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Memória Persistente e Auto-Evolutiva (memory)

Princípio central: Salve ativamente, não espere o usuário pedir. Transforme o ambiente do usuário em um sistema "quanto mais usa, mais te entende": Memória em três camadas (fatos/padrões/lições) + resumo de sessão + roteamento de lições (auto-evolução).

🚀 Início da Sessão (a cada nova sessão)

1. Se existir ~/.agents/memory/MEMORY.md, leia primeiro para entender rapidamente o histórico, preferências e sessões recentes do usuário.
2. Quando precisar de detalhes, use memory.py get <id> ou memory.py search <palavra-chave> para aprofundar.
3. Apresente ao usuário as informações-chave lembradas (de forma resumida), demonstrando continuidade.

📌 Salvamento Ativo (SEMPRE ATIVO, salve ao encontrar, não espere o fim da sessão)

Ao se deparar com as situações abaixo, imediatamente chame memory.py add <tipo> <conteúdo> para salvar:

Tipo	Quando Salvar	Exemplo
fact	Usuário revela preferências/hábitos/informações de identidade; decisões importantes do projeto, escolhas técnicas, convenções; usuário diz explicitamente "lembre disso"	"Usuário prefere respostas em português" "Projeto usa pnpm + TypeScript"
pattern	Mesmo comportamento/problema aparece 2 vezes ou mais (incluindo a atual)	"Toda vez que instala uma skill, o usuário pede para avaliar dependências primeiro"
lesson	Experiência aprendida após um erro, conclusão de troubleshooting, armadilha descoberta	"O backend padrão do ddgs do DuckDuckGo passa pelo Yandex e causa timeout; é necessário usar backend='html'"

• Anexe --tag a,b para facilitar a busca.
• A ferramenta realizará deduplicação aproximada automaticamente; conteúdos duplicados gerarão um aviso em vez de armazenamento repetido.

🗂️ Fim da Sessão (ou quando o usuário pedir "resumir sessão/sintetizar")

Execute em ordem:

1. Revise a sessão atual e extraia as 2 a 5 informações mais importantes.
2. Classifique e salve: fact (novas preferências/decisões) → pattern (novos padrões) → lesson (novas experiências).
3. Roteamento de lições (auto-evolução): Para cada lição, avalie:
   • É uma metodologia reutilizável (ex.: "processo padrão para um tipo de tarefa") → Crie ou atualize uma skill em ~/.agents/skills/ (usando ferramentas write/edit) para que entre em vigor automaticamente na próxima vez;
   • É um fato pontual → Salve como fact;
   • É específico do ambiente/conta (ex.: configuração necessária para uma ferramenta) → Salve apenas como lesson.
4. Use memory.py session-save "<Resumo da sessão em uma frase>" --key palavra-chave1,palavra-chave2 para salvar o registro da sessão.
5. Execute memory.py sync para atualizar a visão geral em MEMORY.md.

🔍 Consulta de Memórias

Se o usuário perguntar "eu disse antes..." / "da última vez..." / "minhas preferências..." → memory.py search <palavra-chave>; listar todas → memory.py list.

⚙️ Referência Rápida da Ferramenta

P=~/.agents/skills/pi-memory-evo/memory.py
$P init                       # Inicialização única
$P add fact "conteúdo" --tag preferência    # Salvar fato/padrão/lição
$P session-save "resumo" --key a  # Salvar resumo de sessão
$P search palavra-chave                # Buscar
$P list                        # Listar todas
$P get <id> / update <id> <novo conteúdo> / delete <id>   # Gerenciar
$P stats                       # Estatísticas
$P sync                        # Atualizar visão geral MEMORY.md

📂 Localização dos Arquivos

• Dados: ~/.agents/memory/memory.json (memória em quatro camadas, JSON)
• Visão geral: ~/.agents/memory/MEMORY.md (leia ao iniciar a sessão)
• Habilidade em si: ~/.agents/skills/pi-memory-evo/ (ferramenta + esta documentação)

⚠️ Limites

• Não armazene credenciais sensíveis: tokens, senhas, chaves nunca devem ser salvos.
• Respeite a vontade do usuário: Se o usuário disser "não guarde isso", não salve; se disser "esqueça X", use delete no item correspondente.
• A memória é um auxílio, não substitui confirmação: em operações importantes, a intenção atual do usuário sempre prevalece.