🚀 SecureLLM Bridge: Production Readiness Roadmap

Este documento define a "Full Stack Check-list" necessária para elevar o projeto de Prototype para Production Grade.

🏗️ Phase 1: The Bridge Architecture (Rust ↔ Python)

O código Python (Phantom/Cerebro) atualmente roda isolado. O servidor Rust precisa orquestrar isso.

• Architecture Decision: Definir padrão de integração.
  • Opção A (Performance): Embedding via pyo3 (Rust carrega o interpretador Python).
  • Opção B (Isolamento/Recomendado): Sidecar API (Rust dispara um processo Python FastAPI local e comunica via HTTP/UDS).
• Process Manager: Implementar gerenciador de processo no Rust para iniciar/monitorar o phantom.
• Data Protocol: Definir Schemas JSON estritos para troca de mensagens (Requests de Análise ↔ Resultados).

🛡️ Phase 2: Security Hardening (The "Secure" in SecureLLM)

Os arquivos em crates/security são apenas stubs atualmente.

• Input Sanitization (sanitizer.rs):
  • Implementar Regex patterns para detectar PII (CPFs, Emails, Keys).
  • Bloquear Injeção de Prompt (Prompt Injection heuristics).
• Secrets Management (secrets.rs):
  • Integração com Keyring do sistema ou Vault (HashiCorp/Env).
  • Nunca logar chaves de API em texto plano (redaction).
• Network Security (tls.rs):
  • Enforce mTLS para comunicação entre Agentes.
  • Configuração de HTTPS no api-server.

💾 Phase 3: Persistence & State

O sistema atual depende muito de arquivos JSONL e SQLite efêmero.

• Database Migration:
  • Consolidar ssh_sessions.db e logs em um SQLite robusto (com WAL mode ativado) ou PostgreSQL.
  • Criar migrations via sqlx (Rust).
• Caching Layer:
  • Implementar Redis (já presente no flake.nix) para cache de respostas de LLM (economizar tokens).
  • Rate Limiting por IP/Token no Rust (governor crate).

📊 Phase 4: Observability & Reliability

Para produção, "funcionar" não basta; precisamos saber como está funcionando.

• Structured Logging:
  • Implementar tracing (Rust) e structlog (Python) com correlação de IDs (TraceID).
• Metrics:
  • Expor endpoint /metrics (Prometheus compatível).
  • Monitorar: Latência de inferência, Taxa de erros, Uso de memória do processo Python.
• Error Handling:
  • Mapear erros do Python para Enum de erros no Rust.
  • Implementar Retry policies (backoff exponencial) para falhas de API externa.

📦 Phase 5: CI/CD & Deployment

• Dockerização Híbrida: Criar Dockerfile Multi-stage (Build Rust + Setup Python env).
• Nix Flake Output: Garantir que nix build .#docker gere a imagem OCI correta.
• GitHub Actions: Pipeline de testes (Unitários Rust + Integração Python).

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