vql 0.1.6

VQL — Visual Query Language for vector description of photographs and drawings

VQL - Visual Query Language

before

uri2vql pipeline-analyze --image /tmp/screen.png --out app.vql.json --llm

after

uri2vql vql-to-image --program app.vql.json --out app.render.png

VQL objects app.vql.json

{
  "version": "1.0",
  "render_target": "svg",
  "scene": {
    "width": 2560.0,
    "height": 1600.0,
    "background": "#FFFFFF",
    "url": "file:///tmp/screen.png",
    "app": "desktop",
    "layers": [
      {
        "id": "screen_regions",
        "objects": [
          {
            "id": "region_000",
            "primitives": [
              {
                "shape_type": "rectangle",
                "params": {
                  "width": 213.0,
                  "height": 133.0
                }
              }
            ],
            "style": {
              "color": "#2F342E",
              "fill": true,
              "stroke_width": 0.0,

AI Cost Tracking

• 🤖 LLM usage: $10.9070 (7 commits)
• 👤 Human dev: ~$459 (4.6h @ $100/h, 30min dedup)

Generated on 2026-06-17 using openrouter/qwen/qwen3-coder-next

---

VQL (Visual Query Language) — język wektorowego opisu fotografii, rysunków i zrzutów ekranu.

Samodzielna paczka Python z IR (VQLProgram), kompilatorem NL→VQL, walidacją i rendererami SVG/PNG. Sterowana przez DSL i bus CQRS/ES w paczkach *2vql.

Ekosystem: SUMD (opis) → DOQL (deklaracja) → Makefile/taskfile (automation) → testql (weryfikacja)

Dokumentacja: docs/README.md · Przykłady: examples/README.md · SUMD: SUMD.md

Instalacja

pip install vql              # core
pip install vql[png]         # eksport PNG (cairosvg)
pip install vql[desktop]     # zrzut ekranu (pillow, mss)
bash install-dev.sh          # pełny stack dev

Szybki start — rysowanie

from vql import nl_to_program, render_to_svg

program = nl_to_program("narysuj czerwone koło", width=400, height=400)
svg = render_to_svg(program)

dsl2vql -c 'COMPILE "narysuj niebieski kwadrat"'
rest2vql serve --port 8216

Szybki start — zrzut ekranu → VQL

# Automatyzacja LLM: vdisplay → imgl (bez dialogu GNOME, gdy mirror działa)
imgl capture -o /tmp/screen.png --verify --analyze --lang eng+pol

# Alternatywa: portal GNOME (docs/desktop-capture.md)
uri2vql capture-screen --interactive --out /tmp/screen.png

# All-in-one
uri2vql capture-and-analyze --out app.vql.json --diagnose

# Lub krok po kroku
uri2vql analyze-window --image /tmp/screen.png --out app.vql.json --grid 12
uri2vql adopt-ui --image /tmp/screen.png --out ui.vql.json --locale pl
uri2img2svg query "img2svg://svg?path=/tmp/screen.png&out=/tmp/screen.svg"

uri2vql query "vql://window/summary?file=app.vql.json&live=1&image=/tmp/screen.png"

Pełny skrypt: bash examples/full-pipeline.sh

Fotografia ↔ VQL (roundtrip)

Opis z obrazu i odtworzenie z metadanych — zależnie od typu obrazu:

# Test roundtrip (próbki + raport fidelity)
python examples/photo-roundtrip-test.py
make test-roundtrip

# Opis mozaiką kolorów
img2svg vql photo.png --out photo.vql.json --grid 20

# Wektoryzacja kolorowa (lepsza dla płaskich kształtów)
pip install 'img2svg[vtracer]'
img2svg vql photo.png --out photo.vql.json --method vtracer

# Odtworzenie
python -c "
from vql import VQLProgram, render_to_png
import json
p = VQLProgram.from_dict(json.load(open('photo.vql.json')))
render_to_png(p, 'reconstructed.png')
"

Macierz jakości i biblioteki: docs/photo-roundtrip.md

Interfejsy

Warstwa	Window / screenshot	SVG
CLI	uri2vql, img2vql	img2svg, uri2img2svg, dsl2img2svg
URI	vql://window/*	img2svg://vectorize|svg|vql
REST	POST /v1/window/* :8216	planowane
MCP	vql_detect_ui, vql_diagnose_window, …	—

REST: docs/rest-window-api.md · URI: docs/window-uri.md · SVG: docs/img2svg-uri.md

Desktop adopt + img2nl

Etap	Narzędzie	Co robi
Capture	imgl capture (vdisplay) / uri2vql capture-screen	PNG + provenance / portal
Grid adopt	analyze-window	scalone regiony + fingerprint
UI detect	img2vql / adopt-ui	okna, przyciski, bbox, relations
Wektoryzacja	img2svg / uri2img2svg	PNG → SVG / VQL
Diagnose	diagnose-window	routing LLM + auto-OCR
Compare	compare-window	phash — zmiana ekranu?
OCR semantyczny	adopt-imgl / imgl	tekst + role + interakcja

Pipeline: docs/window-pipeline.md · LLM capture: docs/vdisplay-imgl-automation.md · Portal: docs/desktop-capture.md

Przykłady

bash examples/live-capture-test.sh
bash examples/full-pipeline.sh
bash examples/img2nl-vql-flow.sh /tmp/screen.png
VQL_TEST_IMAGE=/tmp/screen.png bash examples/full-pipeline.sh

Development

make install-dev    # pełny stack *2vql
make test           # pytest core + dsl2vql
make test-all       # wszystkie pakiety
make serve          # rest2vql :8216
make goal           # test + commit + publish (goal.yaml)
bash project.sh     # SUMD + DOQL + testql + analiza

Zmienne LLM: skopiuj .env.example → .env (OPENROUTER_API_KEY, LLM_MODEL).

Struktura monorepo

src/vql/              — domena (schema, compiler, renderers, adopt/window)
packages/
  dsl2vql/ uri2vql/ nlp2vql/ cli2vql/ rest2vql/ mcp2vql/
  img2vql/            — detekcja UI + img2nl diagnose (v0.2)
  img2svg/            — obraz → SVG / VQL (v0.1)
  uri2img2svg/        — img2svg:// URI (v0.1)
  dsl2img2svg/        — VECTORIZE / TO_VQL DSL (v0.1)
docs/                 — dokumentacja
examples/             — skrypty demo (README w examples/)
testql-scenarios/     — kontrakty testql (CLI, pytest)

Skala (SUMD): 151 modułów · 278 funkcji · ~12.5k LOC · CC̄=4.2

Szczegóły: packages/README.md · docs/packages.md

Status

• TODO.md — checklist + analiza
• CHANGELOG.md — historia zmian
• SUMD.md — auto-opis projektu (DOQL, testql, call graph)

License

Licensed under Apache-2.0.