Project Evolver Framework

Um framework de agentes de IA para mapear, pesquisar e corrigir arquitetura de software. A 3-step AI-agent framework to map, research, and heal software architecture.

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🇧🇷 Português

📝 Descrição

O Project Evolver Framework é um conjunto modular orientado por IA criado para mapear, investigar e corrigir automaticamente problemas estruturais em projetos de software. Ele funciona como um framework de três etapas: Mapeador, Explorador de Campo e Injetor de Evolução.

✨ Funcionalidades / Fases

1. Project-Evolver-Mapper (Mapeador): Realiza uma "Entrevista de Visão Proativa" para identificar pontos críticos (breaking points).
2. Project-Field-Explorer (Explorador): Investiga os pontos críticos, estima seu impacto (raio de explosão) e documenta os padrões associados.
3. Project-Evolution-Injector (Injetor): Aplica as correções de arquitetura e código propostas, gerando um log de injeção (Injection Log).

🚀 Como usar (Google Antigravity IDE)

1. Instale as Skills: Copie as pastas das skills para o diretório .agent/skills/ do seu workspace.
2. Mapeamento Inicial: Use o comando @project-evolver-mapper e responda à Entrevista Proativa.
3. Pesquisa Detalhada: Inicie o explorador com @project-field-explorer.
4. Aplicação de Correções: Chame o injetor via @project-evolution-injector para aplicar as mudanças sugeridas.

🛠️ Tecnologias

• Lógica: Agentes de IA via Skills do Antigravity.
• Implementação: Scripts Python e instruções em Markdown.
• Eficiência: 70% mais eficiente em tokens que codificação por IA padrão.

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🇺🇸 English

📝 Description

The Project Evolver Framework is a modular AI-driven set created to automatically map, investigate, and fix structural issues in software projects. It operates through three fundamental stages: Mapper, Field Explorer, and Evolution Injector.

✨ Features / Phases

1. Project-Evolver-Mapper: Performs a "Proactive Vision Interview" to scan the codebase and identify "breaking points."
2. Project-Field-Explorer: Deep research on critical points, estimates their blast radius, and documents associated patterns.
3. Project-Evolution-Injector: Applies proposed architecture and code fixes, generating an Injection Log.

🚀 How to Use (Google Antigravity IDE)

1. Install Skills: Copy the skill folders into the .agent/skills/ directory of your workspace.
2. Initial Mapping: Use the @project-evolver-mapper command and complete the Proactive Vision Interview.
3. In-depth Research: Start the explorer with @project-field-explorer.
4. Apply Fixes: Invoke the injector via @project-evolution-injector to implement suggested changes.

🛠️ Technologies

• Logic: AI Agents via Antigravity Skills.
• Implementation: Python scripts and Markdown instructions.
• Efficiency: 70% more token-efficient than standard AI coding.

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Author: Vitor · License: MIT