AURA
SCIENTIFIC KNOWLEDGE LAYER
Ecosistema epistemico generativo
Aura è un ecosistema che si autoalimenta: seleziona da sé i paper scientifici da ingerire, genera ipotesi originali, le mette alla prova con gate di coerenza e falsificabilità, e compone ogni nuova scoperta sulle precedenti. Non risponde a query — tenta scoperta scientifica autonoma — e diventa più capace ad ogni ciclo.
Sette loop interdipendenti — acquisizione, generazione, calibrazione, meta-valutazione — che si nutrono a vicenda. Non una pipeline, un sistema.
Il sistema decide endogenamente cosa leggere: cosa manca, cosa è citato ma non posseduto, dove la maturità dei pattern lo richiede. Nessun curatore umano.
Ogni ciclo lascia tracce che indirizzano il successivo. Soglie di inferenza e priorità di ricerca si calibrano in base ai risultati osservati. Aura migliora ad ogni iterazione.
Ogni nuova scoperta cita, raffina, collega transitivamente — o sfida — quelle precedenti. È il moltiplicatore del valore: scoperte isolate sarebbero rumore, scoperte composte sono conoscenza.
Ipotesi originali con derivazione tracciata, condizioni di falsificazione, mappa della letteratura di supporto. Ogni emission attraversa gate di novità, fondatezza e coerenza prima di entrare nel knowledge base.
Metriche aggiornate al
Flusso · Human-in-the-loop
Aura è uno strumento al servizio di una decisione umana. L'umano comanda, il coder cliente esegue, Aura supporta. Il valore nasce dal ciclo, non dal singolo modello.
Aura non sostituisce decisioni: le supporta. Ogni passaggio è tracciabile, ogni verdetto resta umano — il dossier resta materiale riusabile, la firma sulla decisione è sempre tua.
Privacy & Tenant Isolation
Sì, il testo della tua query lascia il tuo IDE — è l'input del tool, non può essere altrimenti. No, un altro tenant non può vederla, ricostruirla, o dedurne l'esistenza. I rischi residui sono solo lato operatore Aura, mitigati da hash non-invertibili, TTL aggressivi e signal di learning costruiti per essere privacy-safe.
Output
L'output di Aura non è una risposta. È un dossier strutturato: una tesi argomentata, le sue citazioni, i contro-argomenti, i gap noti, una confidenza calibrata e i constraint da decidere. Un LLM generico ti dà l'opinione del modello; Aura ti consegna un fascicolo difendibile, riusabile, esportabile.
Stesso payload machine-readable (campi JSON tipizzati per pipeline a valle) e
human-readable (un human_report da mostrare all'utente).
Ispezionabile, esportabile, citabile in un design doc o in un peer review.
Tesi + evidence map per claim + contro-argomenti documentati + gap espliciti + design constraint gated dalla revisione umana. Per trasformare una domanda in una decisione difendibile.
Artefatti tipici Architectural Decision Record · Verification report · Exploration brief
Gli assi di ricerca classificati per stato: aperto, saturo, convergente, opportunità strutturale. Tensioni cross-asse, segnali di convergenza, top opportunità di bridging.
Artefatti tipici Frontier 1-pager · State-of-the-art draft · Topic deep-dive
Ogni tesi riporta le fonti esatte (paper_id, autori, anno), la forza dell'evidenza (STRONG / MODERATE / WEAK / INFERRED), il confidence score scomposto e i counter-argument più forti che il corpus può costruire contro la tesi stessa. Non è ottimismo: è rigore scientifico applicato alle decisioni tecniche quotidiane.
Ogni claim è collegato al paper sorgente — paper_id, autori, anno. Bibliografia per claim, non per documento.
Confidence calibrata + scomposta nelle sue componenti. Distingui claim ben sostenuti da claim marginali — nessun numero inventato.
Recommendation Ledger + constraint ledger: ogni suggerimento e ogni decisione umana restano firmati, riproducibili, esportabili.
Le scoperte originali nascono dalla Experiment Factory di Aura: ipotesi e connessioni verificate sul corpus con verdetti calibrati — discovery citabili, non opinioni LLM.
Connessione · Standard MCP
Cinque righe di JSON nel config del tuo IDE. Niente da installare, niente da far girare in locale. Il tuo assistente coder acquisisce un ulteriore set di strumenti e chiama Aura come servizio remoto, quando una domanda lo richiede.
Un solo endpoint HTTPS. Il tuo assistente coder invia le richieste e riceve le risposte attraverso il protocollo MCP standard — Aura è un servizio remoto che il tuo IDE consuma quando serve. Quale IDE usi non cambia nulla.
Dal portale Aura ricevi una API key personale e una quota. Tier e revoche le gestisci da lì.
Aggiungi ~5 righe al config del tuo IDE puntando all'endpoint MCP di Aura. Salva, riavvia: il client si autentica da solo.
Il tuo coder dispone ora dei tool Ask_Aura, Review_Aura, Frontier_Aura, … e li consuma quando una domanda lo richiede — tu continui a lavorare, la profondità scientifica arriva su richiesta.
Nessun pacchetto da installare. Nessun server locale. Nessuna GPU o database sulla tua macchina. Aura è un servizio remoto consumato a richiesta dal tuo coder: tutto il lavoro pesante succede da noi, il tuo IDE resta leggero.