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https://github.com/nubenetes/awesome-kubernetes.git
synced 2026-05-23 09:33:33 +00:00
feat: implement intelligent internal sections and reorganization
This commit is contained in:
Nubenetes Bot
@@ -12,7 +12,8 @@ Este archivo contiene las instrucciones acumuladas y la visión de largo plazo p
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## 🛠️ Evolución Estructural (Progressive Reorganization)
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* **Subsecciones Inteligentes**: El sistema debe detectar categorías superpobladas (>15 links) y proponer subdivisiones semánticas usando Gemini.
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* **Sin Límites de Enlaces**: NO existe un límite de enlaces por archivo `.md`. Históricamente se han gestionado miles de enlaces en una sola página y se desea mantener este patrón.
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* **Secciones Internas Inteligentes**: En lugar de proponer nuevas páginas `.md`, el sistema debe priorizar la creación o ajuste de secciones (## Headers) dentro de los archivos existentes para organizar el contenido. No se deben añadir nuevas páginas a menos que sea estrictamente necesario por un cambio temático mayor.
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* **Integridad de Navegación**: Cada cambio en los archivos markdown debe reflejarse en:
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* `mkdocs.yml` (Menú horizontal/lateral).
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* `docs/index.md` (Tabla de contenidos principal).
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@@ -131,66 +131,124 @@ class AgenticCurator:
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self.mkdocs_path = "mkdocs.yml"
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async def decide_smart_injection(self, markdown_content: str, asset: Dict) -> str:
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"""
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Inyecta un enlace de forma inteligente buscando o creando la subsección (##) más adecuada.
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Sigue el mandato: "Priorizar secciones internas (## Headers) sobre nuevos archivos".
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"""
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lines = markdown_content.splitlines()
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# Extraer solo los headers para dar contexto a la IA sin saturar
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structure = "\n".join([l for l in lines if l.startswith("#")])
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stars = " 🌟" if asset['impact_score'] > 80 else ""
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formatted_line = f" - [{asset['title']}]({asset['url']}){stars} - {asset['description']}"
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prompt = (
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"Actúas como Arquitecto de Contenidos.\n"
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f"Enlace: [{asset['title']}]({asset['url']}) - {asset['description']}\n"
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f"Impacto: {asset['impact_score']}/100.\n\n"
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"Estructura:\n"
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"Actúas como Arquitecto de Contenidos de Nubenetes.com.\n"
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f"Tu misión es inyectar este nuevo recurso en el archivo markdown de forma lógica:\n"
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f"RECURSO: {formatted_line}\n"
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f"RAZONAMIENTO IA: {asset.get('reasoning', 'N/A')}\n\n"
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"ESTRUCTURA ACTUAL DEL ARCHIVO:\n"
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f"{structure[:1500]}\n\n"
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"Responde JSON: {\"header\": \"## ...\", \"formatted_line\": \" - [Título](url) - Desc\", \"reasoning\": \"...\"}"
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"INSTRUCCIONES:\n"
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"1. Identifica el header (##) más adecuado para este recurso.\n"
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"2. Si no existe un header adecuado, PROPÓN UNO NUEVO que sea semánticamente correcto.\n"
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"3. Si el archivo está vacío o solo tiene un # Título, propón un ## Header inicial.\n\n"
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"Responde SOLAMENTE un JSON con este formato:\n"
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"{\n"
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" \"target_header\": \"## Nombre del Header (existente o nuevo)\",\n"
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" \"is_new_header\": true/false,\n"
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" \"insert_after_header\": \"## Header de referencia (si es nuevo, ¿después de cuál lo pongo?)\",\n"
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" \"reasoning\": \"Breve explicación\"\n"
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"}"
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)
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try:
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data = await call_gemini_with_retry(prompt)
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header = data.get("header")
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new_line = data.get("formatted_line")
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target_header = data.get("target_header")
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is_new = data.get("is_new_header", False)
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ref_header = data.get("insert_after_header")
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if header and new_line:
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new_lines = []
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inserted = False
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if not target_header:
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return self._manual_fallback_injection(markdown_content, asset)
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new_lines = []
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inserted = False
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if is_new:
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# Caso: Insertar un NUEVO header
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if not ref_header: # Si no hay referencia, al final
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new_lines = lines + ["", target_header, formatted_line]
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inserted = True
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else:
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for line in lines:
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new_lines.append(line)
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if not inserted and ref_header.lower() in line.lower() and line.strip().startswith("#"):
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# Buscar el final de la sección actual para insertar el nuevo header
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new_lines.append("")
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new_lines.append(target_header)
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new_lines.append(formatted_line)
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inserted = True
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else:
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# Caso: Insertar en un header EXISTENTE
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for line in lines:
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new_lines.append(line)
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||||
if not inserted and header.lower() in line.lower() and line.strip().startswith("#"):
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||||
new_lines.append(new_line)
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||||
if not inserted and target_header.lower() in line.lower() and line.strip().startswith("#"):
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||||
new_lines.append(formatted_line)
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inserted = True
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if inserted: return "\n".join(new_lines)
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except: pass
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if inserted:
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log_event(f" [🏠] IA decidió: Secc '{target_header}' ({'NUEVA' if is_new else 'EXISTENTE'})")
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return "\n".join(new_lines)
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except Exception as e:
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log_event(f" [!] Fallo en inyección inteligente: {e}")
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return self._manual_fallback_injection(markdown_content, asset)
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def _manual_fallback_injection(self, content: str, asset: Dict) -> str:
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stars = " 🌟" if asset['impact_score'] > 80 else ""
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||||
line = f" - [{asset['title']}]({asset['url']}){stars} - {asset['description']}"
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# Si no hay secciones, añadir un header genérico
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if "##" not in content:
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return content + f"\n\n## Herramientas y Recursos\n{line}"
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return content + f"\n{line}"
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async def suggest_reorganization(self):
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"""Detecta categorías con >15 links y propone/realiza el split."""
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log_event("[*] Iniciando Auditoría de Reorganización Estructural...", section_break=True)
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"""
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Audita archivos con exceso de enlaces y los reorganiza INTERNAMENTE.
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Sigue el mandato: "No dividir en archivos, sino en secciones internas".
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"""
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log_event("[*] Iniciando Auditoría de Reorganización Interna...", section_break=True)
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bloated_files = []
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for file in os.listdir(self.docs_dir):
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if file.endswith(".md") and file != "index.md":
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path = os.path.join(self.docs_dir, file)
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with open(path, 'r') as f:
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content = f.read()
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links = re.findall(r'^\s*-\s*\[', content, re.MULTILINE)
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if len(links) > 15:
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bloated_files.append((file, len(links), content))
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for file, count, content in bloated_files:
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log_event(f" [!] CATEGORÍA SATURADA: {file} tiene {count} enlaces. Proponiendo subdivisión...")
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if not file.endswith(".md") or file == "index.md": continue
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prompt = (
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f"El archivo '{file}' tiene demasiados enlaces ({count}).\n"
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"Propón una subdivisión semántica en 2 o 3 subcategorías nuevas.\n"
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"Responde JSON: {\"subcategories\": [{\"name\": \"nombre-slug\", \"title\": \"Título Legible\", \"links_indices\": [int]}]}"
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"Nota: Para simplificar, solo propón los nombres de las subcategorías por ahora."
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)
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# Por ahora, solo logueamos la intención para no romper el flujo principal
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# En una fase futura, implementaremos el split físico de archivos.
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log_event(f" [>>>] SUGERENCIA: Subdividir {file} para mejorar legibilidad.")
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path = os.path.join(self.docs_dir, file)
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with open(path, 'r') as f: content = f.read()
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||||
links = re.findall(r'^\s*-\s*\[', content, re.MULTILINE)
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headers = re.findall(r'^##\s+', content, re.MULTILINE)
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# Si tiene muchos links y pocos headers, reorganizar
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if len(links) > 25 and len(headers) < 3:
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log_event(f" [!] REORGANIZANDO: {file} ({len(links)} links, {len(headers)} headers)")
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prompt = (
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f"El archivo '{file}' tiene {len(links)} enlaces pero solo {len(headers)} secciones.\n"
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"Está demasiado plano. Reorganiza el contenido en secciones (##) lógicas.\n"
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"Devuelve el contenido COMPLETO del archivo markdown reorganizado.\n"
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"MANTÉN TODOS LOS ENLACES. SOLO AGRÚPALOS BAJO HEADERS SEMÁNTICOS.\n\n"
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"CONTENIDO ACTUAL:\n"
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f"{content[:5000]}" # Limitar para no saturar context window
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)
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try:
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new_content = await call_gemini_with_retry(prompt, response_format="text")
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if len(new_content) > len(content) * 0.8: # Validación básica de que no borró todo
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with open(path, 'w') as f: f.write(new_content)
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log_event(f" [OK] Reorganización aplicada a {file}")
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except Exception as e:
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log_event(f" [!] Error reorganizando {file}: {e}")
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def validate_changes(self) -> bool:
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return True
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@@ -11,8 +11,8 @@ from src.agentic_curator import evaluate_extracted_assets, AgenticCurator
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from src.autonomous_discovery import discover_trending_assets
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from src.gitops_manager import RepositoryController
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from src.logger import log_event
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from src.gemini_utils import call_gemini_with_retry, resolve_url
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from src.state_manager import get_last_date, save_state
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async def master_orchestrator():
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git_controller = RepositoryController(GH_TOKEN, TARGET_REPO)
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@@ -253,9 +253,5 @@ async def master_orchestrator():
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log_event("PROCESO FINALIZADO CON ÉXITO.", section_break=True)
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||||
log_event("PROCESO FINALIZADO CON ÉXITO.", section_break=True)
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if __name__ == "__main__":
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asyncio.run(master_orchestrator())
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Reference in New Issue
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