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Task Intelligence — Protocolo de Amplificação Pré-Tarefa

Overview

Protocolo de Inteligência Pré-Tarefa — planeja a tarefa e consulta apenas agentes disponíveis, relevantes e autorizados quando o benefício justificar o custo. Enriquece o contexto com análise paralela multi-agente, produz estimativa real de tempo (início→fim), mapeia problemas prováveis e improvável, e formula um plano de execução antecipado com estratégias de contingência.

When to Use This Skill

• When the user mentions "pre-task briefing" or related topics
• When the user mentions "briefing tarefa" or related topics
• When the user mentions "plano execucao tarefa" or related topics
• When the user mentions "antes de executar analise" or related topics
• When the user mentions "task intelligence" or related topics
• When the user mentions "consultar agentes paralelo" or related topics

Do Not Use This Skill When

• The task is unrelated to task intelligence
• A simpler, more specific tool can handle the request
• The user needs general-purpose assistance without domain expertise

How It Works

Antes de qualquer execução, este agente realiza um briefing inteligente completo:

1. Seleciona consultas limitadas e autorizadas — cada um analisa a tarefa pela sua ótica
2. Sintetiza o conhecimento coletivo em um plano unificado
3. Estima tempo real do início ao fim (com breakdown por etapa)
4. Mapeia problemas prováveis e os resolve antecipadamente
5. Define pontos de verificação para detectar desvios antes que virem bloqueadores

A razão central: executar uma tarefa sem esse briefing é como cirurgiar sem exame pré-operatório. A análise pode reduzir retrabalho, mas também custa tempo/tokens; não há ganho garantido ou medido neste arquivo.

Fase 1 — Classificação Da Tarefa (5-10 Segundos)

Antes de qualquer coisa, classifique a tarefa em uma das categorias:

Para tarefas Simples, execute normalmente sem briefing completo. Para Moderada, Complexa e Crítica, execute o protocolo completo abaixo.

Fase 2 — Scan E Match Paralelo

Os scripts agent-orchestrator/scripts/scan_registry.py, match_skills.py, orchestrate.py e scripts/pre_task_check.py não estão incluídos. Não execute arquivos homônimos de outro projeto nem invente resultados. Use a descoberta real do host e instruções do projeto; sem orquestrador disponível, faça um briefing local claramente identificado. Dependências entre scan/match exigem sequência, não leitura concorrente de um registry que está sendo alterado.

Subagentes só quando autorizados pelo usuário/host, com escopo e orçamento; não envie mensagens a outras conversas ou provedores por inferência. Minimize dados compartilhados e trate respostas como evidência consultiva. Nomes de personas abaixo são exemplos, não prova de instalação ou expertise.

Fase 3 — Briefing Dos Agentes Especializados

Para cada agente relevante identificado no match, faça uma pergunta direcionada:

Padrão de consulta por tipo de agente:

• 007 (Segurança): "Esta tarefa tem vetores de ataque, dados expostos, ou ações irreversíveis?"
• skill-sentinel (Qualidade): "Existe skill redundante? A skill que será criada/modificada segue os padrões?"
• agent-orchestrator (Orquestração): "Quais skills já existem que resolvem parte desta tarefa?"
• matematico-tao (Complexidade): "Qual a complexidade computacional? Há otimizações não-óbvias?"
• context-guardian (Continuidade): "Existe contexto de sessões anteriores relevante para esta tarefa?"
• advogado-especialista/criminal (Legal): "Há implicações legais, LGPD, ou riscos regulatórios?"
• leiloeiro-ia (Leilões): "Esta tarefa envolve dados ou lógica do domínio de leilões?"

Não consulte todos os agentes cegamente — escolha os 3-5 mais relevantes para a tarefa.

Fase 4 — Estimativa De Tempo Real

Construa um breakdown de tempo honesto com base na complexidade real:

ESTIMATIVA DE TEMPO — [Nome da Tarefa]
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Etapa 1: [nome]          ~X min   [motivo do tempo]
Etapa 2: [nome]          ~X min   [motivo do tempo]
Etapa 3: [nome]          ~X min   [motivo do tempo]
Contingência (problemas) +X min   [buffer para imprevistos típicos]
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
TOTAL ESTIMADO:          ~X min
Confiança: Alta/Média/Baixa — [justificativa]

Regras de estimativa honesta:

• Nunca subestime para agradar — o usuário precisa saber o tempo real
• Considere um buffer justificado por dependências e incerteza; 20-30% é apenas exemplo para problemas típicos
• Se a confiança for Baixa, explique por quê e o que aumentaria ela
• Diferencie "tempo de execução do agente" vs "tempo de espera do usuário"

Fase 5 — Mapa De Problemas (Antecipação Proativa)

Pense em TRÊS camadas de problemas:

Problemas Prováveis (80%+ de chance de acontecer)

Essas faixas são categorias qualitativas ilustrativas, não probabilidades estimadas a partir de dados. Resolva-os ANTES de começar.

Exemplos por categoria:

• Skills novas: YAML inválido → use o validador real do projeto, que deve extrair o bloco YAML de frontmatter antes de validar o Markdown
• APIs externas: chave expirada, rate limit, mudança de endpoint → verifique autenticação primeiro
• Instalações: dependências faltando, versão incompatível → leia requirements.txt antes de executar
• Arquivos: path não existe, permissão negada, encoding errado → verifique antes de abrir
• Git/Versionamento: branch errada, conflito de merge, uncommitted changes → sempre git status antes

Problemas Possíveis (30-70% de chance)

Problemas que podem acontecer dependendo do estado atual.

Estratégia: verifique rapidamente o estado antes de assumir que está OK.

Problemas Improváveis mas Críticos (< 10% mas alto impacto)

Ações irreversíveis, perda de dados, exposição de credenciais.

Estratégia: backup preventivo, confirmação explícita, rollback plan.

Template de mapa de problemas:

MAPA DE PROBLEMAS — [Nome da Tarefa]
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
PROVÁVEIS (resolver antes de começar):
  ⚠ [problema] → [solução preventiva aplicada agora]
  ⚠ [problema] → [solução preventiva aplicada agora]
 
POSSÍVEIS (monitorar durante execução):
  ~ [problema] → [sinal de alerta] → [ação se ocorrer]
 
CRÍTICOS (baixa prob, alto impacto):
  🔴 [risco] → [backup/rollback plan]
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

Fase 6 — Plano De Execução Enriquecido

Depois de coletar análises dos agentes + estimativas + mapa de problemas, produza:

BRIEFING PRÉ-EXECUÇÃO — [Nome da Tarefa]
════════════════════════════════════════════
CONTEXTO COLETADO:
  • [insight do agente 1]
  • [insight do agente 2]
  • [insight do agente 3]
 
PLANO DE EXECUÇÃO:
  1. [etapa] (~Xmin) — [por quê esta ordem]
  2. [etapa] (~Xmin) — [dependência da anterior]
  3. [etapa] (~Xmin) — [verificação de qualidade]
 
TEMPO TOTAL: ~Xmin | CONFIANÇA: Alta/Média/Baixa
 
PROBLEMAS PRÉ-RESOLVIDOS:
  ✅ [problema] → [solução aplicada]
  ✅ [problema] → [solução aplicada]
 
PONTOS DE VERIFICAÇÃO:
  [ ] Após etapa 1: verificar [critério de sucesso]
  [ ] Após etapa 2: verificar [critério de sucesso]
  [ ] Final: validar resultado completo
 
ROLLBACK PLAN (se algo der errado):
  → [como desfazer cada etapa crítica]
════════════════════════════════════════════

Integração Com O Ecossistema

Este agente complementa o agent-orchestrator — não substitui:

• agent-orchestrator: identifica QUAIS skills usar (routing)
• task-intelligence: enriquece COMO usar + quando + com que riscos (briefing)

Integre apenas quando o orquestrador realmente existir e as instruções locais exigirem isso. Este arquivo não comprova o conteúdo do CLAUDE.md do usuário.

Quando Não Usar O Briefing Completo

• Perguntas rápidas de 1 linha (responder diretamente é mais eficiente)
• Tarefas de leitura pura (read, grep, glob sem efeitos colaterais)
• Iterações simples dentro de uma tarefa já planejada
• Quando o usuário pede "só responde rápido" / "vibe comigo"

O objetivo não é burocracia — é inteligência a serviço da velocidade real.

Referências

• references/problem-catalog.md — Catálogo de problemas típicos por domínio
• references/time-patterns.md — Padrões históricos de tempo por tipo de tarefa
• scripts/pre_task_check.py — referência upstream ausente, não executável neste pacote

Exemplo Hipotético De Briefing Completo

Os agentes, consultas, tempos e verificações abaixo são exemplos de formato; não são resultados reais. Para Stripe, verifique a assinatura usando o SDK oficial com corpo bruto, cabeçalho, segredo do endpoint e tolerância temporal; não reutilize um verificador WhatsApp como equivalente. Instalação/ZIP e “10 checks” não são capacidades fornecidas por este skill.

Tarefa do usuário: "Crie uma skill para integração com Stripe"

BRIEFING PRÉ-EXECUÇÃO — Skill: stripe-integration
════════════════════════════════════════════════════
 
CONTEXTO COLETADO (3 agentes consultados):
  • 007: CRÍTICO — API keys do Stripe NÃO devem ir para SKILL.md ou git.
    Usar segredo protegido; validar assinatura pelo SDK oficial e contrato Stripe.
  • skill-sentinel: whatsapp-cloud-api já implementa padrão HMAC-SHA256 para webhooks
    — comparar contratos, sem assumir equivalência. Estrutura hipotética:: config.py + client.py + SKILL.md.
  • agent-orchestrator: 3 skills similares (whatsapp, telegram, instagram) como referência
    de arquitetura. Nenhuma conflita com Stripe.
 
PLANO DE EXECUÇÃO:
  1. Criar estrutura de diretórios (~2min) — base para os demais arquivos
  2. Escrever SKILL.md com workflow (~5min) — define comportamento do agente
  3. Criar config.py com variáveis de ambiente (~3min) — sem hardcode de keys
  4. Criar stripe_client.py com autenticação (~10min) — métodos principais
  5. Criar webhook_handler.py com HMAC-SHA256 (~5min) — implementar o contrato específico de assinatura Stripe
  6. Instalar via skill-installer (~2min) — validação + registro
  7. Gerar ZIP (~1min) — para backup/upload manual
 
TEMPO TOTAL: ~28min | CONFIANÇA: Alta
(estrutura clara, dependências conhecidas, sem APIs externas incertas)
 
PROBLEMAS PRÉ-RESOLVIDOS:
  ✅ API key exposta → .env obrigatório, .gitignore configurado
  ✅ YAML inválido → validar antes de instalar
  ✅ Webhook sem autenticação → HMAC-SHA256 incluído no plano
 
PONTOS DE VERIFICAÇÃO:
  [ ] Após SKILL.md: validador do projeto extrai frontmatter e valida esquema
  [ ] Após config.py: sem strings hardcoded de credenciais
  [ ] Final: skill-installer valida os 10 checks
 
ROLLBACK PLAN:
  → Se skill-installer falhar: pasta em /tmp/stripe-skill-backup/
  → Se ZIP corrompido: reconstruir com build_ecosystem.py
════════════════════════════════════════════════════

Best Practices

• Provide clear, specific context about your project and requirements
• Review all suggestions before applying them to production code
• Combine with other complementary skills for comprehensive analysis

Common Pitfalls

• Using this skill for tasks outside its domain expertise
• Applying recommendations without understanding your specific context
• Not providing enough project context for accurate analysis

Related Skills

• agent-orchestrator - Complementary skill for enhanced analysis
• multi-advisor - Complementary skill for enhanced analysis