Assolutamente sì, è un'ottima idea e una pratica eccellente! Definire una **specifica di comunicazione standardizzata** tra `ProjectUtility` (il gestore) e i tool che invoca è fondamentale per raggiungere gli obiettivi che hai descritto: * **Modularità Reale:** Permette di sviluppare o integrare tool in modo indipendente. * **Manutenibilità:** Semplifica la comprensione di come i tool interagiscono con il gestore. * **Scalabilità:** Rende l'aggiunta di nuovi tool (anche in linguaggi diversi) un processo prevedibile. * **Chiarezza:** Fornisce una guida chiara per chiunque sviluppi un tool da integrare. Pensiamola insieme. La specifica dovrebbe coprire come il gestore invia informazioni al tool e come il tool restituisce informazioni (risultati, stato, errori) al gestore. Sfrutteremo i canali standard che già usiamo: argomenti da riga di comando, standard output (stdout), standard error (stderr) e codice di uscita (exit code). **Proposta di Specifica di Comunicazione "ProjectUtility Tool Interface"** Ecco una bozza della specifica, pensata per essere semplice ma efficace: **1. Input: Passaggio Parametri (Gestore -> Tool)** * **Meccanismo:** Argomenti da riga di comando. * **Formato:** Il gestore costruirà la riga di comando basandosi sulla definizione `parameters` nel `tool_config.json`. Per ogni parametro fornito dall'utente (o con un valore di default non nullo), il gestore aggiungerà: * Per tipi `string`, `integer`, `float`, `file`, `folder`: `-- ""` (es. `--user-text "Hello World"`, `--iterations 10`, `--input-file "/path/to/file.png"`). Il valore sarà sempre passato come stringa; il tool è responsabile della conversione/validazione interna. Le virgolette saranno aggiunte dal meccanismo `subprocess` se necessario (o è buona norma gestirle nel tool per percorsi con spazi). * Per tipo `boolean`: `--` sarà aggiunto **solo se** il valore del parametro è `True`. Se è `False`, l'argomento non verrà passato. Il tool deve interpretare la presenza del flag come `True`. * **Responsabilità del Tool:** Ogni tool deve essere in grado di parsare questi argomenti da riga di comando. Librerie standard come `argparse` (Python), `getopt` (C/C++), o il parsing base di `$1`, `$2`, ... (shell) sono adatte. Il tool deve validare i tipi e i valori ricevuti. * **Coerenza:** Il `` usato nella riga di comando corrisponderà esattamente al campo `name` definito nel `ToolParameter` dentro `tool_config.json`. **2. Output: Risultati e Stato (Tool -> Gestore)** * **Meccanismo Primario:** Standard Output (`stdout`). * **Formato Consigliato:** **JSON Lines**. Ogni messaggio significativo che il tool vuole comunicare al gestore (progresso, risultati parziali/finali, messaggi di stato specifici) dovrebbe essere formattato come un oggetto JSON valido e stampato su `stdout` seguito da un carattere di newline (`\n`). Questo rende facile per il gestore leggere `stdout` riga per riga e parsare ogni riga come JSON. * **Tipi di Messaggio JSON (Esempi):** Si possono definire tipi di messaggio standard: * **Progresso:** ```json {"type": "progress", "value": 0.75, "message": "Processing image 3 of 4..."} ``` (`value` tra 0.0 e 1.0, `message` opzionale). * **Stato/Log:** ```json {"type": "status", "message": "Connecting to database..."} {"type": "log", "level": "info", "message": "Configuration loaded successfully."} ``` (`level` potrebbe essere 'debug', 'info', 'warning'). * **Risultato Parziale/Finale:** ```json {"type": "result", "data": {"output_file": "/path/to/generated.ico", "size": 12345}} {"type": "result", "data": {"items_processed": 100, "errors_found": 2}} ``` Il campo `data` contiene un oggetto con i risultati effettivi. * **Output Testuale Semplice:** Se un tool produce solo output testuale semplice e non strutturato come risultato principale, può stamparlo direttamente su `stdout` senza formattazione JSON. Il gestore lo mostrerà così com'è. Tuttavia, per comunicare *stati specifici* o *risultati complessi*, JSON Lines è **fortemente raccomandato**. * **Responsabilità del Tool:** Formattare correttamente i messaggi JSON (se usati) e stamparli su `stdout`, una riga per messaggio. **Fondamentale: Eseguire il flush dell'output buffer** (`sys.stdout.flush()` in Python, `fflush(stdout)` in C, ecc.) dopo aver stampato messaggi importanti, specialmente quelli di progresso, altrimenti il gestore potrebbe non vederli in tempo reale. **3. Output: Errori e Diagnostica (Tool -> Gestore)** * **Meccanismo:** Standard Error (`stderr`). * **Formato:** Testo semplice. `stderr` deve essere usato esclusivamente per: * Messaggi di errore leggibili dall'utente (es. "Errore: File di input non trovato.", "Errore: Parametro 'iterations' non valido."). * Traceback di eccezioni (molto utile per il debug). * Output di debug dettagliato (che non è inteso come risultato o stato formale). * **Separazione:** Mantenere `stderr` pulito da output regolare permette al gestore di identificare e visualizzare facilmente gli errori (es. colorandoli di rosso nell'interfaccia). * **Responsabilità del Tool:** Indirizzare tutti i messaggi di errore e diagnostica non strutturata a `stderr`. **Eseguire il flush** anche per `stderr` (`sys.stderr.flush()` in Python, `fflush(stderr)` in C, ecc.) per garantire la visibilità immediata degli errori. **4. Output: Esito Finale (Tool -> Gestore)** * **Meccanismo:** Exit Code (Codice di Uscita del Processo). * **Valori:** * `0`: Successo. Il tool ha completato l'operazione senza errori critici. * *Qualsiasi valore diverso da 0*: Fallimento. Indica che si è verificato un errore che ha impedito il completamento normale. * **Raccomandazione:** Usare codici di uscita specifici (es. 1 per errore generico, 2 per parametri non validi, 3 per file non trovato) può fornire informazioni aggiuntive al gestore, anche se non è strettamente necessario per la funzionalità base. * **Responsabilità del Tool:** Terminare con `exit(0)` (o equivalente) in caso di successo e con `exit(non_zero_code)` in caso di fallimento. **Modulo Helper Python (`tool_utils.py`)** Per semplificare lo sviluppo di tool in Python che aderiscano a questa specifica, potresti creare un piccolo modulo helper (`tool_utils.py`) che i tool Python possono importare. Questo modulo potrebbe fornire: * **Parser Argomenti:** Una funzione che prende la definizione dei parametri (magari leggendola da `tool_config.json` o passandola come struttura dati) e configura automaticamente `argparse`. * **Funzioni di Output JSON:** Funzioni come `send_progress(value, message)`, `send_status(message)`, `send_result(data)` che costruiscono il JSON, lo stampano su `stdout` ed eseguono il flush. * **Gestione Uscita:** Funzioni `exit_success()` e `exit_error(message, exit_code)` che stampano un eventuale messaggio finale su `stderr` e terminano con il codice corretto. **In Sintesi** | Canale | Scopo Principale | Formato Consigliato | Responsabilità Tool | | :--------------------- | :------------------------------------------------ | :---------------------------------- | :------------------------------------------------------- | | **Argomenti Comando** | Passare parametri di input | `--nome valore` (flag per boolean) | Parsare e validare gli argomenti ricevuti | | **Standard Output** | Risultati, Progresso, Stato Strutturato | JSON Lines (o testo semplice) | Formattare output, **Flushare buffer** | | **Standard Error** | Errori leggibili, Diagnostica, Traceback | Testo semplice | Indirizzare errori qui, **Flushare buffer** | | **Exit Code** | Indicare Successo/Fallimento finale | `0` (successo), `!=0` (fallimento) | Terminare con codice appropriato | Questo approccio usa meccanismi standard e ben compresi, rendendolo robusto e relativamente facile da implementare in diversi linguaggi. Fornisce la struttura necessaria per una comunicazione chiara tra il gestore e i tool. Cosa ne pensi di questa proposta? Possiamo affinarla ulteriormente o iniziare a pensare a come implementare il modulo helper `tool_utils.py` per Python?