Sergio 6b469a81d2 SDD 26: el corpus ampliado rinde — de -9,6% a -11,4% en maquetación
sin PGO    v1 (36 pág)      v2 (46 pág)
  DOM/maquetación       23.285 ms  21.050 (-9,6%)   20.640 (-11,4%)
  SunSpider 3d-raytrace 16.003 ms  15.846 (-1,0%)   15.857 (-0,9%)

La mejora en maquetación NO se afirma por las medianas sino por la separación:
SEIS de las siete muestras de v1 son más lentas que TODAS las de v2; sólo una
cae dentro del rango de v2.

En SunSpider v1 y v2 son INDISTINGUIBLES —los valores se entrelazan por
completo—, que es exactamente lo esperable: ese camino lo ejecuta el JIT y el
PGO no lo toca. Un corpus mejor no puede mejorar lo que el PGO no alcanza. El
-0,9% frente al -1,0% no dice que v2 sea peor ahí: dice que no se distingue.

Una de las siete corridas de v2 dio 120.029 ms contra ~20.600 de las otras seis.
La mediana lo ignora por diseño; una media lo habría convertido en «v2 es
catastróficamente peor». Fue la razón de elegir mediana antes de ver un número.

Y lo que el banco no puede afirmar, escrito: las 10 páginas nuevas ejercitan los
mismos subsistemas que la página de medición, así que el parentesco con lo que
ahora se entrena es mayor que antes. El -11,4% es real para ESTA carga;
generalizarlo a «cualquier página» sería el mismo error que cometía el corpus de
Mozilla, en la otra dirección.
2026-09-07 21:52:39 +00:00

hammer

Una distribución Linux construida con un laboratorio funcional y hermético en el sótano, y una terminal mutable, clásica y anárquica en el piso de arriba — diseñada desde el suelo para que una IA programadora entienda, modifique y comparta el sistema.

hammer no es otro gestor de paquetes inmutable. Es una arquitectura de dos mundos:

  • El laboratorio compila desde fuentes upstream (commits fijados), de forma determinista y aislada (bubblewrap + zig cc + musl estático), y direcciona cada artefacto por su hash (BLAKE3) en un content-addressed store.
  • El userland es un Linux clásico, mutable, con FHS de verdad (/bin, /lib, /etc). Los binarios se hidratan desde el store por hardlinks. Puedes pisar archivos en caliente, romper cosas con un rm -rf, y revertir cuando quieras.

Entre ambos mundos viven las tres piezas que hacen a hammer distinto:

  1. Overlay de experimentación — prueba cambios sobre el sistema real con red de seguridad; hammer try / commit / discard.
  2. Diario de mutaciones — un daemon fanotify registra todo lo que tú (o la IA) cambiáis a mano. Vives imperativamente; el sistema genera el delta contra la base limpia. El diario es tu configuración — sin ser declarativa.
  3. Manifiesto .swm — compartes la receta de la mutación (parche de fuente + flags + ediciones de config), no el binario cocinado. El receptor reproduce y verifica; no confía en tu binario.

Encima de todo corre el bus de agente (/run/agent.sock): la IA habla un protocolo pequeño y legible, dispara compilaciones, inyecta en el overlay, escucha fallos y reacciona. Tú tienes la última palabra.

Estado

Fase de arranque. Validamos la capa AI-nativa sobre Alpine (musl + FHS ya cocidos) antes de bajar a distro propia. Ver docs/10-roadmap.md.

Documentación de diseño (SDD)

Toda la arquitectura está en docs/. Empieza por docs/00-vision.md y docs/01-architecture.md.

Estructura

crates/
  hammer-core   tipos compartidos: Recipe, Swm, hashing CAS, store
  hammer-build  el laboratorio: sandbox + compilación + hidratación
  hammer-cli    el binario `hammer` (build, hydrate, try, commit, apply, export…)
  hammerd       daemon: bus de agente + diario de mutaciones
docs/           SDDs y ADRs

Stack

Capa Decisión
Base de validación Alpine (musl + FHS mutable)
Tooling / daemons Rust (estático-musl)
Compilador del lab zig cc por defecto, pluggable por receta
Sandbox de build bubblewrap (namespaces)
Direccionamiento BLAKE3 content-addressed store
Despliegue Hidratación por hardlinks + patchelf

Filosofía

La automatización es mi empleada en el sótano, pero en el piso de arriba mando yo.

Eficiencia matemática en la manufactura, libertad biológica en la ejecución.

S
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Readme MIT
128 MiB
Languages
Rust 39.4%
Shell 25.8%
Python 20.6%
HTML 10.4%
C 2.1%
Other 1.6%