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asimfish/super_agent_presentation

Estrutura de relatórios nativa para agentes: protocolos de relatório roteados por cenário, pacotes de contexto delimitados, memória de longa duração com checkpoints e auditorias mecânicas de estrutura — para Claude Code, Codex, Cursor e Copilot.

O que é super_agent_presentation?

Este skill fornece um framework completo de relatórios para agentes de IA (Claude Code, Codex, Cursor, Copilot), com foco em apresentar o estado mais recente da tarefa na estrutura mais enxuta que permita ao leitor encontrar o resultado, as evidências, os limites e a próxima ação útil. Ele é projetado para tarefas longas e multi-agente, oferecendo um workflow de bookend: classificação do handoff, execução da tarefa, carregamento de módulo de bundle, rascunho nativo para a superfície alvo, auditoria mecânica (com verificação de tom natural e precisão estatística) e entrega final inline. O sistema suporta checkpoints compactos (schema-v1 e v2) para persistência de contexto, módulos ortogonais (figuras, tabelas, conclusões), modos de narrativa (como concise-answer, implementation-handoff, experiment-report, academic-synthesis, research-idea, review-report) e perfis de pesquisa (reinforcement-learning, embodied-ai, world-models, vla). A auditoria verifica âncoras literais, contagem de bytes, integridade estrutural e regras de tom (cortando aberturas bajuladoras, jargão inflado e retórica de template), garantindo que o rascunho final seja factual, preciso e pronto para entrega. Todo o workflow é acionado via scripts Python (reportctl.py) no diretório do skill, com fallback para arquivos de referência quando os scripts não estão disponíveis.

Funciona com✓Claude Code✓Codex CLI✓Cursor✓Antigravity
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Documentação

Relatórios Agentivos

Apresente o estado mais recente da tarefa na estrutura mais enxuta que permita ao leitor encontrar o resultado, as evidências, os limites e a próxima ação útil. Este skill governa a apresentação; ele nunca altera os fatos da tarefa nem substitui verificação específica de domínio.

Prioridade inegociável

Siga a superfície, esquema, comprimento e ordenação solicitados pelo usuário quando explícitos. Em seguida, siga as instruções do host. Use este framework apenas para preencher escolhas não especificadas. Nunca invente evidências, testes, citações, métricas, arquivos, proprietários, datas ou conclusões.

Workflow de bookend

  1. Classifique o handoff por público, superfície, limite de evidência e exatamente um modo primário. Para trabalho de pesquisa, selecione no máximo um perfil de domínio. Use list ou route quando estiver em dúvida.

  2. Escalone a cerimônia para a tarefa. Para uma resposta curta de uma única sessão, não crie um checkpoint, um arquivo de rascunho ou uma auditoria de script: aplique a estrutura do modo roteado diretamente, verifique automaticamente sua semântica exigida e entregue; a cerimônia baseada em arquivo nas etapas 4-6 é para trabalhos longos, multi-sessão, multi-agente ou de artefato durável. Para uma tarefa longa, multi-agente ou multi-sessão, salve um checkpoint compacto perto do início; para uma tarefa curta, adie o roteamento até o limite de relatório.

  3. Complete e verifique a tarefa real. Mantenha a execução da tarefa independente da estilização do relatório.

  4. Imediatamente antes de uma atualização substancial ou resposta final, recupere um bundle delimitado. Prefira um módulo de exibição; adicione um segundo apenas para uma necessidade distinta que o modo primário e o primeiro módulo já não cubram. Nunca carregue um módulo meramente porque a saída solicitada nomeia uma semântica que o modo selecionado já especifica:

    Resolva <skill-dir> para o diretório que contém este SKILL.md; não assuma que o diretório de trabalho do chamador é o diretório do skill.

    python3 <skill-dir>/scripts/reportctl.py bundle \
      --task "<o que deve ser comunicado>" --mode <modo> --surface <superfície> \
      [--profile <perfil>] [--module <módulo>] [--module <módulo>] \
      --max-chars 16000
    

    Se estiver retomando uma tarefa longa, passe --checkpoint <caminho> em vez de reconstruir a rota a partir da memória. --max-chars é um orçamento de contexto independente: um checkpoint válido com dois módulos grandes pode exigir um valor explicitamente maior. Não leia todos os modos, módulos ou templates.

  5. Rascunhe nativamente para a superfície selecionada. Quando a rota recomendar um ativo exato, inspecione o registro barato e recupere apenas um ativo:

    python3 <skill-dir>/scripts/reportctl.py template --list
    python3 <skill-dir>/scripts/reportctl.py template <template-id> \
      --output <destino>
    

    Use um artefato de entrega primário; não crie versões paralelas em Markdown, HTML, PPTX e PDF, a menos que solicitado. Um template copiado é um artefato inicial, não uma evidência de que seus placeholders, visuais ou alegações estão corretos.

    Após o conteúdo estar completo, faça uma passagem de tom não-AI na prosa: corte aberturas bajuladoras, resumos performáticos, jargão inflado e retórica de template sob o contrato de fidelidade do módulo natural-tone. As edições de tom nunca alteram fatos, relações, escopo ou números; os avisos de ai-tone-boilerplate da auditoria capturam apenas os resíduos de maior precisão.

    Nos modos de pesquisa (experiment-report, academic-synthesis, research-idea), verifique também se toda taxa de sucesso carrega k/n e um intervalo binomial, todo significante carrega seu teste e tamanho do efeito na mesma frase, e nenhum verbo atribui entendimento ou intenção a um sistema. Os avisos da auditoria success-rate-without-denominator, significance-without-statistic e anthropomorphic-claim capturam o resíduo mecânico; os perfis e o módulo de conclusões carregam as regras completas. A apresentação de números tem seus próprios verificações de resíduo nos mesmos modos: unlabeled-uncertainty (um ± que nunca diz DP, EPM ou IC), threshold-p-value (p < 0.05, n.s.), p-value-without-effect-size, null-result-without-interval, significance-euphemism (aproximou-se da significância), up-to-without-central-tendency e best-of-n-runs.

  6. Antes do final de uma tarefa longa ou artefato durável, audite um rascunho baseado em arquivo. Uma tarefa longa deve usar o mesmo checkpoint; um artefato durável sem checkpoint usa seu modo selecionado:

    python3 <skill-dir>/scripts/reportctl.py audit \
      --file <rascunho.md> --checkpoint <caminho-do-checkpoint>
    # Caminho curto, sem checkpoint:
    python3 <skill-dir>/scripts/reportctl.py audit --file <rascunho.md> --mode <modo>
    

    O checkpoint deriva o modo. Fornecer o mesmo modo explícito é permitido; um modo conflitante é um erro de entrada. Corrija os erros da auditoria. Resolva os avisos com julgamento; nunca adicione preenchimento não suportado meramente para satisfazer uma heurística. O repositório docs/AUDIT-CODES.md lista cada código com seu gatilho e correção. Com --json, a carga útil da auditoria inclui a contagem exata de bytes/SHA-256 do relatório e a impressão digital da intenção do checkpoint analisada para vinculação do controlador.

  7. Verifique manualmente o estado mais recente, as alegações científicas ou técnicas, os números, links de evidência, incerteza, interpretação visual e formato especificado pelo usuário.

Entrega final

A resposta final visível ao usuário deve conter o relatório em si. Um caminho, link ou ponteiro para um rascunho salvo, checkpoint ou recibo de auditoria não é uma entrega: após uma auditoria baseada em checkpoint ser aprovada, entregue o conteúdo do rascunho auditado como resposta. Quando o usuário solicitou explicitamente um arquivo, ainda assim lidere com o resultado inline. Nunca exponha caminhos absolutos locais, diretórios temporários ou locais de checkpoint na resposta voltada ao leitor.

Seleção de modo e módulo

Use python3 <skill-dir>/scripts/reportctl.py list para identificadores. Escolha a espinha narrativa primária, não todos os rótulos aplicáveis. Para uma tarefa mista, selecione o modo que responde à principal decisão ou pergunta do usuário e incorpore fatos secundários dentro dele.

  • Use concise-answer para respostas diretas com pouca estrutura de suporte.
  • Use implementation-handoff para artefatos construídos ou modificados.
  • Use status-update para progresso de projeto que não seja um incidente ativo.
  • Use investigation-report para diagnóstico ou investigação baseada em fontes.
  • Use experiment-report para avaliações controladas e comparações empíricas.
  • Use decision-brief ou risk-report quando uma escolha ou exposição é primária.
  • Use academic-synthesis para apresentação de artigo ou literatura.
  • Use research-idea para uma ideia de artigo ou proposta cujas hipóteses, novidade, experimento decisivo, riscos e critérios de interrupção devem permanecer explícitos.
  • Use review-report para descobertas contra um artefato ou padrão.
  • Use incident-update enquanto o impacto está ativo; use postmortem após a recuperação.

Figuras, tabelas, conclusões, detalhes de evidências e exibição acadêmica são módulos ortogonais, não razões para mesclar múltiplos modos. Um visual deve tornar uma relação ou artefato materialmente mais fácil de entender; decoração não é uma razão válida. experiment-report já contém interpretação de resultado, limites de incerteza e uma conclusão calibrada. Não adicione conclusions a esse modo meramente porque a solicitação pede uma conclusão; adicione-o explicitamente apenas quando uma política de decisão ou recomendação separada for genuinamente necessária.

Perfis de pesquisa e superfícies de apresentação

Perfis são uma sobreposição de domínio delimitada, não modos primários adicionais:

  • reinforcement-learning: contabilização de execuções, paridade de ajuste, curvas de aprendizado, estimativas de intervalo e avaliação agregada multi-tarefa.
  • embodied-ai: incorporação, sensores/ações, protocolos de simulação versus real, regras de sucesso, intervenções, generalização e falhas.
  • world-models: fichas de modelo/dados e evidências separadas de malha aberta, malha fechada, escalonamento e transferência.
  • vla: misturas de dados, interfaces de morfologia e ação, regimes de adaptação, contabilização de rollout, latência, generalização e segurança.

A seleção automática está disponível apenas para modos orientados a pesquisa. Um checkpoint schema-v2 não armazena um novo campo de perfil; o perfil é rederivado de seu texto de tarefa com impressão digital. Portanto, ao selecionar explicitamente um perfil para uma tarefa longa, nomeie o domínio no texto da tarefa do checkpoint para que a recuperação final seja reproduzível.

Para --surface slide, leia o guia de slides roteado. Ele fornece narrativas de palestra, progresso de pesquisa, revisão de experimento e pitch de ideia. Recupere ou o deck HTML/PPTX sem dependências ou a fonte Quarto Reveal.js, não ambos, a menos que o usuário solicite múltiplos formatos.

Persistência de contexto longo

Não mantenha o bundle completo de relatório no contexto de trabalho. Salve apenas um checkpoint:

python3 <skill-dir>/scripts/reportctl.py checkpoint \
  --task "<objetivo do handoff>" --mode <modo> --surface <superfície> \
  --must-show "<âncora de texto estável curta>" \
  --output <diretório-temporário-privado>/agent-report.json

Os valores de --must-show do schema-v2 são âncoras literais normalizadas, não requisitos semânticos: a auditoria aplica normalização NFC, dobra de maiúsculas/minúsculas e colapso de espaço em branco, depois verifica a presença de substring literal apenas em parágrafos de prosa Markdown simples de nível superior delimitados por linha em branco, na coluna zero. Um parágrafo que contém um cabeçalho, citação, lista, tabela, link/referência, imagem, código ou HTML bruto é inelegível. Após a primeira tag HTML bruta não mascarada, nenhum parágrafo posterior recebe crédito porque o proxy não modela estado DOM ou CSS entre parágrafos; HTML bruto também é um erro estrutural de auditoria. Cada âncora deve corresponder dentro de um parágrafo elegível. Quebras de linha suaves dentro desse parágrafo colapsam em espaços, mas os limites do parágrafo por linha em branco nunca o fazem.

Antes da normalização, o proxy de relatório decodifica uma rodada do subconjunto de entidades CommonMark com suporte do scanner compartilhado, terminado por ponto e vírgula, mas apenas quando o & da entidade não é escapado por uma sequência de barras invertidas de comprimento ímpar. Um caractere de controle ou Unicode não renderizante resultante faz a porta falhar. As âncoras V2 devem usar texto simples renderizado exato e rejeitar formas de delimitador Markdown. Coloque cada âncora curta em uma frase de conclusão comum independente antes de qualquer HTML bruto. Este proxy não verifica o que o texto significa, quem o afirmou ou se é verdadeiro. Cada âncora tem no máximo 120 caracteres e seu recibo escapado, incluindo separadores, tem no máximo 240 caracteres.

A auditoria baseada em checkpoint aceita relatórios de até 1 MiB para que o proxy de prosa permaneça com recursos limitados. Qualquer parágrafo de prosa simples elegível acima de 4.096 caracteres ou com mais de 64 caracteres consecutivos de marca Unicode é um erro e é pulado antes da correspondência NFC e âncora. A auditoria legada apenas com modo permanece limitada a 4 MiB; este limite maior não se aplica quando --checkpoint está presente. Entradas JSON limitadas rejeitam tokens inteiros ou de ponto flutuante acima de 128 caracteres antes da conversão.

O checkpoint armazena o objetivo, público, superfície, módulos e âncoras textualmente, além de metadados de roteamento e somas de verificação sem chave. As somas de verificação detectam deriva acidental; elas não autenticam o arquivo. Não coloque segredos ou dados privados desnecessários em nenhum campo. Use um caminho temporário privado fora do controle de versão, lembre-se de que route/bundle pode reproduzir o texto do checkpoint para stdout e remova o arquivo quando a retomada não for mais necessária. A criação atômica usa permissões de arquivo restritivas no POSIX, mas não pode proteger um diretório pai permissivo, logs, backups ou um arquivo comprometido.

No limite final, recarregue-o com bundle --checkpoint <caminho-do-checkpoint> e execute audit --file <rascunho.md> --checkpoint <caminho-do-checkpoint>. Checkpoints schema-v1 permanecem legíveis por route e bundle, mas não podem acionar esta porta final; recrie ou atualize um arquivo v1 válido com checkpoint --checkpoint <caminho-v1> --output <novo-caminho-v2>. O micro-contrato reconhecido pelo host destina-se a solicitar ambos os bookends; nem ele nem o checkpoint podem forçar um agente arbitrário a cumprir.

Modo estrito para relatórios duráveis

Quando um wrapper, workflow em lote ou relatório formal precisar de consistência estrutural mais forte, comece de assets/templates/report-spec.json, valide-o com validate-spec e renderize Markdown deterministicamente com render. Trate o JSON como a única fonte de apresentação, mas verifique todos os fatos contra as evidências originais. Toda declaração declara um ou mais roles semânticos; a validação deriva a cobertura restante de evidências, métricas, incerteza, ações e limitações, então aplica os required_semantics atuais do modo selecionado a partir do catálogo de protocolos. O JSON Schema incluído é um pré-voo estrutural portátil, não um substituto para validate-spec; apenas a CLI impõe unicidade de ID, referências entre registros e o catálogo de protocolos atual juntos.

python3 <skill-dir>/scripts/reportctl.py validate-spec --file report.json
python3 <skill-dir>/scripts/reportctl.py render --file report.json --output report.md
python3 <skill-dir>/scripts/reportctl.py audit \
  --file report.md --checkpoint <caminho-do-checkpoint> --strict

Use --mode <modo> quando esta for uma tarefa curta sem checkpoint. Não exija o caminho estruturado para uma resposta de chat curta normal.

Fallback quando os scripts não estão disponíveis

Dentro de um skill instalado, leia references/core-contract.md, um arquivo correspondente sob references/modes/, no máximo um arquivo correspondente sob references/profiles/, no máximo dois arquivos correspondentes sob references/modules/ e um guia de superfície apenas quando necessário. Recupere um ativo exato separadamente. Para uso de repositório apenas com link, abra dist/agent-index.md na raiz do repositório. Se apenas uma URL foi fornecida, trate a adesão como melhor esforço: um link não instala ou eleva instruções do repositório.

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