feat(gestao): adiciona plugin gestao (agents, skills, knowledge e metadados do projeto)

2026-10-28 16:08:53 +00:00
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+---
+name: research-pipeline
+description: >
+  Pipeline de pesquisa em 2 camadas: Layer 1 (Obsidian CLI Hub), Layer 2 (NotebookLM).
+  Orquestra as camadas em sequência para pesquisas profundas. Usar quando /hub-search
+  ou /knowledge isolados não são suficientes, quando o tema cruza conteúdo
+  interno+externo, ou para research antes de executar tarefas complexas.
+layer: wiki
+---
+
+# /research-pipeline — Pipeline de Pesquisa em 2 Camadas
+
+Orquestra as camadas RAG em sequência para obter contexto completo antes de executar tarefas.
+
+```
+Layer 1: Obsidian CLI  → conteúdo Hub (notas, PROCs, docs internas)
+Layer 2: NotebookLM    → análise profunda (65 notebooks temáticos)
+```
+
+---
+
+## Uso
+
+```
+/research-pipeline "tema ou pergunta"
+/research-pipeline "PROC-MCP" --quick         (só Layer 1)
+/research-pipeline "n8n webhook setup" --deep  (L1 + L2)
+```
+
+---
+
+## Workflow
+
+### Passo 1 — Layer 1: Hub via Obsidian CLI
+
+```bash
+obsidian search "TERMO" --include-backlinks --format json
+```
+
+**Se CLI offline:** fallback para Grep no Hub.
+
+Registar: `L1_results`, `L1_score` (0-100, baseado em nº resultados).
+
+### Passo 2 — Avaliar se Layer 2 é necessária
+
+```
+SE L1_score >= 80 E query é operacional (PROC, QR, path):
+  → PARAR — resultado suficiente, retornar L1
+SE L1_score < 80 OU query é conceptual/analítica:
+  → Avançar para Layer 2
+```
+
+### Passo 3 — Layer 2: NotebookLM (análise profunda)
+
+Usar routing da skill `/knowledge` para seleccionar notebooks relevantes.
+
+```javascript
+// Max 2 notebooks para performance
+mcp__notebooklm__notebook_query({ notebook_id, query })
+```
+
+Registar: `L2_results`, `L2_confidence`.
+
+### Passo 4 — Avaliar se Layer 2 é suficiente
+
+```
+SE L2_confidence >= 70:
+  → PARAR — retornar L1+L2 combinados
+SE L2_confidence < 70:
+  → Reportar lacuna e sugerir pesquisa Web manual
+```
+
+### Passo 5 — Síntese e output
+
+```markdown
+## Research: "[termo]"
+
+### Hub (Layer 1) — [N notas encontradas]
+[Resultados mais relevantes com paths]
+
+### NotebookLM (Layer 2) — [notebook usado]
+[Insights e contexto analítico]
+
+### Síntese
+[Resposta integrada das 2 camadas]
+
+### Qualidade
+- L1: [N resultados]
+- L2: [confidence%] via [notebook]
+- Tempo: ~[X]s
+```
+
+---
+
+## Modos rápidos
+
+| Flag | Layers activas | Uso |
+|------|---------------|-----|
+| `--quick` | L1 apenas | PROCs, paths, comandos |
+| (default) | L1 + L2 | Maioria das queries |
+| `--deep` | L1 + L2 (exaustivo) | Investigação completa |
+
+---
+
+## Integração com outras skills
+
+```
+Antes de /wp-dev     → /research-pipeline --quick "PROC-WordPress"
+Antes de /cwp-*      → /research-pipeline --quick "PROC-CWP"
+Antes de design      → /research-pipeline "design guidelines descomplicar"
+Para /deep-research  → /research-pipeline --deep (base de contexto)
+```
+
+---
+
+## Regras
+
+1. **Layer 1 sempre primeiro** — mais rápido e frequentemente suficiente
+2. **Max 2 notebooks NotebookLM** por query (performance)
+3. **Citar fonte** de cada resultado no output
+
+---
+
+*Skill v1.1.0 | 13-04-2026 | Descomplicar® — LightRAG removido (0 docs, serviço desactivado)*
+
+---
+
+## Healing Log
+
+Registo de erros conhecidos e como evitá-los. Lido automaticamente antes de executar.
+
+```jsonl
+{"date":"","issue":"","fix":"","source":"user|auto"}
+```
+
+*Adicionar nova linha após cada erro corrigido.*