DevTracker: Governance zwischen Mensch und LLM – Trennung von Semantik und Beweisdaten

DevTracker stellt eine klare Trennung zwischen von Menschen definierten Semantiken (z. B. Prioritäten, Roadmaps) und von Automatisierung generierten Beweisdaten (Zeiten, Qualitätsmetriken) her und fungiert als verlässlicher, auditierbarer Vertrag zwischen menschlicher Planung und LLM‑gestützter Automatisierung.

Key Takeaway

DevTracker stellt eine klare Trennung zwischen von Menschen definierten Semantiken (z. B. Prioritäten, Roadmaps) und von Automatisierung generierten Beweisdaten (Zeiten, Qualitätsmetriken) her und fungiert als verlässlicher, auditierbarer Vertrag zwischen menschlicher Planung und LLM‑gestützter Automatisierung.

Summary

Ziel
DevTracker dient als leichtgewichtige Governance‑ und „externes Speicher“-Schicht für die Zusammenarbeit zwischen Menschen und LLM‑Modellen. Es verhindert, dass Agenten den Sinn von Projektentscheidungen überschreiben, indem es strenge, nachvollziehbare Regeln anwendet.

Kernidee: Semantik vs. Beweisdaten

• Semantik (z. B. Zweck, Priorität, Roadmap, Geschäftsintent, Eigentümerentscheidungen) wird niemals von DevTracker verändert.
• Beweisdaten (Zeitstempel, Audit‑Notizen, Lebenszyklus‑Signale, Qualitäts‑ und Stabilitätsmetriken) werden von der Agenten‑Logik gepflegt und sind auditable.

Funktionalität

1. Sanitierung des Trackers – entfernt doppelte Header, richtet Trennzeichen und Codierung ein, fügt fehlende Spalten sicher ein.
2. Auditierung – analysiert git diff, git status und git log, kartiert veränderte Einheiten über Pfadspezifikationen.
3. Qualitäts‑Suite – führt pytest, ruff und mypy aus.
4. Updates vorschlagen – erzeugt Excel‑freundliche CSV‑Proposals (proposed_updates_core_*.csv, proposed_updates_metrics_*.csv).
5. Updates anwenden – mit --apply (nur Kern‑Beweisdaten) bzw. --apply-metrics (nur Metriken), inklusive Backup‑ und Append‑Only‑Journal für Rückverfolgbarkeit.
6. Outputs – JSON‑Snapshots, MD‑Audit‑Reports, reviewbare CSV‑Proposals.

Architektur

• Eingabedaten: Git‑Repository (dieses oder ein anderes) und ein Tracker‑CSV (Wahrheit der Inventar‑/Roadmap‑Governance).
• Automatisierter Ablauf: Sanitize → Audit → Qualitätsprüfung → Proposal → Apply → Backup.

Install & Quickstart

pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements-dev.txt

Befehle zum Ausführen liegen in der README bereit (z. B. devtracker run ...).

Repository‑Details

• Open‑Source: Python‑basierte Lösung, 3 Sterne auf GitHub, keine veröffentlichten Releases, aber vollständiger Quellcode inklusive Beispiele, Tests, Artefakte und Reports verfügbar.
• Licence: Im Repository verlinkt.

Nützliche Dateien

• README.md & README_SHOW_HN.md
• LICENSE
• requirements.txt, requirements-dev.txt
• tests/, examples/, reports/dev_tracker/, artifacts/dev_tracker/

Verwaltung

• Automatisierte Aktionen (GitHub Actions), Projekte, Issues und Pull‑Requests sind integriert.
• Sicherheit: Code‑Sicherheit‑Features, Geheimschutz, etc. sind in GitHub verfügbar, aber die Lösung selbst kümmert sich um Governance‑Daten.

Related queries

• Wie integriert DevTracker Git‑Auditierung in die laufende CI/CD‑Pipeline?
• Welche Auditable Felder werden von DevTracker in die CSV‑Proposals eingefügt?
• Kann DevTracker in einem Multi‑Repository‑Setup mehrere Trackers gleichzeitig verwalten?

Quelle: https://github.com/lexseasson/devtracker-governance