aura-pce
Aura-PCE es un asesor operativo para infraestructura auto-alojada (Mastodon, correo, nube personal). Ejecuta cuatro autotest falsificables antes de emitir consejos y se calla si no puede verificarlos. Código Python puro sin dependencias en el núcleo, licencia Apache-2.0.
Ficha actualizada 24 sept 2026, 17:38 · upstream 24 sept 2026, 17:36 · release sin release detectada
Qué es aura-pce
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Aura-PCE es la mitad pública del Motor de Composición de Patrones (PCE) de AURA, diseñado para infraestructuras auto-alojadas gestionadas sin un equipo SRE. Su filosofía central es la honestidad verificable: antes de emitir cualquier consejo sobre anomalías o procedimientos de recuperación, el sistema ejecuta una suite de autotest llamada "I CARE" (Axioma, Tipo fit, Robustez y No discriminación). Si alguno de estos checks falla, el sistema se mantiene en silencio o delega abiertamente; el silencio es un output válido, no un error.
El repositorio incluye la mecánica del motor y una pequeña muestra de reglas administrativas verificadas por ejecución real, junto con un libro mayor sintético para demostración. A diferencia de los copilotos que afirman su fiabilidad sin medirla, Aura-PCE reporta métricas ganadas (nivel de validez y precisión de malla) siempre acompañadas del tamaño de la muestra `n`, evitando cifras infladas como "50%" cuando no hay datos.
La instalación base requiere solo Python ≥ 3.10 y la biblioteca estándar. La opción `[live]` añade un embebido de oraciones y lectura de telemetría para monitoreo en tiempo real. El proyecto distingue claramente entre el mecanismo (abierto) y la base de conocimientos (privada), publicando las herramientas para auditar las propias afirmaciones del sistema.
- Monitoreo de infraestructuras auto-alojadas como Mastodon o servidores de correo.
- Detección de anomalías en telemetría local con validación de reglas verificables.
- Validación de consejos operativos antes de su emisión automática para evitar falsos positivos.
- Auditoría de la fiabilidad del sistema mediante métricas ganadas y tamaño de muestra `n`.
- Calibración de umbrales de reconocimiento para nuevos embedders o registros de reglas.
- Ejecuta cuatro autotest falsificables ("I CARE") antes de cada emisión de consejo.
- Núcleo con cero dependencias, utilizando solo la biblioteca estándar de Python.
- Métricas de fiabilidad reportadas con tamaño de muestra `n` (nunca cifras infladas).
- Licencia Apache-2.0 y código abierto para auditoría completa del mecanismo.
- Refusa emitir consejos cuando no puede verificar su base axiomática o tipo fit.
- No es un oráculo de corrección; verifica diligencia, no certeza absoluta sobre el consejo.
- La base de conocimiento completa (200 reglas) no está incluida en este repositorio.
- Requiere calibración manual o uso del módulo `[live]` para telemetría real y embebido.
- Las métricas de validez son `unproven [n=0]` hasta que se graden resultados manualmente.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Instalar con `pip install aura-pce`. Para telemetría en tiempo real, usar `pip install "aura-pce[live]"`. Ejecutar `aura-pce prove` para verificar autotests o `aura-pce watch --source auto` para monitoreo. El sistema requiere Python ≥ 3.10. Los datos de calibración se guardan en el directorio `data`.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.