metabolism-spec.md — Schéma des métriques de santé session

Dernière mise à jour : 2026-03-14 Type : Référence Géré par : metabolism-scribe

Schéma d'une entrée de session

session_id        : sess-YYYYMMDD-HHMM-<slug>
date              : YYYY-MM-DD
type              : build-brain | use-brain | auto
mode              : prod | dev | sprint | debug | coach | brainstorm | ...
tokens_used       : <nombre — estimé depuis /context ou fourni manuellement>
context_peak_pct  : <pic d'utilisation du context — ex: 87>
context_at_close  : <context au moment du close — ex: 31>
duration_min      : <durée en minutes>
commits           : <nombre de commits produits>
todos_closed      : <todos cochés ✅ pendant la session>
saturation_flag   : true | false
health_score      : <calculé — voir formule>
agents_loaded     : <liste des agents invoqués/chargés pendant la session>
tokens_par_agent  : <estimation tokens par agent — voir formule prix>
notes             : <optionnel — événement notable>

Prix par agent — mandatory

Chaque session doit capturer agents_loaded et estimer le coût context de chaque agent.

Estimation :
  tokens_agent = taille_fichier_bytes / 4  (approximation standard)

Exemple :
  helloWorld.md      → 18k bytes → ~4500 tokens
  secrets-guardian.md → 12k bytes → ~3000 tokens
  debug.md           → 4k bytes  → ~1000 tokens
  total context agents : ~8500 tokens sur 200k = 4.3% alloué aux agents

Objectif : tendance sur 10 sessions
  → Quels agents sont toujours chargés pour rien ?
  → Quels agents coûtent cher vs leur valeur produite ?
  → Base de décision pour le context-orchestrator (chargement capillaire)

Format dans le metabolism log :

agents_loaded:
  - session-orchestrator : ~Xk tokens
  - helloWorld           : ~Xk tokens
  - <agent>              : ~Xk tokens
total_context_agents     : ~Xk tokens  (X% du budget total)

Formule health_score

health_score = (todos_closed * 10 + commits * 5) / max(1, tokens_used_k * context_peak_pct / 100)

où tokens_used_k = tokens_used / 1000

Exemples :
  todos=2, commits=3, tokens=45k, peak=31%  → (20+15) / (45 * 0.31) = 35 / 13.95 ≈ 2.51
  todos=0, commits=0, tokens=80k, peak=87%  → 0 / 69.6 = 0  → saturation_flag = true

Le score n'est pas absolu — il se lit en tendance sur 7 jours.

saturation_flag

true si context_peak_pct > 80 ET todos_closed = 0

Signal : session qui consomme sans produire. Ne pénalise pas les sessions de brainstorm (mode brainstorm exclu du calcul saturation).

Taxonomie session — type

Type	Définition
`build-brain`	Session dédiée au brain lui-même (agents, specs, infra, BSI, scribe-system)
`use-brain`	Session projet concret (OriginsDigital, SuperOAuth, VPS, portfolio)
`auto`	Session mixte ou non classifiable — metabolism-scribe tranche en fin

Règle ratio sur 7 jours glissants :

ratio = use-brain_sessions / build-brain_sessions
→ ratio >= 1.0 : équilibré ou sain
→ ratio < 0.5  : ⚠️ Signal boucle narcissique — trop de build-brain sans usage réel

Le signal est affiché dans le briefing helloWorld si ratio < 0.5 sur 7j.

Seuils — mode conserve

Condition	Signal
`context_peak_pct > 70` ET `health_score < 1.0`	⚠️ Session peu efficiente détectée
`context_at_close > 60`	⚠️ Mode conserve recommandé pour la prochaine session
`ratio < 0.5` sur 7j	⚠️ Boucle narcissique — alterner avec une session use-brain

Mode conserve : helloWorld le propose (jamais forcé) si seuil atteint au boot.

Modes et budget context attendu

Mode	Budget context	Saturation tolérée
`prod`	normal — surveiller à 60%	non
`sprint`	élargi — 80% acceptable si output élevé	oui si commits > 5
`conserve`	strict — target <40%	non
`brainstorm`	libre	oui — exclut saturation_flag
`review`	minimal — lecture seule	non
`debug`	modéré	non
`coach`	modéré	non

Changelog

Date	Changement
2026-03-14	Création — schéma métriques, formule health_score, taxonomie build/use-brain, seuils conserve, ratio 7j
2026-03-14	Prix par agent mandatory — champs agents_loaded + tokens_par_agent, formule estimation, objectif tendance 10 sessions

4.4 KiB Raw Blame History