ByteRover

• Prima di iniziare qualsiasi attività — esegui brv query per recuperare regole, preferenze e decisioni passate rilevanti prima che il tuo agente tocchi un singolo file.
• Dopo aver implementato una modifica significativa — esegui brv curate per persistere nuovi pattern, scelte architetturali o decisioni, in modo che le sessioni future ereditino quella conoscenza.
• Nei progetti di team — usa la sincronizzazione cloud (brv push / brv pull) affinché ogni agente o sviluppatore condivida la stessa base di conoscenza curata.
• Quando l'agente ha bisogno di richiamare azioni o capacità passate — interroga la memoria memorizzata invece di affidarti alla cronologia della finestra di contesto, che potrebbe essere scivolata fuori portata.

• Le informazioni necessarie sono già presenti nella finestra di contesto corrente — salta brv query per evitare chiamate LLM ridondanti.
• Il fatto è transitorio, specifico per il task, o equivale a conoscenza generale del mondo — non inquinare la knowledge base con dati effimeri usando brv curate.

Tutta la conoscenza viene salvata come file Markdown all'interno di .brv/context-tree/ nella directory del tuo progetto. I file sono completamente leggibili, confrontabili con diff e possono essere inclusi nel controllo di versione insieme al tuo codice.

Il provider ByteRover integrato alimenta brv query e brv curate senza alcuna configurazione aggiuntiva — basta eseguire brv providers connect byterover. Puoi anche sostituirlo con OpenAI, Anthropic, Google o altri provider utilizzando la tua chiave API personale.

brv query sintetizza risposte dal contesto Markdown memorizzato utilizzando un LLM. brv curate categorizza e struttura nuove conoscenze — inclusi i contenuti provenienti da un massimo di 5 file sorgente — e le riscrive nella base di conoscenza.

Ogni esecuzione di brv curate genera una voce nel registro con un ID univoco. Puoi esaminare le curazioni recenti, filtrare per data o stato, oppure ispezionare i dettagli completi delle operazioni sui file per qualsiasi voce precedente utilizzando brv curate view.

Autenticati con una chiave API di ByteRover per caricare e scaricare la tua base di conoscenza in uno spazio cloud condiviso. I team possono organizzare le conoscenze in spazi denominati all'interno dei team, e il passaggio da uno spazio all'altro recupera automaticamente il contesto pertinente.

Nessun dato viene inviato ai server ByteRover a meno che tu non esegua esplicitamente brv push. Tutte le operazioni di query e curate rimangono locali — solo il provider LLM configurato riceve il contesto per l'elaborazione.

Esegui brv query "What are the authentication patterns in this project?" prima che l'agente scriva qualsiasi codice. Le decisioni architetturali precedentemente curate emergono immediatamente, impedendo all'agente di reinventare o contraddire i pattern già stabiliti.

Dopo aver migrato da REST a GraphQL, esegui brv curate "GraphQL is now the API layer; REST endpoints deprecated" -f src/api/schema.ts in modo che ogni futura sessione dell'agente erediti automaticamente quel contesto.

Collega uno spazio cloud condiviso di ByteRover, carica le convenzioni curate (regole di denominazione, fasi di distribuzione, decisioni sullo stile del codice) e lascia che l'agente di ogni membro del team attinga alla stessa base di conoscenze prima di iniziare il lavoro.

Usa brv curate view --since 7d --status completed per esaminare una settimana di curazioni, verificare l'accuratezza e individuare eventuali voci di bassa qualità prima che influenzino il comportamento futuro dell'agente.