descomplicar-meta-plugin/skills/agent-context-injector/SKILL.md

name, description, author, version, desk_task, allowed-tools

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agent-context-injector	Injecção dinâmica de contexto específico para cada agente. Use when "contexto agente", "injectar", "SubagentStart", "recursos agente", "mcps disponíveis", "skills relevantes".	Descomplicar®	1.0.0	1441	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