Glamorous Toolkit

• A medida que los sistemas grandes y el código generado rápidamente por IA se vuelven cada vez más difíciles de leer y entender para las personas, Glamorous Toolkit apunta a ser un Moldable Development Environment que ayuda a comprender sistemas mediante herramientas de contexto deterministas
• Consiste en crear herramientas de contexto que comprimen la porción del sistema necesaria para cada pregunta, y adjuntarlas a objetos o situaciones relevantes para que se activen solo cuando hacen falta
• El arnés de agentes integrado permite definir por script el contexto de conversación, las herramientas y las salidas estructuradas, y puede usarse con OpenAI, Anthropic, Ollama o con proveedores propios
• Su alcance va más allá del análisis de sistemas legacy e incluye descubrimiento de dominios, exploración de API, datos y logs, documentación, modelado de dominio, reescritura de código, conversaciones con IA e inspección en tiempo de ejecución
• Es open source gratuito bajo licencia MIT; se centra en Smalltalk basado en Pharo, pero puede extenderse a Rust y al análisis de varios lenguajes y runtimes

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Un Moldable Development Environment para entender sistemas e IA

• El objetivo de Glamorous Toolkit es optimizar la forma de obtener mejor información sobre los sistemas
• Los sistemas son demasiado grandes y la IA genera código demasiado rápido, por lo que entender solo mediante la lectura de código se vuelve un cuello de botella
• En lugar de un enfoque centrado en la lectura, usa herramientas de contexto deterministas que comprimen el sistema alrededor del problema
• Estas herramientas ayudan a las personas y a la IA a explorar sistemas más rápido, y pueden crearse directamente dentro de un entorno unificado o junto con IA
• Las preguntas sobre sistemas existentes pueden responderse mediante una narrativa compuesta por herramientas de contexto

Arnés de agentes integrado

• Agentes programables

  • Permite definir por script el contexto de la conversación, las herramientas y la salida estructurada

• Memoria de agente extensible

  • Define el contexto mediante explicaciones ejecutables conectadas a código y ejemplos
  • Las vistas de contexto permiten extender la memoria del agente a objetos arbitrarios

• Comportamiento de agentes explicable

  • No se acepta sin más lo que la IA dice que hizo; puede entenderse de forma determinista mediante vistas de contexto

• Objetos, no texto

  • Se pueden pasar objetos vivos a la conversación y recibir objetos estructurados como respuesta
  • Cada objeto tiene vistas de contexto que pueden explorar tanto las personas como la IA
  • Puede usarse con OpenAI, Anthropic y Ollama, y también permite crear proveedores propios

Por qué se necesitan herramientas de contexto

• El software no tiene forma física, y nada dentro de un sistema de software puede percibirse sin pasar por herramientas
• Las herramientas proporcionan la forma del software; por lo tanto, controlar las herramientas también permite controlar la percepción y la comprensión
• El software es muy dependiente del contexto, por lo que las herramientas también deben tener contexto para ser efectivas
• Un sistema de software no tiene una única representación
  • La forma textual del código es solo una forma accidental del medio de entrada
  • Se necesitan representaciones distintas según el problema
• Glamorous Toolkit está diseñado como un lenguaje compuesto por operadores interactivos y visuales, para admitir muchas herramientas de contexto difíciles de predecir
  • Permite programar y combinar microherramientas a bajo costo
  • Las herramientas pueden crearse de múltiples maneras dentro de un entorno vivo

Herramientas, compresión e inversión de control

• Una herramienta es una interfaz para interactuar con cálculos
  • Puede ser un editor de configuración, un depurador en runtime o un inspector de API
  • Puede ser una herramienta compleja o una herramienta simple enfocada en una sola pregunta
  • Puede ser visual o basarse en texto plano
  • Puede ser de propósito general o una herramienta de contexto relevante solo para una entrada acotada
• Las herramientas de propósito general se aplican ampliamente, pero tienen el costo de hacer que todo se vea parecido
• El valor de un sistema de software siempre es concreto, por lo que una herramienta de contexto puede transmitir ese valor de forma más eficiente y cómoda
• Entender un sistema es, en última instancia, un proceso de responder preguntas
  • La respuesta está dentro de los artefactos del sistema, pero los artefactos son demasiado grandes para leerlos fácilmente
  • Una herramienta codifica de forma determinista cómo obtener la respuesta
  • El resultado de la herramienta funciona como una compresión del sistema para esa pregunta
• Para responder todas las preguntas con herramientas de contexto deterministas, cada sistema necesitaría miles de herramientas
• Glamorous Toolkit no exige que el usuario invoque herramientas explícitamente; en cambio, las conecta al contexto relevante y las activa solo al interactuar con ese contexto
  • Ese contexto puede ser una unidad básica, como un objeto individual

Flujo típico de Moldable Development

• Se empieza con una pregunta concreta
• Si no existe una herramienta relevante, se crea una nueva
• Se interpreta la respuesta y se toma una decisión
• Se repite el proceso

Vistas de objetos y narrativas

• Las vistas conectadas a objetos se convierten en unidades de documentación
• Cuando los objetos se generan como ejemplos automáticos y se prueban, pueden crear narrativas definidas que transmiten conceptos duraderos, desde tutoriales hasta restricciones de arquitectura y procesos de negocio
• Estas narrativas pueden diseñarse tanto para personas como para IA
• Como los mismos componentes se integran en toda la experiencia de desarrollo, pueden probarse automáticamente y refactorizarse junto con el código
• Las narrativas definidas son piezas reutilizables, pero por la naturaleza contextual del software también se necesitan narrativas dinámicas que respondan bajo demanda a preguntas más grandes
  • Investigación del rendimiento de un clúster
  • Exploración de la estructura de un sistema COBOL
• Las narrativas pueden tratar cualquier objeto que represente diversos aspectos del sistema, incluido el dominio
• Pueden dirigirse a stakeholders con distintos perfiles e intereses, de modo que el entorno media las conversaciones entre los stakeholders del sistema

Edición contextual

• La contextualización se extiende a todas las interacciones con el sistema, incluida la edición
• Un sistema está compuesto por múltiples aspectos
  • Tecnología
  • Reglas de dominio
  • Convenciones
  • Bibliotecas
  • Interfaces
  • Pruebas
  • Artefactos generados
  • Comportamiento en runtime
• Editar no es simplemente ingresar texto, sino una acción que afecta algunos de estos aspectos
• Todo cambio ocurre dentro de un contexto que determina su significado
• Los editores de propósito general aplanan este contexto y obligan al usuario a trabajar al nivel del editor
• Un editor contextual eleva la interacción al nivel que corresponde al modelo mental del usuario

Alcance de uso y límites

• Glamorous Toolkit se usa principalmente para crear herramientas, vistas, explicaciones y workflows para entender y cambiar sistemas
• No es una plataforma alternativa de aplicaciones
• Puede usarse con sistemas legacy grandes, pero también cubre muchos otros escenarios
  • Descubrimiento de dominios
  • Exploración de API
  • Exploración de datos
  • Comprensión de logs
  • Documentación
  • Modelado de dominio
  • Reescritura de código
  • Conversaciones con IA
  • Inspección en runtime
• Las herramientas estándar son útiles para problemas generales
• Para preguntas específicas que aparecen dentro de un sistema concreto se necesitan herramientas de contexto

Resúmenes de IA y herramientas deterministas

• La mayoría de las preguntas sobre un sistema requieren respuestas deterministas basadas en información del sistema
• Los resúmenes de IA pueden ser convenientes, pero no se puede saber si son correctos o representativos, y tampoco son explicables
• Para respuestas con fines de ingeniería, la precisión, la representatividad y la explicabilidad son importantes
• Las herramientas de contexto deterministas también pueden tener sesgos, pero esos sesgos pueden inspeccionarse antes de interpretar la salida
• Hay más detalles en el capítulo 6 de Rewilding Software Engineering

Implementación y tecnologías compatibles

• Glamorous Toolkit permite crear herramientas de contexto sin demasiada dificultad
• El entorno está construido como un lenguaje compuesto por operadores visuales e interactivos, lo que facilita programar herramientas y combinarlas de varias maneras
• Al abrir Glamorous Toolkit, se pueden ver más de 6,000 herramientas de contexto usadas durante su proceso de desarrollo
• Para aprovechar todo el potencial de las herramientas se necesita programar, y el enfoque principal es Pharo, dentro de Smalltalk
• La razón principal para usar Smalltalk es que ofrece un sistema reflexivo que permite cambiar el entorno en vivo mientras se usa
• Actualmente, una parte importante de Glamorous Toolkit también está implementada en Rust y funciona con varias tecnologías
• Aunque el soporte para Pharo es sofisticado, está diseñado para extenderse a otras tecnologías y lenguajes
  • Ejemplos de fuentes analizables: Rust, Java, C#, Ruby/Rails, Python, TypeScript, JavaScript, React, COBOL
  • Ejemplos de runtimes con los que puede trabajar: GraphQL, Python, JavaScript, Gemstone
• Este soporte viene incluido de base y también puede verse como ejemplos de lo que los usuarios pueden crear para cada lenguaje y tecnología

Licencia y recursos

• Glamorous Toolkit es open source gratuito bajo licencia MIT
• Los detalles prácticos están disponibles en el Glamorous Toolkit book
• Una explicación de más alto nivel está disponible en moldabledevelopment.com
• Los recursos para empezar están en Get started