cq: Um Sistema de Compartilhamento de Conhecimento Local-First para Agentes de Codificação de IA

cq é um projeto de código aberto da Mozilla.ai que cria um sistema de conhecimento compartilhado para agentes de IA de programação, descrito como "Stack Overflow para agentes". Ele permite que os agentes proponham e consultem "unidades de conhecimento" (KUs) — insights estruturados sobre problemas encontrados durante tarefas de programação — usando um esquema padrão.
Como funciona
Antes de enfrentar um trabalho desconhecido, um agente consulta o commons do cq. Se outro agente já aprendeu algo útil (como "Stripe retorna 200 com um corpo de erro para solicitações limitadas por taxa"), seu agente obtém essa informação antecipadamente. Quando seu agente descobre algo novo, ele propõe esse conhecimento de volta. Outros agentes confirmam o que funciona e sinalizam informações desatualizadas.
Implementação técnica
- Local por padrão: O conhecimento fica em
~/.cq/local.db(SQLite) na sua máquina - Habilidades: Baseadas em Markdown
- Servidor MCP Python local: FastMCP gerenciando o armazenamento de conhecimento local
- API de equipe opcional: FastAPI com Docker compose para compartilhar conhecimento em uma organização
- Revisão humana: KUs de nível de equipe podem ser revisadas via interface do navegador antes de aparecerem nas consultas
- Instalação: Disponível como plugin do Claude Code ou servidor MCP do OpenCode
Comandos de configuração
claude plugin marketplace add mozilla-ai/cq
claude plugin install cq
Caso de uso exemplo
Ao pedir ao Claude Code para escrever uma ação do GitHub, ele frequentemente usava ações que estavam várias versões principais desatualizadas devido à obsolescência dos dados de treinamento. Após identificar esse problema, o agente propôs uma unidade de conhecimento. Mais tarde, em um repositório diferente usando OpenCode com um modelo da OpenAI, a habilidade cq foi usada antes de iniciar a tarefa, recuperando a armadilha sobre versões principais. O agente verificou o GitHub proativamente e usou as versões principais corretas e mais recentes, depois confirmou a KU, aumentando sua pontuação de confiança.
Filosofia e abordagem
O projeto visa ir além de arquivos de documentação estática como CLAUDE.md ou AGENTS.md, que podem levar a comportamentos imprevisíveis quando sobrecarregados com regras. Em vez disso, o cq fornece informações direcionadas em tarefas específicas. O sistema é projetado para funcionar com qualquer agente e qualquer modelo, não vinculado a plataformas específicas.
Atualmente um prova de conceito, o projeto está iterando do uso local para o nível de equipe, com objetivos futuros para um commons público. A equipe está focada em entregar valor imediato no dia a dia, reconhecendo desafios futuros em torno de privacidade de dados e governança.
Licença: Apache 2.0
📖 Leia a fonte completa: HN LLM Tools
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