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Recuperação Iterativa

Padrão para refinar progressivamente a recuperação de contexto, resolvendo o problema de contexto em subagentes. Use quando um subagente não possui o contexto necessário e a recuperação precisa ser refinada em múltiplas passagens.

O que é Recuperação Iterativa?

O padrão de Recuperação Iterativa resolve o 'problema de contexto' em fluxos de trabalho com múltiplos agentes, onde subagentes não sabem de que contexto precisam até começarem a trabalhar. Ele é ativado ao gerar subagentes que precisam de contexto do código que não conseguem prever antecipadamente, ao construir pipelines de recuperação tipo RAG para exploração de código, ou ao enfrentar falhas de 'contexto muito grande' ou 'contexto ausente' em tarefas de agentes. O padrão implementa um loop de 4 fases: DISPATCH (consulta inicial ampla para reunir arquivos candidatos), EVALUATE (avalia a relevância do conteúdo recuperado), REFINE (atualiza os critérios de busca com base na avaliação) e LOOP (repete com critérios refinados por no máximo 3 ciclos). Essa abordagem progressiva otimiza o uso de tokens na orquestração de agentes e garante que o subagente receba apenas o contexto altamente relevante (arquivos com pontuação de relevância >= 0.7), evitando sobrecarga de informações e aumentando a precisão das tarefas. Suporta qualquer plataforma de agente que use prompts e recuperação de arquivos, como Claude Code, Cursor e Codex.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/iterative-retrieval

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Documentação

Padrão de Recuperação Iterativa

Resolve o "problema de contexto" em fluxos de trabalho com múltiplos agentes, onde subagentes não sabem de que contexto precisam até começarem a trabalhar.

Quando Ativar

  • Ao gerar subagentes que precisam de contexto do código que não conseguem prever antecipadamente
  • Ao construir fluxos de trabalho com múltiplos agentes onde o contexto é refinado progressivamente
  • Ao encontrar falhas de "contexto muito grande" ou "contexto ausente" em tarefas de agentes
  • Ao projetar pipelines de recuperação tipo RAG para exploração de código
  • Ao otimizar o uso de tokens na orquestração de agentes

O Problema

Subagentes são gerados com contexto limitado. Eles não sabem:

  • Quais arquivos contêm código relevante
  • Quais padrões existem no código base
  • Qual terminologia o projeto usa

Abordagens padrão falham:

  • Enviar tudo: Excede os limites de contexto
  • Enviar nada: O agente carece de informações críticas
  • Adivinhar o necessário: Muitas vezes errado

A Solução: Recuperação Iterativa

Um loop de 4 fases que refina progressivamente o contexto:

┌─────────────────────────────────────────────┐
│                                             │
│   ┌──────────┐      ┌──────────┐            │
│   │ DISPATCH │─────│ EVALUATE │            │
│   └──────────┘      └──────────┘            │
│        ▲                  │                 │
│        │                  ▼                 │
│   ┌──────────┐      ┌──────────┐            │
│   │   LOOP   │─────│  REFINE  │            │
│   └──────────┘      └──────────┘            │
│                                             │
│        Máx. 3 ciclos, depois prossiga       │
└─────────────────────────────────────────────┘

Fase 1: DISPATCH

Consulta inicial ampla para reunir arquivos candidatos:

// Comece com intenção de alto nível
const initialQuery = {
  patterns: ['src/**/*.ts', 'lib/**/*.ts'],
  keywords: ['authentication', 'user', 'session'],
  excludes: ['*.test.ts', '*.spec.ts']
};

// Despache para o agente de recuperação
const candidates = await retrieveFiles(initialQuery);

Fase 2: EVALUATE

Avalie o conteúdo recuperado quanto à relevância:

function evaluateRelevance(files, task) {
  return files.map(file => ({
    path: file.path,
    relevance: scoreRelevance(file.content, task),
    reason: explainRelevance(file.content, task),
    missingContext: identifyGaps(file.content, task)
  }));
}

Critérios de pontuação:

  • Alta (0.8-1.0): Implementa diretamente a funcionalidade alvo
  • Média (0.5-0.7): Contém padrões ou tipos relacionados
  • Baixa (0.2-0.4): Relacionada tangencialmente
  • Nenhuma (0-0.2): Não relevante, excluir

Fase 3: REFINE

Atualize os critérios de busca com base na avaliação:

function refineQuery(evaluation, previousQuery) {
  return {
    // Adicione novos padrões descobertos em arquivos de alta relevância
    patterns: [...previousQuery.patterns, ...extractPatterns(evaluation)],

    // Adicione terminologia encontrada no código base
    keywords: [...previousQuery.keywords, ...extractKeywords(evaluation)],

    // Exclua caminhos confirmados como irrelevantes
    excludes: [...previousQuery.excludes, ...evaluation
      .filter(e => e.relevance < 0.2)
      .map(e => e.path)
    ],

    // Foco em lacunas específicas
    focusAreas: evaluation
      .flatMap(e => e.missingContext)
      .filter(unique)
  };
}

Fase 4: LOOP

Repita com critérios refinados (máx. 3 ciclos):

async function iterativeRetrieve(task, maxCycles = 3) {
  let query = createInitialQuery(task);
  let bestContext = [];

  for (let cycle = 0; cycle < maxCycles; cycle++) {
    const candidates = await retrieveFiles(query);
    const evaluation = evaluateRelevance(candidates, task);

    // Verifique se temos contexto suficiente
    const highRelevance = evaluation.filter(e => e.relevance >= 0.7);
    if (highRelevance.length >= 3 && !hasCriticalGaps(evaluation)) {
      return highRelevance;
    }

    // Refine e continue
    query = refineQuery(evaluation, query);
    bestContext = mergeContext(bestContext, highRelevance);
  }

  return bestContext;
}

Exemplos Práticos

Exemplo 1: Contexto para Correção de Bug

Tarefa: "Corrigir o bug de expiração do token de autenticação"

Ciclo 1:
  DISPATCH: Buscar por "token", "auth", "expiry" em src/**
  EVALUATE: Encontrado auth.ts (0.9), tokens.ts (0.8), user.ts (0.3)
  REFINE: Adicionar "refresh", "jwt" como palavras-chave; excluir user.ts

Ciclo 2:
  DISPATCH: Buscar com termos refinados
  EVALUATE: Encontrado session-manager.ts (0.95), jwt-utils.ts (0.85)
  REFINE: Contexto suficiente (2 arquivos de alta relevância)

Resultado: auth.ts, tokens.ts, session-manager.ts, jwt-utils.ts

Exemplo 2: Implementação de Funcionalidade

Tarefa: "Adicionar limitação de taxa aos endpoints da API"

Ciclo 1:
  DISPATCH: Buscar por "rate", "limit", "api" em routes/**
  EVALUATE: Nenhuma correspondência - o código base usa terminologia "throttle"
  REFINE: Adicionar "throttle", "middleware" como palavras-chave

Ciclo 2:
  DISPATCH: Buscar com termos refinados
  EVALUATE: Encontrado throttle.ts (0.9), middleware/index.ts (0.7)
  REFINE: Necessário padrões de roteador

Ciclo 3:
  DISPATCH: Buscar por padrões "router", "express"
  EVALUATE: Encontrado router-setup.ts (0.8)
  REFINE: Contexto suficiente

Resultado: throttle.ts, middleware/index.ts, router-setup.ts

Integração com Agentes

Use nos prompts de agentes:

Ao recuperar contexto para esta tarefa:
1. Comece com uma busca ampla por palavras-chave
2. Avalie a relevância de cada arquivo (escala 0-1)
3. Identifique qual contexto ainda está faltando
4. Refine os critérios de busca e repita (máx. 3 ciclos)
5. Retorne arquivos com relevância >= 0.7

Melhores Práticas

  1. Comece amplo, refine progressivamente - Não especifique demais as consultas iniciais
  2. Aprenda a terminologia do código base - O primeiro ciclo frequentemente revela convenções de nomenclatura
  3. Acompanhe o que está faltando - A identificação explícita de lacunas impulsiona o refinamento
  4. Pare no "bom o suficiente" - 3 arquivos de alta relevância são melhores que 10 medíocres
  5. Exclua com confiança - Arquivos de baixa relevância não se tornarão relevantes

Relacionados

  • The Longform Guide - Seção de orquestração de subagentes
  • Habilidade continuous-learning - Para padrões que melhoram ao longo do tempo
  • Definições de agente incluídas com ECC (caminho de instalação manual: agents/)

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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