Открытый исходный код Santander AI Lab. Инструмент PythonCLI/библиотека

хранилище знаний о прогрессивном раскрытии информации (ярусный «deepwiki») для одного или многих репозиториев кода источник знаний для LLM/ИИ агентов петель (ральф-стиль).

Часть Santander AI Open Source — проекты с открытым исходным кодом от Banco Santander (santander.com).

Умение + CLI** создавать и поддерживать хранилище знаний с прогрессивным раскрытием** (ярусный «deepwiki») для одного или многих репозиториев кода, предназначенных для использования в качестве источника знаний для циклов агентов в стиле Ральфа. Project-agnostic: документированные репозитории живут в реестре конфигураций per-vault, ничто не закодировано.

Что он делает

• index, repos, components, infrastructure, technologies, relations, … meta] + конфигурация. add/delete a repo or subdirectory to document. **Обновить ** репозитории, которые являются новыми, неполными или устаревшими (LLM работает через FIXED подсказки). отношения/зависимости/компоненты — графовые ярусы: набранные края между репо, внешние инфра+провайдеры (обратный индекс) и разделяемые библиотеки, повторно используемые ≥2 репо.

ralph-vault

Open source by Santander AI Lab. A Python CLI tool / library to create and maintain a progressive-disclosure knowledge vault (a tiered “deepwiki”) for one or many code repositories — the knowledge source for LLM / AI agent loops (ralph-style).

Part of Santander AI Open Source — open source AI projects from Banco Santander (santander.com).

---

A skill + CLI to create and maintain a progressive-disclosure knowledge vault (a tiered “deepwiki”) for one or many code repositories, designed to be the knowledge source for ralph-style agent loops. Project-agnostic: documented repos live in a per-vault config registry, nothing is hardcoded.

What it does

• init the tiered vault structure (index, repos, components, infrastructure, technologies, relations, … meta) + config.
• add / delete a repo or subdirectory to document.
• update repos that are new, incomplete, or stale (LLM work via FIXED prompts).
• relations / dependencies / components — graph tiers: typed edges between repos, external infra + providers (reverse index), and shared libraries reused by ≥ 2 repos.
• validate frontmatter / wikilinks / token budgets, plus a deterministic no-source-code gate and a source-backlink check.
• check what is missing / incomplete / stale.
• plan a ralph-loop (plan/plan.md + tasks) to (re)build the vault.

The split: scripts/gv.py owns everything deterministic; assets/prompts/ are the immutable prompts that an agent/loop follows to write the content.

Layout

ralph-vault/
├── SKILL.md              # entry point + action router (progressive disclosure)
├── agents/openai.yaml    # UI metadata