Sergio 981709d241 syntax-highlighting: arreglado el no-determinismo — era el generador de Jinja
Antes: dos reconstrucciones daban `libKF6SyntaxHighlighting.so` distintos —
8.800.310 bytes diferentes desde el offset 41, y hasta el tamaño cambiaba
(10.345.888 contra 10.345.840). Ahora: REPRODUCE.

Hash: 4c1638a0… → 3db73c19… (arrastra 4 dependientes directos, 5 transitivos).

── Dónde NO estaba, que también cuenta ────────────────────────────────────────────────
No era el indexer: `katehighlightingindexer` arma el índice con `QVariantMap`, que es
QMap y va ordenado. No eran los generadores de Perl: ninguno de los cuatro itera un
hash. Mirarlo antes ahorró parchear lo que no era.

── Dónde estaba: `data/generators/generate_jinja.py`, con tres dependencias del azar ──
1. `to_do.pop()` sobre un `set` saca un elemento ARBITRARIO. En `--dry-run` el orden de
   los `print(out_file)` es lo que CMake recoge en `out_xmls`, y eso acaba siendo **el
   orden de las entradas del `.qrc`** ⇒ el recurso compilado cambiaba de disposición
   entera. Se toma el menor: mismo conjunto, orden fijo.
2. `version = str(round(time.time()))` hornea la HORA DEL BUILD en el XML generado. Se
   honra `SOURCE_DATE_EPOCH`, que es la convención de reproducible-builds y que el
   sandbox de takana ya fija (=1).
3. `os.listdir()` sin ordenar. Sólo importa si dos ficheros declaran el mismo lenguaje,
   pero quitar la dependencia del readdir no cuesta nada.

── Medido en los dos sentidos ANTES de tocar la receta ────────────────────────────────
Corriendo el generador a mano, sin builds de por medio:

  · antes  — tres PYTHONHASHSEED distintos ⇒ TRES md5 distintos, y el orden salta a la
             vista: `jinja-json, jinja-yaml, jinja-toml…` contra
             `jinja-qml, jinja-dockerfile, jinja-typescript…`
  · después — las mismas tres semillas ⇒ el MISMO md5
  · generando de verdad con semillas Y momentos distintos ⇒ los 35 XML IDÉNTICOS,
    con `version="1"`
  · control negativo — sin `SOURCE_DATE_EPOCH` sigue poniendo la hora actual
    (comprobado: coincidía con `date +%s` al segundo) ⇒ fuera del sandbox no cambia nada

Primer aviso de esta medición: mi primera comparación dio «idéntico con las tres
semillas» y era MENTIRA — el script salía con «Destination folder does not exist» y yo
comparaba md5 de un mensaje de error. Comparar salidas sin mirar que la herramienta
hiciera algo es inventarse un control.
2026-09-14 21:15:00 +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%