Come l'abbiamo risolto l'ultima volta

Ogni volta che una sessione di IA completa un lavoro, può registrare cosa è successo: l'area su cui ha lavorato, l'azione eseguita, i file coinvolti e un breve riepilogo (la pagina cosa registra una sessione descrive questa voce nel dettaglio). Preso da solo, ogni log è una singola riga in un lungo elenco. Gli episodi di lavoro trasformano quell'elenco in qualcosa che una sessione futura può davvero usare.

Pathrule raggruppa l'attività correlata di una sessione di lavoro in un episodio di lavoro: un record con un titolo che descrive una singola cosa risolta dal tuo team, con gli argomenti trattati, i percorsi e i file toccati, i client di IA coinvolti e il momento in cui è avvenuto. Mesi dopo, quando qualcuno torna a lavorare sulla stessa area, quell'episodio è lì, pronto per essere richiamato.

Il richiamo avviene su richiesta, non a ogni prompt

Gli episodi di lavoro non viaggiano insieme a ogni richiesta. Un prompt ordinario non aggiunge alcuna cronologia, quindi la tua finestra di contesto non paga alcun costo per una memoria che non stai usando.

Quando il tuo agente svolge un tipo di lavoro in cui il passato conta (correggere un bug, fare debug, fare refactoring o esplorare un'area poco conosciuta), Pathrule può includere alcuni degli episodi precedenti più pertinenti nel contesto che restituisce. Il tuo agente può anche chiedere esplicitamente il lavoro precedente, e una domanda chiaramente rivolta al passato ("come l'abbiamo gestito l'ultima volta") basta a far partire una ricerca. Per piccole modifiche all'interfaccia e per funzionalità del tutto nuove, gli episodi restano in silenzio, perché ancorare un lavoro nuovo a vecchi schemi tende a costare più di quanto aiuti.

Cosa rende pertinente un episodio

La pertinenza si calcola a partire da due segnali semplici e una preferenza, non da un'ipotesi:

• L'argomento del lavoro. Un episodio sull'autenticazione è un candidato quando torni a lavorare sull'autenticazione, non quando stai formattando una tabella.
• Il punto in cui è avvenuto il lavoro. Un episodio che ha toccato un percorso è un candidato quando lavori in quel percorso o al suo interno, in entrambe le direzioni.
• Quanto è recente. Il lavoro recente ha la precedenza su quello datato, perché il codice cambia e i vecchi episodi descrivono una codebase che potrebbe non esistere più.

Il risultato è un insieme breve e ordinato per priorità: al massimo una manciata di episodi, ognuno abbastanza compatto da leggersi con un colpo d'occhio.

Meglio niente che la cosa sbagliata

Pathrule preferisce non mostrare nulla piuttosto che mostrare la cosa sbagliata. Se un episodio non ha una reale sovrapposizione con quello che stai facendo, non viene mostrato. Se il sistema non è sicuro, resta in silenzio. Se il tuo workspace non ha ancora accumulato abbastanza cronologia per assegnare punteggi affidabili, il richiamo si interrompe subito e non restituisce nulla. Non vedrai un muro di lavori vagamente correlati: vedrai i pochi episodi che si sono guadagnati il loro posto, oppure nessuno.

Costruiti da ciò che registri, mai dal tuo codice

Gli episodi di lavoro sono costruiti solo dall'attività che i tuoi agenti registrano tramite Pathrule. Pathrule non legge, non analizza e non indicizza i tuoi file sorgente per costruirli. Lo stesso controllo degli accessi che regola il resto del tuo workspace regola anche gli episodi: sono limitati al tuo workspace, dietro l'accesso per utente del tuo team, e sono identici per tutti coloro che possono vederli.

Il richiamo nel cloud si basa sulle evidenze di attività conservate. L'attività più vecchia di 180 giorni viene rimossa da una manutenzione programmata, quindi il richiamo non è un archivio permanente di ogni sessione. La conservazione locale è gestita separatamente.

Dove trovarli

Gli episodi di lavoro emergono attraverso il contesto che riceve il tuo client di IA, nei tipi di attività in cui sono utili. Non li configuri per singolo repository e non li attivi prompt per prompt. Sono una proprietà di un workspace che ha accumulato lavoro reale e registrato. Consulta Suggerimenti e autoverifica per scoprire come una memoria o una regola salvata che non corrisponde più al codice viene segnalata e corretta.