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>
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2026-02-07 21:48:45 +00:00
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View File

@@ -1,7 +1,7 @@
{ {
"name": "project-manager", "name": "project-manager",
"description": "Spec-driven project management with flexible sprints, scope validation, and metrics. Prevents wasted work by forcing alignment before coding. 4 skills, 2 agents, 1 hook.", "description": "Spec-driven project management with flexible sprints, scope validation, and NotebookLM-powered discovery. Prevents wasted work by forcing alignment before coding. 6 skills, 2 agents, 1 hook.",
"version": "1.0.0", "version": "1.1.0",
"author": { "author": {
"name": "Descomplicar - Crescimento Digital", "name": "Descomplicar - Crescimento Digital",
"url": "https://descomplicar.pt" "url": "https://descomplicar.pt"

View File

@@ -1,6 +1,22 @@
{ {
"description": "Dify KB datasets for Project Manager plugin", "description": "Knowledge sources for Project Manager plugin",
"query_tool": "mcp__dify-kb__dify_kb_retrieve_segments", "sources": {
"notebooklm": {
"description": "NotebookLM - conhecimento curado profundo via Gemini 2.5 RAG",
"tools": ["mcp__notebooklm__search_notebooks", "mcp__notebooklm__ask_question"],
"notebooks": [
{"id": "perfex-crm-knowledge-base", "topics": ["perfex", "crm", "modulos", "extensoes"]},
{"id": "claude-code-advanced-knowledge", "topics": ["claude-code", "mcp", "skills", "plugins", "frameworks"]},
{"id": "stack-tecnol-gica-ia-descompli", "topics": ["ia", "saas", "n8n", "crewai", "sifide", "automacao"]},
{"id": "centos-web-panel-cwp-complete", "topics": ["cwp", "servidores", "hosting", "seguranca", "linux"]},
{"id": "obsidian-knowledge-system", "topics": ["obsidian", "vault", "pkm", "bases", "plugins"]},
{"id": "whatsms-zender-platform", "topics": ["whatsms", "zender", "whatsapp", "sms"]},
{"id": "e-commerce-portugal-estrat-gia", "topics": ["ecommerce", "portugal", "pmes", "mercado"]}
]
},
"dify_kb": {
"description": "Dify KB - boas praticas gerais e datasets tematicos",
"tool": "mcp__dify-kb__dify_kb_retrieve_segments",
"datasets": [ "datasets": [
{"name": "Gestao de Projetos", "priority": 1}, {"name": "Gestao de Projetos", "priority": 1},
{"name": "Gestao de Processos", "priority": 1}, {"name": "Gestao de Processos", "priority": 1},
@@ -8,3 +24,5 @@
{"name": "Produtividade", "priority": 2} {"name": "Produtividade", "priority": 2}
] ]
} }
}
}

View File

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

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@@ -1,24 +1,25 @@
--- ---
name: discover name: discover
description: > description: >
Pesquisa e discovery v1.0. Investiga viabilidade, abordagens e estado da arte antes de brainstorm. Pesquisa e discovery v1.1. Investiga viabilidade, abordagens e estado da arte antes de brainstorm.
Pesquisa web, Dify KB, codebase existente e Context7 para docs de libraries. Pesquisa NotebookLM (Gemini 2.5 + conhecimento curado), Dify KB, web, codebase e Context7.
Use when "pesquisar", "investigar", "discover", "como funciona", "existe algo para", Use when "pesquisar", "investigar", "discover", "como funciona", "existe algo para",
"alternativas", "estado da arte", "viabilidade", "research", "antes de comecar". "alternativas", "estado da arte", "viabilidade", "research", "antes de comecar".
author: Descomplicar® Crescimento Digital author: Descomplicar® Crescimento Digital
version: 1.0.0 version: 1.1.0
quality_score: 70 quality_score: 72
user_invocable: true user_invocable: true
category: productivity category: productivity
tags: [research, discovery, pesquisa, viabilidade, alternativas, estado-arte] tags: [research, discovery, pesquisa, viabilidade, alternativas, estado-arte, notebooklm]
desk_project: 65 desk_project: 65
allowed-tools: Read, Glob, Grep, WebSearch, WebFetch, mcp__dify-kb, mcp__mcp-time, mcp__memory-supabase, mcp__plugin_context7_context7 allowed-tools: Read, Glob, Grep, WebSearch, WebFetch, mcp__dify-kb, mcp__mcp-time, mcp__memory-supabase, mcp__plugin_context7_context7, mcp__notebooklm
mcps: dify-kb, mcp-time, memory-supabase, context7 mcps: dify-kb, mcp-time, memory-supabase, context7, notebooklm
--- ---
# /discover v1.0 - Pesquisa e Discovery # /discover v1.1 - Pesquisa e Discovery
Investiga antes de opinar. Recolhe factos, abordagens e estado da arte para alimentar o brainstorm. Investiga antes de opinar. Recolhe factos, abordagens e estado da arte para alimentar o brainstorm.
Usa NotebookLM (Gemini 2.5 com RAG sobre conhecimento curado) como fonte primaria de pesquisa interna.
**Flow:** ideia -> **discover** -> brainstorm -> spec -> sprint -> codigo **Flow:** ideia -> **discover** -> brainstorm -> spec -> sprint -> codigo
@@ -55,24 +56,49 @@ Investiga antes de opinar. Recolhe factos, abordagens e estado da arte para alim
4. FASE 1 - Pesquisa Interna (o que ja sabemos) 4. FASE 1 - Pesquisa Interna (o que ja sabemos)
a. Dify KB - Pesquisar em TODOS os datasets relevantes: a. NotebookLM - Conhecimento curado profundo (Gemini 2.5 + RAG):
PRIMEIRO, encontrar notebooks relevantes:
mcp__notebooklm__search_notebooks({
query: "[tema palavras-chave]"
})
DEPOIS, perguntar aos notebooks encontrados:
mcp__notebooklm__ask_question({
question: "[pergunta especifica sobre o tema]",
notebook_id: "[id do notebook relevante]"
})
Notebooks disponiveis e quando usar:
| Notebook | Temas |
|----------|-------|
| perfex-crm-knowledge-base | Perfex CRM, modulos, extensoes |
| claude-code-advanced-knowledge | Claude Code, MCP, skills, plugins |
| stack-tecnol-gica-ia-descompli | Stack IA/SaaS, n8n, CrewAI, SIFIDE |
| centos-web-panel-cwp-complete | CWP, servidores, hosting, seguranca |
| obsidian-knowledge-system | Obsidian, vault, PKM, bases |
| whatsms-zender-platform | WhatSMS, Zender, WhatsApp |
| e-commerce-portugal-estrat-gia | E-commerce PT, PMEs, mercado |
REGRA: Consultar 1-3 notebooks relevantes. Se tema nao encaixa em nenhum, saltar.
b. Dify KB - Pesquisar em datasets relevantes:
mcp__dify-kb__dify_kb_retrieve_segments({ mcp__dify-kb__dify_kb_retrieve_segments({
dataset: "[relevante]", dataset: "[relevante]",
query: "[tema]" query: "[tema]"
}) })
Repetir para 3-5 datasets que possam ter info. Repetir para 2-4 datasets que possam ter info.
b. Codebase local - Procurar implementacoes existentes: c. Codebase local - Procurar implementacoes existentes:
Grep/Glob por termos relacionados em: Grep/Glob por termos relacionados em:
- /media/ealmeida/Dados/Dev/ - /media/ealmeida/Dados/Dev/
- ~/.claude/plugins/ - ~/.claude/plugins/
c. Memory Supabase - Experiencias anteriores: d. Memory Supabase - Experiencias anteriores:
mcp__memory-supabase__search_memories({ mcp__memory-supabase__search_memories({
query: "[tema]" query: "[tema]"
}) })
d. Projectos Desk - Trabalho anterior relacionado: e. Projectos Desk - Trabalho anterior relacionado:
Se tema se relaciona com projecto existente, Se tema se relaciona com projecto existente,
verificar tasks e discussoes relevantes. verificar tasks e discussoes relevantes.
@@ -160,11 +186,12 @@ Foco mercado - ignora tecnico, concentra-se em:
So fontes internas - nao pesquisa web: So fontes internas - nao pesquisa web:
``` ```
1. Dify KB (todos os datasets) 1. NotebookLM (conhecimento curado - search_notebooks + ask_question)
2. Memory Supabase (experiencias) 2. Dify KB (todos os datasets)
3. Codebase (implementacoes) 3. Memory Supabase (experiencias)
4. Projectos Desk (historico) 4. Codebase (implementacoes)
5. Hub Obsidian (documentacao) 5. Projectos Desk (historico)
6. Hub Obsidian (documentacao)
``` ```
--- ---
@@ -193,15 +220,17 @@ So fontes internas - nao pesquisa web:
| # | Fonte | Tool | Quando | | # | Fonte | Tool | Quando |
|---|-------|------|--------| |---|-------|------|--------|
| 1 | Dify KB | mcp__dify-kb | Sempre (conhecimento interno) | | 1 | **NotebookLM** | mcp__notebooklm | **Sempre** (conhecimento curado + Gemini 2.5 RAG) |
| 2 | Memory Supabase | mcp__memory-supabase | Sempre (experiencia passada) | | 2 | Dify KB | mcp__dify-kb | Sempre (boas praticas e datasets tematicos) |
| 3 | Codebase local | Grep, Glob | Quando tema e tecnico | | 3 | Memory Supabase | mcp__memory-supabase | Sempre (experiencia passada) |
| 4 | Web Search | WebSearch | Quando precisa estado da arte | | 4 | Codebase local | Grep, Glob | Quando tema e tecnico |
| 5 | Context7 | mcp__plugin_context7_context7 | Quando envolve libraries especificas | | 5 | Web Search | WebSearch | Quando precisa estado da arte |
| 6 | WebFetch | WebFetch | Para artigos especificos encontrados | | 6 | Context7 | mcp__plugin_context7_context7 | Quando envolve libraries especificas |
| 7 | Desk CRM | mcp__desk-crm-v3 | Quando tema se relaciona com projecto | | 7 | WebFetch | WebFetch | Para artigos especificos encontrados |
| 8 | Desk CRM | mcp__desk-crm-v3 | Quando tema se relaciona com projecto |
**Regra:** Pesquisa interna PRIMEIRO, externa DEPOIS. O que ja sabemos e mais fiavel. **Regra:** Pesquisa interna PRIMEIRO, externa DEPOIS. O que ja sabemos e mais fiavel.
**NotebookLM vs Dify KB:** NotebookLM tem conhecimento curado com contexto profundo (cursos, manuais, docs extensos). Dify KB tem segmentos curtos e boas praticas gerais. Usar ambos - complementam-se.
--- ---
@@ -213,6 +242,7 @@ So fontes internas - nao pesquisa web:
| `/spec create` | Decisoes tecnicas informadas pela pesquisa | | `/spec create` | Decisoes tecnicas informadas pela pesquisa |
| `/knowledge` | Pode ser invocado para pesquisa KB mais profunda | | `/knowledge` | Pode ser invocado para pesquisa KB mais profunda |
| `/research` (marketing) | Complementar para analise competitiva formal | | `/research` (marketing) | Complementar para analise competitiva formal |
| NotebookLM | Conhecimento curado via search_notebooks + ask_question |
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