Arsitektur Sistem

NAEOS dibangun di atas arsitektur berlapis dengan lima lapisan utama:

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Lapisan Input                        │
│            Spec YAML/JSON · Perintah CLI                  │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                      Core Runtime                         │
│   Parser · Normalizer · Resolver · Validator · Scheduler │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    Lapisan Penalaran                       │
│            Reasoning Graph · Knowledge Graph               │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    Lapisan Generasi                        │
│   Generator · Adapters · Template Engine · Compiler       │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                      Lapisan Output                        │
│   NEIR Model · Kode · Dokumen · Konteks AI · Manifes      │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

1. Lapisan Input

Titik masuk di mana spesifikasi (YAML/JSON) dan perintah CLI masuk ke sistem.

2. Core Runtime

Menangani parsing, normalisasi, resolusi referensi silang, validasi, dan penjadwalan berbasis DAG.

3. Lapisan Penalaran

Lapisan pengambilan keputusan dengan reasoning graph untuk ketelusuran dan knowledge graph untuk pemahaman domain.

4. Lapisan Generasi

Generasi kode multi-bahasa dengan adapter per-bahasa dan kompilasi instruksi AI.

5. Lapisan Output

Menghasilkan model NEIR, kode yang dihasilkan, dokumentasi, bundel konteks AI, dan manifes deployment.

Prinsip Desain

Spesifikasi yang dapat dibaca manusia — YAML/JSON sebagai sumber kebenaran tunggal
NEIR yang dapat dibaca mesin — Representasi antara kanonikal untuk semua pemrosesan hilir
Netral vendor — Multi-bahasa, multi-cloud, multi-platform-AI
Ekstensibel — Adapter, plugin, dan profil untuk kustomisasi
Deterministik — Input yang sama selalu menghasilkan output yang sama

Komponen Utama

Model NEIR

NAEOS Engineering Intermediate Representation mendeskripsikan seluruh sistem: proyek, arsitektur, modul, layanan, API, penyimpanan, infrastruktur, keamanan, AI, dokumentasi, deployment, pengujian, dan metadata.

Pipeline Engine

Pipeline berbasis DAG 9-tahap: Parse → Normalisasi → Resolusi → Bangun → Validasi → Jadwalkan → Hasilkan → Kompilasi → Ekspor.

Kompiler AI

Mengubah NEIR menjadi set instruksi AI untuk 6 platform target: GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Gemini CLI, Codex, dan OpenCode.

Tata Kelola

Evaluasi kebijakan, RBAC, jejak audit, dan alur kerja tinjauan artefak.

Edit this page