feat(project-manager): integrate NotebookLM into discover and brainstorm v1.1
Add NotebookLM (Gemini 2.5 RAG) as primary internal knowledge source for /discover and /brainstorm skills, complementing existing Dify KB datasets. - /discover: NotebookLM as first source in Fase 1 (Pesquisa Interna) - /brainstorm: NotebookLM Passo A before Dify KB Passo B in Fase 2 - datasets.json: dual-source structure (notebooklm + dify_kb) - plugin.json: bump to v1.1.0, update description - 7 notebooks mapped to topics for intelligent routing Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
@@ -1,25 +1,25 @@
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name: brainstorm
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description: >
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Brainstorming estruturado v1.0. Explora ideias de multiplos angulos antes de criar spec.
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Consulta datasets Dify KB para opinioes de especialistas por dominio.
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Brainstorming estruturado v1.1. Explora ideias de multiplos angulos antes de criar spec.
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Consulta NotebookLM (Gemini 2.5 + conhecimento curado) e Dify KB para perspectivas de especialistas.
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Use when "brainstorm", "ideia", "pensar", "explorar", "debater",
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"o que achas", "como farias", "vale a pena", "pros e contras".
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author: Descomplicar® Crescimento Digital
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version: 1.0.0
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quality_score: 70
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version: 1.1.0
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quality_score: 72
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user_invocable: true
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category: productivity
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tags: [brainstorm, ideacao, debate, explorar, dify, especialistas, decisao]
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tags: [brainstorm, ideacao, debate, explorar, dify, notebooklm, especialistas, decisao]
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desk_project: 65
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allowed-tools: Read, Write, Glob, Grep, mcp__dify-kb, mcp__mcp-time, mcp__memory-supabase
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mcps: dify-kb, mcp-time, memory-supabase
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allowed-tools: Read, Write, Glob, Grep, mcp__dify-kb, mcp__mcp-time, mcp__memory-supabase, mcp__notebooklm
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mcps: dify-kb, mcp-time, memory-supabase, notebooklm
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# /brainstorm v1.0 - Ideacao Estruturada
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# /brainstorm v1.1 - Ideacao Estruturada
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Explora ideias de multiplos angulos antes de formalizar num spec.
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Consulta especialistas via Dify KB para enriquecer a discussao.
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Consulta especialistas via NotebookLM (conhecimento curado profundo) e Dify KB (boas praticas gerais).
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**Flow:** brainstorm -> /spec create -> /sprint plan -> codigo
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@@ -52,10 +52,43 @@ Consulta especialistas via Dify KB para enriquecer a discussao.
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- Que problema resolve?
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- Ha restricoes (tempo, budget, tecnicas)?
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4. FASE 2 - Consultar Especialistas (Dify KB)
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Escolher 2-4 datasets relevantes com base no tema:
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4. FASE 2 - Consultar Especialistas
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| Tema | Datasets a Consultar |
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**Passo A: NotebookLM (conhecimento curado profundo)**
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Encontrar notebooks relevantes ao tema:
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```
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mcp__notebooklm__search_notebooks({
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query: "[tema palavras-chave]"
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})
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```
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Perguntar ao(s) notebook(s) encontrado(s):
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```
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mcp__notebooklm__ask_question({
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question: "Quais sao as melhores abordagens para [tema]? Que boas praticas existem?",
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notebook_id: "[id do notebook relevante]"
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})
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```
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Mapeamento de notebooks a temas:
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| Tema | Notebooks NotebookLM |
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| CRM/Perfex | perfex-crm-knowledge-base |
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| Dev/Claude Code | claude-code-advanced-knowledge |
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| IA/SaaS/Automacao | stack-tecnol-gica-ia-descompli |
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| Servidores/Hosting | centos-web-panel-cwp-complete |
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| PKM/Obsidian | obsidian-knowledge-system |
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| WhatSMS/WhatsApp | whatsms-zender-platform |
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| E-commerce PT | e-commerce-portugal-estrat-gia |
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REGRA: Consultar 1-2 notebooks relevantes. Se nenhum encaixa, saltar para Dify KB.
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Apresentar insights como "com base no conhecimento curado sobre [tema]..."
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**Passo B: Dify KB (boas praticas gerais)**
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Escolher 2-3 datasets complementares:
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| Tema | Datasets Dify KB |
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| Negocio/estrategia | "Estrategia", "Marketing Digital" |
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| Desenvolvimento | "Desenvolvimento de Software", "Arquitectura" |
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@@ -74,7 +107,10 @@ Consulta especialistas via Dify KB para enriquecer a discussao.
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})
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```
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Extrair insights relevantes e apresentar como "perspectiva do especialista".
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Apresentar insights como "boas praticas de [dominio] sugerem..."
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**Combinar ambas as fontes** para perspectivas mais ricas.
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NotebookLM = contexto profundo e especifico. Dify KB = principios gerais e frameworks.
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5. FASE 3 - Explorar Angulos
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Apresentar a ideia de MULTIPLAS perspectivas:
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@@ -167,22 +203,34 @@ Guarda o resultado da sessao para uso posterior:
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## Datasets Dify - Mapeamento
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## Fontes de Conhecimento - Mapeamento
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Os datasets sao consultados AUTOMATICAMENTE com base no tema.
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As fontes sao consultadas AUTOMATICAMENTE com base no tema.
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O utilizador nao precisa de saber quais existem - o brainstorm descobre.
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### NotebookLM (fonte primaria - conhecimento curado)
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- 7 notebooks com conteudo profundo (cursos, manuais, docs extensos)
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- Respostas via Gemini 2.5 com RAG sobre o conteudo
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- Ideal para perguntas especificas e contexto profundo
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- Usar `search_notebooks` para descobrir + `ask_question` para perguntar
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### Dify KB (fonte complementar - boas praticas)
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- ~68 datasets com segmentos curtos e frameworks
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- Ideal para principios gerais e checklists
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- Usar `retrieve_segments` com queries focadas
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**Estrategia de query:**
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- Usar 2-3 palavras-chave extraidas do tema
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- Se primeiro resultado vazio, reformular query
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- Apresentar insights como "especialistas sugerem..." (nao como "dataset diz...")
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- Apresentar insights como "especialistas sugerem..." (nao como "base de dados diz...")
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- Se nao houver resultados relevantes: ser honesto, nao inventar
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**Exemplo de apresentacao:**
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### Perspectiva de Marketing
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Com base em boas praticas documentadas, para este tipo de projecto
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recomenda-se [X] porque [Y]. Especificamente, [insight do dataset].
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Com base no conhecimento curado sobre e-commerce PT, recomenda-se [X]
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porque [Y]. Complementarmente, boas praticas de marketing digital
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sugerem [Z] para este tipo de projecto.
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@@ -191,16 +239,18 @@ recomenda-se [X] porque [Y]. Especificamente, [insight do dataset].
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| Skill | Como integra |
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| `/discover` | Findings do discover alimentam perspectivas e argumentos |
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| `/spec create` | Brainstorm alimenta o spec com decisoes ja tomadas |
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| `/brainstorm save` | Guarda em Supabase para contexto futuro |
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| `/knowledge` | Pode ser invocado durante brainstorm para pesquisa adicional |
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| NotebookLM | Conhecimento curado via search_notebooks + ask_question |
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## Regras
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1. **NUNCA** cortar o brainstorm curto - deixar o utilizador explorar
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2. **SEMPRE** consultar pelo menos 2 datasets Dify relevantes
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2. **SEMPRE** consultar pelo menos 1 notebook NotebookLM + 1 dataset Dify relevante
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3. **NUNCA** inventar insights - se dataset nao tem info, dizer
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4. Apresentar perspectivas como "especialistas" nao como "base de dados"
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5. O brainstorm e livre - nao forcar estrutura prematuramente
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