SXXXXXXX_ProjectUtility/Std_Comunication_between_tool.md

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: --<nome_parametro> "<valore_parametro>" (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: --<nome_parametro> 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 <nome_parametro> 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:

    {"type": "progress", "value": 0.75, "message": "Processing image 3 of 4..."}
    

    (value tra 0.0 e 1.0, message opzionale).
  • Stato/Log:

    {"type": "status", "message": "Connecting to database..."}
    {"type": "log", "level": "info", "message": "Configuration loaded successfully."}
    

    (level potrebbe essere 'debug', 'info', 'warning').
  • Risultato Parziale/Finale:

    {"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?