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Registra um aprendizado de correção na base de conhecimento Fluig. Usar quando Claude erra e o dev corrige, para que o erro não se repita com outros devs. Conduz diálogo de confirmação antes de persistir.
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基于 SOC 职业分类
Ciclo completo de testes E2E do TOTVS Protheus via MCP Playwright com evidências e documentação. Cobre roteiro → aprovação → execução com screenshots → validação → error handling → persistência na base de conhecimento → geração de MIT010. Substitui TIR. Use quando precisar testar rotinas Protheus, validar regras de negócio, coletar evidências ou gerar documentação de testes.
Revisa código ADVPL/TLPP verificando: nomenclatura de arquivo (R[MOD][TYPE][SEQ].prw), ProtheusDoc completo, notação húngara, declaração de variáveis, BEGIN SEQUENCE, RecLock/MsUnlock, xFilial, campos customizados (prefixo X), parâmetros (TB_), Pontos de Entrada (lógica em função externa). Gera relatório CRÍTICO/AVISO/SUGESTÃO.
Deploy de artefatos Fluig no servidor de teste. Lê CLAUDE.md para identificar ambiente, confirma com o dev, aciona fluig-deployer teammate e verifica logs. Acione após /fluig:implement. Próximo passo obrigatório: /fluig:qa.
Orquestra Agent Team para executar plano Fluig — fluig-implementer (haiku) implementa em worktree isolado, fluig-spec-reviewer (sonnet) verifica spec, fluig-reviewer (sonnet) revisa qualidade. Comunicação bidirecional entre teammates. Próximo passo obrigatório: /fluig:deploy.
Testes de integração e E2E (Playwright) contra servidor Fluig deployado. Aciona fluig:test e fluig-qa teammate. Se riscos ALTOS encontrados, retorna para /fluig:implement. Acione após /fluig:deploy. Próximo passo: /fluig:verify.
Atalho que orquestra o pipeline completo de qualidade Fluig. Executa sequencialmente: (1) revisão estática via fluig-reviewer, (2) testes unitários, (3) /fluig:deploy, (4) /fluig:qa. Use como atalho após mudanças ad-hoc ou quando quiser executar o pipeline completo de uma vez. Para o fluxo guiado, use /fluig:implement → /fluig:deploy → /fluig:qa.
| name | feedback |
| description | Registra um aprendizado de correção na base de conhecimento Fluig. Usar quando Claude erra e o dev corrige, para que o erro não se repita com outros devs. Conduz diálogo de confirmação antes de persistir. |
Use esta skill quando:
/fluig:feedbackRegra inegociável: nunca submeter sem confirmação explícita do dev.
Perguntar ao dev:
"Posso registrar esse aprendizado na base de conhecimento para que outros devs não recebam a mesma resposta errada?"
Aguardar confirmação. Se o dev recusar, encerrar sem insistir.
Analisar o contexto da conversa e propor:
❌ ERRO: <o que Claude gerou de incorreto — específico>
📍 CONTEXTO: <situação — dataset, widget, workflow, formulário, evento Fluig>
✅ REGRA: <o que está correto, de forma prescritiva e direta>
💻 EXEMPLO ERRADO:
<código JavaScript/Angular incorreto, se aplicável>
💻 EXEMPLO CORRETO:
<código JavaScript/Angular correto, se aplicável>
🏷 TAGS: <palavras-chave separadas por vírgula que Claude usaria ao buscar>
ex: dataset, FormController, fluigc, WCMAPI, widget, Angular, PO-UI
Apresentar o rascunho e perguntar:
"Esse rascunho está correto? Pode editar qualquer campo antes de confirmar."
Aguardar resposta. Aplicar edições se o dev solicitar. Só avançar após aprovação explícita.
Chamar a tool MCP submitFeedback com os campos aprovados:
submitFeedback({
plugin: "fluig",
error: <campo ERRO>,
context: <campo CONTEXTO ou null se não informado>,
rule: <campo REGRA>,
example_bad: <EXEMPLO ERRADO ou null>,
example_ok: <EXEMPLO CORRETO ou null>,
tags: <TAGS como string separada por vírgula>
})
Sucesso:
"✅ Aprendizado # registrado e disponível para todos os devs agora via searchKnowledge."
Falha (isError: true ou exception):
"⚠️ Não foi possível registrar o feedback: . O rascunho foi preservado abaixo para você copiar manualmente se precisar:"
[exibir rascunho completo]