Visão de evolução do projeto: de onde viemos, onde estamos e para onde vamos.
| Versão | Marco Principal | Destaques |
|---|---|---|
| v3.5 | Sincronização + CJK Zero-Tolerance | Sync orchestrator, ptbr_corrector.py, detecção e remoção de caracteres CJK, token efficiency (+40% densidade) |
| v4.0 | MiroFish/BettaFish + PhD Auditor | Pipeline P14-P18 completo, Agent Forum com 38 raciocínios, NashSolver, StatisticalRigor, QualisA1Auditor, integração com nexus-phd-strategist |
| v4.6.1 | P14-P18 + 38 Raciocínios | 10 estratégias de Teoria dos Jogos, BRAZIL_TIMEZONE (UTC-3), 50 indicadores reais (World Bank/WHO/FAO/UNESCO), SensitivityAnalyzer, IMRADFormatter |
| v4.6.1 | 7 SVGs + DI Migration | 7 diagramas SVG interativos, Injeção de Dependência (Fases 1–7, 88/88 testes), Container com 11 serviços, bridge Python ⟷ TypeScript |
| v4.6.1 | Antigravity Bridge + Skills Refinement | Plugin antigravity-bridge.ts registrado no Container (4 plugins TS), skill antigravity-integration indexada no registry (105 skills), MCP antigravity-mcp (41 total), 6 capacidades exclusivas Google DeepMind |
| v4.6.1 | 🆕 Artigo Qualis A1 + 55 IMO + Loop Autonomo | Artigo 19p/26refs c/ DOIs, 55 IMO testados (PCI 98.3, 100% pass), 212 raciocinios (27 cat), Platt Scaling (ECE 0.25->0.12), loop autonomo 5 correcoes, ASI-Evolve submodule, GeoMaker+IA afiliacao, 6 novos docs tecnicos |
O plugin manus-evolve.ts executa o ciclo autônomo PLAN → ACT → REFLECT → EXTRACT → EVOLVE, gerando novas skills a cada iteração. A tabela abaixo documenta todos os ciclos completados:
| Ciclo | Skill Principal Gerada | Score | Insight Principal |
|---|---|---|---|
| evo-1 | Cross-validation quantitativa + World Bank API | 85/100 | Educação r=-0,03; P&D privado r=+0,73 |
| evo-2 | Pipeline de artigo acadêmico 35 páginas ABNT | 90/100 | Serviços de alta tecnologia r=+0,95 (preditor mais forte) |
| evo-3 | TSAC: 46 citações auditáveis + Sci-Hub pipeline | 92/100 | 46 anotações TSAC verificáveis por pares |
| evo-4 | Sci-Hub MCP + arXiv multi-source | 88/100 | Fontes múltiplas melhoram cobertura bibliográfica |
| evo-5 | Pearson Cross-Validation em 27 indicadores | 92/100 | Validação cruzada com 5 categorias de anomalias |
| evo-6 | Iterative Correction Loop v2.0 | 95/100 | Banca (5 revisores) + orientadores (4 doutores) + corretores: 86,5 → 92,7 |
| evo-7 | Sync v3.5 + detector CJK + token efficiency | 96/100 | Zero-tolerance CJK; contexto em chinês, output em PT-BR |
| evo-8 | Progressive disclosure + observabilidade | 98/100 | SKILL.md ≤ 2.500B; health score 96/100 |
| evo-9 | Antigravity Bridge v1.0 + SKILL indexada | 98/100 | Pontão bidirecional OpenCode⇔Antigravity; skill antigravity-integration no registry; references/antigravity-bridge-reference.md com progressive disclosure; IESDS + Nash Generalizado N>2 adicionados à Teoria dos Jogos |
| evo-10 | IMO Calibration + Creative Leap R201-R208 | 98/100 | 55 problemas IMO (2001-2020), PCI 98.3; 8 raciocinios autonômos; taxonomia 212 tipos; Cora-Debate 38/38; Wilcoxon p=9.77e-4, Cohen d=5.37 |
| evo-11 | Loop Autonomo + ASI-Evolve + GeoMaker | 98/100 | 5 correcoes automaticas (R23 -56%, R34 -83%); Platt scaling integrado; ASI-Evolve submodule; Cognition Store 10 itens; micro-versionamento Cora-4.0.x; afiliacao GeoMaker+IA |
| evo-10 | PyPI Scout + Ecosystem Hooks v1.0 (Round 8) | 95/100 | Catálogo curado 22+ bibliotecas, CLI 7 comandos, 5 hooks fundamentais, 7 bibliotecas instaladas |
| evo-11 | DataOrchestrator + Expansão Multi-Domínio (Round 9) | 97/100 | 6 novos domínios, 5 novos hooks, DataOrchestrator NL, 5 bibliotecas, artigo ABNT |
| evo-12 | Auditoria Caixa Branca + Refinamento UX (Rounds 10-12) | 95/100 | 9 componentes auditoria, ResearcherScore, BudgetAlert, AuditDashboard HTML, PipelineIntegration |
| evo-13 | Reasoning Orchestrator v9.0 + Teoria dos Jogos (Round 13) | 96/100 | 68 tipos de raciocínio (58 base + 10 Game Theory), bridge AuditSystem, 11 categorias, integração Nash/Harsanyi/Shapley |
Progressão geral: 85 → 96 (+12,9%) · Média: 93/100
- Linux e macOS: suporte oficial completo (atualmente o Windows 11 é a plataforma principal)
- Adaptação de paths e scripts para ambientes Unix
- Testes de integração em múltiplos sistemas operacionais
- Expandir suite de testes além dos 88/88 DI + 378/391 legado
- Adicionar testes de integração para pipelines completos (artigo, reversa, quantum)
- Cobertura de código com relatórios automatizados
- Integrar novas fontes acadêmicas (IEEE Xplore, SpringerLink, Google Scholar)
- Expandir
concept_map.jsoncom novos domínios de pesquisa - Melhorar a cobertura de fontes para áreas específicas (engenharia, ciências sociais)
- Suporte a múltiplos idiomas de saída (além de PT-BR)
- Tradução automática de documentação
- Corretor linguístico para outros idiomas
- 150+ agentes especializados (atualmente 125)
- 50+ servidores MCP (atualmente 40)
- Novos agentes para domínios verticais: saúde, finanças, engenharia civil
- Integração com IBM Qiskit Runtime
- Suporte a Amazon Braket
- Simuladores com ruído personalizado para validação experimental
- Expor funcionalidades do ecossistema via API REST/GraphQL
- Endpoints para execução de pipelines (artigo, reversa, quantum)
- Dashboard web para monitoramento de saúde do ecossistema
- Suporte a mais formatos de citação (APA, Vancouver, Chicago)
- Integração com sistemas de submissão de periódicos
- Templates para conferências específicas (ACM, IEEE, Springer)
- Execução de agentes em múltiplos nós
- Orquestração distribuída com Nexus NMA
- Balanceamento de carga entre servidores MCP
- AutoEvolve com memória persistente entre sessões
- Transfer learning entre pipelines
- Benchmarks automatizados de qualidade
OpenCode Ecosystem v4.6 · Roadmap
Última atualização: 2026-05-27