
# **Roadmap for the SoftwareAI Framework**





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## **Phase 1: Foundation and Basic Structure**  
### **Goal:** Establish the framework's foundation and define its initial architecture.

- **1.1 - Initial Structure**  
  - [X] Develop the framework core (CoreApp).  
  - [X] Create a modular architecture for teams and functionalities.  
  - [X] Set up a GitHub repository with `README.md`, `LICENSE`, and `CONTRIBUTING.md`.  

- **1.2 - Basic Teams and Processes**  
  - [X] Launch **Tigrao**, responsible for creating the Pre-Project Document.  
  - [X] Launch **Bob**, to generate schedules and spreadsheets.  
  - [X] Launch **Dallas**, to create the Roadmap based on the schedule and Pre-Project Document.  

- **1.3 - Automation**  
  - [ ] Set up CI/CD pipelines on GitHub for automated testing and deployment.  
  - [ ] Implement basic commit control with automatic improvements.  

### **Expected Delivery:**  
Functional base of the SoftwareAI framework with initial teams active.

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## **Phase 2: Feature Development and Expansion**  
### **Goal:** Expand capabilities and add advanced features.

- **2.1 - Advanced Teams**  
  - [X] Launch **SynthOperator**, for software requirements analysis.  
  - [X] Launch **CloudArchitect**, responsible for technical project documentation.  
  - [X] Launch **SignalMaster**, to receive scripts and improve development standards.  
  - [X] Launch **DataWeaver**, for analyzing and suggesting improvements to existing software.  
  - [X] Launch **QuantumCore**, to develop software based on requirements.  

- **2.2 - Team Communication**  
  - [X] Structure a basic intra-team communication system based on imports.  

- **2.3 - Additional Features**  
  - [X] Enable automatic generation of GitHub repositories.  
  - [X] Implement automated commits for incremental improvements.  

- **2.4 - Testing and Validation**  
  - [X] Conduct extensive testing of all features.  
  - [X] Fix bugs and improve performance.  

- **2.5 - CoreApp Refactoring**  
  - [X] Create `CoreApp/Agents` folder: Each team contains its subfolder inside 'Agents'.  
  - [X] Create `CoreApp/FirebaseKeys` folder: Contains OpenAI keys and Firebase app keys.  
  - [X] Create `CoreApp/Flowchart` folder: Contains all software-AI flowcharts and mind maps.  
  - [X] Create `CoreApp/SoftwareAI` folder: Contains the core file `SoftwareAI_Core`.  
  - [X] Create `CoreApp/SoftwareAI/Functions` folder: Contains all files for team functions and the initializer `_init_functions_`.  
  - [X] Create `CoreApp/SoftwareAI/Functions_Submit_Outputs` folder: Contains files to send function outputs to OpenAI, with `_init_submit_outputs_`.  
  - [X] Create `CoreApp/SoftwareAI/Instructions` folder: Contains `_init_Instructions_` and subfolders for team-specific instructions.  
  - [X] Create `CoreApp/SoftwareAI/Tools` folder: Contains `_init_tools_` and subfolders for team-specific tools.  
  - [X] Create `CoreApp/Work_Environment` folder: Workspace for teams where ByteManager names and creates subfolders for projects.  
  - [X] Create `CoreApp/_init_agents_`: Initializes all agents.  
  - [X] Create `CoreApp/_init_core_`: Initializes `Core`.  
  - [X] Create `CoreApp/_init_keys_`: Initializes keys and Firebase apps.  
  - [X] Create `CoreApp/_init_libs_`: Initializes all framework imports.  
  - [X] Create `CoreApp/_init_paths_`: Initializes all workspace paths.  
  - [X] Create `CoreApp/environment`: Environment variables file for storing all workspace paths.  

- **2.6 - Work_Environment Refactoring**  
  - [X] the name of the workbook created by CEO
  - [X] name refactoring in 'Create_Cronograma_e_planilha_Projeto', 'Create_doc_Pre_Projeto', 'Create_documentation', 'Create_Roadmap_Projeto', 'Software_Development', 'Software_Requirements_Analysis'
  - [X] Work_Environment refactoring with the format and structure ready to turn the repository into Packages in pip

  - [] create a prompt for the o1-mini reasoning model with the objective of creating the following files
  requirements.txt,
  .gitignore ,
  README.md,
  setup.py
  CoreApp/__init__.py ,
  CoreApp/main.py ,
  CoreApp/config.py ,
  CoreApp/utils/__init__.py ,
  CoreApp/utils/file_utils .py ,
  CoreApp/modules/__init__.py , 
  CoreApp/modules/module1.py ,
  CoreApp/modules/module2.py ,
  CoreApp/services/__init__.py ,
  CoreApp/services/service1.py ,
  CoreApp/services/service2.py ,
  CoreApp/tests/__init__.py ,
  CoreApp/tests/test_module1.py ,
  CoreApp/tests/test_module1.py ,
  CoreApp/tests/test_module2.py ,
  CoreApp/tests/test_service1.py ,
  CoreApp/tests/test_service2.py ,
  CoreApp/Examples/Example.py ,












  - [ ] ask the QuantumCore to create and structure the 'Software_Development' folder according to the project

### **Expected Delivery:**  
A mature framework with basic team communication support.

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- **Future Features**  

  - [] Add advanced communication between teams.  
  - [] Expand to native Linux support.  
  - [ ] Develop new modules and specialized teams (e.g., MarketingAI, FinanceAI).  
  - [ ] Built-in Machine Learning: Add agents that leverage machine learning to provide analysis and analytics.
New specialized agents:
  - [ ] Propose agents for specific areas such as: DataScientistAI: For data analysis and visualization. TestEngineerAI: For software testing automation.
  - [ ] Agent Prompt Editor Create a graphical interface to edit the prompts used by agents, allowing quick adjustments and dynamic testing.
  - [ ] Revisão de Nomenclatura: Certifique-se de que todas as pastas e arquivos têm uma nomenclatura consistente e intuitiva. Por exemplo, CoreApp/SoftwareAI/Functions_Submit_Outputs poderia ser renomeado para algo como CoreApp/SoftwareAI/Outputs/Submit, para seguir uma estrutura mais lógica.
  - [ ] SecurityAI: Crie um agente de segurança (como o SecurityAI proposto) para auditar o código e identificar vulnerabilidades. Utilize ferramentas de análise estática de código, como SonarQube, para integrar à pipeline de CI/CD.
  - [ ] UXDesignerAI: To suggest improvements to the user experience.

  - [ ] Documentação Interativa: Ao invés de apenas gerar a documentação estática no README.md, implemente uma documentação interativa usando ferramentas como Sphinx ou MkDocs, para que os desenvolvedores possam navegar facilmente pelos módulos e funções.
  - [ ] Exemplos Práticos: Para tornar a documentação ainda mais útil, inclua exemplos práticos de como usar os agentes, talvez até com códigos de demonstração prontos para serem executados.
  - [ ] Comentários no Código: Certifique-se de que o código esteja bem comentado, especialmente nas partes mais complexas, para facilitar a colaboração e futura manutenção do código.

  - [ ] Mensagens e Notificações: Implemente um sistema de notificações dentro do framework para que os agentes possam se comunicar de maneira mais eficiente. Isso poderia incluir alertas quando uma tarefa é concluída ou quando algum erro ocorre.
  - [ ] API para Comunicação entre Agentes: Em vez de depender apenas de importações diretas, crie uma API interna para que os agentes possam se comunicar de maneira desacoplada e mais flexível, talvez utilizando eventos ou mensagens entre eles.
  - [ ] Interface Visual para Agentes: Além de editar os prompts, você poderia criar uma interface visual para que os desenvolvedores ou usuários possam monitorar o comportamento dos agentes em tempo real, verificando entradas, saídas e resultados.
  - [ ] Processo de Melhoria Contínua: Implementar um processo de melhoria contínua onde a inteligência artificial ou os próprios agentes podem sugerir melhorias no código ou no fluxo de trabalho, baseado em padrões de uso e desempenho.

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