# spark-mind — Оставшиеся TODO

Полный план — в [DESIGN.md](./DESIGN.md) (заземлённый контур + автономия по заслугам).
Здесь — рабочий чек-лист. Порядок обязателен: зависимости между шагами.

Статус: **P0–P5 базовые завершены** (heartbeat→mind, JSON output, bge-m3
embeddings, sub-agents, SQLite, Telegram+fallback). Далее — новая программа.

## Шаг 0 — Основа (дёшево, чистит память)
- [ ] P5: `decision.noAction: true` — агент может решить, что действие не нужно,
      и не писать thought. Сейчас heartbeat всегда «работает» → шум в памяти.
- [ ] Тонкий `Channel`-интерфейс: `ConsoleChannel`, `TelegramChannel`, `FileChannel`.
      `sendReply` сейчас жёстко зашит на Telegram+console.

## Шаг 1 — Планировщик (нужен для measure/reflection)
- [ ] Cron/otlozhennye задачи: триггер `{type:'task'}` объявлен, но никто не эмитит.
- [ ] Проверка due-записей в SQLite → эмит `{type:'measure'}`.
- [ ] Ночной `{type:'reflection'}`.
- Приёмка: задача с датой выполняется в срок.

## Шаг 2 — Контур A: сделки и контрагенты
- [ ] Таблицы `counterparties`, `deals`, `deal_events` (append-only).
- [ ] `trust_score` выводится из истории, не задаётся руками.
- [ ] Mind умеет открывать/двигать сделку (offered→accepted→delivered→paid|refused|defaulted).
- Приёмка: сделка проходит полный цикл, все переходы в журнале.

## Шаг 3 — Контур B: outcomes (ядро уникальности)
- [ ] Таблица `outcomes`: метрики разного типа (reach, position, engagement,
      conversion, sale, revenue, cost, speed, quality), `direction`, `horizon_days`, `due_at`.
- [ ] Замер через `{type:'measure'}`: тянем метрику из источника (Метрика/GSC/Директ/Вордстат/manual).
- [ ] Нормализация в `score` [-1..+1] (формула в DESIGN.md §4.1).
- Приёмка: метрика замеряется через horizon, score пишется.

## Шаг 4 — Контур B: автономия по заслугам
- [ ] Таблица `capabilities` (уровень НА ОБЛАСТЬ: seo, ads_budget, content_publish,
      client_comms, research, code).
- [ ] Тиры 0..4 (observer → suggest → ask → act+report → autonomous).
- [ ] +1 тир за 3 нетто-положительных; −1 за 1 отрицательный; затухание 90 дней.
- [ ] Границы persona `values` непреодолимы на любом тире.
- Приёмка: тир растёт после 3 успехов и падает после провала.

## Шаг 5 — Контур C: reflection
- [ ] Ночной цикл: обобщает deals + outcomes + thoughts → long-term.
- [ ] Пишет в `self_observations` — **сейчас мёртвый слой**, оживляется здесь.
- [ ] Дешёвая модель (не основная).

## Шаг 6 — Контур C: skills registry
- [ ] Таблица `skills` (name, method_md, source, validated, uses, success_rate, embedding).
- [ ] Retrieval нужного метода по эмбеддингу bge-m3 (не грузить всё сразу).
- [ ] Заменяет 4 захардкоженные роли sub-agents.
- [ ] Tool-runtime для под-агентов: tools сейчас — только строки-декларации.

## Шаг 7 — Контур B: энергия (бывший P6 sleep & energy)
- [ ] Таблица `ledger`.
- [ ] Расход: тик, внешнее действие, саб-агент. Приход: положительные outcomes + донат.
- [ ] Низкий баланс → интервал тиков растёт → Deep Rest.
- Приёмка: результат пополняет энергию, дефицит замедляет тики.

## Инфраструктура (по мере надобности)
- [ ] Конфиг / `.env`: URL-ы Ollama, dbPath, Telegram захардкожены в `index.ts`.
- [ ] Retry + timeout (AbortController) для LLM/embedding fetch — один сбой роняет тик.
- [ ] Тесты: `parseSparkOutput`, `Database` CRUD, cosine-поиск, нормализация score.
- [ ] Web UI (persona setup) вместо `DEFAULT_PERSONA` в коде.

## Каналы вывода
- [ ] Telegram: обход SSL-проблемы bot.qw4.ru (`tlsv1 unrecognized name`, серверная).
      Сейчас console-only fallback. Варианты: починить SNI на qw4.ru, локальный
      MAX-релей, или Telegram Bot API напрямую.

## Движок
- [ ] Spark X2.5-4B: не грузится в Ollama (`unknown architecture 'spark2_5'`).
      Варианты: совместимый GGUF / llama.cpp напрямую / остаться на Ornith-1.5-9B.
      **Важно:** локальные модели пумолкают (пустой ответ), если `subAgent`
      в JSON-схеме structured output.

## Косметика
- [ ] Устаревший doc-комментарий в `mind.ts` (класс `SparkLLMClient` описан как
      «клиент для Spark X2.5-4B, в MVP заглушка»).
- [ ] Дефолт модели в конструкторе `SparkLLMClient` = `'spark-x2.5-4b'` (вводит в заблуждение).