# vstash - Siguientes Pasos (Next Steps)

Basado en el progreso actual (Phase 2 casi completada) y el `brainstorm.md`, aquí están los dos enfoques principales sugeridos para continuar iterando el proyecto.

---

## Camino A: Consolidar y Mejorar el Core (Deuda Técnica y Calidad)

Antes de construir aplicaciones encima de `vstash`, enfocarse en hacer la base estricta, a prueba de balas y más inteligente.

1. **Semantic Chunking (Fase 2):** 
   - Cambiar el particionado actual (estricto de 1024 tokens) por particionado lógico basado en estructura (párrafos o cabeceras de Markdown).
   - *Impacto:* Mejora la calidad del contexto entregado a los modelos, evitando cortar oraciones por la mitad.

2. **Refactorización (SOLID):** 
   - Implementar el **Patrón Strategy** puro para abstraer por completo los backends de inferencia y embeddings.
   - Usar Inyección de Dependencias para desacoplar el CLI de la lógica de negocio.
   - *Impacto:* Facilita las pruebas puramente unitarias y la agregación de nuevos backends (Antropic, Groq, etc.) en el futuro sin modificar core files.

3. **Manejo de Errores Resiliente:** 
   - Reemplazar exceptions genéricas por Excepciones de Dominio (ej. `VStashInferenceError`).
   - Añadir soporte de reintentos con *exponential backoff* (ej. `tenacity`) para las llamadas a la API de Cerebras y OpenAI.
   - *Impacto:* Evita cierres abruptos durante conexiones inestables o rate limits.

---

## Camino B: Construir una Aplicación ("The WOW Factor")

Si el motor de `vstash` (Core + SDK actual) ya es lo suficientemente sólido y resuelve el problema principal, saltar directamente a sacar valor del producto mediante casos de uso tangibles.

1. **Idea #1: Web App sin Backend ("WOW Web Experience"):**
   - Construir una interfaz web hermosa, ágil y rica en interacciones usando React/Next.js o Vite.
   - Conectar directamente el frontend al servidor MCP de vstash (o usar un micro puente FastAPI de 30 líneas).
   - *Diseño:* Temática moderna (Glassmorphism, Dark mode por defecto, micro-animaciones).
   - *Impacto:* Una demostración visual instantánea de la potencia de un RAG ultra-rápido en local.

2. **Idea #9: Multi-Agent Shared Memory:**
   - Crear proyectos satélite o scripts de documentación demostrando cómo integrar `from vstash import Memory` dentro de agentes Agno o LangGraph.
   - Explotar la concurrencia del modo WAL en el SQLite subyacente de `vstash` para coordinar un enjambre de agentes ("swarm").
   - *Impacto:* Posicionar `vstash` no sólo como CLI, sino como la capa de persistencia principal "plug and play" para la revolución de sistemas multi-agente en Python.
