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experience-evolution

Sistema de acumulación de conocimiento del proyecto — aprender de la práctica, evitar repetir errores.

Informations de source

Dépôt
JantonioFC/engrama-workflow
Dernière activité de la source
20 mars 2026 à 14:11
Langue détectée de SKILL.md
espagnol
Étoiles
0
Forks
0

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SKILL.md
Instructions source · Aperçu en lecture seule
name
experience-evolution
description
Sistema de acumulación de conocimiento del proyecto — aprender de la práctica, evitar repetir errores.
version
1.0.0
mode
observe-only
# Experience Evolution — Sistema de Acumulación de Conocimiento > **Modo actual: Observe-Only** > No modifica archivos. Solo provee resumen de aprendizajes al cierre de sesión. ## Qué hace este skill ### Problemas que resuelve - El fix de cuota de API de la semana pasada — olvidado esta semana - El mismo error de TypeScript aparece en distintos proyectos - Un approach de optimización no fue grabado, se vuelve a golpear el mismo cuello de botella - Experiencia de un proyecto no se puede reutilizar en otro ### Solución **Recordar automáticamente** éxitos y fracasos: 1. **Después de ejecutar comandos**: Grabar comandos exitosos de build/test/deploy 2. **Después de arreglar un bug**: Capturar soluciones efectivas y el camino de debug 3. **Después de una optimización**: Guardar datos de benchmark y métricas de mejora 4. **Al cierre de sesión**: Generar resumen de aprendizajes y sugerir guardado con `mem_save` ## Qué se observa **Ejecución de comandos (Bash)** - Comandos exitosos de build/test/deploy - Comandos fallidos y mensajes de error - Tiempo de ejecución (para comparación de performance) **Modificaciones de archivos (Write/Edit)** - Qué archivos fueron modificados - Alcance aproximado (líneas) - Contexto (en qué feature se estaba trabajando) **Directorio de trabajo** - En qué proyecto se está - Patrones reutilizables cross-proyecto ## Cuándo se activa **Trigger**: Exit signal detectado (ver `rules/skill-triggers.md` — Señales de cierre de sesión). **❌ No disparar si**: La sesión es una pausa breve o la tarea sigue en curso. ## Resumen de aprendizajes al cierre de sesión Al detectar exit signal, generar: ``` Resumen de Aprendizajes de Sesión Proyecto: [nombre] Duración: X minutos Comandos: N (N éxito, N fallidos) Patrones Reutilizables Encontrados: 1. [Nombre del patrón] (Valor: Alto/Medio/Bajo) Escenario: [cuándo aparece] Solución: [qué funcionó] Efecto: [resultado concreto] Potencial de reutilización: [descripción] ¿Guardar estos aprendizajes con mem_save? [s] Sí, guardar en Engram (confirmar cada uno) [n] No, omitir esta vez [v] Ver detalles ``` ## Camino de evolución **Fase 1 (Actual): Solo observar** — Sin escritura de archivos, resúmenes al cierre de sesión **Fase 2: Guardar con mem_save** — Grabar en Engram con confirmación manual **Fase 3: Semi-automático** — Auto-save de bajo riesgo, alto riesgo requiere confirmación **Fase 4: Cross-proyecto** — Experiencia del proyecto A se sugiere automáticamente en proyecto B ## Compromisos de seguridad **Nunca**: - Modificar código fuente del proyecto - Hacer commit automático a Git (siempre pedir confirmación a Juan) - Modificar package.json o archivos de config - Ejecutar comandos peligrosos **Solo**: - Observar resultados de ejecución de comandos - Sugerir guardado en Engram via `mem_save` - Requerir aprobación explícita antes de persistir
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