🪪 Identidade (~100 tokens, persistente)
A camada mais estavel. Quem voce e, sua stack, suas preferencias duradouras.
Fato persistente sobre voce: papel, stack, timezone, idioma, estilo preferido. Nunca muda a menos que voce edite.
Se Claude nao sabe quem voce e, todo outro conhecimento vira menos util. Identidade e a primeira ancora.
Persistent facts, identity file, low-token footprint.
Pequeno o suficiente para ser carregado em toda sessao sem custo perceptivel. Grande o suficiente para ancorar identidade.
Arquivos de identidade que crescem demais viram memoria de trabalho disfarcada e perdem a funcao.
Token budget, layer discipline, always-on cost.
Muda trimestralmente ou quando voce muda de cargo, stack principal ou time. Raramente.
Se voce edita identidade toda semana, provavelmente esta colocando coisa errada nela.
Edit cadence, layer separation.
Role, stack, timezone, style, team/contexto. Cinco campos em linhas curtas.
Um bom template elimina decisoes de "o que colocar" toda vez que voce atualiza.
Schema, template, structured identity.
Identidade e o primeiro candidato a entrar via hook SessionStart. Garante presenca em 100% das sessoes.
Colocar identidade no CLAUDE.md ainda deixa margem. Hook e garantia.
Deterministic injection, SessionStart hook.
O cracha tem sua foto, nome, cargo. Todo mundo que fala com voce ja sabe isso. Identidade funciona igual.
Analogia ajuda a lembrar: o que vai no cracha e identidade. O resto vai em outras camadas.
Mental model, layer test.
📌 Contexto Critico (~400 tokens, sobrevive compactacao)
O que voce esta fazendo AGORA. Atualiza frequentemente. Re-injeta em PreCompact.
Projeto ativo, foco da semana, ultima decisao, bloqueios. Muda quase toda sessao. ~400 tokens.
Separar do CLAUDE.md (que e mais perene) reduz poluicao e aumenta sinal.
Active state, high volatility, re-injection on compact.
PreCompact hook re-injeta contexto critico antes do resumo. Voce nao perde o fio do trabalho.
E a razao tecnica de ter uma camada separada. Sem ela, contexto ativo morre em sessoes longas.
PreCompact survival, re-injection pattern.
Projeto, foco, bloqueios, ultima decisao, proximo passo. Mini log de vida do trabalho.
Usar template fixo reduz friccao. Atualizar vira automatico.
Schema, fixed fields, update hygiene.
Pode ser: (a) manual no fim do dia, (b) SessionEnd hook, (c) Claude sugere ao final e voce aprova.
A disciplina de atualizar define se essa camada funciona ou vira letra morta.
Update automation, hook-driven maintenance.
Historico e detalhes vao para long-term ou episodica. Contexto critico e agora, nao passado.
Erro comum: contexto vira arquivo de log. Cresce, polui, perde funcao.
Layer discipline, anti-patterns.
Voce olha, em 2 segundos sabe onde parou. Contexto critico e igual: compacto, util, descartavel quando o estado muda.
Reforca o teste: se voce nao resume em 2 segundos, esta prolixo demais.
Glanceable, throwaway-by-design.
🗂️ Memoria de Trabalho (sessao, descartavel)
Mesa bagunçada da sessao. Tentativas, logs, hipoteses. Comprime ou morre no fim.
Tentativas em andamento, logs temporarios, hipoteses em teste, arquivos tocados. ~1-2k tokens.
Sem essa camada, plans e tasks virariam eternos — e voce entope o sistema.
Scratchpad, session-scoped, transient.
Durante: expande. SessionEnd: comprime em 2-3 linhas e arquiva. Depois de 30 dias: some.
Entender o ciclo define quais scripts voce precisa na Trilha 6.
Lifecycle, compression, archival.
Plan mode e TodoWrite sao a working memory nativa. Arquivos session-scratch.md funcionam quando quer persistir dentro da sessao.
Sem lugar fisico definido, working memory vira contexto inflado.
Storage choice, Plans, TodoWrite.
Tentativa que falhou: ruido. Tentativa que virou decisao: sinal. So sinais vao para long-term.
Sem criterio, voce acumula. Com criterio, voce capitaliza.
Signal vs noise, promotion criterion.
Hook SessionEnd roda script que pega o scratch, resume e grava em long-term se houver decisoes.
Trilha 6 mostra como usar Gemini Flash para esse resumo automatico.
SessionEnd, auto-summarization.
Mesa no meio do trabalho: papeis por toda parte. No fim do dia: joga fora, arquiva o que importa.
A analogia forca aceitar que a bagunça e legitima — enquanto dura.
Productive chaos, end-of-day ritual.
🗄️ Conhecimento de Longo Prazo (pesquisado)
Arquivo fisico. Ilimitado. Nunca bulk-load, sempre busca.
Fatos (como e), decisoes (escolhemos X), padroes (sempre fazer Y), preferencias (gosto de Z).
Taxonomia de 4 tipos aumenta recall em ~34% vs flat.
Typed memory, retrieval boost.
Mesmo com 10.000 entradas, voce so carrega 3-5 relevantes por query. 10x menos tokens que bulk-load.
Sem isso, long-term nao escala. Com isso, cresce linearmente em capacidade e constante em custo.
Search-on-demand, progressive disclosure.
Flat: zero esforço, busca grep. Taxonomia: pastas por tipo, 34% melhor recall. Grafo: links entre notas, mais complexo.
Comecar em flat e migrar conforme necessidade e mais barato que super-engenheirar.
Structure evolution, incremental design.
Keyword acha "pgvector" mas nao "banco vetorial". Semantica acha os dois. Custa 1-2s de setup.
Para 90% dos casos, hybrid (keyword + semantic) e a resposta. Trilha 5 cobre.
FTS, embeddings, hybrid search.
Auto: hook captura tudo. Manual: voce escolhe o que salvar. Hibrido: Claude sugere, voce aprova.
Hibrido tem o melhor balanço entre ruido zero e esforço baixo.
Capture strategy, approval gate.
Voce nao carrega o arquivo. Quando precisa, levanta e vai buscar a pasta. Long-term funciona igual.
Analogia ajuda a nao confundir long-term com sempre-ativo.
Pull-based, just-in-time.
📔 Memoria Episodica (o "porque")
Conversas inteiras arquivadas. Raramente lida, insubstituivel.
Registro bruto da conversa. Nao e resumo, e a coisa inteira. Long-term guarda "escolhemos X", episodica guarda o debate inteiro.
Quando voce precisa lembrar porque — e nao so o quê —, so episodica tem.
Raw history, rationale preservation.
Claude Code ja salva transcripts em JSONL. Episodica e usar esses arquivos como fonte.
Voce nao precisa reinventar storage. So precisa organizar e indexar.
Transcript store, JSONL logs.
Episodica nao entra no prompt por default. So quando voce pergunta explicitamente.
Trazer tudo para o prompt quebra contexto. Deixe na gaveta.
Query-only access, cold storage.
Script que le o JSONL da data de referencia, extrai o trecho relevante e injeta no prompt atual.
E o padrao "time-travel": voltar a um dia especifico sem abrir o arquivo manualmente.
Time-travel query, targeted retrieval.
JSONLs antigos viram tarballs. Ainda pesquisaveis, mas desktop nao lista tudo.
Preserva sem sufocar o filesystem ativo.
Rotation, cold archive.
Voce nao le todo dia. Mas quando precisa lembrar um sentimento ou decisao especifica, so o diario tem.
Ajuda a aceitar o custo: guardar muito, usar raramente, precioso quando usa.
Rare-but-critical.
⚙️ Processos de fundo: Decay, Promotion, Progressive
As 3 forças que fazem o sistema se manter limpo e inteligente sem intervencao manual.
Dia 1: detalhe completo. Dia 7: resumo. Dia 30: one-liner. Dia 90: arquivado ou deletado.
Sem decay, long-term cresce sem limite. Com decay, cresce controlado.
Ebbinghaus curve, compression schedule.
Se voce acessa uma memoria toda semana, ela resiste ao decay. Formula: decay = base × (1/access_count)
Nao queremos que memoria valiosa desapareca so por ser antiga.
Salience scoring, access frequency.
Observou o mesmo padrao 3 vezes? Promove para CLAUDE.md. Observacao original deletada.
Transforma memoria em sabedoria. Cada regra promovida e um erro que voce nao repete.
Pattern promotion, rule extraction.
Sempre-ativo: identidade + contexto. Tudo mais: busca on-demand. 10x economia de tokens.
E o principio arquitetural que torna memoria escalavel. Sem ele, tudo vira CLAUDE.md inflado.
Progressive loading, layer budget.
Identidade: 200. Contexto: 400. Working (ativo): 2k. Total always-on: <3k tokens.
Cap ensina disciplina. Quando estoura, voce PRECISA refatorar a camada.
Budget enforcement, layer fitness.
Identidade + Contexto + Working + Long-term + Episodica, moldadas por Decay + Promotion + Progressive.
Esse e o mapa que voce usa pro resto do curso.
Memory stack, architectural view.