ableton-mcp-ai/docs/SPRINT_v0.1.5_NEXT.md

Sprint v0.1.5 - Cerrar Async Real y Probar Section-Aware de Punta a Punta

Fecha: 2026-03-30

Este sprint reemplaza a docs/SPRINT_v0.1.4_NEXT.md como sprint activo.

Estado de partida real

• temp\smoke_test_async.py ya no falla por parsing ni por shape incorrecto de get_tracks
• evidencia actual en temp\smoke_test_async_report.json:
  • connection_check: PASS
  • launch_async_job: PASS
  • verify_tracks_created: PASS
  • poll_job_status: FAIL por timeout a 300s
• durante ese timeout la cantidad de tracks subio de 122 a 165, asi que el job estaba haciendo trabajo real
• reference_listener.py sigue usando logica hardcoded en _select_candidate() y no hay evidencia runtime de JOINT_SCORE

Objetivo

Pasar de "hay trabajo real ocurriendo pero sin cierre observable" a "el sistema async y el section-aware tienen evidencia end-to-end o un bug localizado con precision".

Tarea 1 - Instrumentar el job async de verdad

Problema:

• el smoke test ya no esta roto en lo basico
• ahora el problema real es que el job no completa dentro del timeout de 300s
• hoy no hay suficiente visibilidad de en que etapa exacta se queda

Haz esto:

1. agregar mas stage updates en el flujo async real
2. guardar last_progress_at o last_command en _generation_jobs
3. si el job sigue vivo, el polling debe mostrar progreso util
4. si el job queda colgado, debe quedar claro en que etapa exacta

Archivos:

• AbletonMCP_AI/AbletonMCP_AI/MCP_Server/server.py
• temp\smoke_test_async.py

Criterio de salida:

• get_generation_job_status devuelve informacion util mientras corre
• el reporte final incluye last_status, last_stage y evidencia de progreso real

Tarea 2 - Determinar si el timeout es lentitud o cuelgue

Problema:

• hoy sabemos que el job crea tracks, pero no si termina tarde o si se queda en loop
• el proceso del smoke test puede seguir vivo despues del timeout porque el worker sigue corriendo

Haz esto:

1. correr python temp\smoke_test_async.py --use-track --genre reggaeton --bpm 95
2. medir cuanto tarda hasta completarse de verdad
3. si tarda mas de 300s pero completa, documentarlo y ajustar timeout/reporting
4. si no completa, localizar el bucle o cuello de botella

Pistas actuales:

• logs muestran muchos get_track_routing
• logs muestran ZAIJudges con 429 y backoff
• logs muestran creacion sostenida de tracks y devices

Criterio de salida:

• queda claro si el problema es performance, bloqueo o falta de cierre de estado

Tarea 3 - Probar o cablear section-aware de verdad

Problema:

• reference_listener.py setea contexto por seccion
• pero _select_candidate() sigue usando logica hardcoded
• no hay evidencia runtime de SECTION_CONTEXT ni JOINT_SCORE en generacion real

Haz esto:

1. capturar logs reales de una generacion con SECTION_CONTEXT
2. demostrar si JOINT_SCORE entra o no entra
3. si no entra, cablear la seleccion real al SampleSelector o documentar explicitamente que sigue desacoplada

Archivos:

• AbletonMCP_AI/AbletonMCP_AI/MCP_Server/reference_listener.py
• AbletonMCP_AI/AbletonMCP_AI/MCP_Server/sample_selector.py

Criterio de salida:

• hay evidencia runtime o fix real, no solo narrativa

Tarea 4 - Reducir latencia inutil en la ruta de generacion

Problema:

• los 429 de ZAIJudges y ciertos loops de consultas a Live pueden inflar la duracion del job

Haz esto:

1. medir cuanto aportan los retries de Z.ai al tiempo total
2. revisar si get_track_routing o consultas similares estan ocurriendo demasiado
3. si hace falta, agregar modo smoke-test con judges desactivados o mas agresivamente cacheados

Archivos:

• AbletonMCP_AI/AbletonMCP_AI/MCP_Server/zai_judges.py
• AbletonMCP_AI/AbletonMCP_AI/MCP_Server/server.py

Criterio de salida:

• una corrida de smoke test tiene tiempo explicable y acotado

Tarea 5 - Solo despues seguir con mejoras musicales

No entres primero aca.

Primero cierra Tareas 1-4.

Recien despues:

1. mejorar coherencia musical por seccion
2. hacer que groove extraction afecte el ritmo real
3. seguir afinando reggaeton selection

Reglas duras

• usa PowerShell, no bash
• usa rutas absolutas de Windows en docs
• no declares exito por compilacion sola
• no inventes root causes si no estan respaldados por codigo o runtime
• si el smoke test cambia de fallo, actualiza el handoff activo

Comandos utiles

python temp\smoke_test_async.py --use-track --genre reggaeton --bpm 95
Get-Content temp\smoke_test_async_report.json
Get-Content "$env:APPDATA\Ableton\Live 12.0.15\Preferences\Log.txt" -Tail 200
rg -n "_generation_jobs|last_progress_at|stage|get_track_routing" AbletonMCP_AI\AbletonMCP_AI\MCP_Server\server.py