SergioandClaude Opus 5 77cda9a865 install-image: un filesystem etiquetado hammer-work se monta en /work
Convención opcional, no requisito: la imagen no crea esa partición y si la etiqueta no existe el
arranque no hace nada ni avisa.

Existe por un caso concreto. Al mudar el store de la caja de producción al volumen, la partición
local del store —69,8 G de un disco de 76,3— quedó huérfana: re-etiquetada para que el `findfs` del
arranque no la confundiera con el volumen, y sin montar. La caja tenía 70 G de disco ocioso mientras
`/store` iba al 80 %.

`/work` es el destino natural: es donde un HUB pone lo pesado —`work/sources`, los tarballs, el
`CARGO_HOME`—, que en gioser son 85 G y que no cabe ni conviene en una raíz de 6 G.

En la caja: `sda4` re-etiquetada `hammer-work`, REFORMATEADA (traía los 61,5 G del store viejo,
anterior a la cosecha; control antes de borrar: el store vivo tiene 1579 artefactos y el respaldo
3140) y `/opt/takana/work` pasa a ser un enlace a `/work`. Verificado tras reiniciar: se monta solo,
68,1 G con 64,6 G libres, y los manifiestos siguen donde `build-state.py` los busca.

La caja usa ahora su disco entero: `/` 5,8 G · `/var/lib/hammer` 487 M · `/work` 68,1 G local ·
`/store` 97,9 G en el volumen.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01RomoxEGZUhaT4pob1QSX5x
2026-09-11 14:01:23 +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%