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:**
        ```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?