boc/SIL/SIL_TECHNICAL_SPECIFICATION.md

SIL Technical Specification

System Intelligence Layer — Engineering Intelligence Platform Version: 1.0 (Feature Complete) Date: 2026-07-01

---

1. Problemformulering

Bakgrund

Moderna kodbasers komplexitet överstiger mänsklig kognitiv kapacitet. Utvecklare missar beroenden, bryter arkitekturregler och introducerar regressionsfel. Traditionella code reviews är nödvändiga men otillräckliga.

Problem

Hur kan ett AI-system systematiskt förstå en kodbas, identifiera påverkan av ändringar, kontrollera arkitekturefterlevnad och producera beslutsunderlag som är:

• Verifierbart — varje slutsats kan spåras
• Mätbart — kvalitet kan kvantifieras
• Robust — fungerar konsekvent över tid
• Generellt — applicerbart på flera projekt

Mål

Bygga ett Engineering Intelligence Layer som:

1. Observerar kodbasen kontinuerligt
2. Resonerar om påverkan och risk
3. Planerar åtgärder och tester
4. Verifierar sina egna slutsatser

---

2. Systemmodell

Arkitektur

┌─────────────────────────────────────────┐
│         PROBABILISTISKT LAGER           │
│  LLM-resonemang, heuristik,             │
│  uppskattningar, rekommendationer       │
│  Confidence: < 0.99                     │
└─────────────────────────────────────────┘
                   │
                   ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│         DETERMINISTISKT LAGER           │
│  Graf, regler, AST, beroenden,          │
│  policyer, verifierbara fakta           │
│  Confidence: 0.99-1.00                  │
└─────────────────────────────────────────┘
                   │
                   ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│         KUNSKAPSGRAF                    │
│  Versionerad, observerbar, verifierbar  │
└─────────────────────────────────────────┘

Komponenter

Komponent	Syfte	Status
Observer	Ingest data från verkligheten	✅
Reasoner	Query och resonemang	✅
Planner	Action-planering	✅
Verifier	Validering av slutsatser	✅
Graph Version	Versionera kunskapsgrafen	✅
Provenance	Revisionsspår	✅
Uncertainty	Osäkerhet som signal	✅
Decision Engine	Beslutsunderlag	✅

---

3. Deterministiskt Lager

3.1 Kunskapsgraf

Noder: Services, APIs, Tables, Deployments, Tests, Business Processes

Kanter: Med confidence, källa, verifieringsdatum

Versionering:

• Varje uppdatering får unikt versions-ID
• Parent-version, timestamp, commit SHA
• Dataset Version, Observer Version, Reasoner Version

3.2 Arkitekturpolicy

Regler (10 st):

1. UI får aldrig anropa databasen direkt (CRITICAL)
2. Domänlogik får inte ligga i API-lagret (HIGH)
3. Alla externa integrationer ska gå genom adapterlager (HIGH)
4. Alla betalningar måste vara idempotenta (CRITICAL)
5. Alla KYC-flöden måste loggas (CRITICAL)
6. Alla nya API:er ska ha integrationstester (HIGH)
7. Kritiska tjänster ska ha circuit breaker (HIGH)
8. Ingen hårdkodad konfiguration i källkod (MEDIUM)
9. Databasändringar ska ha rollback-script (CRITICAL)
10. Alla PR:er ska uppdatera dokumentation (LOW)

3.3 AST-analys

• Statisk analys av imports, funktionsanrop, beroenden
• Confidence: 0.99 (verifierat)
• Källa: Statisk kodanalys

---

4. Probabilistiskt Lager

4.1 LLM-resonemang

• Affärspåverkan (business impact)
• Riskbedömning (risk assessment)
• Testrekommendationer
• Deployment-strategi

4.2 Heuristik

• Filnamnsmönster → komponent-mappning
• Commit-meddelanden → intent-detektering
• Ändringsstorlek → risk-uppskattning

4.3 Confidence-modell

0.99-1.00: Verifierad (AST, runtime traces)
0.90-0.98: Hög (manuell kodgranskning)
0.70-0.89: Medium (dokumentation)
0.50-0.69: Låg (README, kommentarer)
<0.50: Osäker (gissning)

---

5. Valideringsmetodik

5.1 Engineering Validation Program

Fråga 1: Hjälper SIL människor?

• Mät: tid till merge, regressionsbuggar, följsamhet
• Success: 20% färre regressionsfel

Fråga 2: Kan SIL motivera slutsatser?

• Granska 50 slumpmässiga analyser
• Checklista: regel, observation, artefakter, noder, verifierat, inferens
• Success: >90% completeness

Fråga 3: Hur robust är SIL?

• Simulera: rename, move, split, add dependency, change structure
• Success: <10% degradation

Fråga 4: Fungerar på okänt projekt?

• Testa på 3 open source-projekt
• Success: >70% recall

5.2 Hypoteser

H1: SIL minskar regressionsfel med minst 20% H2: SIL upptäcker fler arkitekturöverträdelser än code review H3: SIL hittar fler beroenden än senior utvecklare H4: Confidence korrelerar med faktisk korrekthet H5: UNKNOWN används när evidens saknas

5.3 Failure Review

Feltyper:

• Knowledge Error: Grafen saknade relation
• Parsing Error: AST missade import
• Runtime Drift: Driftmiljön skilde sig
• Policy Error: Regel felaktigt formulerad
• LLM Error: Felaktig inferens
• Confidence Error: För hög confidence

---

6. Begränsningar

6.1 Kända begränsningar

• Grafen måste byggas manuellt initialt
• AST-analys är språkberoende
• Runtime-data kräver instrumentering
• Confidence-modellen är empirisk

6.2 Felkällor

• Outdaterad graf
• Felaktig fil-komponent-mappning
• Ofullständig AST
• Felkalibrerad confidence
• LLM-hallucinationer (i probabilistiska lagret)

---

7. Framtida Arbete

7.1 Kortsiktigt (v1.1)

• Automatisk graf-uppdatering från CI/CD
• Fler arkitekturregler
• Förbättrad confidence-kalibrering

7.2 Långsiktigt (v2.0)

• Auto-generering av integrationstester
• Prediktiv analys av teknisk skuld
• Multi-repo stöd
• Real-time observability

---

8. Referenser

• SIL/README.md — Komplett dokumentation
• SIL/VALIDATION_PROGRAM.md — Valideringsplan
• SIL/HYPOTHESES.md — Testbara hypoteser

---

System Intelligence Layer v1.0 "Mäta för att förbättra"