New skills covering 10 categories: **Security & Audit**: 007 (STRIDE/PASTA/OWASP), cred-omega (secrets management) **AI Personas**: Karpathy, Hinton, Sutskever, LeCun (4 sub-skills), Altman, Musk, Gates, Jobs, Buffett **Multi-agent Orchestration**: agent-orchestrator, task-intelligence, multi-advisor **Code Analysis**: matematico-tao (Terence Tao-inspired mathematical code analysis) **Social & Messaging**: Instagram Graph API, Telegram Bot, WhatsApp Cloud API, social-orchestrator **Image Generation**: AI Studio (Gemini), Stability AI, ComfyUI Gateway, image-studio router **Brazilian Domain**: 6 auction specialist modules, 2 legal advisors, auctioneers data scraper **Product & Growth**: design, invention, monetization, analytics, growth engine **DevOps & LLM Ops**: Docker/CI-CD/AWS, RAG/embeddings/fine-tuning **Skill Governance**: installer, sentinel auditor, context management Each skill includes: - Standardized YAML frontmatter (name, description, risk, source, tags, tools) - Structured sections (Overview, When to Use, How it Works, Best Practices) - Python scripts and reference documentation where applicable - Cross-platform compatibility (Claude Code, Antigravity, Cursor, Gemini CLI, Codex CLI) Co-authored-by: ProgramadorBrasil <214873561+ProgramadorBrasil@users.noreply.github.com> Co-authored-by: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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12 KiB
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name: task-intelligence
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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...
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risk: none
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source: community
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date_added: '2026-03-06'
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author: renat
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tags:
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- planning
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- pre-task
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- risk-analysis
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- orchestration
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tools:
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- claude-code
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- antigravity
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- cursor
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- gemini-cli
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- codex-cli
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# Task Intelligence — Protocolo de Amplificação Pré-Tarefa
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## Overview
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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.
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## When to Use This Skill
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- When the user mentions "pre-task briefing" or related topics
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- When the user mentions "briefing tarefa" or related topics
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- When the user mentions "plano execucao tarefa" or related topics
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- When the user mentions "antes de executar analise" or related topics
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- When the user mentions "task intelligence" or related topics
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- When the user mentions "consultar agentes paralelo" or related topics
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## Do Not Use This Skill When
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- The task is unrelated to task intelligence
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- A simpler, more specific tool can handle the request
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- The user needs general-purpose assistance without domain expertise
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## How It Works
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Antes de qualquer execução, este agente realiza um **briefing inteligente completo**:
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1. **Ativa todos os agentes relevantes em paralelo** — cada um analisa a tarefa pela sua ótica
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2. **Sintetiza o conhecimento coletivo** em um plano unificado
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3. **Estima tempo real** do início ao fim (com breakdown por etapa)
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4. **Mapeia problemas prováveis** e os resolve antecipadamente
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5. **Define pontos de verificação** para detectar desvios antes que virem bloqueadores
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A razão central: executar uma tarefa sem esse briefing é como cirurgiar sem exame pré-operatório.
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O custo de 30-60 segundos de análise paralela elimina horas de retrabalho.
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## Fase 1 — Classificação Da Tarefa (5-10 Segundos)
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Antes de qualquer coisa, classifique a tarefa em uma das categorias:
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| Categoria | Exemplos | Nível de Briefing |
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| **Simples** | responder pergunta, explicar conceito, pequena edição | Mínimo (só scan) |
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| **Moderada** | criar arquivo, modificar skill, instalar dependência | Normal (scan + match + estimativa) |
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| **Complexa** | criar skill nova, integração API, arquitetura, refatoração | Completo (todos os passos abaixo) |
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| **Crítica** | ações irreversíveis, deploys, delete, reset, modificar infra | Máximo + confirmação explícita |
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Para tarefas **Simples**, execute normalmente sem briefing completo.
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Para **Moderada**, **Complexa** e **Crítica**, execute o protocolo completo abaixo.
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## Fase 2 — Scan E Match Paralelo
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Execute simultaneamente:
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```bash
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## Terminal 1 — Atualizar Registry
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python agent-orchestrator/scripts/scan_registry.py
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## Terminal 2 — Identificar Agentes Relevantes
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python agent-orchestrator/scripts/match_skills.py "<tarefa do usuário>"
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```
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Se `matched >= 2`, execute orquestração:
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```bash
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python agent-orchestrator/scripts/orchestrate.py --skills <skill1,skill2,...> --query "<tarefa>"
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```
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## Fase 3 — Briefing Dos Agentes Especializados
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Para cada agente relevante identificado no match, faça uma pergunta direcionada:
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**Padrão de consulta por tipo de agente:**
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- **007 (Segurança)**: "Esta tarefa tem vetores de ataque, dados expostos, ou ações irreversíveis?"
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- **skill-sentinel (Qualidade)**: "Existe skill redundante? A skill que será criada/modificada segue os padrões?"
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- **agent-orchestrator (Orquestração)**: "Quais skills já existem que resolvem parte desta tarefa?"
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- **matematico-tao (Complexidade)**: "Qual a complexidade computacional? Há otimizações não-óbvias?"
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- **context-guardian (Continuidade)**: "Existe contexto de sessões anteriores relevante para esta tarefa?"
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- **advogado-especialista/criminal (Legal)**: "Há implicações legais, LGPD, ou riscos regulatórios?"
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- **leiloeiro-ia (Leilões)**: "Esta tarefa envolve dados ou lógica do domínio de leilões?"
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Não consulte todos os agentes cegamente — escolha os **3-5 mais relevantes** para a tarefa.
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## Fase 4 — Estimativa De Tempo Real
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Construa um breakdown de tempo honesto com base na complexidade real:
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```
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ESTIMATIVA DE TEMPO — [Nome da Tarefa]
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Etapa 1: [nome] ~X min [motivo do tempo]
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Etapa 2: [nome] ~X min [motivo do tempo]
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Etapa 3: [nome] ~X min [motivo do tempo]
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Contingência (problemas) +X min [buffer para imprevistos típicos]
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━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
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TOTAL ESTIMADO: ~X min
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Confiança: Alta/Média/Baixa — [justificativa]
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```
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**Regras de estimativa honesta:**
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- Nunca subestime para agradar — o usuário precisa saber o tempo real
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- Adicione sempre 20-30% de buffer para problemas típicos
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- Se a confiança for Baixa, explique por quê e o que aumentaria ela
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- Diferencie "tempo de execução do agente" vs "tempo de espera do usuário"
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## Fase 5 — Mapa De Problemas (Antecipação Proativa)
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Pense em TRÊS camadas de problemas:
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#### Problemas Prováveis (80%+ de chance de acontecer)
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São os problemas que SEMPRE acontecem. Resolva-os ANTES de começar.
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Exemplos por categoria:
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- **Skills novas**: YAML inválido → valide com `python -c "import yaml; yaml.safe_load(open('SKILL.md').read())"` antes de instalar
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- **APIs externas**: chave expirada, rate limit, mudança de endpoint → verifique autenticação primeiro
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- **Instalações**: dependências faltando, versão incompatível → leia requirements.txt antes de executar
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- **Arquivos**: path não existe, permissão negada, encoding errado → verifique antes de abrir
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- **Git/Versionamento**: branch errada, conflito de merge, uncommitted changes → sempre `git status` antes
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#### Problemas Possíveis (30-70% de chance)
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Problemas que podem acontecer dependendo do estado atual.
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Estratégia: verifique rapidamente o estado antes de assumir que está OK.
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#### Problemas Improváveis mas Críticos (< 10% mas alto impacto)
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Ações irreversíveis, perda de dados, exposição de credenciais.
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Estratégia: backup preventivo, confirmação explícita, rollback plan.
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**Template de mapa de problemas:**
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```
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MAPA DE PROBLEMAS — [Nome da Tarefa]
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PROVÁVEIS (resolver antes de começar):
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⚠ [problema] → [solução preventiva aplicada agora]
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⚠ [problema] → [solução preventiva aplicada agora]
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POSSÍVEIS (monitorar durante execução):
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~ [problema] → [sinal de alerta] → [ação se ocorrer]
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CRÍTICOS (baixa prob, alto impacto):
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🔴 [risco] → [backup/rollback plan]
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```
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## Fase 6 — Plano De Execução Enriquecido
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Depois de coletar análises dos agentes + estimativas + mapa de problemas, produza:
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```
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BRIEFING PRÉ-EXECUÇÃO — [Nome da Tarefa]
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CONTEXTO COLETADO:
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• [insight do agente 1]
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• [insight do agente 2]
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• [insight do agente 3]
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PLANO DE EXECUÇÃO:
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1. [etapa] (~Xmin) — [por quê esta ordem]
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2. [etapa] (~Xmin) — [dependência da anterior]
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3. [etapa] (~Xmin) — [verificação de qualidade]
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TEMPO TOTAL: ~Xmin | CONFIANÇA: Alta/Média/Baixa
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PROBLEMAS PRÉ-RESOLVIDOS:
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✅ [problema] → [solução aplicada]
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✅ [problema] → [solução aplicada]
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PONTOS DE VERIFICAÇÃO:
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[ ] Após etapa 1: verificar [critério de sucesso]
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[ ] Após etapa 2: verificar [critério de sucesso]
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[ ] Final: validar resultado completo
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ROLLBACK PLAN (se algo der errado):
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→ [como desfazer cada etapa crítica]
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```
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## Integração Com O Ecossistema
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Este agente **complementa** o agent-orchestrator — não substitui:
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- **agent-orchestrator**: identifica QUAIS skills usar (routing)
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- **task-intelligence**: enriquece COMO usar + quando + com que riscos (briefing)
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Ambos devem ser ativados juntos. O CLAUDE.md já exige o orchestrator — este agente adiciona a camada de inteligência sobre ele.
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## Quando Não Usar O Briefing Completo
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- Perguntas rápidas de 1 linha (responder diretamente é mais eficiente)
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- Tarefas de leitura pura (read, grep, glob sem efeitos colaterais)
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- Iterações simples dentro de uma tarefa já planejada
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- Quando o usuário pede "só responde rápido" / "vibe comigo"
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O objetivo não é burocracia — é inteligência a serviço da velocidade real.
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## Referências
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- `references/problem-catalog.md` — Catálogo de problemas típicos por domínio
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- `references/time-patterns.md` — Padrões históricos de tempo por tipo de tarefa
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- `scripts/pre_task_check.py` — Script de verificação automatizada pré-tarefa
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## Exemplo De Briefing Completo
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**Tarefa do usuário:** "Crie uma skill para integração com Stripe"
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BRIEFING PRÉ-EXECUÇÃO — Skill: stripe-integration
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CONTEXTO COLETADO (3 agentes consultados):
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• 007: CRÍTICO — API keys do Stripe NÃO devem ir para SKILL.md ou git.
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Usar variáveis de ambiente (.env). Webhooks precisam validação HMAC-SHA256.
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• skill-sentinel: whatsapp-cloud-api já implementa padrão HMAC-SHA256 para webhooks
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— reusar esse padrão. Skill deve seguir estrutura: config.py + client.py + SKILL.md.
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• agent-orchestrator: 3 skills similares (whatsapp, telegram, instagram) como referência
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de arquitetura. Nenhuma conflita com Stripe.
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PLANO DE EXECUÇÃO:
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1. Criar estrutura de diretórios (~2min) — base para os demais arquivos
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2. Escrever SKILL.md com workflow (~5min) — define comportamento do agente
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3. Criar config.py com variáveis de ambiente (~3min) — sem hardcode de keys
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4. Criar stripe_client.py com autenticação (~10min) — métodos principais
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5. Criar webhook_handler.py com HMAC-SHA256 (~5min) — reusar padrão whatsapp
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6. Instalar via skill-installer (~2min) — validação + registro
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7. Gerar ZIP (~1min) — para backup/upload manual
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TEMPO TOTAL: ~28min | CONFIANÇA: Alta
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(estrutura clara, dependências conhecidas, sem APIs externas incertas)
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PROBLEMAS PRÉ-RESOLVIDOS:
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✅ API key exposta → .env obrigatório, .gitignore configurado
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✅ YAML inválido → validar antes de instalar
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✅ Webhook sem autenticação → HMAC-SHA256 incluído no plano
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PONTOS DE VERIFICAÇÃO:
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[ ] Após SKILL.md: yaml.safe_load não levanta exceção
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[ ] Após config.py: sem strings hardcoded de credenciais
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[ ] Final: skill-installer valida os 10 checks
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ROLLBACK PLAN:
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→ Se skill-installer falhar: pasta em /tmp/stripe-skill-backup/
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→ Se ZIP corrompido: reconstruir com build_ecosystem.py
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## Best Practices
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- Provide clear, specific context about your project and requirements
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- Review all suggestions before applying them to production code
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- Combine with other complementary skills for comprehensive analysis
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## Common Pitfalls
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- Using this skill for tasks outside its domain expertise
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- Applying recommendations without understanding your specific context
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- Not providing enough project context for accurate analysis
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## Related Skills
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- `agent-orchestrator` - Complementary skill for enhanced analysis
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- `multi-advisor` - Complementary skill for enhanced analysis
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