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Converta conhecimento tácito de especialistas em agentes de IA, habilidades e fluxos de trabalho de treinamento reutilizáveis para escalar desempenho confiável.

O que é polanyi-stack?

O Polanyi Stack é uma habilidade projetada para capturar e estruturar conhecimento tácito de especialistas — aquele know-how difícil de articular — e transformá-lo em recursos de IA reutilizáveis, como agentes, skills especializadas e workflows de treinamento. Essa abordagem permite que organizações escalem desempenho consistente e confiável, reduzindo a dependência de especialistas individuais. A habilidade suporta plataformas como Claude Code, Cursor e Codex, integrando-se a fluxos de desenvolvimento existentes. Ela funciona através de um processo sistemático que inclui elicitação de conhecimento especializado, formalização em prompts e regras, e empacotamento como skills modulares que podem ser compartilhadas e reutilizadas. O resultado é uma aceleração significativa na onboarding de novos membros da equipe e na padronização de processos complexos.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentação

O que polanyi-stack faz?

Converta conhecimento tácito de especialistas em agentes de IA, habilidades e fluxos de trabalho de treinamento reutilizáveis para escalar desempenho confiável.

Visão Geral

O Polanyi Stack é uma abordagem sistemática para capturar o conhecimento tácito de especialistas — aquele tipo de saber que é difícil de explicar mas crucial para executar tarefas complexas — e convertê-lo em artefatos digitais que assistentes de IA podem utilizar de forma confiável.

Como Funciona

O fluxo de trabalho típico envolve:

  1. Elicitação: Entrevistar especialistas e documentar seu processo de tomada de decisão, heurísticas e regras práticas.
  2. Estruturação: Organizar o conhecimento em prompts, regras e limites que um modelo de IA possa seguir.
  3. Empacotamento: Criar skills reutilizáveis (no formato de agentes como Claude Code, Cursor ou Codex) que encapsulam esse conhecimento.
  4. Validação: Testar as skills com cenários reais para garantir que produzem resultados consistentes.
  5. Iteração: Refinar com base no feedback do especialista e nos resultados obtidos.

Plataformas Suportadas

  • Claude Code: Skills no formato .claude
  • Cursor: Regras no formato .cursorrules
  • Codex: Skills no formato JSON estruturado

Benefícios

  • Escalabilidade: Permite que uma organização inteira se beneficie do conhecimento de especialistas seniores.
  • Consistência: Reduz variações na execução de tarefas.
  • Onboarding acelarado: Novos membros da equipe podem rapidamente alcançar produtividade.
  • Preservação do conhecimento: Evita a perda de expertise quando especialistas deixam a organização.

Exemplo de Uso

# Exemplo de comando para usar uma skill gerada pelo Polanyi Stack
claude use skill -n "especialista-deploy-k8s"

Contribuindo

Veja CONTRIBUTING.md para diretrizes de contribuição.

Licença

Este projeto é licenciado sob a MIT License.

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