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Ecossistema público debuga.ai

Objetivo

Os repositórios públicos separam documentação de produto, arquitetura de referência, componentes community e laboratórios. Nenhum deles, isoladamente, representa toda a implementação proprietária da plataforma.

flowchart LR
    CORE[debuga-ai
Produto e documentação]
    STACK[debuga-llm-stack
Arquitetura de referência]
    GATEWAY[debuga-llm-gateway
Community preview]
    ENGINE[debuga-vllm-engine
Reference deployment]
    LAB[debuga-qwen-coder-lab
Experimental lab]

    CORE -. contrato de inferência .-> GATEWAY
    GATEWAY --> ENGINE
    LAB -. avalia modelos .-> ENGINE
    STACK -. documenta .-> CORE
    STACK -. documenta .-> GATEWAY
    STACK -. documenta .-> ENGINE
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Projetos

Repositório Classificação Papel Não representa
debuga-ai Documentação oficial produto, arquitetura e visão pública código-fonte do SaaS
debuga-llm-stack Architecture reference topologia híbrida e laboratório produção atual
debuga-llm-gateway Community preview subconjunto OpenAI-compatible e fallback gateway enterprise completo
debuga-vllm-engine Reference deployment serving em GPU com vLLM engine obrigatório da produção
debuga-qwen-coder-lab Experimental lab datasets e avaliação de modelos benchmark homologado

Política de maturidade

  • Documentação oficial: descreve o produto público sem expor o core.
  • Reference: arquitetura ou deployment para laboratório.
  • Community preview: código funcional com escopo limitado e roadmap explícito.
  • Experimental lab: materiais de pesquisa; resultados precisam de reprodução.

Política de desempenho

Números de latência, throughput, custo ou qualidade só devem ser tratados como evidência quando acompanhados por ambiente, versões, parâmetros, dados brutos e método.

Licenças

Cada repositório possui sua própria licença. Modelos e dependências mantêm licenças de terceiros. O debuga-qwen-coder-lab permanece com licença proprietária até decisão explícita do proprietário sobre eventual adoção de uma licença open source.