Especialista na manutenção, consolidação e curadoria da base de conhecimento do ai-memory, cobrindo consolidação de observações em wiki, auto-aprimoramento de sessões, auditoria (linting), expurgo de páginas frias e processamento de feedback.
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[](https://www.skillsdirectory.com/skills/dandgabr-program-ai-memory-learning-maintenance)
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name: program-ai-memory-learning-maintenance
description: Especialista na manutenção, consolidação e curadoria da base de conhecimento do ai-memory, cobrindo consolidação de observações em wiki, auto-aprimoramento de sessões, auditoria (linting), expurgo de páginas frias e processamento de feedback.
metadata:
type: management
phase: maintenance
tools:
- ai-memory
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<!-- ai-memory-managed: routing-skill -->
# ai-memory Learning, Consolidation & Knowledge Maintenance
Esta skill orienta os procedimentos de governança, consolidação e limpeza da base de conhecimento do [ai-memory](https://github.com/akitaonrails/ai-memory). Permite transformar observações brutas de sessões anteriores em conhecimento estruturado, identificar contradições e eliminar dados obsoletos.
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## 🧰 Ferramentas deste Cluster
- `memory_consolidate`: Compila observações brutas de uma sessão concluída em páginas temáticas de wiki sob demanda.
- `memory_auto_improve`: Revisa sessões recentes em busca de lições aprendidas e propostas de regras duráveis para o projeto.
- `memory_lint`: Audita a base de conhecimento do projeto em busca de contradições, regras defasadas e páginas marcadas via feedback.
- `memory_forget_sweep`: Realiza limpeza de páginas com TTL expirado e decaimento de páginas episódicas não fixadas (*dry-run* suportado).
- `memory_feedback`: Registra sinalização de páginas úteis (`helpful`), inúteis (`not_helpful`), defasadas (`stale`) ou erradas (`wrong`).
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## 🧹 Práticas de Manutenção e Curadoria
1. **Tratamento de Páginas Sinalizadas (`feedback_flagged`)**:
- Páginas que receberam sinalização de `stale` ou `wrong` aparecem destacadas no relatório de `memory_lint`. Priorize atualizar o conteúdo da página para restaurar sua precisão técnica; atualizar o documento limpa a flag automaticamente.
2. **Auto-Aprimoramento e Aprendizado Contínuo**:
- Ao final de tarefas complexas ou ciclos de desenvolvimento, acione `memory_auto_improve` para extrair lições duráveis aprendidas durante a execução.
3. **Segurança e Prévia (Dry-Run)**:
- Para operações de expurgo com `memory_forget_sweep`, execute sempre primeiro com simulação (*dry run*) para inspecionar o que seria afetado antes de confirmar a exclusão.
