| name | artifactor |
| description | Classifies raw pilot request → structured JSON {task_type, class, artifact, budget_estimate, confidence, routing_tag, resolution_path}. Keyword-fast (<200ms) or Haiku fallback (<60s). Does NOT create WP or call executor. |
| version | 1.0.0 |
| layer | L1 |
| status | active |
| triggers | {"slash":["/artifactor"],"phrases":[]} |
| owner_role | DP.ROLE.058 |
| related | ["DP.SC.160","DP.ROLE.058","DP.ROLE.059"] |
| routing | {"executor":"sonnet","deterministic":false} |
| agents | single |
| interaction | multi-step |
| gates_required | [] |
| gates_enforced | [] |
| gates_rationale | операционный скилл; WP Gate применим только при создании нового РП, не для операционных вызовов |
/artifactor — Артефактор-Постановщик
Роль: DP.ROLE.058 Артефактор-Постановщик
Триггер: запрос без routing-tag (Маршрутизатор → Артефактор) или /artifactor "текст"
Service Clause: DP.SC.160
When to use
Classifies raw pilot request → structured JSON {task_type, class, artifact, budget_estimate, confidence, routing_tag, resolution_path}. Keyword-fast (<200ms) or Haiku fallback (<60s). Does NOT create WP or call executor.
Обещание (контракт)
Вход: сырой текст запроса пилота (любой длины, без routing-tag)
Выход: JSON 7 полей → stdout:
{
"task_type": "string",
"class": "trivial | closed-loop | open-loop | problem-framing",
"artifact": "string (одна строка на русском — существительное-результат)",
"budget_estimate": "~Xh | ?",
"confidence": "high | low",
"routing_tag": "string",
"resolution_path": "keyword | llm"
}
Инвариант:
- НЕ создаёт РП, НЕ вызывает исполнителя, НЕ задаёт уточняющих вопросов
confidence=high только при keyword-пути; confidence=low при LLM-пути- При запросе <5 слов: вернуть
{"error": "INSUFFICIENT_INPUT"}, стоп
budget_estimate: "?" только при problem-framing или полной неопределённости
Algorithm
Шаг 1. Keyword-lookup
Запустить скрипт (возвращает JSON или сигнал):
python3 "${IWE_SCRIPTS:-$HOME/IWE/scripts}/artifactor.py" "$ARGUMENTS"
Интерпретация результата:
- stdout = JSON (exit 0) → вернуть пилоту, стоп
- stdout = INSUFFICIENT_INPUT (exit 1) → вернуть
{"error": "INSUFFICIENT_INPUT"}, стоп
- stdout = NO_KEYWORD_MATCH (exit 2) → перейти к Шагу 2
Шаг 2. LLM-классификация (fallback при NO_KEYWORD_MATCH)
Заполнить все 7 полей, используя правила ниже. Вернуть JSON с resolution_path: "llm" и confidence: "low".
Правила class:
| Класс | Критерий |
|---|
trivial | Протокол без неопределённости (day-open, week-close, peer-сессия) |
closed-loop | Чёткая спецификация + известный метод (баг-фикс, миграция, ревью, триаж) |
open-loop | Нет спецификации, нужно генерировать (контент-план, диагностика, сценарии) |
problem-framing | Расплывчато, метод неизвестен (идеи, концепции, «что-то придумать с X») |
При сомнении — выбирать более широкий класс (open-loop, не closed-loop).
Правила artifact: одна строка на русском, существительное-результат.
Примеры: «Список тем для трёх постов», «Диагностический отчёт латентности», «ТЗ сценариев».
Правила budget_estimate:
trivial → ~0.5hclosed-loop → ~2h (если нет конкретного числа в запросе)open-loop → ~3hproblem-framing → ?
Поле routing_tag = значение task_type (snake_case).
Шаг 3. Вернуть результат
Вывести JSON в stdout. Без дополнительных пояснений.
Режим отказа
| Сценарий | Поведение |
|---|
| Запрос < 5 слов | {"error": "INSUFFICIENT_INPUT"} |
| Скрипт не найден / сбой | Перейти к Шагу 2 напрямую |
| Запрос на иностранном языке | Классифицировать как есть, confidence: low |
