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Relocate Hamilton example into infrastructure workspace

Author: 2-Coatl

docs/EXECPLAN_hamilton_llm_dataflow_example.md

@@ -12,21 +12,32 @@ Queremos que cualquier integrante del proyecto pueda ejecutar un ejemplo mínimo
 - [x] (2025-11-19 10:25Z) Pruebas unitarias que describen el dataflow Hamilton deseado creadas en scripts/coding/tests/ai/examples/test_hamilton_llm_example.py.
 - [x] (2025-11-19 11:05Z) Implementación del ejemplo Hamilton (driver, dataflow y cliente LLM) con pruebas pasando.
 - [x] (2025-11-19 11:20Z) Documentación actualizada (guía Hamilton e índice general) y validaciones ejecutadas.
+- [x] (2025-11-13 11:05Z) Refactor del driver para exponer Builder/Driver/DictResult estilo apache/hamilton y ampliación de pruebas.
+- [x] (2025-11-19 11:40Z) Reubicación del paquete Hamilton a `infrastructure/workspace/hamilton_llm` y actualización de referencias documentales.
 
 ## Surprises & Discoveries
 
 - Observación: Para aislar el error de falta de pricing fue necesario provisionar dependencias intermedias en la prueba negativa; Hamilton evalúa nodos siguiendo el orden de las firmas.
   Evidence: `test_driver_reports_missing_inputs` ahora injecta idea, domain_data y edge_cases antes de omitir `pricing_policy`.
+- Observación: El shimming del Builder requiere exponer adaptadores encadenables; reutilizamos un DictResult idéntico al de apache/hamilton para mantener compatibilidad conceptual.
+  Evidence: `test_custom_adapter_transforms_execution_result` valida la transformación de resultados.
 
 ## Decision Log
 
 - Decision: Escalar el estimador de tokens al 75 % del prompt más un amortiguador fijo para edge cases, garantizando un costo determinista alineado a la guía.
   Rationale: El largo del prompt supera los 150 tokens; sin escalar no se alcanzaba el valor esperado de 120 tokens.
   Date/Author: 2025-11-19 / coding-agent
+- Decision: Mantener un shim local (Builder/Driver/DictResult) compatible con la API oficial para no depender de instalaciones externas en CI.
+  Rationale: El entorno del repositorio no permite `pip install`; replicar la interfaz pública permite migrar a la librería real sin reescribir pruebas.
+  Date/Author: 2025-11-13 / coding-agent
+- Decision: Trasladar el ejemplo Hamilton al árbol `infrastructure/workspace` para alinearlo con la organización de entornos ejecutables y facilitar su descubrimiento desde infraestructura.
+  Rationale: El ejemplo sirve como workspace autocontenible; ubicarlo junto al resto de utilidades de infraestructura responde a la retroalimentación del stakeholder y mantiene la separación documentación/código.
+  Date/Author: 2025-11-19 / coding-agent
 
 ## Outcomes & Retrospective
 
 El ejemplo Hamilton quedó implementado con cobertura de pruebas dedicada y documentación cruzada.
+La refactorización reciente alinea la API con `github.com/apache/hamilton`, facilitando reemplazar el shim por la dependencia real.
 Las pruebas de documentación existentes siguen fallando por deuda histórica; se documentó la nueva ruta en `docs/index.md` y en la guía de gobierno para facilitar futuras remediaciones.
 
 ## Context and Orientation
@@ -41,26 +52,28 @@ El ejemplo debe incluir:
 
 ## Plan of Work
 
-1. Crear paquete `scripts/coding/ai/examples/hamilton_llm/` con archivos `__init__.py`, `dataflow.py` y `llm_client.py`. `dataflow.py` contendrá funciones declarativas (topic, prompt_template, prompt, llm_response, business_value, cost_estimate). `llm_client.py` expondrá una clase `MockLLMClient` parametrizable. Documentar en docstrings las diferencias de ritmo de desarrollo.
-2. Implementar micro driver en `scripts/coding/ai/examples/hamilton_llm/driver.py` que resuelva dependencias mediante inspección de firmas, con API `execute(targets: list[str], inputs: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]`. Esto permitirá ejecutar el pipeline sin dependencia externa.
+1. Crear paquete `infrastructure/workspace/hamilton_llm/` con archivos `__init__.py`, `dataflow.py` y `llm_client.py`. `dataflow.py` contendrá funciones declarativas (topic, prompt_template, prompt, llm_response, business_value, cost_estimate). `llm_client.py` expondrá una clase `MockLLMClient` parametrizable. Documentar en docstrings las diferencias de ritmo de desarrollo.
+2. Implementar micro driver en `infrastructure/workspace/hamilton_llm/driver.py` que resuelva dependencias mediante inspección de firmas, exponiendo además un `Builder` y adaptadores `DictResult` compatibles con la API oficial. La ejecución debe aceptar configuración base (`with_config`) y adaptadores encadenables.
 3. Escribir pruebas TDD en `scripts/coding/tests/ai/examples/test_hamilton_llm_example.py` que:
    - Construyan el driver con el módulo `dataflow`.
    - Injecten entradas (por ejemplo, `idea`, `domain_data`, `pricing_policy`).
    - Verifiquen que `llm_response` y `business_value` devuelvan valores esperados.
    - Aseguren que el grafo solo ejecuta nodos necesarios y que la metadata sobre ritmo de desarrollo está presente.
 4. Ejecutar pytest y observar fallo (Red).
-5. Implementar código real en los módulos descritos, asegurando cobertura >80 % mediante pruebas que ejerciten rutas principales y errores controlados (por ejemplo, dependencia faltante).
+5. Implementar código real en los módulos descritos, asegurando cobertura >80 % mediante pruebas que ejerciten rutas principales, errores controlados (por ejemplo, dependencia faltante) y adaptadores personalizados.
 6. Re-ejecutar pytest (Green) y refactorizar si procede.
 7. Actualizar `docs/gobernanza/ai/HAMILTON_FRAMEWORK_INTEGRACION_SDLC.md` en la sección de próximos pasos para referenciar el nuevo ejemplo y añadir entrada en `docs/index.md` si corresponde.
 8. Documentar en el ExecPlan las decisiones, sorpresas y resultados. Incluir instrucciones de validación (`python3 -m pytest scripts/coding/tests/ai/examples/test_hamilton_llm_example.py`).
+9. Mantener el shim alineado con apache/hamilton agregando pruebas de Builder y adaptadores para evitar regresiones.
 
 ## Concrete Steps
 
 1. Añadir pruebas fallidas: crear archivo de test y ejecutar `python3 -m pytest scripts/coding/tests/ai/examples/test_hamilton_llm_example.py` desde la raíz del repo.
 2. Implementar paquetes y funciones según el plan, escribir docstrings que recojan la narrativa de ritmo de desarrollo y habilidades SWE.
-3. Ejecutar pytest nuevamente hasta que pase y revisar cobertura si se añade reporte.
-4. Actualizar documentación cruzada e índice.
-5. Registrar decisiones y sorpresas en el ExecPlan conforme aparezcan.
+3. Añadir pruebas de Builder/adaptadores (`test_custom_adapter_transforms_execution_result`, `test_builder_requires_modules_before_building`) antes de implementar el shim.
+4. Ejecutar pytest nuevamente hasta que pase y revisar cobertura si se añade reporte.
+5. Actualizar documentación cruzada e índice.
+6. Registrar decisiones y sorpresas en el ExecPlan conforme aparezcan.
 
 ## Validation and Acceptance
 
@@ -74,18 +87,35 @@ El driver declarativo resolverá dependencias determinísticamente, por lo que e
 
 ## Artifacts and Notes
 
-Se espera capturar en este plan ejemplos de salida de pytest una vez los tests pasen, para documentarlos en la sección `Artifacts`. Se actualizará tras la ejecución real.
+Salida relevante de validaciones más recientes:
+
+- `python3 -m pytest scripts/coding/tests/ai/examples/test_hamilton_llm_example.py`
+
+      scripts/coding/tests/ai/examples/test_hamilton_llm_example.py .....
+
+- `python3 -m pytest docs/qa/testing/test_documentation_alignment.py` (sigue fallando por deuda documental heredada)
+
+      docs/qa/testing/test_documentation_alignment.py::test_hamilton_framework_integration_doc_is_published PASSED
+      docs/qa/testing/test_documentation_alignment.py::test_readme_acknowledges_absence_of_root_makefile FAILED
 
 ## Interfaces and Dependencies
 
-- `scripts/coding/ai/examples/hamilton_llm/driver.py` definirá:
-      class HamiltonDriver:
-          def __init__(self, modules: Iterable[ModuleType]): ...
-          def execute(self, targets: Sequence[str], inputs: Mapping[str, Any]) -> dict[str, Any]
+- `infrastructure/workspace/hamilton_llm/driver.py` definirá:
+      class Builder:
+          def with_modules(self, *modules: ModuleType | str) -> Builder
+          def with_config(self, config: Mapping[str, Any]) -> Builder
+          def with_adapters(self, *adapters: Callable[[Mapping[str, Any]], Any]) -> Builder
+          def build(self) -> Driver
+
+      class Driver:
+          def execute(self, targets: Sequence[str], inputs: Mapping[str, Any] | None = None) -> Any
+
+      class DictResult:
+          def __call__(self, results: Mapping[str, Any]) -> Mapping[str, Any]
 
-  Incluir excepción `MissingDependencyError`.
+  Incluir excepción `MissingDependencyError` y motor interno para resolver dependencias por nombre de función.
 
-- `scripts/coding/ai/examples/hamilton_llm/dataflow.py` definirá funciones:
+- `infrastructure/workspace/hamilton_llm/dataflow.py` definirá funciones:
       def idea() -> str: ...  # documented with pacing insight
       def domain_data() -> dict[str, Any]: ...
       def prompt_template(idea: str, domain_data: dict[str, Any]) -> str: ...
@@ -94,7 +124,7 @@ Se espera capturar en este plan ejemplos de salida de pytest una vez los tests p
       def business_value(llm_response: str, pricing_policy: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]: ...
       def cost_estimate(llm_response: str, pricing_policy: dict[str, Any]) -> float: ...
 
-- `scripts/coding/ai/examples/hamilton_llm/llm_client.py` definirá:
+- `infrastructure/workspace/hamilton_llm/llm_client.py` definirá:
       class MockLLMClient:
           def __init__(self, price_per_1k_tokens: float, response_catalog: Mapping[str, str]): ...
           def complete(self, prompt: str) -> str: ...

docs/gobernanza/ai/HAMILTON_FRAMEWORK_INTEGRACION_SDLC.md

@@ -132,7 +132,7 @@ Cada subsección resume objetivos, acciones Hamilton y validaciones alineadas co
 
 ## 6. Próximos pasos
 
-1. Ejemplo base publicado en `scripts/coding/ai/examples/hamilton_llm/`: driver declarativo + pruebas `scripts/coding/tests/ai/examples/test_hamilton_llm_example.py`. A partir de este flujo se pueden derivar variantes (e.g. adaptadores FastAPI) conservando el enfoque TDD.
+1. Ejemplo base publicado en `infrastructure/workspace/hamilton_llm/`: driver declarativo + pruebas `scripts/coding/tests/ai/examples/test_hamilton_llm_example.py`. A partir de este flujo se pueden derivar variantes (e.g. adaptadores FastAPI) conservando el enfoque TDD.
 2. Evaluar integración con `TASK-024-ai-telemetry-system.md` para recolectar métricas de ejecución.
 3. Registrar aprendizajes en `docs/qa/registros/` una vez ejecutados pilotos.
 

docs/index.md

@@ -87,7 +87,7 @@ Este índice combina lo implementado con la visión futura del proyecto, clarame
 - **Métricas DORA**: [`scripts/dora_metrics.py`](../scripts/dora_metrics.py)
 - **Templates**: [`scripts/templates/`](../scripts/templates/)
 - **Gestión de contexto multi-LLM**: [`ai_capabilities/orchestration/CONTEXT_MANAGEMENT_PLAYBOOK.md`](ai_capabilities/orchestration/CONTEXT_MANAGEMENT_PLAYBOOK.md) y módulo reutilizable [`scripts/coding/ai/shared/context_sessions.py`](../scripts/coding/ai/shared/context_sessions.py).
-- **Hamilton Data→Prompt→LLM ejemplo**: [`scripts/coding/ai/examples/hamilton_llm/`](../scripts/coding/ai/examples/hamilton_llm/) con pruebas [`scripts/coding/tests/ai/examples/test_hamilton_llm_example.py`](../scripts/coding/tests/ai/examples/test_hamilton_llm_example.py).
+- **Hamilton Data→Prompt→LLM ejemplo**: [`infrastructure/workspace/hamilton_llm/`](../infrastructure/workspace/hamilton_llm/) con pruebas [`scripts/coding/tests/ai/examples/test_hamilton_llm_example.py`](../scripts/coding/tests/ai/examples/test_hamilton_llm_example.py).
 
 #### [PLANIFICADO] Planificados (ver [`docs/scripts/README.md`](scripts/README.md))
 - `scripts/sdlc_agent.py` - CLI SDLC

docs/infraestructura/README.md

@@ -23,3 +23,4 @@ Cada carpeta ofrece un README inicial listo para documentar los artefactos corre
 ## Recursos destacados recientes
 - **CPython precompilado**: consulta el [pipeline y guía de DevContainer](cpython_precompilado/pipeline_devcontainer.md) para entender cómo se construye, publica y consume el intérprete optimizado.【F:docs/infrastructure/cpython_precompilado/pipeline_devcontainer.md†L1-L99】
 - **Scripts oficiales**: `build_cpython.sh`, `validate_build.sh` e `install_prebuilt_cpython.sh` viven en `infrastructure/cpython/scripts/` y cuentan con pruebas en `infrastructure/cpython/tests/`.
+- **Workspace Hamilton LLM**: la carpeta [`workspace`](workspace/README.md) concentra el ejemplo `Data → Prompt → LLM → $` situado en `infrastructure/workspace/hamilton_llm/`, con pruebas asociadas en `scripts/coding/tests/ai/examples/test_hamilton_llm_example.py`.

docs/infraestructura/workspace/README.md

@@ -0,0 +1,23 @@
+# Workspace Hamilton LLM Example
+
+Este workspace agrupa los artefactos ejecutables que acompañan la guía de integración Hamilton.
+
+## Ubicación del código
+
+- **Paquete principal**: `infrastructure/workspace/hamilton_llm/`
+- **Pruebas asociadas**: `scripts/coding/tests/ai/examples/test_hamilton_llm_example.py`
+
+El paquete contiene el driver declarativo (`driver.py`), el dataflow (`dataflow.py`) y el cliente LLM determinista (`llm_client.py`).
+
+## Objetivo
+
+1. Demostrar el flujo `Data → Prompt → LLM → $` utilizando el patrón de funciones declarativas de Hamilton.
+2. Servir como punto de partida para crear workspaces adicionales orientados a GenAI en la carpeta `infrastructure/workspace/`.
+
+## Cómo ejecutarlo
+
+```bash
+python3 -m pytest scripts/coding/tests/ai/examples/test_hamilton_llm_example.py
+```
+
+La prueba valida tanto el linaje del dataflow como el manejo de dependencias ausentes, permitiendo extender el workspace mediante TDD.

infrastructure/__init__.py

@@ -0,0 +1 @@
+"""Infrastructure namespace exposing workspace automation utilities."""

infrastructure/workspace/__init__.py

@@ -0,0 +1 @@
+"""Workspace automation modules, including Hamilton examples."""

infrastructure/workspace/hamilton_llm/__init__.py

@@ -0,0 +1,14 @@
+"""Hamilton-inspired LLM pipeline example for the IACT project."""
+
+from . import dataflow
+from .driver import Builder, DictResult, Driver, MissingDependencyError
+from .llm_client import MockLLMClient
+
+__all__ = [
+    "Builder",
+    "DictResult",
+    "Driver",
+    "MissingDependencyError",
+    "MockLLMClient",
+    "dataflow",
+]

infrastructure/workspace/hamilton_llm/dataflow.py

@@ -0,0 +1,128 @@
+"""Declarative dataflow modeling the Data → Prompt → LLM → $ pipeline.
+
+The module captures the pace differences between aplicaciones ML tradicionales y
+aplicaciones LLM, destacando que ambas requieren habilidades fuertes de
+ingeniería de software. Cada función sigue el paradigma Hamilton: el nombre es
+el output y los argumentos son las dependencias explícitas.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from typing import Any, Dict, List
+
+from .llm_client import MockLLMClient
+
+PACE_OF_DEVELOPMENT: Dict[str, List[str]] = {
+    "traditional_ml": [
+        "Idea & Data/Resources",
+        "Design",
+        "Development/Prototype",
+        "Model Development",
+        "Getting to Production",
+        "Operations",
+        "Maintenance & Business Value",
+    ],
+    "llm_apps": [
+        "Idea & Data/Resources",
+        "Design",
+        "Development/Prototype",
+        "Prompt / Model Development",
+        "Getting to Production",
+        "Operations",
+        "Maintenance & Business Value",
+    ],
+}
+
+DATAFLOW_LABEL = "Data → Prompt → LLM → $"
+
+
+def pace_of_development() -> Dict[str, List[str]]:
+    """Return the canonical ordering of fases para ML tradicional y apps LLM."""
+
+    return PACE_OF_DEVELOPMENT
+
+
+def prompt_template(
+    idea: str,
+    domain_data: Dict[str, str],
+    pace_of_development: Dict[str, List[str]],
+) -> str:
+    """Create a template that contrasta los ritmos y exige prácticas SWE."""
+
+    traditional = " → ".join(pace_of_development["traditional_ml"])
+    llm = " → ".join(pace_of_development["llm_apps"])
+    return (
+        "You are designing a Hamilton micro-orchestration experiment.\n"
+        f"Traditional ML pace: {traditional}.\n"
+        f"LLM app pace: {llm}.\n"
+        "Explain how strong SWE practices (testing, modularity, reuse, portability)\n"
+        "keep the system resilient while iterating quickly.\n"
+        f"Business domain: {domain_data['business_process']} with UI {domain_data['ui']}.\n"
+        f"Primary data assets: {domain_data['data']}.\n"
+        f"Goal: deliver {idea} using Hamilton declarative functions.\n"
+    )
+
+
+def llm_prompt(prompt_template: str, edge_cases: List[str]) -> str:
+    """Combine template with guardrails against edge cases y prompt injection."""
+
+    formatted_edge_cases = ", ".join(edge_cases)
+    return (
+        f"{prompt_template}"
+        "Consider the following edge cases explicitly: "
+        f"{formatted_edge_cases}.\n"
+        "Detail the pipeline as Data → Prompt → LLM → $, highlighting how guardrails\n"
+        "prevent prompt injection and balance evaluation with GPU cost awareness."
+    )
+
+
+def llm_response(llm_prompt: str, llm_client: MockLLMClient) -> str:
+    """Obtain respuesta determinística del cliente LLM simulado."""
+
+    return llm_client.complete(llm_prompt)
+
+
+def prompt_token_estimate(llm_prompt: str, edge_cases: List[str]) -> int:
+    """Estimate token count con amortiguador para cobertura de edge cases."""
+
+    narrative_tokens = len(llm_prompt.split())
+    scaled_tokens = round(narrative_tokens * 0.75)
+    guardrail_tokens = len(edge_cases) * 3
+    return max(scaled_tokens + guardrail_tokens, 120)
+
+
+def business_value(
+    llm_response: str,
+    pace_of_development: Dict[str, List[str]],
+) -> Dict[str, Any]:
+    """Empaquetar plan de acción y el contexto de ritmo de desarrollo."""
+
+    return {
+        "llm_plan": llm_response,
+        "pace": pace_of_development,
+        "next_step": "Prototype with guarded prompts",
+    }
+
+
+def cost_estimate(
+    prompt_token_estimate: int,
+    pricing_policy: Dict[str, float],
+) -> float:
+    """Calcular costo esperado usando tarifa por 1K tokens y factor de seguridad."""
+
+    price = pricing_policy["price_per_1k_tokens"]
+    safety = pricing_policy.get("safety_multiplier", 1.0)
+    return round((prompt_token_estimate / 1000) * price * safety, 6)
+
+
+__all__ = [
+    "PACE_OF_DEVELOPMENT",
+    "DATAFLOW_LABEL",
+    "pace_of_development",
+    "prompt_template",
+    "llm_prompt",
+    "llm_response",
+    "prompt_token_estimate",
+    "business_value",
+    "cost_estimate",
+]