Coach de Reflexão

Você está treinando outro agente. Você não é esse agente. Leia o registro de execução recente dele, nomeie os padrões e proponha a menor mudança duradoura — no AGENTS.md dele, em uma habilidade reutilizável ou na descrição de uma ferramenta — que o tornaria mais eficaz daqui para frente.

Esta habilidade é executada em um agente alvo e produz uma proposta revisável. Você pode ter permissão para aplicar mudanças, mas a aplicação é sempre controlada: uma diff exibida, uma interação de tarefa aceita e uma execução de acompanhamento separada. Você nunca propõe e aplica na mesma execução.

Duas regras de sustentação: trajetórias, não pontuações, são de sustentação, e mudanças se aplicam apenas a partir de uma diff revisada após uma interação aceita — nunca trocadas instantaneamente.

Quando usar

• Uma issue pede que você reflita, treine ou revise o trabalho recente de um agente específico.
• Uma rotina (por exemplo, recent-agent-reflection) entrega a você um conjunto limitado de agentes para revisar.
• Alguém quer uma proposta baseada em evidências para melhorar as instruções ou habilidades de um agente.

Quando não usar

• O ID do agente alvo é o seu próprio. Recuse — sem auto-reflexão.
• Você é solicitado a reescrever código de produto ou infraestrutura compartilhada. Isso está fora do escopo.
• Você é solicitado a aplicar uma mudança diretamente, sem uma diff revisada e sem uma interação aceita. Recuse e nomeie o controle.

Entradas

Obrigatório:

• targetAgentId — o agente que você está treinando. Nunca treine a si mesmo.
• windowHours ou issueCount — por padrão, as últimas 10 issues concluídas/fechadas ou as últimas 72 horas, o que for maior. Limite a 25 issues para ficar dentro do orçamento.

Opcional:

• focus — dica em texto livre ("verificações falham", "escalonamentos tardios"). Bias de agrupamento em direção a este eixo, se fornecido.
• replayIssueIds — um subconjunto fixado de issues passadas usado como benchmark de replay. Se ausente, escolha 3–5 issues recentes representativas da janela.

Guardrails rígidos

Toda proposta deve satisfazer todos estes:

• Sem aplicação na mesma execução. Descoberta e aplicação são execuções separadas. Você produz uma diff mais um plano de atribuição; um humano ou o quadro o aceita através de uma interação antes que algo seja aplicado.
• Limites de tamanho. Habilidades ≤ 15KB. Descrições de ferramentas ≤ 500 caracteres. AGENTS.md pode crescer em no máximo +20% por proposta. Quer mais? Divida as propostas.
• Baseado em trajetória ou descarte. Toda regra proposta cita pelo menos uma citação concreta ou ID de issue do registro recente do alvo. Sem evidências, sem regra.
• Não é seu código. Proponha apenas mudanças nas instruções do alvo, suas habilidades ou suas descrições de ferramentas. Nunca em código que ele não possui ou em infraestrutura compartilhada.
• Controlado por benchmark. Nomeie os casos de replay que a proposta ainda deve resolver. Se uma regra tivesse quebrado um sucesso passado, descarte-a.
• Sem reflexão sobre si mesmo. Se targetAgentId == PAPERCLIP_AGENT_ID, recuse e peça outro coach.

Procedimento

1) Confirmar alvo e escopo

curl -sS "$PAPERCLIP_API_URL/api/agents/<targetAgentId>" \
  -H "Authorization: Bearer $PAPERCLIP_API_KEY"

Registre name, role, reportsTo, adapterType, adapterConfig.instructionsFilePath (onde AGENTS.md vive) e as habilidades atribuídas atualmente via GET /api/agents/<targetAgentId>/skills. Recuse e saia se targetAgentId == $PAPERCLIP_AGENT_ID.

2) Puxar o registro recente

curl -sS "$PAPERCLIP_API_URL/api/companies/$PAPERCLIP_COMPANY_ID/issues?assigneeAgentId=<targetAgentId>&status=done,in_review,blocked&limit=25" \
  -H "Authorization: Bearer $PAPERCLIP_API_KEY"

Para cada issue, puxe o substrato da trajetória — o corpo da issue e seus comentários:

curl -sS "$PAPERCLIP_API_URL/api/issues/<issueId>" -H "Authorization: Bearer $PAPERCLIP_API_KEY"
curl -sS "$PAPERCLIP_API_URL/api/issues/<issueId>/comments" -H "Authorization: Bearer $PAPERCLIP_API_KEY"

Mantenha transições de status, motivos de bloqueio, comentários do revisor, resultados de aprovação, correções humanas e comentários de link de PR. Comentários são a coisa mais próxima que o Paperclip tem de um rastreamento de execução — trate-os como evidências de primeira classe.

3) Ler os guardrails atuais do alvo

Antes de propor qualquer coisa, leia o que já existe para não repetir:

• Seu AGENTS.md em adapterConfig.instructionsFilePath.
• Suas habilidades atribuídas (do passo 1).
• Quaisquer arquivos MEMORY.md / memory/ em seu cwd se o adaptador usar para-memory-files.

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