Danh mục Nghiên cứu

FrankenSQLite vs DoltDB

Đánh giá beads_rust+FrankenSQLite so với DoltDB cho quản lý task. FrankenSQLite thắng ở: MVCC trong tiến trình (không qua giao thức MySQL), đồng bộ JSONL qua git (1 VCS thay vì 2), binary 5-8MB vs 30+MB, và cột SQL first-class thay JSON blob.

• ›✅ beads_rust thay thế DoltDB — lợi ích vượt trội hơn mất mát
• ›Cell-level merge không cần thiết — agent làm việc trên task riêng biệt (khác hàng)
• ›Cần migration 5 cột PM: qa_status, qa_verified_by, test_logs_ref, coverage, escalation_level
• +1 kết luận nữa

Tích hợp FastCode CLI

FastCode đã có pipeline hoàn chỉnh: Tree-sitter AST → Graph Builder → BM25/Vector Index → LLM Iterative Retrieval → Answer Generator. Zvec không còn cần cho trí tuệ mã nguồn — chỉ phục vụ tài liệu/chat.

• ›gmind search-codebase là điểm vào duy nhất — FastCode là chi tiết nội bộ
• ›Zvec được đơn giản hoá: chỉ Tài liệu + Lịch sử Chat (không còn AST node hay đồ thị code)
• ›2 lệnh search tách biệt: gmind search (docs/Zvec) vs gmind search-codebase (code/FastCode)
• +1 kết luận nữa

Động cơ Knowledge Graph Beads

Beads ID là Nút Đồ thị Phổ quát — không chỉ là ID task. Mọi thực thể (PRD, Kế hoạch, Task, Commit, Chat, Ghi chú cuộc họp, Tệp code, PR, CI Run) liên kết qua Beads ID. gmind xây đồ thị tại thời điểm truy vấn từ 5+ nguồn dữ liệu, không lưu trùng lặp.

• ›gmind = Động cơ Truy vấn Đồ thị — duyệt song song FrankenSQLite, Git, Zvec, GitHub, YAML
• ›12+ loại cạnh tự phát hiện: satisfies, implements, committed-for, discussed-in, approved-by, code-touches, v.v.
• ›Zvec mở rộng thành Bộ Lập chỉ mục Dữ liệu Phi cấu trúc Phổ quát — index git commits, PRs, CI logs, ghi chú cuộc họp
• +1 kết luận nữa

Tích hợp Hệ sinh thái GitHub

Nghiên cứu sâu 3 phiên: GitHub Autolinks, Quy ước Commit (Git Trailers), tích hợp CI/CD, giới hạn API, chiến lược đồng bộ. Quyết định cuối: ưu tiên cục bộ dùng git + gh CLI — không dùng thư viện Go API, không webhooks.

• ›git + gh CLI thay thế thư viện Go API — không phụ thuộc bên ngoài
• ›Đồng bộ 3 tầng: Git cục bộ (90% trường hợp) → Theo sự kiện (CI đẩy) → Polling theo lịch (15-30 phút)
• ›Dữ liệu GitHub là ngữ cảnh ngữ nghĩa → thuộc về Zvec, không phải bảng SQL
• +2 kết luận nữa

Monorepo Đa ngôn ngữ & Hệ thống Thiết kế

Gmind là Monorepo Đa ngôn ngữ (Go, Rust, TypeScript). Sử dụng Language-Native Workspaces (go.work, Cargo.toml, pnpm) + Turborepo làm Bộ điều phối Gốc. Design System chia sẻ qua packages/design-system/.

• ›Turborepo + pnpm là bộ điều phối gốc — không dùng Bazel (quá nặng cho agent)
• ›Thư mục Go/Rust có package.json tối thiểu để Turborepo ủy quyền script
• ›PRDs phân vùng tên dưới /docs/PRDs/{subsystem}/ — SSOT tại gốc
• +1 kết luận nữa

Beads ID trong Tài liệu (Cấp phần)

Mở rộng Beads ID từ cấp task lên cấp phần tài liệu. Mục PRD, phần tử Kế hoạch được gán ID duy nhất qua YAML front matter. Cho phép RTM 3 lớp: Mục PRD ↔ Phần tử Kế hoạch ↔ Task.

• ›YAML front matter với beads-id mỗi phần: định dạng br-prdNN-sM
• ›Hai loại liên kết mới: satisfies (Kế hoạch→PRD) và implements (Task→Kế hoạch)
• ›Giai đoạn 1: dùng tag tạm (--tag='implements:br-plan-01')
• +1 kết luận nữa

500 Vấn Đề Hiệu Suất Phát Triển Phần Mềm

Tổng hợp 500 vấn đề cụ thể từ nghiên cứu học thuật, phân loại theo 10 nhóm chủ đề chính (Quản lý Tri thức, Nợ Kỹ thuật, Lãnh đạo, Quy trình, Bảo mật, v.v.) để xây dựng framework đánh giá hiệu suất tổ chức phát triển phần mềm.

• ›500 vấn đề phân loại 10 nhóm: KM, Technical Debt, Leadership, Process, Security...
• ›Nguồn: NotebookLM Notebook tổng hợp từ academic papers về SE Management
• ›Framework đánh giá: mỗi vấn đề ánh xạ sang giải pháp của Gmind Platform
• +1 kết luận nữa

Đề xuất 20+ AI Workflows dựa trên Agile

Đề xuất 25 AI Workflows chuyên biệt phủ sóng 8+1 phương pháp Agile (Scrum, Kanban/Lean, XP, AUP/DAD, DSDM, FDD, TDD, RAD, SAFe 6.0). Mỗi workflow có prompt template riêng, từ Scrum Daily Standup Synthesis đến RAD UI Prototype Sketcher.

• ›25 workflow đề xuất cho 9 phương pháp Agile — mỗi phương pháp 2-4 workflow
• ›Top 5 ưu tiên: xp-continuous-refactoring, tdd-test-cases-bootstrap, rad-ui-prototype, scrum-story-slicer, fdd-domain-model
• ›Workflow JSON nằm tại apps/website/src/data/workflows/, đăng ký trong workflow-prompts.ts
• +1 kết luận nữa

Document Lifecycle trong SAFe 6.0

Vòng đời tài liệu trong SAFe 6.0 Agentic: lên kế hoạch → viết → phê duyệt → tham chiếu → tạo PRDs → decompose thành Beads tasks. Source of truth = filesystem (git-tracked docs/), Zvec chỉ dùng cho semantic search.

• ›Zvec CHỈ dùng cho semantic search — KHÔNG phải nơi lưu trữ tài liệu
• ›Source of truth cho docs = filesystem (docs/ folder), tracked bởi git
• ›PM Web cần API endpoints để view/search/render docs từ filesystem
• +1 kết luận nữa

Vai trò trong SAFe 6.0 Framework

SAFe 6.0 tổ chức roles theo 4 tầng (Portfolio → Solution Train → ART → Team). Trong bối cảnh Agentic Software House (2 Human + 18 AI Agents), roles phân chia rõ: Human giữ quyền phê duyệt, Agent thực thi.

• ›4 tầng roles: Portfolio (Strategy), Solution Train (Coordination), ART (Delivery), Team (Execution)
• ›Human roles: Epic Owner, LPM, RTE — giữ quyền approve tại decision points
• ›Agent roles: Dev Agent, QA Agent, Architect Agent — thực thi theo skill rules
• +1 kết luận nữa

RTE Approval Workflow

Khi Dev SubAgent phát hiện rủi ro → kích hoạt buổi thảo luận với RTE Team → RTE phê duyệt phương án → nội dung phê duyệt trở thành execution context. Toàn bộ quy trình lưu với Beads ID, trở thành nodes trong Knowledge Graph.

• ›Trigger: Dev SubAgent phát hiện rủi ro → tạo discussion request với Beads ID
• ›MCP Agent Mail là cơ chế giao tiếp giữa Dev SubAgent và RTE Team
• ›Approval context trở thành node trong Knowledge Graph — truy vết được
• +1 kết luận nữa

Chuẩn hoá Format Plan Document

So sánh 3 phương án format cho Plan documents: (A) Structured Markdown + YAML markers, (B) Pure Beads Issues, (C) Hybrid. Quyết định: Phương án C (Hybrid) — MD file là human-readable, Beads Issues cho machine tracking.

• ›Phương án C (Hybrid) thắng: MD cho human, Beads cho machine — best of both worlds
• ›Plan MD file có YAML markers liên kết satisfies → PRD sections
• ›Beads Issues mirror MD sections — tự động sync khi parse
• +1 kết luận nữa

Issue Satisfaction Matrix

Ma trận đối chiếu 500 vấn đề hiệu suất với mức độ giải quyết (%) của mỗi PRD và Spike. Cho phép đo coverage: vấn đề nào đã được giải quyết bao nhiêu phần trăm bởi tài liệu/giải pháp nào.

• ›Matrix 500 hàng × 15 cột — mapping issue → PRD/Spike với % coverage
• ›Mỗi ô chứa % satisfaction và link trực tiếp đến dòng cụ thể trong tài liệu
• ›Top coverage: spike-beads-knowledge-graph (nhiều issue 100%), PRD-01-Overview (broad coverage)
• +1 kết luận nữa

Web UI RTM Dashboard

Wireframe chi tiết cho RTM Dashboard: 4 panel (Coverage Heatmap, Task Progress, Interactive Knowledge Graph, Gap Analysis). Tech stack: Go server (gmind serve) + Vanilla JS + D3.js, embed vào single binary qua embed.FS.

• ›4-panel dashboard: Coverage Heatmap, Task Progress, Interactive Graph, Gap Analysis
• ›gmind serve: Go HTTP server, REST API wrapper quanh gmind CLI commands
• ›D3.js force-directed graph cho Knowledge Graph visualization
• +1 kết luận nữa

Hiệu năng Graph Assembler

Đo hiệu năng xây đồ thị tại thời điểm truy vấn với 1000+ Beads ID. Xác định có cần tầng cache cho Graph Assembler không.

Pipeline Lập chỉ mục Zvec

Chi tiết cách lập chỉ mục git commits, mô tả PR, CI logs vào Zvec — kích thước chunk, schema metadata, tự phát hiện Beads ID trong mỗi chunk.