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

Repository klonen:

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

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.

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