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# 03 — Plano de tarefas

As 78 microtarefas mantêm a numeração original. As linhas **↳** registram a adaptação de cada tarefa ao contexto de roteamento e orquestração ou uma dependência importante. As referências *Qn* apontam para as decisões de projeto em [04-decisoes-de-projeto.md](04-decisoes-de-projeto.md); o cenário de execução está em [05-cenario-de-execucao.md](05-cenario-de-execucao.md).

```mermaid
flowchart LR
    F0[F0 Infra OCI] --> F1[F1 Ambiente e artefatos]
    F2[F2 Tarefas de decisão] --> F3[F3 Dados e anotação]
    F2 --> F4[F4 Contrato e adaptadores]
    F1 --> F4
    F3 --> F5[F5 Controle de execução]
    F4 --> F5
    F5 --> F6[F6 Piloto]
    F6 --> F7[F7 Dev e calibração]
    F7 --> F8[F8 Teste final]
    F8 --> F9[F9 Métricas e análise]
    F9 --> F10[F10 Relatório e encerramento]
```

As fases F0–F1 (infra) e F2–F3 (dados) podem andar em paralelo.

<!-- PROGRESSO:INICIO -->
**Andamento em 2026-10-07:** 75 de 78 tarefas concluídas (96%), 1 em andamento.

| Fase | Concluídas | Em andamento | Pendentes |
|------|-----------|--------------|-----------|
| F0 — Infraestrutura OCI | 7 | 1 | 2 |
| F1 — Ambiente e artefatos | 9 | 0 | 0 |
| F2 — Tarefas de decisão e taxonomia | 4 | 0 | 0 |
| F3 — Dados e anotação | 12 | 0 | 0 |
| F4 — Contrato JEV e adaptadores | 16 | 0 | 0 |
| F5 — Controle de execução | 3 | 0 | 0 |
| F6 — Piloto | 4 | 0 | 0 |
| F7 — Desenvolvimento e calibração | 4 | 0 | 0 |
| F8 — Teste final | 4 | 0 | 0 |
| F9 — Métricas e análise | 8 | 0 | 0 |
| F10 — Relatório e encerramento | 4 | 0 | 0 |
| **Total** | **75** | **1** | **2** |

Legenda: `[x]` concluída · `[~]` em andamento ou parcial · `[ ]` pendente.
<!-- PROGRESSO:FIM -->

---

## F0 — Infraestrutura OCI

- [x] **1.** Criar um compartment OCI dedicado ao benchmark.
  - ↳ `<compartimento-pai>/decision-models`. Catálogo de recursos fora do Git, em `.secrets/`.
- [~] **2.** Aplicar as tags `projeto=benchmark-decisoes-ptbr`, `ambiente=benchmark` e `centro_custo=<definir>` aos recursos do projeto. *(Q13)*
  - ↳ `projeto` e `ambiente` aplicadas como tags livres por `infra/oci/provision.py`. `centro_custo` não se aplica neste ciclo (Q13).
- [ ] **3.** Criar um orçamento para o compartment.
  - ↳ Não se aplica neste ciclo: o uso está coberto por cota interna de engenharia (Q13).
- [ ] **4.** Configurar alertas de orçamento em 50%, 80% e 100% do valor aprovado.
  - ↳ Não se aplica neste ciclo (depende da tarefa 3).
- [x] **5.** Criar um projeto no OCI Data Science.
  - ↳ `benchmark-decisoes-ptbr`.
- [x] **6.** Criar buckets no Object Storage para `entrada`, `artefatos`, `resultados` e `logs-imutaveis`.
  - ↳ Buckets `dmb-*`, privados e com versionamento. `dmb-logs-imutaveis` usa regra de retenção de 365 dias (tarefa 77).
- [x] **7.** Definir políticas IAM de menor privilégio para leitura dos dados, escrita dos resultados e execução dos jobs.
  - ↳ Políticas no escopo do compartment, sem grupos nem dynamic groups, com principais identificados por condição.
  - ↳ `dmb-usuario-manager`: o usuário (filtrado por `request.user.id`) é *manager* das famílias data-science, object, virtual-network, logging, repos e generative-ai.
  - ↳ `dmb-jobs-menor-privilegio`: os jobs (`request.principal.type='datasciencejob'`) leem `dmb-entrada`/`dmb-artefatos`, escrevem em `dmb-resultados`/`dmb-logs-imutaveis`, usam logs e repos. Inclui a política de serviço do Data Science para a VCN.
- [x] **8.** Definir uma VCN privada para os jobs, com acesso ao Object Storage por Service Gateway.
  - ↳ `dmb-vcn` 10.20.0.0/16, sub-rede privada `dmb-subnet-jobs`. A rota e a security list só permitem tráfego para serviços OCI pelo Service Gateway.
- [x] **9.** Criar uma rota temporária de saída por NAT Gateway, só para a aquisição inicial de dependências e pesos.
  - ↳ A aquisição (tarefas 13–16) é feita fora da rede dos jobs, e os ambientes são montados por jobs de build. A VCN dos jobs não tem saída para a internet. *(Q3)*
  - ↳ `infra/oci/nat.py on|off|off --delete` abre e fecha uma saída temporária, se alguma aquisição futura precisar ser feita de dentro da VCN.
- [x] **10.** Validar que os jobs acessam os buckets sem internet pública.
  - ↳ Jobs do Data Science em `dmb-subnet-jobs` baixam os artefatos pela Service Gateway, com SHA-256 conferido (4,4 GB em cerca de 30 s).

## F1 — Ambiente e artefatos

- [x] **11.** Criar uma imagem de contêiner base com Python, CUDA, PyTorch, Transformers, Hugging Face Hub e ferramentas de medição.
  - ↳ Incluir um exportador OpenTelemetry, para que a telemetria do harness tenha o mesmo formato da observabilidade do orquestrador.
  - ↳ Implementado como **ambientes Python por candidato** publicados no bucket (`infra/ds/build_env.sh` → `dmb-artefatos/envs/<candidato>/`), executados nos jobs do Data Science. CUDA pelas wheels `cu128` do PyTorch; runtime llama.cpp para o Rizzo.
  - ↳ Um ambiente por candidato, porque o SemIf exige `transformers==5.17.0` e o GLiNER `transformers<5`. `env/Dockerfile` oferece o equivalente em contêiner (uma imagem por candidato).
- [x] **12.** Fixar num manifesto as versões do sistema, dos drivers CUDA, do Python, das bibliotecas e da imagem de contêiner.
- [x] **13.** Baixar os pesos, tokenizadores, revisões e licenças aprovados de cada candidato. *(Q4)*
  - ↳ `env/acquire.py`: todas as licenças são Apache-2.0 ou MIT (incluindo o Qwen3.5-4B). Rizzo: GGUF Q8_0 (padrão do projeto) + llama.cpp b11081.
  - ↳ A aquisição falha se a licença estiver fora da allowlist de `config/benchmark.yaml`. O contexto efetivo de cada candidato é medido e registrado.
  - ↳ Incluir as dependências específicas de cada candidato (pacote GLiNER, runtime SemIf, interface Rizzo Flow) e a revisão fixada de `Qwen/Qwen3.5-4B`.
- [x] **14.** Calcular o SHA-256 de cada artefato baixado.
- [x] **15.** Copiar os pesos e dependências aprovados para o bucket `artefatos`.
- [x] **16.** Registrar no manifesto a origem, a revisão, a licença, o hash, a data de aquisição e o tamanho de cada artefato.
- [x] **17.** Desabilitar a saída pública dos jobs de benchmark.
  - ↳ O gate de egresso foi aprovado nas execuções em sub-rede privada: huggingface.co, pypi.org e github.com ficaram inacessíveis.
- [x] **18.** Carregar cada candidato só a partir dos artefatos locais.
  - ↳ Usar `HF_HUB_OFFLINE=1`, `TRANSFORMERS_OFFLINE=1` e um cache apontado para os artefatos verificados.
  - ↳ `harness/job.py` baixa do bucket só o que está no manifesto e confere o SHA-256; os quatro candidatos carregam offline.
- [x] **19.** Fazer o job falhar se algum candidato tentar baixar arquivos durante a inferência.
  - ↳ Camada de aplicação em `dmb/offline.py` (variáveis offline e bloqueio de conexões fora do loopback), com autoteste em cada execução e teste em `tests/test_offline.py`. Camada de rede pelo gate de egresso de `harness/job.py`.

## F2 — Tarefas de decisão e taxonomia

- [x] **20.** Definir a taxonomia de decisões a avaliar em PT-BR.
  - ↳ **Primeiro ciclo: só D1 (classificação de intenções), atendimento de telefonia móvel.** `data/taxonomy/intents-v1.yaml`: 42 intenções em 13 domínios + 5 categorias fora de escopo.
  - ↳ Taxonomia de **intenções** (D1), ligadas aos **agentes de destino** do catálogo A2A, mais as decisões de **continuidade de sessão** (D2), **desambiguação** (D3) e **várias intenções** (D4). D5 é opcional. Ver [02 §2](02-desenho-experimental.md#2-tarefas-de-decisão).
- [x] **21.** Escrever a pergunta, as opções, as descrições das opções e a regra de decisão de cada tarefa.
  - ↳ As descrições das opções seguem o estilo de um *agent card*: curtas e orientadas à capacidade do agente.
- [x] **22.** Limitar o primeiro ciclo a no máximo 20 opções por questão, para garantir compatibilidade com o Laya. *(Q2)*
  - ↳ Os subconjuntos de opções por exemplo simulam o serviço de elegibilidade de intenções.
  - ↳ Limite comum: **16 opções** (Q2).
- [x] **23.** Incluir uma opção explícita de `outro` ou `sem correspondência` quando a taxonomia não for exaustiva.

## F3 — Dados e anotação

- [x] **24.** Coletar textos PT-BR representativos do domínio de destino. *(Q7)*
  - ↳ **100% sintéticos** (`datagen.generate`, na VM): 4.068 enunciados em 339 lotes (42 intenções × 7 perfis + 5 categorias fora de escopo × 9 lotes), geradores `llama-4-maverick` e `command-a` alternados.
  - ↳ Para D2–D4 (ciclos futuros), a unidade é a conversa com vários turnos, com o estado de cada turno.
- [x] **25.** Remover ou mascarar dados pessoais, segredos e identificadores que o benchmark não precisa.
- [x] **26.** Separar os textos por domínio, comprimento, grau de ambiguidade e classe esperada.
  - ↳ Acrescentar a posição do turno e a presença de agente ativo ou de sessões suspensas.
  - ↳ Primeiro ciclo (só D1): metadados `domain`, `length_bucket`, `ambiguity`, `profile`, `sentiment`, `kind` e `n_options` gravados por `datagen.build`.
- [x] **27.** Criar exemplos adversariais com abreviações, erros de ortografia, regionalismos, textos curtos e várias intenções.
  - ↳ Acrescentar respostas curtas que dependem do contexto ("sim", "o segundo"), troca de assunto, retorno a um assunto anterior e pedidos fora de escopo.
  - ↳ Perfis de geração: informal/abreviado, erros de digitação, regionalismo, emocional, longo, indireto/múltiplo; fora de escopo em 5 categorias (inclui desabafo emocional sem pedido).
- [x] **28.** Definir os critérios de inclusão e exclusão dos exemplos.
  - ↳ Exclui: duplicatas exatas e aproximadas, comprimento fora de 2–700 caracteres, três rótulos distintos na anotação e falha de anotação. Resultado do `prepare`: 4.057 de 4.068 mantidos (9 duplicatas exatas, 2 aproximadas; 4 trechos mascarados).
- [x] **29.** Produzir o guia de anotação humana.
  - ↳ [06-guia-de-anotacao.md](06-guia-de-anotacao.md), usado literalmente pelos anotadores.
  - ↳ O guia cobre D1–D4 com exemplos-limite (por exemplo, quando um enunciado curto continua a tarefa do agente ativo e quando inicia um novo agente).
- [x] **30.** Anotar cada exemplo com dois avaliadores independentes.
  - ↳ Avaliadores = modelos generativos em rodízio (`openai.gpt-5.5`, `google.gemini-2.5-pro`, `xai.grok-4.3`). *(Q7)*
  - ↳ Resultado: 4057 anotados; 3992 consensos (98.4%); kappa por par entre 0.982 e 0.986; concordância com o rótulo de geração 97.9%. Relatório em `reports/datagen/annotation-report.json`.
- [x] **31.** Resolver as discordâncias com a revisão de um terceiro avaliador.
- [x] **32.** Registrar, para cada exemplo, a resposta de referência, a justificativa e a versão da taxonomia.
  - ↳ Reportar também a concordância entre anotadores.
- [x] **33.** Separar os dados em desenvolvimento, calibração e teste final por grupo de origem. *(Q12)*
  - ↳ O grupo é `group_id`, ou seja, a conversa. No ciclo sintético, o grupo é o lote de geração.
  - ↳ `data/splits/` (d1-v1): dev 1183 · calibração 1127 · teste 1744 exemplos (teste ≥ 1.300, Q12).
- [x] **34.** Impedir que textos derivados do mesmo caso apareçam em mais de uma partição.
- [x] **35.** Congelar o conjunto de teste final antes de qualquer ajuste de parâmetros.
  - ↳ Registrar o hash do arquivo congelado e guardar uma cópia em `logs-imutaveis`.
  - ↳ SHA-256 em `data/splits/MANIFEST.json`, cópias em `dmb-entrada` e `dmb-logs-imutaveis` (`splits/d1-v1/`), junto com os dados brutos da geração e da anotação.

## F4 — Contrato JEV e adaptadores

- [x] **36.** Criar um formato canônico de entrada com `id`, `state`, `question`, `options`, `gold_label` e metadados.
  - ↳ Ver [02 §3](02-desenho-experimental.md#3-formato-canônico-de-entrada-tarefa-36), que inclui a **regra única de serialização** de `state`.
- [x] **37.** Definir a versão do contrato JEV compatível a usar no benchmark: `POST /v1/systemone`, esquema de requisição, esquema de resposta e códigos de erro. *(Q1)*
  - ↳ Versão `jev-compat-v1`, com esquemas em `contracts/jev/schemas/` e códigos de erro em `dmb/jev.py`.
- [x] **38.** Definir o mapeamento obrigatório entre o contrato JEV e os tipos internos `choice`, `noul` e `score`.
- [x] **39.** Definir a regra de conversão de probabilidades, confiança, níveis ordinais, opções descritas e campos de uso.
- [x] **40.** Definir o comportamento padronizado para entradas inválidas, limite de contexto, timeout, opção desconhecida e indisponibilidade do modelo.
  - ↳ Na prática, uma falha do modelo de decisão vira desambiguação ou fallback no orquestrador. No benchmark, essas falhas contam como erro e são reportadas à parte.
- [x] **41.** Criar testes de conformidade com requisições e respostas JEV congeladas.
  - ↳ `contracts/jev/fixtures/conformance.json` e `tests/`.
- [x] **42.** Criar um adaptador JEV local para o Laya com o checkpoint multilíngue fixado.
- [x] **43.** Criar um adaptador JEV local para o SemIf em modo `direct`, com a revisão do Qwen fixada.
- [x] **44.** Criar um adaptador JEV local para o GLiNER Decide usando `classify_text`.
- [x] **45.** Criar um adaptador JEV local para o Rizzo Flow usando sua interface de decisões. *(Q4)*
- [x] **46.** Expor cada adaptador no mesmo caminho local `POST /v1/systemone`, sem dependência de rede externa.
- [x] **47.** Garantir que cada adaptador devolva a resposta JEV completa, incluindo escolha, distribuição de probabilidades, confiança e metadados de uso, quando disponíveis.
- [x] **48.** Normalizar as saídas adicionais de execução num registro interno com `latency_ms`, `model_id`, `run_id` e versão do adaptador.
  - ↳ O registro é emitido como span OpenTelemetry e também gravado em arquivo de resultados.
- [x] **49.** Validar que os adaptadores preservam a mesma ordem e a mesma descrição das opções.
- [x] **50.** Validar que trocar de candidato não altera a requisição JEV nem o formato da resposta JEV.
- [x] **51.** Implementar testes de sanidade com decisões triviais, opções permutadas e os três tipos de pergunta.
  - ↳ Incluir um teste de invariância à permutação das opções em D1 e D2 (a mesma escolha com outra ordem).
  - ↳ `harness/sanity.py`: os quatro candidatos passam em CPU e GPU, sem violações de contrato e com invariância à permutação 4/4 (`reports/sanity/oci/`).

## F5 — Controle de execução

- [x] **52.** Fixar seeds, ordem dos exemplos, tamanho de lote, precisão numérica e limites de tokens de cada execução.
  - ↳ `harness/evaluate.py`: seed 20261007, ordem fixa, lote 1, precisão nativa registrada por execução (fp32 Laya/GLiNER, bf16 SemIf, Q8_0 Rizzo), orçamento de estado de 512 tokens.
- [x] **53.** Definir uma política de truncamento comum para textos maiores que o menor contexto efetivamente suportado. *(Q8)*
  - ↳ Truncar primeiro os turnos mais antigos do `state`. O enunciado atual nunca é truncado.
  - ↳ `dmb.canonical.fit_state`. Em D1 nenhum exemplo chega perto do orçamento (máximo abaixo de 120 tokens).
- [x] **54.** Registrar o número de tokens de cada entrada antes de executar os modelos.
  - ↳ `state_tokens` (tokenizador do candidato) e `input_tokens` (uso real) em cada predição.

## F6 — Piloto

- [x] **55.** Executar um piloto de 50 exemplos por candidato em CPU.
  - ↳ CPU: `VM.Standard.E4.Flex`, 8 OCPU, us-chicago-1, sub-rede privada. *(Q11)*
  - ↳ Pela regra de viabilidade, Rizzo Flow (p95 18,7 s) e SemIf (p95 47,6 s) ficam `inviavel_cpu`; as rodadas finais em CPU incluem Laya e GLiNER. Resultados em [`reports/pilot/`](../reports/pilot/README.md).
- [x] **56.** Executar um piloto de 50 exemplos por candidato em GPU.
  - ↳ GPU: `VM.GPU.A10.1`, sa-saopaulo-1, execuções em fila. *(Q14)*
- [x] **57.** Medir memória de GPU, memória RAM, tempo de carga, tempo de aquecimento e falhas do piloto.
  - ↳ Sem erros nem truncamentos. Carga de 4 a 21 s; pico de GPU de 1,7 GB (GLiNER) a 8,5 GB (SemIf).
- [x] **58.** Ajustar apenas os parâmetros operacionais necessários para eliminar falhas de execução.
  - ↳ Nenhum ajuste necessário. O orçamento interno de cabeçalho do Laya (`head_max_len`) foi verificado pelos diagnósticos de opções colapsadas (zero ocorrências) e mantido no padrão do checkpoint.

## F7 — Desenvolvimento e calibração

- [x] **59.** Executar os candidatos no conjunto de desenvolvimento, sem calibração adicional.
  - ↳ 1.183 exemplos, sem erros: SemIf 88,4%, Rizzo Flow 85,5%, GLiNER 55,5%, Laya 54,0% (GPU). Resultados em [`reports/dev/`](../reports/dev/README.md).
- [x] **60.** Escolher os limites de confiança e as regras de abstenção só com a partição de calibração.
  - ↳ Abster-se significa encaminhar para desambiguação. A regra é escolhida por meta de cobertura ou de risco, definida antes. *(Q5)*
  - ↳ `analysis/calibrate.py` → `config/calibration.json`: menor limiar com rota errada com confiança alta ≤ 2%. Cobertura na calibração: SemIf 59,5%, Rizzo Flow 47,6%, GLiNER 11,8%, Laya 5,1% (nenhum atinge os 80% do critério H2).
- [x] **61.** Calibrar as probabilidades separadamente por candidato, quando aplicável. *(Q10)*
  - ↳ Temperatura aceita para todos (ECE menor em validação cruzada): Laya T = 3,58 (ECE 0,33 → 0,07), SemIf 1,28, Rizzo Flow 1,25, GLiNER 0,82.
- [x] **62.** Não alterar prompts, opções, pesos ou limiares depois da abertura do conjunto de teste final.
  - ↳ Marco de congelamento: registrar os hashes da configuração, dos calibradores e dos adaptadores.
  - ↳ `config/frozen.json` (tag `congelamento-d1-v1`): 15 arquivos e os 5 ambientes publicados. O executor só abre a partição de teste se os hashes conferirem, e `tests/test_calibrate.py` falha se algo congelado mudar.

## F8 — Teste final

- [x] **63.** Executar uma rodada de acurácia no teste final com lote 1.
  - ↳ 1.744 exemplos, sem erros: SemIf 87,2%, Rizzo Flow 85,4%, GLiNER 57,0%, Laya 56,8% (GPU). [`reports/test/`](../reports/test/README.md)
- [x] **64.** Executar uma rodada de acurácia no teste final com o lote de produção definido. *(Q6)*
  - ↳ Lote de produção = 1 (contrato por requisição): coincide com a rodada da tarefa 63.
- [x] **65.** Executar uma rodada de várias decisões sobre o mesmo texto, quando esse padrão existir no caso de uso.
  - ↳ Corresponde a D4 e a combinações por turno (por exemplo, D2 + D1). Medir a latência somada por turno.
  - ↳ Não se aplica neste ciclo: só D1 é avaliada; D4 depende de agentes implementados.
- [x] **66.** Repetir cada medição de desempenho depois do aquecimento, em pelo menos três execuções independentes.
  - ↳ Três jobs independentes por candidato e dispositivo: predições idênticas e desvio-padrão do p95 abaixo de 2 ms em GPU.

## F9 — Métricas e análise

- [x] **67.** Coletar accuracy, macro F1, precision, recall e matriz de confusão.
  - ↳ Acrescentar a taxa de rota errada com confiança alta.
- [x] **68.** Coletar Brier score, ECE, cobertura e acurácia seletiva quando houver probabilidades ou abstenção.
- [x] **69.** Coletar latência p50, p95 e p99, vazão, uso de GPU, uso de RAM e consumo de armazenamento.
  - ↳ Reportar a latência por decisão e por turno.
- [x] **70.** Calcular o custo estimado por mil decisões em cada cenário de execução.
  - ↳ Preços públicos em `config/pricing.yaml`: GPU A10 ≈ US$ 0,07 (modelos de 4B) e US$ 0,012 (encoders) por mil decisões.
- [x] **71.** Criar cortes dos resultados por domínio, número de opções, comprimento e dificuldade do texto.
  - ↳ Acrescentar os cortes por tarefa de decisão, posição do turno, com ou sem agente ativo e categoria adversarial.
- [x] **72.** Inspecionar manualmente os erros de alto impacto e as discordâncias entre os modelos.
  - ↳ A maior classe de rotas erradas com confiança alta é "intenção correta fora das opções elegíveis"; recomendação de aplicar a elegibilidade depois da classificação.
- [x] **73.** Classificar os erros em: taxonomia, contexto insuficiente, ambiguidade, linguagem, truncamento, instrução ou desempenho do modelo.
- [x] **74.** Gerar tabelas comparativas e gráficos a partir dos arquivos de resultados versionados. *(Q9)*
  - ↳ `analysis/report.py` e `analysis/charts.py`. O baseline LLM (Q9) não foi executado neste ciclo; H1 usa o critério absoluto.
  - ↳ Incluir intervalos de confiança (bootstrap) e testes pareados entre candidatos.

## F10 — Relatório e encerramento

- [x] **75.** Elaborar o relatório técnico com configuração, limitações, resultados e recomendação.
  - ↳ [`README.md`](../README.md) (apresentação, resultados, recomendação, método e detalhes) e os relatórios por etapa em [`reports/`](../reports/).
  - ↳ Ao final, reestruturar o `README.md`: (1) apresentação executiva do benchmark, (2) resultados em formato executivo com charts, (3) método, (4) plano, estrutura e documentos, (5) conclusão.
- [x] **76.** Anexar ao relatório os manifestos de artefatos, hashes, configurações, logs, testes de conformidade e comandos de reprodução.
- [x] **77.** Arquivar os conjuntos congelados e os resultados no Object Storage com retenção definida.
  - ↳ Pacote com relatórios, configuração, partições, taxonomia, manifesto, contrato e documentação em `dmb-logs-imutaveis/archive/d1-v1/` (SHA-256 `c3600792…8c1e`), com regra de retenção de 365 dias. Execuções individuais em `dmb-resultados` e `dmb-resultados-gru`.
- [x] **78.** Desligar notebooks, jobs, endpoints temporários e o NAT Gateway que não sejam mais necessários.
  - ↳ Notebook desativado (reversível), nenhum job ativo, nenhum NAT criado e nenhum endpoint exposto (os adaptadores rodam dentro dos jobs). A VM de trabalho e os buckets permanecem para consulta e para os próximos ciclos.