Implementing the Base classes for Vegapunk Satelite

req.txt

@@ -1,3 +1,5 @@
 langchain>=0.0.100
 openai>=0.27.0
 python-dotenv>=0.19.0
+nltk>=3.9.1
+huggingface-hub>=0.25.0

satellites/atlas/agent.py

@@ -1,3 +0,0 @@
-from satellites.base_satellite import BaseSatellite
-
-class Atlas

satellites/atlasSat/atlas.py

@@ -0,0 +1,17 @@
+from typing import Dict, Any
+
+from satellites.base_satellite import VegapunkSatellite
+
+
+class Atlas(VegapunkSatellite):
+    def __init__(self):
+        super().__init__(name="Atlas", specialty="Execution des tâches")
+
+    def process_task(self, task):
+        pass
+
+    def communicate_with_stellar(self, message: Dict[str, Any]):
+        pass
+
+    def update_from_punkrecord(self):
+        pass

satellites/base_satellite.py

@@ -1,39 +1,38 @@
-from langchain import OpenAI, LLMChain
-from langchain.prompts import PromptTemplate
-from langchain.memory import ConversationBufferMemory
+
 
 from abc import ABC, abstractmethod
-from typing import List,Dict,Any
+from typing import  Dict, Any
 
 
-class  BaseSatellite(ABC):
-    def __init__(self,name:str,specialty:str):
+class VegapunkSatellite(ABC):
+    def __init__(self, name: str, specialty: str):
         self.name = name
         self.specialty = specialty
         self.knowledge_base = {}
         self.task_queue = []
 
-
     @abstractmethod
-    def process_task(self,task:Dict[str,Any]) -> Dict[str,Any]:
+    def process_task(self, task: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
         """
         Traite une tache specifique au satellite
         a implementer dans chaque classe de satellite specifique
         """
         pass
-    def add_to_knowledge_base(self,key:str,value:Any):
+
+    def add_to_knowledge_base(self, key: str, value: Any):
         # Ajoute une information a la base de connaissance du satellite
         self.knowledge_base[key] = value
-    def get_from_knowledge_base(self,key:str) -> Any:
+
+    def get_from_knowledge_base(self, key: str) -> Any:
         # Recupere une information de la base de connaissance du satellite
         return self.knowledge_base.get(key)
 
-    def add_task(self,task:Dict[str,Any]):
+    def add_task(self, task: Dict[str, Any]):
         # Ajoute une tache a la file d'attente du satellite
         self.task_queue.append(task)
 
-    def get_next_task(self) -> Dict[str,Any]:
-        # Recupere la prochaine tache a traiter
+    def get_next_task(self) -> Dict[str, Any]:
+        """Récupère et supprime la prochaine tâche de la file d'attente."""
         if self.task_queue:
             return self.task_queue.pop(0)
         return None
@@ -41,38 +40,26 @@ class  BaseSatellite(ABC):
     def report_status(self):
         # Rapporte le status du satellite
         return {
-            "name":self.name,
-            "specialty":self.specialty,
-            "knowledge_base":self.knowledge_base,
-            "task_queue":self.task_queue,
-            "task_pending":len(self.task_queue),
+            "name": self.name,
+            "specialty": self.specialty,
+            "knowledge_base": self.knowledge_base,
+            "task_queue": self.task_queue,
+            "task_pending": len(self.task_queue),
             "Knowledge_base_size": len(self.knowledge_base),
         }
 
     @abstractmethod
-    def communicate_with_stellar(self,message:Dict[str,Any]) -> Dict[str,Any]:
+    def communicate_with_stellar(self, message: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
         """
          Méthode pour communiquer avec le satellite manager (Stellar).
         À implémenter dans chaque classe de satellite spécifique.
         """
         pass
 
-    def update_from_punkrocord(self) -> None:
+    def update_from_punkrecord(self) -> None:
         # Methode pour mettre a jour de la base de connaissance local du satellite depuis punkrecord
         pass
 
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
 #
 #
 # class Satellite:
@@ -101,4 +88,4 @@ class  BaseSatellite(ABC):
 # # Exemple d'utilisation
 # shaka = Satellite("Shaka", "an AI specializing in wisdom and general knowledge")
 # response = shaka.process("Tell me about the importance of knowledge.")
-# print(response)
+# print(response)

satellites/edisonSat/edison.py

@@ -0,0 +1,21 @@
+from satellites.base_satellite import VegapunkSatellite
+from typing import Dict,Any,List
+
+role = "Logique,calcule mathematique complexe, innovation"
+
+# Le cerveau créatif, responsable de l'innovation et des idées novatrices
+fonction = "genere des  nous idee, et resoudre des proble logique  ou interagir avec API pour calculer  complexe"
+
+
+class Edison(VegapunkSatellite):
+    def __init__(self):
+        super().__init__(name="Edison", specialty=role)
+
+    def process_task(self, task):
+        pass
+
+    def communicate_with_stellar(self, message: Dict[str, Any]):
+        pass
+
+    def update_from_punkrecord(self):
+        pass

satellites/lilithSat/lilith.py

@@ -0,0 +1,20 @@
+from satellites.base_satellite import VegapunkSatellite
+
+role = " Explorer des solution non conventionnel , creatove,voir risqué"
+
+fonction = "Generer des idee novatrices o explorer des solution non conventionnel"
+
+
+class Lilith(VegapunkSatellite):
+    def __init__(self):
+        super().__init__(name="Lilith", specialty=role)
+        self.resources = {}
+
+    def process_task(self, task):
+        pass
+
+    def communicate_with_stellar(self, message):
+        pass
+
+    def update_from_punkrecord(self):
+        pass

satellites/pythagorasSat/pythagoras.py

@@ -0,0 +1,20 @@
+from satellites.base_satellite import VegapunkSatellite
+
+role = "Analyse de données, formuler des recommandation et effectuer des recherche approfondie"
+
+fonction = "Faire des recher sur des sujetc complexe,extraire ,analyse des information de base de donner  ou web et formuler des recommandation"
+
+
+class Pythagoras(VegapunkSatellite):
+    def __init__(self):
+        super().__init__(name="Pythagoras", specialty="Calculs mathématiques")
+        self.resources = {}
+
+    def process_task(self, task):
+        pass
+
+    def communicate_with_stellar(self, message):
+        pass
+
+    def update_from_punkrecord(self):
+        pass

satellites/shakaSat/shaka.py

@@ -0,0 +1,113 @@
+from satellites.base_satellite import VegapunkSatellite
+from typing import Dict, Any, List
+import nltk
+from nltk.tokenize import word_tokenize
+from nltk.corpus import stopwords
+import string
+
+role = "logique, éthique et analyse"
+fonction = "Vérifier la cohérence des informations et filtrer les informations non éthiques"
+
+class Shaka(VegapunkSatellite):
+    def __init__(self):
+        super().__init__(name="Shaka", specialty=role)
+        self.nlp = self._initialize_nlp_tools()
+
+    def _initialize_nlp_tools(self):
+        resources = ["stopwords", "punctuation", "averaged_perceptron_tagger", "wordnet", "punkt_tab"]
+        for resource in resources:
+            try:
+                nltk.data.find(f'tokenizers/{resource}')
+            except LookupError:
+                print(f"Téléchargement de la ressource {resource} pour NLTK")
+                nltk.download(resource, quiet=True)
+
+        return {
+            "tokenizer": word_tokenize,
+            "stopwords": set(stopwords.words('french')),
+            "punctuation": set(string.punctuation)
+        }
+
+    def process_task(self, task: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        task_type = task.get('type')
+        if task_type == "analyse_text":
+            return self._analyse_text(task['content'])
+        elif task_type == 'raisonnement_logique':
+            return self._logical_reasoning(task['hypothese'], task['question'])
+        else:
+            return {"error": "Tâche non reconnue"}
+
+    def _analyse_text(self, texte: str) -> Dict[str, Any]:
+        try:
+            tokens = self.nlp['tokenizer'](texte.lower())
+            words = [word for word in tokens if word not in self.nlp['stopwords'] and word not in self.nlp['punctuation']]
+            word_freq = nltk.FreqDist(words)
+            return {
+                "Nombre_de_mots": len(words),
+                "Mots_uniques": len(set(words)),
+                "Mots_les_plus_communs": word_freq.most_common(5)
+            }
+        except Exception as e:
+            print(f"Erreur lors de l'analyse du texte : {e}")
+            return {"error": str(e)}
+
+    def _logical_reasoning(self, hypothese: List[str], question: str) -> Dict[str, Any]:
+        combined_hypothesis = " ".join(hypothese).lower()
+        question = question.lower()
+        relevant_words = set(combined_hypothesis.split()) & set(question.split())
+        relevance_score = len(relevant_words) / len(set(question.split()))
+
+        return {
+            "Score_de_pertinence": relevance_score,
+            "Mots_pertinents": list(relevant_words),
+            "Conclusion": "Basé sur le score de pertinence, les hypothèses semblent " +
+                          ("pertinentes" if relevance_score > 0.5 else "peu pertinentes") + " à la question."
+        }
+
+    def communicate_with_stellar(self, message: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        print(f"{self.name} envoie un message à Stellar: {message}")
+        return {"Statut": "Message reçu", "message": "Stellar a bien reçu le message"}
+
+    def update_from_punkrecord(self):
+        print(f"{self.name} met à jour sa base de connaissances depuis Punkrecord")
+        self.add_to_knowledge_base("Last_update", "Nouveaux patterns détectés dans les données")
+
+    def perform_advanced_analyse(self, data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        text_analyse = self._analyse_text(data.get('text', ''))
+        logical_analyse = self._logical_reasoning(data.get('hypothese', []), data.get('question', ''))
+        print(f"{self.name} effectue une analyse avancée des données")
+        return {
+            "Analyse_de_texte": text_analyse,
+            "Analyse_logique": logical_analyse,
+            "Conclusions": "Analyse intégrale basée sur le texte et les raisonnements logiques"
+        }
+
+# Test de la classe Shaka
+if __name__ == "__main__":
+    shaka = Shaka()
+
+    test_task = {
+        "type": "analyse_text",
+        "content": "L'intelligence artificielle est en train de révolutionner la manière dont nous approchons et résolvons les problèmes"
+    }
+
+    test_result = shaka.process_task(test_task)
+    print("Résultat de la tâche de test:", test_result)
+
+    test_logic = {
+        "type": "raisonnement_logique",
+        "hypothese": ["Tous les hommes sont mortels", "Socrate est un homme"],
+        "question": "Socrate est-il mortel?"
+    }
+
+    logic_result = shaka.process_task(test_logic)
+    print("Résultat de la tâche de logique:", logic_result)
+
+    print("Connexion au Punkrecord")
+    shaka.update_from_punkrecord()
+
+    print("Communication avec Stellar")
+    stellar_response = shaka.communicate_with_stellar({"status_update": "Tâche terminée avec succès"})
+    print("Réponse de Stellar:", stellar_response)
+
+    print(shaka.report_status())

satellites/yorkSat/york.py

@@ -0,0 +1,20 @@
+from satellites.base_satellite import VegapunkSatellite
+
+role = (" Gerer les tache repetitive, les tache de routine,et la maintenance des systeme")
+
+fonction = "Gerer les tache repetitive, les resource et les maintenance des systeme"
+
+
+class York(VegapunkSatellite):
+    def __init__(self):
+        super().__init__(name="York", specialty=role)
+        self.resources = {}
+
+    def process_task(self, task):
+        pass
+
+    def communicate_with_stellar(self, message):
+        pass
+
+    def update_from_punkrecord(self):
+        pass