samuel

Was war die Idee?

Ein Sidecar/Coaching-Layer, der AI-Coding-Sessions beobachtet und sicherer, fokussierter und weniger chaotisch macht.

Warum angefangen?

Gestartet, um wiederholte Arbeit zu operationalisieren: Kontext sammeln, Entscheidungen sichtbar machen und Agentenarbeit prüfbar machen.

Warum nicht fertig?

Nicht fertig, weil Abschluss-Signale fehlen: 40 TODO/FIXME-Hinweise, unklare/fehlende README-Evidenz

Was ist heute wertvoll?

Heute wertvoll als Agent-Control-System

Score-Reasons

• 40 TODO/FIXME/WIP hints

TODO/FIXME-Auszug

• /home/smlflg/Projekte/Sidecar-Workspace/Sidecar-V7/samuel/data/core_memory.md:38 — Denke auf Architektur-Niveau (Adapter Patterns, Fallback-Ketten, Trade-off-Matrizen). Aber Implementation bleibt lueckenhaft. 40+ Seiten ADD fuer ~700 Zeilen Code. Keeper await-Bug
• /home/smlflg/Projekte/Sidecar-Workspace/Sidecar-V7/samuel/data/fear_map.json:32 — "evidence": "Keeper await-Bug seit Monaten offen. 5 BUILD_SPECS, 0 implementiert",
• /home/smlflg/Projekte/Sidecar-Workspace/Sidecar-V7/samuel/data/fear_map.json:35 — "Keeper: await-Bug ein Einzeiler, seit Monaten offen",
• /home/smlflg/Projekte/Sidecar-Workspace/Sidecar-V7/samuel/data/fear_map.json:39 — "micro_offer": "Ein Keeper-Bug fixen? 15 Min."
• /home/smlflg/Projekte/Sidecar-Workspace/Sidecar-V7/samuel/tests/test_replay_parser.py:27 — "message": {"role": "user", "content": "Fix the bug"},
• /home/smlflg/Projekte/Sidecar-Workspace/Sidecar-V7/samuel/tests/test_pattern_detector.py:67 — hyperfocus = next(s for s in signals if s.pattern_type == "hyperfocus")