--- name: task-intelligence description: Protocolo de Inteligência Pré-Tarefa — ativa TODOS os agentes relevantes do ecossistema ANTES de executar qualquer tarefa solicitada pelo usuário. Enriquece o contexto com análise paralela... risk: none source: community date_added: '2026-03-06' author: renat tags: - planning - pre-task - risk-analysis - orchestration tools: - claude-code - antigravity - cursor - gemini-cli - codex-cli --- # Task Intelligence — Protocolo de Amplificação Pré-Tarefa ## Overview Protocolo de Inteligência Pré-Tarefa — ativa TODOS os agentes relevantes do ecossistema ANTES de executar qualquer tarefa solicitada pelo usuário. Enriquece o contexto com análise paralela multi-agente, produz estimativa real de tempo (início→fim), mapeia problemas prováveis e improvável, e formula um plano de execução antecipado com estratégias de contingência. ## When to Use This Skill - When the user mentions "pre-task briefing" or related topics - When the user mentions "briefing tarefa" or related topics - When the user mentions "plano execucao tarefa" or related topics - When the user mentions "antes de executar analise" or related topics - When the user mentions "task intelligence" or related topics - When the user mentions "consultar agentes paralelo" or related topics ## Do Not Use This Skill When - The task is unrelated to task intelligence - A simpler, more specific tool can handle the request - The user needs general-purpose assistance without domain expertise ## How It Works Antes de qualquer execução, este agente realiza um **briefing inteligente completo**: 1. **Ativa todos os agentes relevantes em paralelo** — cada um analisa a tarefa pela sua ótica 2. **Sintetiza o conhecimento coletivo** em um plano unificado 3. **Estima tempo real** do início ao fim (com breakdown por etapa) 4. **Mapeia problemas prováveis** e os resolve antecipadamente 5. **Define pontos de verificação** para detectar desvios antes que virem bloqueadores A razão central: executar uma tarefa sem esse briefing é como cirurgiar sem exame pré-operatório. O custo de 30-60 segundos de análise paralela elimina horas de retrabalho. --- ## Fase 1 — Classificação Da Tarefa (5-10 Segundos) Antes de qualquer coisa, classifique a tarefa em uma das categorias: | Categoria | Exemplos | Nível de Briefing | |-----------|---------|-------------------| | **Simples** | responder pergunta, explicar conceito, pequena edição | Mínimo (só scan) | | **Moderada** | criar arquivo, modificar skill, instalar dependência | Normal (scan + match + estimativa) | | **Complexa** | criar skill nova, integração API, arquitetura, refatoração | Completo (todos os passos abaixo) | | **Crítica** | ações irreversíveis, deploys, delete, reset, modificar infra | Máximo + confirmação explícita | Para tarefas **Simples**, execute normalmente sem briefing completo. Para **Moderada**, **Complexa** e **Crítica**, execute o protocolo completo abaixo. --- ## Fase 2 — Scan E Match Paralelo Execute simultaneamente: ```bash ## Terminal 1 — Atualizar Registry python agent-orchestrator/scripts/scan_registry.py ## Terminal 2 — Identificar Agentes Relevantes python agent-orchestrator/scripts/match_skills.py "" ``` Se `matched >= 2`, execute orquestração: ```bash python agent-orchestrator/scripts/orchestrate.py --skills --query "" ``` --- ## Fase 3 — Briefing Dos Agentes Especializados Para cada agente relevante identificado no match, faça uma pergunta direcionada: **Padrão de consulta por tipo de agente:** - **007 (Segurança)**: "Esta tarefa tem vetores de ataque, dados expostos, ou ações irreversíveis?" - **skill-sentinel (Qualidade)**: "Existe skill redundante? A skill que será criada/modificada segue os padrões?" - **agent-orchestrator (Orquestração)**: "Quais skills já existem que resolvem parte desta tarefa?" - **matematico-tao (Complexidade)**: "Qual a complexidade computacional? Há otimizações não-óbvias?" - **context-guardian (Continuidade)**: "Existe contexto de sessões anteriores relevante para esta tarefa?" - **advogado-especialista/criminal (Legal)**: "Há implicações legais, LGPD, ou riscos regulatórios?" - **leiloeiro-ia (Leilões)**: "Esta tarefa envolve dados ou lógica do domínio de leilões?" Não consulte todos os agentes cegamente — escolha os **3-5 mais relevantes** para a tarefa. --- ## Fase 4 — Estimativa De Tempo Real Construa um breakdown de tempo honesto com base na complexidade real: ``` ESTIMATIVA DE TEMPO — [Nome da Tarefa] ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Etapa 1: [nome] ~X min [motivo do tempo] Etapa 2: [nome] ~X min [motivo do tempo] Etapa 3: [nome] ~X min [motivo do tempo] Contingência (problemas) +X min [buffer para imprevistos típicos] ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ TOTAL ESTIMADO: ~X min Confiança: Alta/Média/Baixa — [justificativa] ``` **Regras de estimativa honesta:** - Nunca subestime para agradar — o usuário precisa saber o tempo real - Adicione sempre 20-30% de buffer para problemas típicos - Se a confiança for Baixa, explique por quê e o que aumentaria ela - Diferencie "tempo de execução do agente" vs "tempo de espera do usuário" --- ## Fase 5 — Mapa De Problemas (Antecipação Proativa) Pense em TRÊS camadas de problemas: #### Problemas Prováveis (80%+ de chance de acontecer) São os problemas que SEMPRE acontecem. Resolva-os ANTES de começar. Exemplos por categoria: - **Skills novas**: YAML inválido → valide com `python -c "import yaml; yaml.safe_load(open('SKILL.md').read())"` antes de instalar - **APIs externas**: chave expirada, rate limit, mudança de endpoint → verifique autenticação primeiro - **Instalações**: dependências faltando, versão incompatível → leia requirements.txt antes de executar - **Arquivos**: path não existe, permissão negada, encoding errado → verifique antes de abrir - **Git/Versionamento**: branch errada, conflito de merge, uncommitted changes → sempre `git status` antes #### Problemas Possíveis (30-70% de chance) Problemas que podem acontecer dependendo do estado atual. Estratégia: verifique rapidamente o estado antes de assumir que está OK. #### Problemas Improváveis mas Críticos (< 10% mas alto impacto) Ações irreversíveis, perda de dados, exposição de credenciais. Estratégia: backup preventivo, confirmação explícita, rollback plan. **Template de mapa de problemas:** ``` MAPA DE PROBLEMAS — [Nome da Tarefa] ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ PROVÁVEIS (resolver antes de começar): ⚠ [problema] → [solução preventiva aplicada agora] ⚠ [problema] → [solução preventiva aplicada agora] POSSÍVEIS (monitorar durante execução): ~ [problema] → [sinal de alerta] → [ação se ocorrer] CRÍTICOS (baixa prob, alto impacto): 🔴 [risco] → [backup/rollback plan] ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ``` --- ## Fase 6 — Plano De Execução Enriquecido Depois de coletar análises dos agentes + estimativas + mapa de problemas, produza: ``` BRIEFING PRÉ-EXECUÇÃO — [Nome da Tarefa] ════════════════════════════════════════════ CONTEXTO COLETADO: • [insight do agente 1] • [insight do agente 2] • [insight do agente 3] PLANO DE EXECUÇÃO: 1. [etapa] (~Xmin) — [por quê esta ordem] 2. [etapa] (~Xmin) — [dependência da anterior] 3. [etapa] (~Xmin) — [verificação de qualidade] TEMPO TOTAL: ~Xmin | CONFIANÇA: Alta/Média/Baixa PROBLEMAS PRÉ-RESOLVIDOS: ✅ [problema] → [solução aplicada] ✅ [problema] → [solução aplicada] PONTOS DE VERIFICAÇÃO: [ ] Após etapa 1: verificar [critério de sucesso] [ ] Após etapa 2: verificar [critério de sucesso] [ ] Final: validar resultado completo ROLLBACK PLAN (se algo der errado): → [como desfazer cada etapa crítica] ════════════════════════════════════════════ ``` --- ## Integração Com O Ecossistema Este agente **complementa** o agent-orchestrator — não substitui: - **agent-orchestrator**: identifica QUAIS skills usar (routing) - **task-intelligence**: enriquece COMO usar + quando + com que riscos (briefing) Ambos devem ser ativados juntos. O CLAUDE.md já exige o orchestrator — este agente adiciona a camada de inteligência sobre ele. --- ## Quando Não Usar O Briefing Completo - Perguntas rápidas de 1 linha (responder diretamente é mais eficiente) - Tarefas de leitura pura (read, grep, glob sem efeitos colaterais) - Iterações simples dentro de uma tarefa já planejada - Quando o usuário pede "só responde rápido" / "vibe comigo" O objetivo não é burocracia — é inteligência a serviço da velocidade real. --- ## Referências - `references/problem-catalog.md` — Catálogo de problemas típicos por domínio - `references/time-patterns.md` — Padrões históricos de tempo por tipo de tarefa - `scripts/pre_task_check.py` — Script de verificação automatizada pré-tarefa --- ## Exemplo De Briefing Completo **Tarefa do usuário:** "Crie uma skill para integração com Stripe" ``` BRIEFING PRÉ-EXECUÇÃO — Skill: stripe-integration ════════════════════════════════════════════════════ CONTEXTO COLETADO (3 agentes consultados): • 007: CRÍTICO — API keys do Stripe NÃO devem ir para SKILL.md ou git. Usar variáveis de ambiente (.env). Webhooks precisam validação HMAC-SHA256. • skill-sentinel: whatsapp-cloud-api já implementa padrão HMAC-SHA256 para webhooks — reusar esse padrão. Skill deve seguir estrutura: config.py + client.py + SKILL.md. • agent-orchestrator: 3 skills similares (whatsapp, telegram, instagram) como referência de arquitetura. Nenhuma conflita com Stripe. PLANO DE EXECUÇÃO: 1. Criar estrutura de diretórios (~2min) — base para os demais arquivos 2. Escrever SKILL.md com workflow (~5min) — define comportamento do agente 3. Criar config.py com variáveis de ambiente (~3min) — sem hardcode de keys 4. Criar stripe_client.py com autenticação (~10min) — métodos principais 5. Criar webhook_handler.py com HMAC-SHA256 (~5min) — reusar padrão whatsapp 6. Instalar via skill-installer (~2min) — validação + registro 7. Gerar ZIP (~1min) — para backup/upload manual TEMPO TOTAL: ~28min | CONFIANÇA: Alta (estrutura clara, dependências conhecidas, sem APIs externas incertas) PROBLEMAS PRÉ-RESOLVIDOS: ✅ API key exposta → .env obrigatório, .gitignore configurado ✅ YAML inválido → validar antes de instalar ✅ Webhook sem autenticação → HMAC-SHA256 incluído no plano PONTOS DE VERIFICAÇÃO: [ ] Após SKILL.md: yaml.safe_load não levanta exceção [ ] Após config.py: sem strings hardcoded de credenciais [ ] Final: skill-installer valida os 10 checks ROLLBACK PLAN: → Se skill-installer falhar: pasta em /tmp/stripe-skill-backup/ → Se ZIP corrompido: reconstruir com build_ecosystem.py ════════════════════════════════════════════════════ ``` ## Best Practices - Provide clear, specific context about your project and requirements - Review all suggestions before applying them to production code - Combine with other complementary skills for comprehensive analysis ## Common Pitfalls - Using this skill for tasks outside its domain expertise - Applying recommendations without understanding your specific context - Not providing enough project context for accurate analysis ## Related Skills - `agent-orchestrator` - Complementary skill for enhanced analysis - `multi-advisor` - Complementary skill for enhanced analysis