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.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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