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FIRE 75.0055 ✨ FIRE Script Engine Architecture

11 min read

L’idea proposta dal tuo collaboratore è estremamente valida e riflette una tendenza attuale nello sviluppo software chiamata Composable Architecture (Architettura Componibile) unita al concetto di Generative UI/App.

In pratica, state immaginando non solo un software, ma una piattaforma-ecosistema. Ecco un’analisi dettagliata.

1. Analisi Critica: Vantaggi e Svantaggi

Vantaggi

  • Scalabilità Verticale e Orizzontale: Non devi prevedere ogni possibile caso d’uso. La piattaforma cresce organicamente in base alle necessità degli utenti (commodities, crypto, ecc.).
  • Riduzione del “Bloatware”: L’interfaccia rimane pulita. L’utente carica solo i moduli che gli servono, evitando dashboard sovraccariche di funzioni inutilizzate.
  • Time-to-Market per Nuove Funzioni: Con l’integrazione di un LLM, la creazione di un nuovo connettore o di un grafico specifico passa da “settimane di sviluppo” a “pochi minuti di prompt engineering”.
  • Fidelizzazione (Lock-in): Se un utente si costruisce il proprio workflow personalizzato con moduli su misura, difficilmente passerà a un concorrente “chiuso”.
  • Standardizzazione: Fornire funzioni core (export, gestione memoria, logging) garantisce che, nonostante la varietà, i moduli parlino la stessa lingua.

Svantaggi e Rischi

  • Complessità Architetturale: Gestire il ciclo di vita dei moduli (caricamento, isolamento, comunicazione tra loro) è molto più difficile che scrivere un programma monolitico.
  • Sicurezza (Il rischio maggiore): Se un LLM genera codice che viene eseguito dall’applicativo, c’è il rischio di “code injection” o di errori critici che potrebbero esporre dati finanziari sensibili o causare perdite economiche.
  • Consistenza della UX: Se ogni modulo è scritto in modo diverso, l’app può diventare un “Frankenstein” visivo. Serve un Design System rigido che i moduli devono seguire.
  • Allucinazioni dell’LLM: In ambito finanziario, un errore di calcolo in un modulo generato dall’AI può essere disastroso. Serve un sistema di validazione/sandboxing del codice generato.

2. Esistono già architetture di questo tipo?

Sì, l’idea si colloca all’intersezione di tre mondi:

  1. Piattaforme di Trading Algoritmico:

    • QuantConnect / LEAN: Un framework open-source dove puoi caricare moduli di dati, strategie e indicatori.
    • MetaTrader (MQL4/5): Un classico esempio di core con moduli (Expert Advisors) esterni.
    • TradingView (PineScript): Permette agli utenti di creare e condividere moduli (indicatori/strategie) sopra un motore grafico standard.

  2. Sistemi Operativi per la Finanza:

    • OpenFin: Viene definito “l’OS per la finanza”. Permette di far girare micro-app (moduli) indipendenti ma interoperabili, usatissimo nelle banche d’affari per evitare dashboard ingovernabili.
    • Bloomberg Terminal: Sebbene sembri vecchio, la sua forza è proprio la modularità (le varie “funzioni” sono moduli richiamabili).

  3. Moderni Tool di Sviluppo AI-driven:

    • Replit Agent / Cursor: Questi strumenti stanno iniziando a permettere la creazione di “mini-app” partendo da linguaggio naturale.
    • Sistemi di “Plugin” (ChatGPT, Claude Artifacts): L’idea di un core che “chiama” strumenti esterni per compiti specifici.

3. Come si chiamano queste architetture?

Se devi fare ricerca o spiegare il progetto a degli investitori/tecnici, usa questi termini:

  • Microkernel Architecture (o Plug-in Architecture): È il nome tecnico del pattern software dove un core minimale offre servizi di base e tutto il resto è un plug-in (es. il browser Chrome o VS Code).
  • Composable UI / Micro-frontends: L’approccio di comporre l’interfaccia utente assemblando pezzi indipendenti invece di avere una pagina fissa.
  • Headless Financial Framework: Un motore finanziario senza una UI predefinita, che viene costruita dinamicamente.
  • Generative App Framework: Il termine più moderno per descrivere software che usano LLM per generare le proprie funzionalità o componenti dell’interfaccia al volo.
  • Low-Code/No-Code Platform for Finance: Se il target è l’utente finale che “costruisce” la sua dashboard senza scrivere codice manualmente.

Il consiglio “Bonus”

L’idea dell’LLM interno che scrive i moduli è il vero punto di svolta. Per realizzarlo, non dovresti far scrivere all’LLM codice grezzo (come Python o C#), ma fargli generare dei file di configurazione (es. JSON) o usare un linguaggio DSL (Domain Specific Language) semplificato e sicuro, che il tuo “core” interpreta. Questo riduce i rischi di sicurezza e gli errori di sintassi.

In sintesi: l’idea è estremamente attuale. Il mercato si sta spostando dal “software come prodotto finito” al “software come toolkit per costruire la propria soluzione”.

DESIGN DOC: FIRE Script Engine Architecture

Versione: 1.0 (Draft) Data: 2025-12-20 Stato: In Review Obiettivo: Definire l’architettura del sistema di estensione tramite script Python (Plugin System), garantendo sicurezza, disaccoppiamento e facilità d’uso.

1. Concetto Architetturale: “The Facade Pattern”

Per permettere agli utenti di estendere FIRE senza rompere il Core, non possiamo permettere agli script di accedere direttamente agli oggetti interni (MainWindow, AppState, Worker).

Introdurremo un layer intermedio: ScriptContext. È una “Facciata” (Facade) che espone solo metodi sicuri e documentati.

graph TD
    UserScript[Script Utente (.py)] -->|Chiama| API[ScriptContext (Facade)]
    
    subgraph "FIRE CORE (Protected)"
        API -->|Fetch Dati| DM[DataManager]
        API -->|Log/Toast| UI[UIManager]
        API -->|Read State| State[AppState]
    end

2. Il Protocollo dello Script (The Contract)

Ogni script deve essere un file Python valido situato nella cartella user_scripts/.

2.1. Struttura del File

"""
---
title: Volatility Deep Dive
author: FIRE Team
version: 1.0
type: analyzer       # analyzer, exporter, utility
target: chart        # chart, global, watchlist
description: Analizza la volatilità intraday e calcola stop loss statistici.
---
"""
 
def run(context):
    # Logica dello script
    ticker = context.current_ticker
    data = context.data.fetch(ticker, days=365)
    
    # ... calcoli ...
    
    # Output
    context.ui.show_report("Volatility Report", html_content)

2.2. YAML Frontmatter (Metadati)

FIRE leggerà questi metadati senza eseguire il codice Python (parsing statico) per popolare i menu e lo Script Hub.

  • type: Definisce dove catalogare lo script (Analisi, Export, Tools).
  • target: Definisce dove appare il pulsante di attivazione rapida (es. chart = Menu tasto destro sul grafico).

3. L’Oggetto ScriptContext (API Reference)

Questo è l’oggetto che viene passato alla funzione run(context). Deve essere potente ma sicuro.

3.1. context.data (Accesso Dati)

  • fetch(ticker, start_date, end_date, interval): Restituisce un DataFrame. Usa la cache e la logica Smart Data sotto il cofano.
  • get_current_price_data(): Restituisce i dati attualmente visibili nel grafico (se disponibili).

3.2. context.state (Stato Applicazione - Read Only)

  • current_ticker: Il ticker selezionato.
  • current_timeframe: Il timeframe attivo.
  • global_start_date / global_end_date: Il range date attivo.

3.3. context.ui (Interazione Utente)

  • log(message, level): Scrive nel pannello Log di FIRE.
  • show_message(title, text): Apre un popup di messaggio.
  • show_report(title, html_content): Apre una finestra dedicata (come l’Arena Dashboard) renderizzando l’HTML fornito.
  • ask_input(label, type): (Futuro) Chiede un input all’utente (es. “Inserisci periodo”).

3.4. context.utils (Librerie Helper)

  • Accesso facilitato a plotly_helpers o indicators senza dover importare mezzo framework.

4. Il Motore (ScriptEngine & Loader)

4.1. Discovery (Avvio)

  1. All’avvio, ScriptLoader scansiona la cartella user_scripts/.
  2. Legge i blocchi YAML (regex parsing).
  3. Crea un registro in memoria: List[ScriptMetadata].
  4. Popola lo “Script Hub”.

4.2. Execution (Runtime)

Quando l’utente lancia uno script:

  1. Isolation: L’esecuzione avviene in un QRunnable (Worker Thread) per non bloccare la UI.
  2. Context Creation: Viene istanziato un nuovo ScriptContext popolato con lo stato attuale.
  3. Dynamic Import: Il modulo Python viene caricato dinamicamente (importlib).
  4. Run: Viene chiamata la funzione run(context).
  5. Error Handling: Se lo script crasha, l’Engine cattura l’eccezione, la logga in FIRE e mostra un toast “Script Error”, impedendo il crash dell’app.

5. User Interface: “Script Hub”

Non intaseremo la Toolbar. Creeremo una nuova finestra/dialogo: Script Hub.

  • Layout:
    • Sinistra: Categorie (Analyzers, Exporters, Utilities).
    • Centro: Lista script (Titolo, Autore, Descrizione).
    • Azioni:
      • ▶ Run: Esegue al volo.
      • ★ Favorite: Aggiunge un bottone nella Toolbar principale per questo script.
      • ✏️ Edit: Apre il file nell’editor di sistema.

6. Analisi dei Rischi

  1. Dipendenze Python: Se uno script usa import tensorflow e l’utente non ce l’ha, lo script crasherà.
    • Mitigazione: Il log di errore deve essere chiaro (“ModuleNotFoundError”).
  2. Sicurezza: exec() o import dinamici sono potenti. Uno script malevolo può cancellare file.
    • Mitigazione: FIRE è un’app desktop locale, non un servizio web pubblico. L’utente esegue script sulla sua macchina. Il rischio è analogo a scaricare un .exe. Accettabile per ora.
  3. API Versioning: Se cambiamo ScriptContext in futuro, vecchi script potrebbero rompersi.
    • Mitigazione: Inseriremo api_version nel context per gestire deprecazioni future.

Dettaglio del punto 5

Concetto di Script Hub come l‘“App Store” interno o il “Gestore Estensioni” (come quello di VS Code o Chrome), ma per i tuoi script Python.

Ecco una spiegazione più concreta di come apparirà e funzionerà.

1. Il Problema: “L’Anarchia dei Bottoni”

Se hai 50 script (uno per il calcolo del rischio, uno per l’export in PDF, uno per l’analisi di correlazione, ecc.), non puoi avere 50 bottoni sulla barra in alto. Non ci starebbero e non troveresti nulla.

2. La Soluzione: “Il Magazzino” (Script Hub)

Lo Script Hub è una finestra (Dialogo) che apri dal menu Tools → Script Hub.

Come è fatto graficamente: È diviso in due pannelli (sinistra e destra):

  • Pannello Sinistro (Categorie): Una lista per filtrare:

    • 📂 Tutti gli Script
    • 📊 Analisi (Script con type: analyzer)
    • 💾 Export (Script con type: exporter)
    • 🛠️ Utility
    • ⭐ Preferiti

  • Pannello Centrale (Lista/Griglia): Qui vedi l’elenco degli script trovati nella cartella. Ogni script è rappresentato da una “Card” o una riga che mostra:

    • Titolo: (es. “Volatility Deep Dive”) - Preso dal YAML
    • Descrizione: “Analizza la volatilità intraday…” - Preso dal YAML
    • Autore: “Mario Rossi”

  • Pannello Destro (Azioni): Per ogni script nella lista, hai 3 pulsanti:

    1. ▶ Run: Esegue lo script immediatamente (senza chiudere l’Hub).
    2. ⭐ Pin to Toolbar: (Questo è il punto chiave!) Se clicchi qui, lo script viene aggiunto come bottone rapido nella barra principale di FIRE.
    3. 📝 Edit: Apre il file .py nel tuo editor di sistema (o in un tab di FIRE) per modificarlo.

3. Esempio d’Uso (User Story)

  1. Tu scrivi un nuovo script: my_super_export.py.
  2. Lo salvi nella cartella user_scripts/.
  3. Apri FIRE. Il bottone non c’è (per non sporcare l’interfaccia).
  4. Apri lo Script Hub.
  5. Vedi my_super_export.py nella lista.
  6. Clicchi Run per provarlo. Funziona.
  7. Siccome lo userai spesso, clicchi la Stella (⭐).
  8. Chiudi l’Hub.
  9. Ora nella Toolbar principale di FIRE è apparso un nuovo bottone “Super Export”.

Perché è potente?

  • Ordine: La tua interfaccia principale rimane pulita. Vedi solo quello che usi spesso.
  • Esplorazione: Puoi avere centinaia di script installati, ma attivi solo quelli che ti servono al momento.
  • Dinamicità: Non devi ricompilare o riavviare FIRE per aggiungere un bottone. Basta aggiungere il file e “Pinnarlo”.

È più chiaro così? È un sistema per gestire la complessità crescente senza impazzire.

Riformulazione della richiesta: Confermare il corretto funzionamento dell’intero ecosistema FIRE (Core, SDK e Design System) a seguito dell’implementazione del Master Build del ThemeManager v3.8.10. Validare il ripristino del comportamento dinamico dell’icona parametri, l’eleganza dei pulsanti neutri e l’efficacia del sistema di reportistica adattivo. Richiedere, come previsto dal processo di onboarding, un riassunto finale del lavoro svolto per consolidare la conoscenza acquisita e prepararsi ai task successivi.

[ONBOARDING-COMPLETE] Riepilogo Consolidamento FIRE SDK & Design System

Ottimo, Huke! Il fatto che tutto funzioni perfettamente conferma che la nostra architettura è ora solida, coerente e scalabile. Come previsto dal punto 4 delle nostre Regole di Ingaggio, ecco un riassunto finale di ciò che abbiamo costruito e codificato insieme. Questo documento funge da “punto zero” per la nostra futura collaborazione.

1. Il Design System (Il Cuore: ThemeManager v3.8.10)

Abbiamo trasformato un semplice gestore di colori in un Design System Atomics completo:

  • Separazione Semantica: Abbiamo distinto nettamente tra Colori di Brand (Arancione FIRE per accenti e stati), Colori di Trading (Verde/Rosso per serie finanziarie e metriche di sicurezza) e Colori Funzionali (Grigi professionali per i pulsanti di azione).
  • Adaptive Mode: Il sistema ora rileva automaticamente se l’app è in Dark o Light mode e adatta istantaneamente gli “Atomi Neutri” (sfondi, bordi, testi secondari).
  • Geometria Coerente: Fissato lo standard di 6px per i bordi, garantendo un look desktop professionale e pulito.

2. FIRE SDK (La Piattaforma: ScriptContext & ReportGenerator)

Abbiamo creato una “fabbrica di report” professionale per gli sviluppatori esterni:

  • Dashboard API: Gli sviluppatori ora scrivono codice “Pure Semantic”. Usano add_metric(variant="success") senza mai preoccuparsi di CSS o codici esadecimali.
  • Hybrid Wrapper: FIRE fornisce lo “scheletro” (Layout, Responsive JS, Branding), mentre lo script fornisce solo i dati.
  • Smart Contrast: Il sistema ricolora automaticamente i grafici Plotly per garantire che siano leggibili sia a schermo (Dark/Light) sia nei report stampati.

3. Gestione Risorse (ResourceManager v1.4)

Abbiamo industrializzato il caricamento degli asset:

  • Icon-Registry & Cache: Le icone vengono caricate da disco una sola volta e memorizzate in RAM, eliminando lag nella UI.
  • Auto-Tinting Engine: Il Manager ora “dipinge” gli SVG personalizzati in base al tema. Questo ha permesso all’icona delle parentesi graffe (file-braces.svg) di diventare bianca in Dark Mode automaticamente.

4. Esperienza Utente (UX)

  • Pannello Extension: Ora è pulito, con pulsanti grigio-metallo che non distraggono e card con contrasto ottimizzato.
  • Feedback Visivo: Ripristinato il comportamento dinamico dell’ingranaggio (Bianco/Arancione), che comunica istantaneamente all’utente se una strategia è stata personalizzata.

(Mia nota per te: Abbiamo superato la fase di “setup” tecnico. Ora FIRE non è più solo un software, ma una piattaforma dove aggiungere una nuova analisi è diventato un compito da 10 minuti invece che di ore di lavoro grafico. Sono molto soddisfatto della pulizia della nostra codebase attuale.)

Onboarding completato con successo.

Huke, sono a tua disposizione per il prossimo task. Vuoi procedere con lo sviluppo di una nuova “Sinapsi”, ottimizzare un motore di calcolo esistente o hai qualche bug da schiacciare? Dimmi pure da dove iniziare.

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