Historia zmian

v0.2.0

2026-07-20

Przeprojektowana lista DAG-ów, metadane i wyszukiwarka.

Przeglądarka plików to teraz pełnoszerokościowa lista DAG-ów pokazująca ID DAGa, ścieżkę, opis, tagi i twórcę — nie tylko ścieżkę pliku.
Wyszukiwarka filtruje po ID DAGa, ścieżce, opisie, tagach, ownerze lub twórcy.
Przełączanie między widokiem kafelek a zwartą tabelą (wybór jest zapamiętywany).
GET /files wzbogacone o sparsowane metadane DAGa (dag_id, opis, tagi, owner) oraz autora draftu, z cache per plik, żeby listowanie było szybkie.

Nowy DAG zapisany jako draft, ale nigdy nie wdrożony, już nie znika z przeglądarki plików — pokazuje się z badgem „not deployed”, więc można go otworzyć i dokończyć.

2026-07-19

Pierwsze publiczne wydanie.

Canvas React Flow: przeszukiwalna, pogrupowana kategoriami paleta operatorów z przeciąganiem (drag-and-drop).
Krawędzie zależności między zadaniami i TaskGroupami, włącznie z połączeniami grupa-grupa.
Grupowanie wizualne: zaznaczanie ramką, Ctrl+G, przeciąganie do ramki, zmiana nazwy/usuwanie z potwierdzeniem, zagnieżdżone grupy.
Edycja krawędzi: Label i trigger_rule dla poszczególnych zadań.
Typowane edytory parametrów: edytor klucz:wartość dla słowników, pola rich-text (WYSIWYG), wybór połączeń dla parametrów conn_id, rozwijane pola z surowym Pythonem.
Modal ustawień DAGa z kreatorem crona opartym na "chipach"; default_args (owner, email, retries, retry_delay).

Edytor CodeMirror 6 z trybem Split (canvas + kod).
Round-trip identyczny co do bajtu dzięki libcst: niezmieniony graf generuje plik źródłowy identyczny jak przed edycją.
Chirurgiczne edycje na poziomie pojedynczego argumentu dla zmienionych instrukcji — ręczne formatowanie w reszcie pliku pozostaje nietknięte.
Trzypoziomowy parser: DAGi tworzone w DagSmith, typowe ręcznie pisane DAGi (@dag, with DAG, >>, chain(), zagnieżdżone TaskGroupy) oraz dynamiczne konstrukcje (pętle, .partial().expand()) pokazywane jako bloki tylko-do-odczytu.
Przycisk "Load from bundle" do wczytania aktualnie wdrożonego pliku z powrotem do draftu.

Automatyczna introspekcja operatorów/sensorów wśród zainstalowanych providerów Airflow — bez ręcznie utrzymywanej listy bloków.
Odkrywanie parametrów świadome hierarchii klas (MRO) dla operatorów przekazujących **kwargs do klasy rodzica (rodzina operatorów SQL).
Katalog trzymany w cache z warunkowymi zapytaniami opartymi na ETagu.

Wersjonowane drafty we własnej bazie metadanych Airflow, z autosave, historią i przywracaniem.
Walidacja przed deployem: szybkie sprawdzenie składni plus pełny import DagBag w izolowanym podprocesie.
Atomowe, zabezpieczone backupem zapisy z wykrywaniem konfliktów (optimistic locking) i widokiem diff przy konflikcie.

Zespoły przypisane do katalogów: edycja tylko dla członków, DAGi tagowane zespołem, admini omijający ograniczenia.
Zmiana przypisania pojedynczego pliku do zespołu przez admina, niezależnie od katalogu.
Commit do gita przy deployu dla bundle’ów będących repozytoriami git.
Opcjonalny, osobny zdalny git dla zespołu z przyciskiem Commit & Push (GitHub i GitLab) oraz automatycznym pushem przy deployu.
Log audytowy JSONL dla deployów, git pushy i zmian zespołów.

Deploy domyślnie wyłączony; wymaga świadomego włączenia.
Każdy endpoint autoryzowany przez Airflow Auth Manager.
Kod DAGów nigdy nie wykonywany w procesie api-servera — tylko w izolowanym, ograniczonym czasowo podprocesie.
Ograniczenie ścieżek do katalogu bundle’a z odrzucaniem uciekających symlinków.

Zestaw testów backendu (pytest), w tym korpus testów round-trip identycznych co do bajtu; lintowanie ruff.
Testy jednostkowe frontendu (vitest) i sprawdzanie typów (tsc).
GitHub Actions CI przy każdym push/PR; workflow release na PyPI przez trusted publishing (bez przechowywanych tokenów).
Licencja Apache-2.0.