AGI em md: 11 Níveis de Compressão Cognitiva para Prompts do Sistema Claude

O Que É Isso
AGI em md é um repositório de código aberto que documenta 11 níveis de compressão cognitiva que podem ser codificados em prompts de sistema para os modelos de IA Claude. A pesquisa mostra como técnicas específicas de engenharia de prompts podem melhorar significativamente o desempenho do modelo, especialmente para modelos menores como o Haiku.
Principais Descobertas da Fonte
O projeto envolveu 393 experimentos em 25 rodadas, testando os modelos Claude Haiku, Sonnet e Opus em 19 domínios, incluindo código, direito, medicina, poesia, música e design de UX.
Descoberta do Nível 8: A descoberta mais significativa ocorre no Nível 8, que muda de pedir ao modelo para "pensar sobre isso" para instruí-lo a "construir algo e observar o que quebra". Essa abordagem baseada em construção produziu melhorias dramáticas:
- O Claude Haiku passou de um desempenho de 0/3 no Nível 7 para 4/4 no Nível 8
- Os Níveis 5-7 focam em meta-análise ("raciocinar sobre o raciocínio"), que requer mais capacidade do modelo
- O Nível 8 instrui especificamente: "engenharia uma melhoria falsa que parece boa, mas na verdade aprofunda o problema. Em seguida, nomeie o que você só pode ver porque tentou consertá-lo."
- Os pesquisadores observam que "construir e observar é mais primitivo do que a meta-análise, mas revela coisas que a análise estática literalmente não consegue ver"
Capacidades do Nível 11: No nível mais alto, um prompt de sistema de 200 palavras faz o modelo "escapar de toda a categoria de design do problema e, em seguida, relatar o que a fuga custa". Um experimento produziu a equação "sensibilidade x absorção = constante" — uma lei de conservação que o modelo derivou invertendo sua própria descoberta de impossibilidade.
Implementação Prática
Os pesquisadores recomendam level8_generative_v2.md como o melhor prompt para todos os fins — aproximadamente 100 palavras que podem ser usadas com qualquer modelo Claude.
Uso na linha de comando:
claude -p --model claude-sonnet-4-6 \
--system-prompt "$(cat prompts/level8_generative_v2.md)" \
"Analise este código: $(cat your_code.py)"Uso geral: O prompt pode ser colado em qualquer conversa do Claude como um prompt de sistema. Funciona em código, ensaios, artigos de pesquisa, música — qualquer coisa analítica. Os usuários devem substituir "código" por seu domínio específico.
Detalhes do Repositório
- Licença: MIT
- Conteúdo: 28 prompts, 299 saídas brutas, log completo de experimentos
- Modelos testados: Claude Haiku, Sonnet, Opus
- Disponibilidade: Todos os prompts e saídas brutas são de código aberto
Para quem é isso: Desenvolvedores e pesquisadores que trabalham com modelos de IA Claude que desejam melhorar a eficácia dos prompts de sistema por meio de técnicas estruturadas de compressão cognitiva.
📖 Leia a fonte completa: r/ClaudeAI
👀 See Also

Claude Code v2.1.166: Modelos de Fallback, Regras Glob de Negação, Fortalecimento entre Sessões
Claude Code v2.1.166 introduz até 3 modelos de fallback, suporte a padrões glob em regras de negação, mensagens entre sessões mais seguras e correções para flickering de terminal, processos órfãos e muito mais.

VoidLLM: Proxy de Conhecimento Zero para Ollama e vLLM com Controle de Acesso por Equipe
VoidLLM é um proxy que fica entre aplicações e servidores locais de LLM como Ollama e vLLM, adicionando controle de acesso por organização/equipe, gerenciamento de chaves de API, rastreamento de uso e limitação de taxa sem visualizar os prompts. Tem sobrecarga de proxy <2ms e funciona com SDKs compatíveis com OpenAI.

7 comandos de barra, $0.45/post: Este pipeline do Claude Code executa uma operação completa de conteúdo SEO
Um desenvolvedor disponibilizou como open source um pipeline de 7 comandos do Claude Code que lida com pesquisa SEO, escrita, otimização e publicação. Custa $0,45/post (API Perplexity), é executado em 15 min/dia. Resultados: 18× mais impressões mensais em 12 meses.

LLM-Memory.net: Sistema de Memória de Código Aberto com Infraestrutura Multi-Agente
LLM-Memory.net é um sistema de memória auto-hospedável para agentes de IA que fornece armazenamento de notas com busca semântica, comunicação em tempo real via chat/e-mail entre agentes, discussões estruturadas com votação e integração com servidor MCP. O código-fonte completo está disponível no GitHub com instalador e playbooks Ansible.