O que Operações de Conhecimento faz?
Gerencie um sistema de conhecimento multicamadas para ingerir, organizar, sincronizar e recuperar conhecimento em múltiplos armazenamentos.
Prefira o modelo de workspace vivo:
- o código vive nos repositórios clonados reais
- o contexto de execução ativa vive no GitHub, Linear e arquivos de contexto de trabalho locais do repositório
- anotações mais amplas voltadas a humanos podem viver em uma pasta de contexto/arquivo fora do repositório
- a memória durável entre máquinas pertence à base de conhecimento, não a um workspace de repositório sombra
Quando Ativar
- O usuário deseja salvar informações em sua base de conhecimento
- Ingerindo documentos, conversas ou dados em armazenamento estruturado
- Sincronizando conhecimento entre sistemas (arquivos locais, memória MCP, Supabase, repositórios Git)
- Deduplicando ou organizando conhecimento existente
- O usuário diz "salve isso na BC", "sincronize conhecimento", "o que sei sobre X", "ingira isso", "atualize a base de conhecimento"
- Qualquer tarefa de gerenciamento de conhecimento além de simples recall de memória
Arquitetura de Conhecimento
Camada 1: Verdade de execução ativa
- Fontes: Issues do GitHub, PRs, discussões, notas de lançamento, issues/projetos/docs do Linear
- Uso: para o estado operacional atual do trabalho
- Regra: se algo afeta um plano de engenharia ativo, roadmap, rollout ou lançamento, prefira colocá-lo aqui primeiro
Camada 2: Memória do Claude Code (Acesso Rápido)
- Caminho:
~/.claude/projects/*/memory/ - Formato: Arquivos Markdown com frontmatter
- Tipos: preferências do usuário, feedback, contexto de projeto, referência
- Uso: para contexto de acesso rápido que persiste entre conversas
- Carregado automaticamente no início da sessão
Camada 3: Servidor MCP Memory (Grafo de Conhecimento Estruturado)
- Acesso: ferramentas MCP memory (create_entities, create_relations, add_observations, search_nodes)
- Uso: para busca semântica em todas as memórias armazenadas, mapeamento de relacionamentos
- Persistência entre sessões com estrutura de grafo consultável
Camada 4: Repositório da base de conhecimento / armazenamento durável de documentos
- Uso: para notas duráveis curadas, exportações de sessão, pesquisa sintetizada, memória do operador, documentos longos
- Regra: este é o armazenamento durável preferido para contexto entre máquinas quando o conteúdo não é código de propriedade do repositório
Camada 5: Armazenamento de Dados Externo (Supabase, PostgreSQL, etc.)
- Uso: para dados estruturados, armazenamento de documentos grandes, busca em texto completo
- Bom para: documentos grandes demais para arquivos de memória, dados que precisam de consultas SQL
Camada 6: Pasta de contexto/arquivo local
- Uso: para anotações voltadas a humanos, gameplans arquivados, organização de mídia local, documentos temporários não relacionados a código
- Regra: gravável para armazenamento de informações, mas não um workspace de código sombra
- Não use para: alterações ativas de código ou verdade do repositório que deve viver upstream
Fluxo de Ingestão
Quando novo conhecimento precisa ser capturado:
1. Classifique
Que tipo de conhecimento é?
- Decisão de negócios -> arquivo de memória (tipo projeto) + memória MCP
- Estado ativo de roadmap / lançamento / implementação -> GitHub + Linear primeiro
- Preferência pessoal -> arquivo de memória (tipo usuário/feedback)
- Informação de referência -> arquivo de memória (tipo referência) + memória MCP
- Documento grande -> armazenamento de dados externo + resumo na memória
- Conversa/sessão -> repositório da base de conhecimento + resumo curto na memória
2. Deduplique
Verifique se este conhecimento já existe:
- Pesquise arquivos de memória por entradas existentes
- Consulte a memória MCP com termos relevantes
- Verifique se a informação já existe no GitHub ou Linear antes de criar outra nota local
- Não crie duplicatas. Atualize entradas existentes.
3. Armazene
Escreva na(s) camada(s) apropriada(s):
- Sempre atualize a memória do Claude Code para acesso rápido
- Use a memória MCP para capacidade de busca semântica e mapeamento de relacionamentos
- Atualize GitHub / Linear primeiro quando a informação altera a verdade do projeto ativo
- Faça commit no repositório da base de conhecimento para adições duráveis de formato longo
4. Indexe
Atualize quaisquer índices ou arquivos de resumo relevantes.
Operações de Sincronização
Sincronização de Conversas
Sincronize periodicamente o histórico de conversas na base de conhecimento:
- Fontes: arquivos de sessão do Claude, sessões do Codex, outras sessões de agente
- Destino: repositório da base de conhecimento
- Gere um índice de sessão para navegação rápida
- Faça commit e push
Sincronização de Estado do Workspace
Espelhe configurações e scripts importantes do workspace para a base de conhecimento:
- Gere mapas de diretório
- Remova configurações sensíveis antes de comitar
- Acompanhe mudanças ao longo do tempo
- Não trate a base de conhecimento ou a pasta de arquivo como o workspace de código ao vivo
Sincronização GitHub / Linear
Quando a informação afeta a execução ativa:
- atualize a issue, PR, discussão, notas de lançamento ou thread de roadmap relevante no GitHub
- anexe documentos de suporte ao Linear quando o trabalho precisar de contexto de planejamento durável
- espelhe uma nota local depois apenas se ainda agregar valor
Sincronização de Conhecimento entre Fontes
Puxe conhecimento de múltiplas fontes para um só lugar:
- Exportações de conversa do Claude/ChatGPT/Grok
- Favoritos do navegador
- Eventos de atividade do GitHub
- Escreva um resumo de status, faça commit e push
Padrões de Memória
# Curto prazo: contexto da sessão atual
Use TodoWrite para rastreamento de tarefas dentro da sessão
# Médio prazo: arquivos de memória do projeto
Escreva em ~/.claude/projects/*/memory/ para recall entre sessões
# Longo prazo: GitHub / Linear / BC
Coloque verdade de execução ativa no GitHub + Linear
Coloque contexto durável sintetizado no repositório da base de conhecimento
# Camada semântica: grafo de conhecimento MCP
Use mcp__memory__create_entities para dados estruturados permanentes
Use mcp__memory__create_relations para mapeamento de relacionamentos
Use mcp__memory__add_observations para novos fatos sobre entidades conhecidas
Use mcp__memory__search_nodes para encontrar conhecimento existente
Melhores Práticas
- Mantenha arquivos de memória concisos. Arquive dados antigos em vez de deixar arquivos crescerem indefinidamente.
- Use frontmatter (YAML) para metadados em todos os arquivos de conhecimento.
- Deduplique antes de armazenar. Pesquise primeiro, depois crie ou atualize.
- Prefira um lar canônico por conjunto de fatos. Evite cópias paralelas do mesmo plano em notas locais, arquivos de repositório e documentos do tracker.
- Remova informações sensíveis (chaves de API, senhas) antes de comitar no Git.
- Use convenções de nomenclatura consistentes para arquivos de conhecimento (lowercase-kebab-case).
- Marque entradas com tópicos/categorias para recuperação mais fácil.
Portão de Qualidade
Antes de completar qualquer operação de conhecimento:
- nenhuma entrada duplicada criada
- dados sensíveis removidos de quaisquer arquivos rastreados pelo Git
- índices e resumos atualizados
- camada de armazenamento apropriada escolhida para o tipo de dado
- referências cruzadas adicionadas onde relevante