NiceGUI è la dashboard ufficiale (port 8080, dark/neon palette, 3 pagine:
/, /convergence, /genomes). La porta è ora parametrica via env
SWARM_DASHBOARD_PORT, letta in ui.run() — Docker la usa anche per
healthcheck e label Traefik.
docker-compose.yml: entrypoint del servizio dashboard cambiato da
streamlit a python -m multi_swarm.dashboard.nicegui_app. Default porta
8080 ovunque (.env, .env.example, compose, healthcheck).
Rimossi i file legacy della vecchia GUI Streamlit:
- src/multi_swarm/dashboard/streamlit_app.py
- src/multi_swarm/dashboard/aquarium.py (helper canvas HTML5)
- src/multi_swarm/dashboard/pages/{01_overview,02_ga_convergence,
03_genomes,04_aquarium}.py
- tests/integration/test_streamlit_smoke.py
pyproject.toml: rimossa la dep streamlit; uv.lock rigenerato (10 deps
transitive eliminate: pydeck, watchdog, jsonschema, pillow, ecc.).
README aggiornato (architettura, comando dashboard, sezione Dashboard
ora descrive NiceGUI con riferimento al deploy Docker via Traefik).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Bug: la dashboard mostrava \$0.0000 per Cost (USD) durante i run in corso
perché leggeva runs.total_cost_usd, che viene aggiornato solo dentro
Repository.complete_run a fine run. I record per-call esistevano già in
cost_records (124 record / \$0.019 sul run phase2-qwen3-001 attivo).
Fix: in _snapshot() se il run è status=running uso Repository.total_cost(run_id)
che fa SUM(cost_usd) live su cost_records. Per i run completed/failed continuo
a leggere total_cost_usd dal record runs (storico autoritativo).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Soluzione robusta al bug "chiavi JSON invisibili": invece di tentare
override CSS su Prism.js/highlight.js (che nelle build NiceGUI possono
non essere attivi o variare), il JSON viene serializzato server-side con
span colorati espliciti e renderizzato via ui.html.
Implementato helper _json_to_html(obj) che produce HTML con classi:
- .cb-key (chiavi) → cyan #00D9FF
- .cb-string → green #00E676
- .cb-number → pink #FF2D87
- .cb-bool / .cb-null → amber #FFB800
- .cb-punct (graffe, virgole, due punti) → muted
Stessa logica per system_prompt e raw LLM output in /genomes: sostituito
ui.code(language=text) con ui.html('<pre class="raw-block">') e
html.escape() per safety XSS. Background dedicato #1A1A24 e font
JetBrains Mono 13.5px, line-height 1.7, ottimo contrasto su qualsiasi
browser senza dipendere da syntax highlighter esterno.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Due bug visivi distinti:
1) Icone Material rotte ("arrow_drop_down" come testo nel selector):
Il selettore CSS '*' applicava font Inter a tutti gli elementi inclusi
gli .material-icons che richiedono il loro proprio font ligature.
Sostituito '*' con whitelist esplicita di elementi UI; aggiunto override
esplicito per .material-icons / .q-icon che forza font 'Material Icons'.
2) JSON keys invisibili nel code block config:
NiceGUI ui.code usa Prism.js (non highlight.js) per il syntax highlighting.
Aggiunti selettori .token.* coordinati con la palette neon:
- .token.property / .token.attr-name → cyan (chiavi JSON)
- .token.string → green (valori string)
- .token.number / .token.boolean / .token.null → pink
- .token.punctuation / .token.operator → muted
- .token.keyword / .token.builtin → amber
Più reset text-shadow per pre[class*=language-].
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Aggiunta route /genomes:
- Run selector + Top K (10/25/50)
- Tabella sortable con fitness, DSR, Sharpe, max DD, trades, style, T, lookback
- Selezione riga → pannello ispezione con 6 metric card e blocchi code per
system_prompt + raw_text + parse_error eventuale
- Auto-refresh ogni 3s (mantiene selezione corrente se ancora valida)
- Header nav aggiornato con link Genomes
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Prima fase migrazione da Streamlit a NiceGUI. Pagina indice riproduce
l'Overview con:
- run selector reattivo
- 2 progress bar live (generations, evaluations) con WebSocket push
- 4 metric card (top fitness, median, parse success %, cost)
- timer auto-refresh ogni 3s (no click manuale)
- status badge colorato (running/completed/failed)
- config JSON code block
Avvio: uv run python -m multi_swarm.dashboard.nicegui_app (porta 8080)
Streamlit resta attivo su 8501 durante la migrazione. Backend invariato:
riusa dashboard/data.py senza modifiche.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Aggiunto blocco "Progresso run" sopra le metriche statiche con:
- progress bar generazioni (gens_done / n_generations)
- progress bar evaluations (evals_done / pop × gen) con percentuale
- metric top fitness / median fitness / cost so far
- pulsante Refresh manuale + timestamp ultimo update
- emoji status (🟢 running / ✅ completed / ❌ failed)
Niente nuove dipendenze: solo st.progress + st.rerun standard Streamlit.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Rimuove sidebar acquario (slider max-pesci, toggle label): la dimensione
popolazione è già definita dal GA, le label sono ridondanti col pannello
di ispezione. Mostra tutti i pesci della generazione selezionata.
Aggiunge `build_lineage_index` (mappa ogni genome_id della run ai suoi
attributi) e `trace_ancestors` (BFS sui parent_ids fino a max_levels,
guardia su cicli). `build_fish_dataset` accetta ora il lineage_index e
allega il campo `ancestors` ad ogni pesce; conserva la firma legacy per
compat con i fixture di test esistenti.
`build_aquarium_html` perde `show_labels`. Embedda click handler con
hit-test in canvas pixel space (account per CSS scaling) + pannello
info top-right con stile, fitness/DSR/Sharpe/maxDD/trades, prompt e
albero discendenza colorato per cognitive_style.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Nuova pagina Streamlit "Aquarium" che renderizza ogni genoma come pesce
animato su canvas HTML5: dimensione proporzionale alla fitness, colore
per cognitive_style, halo per i top-3. Helper puro-Python testabile per
costruire dataset e HTML self-contained (no CDN).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Aggiunge scheletro multipage Streamlit per Phase 1:
- modulo data.py con helper (list_runs_df, get_run_overview,
generations_df, evaluations_df, genomes_df) sopra Repository.
- streamlit_app.py entry point con DB_PATH da env.
- pages/01_overview.py per elenco run + metriche + config JSON.
- smoke test import di multi_swarm.dashboard.data.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Adriano Dal Pastro
Adriano