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- SKILL.md: Istruzioni complete per LLM (Fasi 1-5) - references/mapping_patterns.md: 13 pattern di trasformazione - references/skill_template.md: Template standardizzato SKILL.md - scripts/: 3 script meccanici bash (scan, structure, packaging) - PIANO_SVILUPPO.md: Piano di sviluppo originale (documentazione) Approccio: LLM-native con script minimali per operazioni meccaniche. Token usage stimato: ~35-65K per framework. Vantaggi: comprensione semantica, adattabilità, manutenzione semplice.
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# Scripts — Framework Translator (LLM-Native)
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Script **meccanici** per supporto operativo al processo LLM.
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## Panoramica
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Questi script **NON fanno analisi semantica** — solo operazioni meccaniche:
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- Listare file
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- Creare directory
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- Creare symlink
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- Generare file template (INSTALL.sh, README.md)
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**Tutta l'analisi e generazione è fatta da LLM** leggendo `SKILL.md`.
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## Script Disponibili
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### `01_scan_files.sh` — Scansione Framework
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**Scopo:** Lista file markdown e struttura directory del framework.
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**Input:**
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- Percorso framework
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**Output:**
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- Lista directory
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- Lista file markdown
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- Lista script
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- Cartelle chiave identificate
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**Utilizzo:**
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```bash
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./scripts/01_scan_files.sh /path/to/framework
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```
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**Output esempio:**
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```
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📂 Scansione framework: /path/to/orto_v1
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### STRUTTURA DIRECTORY
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/path/to/orto_v1
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/path/to/orto_v1/docs
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/path/to/orto_v1/docs/agents
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/path/to/orto_v1/docs/workflows
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...
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### FILE MARKDOWN (47 totali)
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/path/to/orto_v1/README.md
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/path/to/orto_v1/docs/agents/00_agent_index.md
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/path/to/orto_v1/docs/agents/01_orchestratore.md
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...
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### CARTELLE CHIAVE IDENTIFICATE
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✓ agents: /path/to/orto_v1/docs/agents
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✓ workflows: /path/to/orto_v1/docs/workflows
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✓ knowledge: /path/to/orto_v1/docs/knowledge
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✓ scripts: /path/to/orto_v1/scripts
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```
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**Per LLM:** Usa questo output come contesto per Fase 1 (analisi framework).
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### `02_create_structure.sh` — Crea Struttura Distribuzione
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**Scopo:** Organizza skills e references in struttura finale, crea symlink.
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**Input:**
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- Nome framework (es. `orto-skills`)
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- Directory sorgente (con skills e references generate)
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**Output:**
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- Directory `<framework>-suite/` organizzata
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- Symlink `references/` in ogni skill
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**Utilizzo:**
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```bash
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./scripts/02_create_structure.sh orto-skills ./output/
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```
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**Output esempio:**
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```
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📦 Creazione struttura distribuzione: orto-skills-suite
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### Spostamento skills...
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✓ Skill: orto-init
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✓ Skill: orto-agronomo
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✓ Skill: orto-calendario
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### Spostamento references...
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✓ References directory
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### Creazione symlink references...
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✓ Symlink: orto-init/references → ../references
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✓ Symlink: orto-agronomo/references → ../references
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✓ Symlink: orto-calendario/references → ../references
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✅ Struttura creata: orto-skills-suite
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```
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**Per LLM:** Esegui dopo Fase 4 (generazione skills completata).
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### `03_generate_packaging.sh` — Genera Packaging
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**Scopo:** Genera `INSTALL.sh` e `README.md` per distribuzione.
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**Input:**
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- Directory distribuzione (`<framework>-suite/`)
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**Output:**
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- `INSTALL.sh` (script installazione automatica)
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- `README.md` (documentazione con lista skills)
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**Utilizzo:**
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```bash
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./scripts/03_generate_packaging.sh ./orto-skills-suite
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```
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**Output esempio:**
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```
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📦 Generazione packaging per: ./orto-skills-suite
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### Generazione INSTALL.sh...
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✓ INSTALL.sh generato
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### Generazione README.md...
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✓ README.md generato
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✅ Packaging completato
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File generati:
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-rwxr-xr-x INSTALL.sh
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-rw-r--r-- README.md
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```
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**Per LLM:** Esegui come ultimo step (Fase 5).
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## Workflow Completo (LLM + Script)
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```bash
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# FASE 1-4: LLM (leggi SKILL.md, esegui analisi e generazione)
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# ... LLM lavora su analysis_report.md, mapping_plan.md, references/, skills/ ...
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# FASE 5: Script meccanici
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# 1. Scansione iniziale (opzionale, per contesto)
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./scripts/01_scan_files.sh /path/to/framework > ./output/scan_results.txt
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# 2. Crea struttura distribuzione (dopo Fase 4)
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./scripts/02_create_structure.sh orto-skills ./output/
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# 3. Genera packaging (dopo step 2)
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./scripts/03_generate_packaging.sh ./orto-skills-suite
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```
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## Differenze vs. Approccio Python (Archiviato)
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| Aspetto | Script Python (archiviati) | Script Bash (attuali) |
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| **Analisi semantica** | Sì (regex, euristico) | No (solo meccanico) |
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| **Generazione contenuto** | Sì (template rigido) | No (fatto da LLM) |
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| **Linee di codice** | ~2,000 | ~150 |
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| **Manutenzione** | Complessa (test, debug) | Semplice (solo I/O) |
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| **Flessibilità** | Bassa (formati fissi) | Alta (LLM si adatta) |
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| **Token usage** | 0 | ~35-65K per framework |
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## Script Archiviati (Python)
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Gli script Python originali sono archiviati in:
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scripts-archive/
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├── analyze_framework.py # Fase 1 (parsing automatico)
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├── map_entities.py # Fase 2 (mappatura euristica)
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├── extract_knowledge.py # Fase 3 (estrazione keyword)
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└── generate_skill.py # Fase 4 (template rigido)
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```
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**Perché archiviati:** Troppo complessi, fragili, output generico. L'approccio LLM-native è più flessibile e produce output di qualità superiore.
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**Quando usarli:** Solo come riferimento o se vuoi sperimentare approccio ibrido.
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## Note Tecniche
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### Bash vs. Python
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**Bash scelto perché:**
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- Script <100 linee (semplici)
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- Solo I/O e operazioni file
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- Nessuna logica complessa
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- Ubiquo (tutti i sistemi Unix)
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**Python non necessario perché:**
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- LLM fa analisi/generazione
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- Script sono solo "colla" meccanica
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### Compatibilità
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Testato su:
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- Linux (Ubuntu/Debian)
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- macOS
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- Windows (WSL, Git Bash)
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### Permessi
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Assicura che gli script siano eseguibili:
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```bash
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chmod +x scripts/*.sh
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```
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_Aggiornato: 2026-03-07 | Versione: 2.0 (LLM-Native)_
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