## Workflow



- Parallel agent sessions may work on this project at the same time. Treat unexpected file changes as legitimate work by another correctly running agent unless there is clear evidence otherwise. Do not clean, revert, overwrite, reformat, or "fix" changes you did not make. If your work conflicts with concurrent changes, pause briefly, re-read the affected files and `git status`, then retry with a smaller, targeted change that preserves the other agent's work. If the conflict still cannot be resolved safely, stop and explain the conflict instead of forcing your version.

- Tasks in this project are often dictated by voice and transcribed through ASR, so task text may contain recognition errors, especially in technical terminology, names, commands, and product terms. When the intended meaning is clear from repository and club-agent context, infer the likely intended term and proceed. When the ambiguity materially affects the implementation or safety of the work, ask the user for a concise clarification before continuing.

- At the end of every agent session, commit completed work to the local Git repository.

- Do not push commits unless the user explicitly asks for or approves a push.

default_permissions = ":danger-full-access"

approval_policy = "never"

For every product-facing change, think through the "drunk user" path: a tired, distracted, impatient user should still understand what just happened, what is safe to click next, and whether the system is waiting, broken, or done. Avoid ambiguous labels, hidden toggles, silent waits, stale loading states, and choices that require remembering implementation details. Prefer one explicit next best action.

Давай добавим нового агента для супер глубокого и скрупулезного исследования контекста и назовем его `ScrupoloAgent`. У него будет 3 tools: get_ontology, read_file (с обязательным указание диапазона строк при чтении для экономии контекста), ask (вызывает @ContextResearchAgent.cs ). См. @agent-development.md.



Идея в том, что этот Scrupulo - фактически техлид-менеджер, который может итеративно задавать любые вопросы к ContextResearchAgent, относящиеся к теме, в тч уточняющие, чтобы предельно глубоко разобраться в теме. У нас уже есть отличный промпт deep режима для этих целей в @codealive-app/src/agents/CodeAlive.Agents/Prompts/codebase/context-research-agent-prompt.liquid , возьми deep промпт в основу для Scrupolo Agent. Scrupolo может вызывать ContextResearchAgent в параллель. Важно, что Scrupolo должен сделать минимум 3 вызова  ContextResearchAgent прежде, чем отвечать на вопрос, а финальным шагом Scrupolo должен разрешить все противоречия и неоднозначности через верификацию через четение файлов и дополнительные вызовы ask если нужно; а если  какие-то из противоречий достоверно разрешить не удается, то Scrupolo в своем ответе в таких места должен так явно и указать, что "участок/утверждение противоречивое и достоверно разрешить противоречие не удалось".



Главным агентом (Scrupulo) пусть будет qwen3.5-397b-a17b max, а для ContextResearchAgent используй qwen3.6-35b-a3b max (в deep режиме).



Нужно сначала покрыть этого агента минимальными тестами в CodeAlive.Agents.



Затем когда все будет готово прогнать этого агента через бенчмарка RepoQA - при этом важно четко фиксировать токены главного - то, как нужно расширить трейсинг и бенчмарк для грамотного учета токенов, цен и тулов главного агента и субагенов продумай через отдельного субагента на opus max. Таблицу Runs в бенчмарке тоже нужно будет обновить соответствующим образом. В самом конце - запусти opus max субагента провести глубокое ревью, а также убедись, что все консистентно.



В основной флоу CodeAlive Scrupolo пока интегрировать не нужно - сейчас нужна только качественная реализация, верификация через тесты и прогон через RepoQA (agent-framework).



Начни с глубокого исследования контекста CodeAlive через субагентов + в параллель через /codealive-context-engine  на основе кода и примеров выясни как в agent-framework эффективно делать мульти-агентную систему с учетом лучших практик, fault tolerance и тд, можешь даже еще одного агента в интернет отправить изучать актуальный контекст лучших практик по мультиагентным системам в 2026-м.

Как только будет готов план, сохрани его в @specs и проведи ревью через Codex GPT 5.5 xhigh и улучши план, затем приступай к реализации.



Делай системно, не срезая углов. Если после исследования ко мне останутся вопросы - задавай.