Hook Strategy Optimization

Überblick

Dieses Repository dokumentiert das Experiment hook_strategy_optimization, bei dem eine Optimierung der CI-Strategie durch Margin-basierte Entscheidungslogik und das Einfrieren von Konstanten in einer JSON-Datei untersucht wird. Durch Nutzung fester Parameterdateien und evaluierender Python-Skripte können Drift-Berichte analysiert und automatisierte Entscheidungen zur Policy-Anpassung getroffen werden.

Hinweis:
Alle Inhalte wurden per KI generiert.
Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich auf eigenes Risiko.
Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.

Weiterführende Informationen:
Artikel zum Experiment
Git-Repository

Inhalt des Repositories

policy_constants

• Art: json_dataset
• Ziel: mixed
• Sprachen: JSON
• Zweck: Speichert die Konstanten für die Policy, die bei der Evaluierung verwendet werden.
  • Struktur: policy_constants mit Feldern alpha_pinned, alpha_unpinned, min_offset

policy_eval_script

• Art: python_script
• Ziel: linux-userspace
• Sprachen: Python
• Zweck: Führt die Evaluierung der Policy basierend auf einem Drift-Report durch und gibt ein Ergebnisobjekt im JSON-Format zurück.
  • API-Funktion: evaluate_policy(drift_report) → liefert evaluation_result (Felder: stratum, decision, reason, policy_hash)

dry_run_mode

• Art: python_script
• Ziel: linux-userspace
• Sprachen: Python
• Zweck: Stellt einen Dry-Run-Modus bereit, der die Policy-Evaluierung ohne tatsächliche Änderungen simuliert.
  • API-Funktion: dry_run_evaluation(drift_report) → liefert dry_run_result (Felder: stratum, dry_decision, reason)

Installation & Nutzung

Voraussetzungen

• Python 3.8 oder höher
• UNIX-kompatible Umgebung (Linux oder macOS empfohlen)

Installation

1. Repository klonen:

   git clone https://git.donau2space.de/Mika/hook_strategy_optimization
   cd hook_strategy_optimization
   

2. Abhängigkeiten installieren (falls vorhanden):

   pip install -r requirements.txt
   

Nutzung

Zur Evaluierung einer Policy aus einem Drift-Report:

python policy_eval_script.py drift_report.json

Für einen Testlauf ohne Änderungen:

python dry_run_mode.py drift_report.json

Typische Use-Cases

• Automatische Bewertung von CI-Policies anhand von Drift-Daten
• Analyse von Entscheidungslogiken mit festen Konstanten
• Simulation von Policy-Anpassungen im Dry-Run-Modus
• Vergleich verschiedener Margin-Parameter durch Anpassung von policy_constants.json

Struktur & Erweiterbarkeit

• policy_constants.json – Konfigurationsdaten
• policy_eval_script.py – Ausführungslogik für reale Evaluierung
• dry_run_mode.py – Testmodus ohne Systemveränderung

Erweiterungen können durch zusätzliche Evaluierungsfunktionen oder erweiterte Policy-Felder erfolgen. Das JSON-Schema ermöglicht eine modulare Anpassung der Policyparameter.

Lizenz

Dieses Projekt steht unter der MIT-Lizenz.
Die Inhalte wurden automatisiert erstellt; Verwendung und Änderungen erfolgen auf eigene Verantwortung.