Introducción

Pathrule es la capa de inteligencia para tus agentes de programación.

Conserva lo que han aprendido un proyecto, un desarrollador y un equipo, vincula ese conocimiento a rutas del código y entrega lo que necesita cada tarea al agente de programación que ya usas. Project Intelligence contiene cómo funciona una base de código: las decisiones, restricciones, requisitos de verificación, correcciones y procedimientos que un repositorio acumula alrededor de su código. User Intelligence contiene cómo prefieres trabajar, y se guarda en tu máquina. Team Intelligence, en Pathrule Cloud, analiza la evidencia del equipo y la convierte en patrones que llegan a los agentes solo después de que una persona los verifica.

Pathrule no es un modelo de programación, un IDE ni un entorno de ejecución de agentes. Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf y otros clientes compatibles con MCP siguen siendo los motores de ejecución, cada uno con su propio proveedor de modelos. Pathrule es el punto de partida de todos ellos, y por eso cambiar de agente no borra lo que ya se sabe sobre el trabajo.

Para ver toda la arquitectura en un solo lugar, lee la descripción general de la arquitectura.

Lo que escribes y lo que Pathrule hace con ello

Hay tres tipos de contenido que tu equipo escribe de forma intencional. Son entradas y forman la superficie de autoría: son lo que una persona edita y discute, no lo que recibe un agente.

• Memoria: una nota breve en Markdown que recoge una decisión, una trampa del esquema, un postmortem o una convención. Se asocia a una ruta del espacio de trabajo para que solo aparezca cuando se trabaja cerca de ella.
• Regla: una restricción que el asistente debe respetar cuando trabaja en un ámbito. Las reglas tienen una prioridad (alta, media, baja) que determina con cuánta fuerza aparecen. Una regla viaja como contexto; una regla cuya restricción ejecutable haya aprobado una persona también puede bloquear una edición que coincida, en los clientes cuyos hooks lo permiten.
• Skill: un procedimiento con nombre que el asistente puede invocar en lugar de volver a deducir los pasos. Es útil para tareas recurrentes, como reenviar un webhook, regenerar un fixture o ejecutar una lista de verificación de lanzamiento.

Lo que Pathrule no hace: escanear ni subir tu código fuente de forma automática. Lo que sí lee de una copia de trabajo es limitado y está especificado. En un espacio de trabajo de Cloud, la primera vez que un agente pide contexto profundo, el entorno local lee rutas de archivos del historial reciente de git para saber qué archivos cambian juntos, y nombres de archivos cercanos a la raíz del árbol de carpetas para reconocer las tecnologías en uso. Los pares de rutas de archivos y unas pocas memorias breves sobre tecnologías se guardan en el espacio de trabajo, sin pedir confirmación; para ello no se leen contenidos, diffs ni mensajes de commit. En modo Cloud, el inicio de cada prompt se envía para priorizar el conocimiento, y pathrule snapshot, cuando tú o tu agente lo ejecutan, sube una visión general del proyecto. Lo que Pathrule calcula detalla con exactitud qué se lee y qué se guarda.

Lo que recibe un agente es más acotado que estos documentos. Para cada tarea, Pathrule selecciona las entradas que aplican a la ruta y a la solicitud, las prioriza y las ajusta a un presupuesto por prompt; lo que no cabe se lista por título para que el agente pueda obtenerlo de forma deliberada. Una regla llega como requisito y una corrección recordada llega como consejo, en lugar de llegar como dos párrafos con el mismo peso. Agent IR describe qué contiene ese paquete entregado.

Y lo que deriva

Esos tres tipos son lo que escribe tu equipo, y representan la parte más pequeña de lo que contiene la capa.

A su alrededor hay una capa derivada que nadie escribe. Cada entrada existe también como una representación calculada de su significado, y así es como un prompt en turco encuentra una memoria en inglés con la que no comparte ninguna palabra. Cada entrega se mide: qué entradas se enviaron, cuáles consultó realmente el asistente, cuántas llamadas a herramientas hizo el turno y cuántas fallaron. Esas mediciones se acumulan y forman una imagen de lo que ayuda en cada tipo de trabajo, un grafo de los archivos que tu equipo cambia juntos, un mapa de dónde un asistente se atasca una y otra vez, y valoraciones sobre qué entradas el código ya ha dejado atrás.

Todo eso proviene de lo que tu equipo dejó por escrito y de lo que el propio trabajo informó sobre sí mismo, además de, en un espacio de trabajo de Cloud, rutas de archivos del historial reciente de git que alimentan qué archivos cambian juntos antes de que tu equipo haya registrado mucho trabajo. Nada de esto proviene de leer el contenido de tus archivos. Por eso tampoco se comportan igual esos mismos tres archivos guardados en un directorio: un directorio no sabe qué se entregó, qué ayudó ni qué archivos se modifican juntos. Consulta qué calcula Pathrule.

Una sola inteligencia, todas las vías de acceso

El mismo conocimiento está disponible desde todas las superficies:

• CLI: instalación, configuración en Cloud o Local, conexión de tus agentes de programación, lectura y creación de conocimiento desde la terminal, scripts y automatización.
• Extensión de VS Code: explora y edita el conocimiento junto a tus archivos, registra MCP para el modo agente de GitHub Copilot y conecta otros clientes.
• Servidor MCP local: herramientas del espacio de trabajo para todos los clientes compatibles, instalado con la CLI o con la extensión de VS Code.
• Remote MCP: un endpoint MCP alojado para clientes que se conectan mediante Streamable HTTP con tu cuenta de Pathrule.
• Pathrule Cloud: cuentas, organizaciones, espacios de trabajo, persistencia e historial gestionados, Team Intelligence, Remote MCP y facturación.
• Autoalojado para empresas: Pathrule Cloud en tu propia cuenta de Cloudflare, a través del equipo de ventas.

Que Pathrule sea independiente del agente no significa que llegue a todos los agentes de la misma manera. Claude Code y Codex tienen hooks que entregan el contexto al enviar un prompt. Cursor y GitHub Copilot tienen hooks de sesión y de herramientas. Windsurf no tiene hooks y funciona con un archivo de reglas más MCP. La descripción general de MCP tiene los detalles de cada cliente.

Cómo se siente una sesión

1. Tu equipo escribe una memoria en una ruta del espacio de trabajo, por ejemplo /apps/api/payments.
2. Abres Claude Code en ~/repos/main/apps/api/payments.
3. Cuando envías un prompt, el hook de Pathrule lee la porción en caché para esa ruta y se la pasa al agente antes de su primera llamada a una herramienta.
4. El asistente ve la memoria, las reglas pertinentes y las skills asociadas a ese ámbito, y actúa como si ya las conociera.

No hay que escribir ningún prompt adicional, no hay un viaje de ida y vuelta extra a MCP a mitad de la tarea ni un archivo global que crece sin parar. Los clientes sin hook de prompt reciben el conocimiento a través de sus archivos de instrucciones, mediante hooks de sesión y de herramientas cuando los tienen, o a través de MCP, según se describe en su guía.

Qué leer a continuación

• Descripción general de la arquitectura presenta todo el sistema en una sola página y el vocabulario del que depende el resto de esta documentación.
• Inicio rápido te guía para instalar la CLI, conectar un espacio de trabajo, escribir tu primera memoria y ver cómo se activa el hook.
• Conceptos clave explica la diferencia entre memorias, reglas y skills, y cómo funcionan el ámbito por ruta y la prioridad.
• Pathrule para VS Code explica cómo trabajar con el conocimiento desde el editor.
• Descripción general de MCP describe las herramientas MCP que usa el asistente para leer y escribir contenido.