Aleph Scriptorium Showcase
Bienvenidos al Scriptorium
ℵ
El taller de escritura donde la IA trabaja para ti, no al revés.
📚 Proyectos extensos
🤖 31 agentes especializados
🔌 19 plugins activos
↑ Ox (técnico)
↓ Equipo
→ Siguiente paso
Stack Técnico
IDE
VS Code + GitHub Copilot
Agentes
.agent.md + ChatParticipants
MCP
7 servidores (mesh SDK)
Web
Jekyll + impress.js
Propuesta de Valor
📖
Coherencia sostenida en textos largos
🎭
Voces diferenciadas por agente
📋
Metodología Scrum adaptada
Sprint Actual: PRE
24+
Épicas cerradas
150
Puntos completados
v1.0.0-β
Release objetivo
El Problema
😵
Copilot pierde contexto en proyectos largos
🎭
Todas las respuestas suenan igual
📊
Sin trazabilidad ni metodología
Diagnóstico Técnico
context_window
~200K tokens, pero sin gestión
system_message
Genérico, no especializado
instructions
Dispersas, sin estructura
Pain Points del Usuario
- "Tengo que repetir el contexto cada vez"
- "No sé qué agente usar para cada tarea"
- "Pierdo el hilo en textos de +50 páginas"
- "No hay auditoría de calidad"
Backlog Resultante
Context Bloat Mitigation
Taxonomía de Agentes
Sistema de Plugins
Auditoría 5 Banderas
La Solución: Scriptorium
🐂
Ox
Oráculo que conoce todo el sistema
ℵ
Aleph
Productor que orquesta agentes
🔌
Plugins
Extensibilidad modular
Servidores MCP
:3050
Launcher
:3001
Model
:4001
Zeus
:3004
State Machine
:3020
TypedPrompt
:3006
Prolog
:3003
DevOps
Capa UI (Producción)
🟢 @aleph - Productor principal
🟢 @revisor - Auditor doctrinal
🟢 @periodico - Método 5W
Épicas de Solución
✅ SCRIPT-1.29.0 Context Bloat
✅ SCRIPT-1.31.0 CopilotEngine
🔄 DEMO-1.0.0 Demo Screens
Demo: Sistema de Agentes
@ox ¿Qué agente uso para publicar en web?
→ Usa @plugin_ox_ghpages que delega a GHPages
Invocaciones Disponibles
@ox diagnosticar agentes
@aleph planificar capítulo
@scrum borrador épica
@revisor verificar coherencia
Flujo de Usuario
1. Usuario pregunta a @ox
↓
2. Ox identifica agente apropiado
↓
3. Handoff automático
↓
4. Agente especializado responde
Métricas de Uso
31
Agentes activos
50+
Handoffs definidos
5
Capas taxonómicas
Demo: Sistema de Plugins
🎭 Teatro - Obras interactivas
📋 Scrum - Gestión ágil
📚 Enciclopedia - Consultas
🌐 GH-Pages - Publicación
Plugin Registry
Ubicación:
.github/plugins/
Manifest:
manifest.md
Bridges:
plugin_ox_*.agent.md
Casos de Uso
🎭 Crear obra teatral interactiva
📰 Generar planas noticieras
📐 Diseñar blueprints 3D
🔧 Crear nuevos agentes
Plugins por Sprint
Sprint PRE: 19 plugins base
FC1: +3 editores visuales
FC2: +2 integraciones
↓ Ver Logic Flow Demo
Demo: Logic Flow Completo
El ciclo que une dos mundos:
📝 Edición
→
🔌 Servidor
→
📦 Pack
→
🎭 Escena
Desde escribir una regla Prolog hasta que un títere la invoca en vivo
↑ Volver a Plugins
→ Paso 1: Edición
1️⃣ Editar Regla Prolog
% Regla: agua es crítica si población > 1000
recurso_critico(agua) :-
poblacion(P), P > 1000.
% Hecho
poblacion(1500).
Plugin: @plugin_ox_prologeditor
2️⃣ Exponer como MCP
prolog-mcp-server
Puerto 3006
query_prolog
assert_fact
consult_kb
LauncherServer registra en la mesh
3️⃣ Crear Pack Tipado
AgentPrologBrain.pack.json
tools:
query_prolog, assert_fact
resources:
knowledge_base
prompts:
razonamiento_sbr
Contrato entre agente y herramientas
4️⃣ Títere en Escena
@arrakis:
Invoca query_prolog("recurso_critico(X)")
MCP:
X = agua
@arrakis:
"El agua es recurso crítico. Protejamos los pozos."
El Ciclo Completo
L0
Infraestructura
PrologServer, FIA Catalog
↓ Exponer
L1
Servidores MCP
prolog-mcp, aaia-mcp
↓ Tipar
L2
Packs
AgentPrologBrain, AgentFIACreator
↓ Consumir
L3
Teatro/ARG
Títeres en escena
↑ Volver a Plugins
→ Blueprints 3D
Demo: Blueprints 3D
📐 UX - Taxonomía visual
🧬 MMCO - Jerarquía emergente
🧠 Copilot - Flujo técnico
🎤 PO - Este showcase
Stack de Presentaciones
Motor:
impress.js
Patrones:
Cruz, Columna, Cubo
Estilos:
blueprint.css (3000+ líneas)
Galería Demo
Ver Demo Gallery para iframes interactivos con todas las presentaciones.
Impedimentos Resueltos
✅ Navegación teclado
✅ Responsive móvil
✅ Fallback no-JS
El Ecosistema
16
Submódulos git
19
Plugins
31
Agentes
Submódulos Principales
CopilotEngine/
MCPGallery/
NovelistEditor/
VsCodeExtension/
BlocklyEditor/
Integraciones
🔗 GitHub Copilot Chat
🔗 MCP Protocol
🔗 Jekyll/GitHub Pages
🔗 Socket.io
Roadmap 2026
Q1: Estabilización
Q2: Editores visuales
Q3: Fundación caps 1-6
Q4: Fundación caps 7-12
↓ Ver Self-Reflection Demo
Demo: El Sistema que Se Observa
De blocker a oportunidad:
🐛 Bug
→
🔍 Investigar
→
🛑 Bloqueo
→
💡 Feature
Cuando CopilotEngine olvida, el Scriptorium aprende a recordar
↑ Volver a Ecosistema
→ Paso 1: El Bug
1️⃣ El Bug Revelador
// Límite de memoria: solo 100 requests
if (_entries.length > maxEntries) {
_entries.shift(); // 👈 FIFO: borra el más antiguo
}
💡 Root cause: Las conversaciones desaparecen después de ~100 requests
No es un bug, es una decisión de diseño upstream
2️⃣ Stop the Line
🚨
PO detecta patrón de riesgo: "entusiasmo sin verificación"
🐂
Ox audita: 7 gaps técnicos entre plan y realidad
✅
Nuevo gate: Definition of Ready con auditoría Ox-Indice
El conflicto es una feature, no un fallo
3️⃣ Snapshots: Memoria Persistente
Qué:
Capturar conversaciones permanentemente
Dónde:
ARCHIVO/DISCO/COPILOT_SNAPSHOTS/
Cómo:
16 tools MCP + Panel UI + INDEX.md + ABSTRACT.md
Si no podemos cambiar cómo olvida, cambiamos cómo recordamos
4️⃣ El Fix que Validó Todo
❌ Antes:
id = "latest" → cache.skip()
✅ Después:
id = `req_${Date.now()}` → cache.store()
mcp_copilot-logs-_capture_snapshot
✅ Funciona
Commit: e8ea888 en VsCodeExtension
El Bucle de Auto-Reflexión
🗣️
Conversación
Usuario ↔ Copilot Chat
↓ Capturar
📸
Snapshot
requests.json + metadata
↓ Archivar
📁
ARCHIVO
INDEX.md + ABSTRACT.md (LLM)
↓ Consultar
🔄
Mejor Conversación
Contexto recuperado → Nuevo ciclo
↑ Volver a Ecosistema
→ Extensibilidad
Extensibilidad
🤖
Crear agentes personalizados
🔌
Desarrollar plugins
📐
Diseñar blueprints
SDKs Disponibles
mcp-core-sdk
mcp-mesh-sdk
mcp-model-sdk
Templates Disponibles
📄 .agent.md template
📦 manifest.md template
📐 blueprint template
Release Cycle
v1.0.0-beta.1 → Diciembre 2025
v1.0.0 → Enero 2026
Feature Cycles trimestrales
Comunidad
Cómo Contribuir
1. Fork del repositorio
2. Crear feature branch
3. Seguir DEVOPS.md
4. Pull Request
Documentación
📖 Léeme (15 min quick start)
🧬 Ecosistema (arquitectura)
🎭 Teatro (obras interactivas)
Retrospectiva Sprint PRE
✅ 24+ épicas cerradas
✅ 36% reducción context bloat
🔄 Mejorar onboarding
¡Gracias!
ℵ
El taller de escritura donde la IA trabaja para ti.
Repositorios
github.com/escrivivir-co/aleph-scriptorium
escrivivir-co.github.io/aleph-scriptorium
Próximos Pasos
📋 Unirse al backlog
🔌 Crear tu primer plugin
🤖 Definir tu agente