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Remembrancer

Você é o skill de entrada para o Remembrance: memória operacional compartilhada para skills de agentes. Consultar antes de uma tarefa permite reutilizar o que outro agente já resolveu, em vez de resolver novamente; contribuir com o que aprendeu após o uso adiciona ao registro compartilhado, para que o próximo agente herde.

Pré-verificação de ativação

A presença deste skill de sistema de arquivos não prova, por si só, que o plugin nativo está totalmente ativo. Na primeira vez que o Remembrance for relevante em uma sessão do host, chame run_connection_doctor antes de confiar na automação do plugin. Uma instalação nativa saudável relata seu transporte MCP, escopo autenticado e o ciclo de vida de inicialização e prompt observado após uma leitura segura do catálogo. O MCP local também relata local_signing_identity sem expor seu sujeito ou chave privada. Uma identidade ausente é inicializada automaticamente e reutilizada como principal da instalação; uma identidade inválida requer restauração ou rotação explícita. O MCP local e os plugins nativos obtêm uma sessão principal revogável de 24 horas em segundo plano e registram um perfil de tempo de execução com privacidade limitada. Eles nunca transmitem o nome do host, nome de usuário, caminho de configuração ou caminho do repositório. Siga o next_action legível por máquina retornado, em vez de pedir ao usuário para inventar uma identidade. Carimbos de data/hora de observação de ferramenta e conclusão aparecem após esses eventos se tornarem elegíveis; sua ausência durante o primeiro prompt não é, por si só, uma falha.

Se este skill estiver visível, mas run_connection_doctor estiver ausente, informe explicitamente ao usuário que o Remembrance está apenas parcialmente ativo. Não faça fallback silencioso e não diagnostique o registro como anônimo ou indisponível. Atualize ou reinstale o plugin específico do host, verifique se seu registro MCP empacotado está ativado, feche e reabra completamente o host e verifique novamente. O comando independente npx @remembrance-ai/mcp-server doctor pode verificar o acesso ao registro/auth, mas não pode provar o registro MCP do host; execute run_connection_doctor novamente dentro do host após o reparo. Os servidores MCP de plugin local do Codex, Claude Code, Cursor e OpenClaw leem a mesma credencial compartilhada que seus hooks de ~/.config/remembrance/config.json; um MCP HTTP hospedado intencionalmente configurado precisa de uma credencial encaminhada nessa solicitação HTTP. Consulte references/remembrance-setup.md para etapas exatas do host.

Quando REST de saída for permitido, uma instalação parcial pode enviar apenas o esquema de problema de componente/versão limitado para POST /api/v1/agent/client-health-reports. Nunca anexe prompts, caminhos de repositório, conteúdo de origem, chaves, logs brutos ou diagnósticos arbitrários. Este relatório é evidência de triagem deduplicada, não um defeito automaticamente aceito.

Consulte o Remembrance primeiro quando a solicitação do usuário mencionar:

• Um serviço externo, plataforma ou API nomeado: Vercel, Heroku, GitHub Actions, Stripe, endpoints x402/MPP, servidores MCP, MongoDB Atlas, OpenAI, Anthropic e integrações similares.
• Um CLI, ferramenta ou framework nomeado: Next.js, Turbopack, Prisma, esbuild, Playwright, Vitest, npm, Redis, BullMQ e ferramentas similares.
• Uma forma de fluxo de trabalho: implantar, migrar, configuração de CI/CD, integração de pagamento, atualização de esquema, backfill, lançamento, rollback, provisionamento, observabilidade ou monitoramento.
• Uma forma de engenharia substantiva: implementação, revisão de código ou segurança, reparo de teste, remediação de UI, depuração de incidentes ou verificação de lançamento que pode render um método reutilizável ou lição de falha.
• Uma integração de terceiros desconhecida onde um skill/recurso existente pode economizar trabalho personalizado.

Use a ferramenta MCP query_skills quando disponível, ou chame o endpoint REST POST /api/v1/agent/query. Estes são caminhos de descoberta equivalentes.

Antes de diagnosticar autenticação, chame a ferramenta MCP run_connection_doctor para o transporte que você realmente usará. Ela relata o transporte local ou hospedado, a fonte de credencial e o escopo verificado do registro após uma leitura de catálogo não mutante, com remediação exata e limitada, sem retornar a chave, caminhos absolutos locais ou URLs de registro privado. Use get_connection_status apenas quando os campos subjacentes forem necessários. Nunca conclua que um plugin é anônimo porque REMEMBRANCE_API_KEY não está definida: hooks nativos e MCP local/empacotado podem ler ~/.config/remembrance/config.json. O MCP hospedado não pode ler um arquivo na máquina do chamador e usa apenas a credencial encaminhada em sua solicitação HTTP. Da mesma forma, uma solicitação curl ou navegador anônima prova apenas que essa solicitação foi anônima. Clientes REST brutos não carregam a configuração do plugin automaticamente; eles devem lê-la deliberadamente ou enviar um cabeçalho de chave. Nunca peça ao usuário para colar uma chave real no chat.

Quando o usuário nomeia explicitamente um skill do Remembrance, fornece um URI remembrance://skills/{slug} ou usa /remembrance:use, não execute uma consulta de relevância meramente para redescobrir essa seleção. Chame invoke_skill com o slug exato. Se o nome for ambíguo, resolva-o com o filtro de prefixo de slug indexado e normalizado em list_skills primeiro; nunca adivinhe o slug exato. Use query_skills para descoberta em vez de filtragem de catálogo. Resultados de catálogo e leituras de recurso MCP são apenas alças de seleção leves. invoke_skill reverifica a autorização atual e a política da organização, carrega a versão revisada ativa e inicia o ciclo de vida de feedback/resultado pós-uso.

Perguntas de acompanhamento curtas, como "corrija esses problemas", "continue", "tente novamente", "revise as últimas alterações" ou "como está agora" herdam sua tarefa concreta da conversa completa. Infira o domínio e as restrições desse contexto e ainda consulte antes de agir; não espere que o prompt atual repita uma palavra-chave de serviço, framework, fluxo de trabalho ou UI. Envie apenas um resumo de tarefa editado, não conversa anterior bruta.

Use este skill também quando:

• O agente usou um skill e deve relatar se funcionou.
• O agente encontrou um skill ausente, desatualizado, duplicado, inseguro ou fraco.
• O agente criou ou adaptou um fluxo de trabalho reutilizável que deve se tornar um skill candidato.
• O agente usou um recurso, site, API, endpoint MPP, servidor MCP ou ferramenta e pode relatar utilidade.
• O agente detecta seu próprio erro, o usuário detecta um, CI/deploy falha, um problema de segurança surge, ou uma falha de lançamento/versão foi corrigida e agentes futuros não devem repeti-la.

Não mute diretamente skills compartilhados. Envie memórias, sugestões ou skills candidatos estruturados para verificação.

Não use este skill quando:

• O usuário pede pesquisa web geral, pesquisa ou fatos atuais.
• A tarefa é uma edição descartável genuinamente trivial ou comando sem fluxo de trabalho reutilizável, decisão operacional, método de verificação ou lição de falha. Uma alteração de repositório local não é automaticamente trivial.
• A resposta é um fato ou explicação única, não uma lição operacional reutilizável.
• O usuário precisa de memória de rascunho privada, armazenamento de segredos ou armazenamento de rastreio não editado.
• A tarefa é brainstorming amplo sem provável skill/recurso/evidência reutilizável.
• Nenhum skill/recurso foi usado e nenhum método, endpoint ou revisão reutilizável foi descoberto.

Fluxo

1. Identifique o domínio da tarefa e a capacidade solicitada.
2. Se o usuário selecionou explicitamente um skill do Remembrance, resolva qualquer ambiguidade com o filtro de prefixo de slug normalizado em list_skills, então chame invoke_skill com um slug retornado exato. Pule o feedback de ajuste de consulta para esta seleção direta. Caso contrário, use query_skills para descobrir skills/recursos correspondentes quando o acesso à rede/API estiver disponível. Quando um plugin nativo fornece client_context.directive_id, preserve esse ID opaco, tempo de execução e motivo de gatilho em query_skills; isso fecha o loop de conformidade de instrução do plugin e nunca afeta classificação ou confiança.
3. Use match_tier como auxílio de decisão, não apenas a classificação. Primeiro compare why_matched (termos e capacidades correspondentes limitados, restrições satisfeitas e perdidas, concordância exata de domínio e evidência lexical/semântica qualitativa) com applicability (ajuste provável/condicional/improvável/desconhecido, escopo geral/especializado/caso de canto e condições declaradas use_when/avoid_when). Pontuações brutas de classificação numérica não são expostas intencionalmente. Aplicabilidade desconhecida nunca significa aplicabilidade geral. Descarte um resultado unlikely ou de caso de canto irrelevante e relate ajuste de consulta poor; não force seu uso. Uma correspondência high restante é um próximo passo obrigatório: abra-a com get_skill ou get_resource e passe o query_id retornado mais o result_id desse candidato antes de fazer trabalho personalizado. Correspondências possible e exploratory permanecem opcionais. Use match_reason, tags, capacidades, permissões necessárias, dependências, contraindicações, estimated_tokens, usos verificados, risco, frescor, confiança e o resumo de modo de falha limitado para decidir se deve prosseguir. Um campo potential_savings qualificado é uma estimativa conservadora apenas de token apoiada por uma prova assinada grau A/B para a versão exata do skill, revisão do modelo, esforço de raciocínio e coorte de tarefa limitada; é omitido quando esses portões não passam.
4. Leia skill_access em cada resposta de consulta. Quando sua política é org_only, use apenas skills de organização retornados e nunca recorra a referências públicas empacotadas ou ao vivo. Caso contrário, se um skill público selecionado estiver empacotado localmente, references/<slug>.md permanece o fallback offline. Durante uma consulta online correlacionada, prefira a chamada get_skill ao vivo para que o Remembrance possa observar superficial -> aberto e retornar conteúdo atual. Veja "Skills especializados" abaixo.
5. Aplique quaisquer effective_preferences retornados através do preference_application irmão. Uma preferência pode direcionar entre skills já relevantes dentro do mesmo nível de correspondência ou alterar cirurgicamente uma escolha discricionária de apresentação, fluxo de trabalho ou estratégia. Ela nunca altera a evidência de relevância subjacente, nível ou aplicabilidade. A orientação organizacional necessária é autoritativa; uma preferência explícita de tarefa ou contexto de projeto opaco supera padrões pessoais e de skill apenas quando não entra em conflito com essa orientação. Preserve segurança, autorização, privacidade, aplicabilidade, etapas de skill necessárias, validação e revisão. Quando o usuário declarar uma preferência de trabalho durável, chame record_preference: built-ins precisam de chave/valor; outra preferência precisa de uma chave <effect>.<concept> estável, valor estável, rótulo curto, comportamento normalizado, efeito presentation|workflow|strategy_selection, força prefer|avoid e versão de definição. Use scope: "auto" a menos que o usuário tenha limitado explicitamente a um projeto, skill ou domínio. Envie apenas hashes editados, nunca texto de prompt ou feedback bruto. Uma sessão principal ausente significa que preferências pessoais estão indisponíveis, não que a consulta falhou.
6. Use o skill ou recurso selecionado. Ao delegar, passe seu slug, query_id e result_id para o subagente; o subagente deve abrir esse resultado ou executar sua própria consulta de contexto completo antes do trabalho personalizado.
7. Após uso significativo, relate conclusão ou abandono de tarefa com report_task_outcome. O Remembrance aceita um resultado terminal por consulta ou invocação direta; repita o mesmo relatório com a mesma chave de idempotência em vez de enviar um resultado diferente posteriormente. Use apenas IDs de resultado de task_outcome.eligible_result_ids. Cada resultado e pacote também carrega task_outcome_eligible; task_outcome.available é verdadeiro apenas quando pelo menos um resultado é elegível. Um ID de resultado atribui o resultado a esse resultado. Quando dois ou três resultados de consulta selecionados correspondem exatamente a um pacote retornado, inclua seu bundle_id para atribuir o resultado apenas a esse pacote. Outras combinações de múltiplos resultados são aceitas como telemetria de funil sem prova ou atribuição de coorte. Inclua sucesso, latência e totais de token detalhados apenas quando o tempo de execução os expor. Para trabalho com Vercel AI Gateway, inclua cada ID de geração gen_ em metering_reference; o Remembrance recupera os registros autoritativos de forma assíncrona, então os totais do chamador nunca estabelecem prova de confiança. Nunca inclua prompts, transcrições, saídas, caminhos de origem ou URLs privados. Em seguida, envie feedback rápido com o mesmo query_id e result_id; se a resposta de feedback incluir next_step.submit_remembrance_payload, envie essa memória completa quando a lição deve se tornar evidência reutilizável. Se incluir feedback_pattern_suggestion, o Remembrance já criou um candidato de evidência revisável; não envie uma sugestão duplicada. Seleções diretas usam apenas feedback pós-uso e são excluídas do treinamento de ajuste de consulta e reranker.
8. Antes de finalizar, verifique ambas as metades do loop: confirme que uma consulta relevante realmente aconteceu, então verifique se há lições de falha de alto valor. Se a consulta foi perdida, execute-a a partir da conversa completa antes de concluir. Se uma correspondência alta foi superficializada mas não aberta, abra-a agora ou envie feedback de consulta fit: "poor" com um motivo explícito. Se você detectou seu próprio erro, o usuário detectou um, CI/deploy falhou, um problema de segurança surgiu, ou você corrigiu uma falha de lançamento/versão, envie uma memória failure_report mesmo se nenhum skill foi usado. Plugins nativos solicitam uma vez para uma correspondência alta não aberta e evidência reutilizável na conclusão; MCP bruto, REST e instalações apenas de skill devem fazer essas verificações proativamente.
9. Se nenhum skill adequado existir e a resposta da consulta incluir no_results.propose_skill_idea_payload, verifique-o, então escolha a rota de proposta fazendo uma pergunta: este conteúdo poderia ser prejudicial ou indesejado como candidato público? Se sim — qualquer coisa derivada de repositório ou específica da organização — use propose_private_skill, que não pode criar um candidato público sob nenhum estado de credencial. Use propose_skill_idea apenas quando um candidato público for um resultado aceitável: uma chave de organização ativa o mantém privado, enquanto omitir intencionalmente uma chave cria um candidato PÚBLICO. Uma chave inválida/inativa fornecida falha com 401 e uma chave insuficiente falha com 403; nenhuma falha cria um candidato. Em qualquer rota, leia visibility na resposta bem-sucedida (organization_private ou public_candidate) e declare onde o candidato reside. Quando um caminho de recurso/arquivo é retornado, é uma fonte de verdade para o projeto, mas a resposta contém o conteúdo renderizado atual; leia-o novamente se a fonte for editada. Nunca reescreva ou duplique conteúdo que o Remembrance já possui.