From conversion-agent
Consolida aprendizados dos últimos entregáveis aprovados e propõe atualizações à memória do projeto (brain). Use para atualizar o tom de voz, registrar decisões editoriais, estender o glossário, capturar aprendizados, refinar personas, ou consolidar qualquer padrão recorrente observado. Grava em brain/_pending.md para revisão humana — NÃO altera o brain direto. Invocada automaticamente pela main session em Fase 4 do orquestrador (aprovação de entregável); também pode ser chamada manualmente para consolidar padrões acumulados.
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/conversion-agent:brain-updateThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
Esta skill consolida padrões observados nos últimos entregáveis aprovados e
Esta skill consolida padrões observados nos últimos entregáveis aprovados e
propõe atualizações à memória do projeto (os 5 arquivos de brain/)
como um documento pendente (brain/_pending.md). Um humano aprova via
editor web ou CLI antes das mudanças migrarem para os arquivos definitivos.
Disparo automático (default). Em Fase 4 do orquestrador (quando o
humano aprova um deliverable), a main session invoca esta skill sem
perguntar. Custo é baixo — propostas ficam em brain/_pending.md e o
humano revisa quando quiser. Zero propostas é um resultado válido; se a
skill não detectar padrão novo, o reporte confirma isso e o fluxo segue.
Disparo manual. Pode ser invocada direto pelo humano (/conversion-skills:brain-update)
para consolidar padrões acumulados em múltiplos entregáveis já
aprovados — útil ao final de uma bateria de trabalho ou quando o brain
está "atrasado" em relação ao output recente.
Nunca dispare você mesma em cadeia. Uma execução de brain-update não dispara outra — previne loop infinito.
O CWD atual precisa ser um project-root (contém .conversion/manifest.json).
Se não for, PARE e peça ao usuário para rodar conversion pull <ws>/<proj>
ou cd para o project-root.
Invoque a MCP tool conversion-context:read_brain (sem argumentos) para
carregar os 5 arquivos de brain/:
brain.tom_vozbrain.glossariobrain.decisoesbrain.aprendizadosbrain.personasVocê precisa conhecer o estado atual do brain antes de propor acréscimos/ajustes — propostas redundantes são rejeitadas.
Invoque a MCP tool conversion-context:search_project com:
{ "type": "artigo", "status": "approved", "limit": 10 }
Repita o mesmo padrão para cluster (status active) e para
newsletter/relatorio se o projeto os tiver. Consolide a lista dos
últimos ~10-20 entregáveis mais recentes (ordenados pela resposta, que já
vem por updated_at desc).
Para cada entregável relevante, use conversion-context:get_content com o
slug para puxar bodyPreview + frontmatter — você só precisa do conteúdo
suficiente para detectar padrões, não do corpo inteiro.
Analise o material e identifique apenas mudanças que valem formalizar. Exemplos válidos:
brain/tom-voz.md.Não proponha:
brain/_pending.mdA estrutura segue o schema Zod brain.pending:
---
type: brain.pending
title: Propostas de atualização
updated_at: <ISO-8601 timestamp now>
proposals:
- target: brain.glossario
summary: "Incluir termo 'funil de conversão' como preferido"
rationale: "Apareceu 4x em artigos recentes com grafias inconsistentes (funil-conversão, funil, funil de conversão)."
source_slugs: [seo-b2b-funil, como-atrair-leads, artigo-3]
- target: brain.tom_voz
summary: "Abrir com dado concreto (número, estatística)"
rationale: "5 dos últimos 6 artigos aprovados abrem assim. Parece ser padrão editorial adotado."
source_slugs: [...]
---
# Propostas de atualização
Esta página contém propostas de atualização à memória do projeto. Cada
proposta vem dos padrões observados nos últimos entregáveis aprovados.
**Para aprovar**: mover cada proposta (manualmente via editor ou CLI)
para o arquivo correspondente em `brain/` e deletar a entrada daqui.
## Proposta 1 — brain.glossario: ...
(texto livre explicando a proposta, opcional)
Regras:
target deve ser um dos 5 tipos brain (brain.tom_voz, brain.glossario,
brain.decisoes, brain.aprendizados, brain.personas).summary ≤ 300 chars, imperativo, uma linha só.rationale entre 4 e 2000 chars, explicação curta do porquê + evidência.source_slugs é opcional mas altamente recomendado — um humano
precisa poder clicar e validar.Se o arquivo brain/_pending.md já existe (tem propostas anteriores) E
esta execução gerou propostas novas: substitua por completo (a skill não
faz merge — cada invocação com output é uma foto do momento). Se esta
execução gerou ZERO propostas: NÃO toque no arquivo existente —
propostas anteriores continuam válidas até o humano resolver.
Use conversion-context:project_save_and_url com path="brain/_pending.md"
e content=<markdown completo acima>. A tool retorna a URL web do arquivo
— copie e retorne ao usuário.
Responda exatamente neste formato, pra o orquestrador parsear:
Brain-update report:
proposals: <N>
by_target: tom_voz=<a>, glossario=<b>, decisoes=<c>, aprendizados=<d>, personas=<e>
url: <web URL do brain/_pending.md, ou "none" se proposals=0 e não houve gravação>
summary: <frase curta com ou sem propostas; ver abaixo>
Regras do campo summary:
proposals > 0: frase imperativa compacta descrevendo o conteúdo,
≤ 120 chars. Ex: summary: "3 propostas (2 glossário, 1 decisão) aguardando revisão em brain/_pending.md".proposals == 0: exatamente summary: "Nenhum padrão novo detectado — brain está em dia".Regras do campo by_target:
=0.proposals = 0, todos são =0.Regras do campo url:
proposals > 0: URL web retornada pela MCP tool project_save_and_url.proposals == 0: emita url: none e NÃO grave arquivo (não pisar em
um _pending.md existente sem motivo — se já houver propostas de uma
execução anterior, deixe intactas).Zero prosa explicativa fora desse bloco. O orquestrador espera
parseável. Se precisa dizer algo adicional (erro, ambiguidade), use o
caminho Conclusão: INCONCLUSIVO — <motivo> (análogo ao sub-agent
conversion-qa) e pare.
brain/ — sempre via _pending.md.npx claudepluginhub agencia-conversion/conversion-agent-plugin --plugin conversion-agentCreates, edits, and optimizes skills for Claude Code, including drafting, evaluating with test prompts, iterating on performance, and improving skill descriptions for better triggering accuracy.