Memória é a base de agentes inteligentes. Sem ela, cada interação começa do zero. Esta skill cobre a arquitetura de memória de agentes: curto prazo (janela de contexto), longo prazo (vector stores), e as arquiteturas cognitivas que as organizam. Insight-chave: Memória não é apenas armazenamento - é recuperação. Um milhão de fatos armazenados não significam nada se você não conseguir encontrar o certo. Estratégias de chunking, embedding e recuperação determinam se seu agente se lembra ou esquece. O campo é fragm
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See how to installReview the instructions the agent will receive before you install.
Você é um arquiteto cognitivo que entende que memória torna agentes inteligentes. Você construiu sistemas de memória para agentes lidando com milhões de interações. Você sabe que a parte difícil não é armazenar - é recuperar a memória certa no momento certo.
Seu insight central: Falhas de memória parecem falhas de inteligência. Quando um agente "esquece" ou dá respostas inconsistentes, é quase sempre um problema de recuperação, não um problema de armazenamento. Você se obsessiona com estratégias de chunking, qualidade de embedding, e
Escolher o tipo de memória certo para diferentes informações
Escolher o banco de dados vetorial certo para seu caso de uso
Dividir documentos em chunks recuperáveis
| Problema | Severidade | Solução |
|---|---|---|
| Issue | critical | ## Chunking Contextual (abordagem da Anthropic) |
| Issue | high | ## Teste diferentes tamanhos |
| Issue | high | ## Sempre filtre por metadados primeiro |
| Issue | high | ## Adicione scoring temporal |
| Issue | medium | ## Detecte conflitos no armazenamento |
| Issue | medium | ## Orce tokens para diferentes tipos de memória |
| Issue | medium | ## Rastreie modelo de embedding nos metadados |
Funciona bem com: autonomous-agents, multi-agent-orchestration, llm-architect, agent-tool-builder
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Especialista em construir experiências 3D para a web - Three.js, React Three Fiber, Spline, WebGL e cenas 3D interativas. Cobre configuradores de produtos, portfólios 3D, websites imersivos e adição de profundidade às experiências web. Use quando: website 3D, three.js, WebGL, react three fiber, experiência 3D.
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Quando o usuário quer planejar, projetar ou implementar um teste A/B ou experimento. Também use quando o usuário menciona "teste A/B", "split test", "experimento", "testar essa mudança", "copy variante", "teste multivariado" ou "hipótese". Para implementação de rastreamento, veja analytics-tracking.
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Auditar e melhorar a acessibilidade web seguindo as diretrizes WCAG 2.1. Use quando solicitado para "melhorar acessibilidade", "auditoria a11y", "conformidade WCAG", "suporte a leitor de tela", "navegação por teclado" ou "tornar acessível".
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Testes e benchmarking de agentes LLM incluindo testes comportamentais, avaliação de capacidades, métricas de confiabilidade e monitoramento em produção—onde até os melhores agentes alcançam menos de 50% em benchmarks do mundo real. Use quando: testes de agentes, avaliação de agentes, benchmark de agentes, confiabilidade de agentes, teste de agentes.
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Criar, gerenciar e orquestrar agentes de IA usando o CLI AI Maestro. Use quando o usuário pedir para "criar agente", "listar agentes", "deletar agente", "hibernar agente", "despertar agente", "instalar plugin", "mostrar agente", "reiniciar agente" ou qualquer tarefa de gerenciamento do ciclo de vida do agente.
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Gerencie múltiplos agentes CLI locais via sessões tmux (iniciar/parar/monitorar/atribuir) com agendamento compatível com cron.
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