¿Cómo resolvimos esto antes?

Cada vez que una sesión de IA termina una parte del trabajo, puede registrar lo que pasó: el área que tocó, la acción que realizó, los archivos involucrados y un resumen breve (qué registra una sesión describe esa entrada en detalle). Por sí solo, cada registro es apenas una línea en una lista larga. Los episodios de trabajo convierten esa lista en algo que una sesión futura realmente puede aprovechar.

Pathrule agrupa la actividad relacionada de una sesión de trabajo en un episodio de trabajo: un registro con título de algo concreto que tu equipo resolvió, con los temas que abordó, las rutas y archivos que tocó, los clientes de IA involucrados y cuándo ocurrió. Meses después, cuando alguien vuelve a trabajar en esa misma área, ese episodio está disponible para recuperarlo.

La recuperación es bajo demanda, no en cada prompt

Los episodios de trabajo no viajan en cada solicitud. Un prompt común no agrega ningún historial, así que tu ventana de contexto no paga ningún costo por memoria que no estás usando.

Cuando tu agente hace el tipo de trabajo en el que el pasado importa (corregir un bug, depurar, refactorizar o explorar un área desconocida), Pathrule puede incluir algunos de los episodios anteriores más relevantes en el contexto que devuelve. Tu agente también puede pedir explícitamente el trabajo anterior, y una pregunta claramente orientada al historial ("¿cómo manejamos esto la última vez?") basta para que se haga una búsqueda. En ajustes menores de UI y funcionalidades completamente nuevas, los episodios no se muestran, porque atar el trabajo nuevo a patrones viejos suele costar más de lo que ayuda.

Qué hace relevante a un episodio

La relevancia se calcula a partir de dos señales simples y una preferencia, no de una suposición:

• De qué trataba el trabajo. Un episodio sobre autenticación es candidato cuando vuelves a trabajar en autenticación, no cuando estás dando formato a una tabla.
• Dónde ocurrió el trabajo. Un episodio que tocó una ruta es candidato cuando trabajas en esa ruta o debajo de ella, en cualquiera de las dos direcciones.
• Qué tan reciente es. Se favorece el trabajo reciente sobre el antiguo, porque el código cambia y los episodios viejos describen una base de código que quizá ya no existe.

El resultado es un conjunto breve y priorizado: unos pocos episodios como máximo, cada uno lo bastante compacto como para leerse de un vistazo.

Mejor omitir que equivocarse

Pathrule prefiere no mostrar nada antes que mostrar algo equivocado. Si un episodio no tiene una coincidencia real con lo que estás haciendo, no se muestra. Si el sistema no tiene suficiente confianza, no muestra nada. Si tu espacio de trabajo todavía no acumuló suficiente historial para puntuar de forma confiable, la recuperación se interrumpe y no devuelve nada. No vas a ver una avalancha de trabajo vagamente relacionado; vas a ver los pocos episodios que se ganaron su lugar, o ninguno.

Construido a partir de lo que registras, nunca de tu código

Los episodios de trabajo se construyen solo a partir de la actividad que tus agentes registran a través de Pathrule. Pathrule no lee, escanea ni indexa tus archivos fuente para construirlos. El mismo control de acceso que rige el resto de tu espacio de trabajo rige los episodios: están limitados a tu espacio de trabajo, protegidos por el acceso por usuario de tu equipo, y son idénticos para todas las personas que pueden verlos.

La recuperación en la nube se construye a partir de la evidencia de actividad conservada. Un mantenimiento programado elimina la actividad con más de 180 días de antigüedad, así que la recuperación no es un registro permanente de cada sesión. La retención local funciona por separado.

Dónde encontrarlos

Los episodios de trabajo aparecen a través del contexto que recibe tu cliente de IA, en los tipos de tareas donde resultan útiles. No los configuras por repositorio ni los activas prompt por prompt. Son una propiedad de un espacio de trabajo que acumuló trabajo real y registrado. Consulta Sugerencias y autoauditoría para ver cómo se detecta y corrige una memoria o regla guardada que dejó de coincidir con el código.