Replace batch DAG system with streaming architecture
- Remove legacy_tasks.py, hybrid_state.py, render.py - Remove old task modules (analyze, execute, execute_sexp, orchestrate) - Add streaming interpreter from test repo - Add sexp_effects with primitives and video effects - Add streaming Celery task with CID-based asset resolution - Support both CID and friendly name references for assets - Add .dockerignore to prevent local clones from conflicting Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
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sexp_effects/primitive_libs/math.py
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164
sexp_effects/primitive_libs/math.py
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@@ -0,0 +1,164 @@
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"""
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Math Primitives Library
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Trigonometry, rounding, clamping, random numbers, etc.
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"""
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import math
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import random as rand_module
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def prim_sin(x):
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return math.sin(x)
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def prim_cos(x):
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return math.cos(x)
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def prim_tan(x):
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return math.tan(x)
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def prim_asin(x):
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return math.asin(x)
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def prim_acos(x):
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return math.acos(x)
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def prim_atan(x):
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return math.atan(x)
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def prim_atan2(y, x):
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return math.atan2(y, x)
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def prim_sqrt(x):
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return math.sqrt(x)
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def prim_pow(x, y):
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return math.pow(x, y)
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def prim_exp(x):
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return math.exp(x)
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def prim_log(x, base=None):
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if base is None:
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return math.log(x)
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return math.log(x, base)
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def prim_abs(x):
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return abs(x)
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def prim_floor(x):
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return math.floor(x)
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def prim_ceil(x):
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return math.ceil(x)
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def prim_round(x):
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return round(x)
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def prim_min(*args):
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if len(args) == 1 and hasattr(args[0], '__iter__'):
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return min(args[0])
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return min(args)
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def prim_max(*args):
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||||
if len(args) == 1 and hasattr(args[0], '__iter__'):
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return max(args[0])
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return max(args)
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def prim_clamp(x, lo, hi):
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return max(lo, min(hi, x))
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def prim_lerp(a, b, t):
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"""Linear interpolation: a + (b - a) * t"""
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return a + (b - a) * t
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def prim_smoothstep(edge0, edge1, x):
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"""Smooth interpolation between 0 and 1."""
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t = prim_clamp((x - edge0) / (edge1 - edge0), 0.0, 1.0)
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return t * t * (3 - 2 * t)
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def prim_random(lo=0.0, hi=1.0):
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return rand_module.uniform(lo, hi)
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def prim_randint(lo, hi):
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return rand_module.randint(lo, hi)
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def prim_gaussian(mean=0.0, std=1.0):
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return rand_module.gauss(mean, std)
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def prim_sign(x):
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if x > 0:
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return 1
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elif x < 0:
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return -1
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return 0
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def prim_fract(x):
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"""Fractional part of x."""
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return x - math.floor(x)
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PRIMITIVES = {
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# Trigonometry
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'sin': prim_sin,
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'cos': prim_cos,
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||||
'tan': prim_tan,
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||||
'asin': prim_asin,
|
||||
'acos': prim_acos,
|
||||
'atan': prim_atan,
|
||||
'atan2': prim_atan2,
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||||
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||||
# Powers and roots
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||||
'sqrt': prim_sqrt,
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||||
'pow': prim_pow,
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||||
'exp': prim_exp,
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'log': prim_log,
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||||
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||||
# Rounding
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'abs': prim_abs,
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||||
'floor': prim_floor,
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||||
'ceil': prim_ceil,
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'round': prim_round,
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||||
'sign': prim_sign,
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||||
'fract': prim_fract,
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# Min/max/clamp
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'min': prim_min,
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||||
'max': prim_max,
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'clamp': prim_clamp,
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||||
'lerp': prim_lerp,
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||||
'smoothstep': prim_smoothstep,
|
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||||
# Random
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'random': prim_random,
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||||
'randint': prim_randint,
|
||||
'gaussian': prim_gaussian,
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||||
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||||
# Constants
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'pi': math.pi,
|
||||
'tau': math.tau,
|
||||
'e': math.e,
|
||||
}
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