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Emanuel Almeida 6b3a6f2698 feat: refactor 30+ skills to Anthropic progressive disclosure pattern
- All SKILL.md files now <500 lines (avg reduction 69%)
- Detailed content extracted to references/ subdirectories
- Frontmatter standardised: only name + description (Anthropic standard)
- New skills: brand-guidelines, spec-coauthor, report-templates, skill-creator
- Design skills: anti-slop guidelines, premium-proposals reference
- Removed non-standard frontmatter fields (triggers, version, author, category)

Plugins affected: infraestrutura, marketing, dev-tools, crm-ops, gestao,
core-tools, negocio, perfex-dev, wordpress, design-media

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-03-12 15:05:03 +00:00

3.7 KiB

name, description, user-invocable, allowed-tools
name description user-invocable allowed-tools
agent-context-injector Injecção dinâmica de contexto específico para cada agente — MCPs disponíveis, skills relevantes e datasets Dify. false Read, Glob, Grep, ToolSearch

Agent Context Injector

Injecção dinâmica de contexto específico para cada agente.

Triggers

Esta skill é activada automaticamente via hook SubagentStart quando:

  • Um subagente é iniciado via Task tool
  • Contexto precisa ser enriquecido com recursos do agente

Capabilities

1. Context Building

  • Consultar mapeamento agente → recursos na BD
  • Gerar lista de MCPs disponíveis para o agente
  • Gerar lista de skills relevantes
  • Incluir datasets Dify para consulta automática

2. Token Optimization

  • Calcular tokens do contexto gerado
  • Priorizar recursos por relevância
  • Truncar se exceder limite (~800 tokens)
  • Cache de contextos frequentes

3. Dynamic Injection

  • Adicionar contexto ao prompt do agente
  • Incluir instruções de uso dos recursos
  • Configurar auto-consult para datasets

Template de Contexto

## Recursos Disponíveis

### MCPs Activos
$MCP_LIST
- Usar proactivamente para operações relevantes

### Skills Recomendadas
$SKILLS_LIST
- Invocar quando tarefa corresponder

### Knowledge Base (Dify)
$DATASETS_LIST
- AUTO-CONSULT: Consultar ANTES de responder
- Query template: "$QUERY_TEMPLATE"

### Plugins
$PLUGINS_LIST
- Comandos disponíveis: $PLUGIN_COMMANDS

Workflow

SUBAGENT START → QUERY BD → BUILD CONTEXT → INJECT → EXECUTE
  1. Hook SubagentStart dispara
  2. Identificar agente pelo subagent_type
  3. Query MySQL:
    SELECT r.resource_type, r.resource_id, r.priority
    FROM cr_agent_resources r
    JOIN cr_agents a ON r.agent_id = a.id
    WHERE a.slug = '{agent_slug}'
    AND r.auto_inject = TRUE
    ORDER BY r.priority ASC;
    
  4. Consultar agent-knowledge-config.json para datasets
  5. Gerar contexto com template
  6. Calcular tokens e optimizar se necessário
  7. Injectar no prompt do agente

Métricas Target

Métrica Target
Tempo de injecção < 2s
Tokens médios ~772
Cache hit rate > 60%
Erro rate < 1%

Exemplo de Output

Para wordpress-plugin-developer:

## Recursos Disponíveis

### MCPs Activos
- `cwp` - Gestão servidor CentOS WebPanel
- `ssh-unified` - Acesso SSH a servidores
- `filesystem` - Operações de ficheiros

### Skills Recomendadas
- `/wp-dev` - Desenvolvimento WordPress
- `/wp-performance` - Optimização performance
- `/elementor` - Desenvolvimento Elementor

### Knowledge Base (Dify)
- `wordpress-development` - Docs WP, hooks, filters
- `woocommerce-api` - API WooCommerce
- AUTO-CONSULT: Consultar ANTES de implementar

### Plugins
- `superpowers` - TDD obrigatório
- `code-review` - Review automático

Configuração

Ficheiro agent-knowledge-config.json:

{
  "wordpress-plugin-developer": {
    "datasets": ["wordpress-development", "woocommerce-api"],
    "auto_consult": true,
    "query_template": "WordPress {topic} best practices 2026",
    "priority_datasets": ["wordpress-development"]
  }
}

Integração com Scripts Existentes

Este skill complementa (não substitui) os scripts Python existentes:

  • inject-mcp-context.py - Continua activo
  • inject-skills-context.py - Continua activo

A skill adiciona:

  • Datasets Dify dinâmicos
  • Plugins activos
  • Contexto mais rico e actualizado

Limites

  • Máximo ~800 tokens de contexto injectado (para preservar espaço)
  • Não modifica comportamento do agente, apenas enriquece contexto
  • Depende de mapeamentos correctos em cr_agent_resources
  • Cache de 5 minutos pode mostrar dados desactualizados
  • Não funciona para agentes não registados na BD