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🧠 PHANTOM - Guia de Operação Técnica (v2.6)

Este documento descreve os comandos essenciais para operação do framework PHANTOM, focado em auditoria arquitetural, extração de conhecimento e gestão de créditos GCP.

🛠️ 1. Instalação e Ambiente

O PHANTOM utiliza uma arquitetura hermética baseada em Nix Flakes e Poetry.

# Entrar no ambiente de desenvolvimento isolado
nix develop

# Sincronizar dependências (Executado automaticamente no shellHook)
# poetry install

🔄 2. Workflow de Auditoria

O fluxo padrão consiste em Analisar (extração), Sintetizar (relatório) e Ingerir (nuvem).

Passo 1: Análise de Repositório

Extrai artefatos semânticos (AST) e métricas de engenharia.

phantom knowledge analyze --repo-path ~/dev/meu-projeto --task-context "Foco em Refatoração"

Passo 2: Geração de Relatório Executivo

Sintetiza um documento de alta fidelidade (Magentic Quality) baseado na análise.

phantom knowledge summarize meu-projeto

Passo 3: Ingestão Cloud

Sincroniza a massa de dados polida com o Google Cloud Storage.

phantom knowledge ingest

📜 3. Referência de Comandos

Grupo knowledge (Gestão de Inteligência)

ComandoParâmetrosDescrição
analyze--repo-path, --task-contextRealiza análise profunda de código e extrai métricas.
summarizerepo_name, --task-contextGera o EXECUTIVE_REPORT.md para o projeto.
ingest--jsonl-file, --bucketFaz o upload de artefatos estruturados para o GCS.

Grupo gcp & credit (Operações Cloud)

ComandoDescrição
gcp validateValida autenticação, billing e APIs ativas no projeto GCP.
credit loadtestDispara consultas em massa para validação de créditos promocionais.

🚀 4. Exemplos Práticos

Auditoria de Segurança com Contexto

# Analisar com lente de segurança
phantom knowledge analyze -p ~/dev/webapp -c "Procurar por vazamento de segredos e APIs expostas"

# Gerar relatório dedicado
phantom knowledge summarize webapp

Processamento em Massa para Data Store

# Analisar projeto core
phantom knowledge analyze -p ./src -c "Mapeamento de arquitetura para documentação"

# Ingestão imediata para o bucket de staging
phantom knowledge ingest ./data/analyzed/all_artifacts.jsonl --bucket meu-bucket-staging

📁 5. Estrutura de Saída (Schema)

Os resultados são organizados no diretório ./data/analyzed/[repo_name]/:

  • artifacts.json: Base de dados técnica (Funções, Classes, Docs).
  • metrics.json: Estatísticas de LoC, Dependências e Contexto.
  • EXECUTIVE_REPORT.md: Relatório final pronto para stakeholders.

Foco: Precisão Arquitetural | Engine: PHANTOM AI