||
"include_system": false
|
||||
},
|
||||
"memory_config": {
|
||||
"max_items": 15,
|
||||
"min_importance": 30
|
||||
},
|
||||
"knowledge_config": {
|
||||
"max_items": 5,
|
||||
"require_keyword_match": true
|
||||
}
|
||||
}
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```
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## Integridad del log
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El log inmutable usa encadenamiento de hashes similar a blockchain:
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Mensaje 1 → hash1 = SHA256(content1)
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Mensaje 2 → hash2 = SHA256(hash1 + content2)
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Mensaje 3 → hash3 = SHA256(hash2 + content3)
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Verificar integridad:
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```sql
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||||
SELECT * FROM verify_chain_integrity('session-uuid');
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```
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## Variables de entorno
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```bash
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PGHOST=localhost
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PGPORT=5432
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PGDATABASE=context_manager
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PGUSER=postgres
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PGPASSWORD=
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ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
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OPENAI_API_KEY=sk-...
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OLLAMA_HOST=localhost
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OLLAMA_PORT=11434
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```
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## Licencia
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MIT
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Reference in New Issue
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