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arch3rPro/digestpilot

Um conjunto de ferramentas para agentes de IA que transforma fluxos de informação confiáveis em resumos diários e evidências prontas para pesquisa.

O que é digestpilot?

O DigestPilot é uma skill especializada em monitoramento de versões de software e geração de resumos diários baseados em fontes confiáveis. Ele permite que agentes de IA verifiquem se repositórios, frameworks ou ferramentas monitorados possuem novas versões e avaliem se vale a pena atualizá-las, gerando cartões de atualização acionáveis. A skill suporta múltiplos comandos de execução, incluindo `digestpilot-runtime` e `subscription-research`, e opera com ou sem backend WebUI, adaptando-se a ambientes de agente genéricos. Para cada repositório monitorado, ela compara a versão atual com as releases do GitHub, classifica as atualizações em categorias como 'upgrade-now', 'review', 'watch' ou 'ignore', e produz saída formatada em Markdown para ação humana ou JSON para automação. Não modifica dependências automaticamente, focando em fornecer informações prontas para revisão e decisão do usuário.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentação

Release Watch

Visão Geral

Use esta skill quando o usuário perguntar se software, frameworks, ferramentas ou repositórios monitorados possuem novas versões e se essas versões valem a pena serem atualizadas.

Mantenha este fluxo de trabalho separado da descoberta de tendências públicas. Releases do GitHub são sinais de monitoramento de atualizações, não entradas do Trend Radar.

Seleção de Fluxo de Trabalho

  • Para atualizações de versão de software monitorado, use esta skill.
  • Para cartões de tendências do ecossistema público, use public-trend-radar.
  • Para notícias diárias comuns de RSS assinado, use rss-ai-digest.
  • Para manutenção de qualidade de fontes e registro, use rss-source-curator.
  • Para síntese de pesquisa aprofundada a partir de evidências, use subscription-research-agent.

Comando de Execução

Exemplos usam subscription-research como comando de compatibilidade. Antes de executar comandos, resolva o comando de execução:

  • Quando DIGESTPILOT_BACKEND_URL estiver disponível, ações do produto como atualização de release watch ou monitoramento de upgrades com suporte WebUI podem usar a API de tarefas do Backend primeiro, e depois ler a saída do workspace resultante.
  • Se a API do Backend não estiver disponível, continue usando o fallback do comando de execução local abaixo. Não exija WebUI, nuvem ou um serviço hospedado em ambientes genéricos de agente.
  • Use DIGESTPILOT_RUNTIME_CMD quando o ambiente fornecer um comando de execução personalizado.
  • Use digestpilot-runtime quando ele estiver disponível no PATH.
  • Use subscription-research quando apenas o comando de compatibilidade legado estiver disponível no PATH.
  • A partir de um checkout de repositório sem um comando vinculado, substitua subscription-research por node packages/research-cli/dist/src/cli.js.
  • Execute node scripts/doctor.mjs a partir da raiz do repositório para diagnosticar a configuração do ambiente de execução local.
  • Se nenhum comando de execução estiver disponível, mas este repositório ou pacote de plugin incluir código fonte de execução, execute node scripts/bootstrap-runtime.mjs e depois tente o comando novamente.

Comando Principal

Prepare uma lista de monitoramento:

{
  "repos": [
    {
      "id": "vercel/ai",
      "importance": "high",
      "current_version": "v5.1.0",
      "used_capabilities": ["streaming", "tool-calling"]
    }
  ]
}

Busque releases ao vivo do GitHub e renderize cartões de atualização:

subscription-research release watch \
  --watchlist release-watchlist.json \
  --state release-seen.json \
  --mark-seen \
  --format markdown \
  --output release-watch.md

Por padrão, o ambiente de execução busca releases recentes do GitHub para cada repositório monitorado. Defina GITHUB_TOKEN quando limites mais altos da API do GitHub forem necessários, ou passe --github-token-env NAME para ler uma variável de token diferente.

Para testes offline ou dados exportados, passe um JSON de releases do GitHub preparado:

subscription-research release watch \
  --watchlist release-watchlist.json \
  --github-releases github-releases.json \
  --state release-seen.json \
  --format markdown

O JSON de releases preparado usa esta forma:

{
  "repositories": [
    {
      "repo": "vercel/ai",
      "releases": [
        {
          "tag_name": "v5.1.1",
          "name": "v5.1.1",
          "html_url": "https://github.com/vercel/ai/releases/tag/v5.1.1",
          "published_at": "2026-06-12T00:00:00Z",
          "body": "Notas de lançamento..."
        }
      ]
    }
  ]
}

Orientação de Saída

A saída do Release Watch deve ser uma fila de atualizações, não uma lista de tendências.

Use estas prioridades:

  • upgrade-now: correções de segurança ou correções urgentes que afetam capacidades monitoradas.
  • review: mudanças críticas, atualizações principais ou atualizações que tocam em capacidades monitoradas.
  • watch: pré-lançamentos ou impacto incerto.
  • ignore: lançamentos apenas de manutenção ou apenas de documentação.

A saída em Markdown deve focar em lançamentos acionáveis. O JSON preserva todos os cartões, incluindo lançamentos ignorados, para automação.

Quando current_version estiver presente na lista de monitoramento, o Release Watch adiciona version_delta, upgrade_action e contexto de versão atual. Use isso para distinguir atualizações de patch de atualizações menores e grandes revisões de migração.

Limites

Não modifique dependências do usuário, crie PRs de atualização ou publique notificações automaticamente. Produza cartões de atualização revisáveis e deixe o usuário decidir a próxima ação.

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