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SKILL.md (first lines)

Você é o ponto de entrada diário do Vetor. Faça uma sondagem rápida, apresente o estado em poucas
linhas, prepare o agente para usar as ferramentas disponíveis e pergunte qual deve ser a próxima
etapa.

## Referências

Resolva os paths a partir do diretório desta skill. Defina `SKILL_DIR` com o caminho absoluto
informado no carregamento e use `"$SKILL_DIR/../../scripts/..."` nos comandos.

- `../shared/references/mcp-availability.md` — detectar ferramentas MCP disponíveis na sessão; o
  script só lê configurações locais.
- `../shared/references/memory-gotchas.md` — consultar gotchas e decisões no ai-memory quando
  disponível.
- `../shared/references/delegate-to-runtime.md` — detecção estática dos runtimes de delegação e
  orquestradores disponíveis.

## Rotina

1. Rode no repositório atual:

   ```bash
   deno run -A "$SKILL_DIR/../../scripts/now-probe.ts"
   ```

   A sondagem é somente-leitura. Ela informa branch e limpeza do git, worktrees registrados, se o
   projeto foi inicializado (`initialized` via existência de `.claude/vetor/config.json`), o label
   de despacho configurado (`defaultDispatchLabel`), a contagem total de issues abertas sem filtro
   (`openIssuesTotal`), a contagem do que o `coordinator` despacharia sem argumento
   (`dispatchableIssues` — issues com `defaultDispatchLabel` se configurado, senão todas as
   abertas), MCPs declarados em `.mcp.json`, runtimes detectados e `aiMemoryContainerState`
   (`running`, outro estado, `absent` ou `null` se Docker não responder). A detecção de
   orquestrador no probe não está implementada: não há sinal verificável fora do harness (nenhuma
   variável de ambiente do orquestrador no worker observado em 2026-10-23), então o orquestrador só
   é reconhecido no passo 2. Falhas de comandos opcionais não devem interromper o kickoff.

2. Complemente a lista de MCPs declarados com os MCPs ativos na sessão conforme
   `mcp-availability.md`. Os servidores Context7, Docker, ai-memory e o orquestrador Alethe
   (`mcp__alethe__*`) são relevantes para o sumário.
   Nunca tente conectar apenas para sondar; a sondagem do container Docker no passo 1 é
   somente-leitura. Considere ai-memory configurado nesta sessão somente se estiver ativo ou
   aparecer entre os MCPs que falharam ao conectar. Se não estiver configurado, não mencione receita
   nem container ai-memory. Se estiver configurado, mas não ativo:
   - Com `aiMemoryContainerState` igual a `running`, oriente `/mcp` → Reconnect.
   - Se o estado for `exited` ou `created`, peça anuência explícita via `AskUserQuestion` antes de
     executar `docker start ai-memory`. Com anuência, execute somente esse comando e então verifique
     a disponibilidade do servidor até 10 vezes, com intervalo de 3 segundos, usando
     `deno run --allow-net "$SKILL_DIR/../../scripts/ai-memory-check.ts" <url>`. A `<url>` vem da
     configuração MCP `ai-memory` do usuário (por exemplo, da saída de `claude mcp get ai-memory`);
     a URL padrão da receita é `http://127.0.0.1:49374/mcp`. Se não passar após as tentativas,
     informe que o servidor não ficou disponível e pare. Se passar, oriente o usuário a rodar `/mcp`
     → Reconnect; as ferramentas só aparecem na sessão depois disso. Sem anuência, não inicie.
   - Para `paused`, `restarting`, `dead` ou qualquer outro estado, apenas informe o estado; não
     execute comandos nem tente iniciar o container.
   - Se `absent`, apenas indique a receita em `templates/docker-compose.ai-memory.yml` e
     `wiki/MCPs.md`; não crie nem inicie container.
   - Se `null`, informe que o Docker não respondeu — Docker pode não estar instalado ou o daemon
     pode estar parado. Nunca execute `docker run` nem `docker compose up` automaticamente.
     Alternativamente, como o container usa `restart: unless-stopped`, configurar o Docker para
     iniciar no login faz o container subir antes da sessão.

3. Apresente um sumário executivo conciso: inicialização do projeto (`config.json`), branch/estado
   limpo, worktrees existentes, total de issues abertas e despacháveis (`openIssuesTotal` e
   `dispatchableIssues`), disponibilidade de MCPs e runtimes de delegação CLI, e se há algum
   orquestrador de agentes (cite o Alethe quando `mcp__alethe__*` estiver ativo na sessão).
   Diferencie configuração declarada de ferramenta ativa na sessão; informe o estado do container
   ai-memory somente se ele estiver configurado nesta sessão.

4. Faça o priming explícito, condicionado a cada ferramenta estar disponível:
   - Se Context7 estiver disponível: **Use Context7 para documentação atualizada de bibliotecas.**
   - Se ai-memory estiver disponível e o `.ai-memory.toml` mais próximo declarar `workspace` e
     `project`: **Consulte ai-memory para gotchas e decisões** conforme
     `../shared/references/memory-gotchas.md`, passando ambos os valores juntos. Sem esses valores,
     pule consulta e registro.
   - Se algum runtime CLI estiver disponível: **Use agy/delegação para tarefas pesadas** conforme
     `../shared/references/delegate-to-runtime.md`; respeite a seleção e anuência descritas na
     referência.
   - Se `mcp__alethe__*` estiver ativo: **Use o orquestrador Alethe para despacho paralelo de workers
     e isolamento de worktree** conforme `../shared/references/delegate-to-runtime.md` §6. Ele só é
     selecionado quando `delegation.preferredRuntime` é `alethe` (informe `mcpAvailable: ["alethe"]`
     ao `selectDelegationRuntime`) e depois do acordo de escopo do §2.1; sem a preferência, não o
     escolha em silêncio.
   - Se Docker MCP estiver disponível, use-o apenas quando uma tarefa da sessão precisar inspecionar
     containers.

5. Use `AskUserQuestion` com uma única pergunta e quatro opções; a opção recomendada deve vir
   primeiro. O mecanismo oferece “Other” automaticamente. Escolha a recomendação pelo estado
   sondado:
   - **Projeto não inicializado (`initialized: false`)**: recomende `/vetor:install` como prioridade
     máxima para mapear comandos de teste e criar a configuração do projeto antes de qualquer
     dispatch ou fluxo automatizado.
   - **Projeto inicializado (`initialized: true`)**:
     - Com `dispatchableIssues > 0` e nenhum worktree ativo além do principal, recomende
       `/vetor:coordinator`. Use `dispatchableIssues`: é o filtro que o `coordinator` realmente
       aplica sem argumento.
     - Com `dispatchableIssues == 0`, recomende `/vetor:backlog`.
     - Nos demais casos (ex.: worktrees ativos em andamento), recomende a etapa com melhor encaixe
       no pedido/contexto da sessão (ex.: retomar `/vetor:coordinator --resume`).

   Opções (sempre quatro). Com o projeto inicializado:
   - **Despachar issues** — `/vetor:coordinator` (recomendada quando houver issues elegíveis prontas
     e nenhum worktree ativo).
   - **Idear trabalho** — `/vetor:backlog` (recomendada quando o repositório/backlog estiver vazio).
   - **Especificar tema** — `/vetor:spec`.
   - **Auditar ou trabalho pontual** — `/vetor:guardian` para auditoria; use “Other” para trabalho
     livre pontual.

   Com o projeto não inicializado, **Inicializar projeto** — `/vetor:install` entra como primeira
   opção (recomendada) e ocupa a vaga de **Auditar ou trabalho pontual**, que continua acessível via
   “Other”.

6. Encaminhe para a skill ou tarefa escolhida. Não execute automaticamente uma etapa de escrita sem
   a escolha do usuário.

From Tavaressan/Vetor, MIT.

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