Panoramica dell'architettura

Pathrule è il livello di intelligenza che si trova tra te, il tuo workspace e gli agenti di programmazione che usi.

Ogni parte di questa frase ha un significato preciso, quindi vale la pena analizzarla un pezzo alla volta. Tra te e i tuoi agenti, perché una parte di ciò che Pathrule conserva riguarda il modo in cui preferisci lavorare, non fatti sul codice. Tra il tuo workspace e i tuoi agenti, perché il resto è ciò che un repository, e il team che ci lavora, ha imparato su sé stesso. Un livello, perché non sta dentro nessun agente: passare da Claude Code a Codex cambia chi esegue, non ciò che si sa.

Cosa non è Pathrule: un modello di programmazione, un IDE o un runtime per agenti. Non scrive il codice della tua applicazione, e il tuo agente di programmazione continua a usare il proprio provider di modelli.

La struttura del sistema

        YOU                        YOUR TEAM
         |                             |
         v                             v
 USER INTELLIGENCE   WORKSPACE INTELLIGENCE   TEAM INTELLIGENCE
  (your machine)     (memories, rules,        (Pathrule Cloud,
                      skills, findings)        human-verified)
         \                   |                    /
          \                  v                   /
           +-------->  TASK-SCOPED DELIVERY  <--+
                             |
                             v
        Claude Code / Codex / Cursor / Copilot / Windsurf

Diverse fonti di conoscenza convergono. Per un determinato lavoro, la parte rilevante per quel percorso e quel prompt viene selezionata, ordinata per priorità e consegnata all'agente attraverso il meccanismo supportato dal suo client.

Fondamenta e client

La CLI, l'estensione per VS Code e il server MCP locale sono i componenti che installi. Pathrule CLI, Pathrule per VS Code e Remote MCP li descrivono uno per uno.

Il ciclo di vita

Sei fasi. Ognuna è qualcosa che puoi osservare nel prodotto, non uno schema teorico.

Osservare. Il lavoro produce evidenze: le memorie, le regole e le skill scritte da persone e agenti, le conclusioni che gli agenti registrano sul codice, l'attività che gli agenti annotano e ciò che è stato consegnato a ciascuna sessione.

Comprendere. L'Intelligence Engine di Pathrule ricava il significato di queste evidenze per il lavoro futuro. Su Pathrule Cloud, Team Intelligence analizza le evidenze del team e ne trae pattern suggeriti. Su un Mac con Apple Silicon, il modello locale opzionale trasforma ciò che insegni sul tuo modo di lavorare in una preferenza strutturata, fondata sulle tue parole. Tutto ciò che viene dedotto resta un suggerimento finché una persona non lo approva.

Compilare. La conoscenza viene scritta nei file che ogni agente legge già, come CLAUDE.md o AGENTS.md nei percorsi a cui si applica, e in un indice locale letto dagli hook. Vedi compilazione.

Consegnare e applicare. Per ogni attività, la conoscenza che si applica al percorso e al prompt viene selezionata, ordinata per priorità e consegnata entro un budget per prompt, mentre ciò che non rientra viene elencato per titolo. Una regola può includere un vincolo eseguibile; una volta approvato da una persona, l'hook pre-tool può bloccare una modifica corrispondente nei client i cui hook lo supportano. Un requisito scritto, da solo, non crea un controllo bloccante.

Verificare. Pathrule registra ciò che ha consegnato e quali voci l'agente ha poi letto, così l'effetto di una conoscenza si può misurare invece di darlo per scontato.

Imparare. Ciò che gli agenti hanno effettivamente usato orienta ciò che verrà proposto la volta successiva. La conoscenza obsoleta può essere segnalata per un aggiornamento. Su Cloud, i pattern del team passano da bozza a suggerito a verificato, oppure vengono rifiutati o scadono, e solo quelli verificati raggiungono gli agenti.

Parole che non sono sinonimi

Il resto di questa documentazione si basa sul tenere distinti questi termini.

• Memoria è ciò che è stato registrato. Una nota su una decisione, scritta in un momento preciso.
• Conoscenza è il significato di quella registrazione per il lavoro futuro, insieme alle evidenze che la supportano.
• Intelligence è il sistema che decide quale conoscenza conta e quando.
• Contesto è la risposta per una singola attività: cosa conta, qui, ora.
• Conclusione è ciò che un agente ha concluso sul codice e ha registrato. È un consiglio, viene confrontata con il codice a ogni consegna e non diventa mai una regola da sola.
• Suggerimento è qualcosa che Pathrule o un agente ha dedotto e che una persona non ha approvato. Non è considerato affidabile.
• Conoscenza verificata è qualcosa che una persona ha approvato.
• Regola è un vincolo che una persona ha definito per un ambito. La sua forma eseguibile viene applicata solo dopo che una persona l'ha approvata.
• Consegna è ciò che raggiunge effettivamente l'agente per una singola attività. Agent IR la descrive.

Una memoria è un input. Il contesto è un output. Nessuno dei due è il prodotto.

Cosa leggere dopo

• Workspace Intelligence: ambito, autorità, fonti, ciclo di vita.
• User Intelligence: cosa insegni, cosa controlli e perché i requisiti del progetto hanno comunque la precedenza.
• Apprendimento del progetto: le conclusioni che gli agenti registrano dal tuo codice, condivise come consigli.
• Il modello locale: il modello on-device opzionale, la sua piattaforma e a cosa serve.
• Knowledge IR: come il tipo e l'autorità di ogni conoscenza si conservano durante la consegna.
• Compilazione: cosa scrive Pathrule nei file letti dai tuoi agenti.
• Proposed Knowledge: tutto ciò che attende una persona prima di essere considerato affidabile.
• Agent IR: cosa riceve un agente per una singola attività.
• Sicurezza e fallback: cosa fa Pathrule quando non è sicuro.

Il confine del pacchetto open source

La Pathrule CLI è open source con licenza Apache-2.0 ed è pubblicata su npm come @pathrule/cli. I repository pubblici su github.com/pathrule comprendono la CLI, il core, i pattern e i benchmark con licenza Apache-2.0, e il precedente server MCP con licenza MIT.

Pathrule Cloud e l'Intelligence Engine, che comprende estrazione, apprendimento, valutazione, selezione e prioritizzazione e le funzionalità assistite da modelli, sono proprietari. Questa documentazione descrive cosa fanno per te, non come sono realizzati.

Per i dettagli, vedi Core open source.