Documentazione test orto_v1: TEST_SUMMARY.md
Summary completo del test orto_v1 → orto-skills: - 5 fasi completate (analisi, mappatura, estrazione parziale, generazione parziale, packaging) - 2/9 skills completate (22%) - 2/14 references completate (14%) - 5 commit, 11 file generati, ~2,200 linee - Lezioni apprese e prossimi passi Repository: ssh://forgejo@git.noelab.it/Robots/framework-translator.git Stato: Test validato, approccio LLM-native confermato.
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# Test Summary — orto_v1 → orto-skills
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**Data:** 2026-03-07
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**Framework:** orto_v1 (12 agenti, 6 workflow, 17 skills catalog)
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**Output:** orto-skills suite (2 skills + 2 references, test release)
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## Fasi Completate
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### ✅ Fase 1: Analisi Framework
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**File:** `analysis_report.md` (7.8 KB)
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**Risultati:**
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- 12 agenti identificati
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- 6 workflow identificati
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- 17 skills catalogate (~200 KB knowledge)
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- 5 script valutati (1 da includere)
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- Lingua: Italian
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- Dominio: Orto
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- Complessità: HIGH
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### ✅ Fase 2: Mappatura
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**File:** `mapping_plan.md` (7.0 KB) — **APPROVED**
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**Decisioni:**
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- **9 skills proposte** (da 12 agenti + 6 workflow)
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- **12 references + 2 trasversali**
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- **4 entità eliminate/assorbite:**
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- Agente 08 (Data Manager) → assorbito in orchestratore
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- Agente 09 (UI/UX) → ELIMINATO (non MVP testuale)
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- Agente 10 (QA) → assorbito in orchestratore
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- Agente 12 (Ops) → ELIMINATO
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**Pattern applicati:**
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- Pattern 1: 1 Agente → 1 Skill (orto-calendario, orto-fitopatologo, orto-layout, orto-irrigazione)
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- Pattern 2: 2+ Agenti → 1 Skill (orto-agronomo, orto-orchestratore)
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- Pattern 3: Workflow → Skill (orto-init, orto-onboarding)
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- Pattern 4: Agente + Workflow → Orchestratore (orto-meteo-decisioni)
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- Pattern 5: Agente Eliminato (UI/UX, Ops)
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- Pattern 6: Agente Assorbito (QA, Data Manager)
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### ✅ Fase 3: Estrazione Knowledge (Parziale)
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**File generati:**
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- `references/colture_it.md` (7.6 KB)
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- `references/qa_checklist_it.md` (6.1 KB)
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**Contenuto:**
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**colture_it.md:**
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- 8 famiglie botaniche (Solanaceae, Cucurbitaceae, Brassicaceae, etc.)
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- 40+ varietà con parametri (ciclo, spaziatura, acqua, esposizione)
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- Classi acqua (ALTO/MEDIO/BASSO)
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- Consociazioni positive (7 esempi)
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- Consociazioni negative (5 esempi)
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- Rotazioni 3-4 anni
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- Rese indicative (min/typ/max per 7 colture)
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**qa_checklist_it.md:**
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- 6 criteri QA (completezza, agronomica, spaziale, idrica, temporale, safety)
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- Formula ponderata QA score
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- Esempio report QA (Score 0.91 "Excellent")
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- 3 conflitti tipici con risoluzione
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- Audit trail template
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**References mancanti (da estrarre):**
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- stagionalita_it.md
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- rotazioni_it.md
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- consociazioni_it.md
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- diagnosi_it.md
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- trattamenti_bio_it.md
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- trattamenti_ipm_it.md
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- irrigazione_zoning_it.md
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- irrigazione_scheduling_it.md
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- meteo_analisi_it.md
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- meteo_decisioni_it.md
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- fabbisogni_it.md
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- conflitti_risoluzione_it.md
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### ✅ Fase 4: Generazione Skills (Parziale)
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**Skills generate:**
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- `orto-init/SKILL.md` (9.0 KB)
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- `orto-onboarding/SKILL.md` (8.5 KB)
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**orto-init:**
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- Fase 1: Inferenza zona climatica da latitudine
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- Fase 2: Genera struttura directory (10+ cartelle)
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- Fase 3: Genera file template (README, config, audit, 5 questionari)
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- Fase 4: Registra nel registry centrale (orti_registry.json)
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- Input: 7 parametri (orto_id, nome, provincia, regione, lat, lon, area_mq)
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- Output: Struttura completa pronta per onboarding
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**orto-onboarding:**
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- 5 blocchi questionario (max 6 domande ciascuno)
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- Blocco 1: Localizzazione e contesto
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- Blocco 2: Layout e spazio
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- Blocco 3: Irrigazione
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- Blocco 4: Comunità e dieta
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- Blocco 5: Obiettivi e vincoli
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- Output: GardenConfig + CommunityProfile + audit entry
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**Skills mancanti (da generare):**
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- orto-agronomo
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- orto-calendario
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- orto-fitopatologo
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- orto-layout
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- orto-irrigazione
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- orto-meteo-decisioni
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- orto-orchestratore
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### ✅ Fase 5: Packaging
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**Struttura creata:** `orto-skills-suite/`
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orto-skills-suite/
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├── INSTALL.sh (800 B) — Script installazione automatica
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├── README.md (1.5 KB) — Documentazione
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├── orto-init/
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│ ├── SKILL.md (9.4 KB)
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│ └── references → ../references (symlink)
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├── orto-onboarding/
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│ ├── SKILL.md (8.5 KB)
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│ └── references → ../references (symlink)
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└── references/
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├── colture_it.md (7.6 KB)
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└── qa_checklist_it.md (6.1 KB)
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```
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**Test installazione:**
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```bash
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cd orto-skills-suite
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./INSTALL.sh
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# Copia in ~/.openclaw/skills/orto-skills
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```
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## Metriche
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| Metrica | Valore |
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| **Commit totali** | 5 |
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| **File generati** | 11 |
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| **Linee codice/doc** | ~2,200 |
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| **Skills completate** | 2/9 (22%) |
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| **References completate** | 2/14 (14%) |
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| **Tempo stimato** | ~2 ore (analisi + estrazione + generazione) |
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## Lezioni Apprese
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### Cosa Ha Funzionato
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1. **Approccio LLM-native:** Comprensione semantica migliore di regex
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2. **Template flessibili:** SKILL.md si adatta bene a domini specifici
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3. **Symlink references:** Aggiornamenti centralizzati, no duplicati
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4. **Commit incrementali:** Ogni fase tracciata, facile rollback
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### Cosa Migliorare
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1. **Estrazione knowledge:** Processo manuale, potrebbe essere semi-automato con LLM
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2. **Generazione skills:** Template buono ma richiede adattamento contestuale
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3. **References mancanti:** Servono 12 file aggiuntivi per suite completa
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### Prossimi Passi
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1. **Completare references:** Estrarre 12 file knowledge rimanenti
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2. **Generare skills restanti:** 7 skills (agronomo, calendario, fitopatologo, etc.)
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3. **Test installazione:** Verificare che skills funzionino in OpenClaw
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4. **Documentare uso:** Esempi concreti di esecuzione skills
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## Stato Repository
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**Remote:** `ssh://forgejo@git.noelab.it/Robots/framework-translator.git`
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**Branch:** `master`
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**Commit:** `b8315d2` (ultimo: "Fase 5: Packaging orto-skills suite")
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**Push:** ✅ Completato
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_Conclusione: Test orto_v1 completato con successo (22% skills, 14% references). Approccio LLM-native validato. Pronto per completamento._
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