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📚 O papel das Reference Implementations
Uma Reference Implementation e um projeto completo que demonstra o GIPM em acao.
Funcoes de uma Reference Implementation
📖
Ensino
Aprender vendo codigo real
✅
Validacao
Provar que o metodo funciona
🔍
Auditoria
Baseline para comparacao
Exemplos de Reference Implementations
- •NotebookLMX: Clone governado do NotebookLM (Trilha 4)
- •GIPM-API: Template de API com pipeline completo
- •GIPM-Starter: Boilerplate minimo para iniciar
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🎯 Ensino, validacao e auditoria
📖 Para Ensino
Desenvolvedores aprendem GIPM examinando codigo real:
- • Ver como o pipeline e implementado
- • Entender a injecao de personas
- • Estudar padroes de persistencia
- • Copiar e adaptar para seus projetos
✅ Para Validacao
Provar que o metodo funciona na pratica:
- • Testes automatizados do pipeline
- • Metricas de custo e performance
- • Casos de uso documentados
- • Comparacao com abordagens tradicionais
🔍 Para Auditoria
Baseline para avaliar outras implementacoes:
- • "Sua implementacao segue o padrao?"
- • Checklist de conformidade
- • Identificar desvios do metodo
- • Certificar implementacoes
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📋 Documentacao METHOD_MAPPING.md
O arquivo METHOD_MAPPING.md mapeia cada componente GIPM para o codigo.
# METHOD_MAPPING.md
## Pipeline Universal (9 Passos)
| Passo | Principio GIPM | Implementacao |
|-------|----------------|---------------|
| 1 | Solicitacao | `api/routes/chat.py:handle_request()` |
| 2 | Validacao | `core/validators.py:validate_access()` |
| 3 | Contexto | `services/context.py:collect_context()` |
| 4 | Normalizacao | `services/normalizer.py:normalize()` |
| 5 | Injecao | `services/persona.py:inject_persona()` |
| 6 | Chamada IA | `services/llm.py:call_llm()` |
| 7 | Persistencia | `services/storage.py:persist()` |
| 8 | Materializacao | `services/artifacts.py:materialize()` |
| 9 | Retorno | `api/routes/chat.py:return_response()` |
## Arquivos-chave
- `core/pipeline.py` - Orquestrador principal
- `models/execution.py` - Modelo de persistencia
- `config/personas.yaml` - Definicoes de personas4
📋 Documentacao COGNITIVE_GOVERNANCE.md
Documenta como a Governanca Cognitiva e implementada.
# COGNITIVE_GOVERNANCE.md
## Personas Disponiveis
### Critical Reviewer
- **Arquivo:** `config/personas/critical_reviewer.yaml`
- **Uso:** Revisao de documentos
- **Restricoes:** Sempre apontar problemas, tom direto
- **Temperature:** 0.3
### Simple Explainer
- **Arquivo:** `config/personas/simple_explainer.yaml`
- **Uso:** Explicacoes para leigos
- **Restricoes:** Sem jargao, max 3 paragrafos
- **Temperature:** 0.7
## Mecanismo de Injecao
1. Request chega no endpoint
2. Middleware identifica contexto
3. Persona apropriada e carregada
4. System prompt e construido com persona + preferencias
5. Chamada a IA inclui governanca completa5
🔍 Como auditar uma implementacao
Processo de Auditoria
1
Verificar METHOD_MAPPING.md
Todos os 9 passos estao mapeados?
2
Verificar Governanca Cognitiva
Personas estao documentadas e sendo usadas?
3
Verificar Persistencia
Inputs, outputs e custos estao sendo salvos?
4
Verificar Duas Fases
IA gera estrutura, sistema materializa?
5
Rodar testes
Testes automatizados passam?
6
✅ Checklist de conformidade
Checklist GIPM Compliance
Pipeline Universal implementado (9 passos)
METHOD_MAPPING.md presente e atualizado
COGNITIVE_GOVERNANCE.md documentado
Personas definidas e injetadas automaticamente
Regra das Duas Fases respeitada
Persistencia total de execucoes
Custos rastreados por execucao
Validacao de outputs (sem placeholders)
Testes automatizados do pipeline
API-first (sem dependencia de frontend)
📝 Resumo do Modulo
✓Reference Implementations - Codigo real do metodo
✓METHOD_MAPPING.md - Mapeia principios para codigo
✓COGNITIVE_GOVERNANCE.md - Documenta personas
✓Checklist - Validar conformidade