Auditoria de Habilidades do Projeto

Visão Geral

Audite os fluxos de trabalho recorrentes reais do projeto antes de recomendar habilidades. Prefira evidências de memória, resumos de implantação, pastas de habilidades existentes e convenções de repositório atuais em vez de brainstorming genérico.

Recomende atualizações antes de novas habilidades quando uma habilidade de projeto existente já estiver próxima do comportamento necessário.

Quando Usar

• Quando o usuário pergunta quais habilidades um projeto precisa ou quais habilidades existentes devem ser atualizadas.
• Quando as recomendações devem ser baseadas no histórico do projeto, arquivos de memória e convenções locais.

Fluxo de Trabalho

1. Mapeie a superfície atual do projeto. Identifique a raiz do repositório e leia primeiro as orientações mais relevantes do projeto, como AGENTS.md, README.md, arquivos de roteiro/ledger e documentos locais que definem fluxos de trabalho ou expectativas de validação.

2. Construa o caminho de memória/sessão primeiro. Resolva a base de memória como $CODEX_HOME quando definida, caso contrário, use o padrão ~/.codex. Use estes locais:

   • índice de memória: $CODEX_HOME/memories/MEMORY.md ou ~/.codex/memories/MEMORY.md
   • resumos de implantação: $CODEX_HOME/memories/rollout_summaries/
   • sessões brutas: $CODEX_HOME/sessions/ ou ~/.codex/sessions/

3. Leia as sessões passadas do projeto nesta ordem. Se o prompt de tempo de execução já incluir um resumo de memória, comece por ele. Em seguida, pesquise MEMORY.md por:

   • nome do repositório
   • nome base do repositório
   • cwd atual
   • nomes de módulos ou arquivos importantes Abra apenas os 1-3 resumos de implantação mais relevantes primeiro. Recorra a JSONL de sessão bruta apenas quando os resumos não tiverem a evidência exata de que você precisa.

4. Verifique as habilidades existentes locais do projeto antes de sugerir algo novo. Verifique estes locais em relação à raiz do repositório atual:

   • .agents/skills
   • .codex/skills
   • skills Leia tanto SKILL.md quanto agents/openai.yaml quando presentes.

5. Compare as habilidades locais do projeto com o trabalho recorrente. Procure por padrões repetidos em sessões passadas:

   • sequências de validação repetidas
   • escudos de falha repetidos
   • limites de propriedade recorrentes
   • categorias de causa raiz repetidas
   • fluxos de trabalho que repetidamente exigem o mesmo contexto específico do repositório Se o padrão aparecer repetidamente e ainda não estiver bem capturado, ele é uma habilidade candidata.

6. Separe new skill de update existing skill. Recomende uma atualização quando uma habilidade existente já estiver no "balde" certo, mas tiver gatilhos desatualizados, proteções ausentes, caminhos desatualizados, instruções de validação fracas ou escopo incompleto. Recomende uma nova habilidade apenas quando o fluxo de trabalho for distinto o suficiente para que esticar uma habilidade existente a torne vaga ou confusa.

7. Verifique a sobreposição com habilidades globais apenas após revisar as habilidades locais do projeto. Use $CODEX_HOME/skills e $CODEX_HOME/skills/public para evitar propor habilidades locais do projeto para fluxos de trabalho já bem resolvidos por uma habilidade compartilhada genérica. Não rejeite uma habilidade local do projeto apenas porque uma habilidade global existe; proteções específicas do projeto ainda podem justificar uma especialização local.

Análise de Sessão

1. Pesquise o índice de memória primeiro

• Pesquise MEMORY.md com rg usando o nome do repositório, nome base e cwd.
• Prefira entradas que já citam resumos de implantação com o mesmo caminho do repositório.
• Capture:
  • fluxos de trabalho repetidos
  • comandos de validação
  • escudos de falha
  • limites de propriedade
  • acoplamento de marcos ou roteiros

2. Abra resumos de implantação direcionados

• Abra os arquivos de resumo mais relevantes em memories/rollout_summaries/.
• Prefira resumos cujos nomes de arquivo, cwd ou keywords correspondam ao projeto atual.
• Extraia:
  • o que o usuário pediu repetidamente
  • quais etapas continuaram recorrendo
  • o que quebrou repetidamente
  • quais comandos provaram a correção
  • qual contexto específico do projeto teve que ser redescoberto

3. Use sessões brutas apenas como fallback

• Pesquise arquivos JSONL em sessions/ apenas se os resumos de implantação estiverem faltando um detalhe concreto.
• Pesquise por:
  • cwd exato
  • nome base do repositório
  • ID de thread de um resumo de implantação
  • caminhos de arquivo ou comandos específicos
• Use sessões brutas para recuperar prompts exatos, sequências de comandos, diffs ou texto de falha, não para substituir a passagem de resumo.

4. Transforme evidências de sessão em candidatos a habilidades

• Um new skill candidato deve corresponder a um fluxo de trabalho repetido, não apenas a um tópico repetido.
• Um skill update candidato deve corresponder a um fluxo de trabalho já coberto por uma habilidade local cujos gatilhos, proteções ou instruções de validação não correspondem mais às sessões registradas.
• Prefira evidências concretas, como:

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