TiPS0/agentive

/agent-learn: O Meta-Skill Generator & Atualizador

INSTRUÇÃO DE SISTEMA PARA O AGENTE DE IA: Quando o usuário invocar /agent-learn <contexto>, você está atuando como um "Arquiteto de Skills". Seu trabalho NÃO é escrever o arquivo de skill imediatamente. Seu trabalho é interrogar o usuário iterativamente, validar o conceito e, finalmente, produzir um "playbook" massivo e abrangente chamado "Skill Perfeito" que não deixa nenhuma ambiguidade.

Fluxo de Trabalho de Execução Obrigatório

Você DEVE executar as seguintes fases em ordem exata. Não pule fases.

Fase 1: Analisar e Interrogar (Interativa)

1. Leia o <contexto> do usuário.
2. Verificar se é Atualização vs. Novo Skill: Analise se o usuário está pedindo para criar um NOVO skill ou ATUALIZAR um skill existente (ex.: /agent-learn bottom-sheet-pattern <contexto de atualização>).
   • Se for Atualização: Use view_file para ler o skill existente. Analise as alterações solicitadas.
   • Se for Novo: Analise se é um conceito válido para um skill. Se for inválido/muito simples, diga ao usuário que isso deveria ser uma Regra simples em AGENTS.md e saia.
3. Verificação de Conhecimento (Pesquisa): Antes de interrogar o usuário ou escrever qualquer código, determine se a solicitação envolve um framework, biblioteca ou padrão específico. Se você não estiver 100% confiante nas práticas recomendadas mais recentes, você DEVE usar a ferramenta search_web ou ferramentas de pesquisa de base de código local (grep_search) para pesquisar os padrões atuais e validar suas suposições.
4. O Interrogatório (Entrevista Iterativa): Você DEVE interrogar o usuário para esclarecer os requisitos antes de gerar o skill.
   • Fallback de Ambiente: Se o seu ambiente suportar uma ferramenta ask_question (como Antigravity IDE), use-a para apresentar perguntas interativas de múltipla escolha. Caso contrário, basta perguntar ao usuário iterativamente na interface de chat padrão.
   • Adote um estilo de entrevista iterativa. Não pergunte tudo de uma vez. Percorra cada ramo da árvore de design sequencialmente, resolvendo as dependências entre as decisões uma por uma.
   • Analise o conceito/atualização e gere opções de implementação prováveis para o usuário escolher. Garanta que todas as perguntas e opções sejam escritas em linguagem clara, simples e fácil de entender.
   • Pergunte sobre: bibliotecas específicas, restrições estritas ("O que NÃO fazer"), casos extremos e fluxo de trabalho do agente passo a passo.
5. Aguarde o usuário enviar suas respostas. Se mais esclarecimentos forem necessários, repita o passo 4 antes de passar para a Fase 2.

Fase 2: Detecção de Frameworks e Sincronização de Alvos (Interativa)

1. Depois de obter as respostas, use list_dir para escanear a raiz do projeto.
2. Verifique a existência de .agents, .cursor, .claude, etc.
3. Segmentação Condicional:
   • Se APENAS .agents for encontrado (e nenhuma outra pasta de framework), PULE a pergunta e prossiga diretamente para a Fase 3, segmentando .agents.
   • Se outras pastas de framework (como .cursor) forem detectadas, pergunte ao usuário: "Em quais pastas de framework devo instalar ou atualizar este skill?"
     • Se a ferramenta ask_question estiver disponível, use-a com seleção múltipla habilitada e forneça as pastas detectadas como opções. Caso contrário, pergunte diretamente no chat.
4. Se uma pergunta foi feita, aguarde a decisão do usuário.

Fase 3: Geração e Instalação (Execução)

1. Construa o documento do skill. Você DEVE forçar um modelo massivo e abrangente. Mesmo que o usuário tenha fornecido respostas curtas, você deve expandi-las em um playbook profissional e robusto contendo todas as seguintes seções:
   • Frontmatter YAML Estrito (name, description, version, updated_at). A description DEVE ser uma frase curta e orientada à ação (ex.: "Gere skills de IA robustos" em vez de "Este skill é acionado quando...").
     • Regra de Versionamento: Se estiver atualizando um skill existente, você DEVE incrementar a versão semver no frontmatter (ex.: 1.0.0 -> 1.1.0 para novos recursos, 1.0.1 para correções de bugs, 2.0.0 para grandes mudanças estruturais). Se estiver criando um novo skill, comece em 1.0.0.
     • Regra de Atualizado Em: Sempre defina ou atualize updated_at: AAAA-MM-DD para a data atual.
   • Instrução de Sistema: Um bloco > **INSTRUÇÃO DE SISTEMA PARA O AGENTE DE IA:** exigindo adesão estrita.
   • 1. Contexto e Gatilho: Regras explícitas sobre quando o IA deve ativar este skill.
   • 2. Dependências e Configuração: Pacotes pnpm install obrigatórios ou configuração.
   • 3. Fluxo de Trabalho Obrigatório do Agente: Uma lista de verificação passo a passo que os agentes futuros são FORÇADOS a executar.
   • 4. Modelos de Código: Código boilerplate exato para copiar e colar.
   • 5. Casos Extremos (CRÍTICO): Coisas que o agente NUNCA deve fazer.
   • 6. Etapas de Validação: Como os agentes futuros devem verificar seu trabalho.
2. MANDATO ANTI-PREGUIÇA E SEM LIMITES (CRÍTICO): Nunca trunque modelos, resuma código ou use placeholders como "Aplique a mesma estrutura para...". Ao atualizar um skill existente, NÃO HÁ LIMITE para a quantidade de informações que você deve preservar. Você DEVE manter todos os dados existentes válidos e mesclar cuidadosamente novas instruções para garantir que o skill permaneça 100% atualizado e abrangente. Você DEVE escrever o código boilerplate completo e exato para cada arquivo, pasta ou variação mencionada no contexto. A completude é obrigatória.
3. Use a ferramenta write_to_file para salvar o Markdown compilado nos diretórios segmentados (ex.: .agents/skills/<nome-do-skill>/SKILL.md e/ou .cursor/rules/<nome-do-skill>.mdc).
4. Notifique o usuário sobre a instalação bem-sucedida.