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Luca Sacchi Ricciardi
2026-04-21 20:58:43 +02:00
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Documento di Analisi Funzionale
Flusso dei Dati
Trigger: L'utente clicca sul pulsante "Save to Drive" nell'estensione.
Scraping: Il Content Script estrae il testo dal container principale della chat (es. <main> o selettori specifici per provider).
Inference (Core Logic):
Il testo viene passato a un Web Worker per non bloccare la UI.
Il modello LLM esegue un task di "Structuring": identifica i turni di conversazione.
Output: [{role: "user", content: "..."}, {role: "assistant", content: "..."}].
Formatting: Un modulo helper trasforma il JSON in una stringa Markdown, aggiungendo metadati (Data, URL sorgente, Titolo).
Export:
Controllo del token OAuth tramite chrome.identity.
Chiamata POST a https://www.googleapis.com/drive/v3/files.
Mimetype: text/markdown o conversione in Google Doc.
Casi d'Uso Principali
UC1: Archiviazione Sessione di Debug: Lo sviluppatore salva una sessione di coding con ChatGPT per riferimento futuro nel proprio Drive tecnico.
UC2: Creazione di Documentazione: Trasformazione di un brainstorming con Gemini in una bozza di progetto strutturata.
Gestione Errori e Casi Limite
Modello troppo pesante: Se la GPU non è disponibile, fallback su Wasm (CPU) con avviso di latenza all'utente.
Chat molto lunghe: Implementazione di un sistema di "sliding window" per il contesto dell'LLM locale (limite tipico 2k-8k token).
Cambio DOM: Se il modello non identifica blocchi validi, fallback su un parser basato su regole (Regex/CSS) e log dell'errore per aggiornare le specifiche.
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Product Requirements Document (PRD)
Project Name: AI-Chat-to-Drive (Working Title)
Target: Professionisti IT, ricercatori e power user di LLM.
Obiettivi del Prodotto
Privacy First: L'estrazione e la conversione avvengono interamente in locale sul browser dell'utente.
Automazione Documentale: Eliminare il "copia-incolla" manuale verso documenti esterni.
Formattazione Intelligente: Trasformare conversazioni grezze in documenti Markdown ben strutturati (con intestazioni, blocchi codice e grassetti).
Requisiti Funzionali
Rilevamento Contesto: L'estensione deve attivarsi solo su domini specifici (chatgpt.com, gemini.google.com, claude.ai).
Inference Locale: Integrazione di Transformers.js per eseguire un modello (es. SmolLM2-135M) tramite WebGPU.
Parsing Semantico: Il modello deve ricevere il testo della pagina e restituire un JSON strutturato della conversazione.
Integrazione Google Drive: Utilizzo delle API di Google (OAuth2) per creare un file .md o un Google Doc direttamente nella cartella specificata.
Interfaccia Utente: Popup minimale per avviare il processo e selezionare la cartella di destinazione.
Stack Tecnico
Runtime: Chrome Extension Manifest V3.
LLM Engine: Transformers.js v3 (WebGPU/Wasm).
Modello: SmolLM2-135M-Instruct (quantizzato 4-bit).
Auth: Chrome Identity API (OAuth2).
Storage: Google Drive API v3.