academic-audit

name	academic-audit
description	Auditoria Academica Caixa Branca com rastreamento minucioso. Registra todas as interacoes com o ecossistema OpenCode, fornecendo rastreabilidade de cada afirmacao, evidencia e decisao. Compativel com protocolo TSAC (87 palavras banidas), padroes Qualis A1 e paradigmas epistemologicos multiplos.
version	1.0.0
category	system
tags	["audit","logging","tsac","qualis-a1","traceability"]
status	active

academic-audit: Auditoria Acadêmica Caixa Branca com Rastreamento Minucioso

Status: v1.0.0 | Categoria: system | Tipo: Auditoria + Logging

Descrição

Sistema completo de auditoria acadêmica caixa branca que registra todas as interações do pesquisador com o ecossistema OpenCode, fornecendo rastreabilidade minuciosa de cada afirmação → evidência → decisão. Compatível com protocolo TSAC (87 palavras banidas), padrões Qualis A1 e paradigmas epistemológicos múltiplos.

Componentes

Módulo	Arquivo	Função
InteractionLogger	interaction_logger.py	Logging caixa branca de todas as interações (JSONL imutável)
AcademicAuditTrail	academic_audit_trail.py	Trilha de auditoria: parágrafo → evidência → fonte
TokenEconomyMonitor	token_economy_monitor.py	Monitor de consumo de tokens por nível (1/2/3)

Uso Rápido

from interaction_logger import get_logger
from academic_audit_trail import AcademicAuditTrail
from token_economy_monitor import TokenEconomyMonitor

# Iniciar sessão
logger = get_logger()
logger.set_paradigm("Pragmatista (mista)")
logger.set_level(2)  # Standard Paper

# Trilha de auditoria
trail = AcademicAuditTrail()
trail.set_paradigm("Pragmatista (mista)")

# Registrar parágrafo + evidência
trail.record_paragraph("P12", "A IA generativa tem transformado...")
trail.record_evidence("P12", "10.1038/s41524-017-0032-0", 
    claim="IA generativa na ciência dos materiais",
    source_type="doi", confidence=0.95)

# Verificar TSAC
trail.run_tsac_check("P12")

# Gerar relatório
report = trail.generate_audit_report(format="markdown")
trail.save()

# Monitor de tokens
monitor = TokenEconomyMonitor(level=2)
monitor.record_usage("INT-0001", estimated_input=500, estimated_output=200)
print(monitor.get_efficiency_report())

# Fechar sessão
logger.close_session()

Estratégias de Economia de Tokens (3 Níveis)

Nível	Nome	Agentes	Orçamento/Sessão	Economia
1	Magnum/Tese/Qualis A1	43	500K tokens	Nenhuma (rigor máximo)
2	Standard Paper/Q1-Q2	20	200K tokens	Exigida
3	Short Communication	10	50K tokens	Máxima

Protocolo TSAC

Lista de 87 palavras banidas detectadas automaticamente. Exemplos: "crucial", "essencialmente", "notavelmente", "fundamentalmente", "intrinsecamente".

Rastreabilidade

Cada interação gera um registro JSONL imutável com:

• session_id único
• interaction_id sequencial
• Hash SHA-256 para integridade
• Timestamp UTC-3
• Roteamento completo (domínio, fonte, confiança)
• Decisões do pipeline

Arquivos

• interaction_logger.py — Logger caixa branca (append-only JSONL)
• academic_audit_trail.py — Trilha de auditoria acadêmica
• token_economy_monitor.py — Monitor de economia de tokens