AgentMind: Um Plugin de Código do Claude Que Aprende e Aplica Suas Preferências de Codificação

O que o AgentMind faz

AgentMind é um plugin do Claude Code que resolve o problema de ter que reexplicar preferências de codificação em cada nova sessão. Ele automaticamente aprende padrões como "use pnpm em vez de npm", "sempre adicione tipos" e "não use exportações padrão" observando como você trabalha e injetando esse contexto em interações futuras.

Como funciona

O sistema opera em um loop central de seis etapas: Observar → Analisar → Lembrar → Aplicar → Validar → Evoluir.

Os ganchos de observação são executados em pontos-chave do ciclo de vida:

• Início da sessão
• Uso de ferramentas
• Erros
• Compactação

Esses ganchos monitoram correções (como "não, use X em vez disso"), padrões repetidos e tipos de erro sem armazenar seu código real.

Implementação técnica

O plugin usa um sistema de pontuação de confiança tridimensional para determinar quando aplicar preferências aprendidas:

• Frequência × 0,35
• Eficácia × 0,40
• Feedback humano × 0,25

Preferências de alta confiança são automaticamente injetadas nas sessões, enquanto as de baixa confiança permanecem silenciosas. O sistema inclui mecanismos de decaimento onde preferências desaparecem se não forem reforçadas ao longo do tempo.

Sistema de evolução

O AgentMind apresenta uma estrutura de evolução de quatro níveis:

• L0: Instintos individuais
• L1: Padrões (agrupados de instintos individuais)
• L2: Estratégias (abstraídas de padrões)

Por exemplo, preferências separadas como "sempre use vitest", "sempre adicione arquivos de teste em tests" e "execute testes após alterações" podem evoluir para um padrão de "fluxo de trabalho TDD".

Detalhes técnicos

• ~3000 linhas de núcleo TypeScript
• ~800 linhas de ganchos shell
• 115 testes passando
• Suporta multiagente com armazenamentos de preferência isolados
• Nenhuma configuração necessária — instale e ele começa a aprender
• Camada de observação usa bash puro + jq para permanecer leve
• Licenciado MIT e gratuito

Insights de desenvolvimento

O criador observou que o maior desafio não foi o algoritmo de aprendizado, mas saber quando ficar quieto. Versões iniciais injetavam todas as preferências aprendidas, o que poluía a janela de contexto. A pontuação de confiança com decaimento resolveu esse problema.

Outro desafio técnico foi fazer ganchos shell e TypeScript funcionarem juntos sem adicionar dependências pesadas. A solução foi uma camada de observação leve usando bash e jq.