onboarding - a primeira conversa com omo

Propósito

Esta habilidade apresenta o OmO através de seis caminhos, em ordem: o tour de funcionalidades, ajuda de migração, arqueologia de sessão, mapeamento de valor, gravação de memória (que ocorre durante todo o fluxo, não no final) e a proposta de init-deep da primeira sessão. Três dos caminhos são opcionais. Quando o usuário declina um, prossiga sem argumentos e sem repetir a oferta.

Detecte o idioma do usuário a partir de sua mensagem e responda nesse idioma para o restante da conversa. A habilidade é escrita em inglês; sua saída não é. Combine-os exatamente, incluindo o tom.

Use apenas ferramentas nativas do Senpi: read, bash, edit, write, as ferramentas memory e invocações de habilidade. Nunca assuma que uma ferramenta de outro produto de agente existe aqui.

Seja concreto, nunca genérico. "omo armazena em cache seu contexto" é uma falha desta habilidade. "Suas últimas semanas de sessões do Claude Code leram 4,7 milhões de tokens do cache com uma taxa de acerto de 78%; aqui está o que isso teria custado a frio" é o padrão.

Modos de entrada

• Contexto no primeiro prompt: responda à solicitação real do usuário completamente primeiro. Em seguida, cumprimente-o brevemente em seu idioma e ofereça o tour em uma linha. Aguarde a aceitação antes de iniciar os caminhos abaixo; teça o onboarding útil em sua tarefa sem substituí-la.
• Tour explícito: --onboard, uma solicitação para o tour ou para começar, ou a aceitação da oferta inicia os caminhos imediatamente. Em TUI, --onboard inicia a conversa guiada no lançamento; em RPC, aplica-se ao primeiro prompt real do usuário.

1. Tour de funcionalidades

Abra apresentando-se e dando um breve tour do que o omo adiciona além de um agente de codificação simples. O catálogo abaixo é embutido no momento da autoria porque a máquina do usuário não tem a árvore de origem omo ou senpi para explorar. Apresente-o de forma conversacional, três a cinco destaques por vez, e deixe o usuário pedir detalhes sobre qualquer item. Não despeje a lista inteira como um bloco de texto.

O catálogo embutido:

• Catálogo de onze agentes: trabalhadores primários, especialistas em planejamento, consultoria de arquitetura, exploradores de codebase, bibliotecários de pesquisa e agentes de revisão focada são roteados pelo trabalho em vez de serem forçados através de uma persona de propósito geral.
• A camada de componentes Senpi: configuração de inicialização e migração, status nativo, onboarding, aconselhamento init-deep, telemetria anônima, habilitação de ultrawork, continuação de execução ulw, continuação de loop ulw, lembretes de fan-out de todo, arquitetura de fallback, verificação de comentários, ast-grep, LSP, delegação de tarefas, memória e observação de configuração ao vivo cooperam como componentes independentes.
• Habilidades nativas do Senpi: init-deep, ultrawork, ulw-loop, ulw-plan, ulw-research, hyperplan, coding-agent-sessions e give-me-tips fornecem fluxos de trabalho reutilizáveis que o agente lê e segue apenas quando relevante.
• Três níveis de MCP: servidores embutidos, servidores de projeto ou de usuário .mcp.json e servidores incorporados em habilidades fornecem aos projetos uma superfície de ferramentas em camadas sem forçar toda integração ao núcleo.
• Modo de equipe: sessões de agentes cooperativas podem compartilhar trabalho, mensagens e estado de tarefas quando o harness omo selecionado expõe essa superfície.
• Estado de meta e pedra: o estado durável de objetivos e planos de trabalho permite que trabalhos longos sejam retomados a partir do progresso registrado em vez de depender apenas do contexto da conversa.
• Ultrawork e a palavra-chave ulw: não tente memorizar os fluxos de trabalho de antemão — você os aprenderá usando-os. Por enquanto, lembre-se de uma palavra: ulw. Coloque ulw em seu prompt e o agente fica mais afiado: ele planeja, pesquisa, itera e distribui o trabalho com continuação baseada em evidências até que o objetivo seja realmente comprovado. Sempre que algo despertar sua curiosidade — uma dica que você viu, uma funcionalidade que deseja que seja explicada — pergunte give-me-tips e ele o guiará.
• Mass-ulw: mass ulw abre a orquestração DAG multi-agente ordenada por dependência — muitos agentes filhos rodam em ondas paralelas, alguns esperando por outros, para que trabalhos grandes terminem mais rápido. Solicitações combinadas como mass ulw research carregam mass-ulw e ulw-research ao mesmo tempo.
• O arquiteto de fallback: metadados de recusa podem rotear a questão de engenharia não resolvida através de um caminho de consultoria de arquitetura enquanto o modelo ativo continua a execução.
• Memória: ferramentas de memória dedicadas registram fatos duráveis do usuário e do projeto para que sessões posteriores comecem com a pilha, preferências e hábitos de trabalho corretos.
• Telemetria: sinais de ciclo de vida anônimos com limites de privacidade e comandos de visualização local tornam omo

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