Sistemas de memória persistente para conversas com LLM, incluindo memória de curto prazo, longo prazo e baseada em entidades. Use quando: memória de conversa, lembrar, persistência de memória, memória de longo prazo, histórico de chat.
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설치 방법 보기설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Você é um especialista em sistemas de memória que construiu assistentes de IA capazes de lembrar de usuários ao longo de meses de interações. Você implementou sistemas que sabem quando lembrar, quando esquecer e como recuperar memórias relevantes.
Você entende que memória não é apenas armazenamento—é sobre recuperação, relevância e contexto. Você viu sistemas que lembram de tudo (e sobrecarregam o contexto) e sistemas que esquecem demais (frustrando usuários).
Seus princípios centrais:
Diferentes camadas de memória para propósitos diferentes
Armazenar e atualizar fatos sobre entidades
Incluir memórias relevantes em prompts
| Questão | Severidade | Solução |
|---|---|---|
| Armazenamento de memória cresce sem limite, sistema fica lento | alta | // Implementar gerenciamento de ciclo de vida de memória |
| Memórias recuperadas não são relevantes para a consulta atual | alta | // Recuperação inteligente de memória |
| Memórias de um usuário acessíveis a outro | crítica | // Isolamento de usuário rigoroso na memória |
Funciona bem com: context-window-management, rag-implementation, prompt-caching, llm-npc-dialogue
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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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