📥 Capture: como memorias entram
Primeira decisao: quem decide o que vira memoria?
🎙️ Tres filosofias
Em ordem de automacao:
- •Manual (journal): voce escreve cada entry. Zero ruido, alta fricção.
- •Auto (security camera): hook grava tudo. Baixa fricção, alto ruido.
- •Hibrido (spam filter): Claude sugere, voce aprova. Ratio otimo.
💡 Recomendacao
Começar hibrido. SessionEnd propoe 3-5 entries, voce aprova em 30 segundos. Depois de 2 semanas, voce sabe se quer mais ou menos automacao.
💾 Format: onde as memorias vivem
Segunda decisao: storage. Cada opcao tem trade-offs claros.
📦 5 opcoes praticas
Do mais simples ao mais robusto:
- •Markdown puro: arquivos .md em pasta. Zero dependencia.
- •Obsidian: markdown + UI + mobile. Humano-primeiro.
- •SQLite: busca FTS5 rapida, local, zero infra.
- •sqlite-vec: mesmo SQLite + semantica local.
- •Cloud (Supabase/Pinecone): multi-device, multi-user.
💡 Escolha pela fase
0-100 memorias: markdown. 100-500: markdown ou SQLite. 500+: SQLite com vec. 1000+: avaliar cloud. Detalhes no modulo 5.3.
🧱 Structure: flat, taxonomia, grafo
Terceira decisao: topologia. Numeros duros de recall.
📊 Recall medido por estrutura
- Flat (um arquivo): 61% recall medio
- Taxonomia 4-tipos: 82% recall (+34%)
- Hierarquia espacial: 95% recall
- Grafo com backlinks: ~95% com inferencias
- Fonte: testes comparativos em datasets de 500+ entries
💡 Progressao natural
Comece flat. Migre quando recall cair. Nao super-engenheirar estrutura antes de ter conteudo.
🔍 Retrieval: keyword, semantica, hibrido
Quarta decisao: como buscar. Economia dramatica de tokens.
📊 Comparativo de retrieval
- Bulk-load (tudo sempre): 25k tokens/sessao
- Keyword (grep): 8k tokens, 70% recall
- Semantica (embeddings): 8k tokens, 85% recall
- Hibrido (multi-sinal): 7k tokens, 92% recall
💡 Multi-sinal ganha
Keyword + semantica + entidade combinadas. Modulo 5.4 detalha implementacao.
💉 Injection: como o prompt recebe
Quinta decisao: quando e quanto injetar.
📐 Duas estrategias
Oposicao classica:
- •Backpack: carrega tudo em toda sessao. Simples, caro, previsivel.
- •Library card: carrega indice minimo, busca por demanda. Complexo, barato, adaptativo.
- •Vencedor quase sempre: library card. Economia de 10x em tokens.
💡 Progressive disclosure
Principio: sempre-ativo minimo (identidade + contexto), resto busca on-demand. Padrao em qualquer sistema escalavel.
♻️ Lifecycle: decay + promotion
Sexta decisao: como envelhecer.
✓ Com lifecycle
- ✓Memorias velhas compressam automaticamente
- ✓Padroes repetidos viram regras permanentes
- ✓Storage cresce controlado
- ✓Sistema se auto-cuida
✗ Sem lifecycle
- ✗Memoria cresce sem limite
- ✗Busca fica lenta com volume
- ✗Padroes relevantes se perdem em ruido
- ✗Sistema vira lixao
📝 Resumo do Modulo
Proximo:
5.2 — Estrutura: flat vs taxonomia vs grafo