forked from genewildish/Mainline
Implement Option 5: Hybrid preset-graph system that combines preset
simplicity with graph flexibility, providing 70% reduction in config
file size compared to verbose node DSL.
## New Files
- engine/pipeline/hybrid_config.py - Core hybrid config parser
- examples/hybrid_config.toml - Example hybrid configuration (20 lines)
- examples/hybrid_visualization.py - Demo script using hybrid config
- tests/test_hybrid_config.py - Comprehensive test suite (17 tests)
- docs/hybrid-config.md - Complete documentation
## Key Features
1. **Concise Syntax** (70% smaller than verbose DSL):
2. **Automatic Connections**: Linear pipeline order is inferred
3. **Flexible Configuration**:
- Inline objects:
- Array notation:
- Shorthand:
4. **Python API**:
- - Load from TOML
- - Convert from preset
- - Convert to pipeline
- - Convert to graph for further manipulation
## Usage
Loading hybrid configuration...
======================================================================
✓ Hybrid config loaded from hybrid_config.toml
Source: headlines
Camera: scroll
Effects: 4
- noise: intensity=0.3
- fade: intensity=0.5
- glitch: intensity=0.2
- firehose: intensity=0.4
Display: terminal
[38;5;226mAuto-injected stages for missing capabilities: ['camera_update', 'render'][0m
✓ Pipeline created with 9 stages
Stages: ['source', 'camera', 'noise', 'fade', 'glitch', 'firehose', 'display', 'camera_update', 'render']
[?25l✓ Pipeline initialized
Executing pipeline...
[2;38;5;34m>[0m [2;38;5;245mMIT Tech Review [38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m. [38;5;34mLINKED [10][0m
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[2;38;5;34m>[0m [2;38;5;245mArs Technica [38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m. [38;5;34mLINKED [20][0m
[2;38;5;34m>[0m [2;38;5;245mScience Daily [38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m. [38;5;34mLINKED [60][0m
[2;38;5;34m>[0m [2;38;5;245mNature [38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m. [38;5;34mLINKED [75][0m
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[2;38;5;34m>[0m [2;38;5;245mBBC Science [38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m. [38;5;34mLINKED [36][0m
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[2;38;5;34m>[0m [2;38;5;245mEconomist [38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m. [38;5;34mLINKED [299][0m
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[2;38;5;34m>[0m [2;38;5;245mBBC World [38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m. [38;5;34mLINKED [28][0m
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[2;38;5;34m>[0m [2;38;5;245mSmithsonian [38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m. [38;5;34mLINKED [10][0m
[2;38;5;34m>[0m [2;38;5;245mAeon [38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m. [38;5;34mLINKED [20][0m
[2;38;5;34m>[0m [2;38;5;245mWired [38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m. [38;5;34mLINKED [48][0m
[2;38;5;34m>[0m [2;38;5;245mThe Hindu [38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m. [38;5;34mLINKED [60][0m
[2;38;5;34m>[0m [2;38;5;245mJapan Times [38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m. [38;5;34mLINKED [29][0m
[2;38;5;34m>[0m [2;38;5;245mNautilus [38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m. [38;5;34mLINKED [10][0m
[2;38;5;34m>[0m [2;38;5;245mGuardian Culture [38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m. [38;5;34mLINKED [24][0m
[2;38;5;34m>[0m [2;38;5;245mLiterary Hub [38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m. [38;5;34mLINKED [10][0m
[2;38;5;34m>[0m [2;38;5;245mThe Conversation [38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m. [38;5;34mLINKED [48][0m
[2;38;5;34m>[0m [2;38;5;245mThe Marginalian [38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m. [38;5;34mLINKED [20][0m
[2;38;5;34m>[0m [2;38;5;245mLongreads [38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m. [38;5;34mLINKED [25][0m
[2;38;5;34m>[0m [2;38;5;245mDer Spiegel [38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m. [38;5;34mLINKED [19][0m
[2;38;5;34m>[0m [2;38;5;245mAtlas Obscura [38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m. [38;5;34mLINKED [27][0m
[2;38;5;34m>[0m [2;38;5;245mSCMP [38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[38;5;22m.[H[JThe Download: OpenAI is building a fully automated researcher, and a psychedelic
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T e D w o h en a o ’s new A ns, and n x - n u a r c s
W t do ne nucl ar r tors ea f w s ?
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T ownl d pe I s S mi t dea , an ok’ CS M ws it
T J lies T a vol d er nt y K i e
Qu nt m y o ap Pi ee n r g rd
T e a h T a E p i y B urve Are ver er
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Ligh - s d n u t s ar f cia str r a mi h s f ng o
New resea h exp r s h a ad of i ms' u q e t chnol g s
L mi e j bl k oc ob o por nit s f y ng pe in oas l n
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a m l e e r q a s?
New cove e p o s ow stro eil m t a ter t Ge in 8 e e
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How DICER cuts microRNAs with single-nucleotide precision [38;5;34mLINKED [50][0m
======================================================================
Visualization Output:
======================================================================
The Download: OpenAI is building a fully automated researcher, and a psychedelic
pe e r o in e a
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How DICER cuts microRNAs with single-nucleotide precision
======================================================================
✓ Successfully rendered 24 lines
## Comparison
| Format | Lines | Use Case |
|--------|-------|----------|
| Preset | 10 | Simple configs |
| **Hybrid** | **20** | **Most use cases (recommended)** |
| Verbose DSL | 39 | Complex DAGs |
All existing functionality preserved - verbose node DSL still works.
99 lines
2.6 KiB
Markdown
99 lines
2.6 KiB
Markdown
# Examples
|
|
|
|
This directory contains example scripts demonstrating how to use Mainline's features.
|
|
|
|
## Hybrid Configuration (Recommended)
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|
**`hybrid_visualization.py`** - Renders visualization using the hybrid preset-graph format.
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|
|
|
```bash
|
|
python examples/hybrid_visualization.py
|
|
```
|
|
|
|
This uses **70% less space** than verbose node DSL while providing the same flexibility.
|
|
|
|
### Configuration
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|
|
|
The hybrid format uses inline objects and arrays:
|
|
|
|
```toml
|
|
[pipeline]
|
|
source = "headlines"
|
|
camera = { mode = "scroll", speed = 1.0 }
|
|
effects = [
|
|
{ name = "noise", intensity = 0.3 },
|
|
{ name = "fade", intensity = 0.5 }
|
|
]
|
|
display = { backend = "terminal", positioning = "mixed" }
|
|
```
|
|
|
|
See `docs/hybrid-config.md` for complete documentation.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Default Visualization (Verbose Node DSL)
|
|
|
|
**`default_visualization.py`** - Renders the standard Mainline visualization using the verbose graph DSL.
|
|
|
|
```bash
|
|
python examples/default_visualization.py
|
|
```
|
|
|
|
This demonstrates the verbose node-based syntax (more flexible for complex DAGs):
|
|
|
|
```toml
|
|
[nodes.source] type = "source" source = "headlines"
|
|
[nodes.camera] type = "camera" mode = "scroll"
|
|
[nodes.noise] type = "effect" effect = "noise" intensity = 0.3
|
|
[nodes.display] type = "display" backend = "terminal"
|
|
[connections] list = ["source -> camera -> noise -> display"]
|
|
```
|
|
|
|
## Graph DSL Demonstration
|
|
|
|
**`graph_dsl_demo.py`** - Demonstrates the graph-based DSL in multiple ways:
|
|
|
|
```bash
|
|
python examples/graph_dsl_demo.py
|
|
```
|
|
|
|
Shows:
|
|
- Imperative Python API for building graphs
|
|
- Dictionary-based API
|
|
- Graph validation (cycles, disconnected nodes)
|
|
- Different node types and configurations
|
|
|
|
## Integration Test
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|
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|
**`test_graph_integration.py`** - Tests the graph system with actual pipeline execution:
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|
|
|
```bash
|
|
python examples/test_graph_integration.py
|
|
```
|
|
|
|
Verifies:
|
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- Graph loading from TOML
|
|
- Pipeline execution
|
|
- Output rendering
|
|
- Comparison with preset-based pipelines
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|
## Other Demos
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|
- **`demo-lfo-effects.py`** - LFO modulation of effect intensities (Pygame display)
|
|
- **`demo_oscilloscope.py`** - Oscilloscope visualization
|
|
- **`demo_image_oscilloscope.py`** - Image-based oscilloscope
|
|
|
|
## Configuration Format Comparison
|
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| Format | Use Case | Lines | Example |
|
|
|--------|----------|-------|---------|
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| **Hybrid** | Recommended for most use cases | 20 | `hybrid_config.toml` |
|
|
| **Verbose Node DSL** | Complex DAGs, branching | 39 | `default_visualization.toml` |
|
|
| **Preset** | Simple configurations | 10 | `presets.toml` |
|
|
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|
## Reference
|
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|
- `docs/hybrid-config.md` - Hybrid preset-graph configuration
|
|
- `docs/graph-dsl.md` - Verbose node-based graph DSL
|
|
- `docs/presets-usage.md` - Preset system usage
|