melhorias na ia
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workflows/aprimorar-IA.global.md
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@ -0,0 +1,285 @@
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type: workflow
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name: aprimorar-IA
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description: Dois comandos para extrair conhecimento das conversas e aplicá-lo nas estruturas do ecossistema de agentes
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scope: global
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updatedAt: "2026-07-01"
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# Workflow: Aprimorar IA Global
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## 🎯 Visão Geral
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Este workflow opera em **duas fases independentes**, cada uma com um comando próprio:
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| Comando | Fase | O que faz |
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|---------|------|-----------|
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| `aprimorar-ia-global` | **Captura** | Lê a conversa, extrai conhecimento e registra na Memória Corporativa |
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| `aplicar-aprimorar-ia-global` | **Aplicação** | Lê a Memória Corporativa e atualiza as estruturas do ecossistema (rules, workflows, skills, agent.json) |
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As fases são **intencionalmente desacopladas**: a captura pode ocorrer em qualquer conversa; a aplicação pode ser executada depois, inclusive em sessão separada.
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## FASE 1 — `aprimorar-ia-global`
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### Objetivo
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Varrer a conversa atual, identificar conhecimento útil e registrá-lo na Memória Azteca (`https://memoria-ia.idz.one`) sem modificar nenhum arquivo do ecossistema.
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### Quando executar
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- Ao final de qualquer conversa em que houve:
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- Decisões arquiteturais ou técnicas novas
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- Padrões definidos ou alterados
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- Bugs encontrados e resolvidos
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- Regras de negócio descobertas
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- Qualquer conhecimento que beneficiaria sessões futuras
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### Passo 1 — Analisar a conversa
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Ler integralmente o histórico da conversa atual e identificar cada item de conhecimento extraível:
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```
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Para cada item descoberto, classificar:
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- É uma DECISÃO arquitetural? → categoria: decisoes, tipo: adr
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- É um PADRÃO técnico? → categoria: tecnologias, tipo: referencia
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- É uma SOLUÇÃO de problema? → categoria: solucao-problemas, tipo: solucao-problemas
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||||
- É uma REGRA DE NEGÓCIO? → categoria: regras-negocio, tipo: referencia
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||||
- É info de MÓDULO/CONTEXTO? → categoria: modulos, tipo: referencia
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```
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### Passo 2 — Buscar duplicatas antes de registrar
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Para cada item identificado, verificar se já existe na memória:
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```bash
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curl -s -X POST "https://memoria-ia.idz.one/api/busca/rapida" \
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-H 'Content-Type: application/json' \
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||||
-H "CHAVE: banana" \
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||||
-d '{"termo": "PALAVRAS_CHAVE_DO_ITEM"}' | jq '.items[].titulo'
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```
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- Se existir: **editar** (`/api/memorias/editar`) em vez de criar novo
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- Se não existir: **criar** novo registro
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### Passo 3 — Registrar na Memória Corporativa
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```bash
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curl -s -X POST "https://memoria-ia.idz.one/api/memorias/criar" \
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||||
-H 'Content-Type: application/json' \
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||||
-H "CHAVE: banana" \
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||||
-d '{
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||||
"titulo": "Título claro e pesquisável",
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||||
"conteudo": "Descrição detalhada com contexto, decisão e motivo",
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||||
"resumo": "Síntese de 10-500 chars — alimenta a busca vetorial",
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||||
"categoria": "CATEGORIA_ADEQUADA",
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||||
"tipo": "TIPO_ADEQUADO",
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||||
"tags": ["aprimorar-ia", "tag-adicional"],
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||||
"contexto": "Nome do módulo ou projeto",
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||||
"criado_por": "@ag-agente"
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||||
}' | jq '{codigo: .codigo, titulo: .titulo}'
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```
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> **`resumo` é obrigatório** — sem ele a API retorna erro 400.
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>
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> **`aprimorar-ia` é a tag padrão** — toda memória registrada por este workflow DEVE incluí-la. Ela é o identificador que permite à Fase 2 recuperar exatamente esses registros.
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### Passo 4 — Criar vínculos (quando aplicável)
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Se o item registrado está relacionado a memórias já existentes:
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```bash
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curl -s -X POST "https://memoria-ia.idz.one/api/vinculos/criar" \
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||||
-H 'Content-Type: application/json' \
|
||||
-H "CHAVE: banana" \
|
||||
-d '{
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||||
"codigo_memoria_a": NOVO_ID,
|
||||
"codigo_memoria_b": EXISTENTE_ID,
|
||||
"relacao": "{mem:NOVO_ID} expande o padrão de {mem:EXISTENTE_ID}",
|
||||
"criado_por": "@ag-agente"
|
||||
}'
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```
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### Checklist da Fase 1
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- [ ] Conversa lida integralmente
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- [ ] Todos os itens de conhecimento identificados e classificados
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- [ ] Duplicatas verificadas antes de criar
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- [ ] `resumo` preenchido em todos os registros
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||||
- [ ] Vínculos criados entre memórias relacionadas
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||||
- [ ] Nenhum código-fonte, log ou dado sensível foi registrado
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## FASE 2 — `aplicar-aprimorar-ia-global`
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### Objetivo
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Ler os registros recentes da Memória Corporativa e traduzir o conhecimento acumulado em mudanças concretas nas estruturas do ecossistema: `global/rules/`, `global/workflows/`, `global/skills/`, `agents/*/persona`, `agents/*/agent.json`.
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### Quando executar
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- Quando houver registros na memória que ainda não foram aplicados ao ecossistema
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- Após um conjunto de conversas de aprendizado (`aprimorar-ia-global`) acumular massa crítica
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- Antes de atualizar projetos que usam o ecossistema como submodulo
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### Passo 1 — Consultar registros relevantes da memória
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A tag `aprimorar-ia` é o filtro primário — recupera exatamente os registros capturados pela Fase 1:
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```bash
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||||
# Buscar todos os registros pendentes de aplicação (tag aprimorar-ia, sem tag aplicado-no-ecossistema)
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curl -s -X POST "https://memoria-ia.idz.one/api/memorias/listar" \
|
||||
-H 'Content-Type: application/json' \
|
||||
-H "CHAVE: banana" \
|
||||
-d '{"tags": ["aprimorar-ia"], "limite": 50}' | jq '.items[] | {codigo, titulo, resumo, tags}'
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```
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||||
Se precisar filtrar por categoria específica:
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```bash
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||||
# Apenas decisões arquiteturais ainda não aplicadas
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||||
curl -s -X POST "https://memoria-ia.idz.one/api/memorias/listar" \
|
||||
-H 'Content-Type: application/json' \
|
||||
-H "CHAVE: banana" \
|
||||
-d '{"tags": ["aprimorar-ia"], "categoria": "decisoes", "limite": 20}' | jq '.items[] | {codigo, titulo, resumo}'
|
||||
```
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||||
> Registros com a tag `aplicado-no-ecossistema` já foram processados e podem ser ignorados.
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### Passo 2 — Classificar cada item pelo tipo de mudança
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Para cada registro da memória, determinar o impacto:
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```
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ITEM DA MEMÓRIA → AÇÃO NO ECOSSISTEMA
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─────────────────────────────────────────────────────────────────
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Convenção que agentes DEVEM respeitar sempre → CRIAR/ATUALIZAR rule em global/rules/
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Processo repetível com etapas definidas → CRIAR/ATUALIZAR workflow em global/workflows/
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Guia operacional complexo e reutilizável → CRIAR/ATUALIZAR skill em global/skills/
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Escopo ou comportamento de um agente → ATUALIZAR persona do agente em agents/*/persona
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||||
Padrão novo sem impacto em artefatos → Nenhuma ação (permanece só na memória)
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```
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### Passo 3 — Aplicar mudanças nos artefatos
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#### Criar ou atualizar uma rule global
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Arquivo em `global/rules/<nome-em-kebab-case>`:
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```markdown
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type: rule
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name: nome-da-rule
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description: O que a rule faz em uma linha
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scope: global
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||||
trigger: always_on | context_match | file_match
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||||
priority: alta | normal
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||||
updatedAt: "AAAA-MM-DD"
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# Regra: Nome
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## Contexto
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Quando se aplica.
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## Regra
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Definição objetiva e obrigatória.
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## Exemplos
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✅ Correto
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❌ Incorreto
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## Impacto
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Problema que evita.
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## Referências
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- Memória: https://memoria-ia.idz.one (código: MEM_ID)
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```
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||||
#### Criar ou atualizar um workflow global
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Arquivo em `global/workflows/<nome>.global.md`.
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#### Criar ou atualizar uma skill global
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Arquivo em `global/skills/<nome>/SKILL` (sem extensão).
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### Passo 4 — Regenerar os `agent.json`
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Após qualquer mudança em `global/rules/` ou personas:
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```bash
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# No repositório raiz do ecossistema
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sh adaptadores/antigravity/gerar-agent-json.sh
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# Para um agente específico
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sh adaptadores/antigravity/gerar-agent-json.sh ag-back
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```
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### Passo 5 — Verificar consistência
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```bash
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# Nenhum arquivo acima de 250 linhas
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sh verificar-linhas.sh
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# Regenerar manifesto
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sh gerar-manifesto.sh
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```
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### Passo 6 — Sinalizar memórias aplicadas (opcional, recomendado)
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||||
Registrar que o item foi incorporado ao ecossistema:
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||||
```bash
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||||
curl -s -X POST "https://memoria-ia.idz.one/api/memorias/editar" \
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||||
-H 'Content-Type: application/json' \
|
||||
-H "CHAVE: banana" \
|
||||
-d '{
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||||
"codigo": "CODIGO_DA_MEMORIA",
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||||
"tags": ["aplicado-no-ecossistema"],
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||||
"atualizado_por": "@ag-agente"
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}'
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```
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### Checklist da Fase 2
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- [ ] Memória consultada e registros relevantes identificados
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- [ ] Cada item classificado pelo tipo de mudança (rule/workflow/skill/persona)
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- [ ] Artefatos criados ou atualizados com frontmatter correto
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- [ ] Nenhuma duplicação entre `global/` e `agents/*/`
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- [ ] Referências cruzadas apontam para caminhos válidos (sem extensão)
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||||
- [ ] `agent.json` regenerados após mudanças em rules ou personas
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||||
- [ ] `manifesto.json` regerado via `sh gerar-manifesto.sh`
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||||
- [ ] Memórias aplicadas sinalizadas com tag `aplicado-no-ecossistema`
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||||
- [ ] Alterações informadas ao usuário para commit
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## Tipos de Artefatos — Referência Rápida
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| Artefato | Local | Responsabilidade |
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|----------|-------|------------------|
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| **Rule** | `global/rules/<nome>` | Restrições que agentes **devem respeitar sempre** |
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| **Workflow** | `global/workflows/<nome>.global.md` | Processos sequenciais acionados por comando |
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||||
| **Skill** | `global/skills/<nome>/SKILL` | Guias operacionais completos e reutilizáveis |
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||||
| **Persona** | `agents/<nome>/persona` | Identidade, escopo e comportamento do agente |
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||||
| **agent.json** | `agents/<nome>/agent.json` | Compilado: persona + rules globais + rules locais |
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### Regra de escolha
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- Se é uma **restrição** que vale sempre → **Rule**
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- Se é um **processo com etapas** que o usuário aciona → **Workflow**
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- Se é um **guia operacional** com templates e checklist → **Skill**
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||||
- Se é **comportamento ou escopo de um agente** → **Persona**
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## Referências
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- Skill: `global/skills/memoria-persistente/SKILL` (API completa da Memória Azteca)
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- Rule: `global/rules/usar-memoria-persistente`
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- Rule: `global/rules/autonomia-agente`
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||||
- Script: `adaptadores/antigravity/gerar-agent-json.sh`
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||||
- Script: `gerar-manifesto.sh`
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