context-guardian

Context Guardian

Overview

Guardiao de contexto que preserva dados criticos antes da compactacao automatica. Snapshots, verificacao de integridade e zero perda de informacao.

When to Use This Skill

• When the user mentions "compactacao contexto" or related topics
• When the user mentions "perda de contexto" or related topics
• When the user mentions "snapshot contexto" or related topics
• When the user mentions "preservar contexto" or related topics
• When the user mentions "contexto critico" or related topics
• When the user mentions "antes de compactar" or related topics

Do Not Use This Skill When

• The task is unrelated to context guardian
• A simpler, more specific tool can handle the request
• The user needs general-purpose assistance without domain expertise

How It Works

Sistema de integridade de contexto que protege projetos tecnicoss complexos contra perda de informacao durante compactacao automatica do Claude Code. Enquanto o context-agent atua APOS as sessoes (save/load), o context-guardian atua DURANTE a sessao, detectando quando a compactacao esta proxima e executando protocolos de preservacao com verificacao redundante.

Por Que Isto Existe

O Claude Code compacta automaticamente mensagens antigas quando o contexto se aproxima do limite da janela. Essa compactacao e heuristica — ela resume mensagens para liberar espaco, mas inevitavelmente perde detalhes. Para projetos simples, isso funciona bem. Mas para projetos tecnicos pesados (como ecossistemas com 21+ skills, auditorias de seguranca, refatoracoes de arquitetura), a perda de um unico detalhe pode causar regressoes, re-trabalho ou inconsistencias graves.

O context-guardian resolve isso criando uma camada de protecao PRE-compactacao: extrai, classifica, verifica e persiste todas as informacoes criticas ANTES que a compactacao automatica as destrua.

Localizacao

C:\Users\renat\skills\context-guardian\
├── SKILL.md                          # Este arquivo
├── references/
│   ├── extraction-protocol.md        # Protocolo detalhado de extracao
│   └── verification-checklist.md     # Checklist de verificacao e redundancia
└── scripts/
    └── context_snapshot.py           # Script de snapshot automatico

Integracao Com O Ecossistema

context-guardian (PRE-compactacao)    context-agent (POS-sessao)
         │                                    │
         ├── Detecta contexto grande          ├── Salva resumo ao final
         ├── Extrai dados criticos            ├── Atualiza ACTIVE_CONTEXT.md
         ├── Verifica integridade             ├── Sincroniza MEMORY.md
         ├── Salva snapshot verificado        ├── Indexa busca FTS5
         └── Gera briefing de transicao       └── Arquiva sessoes antigas

O context-guardian e o context-agent sao complementares:

• context-guardian: protecao em tempo real, DURANTE a sessao
• context-agent: persistencia entre sessoes, APOS a sessao

Ativacao Automatica (O Claude Deve Iniciar Sozinho)

1. Limite de contexto: quando perceber que ja consumiu ~60-70% da janela de contexto (indicadores: mensagens comecando a ser resumidas, aviso de compactacao)
2. Projetos pesados: sessoes com muitos arquivos editados, muitas tool calls, ou projetos com dependencias complexas entre componentes
3. Antes de tarefas longas: quando uma proxima tarefa pode gerar output extenso que empurraria o contexto para alem do limite

Ativacao Manual (Usuario Solicita)

• "salva o estado antes de comprimir"
• "faz um checkpoint"
• "snapshot do contexto"
• "nao quero perder nada dessa sessao"
• "prepara pra compactacao"
• "o contexto ta grande, protege"

Fase 1: Extracao Estruturada

Percorrer toda a conversa ate o momento e extrair categorias criticas. Para cada categoria, classificar por prioridade (P0 = perda fatal, P1 = perda grave, P2 = perda toleravel).

P0 — Perda Fatal (preservar com redundancia tripla)

Categoria	O que extrair	Exemplo
Decisoes tecnicas	Escolhas de arquitetura, padrao, tecnologia E motivo	"Usamos parameterized queries porque f-strings causam SQL injection"
Estado de tarefas	O que foi feito, o que falta, dependencias	"18/18 match OK, falta ZIP"
Correcoes aplicadas	Bug, causa raiz, solucao exata, arquivos afetados	"instagram/db.py: SQL injection via f-string → ? placeholders"
Codigo gerado/modificado	Caminho exato, linhas alteradas, natureza da mudanca	"match_skills.py:40-119: adicionou 5 categorias"
Erros encontrados	Mensagem exata, stack trace relevante, como resolveu	"TypeError at line 45 → cast para int"
Comandos que funcionaram	Comando completo que produziu resultado correto	"python verify_zips.py → 22/22 OK"

P1 — Perda Grave (preservar com verificacao)

Categoria	O que extrair
Padroes descobertos	Convencoes, patterns de codigo observados
Dependencias entre componentes	"scan_registry.py E match_skills.py devem ter categorias identicas"
Preferencias do usuario	Idioma, estilo, nivel de detalhe, workflow preferido
Contexto de projeto	Estrutura de diretorios, arquivos-chave, proposito
Questoes em aberto	Perguntas sem resposta, ambiguidades nao resolvidas

P2 — Perda Toleravel (resumo compacto)

Categoria	O que extrair
Historico de tentativas	"Tentei X, nao funcionou por Y, entao Z"
Metricas de progresso	Contadores, tempos, tamanhos
Discussoes exploratórias	Brainstorm, opcoes consideradas e descartadas

Fase 2: Verificacao De Integridade

Apos extrair, verificar que NADA critico foi omitido.

Checklist de Verificacao (executar mentalmente para cada item):

□ Cada arquivo modificado tem: caminho, natureza da mudanca, motivo
□ Cada bug corrigido tem: sintoma, causa raiz, solucao, arquivo
□ Cada decisao tem: o que, por que, alternativas descartadas
□ Cada tarefa pendente tem: descricao, prioridade, dependencias
□ Cada padrao/convencao tem: regra, motivo, exemplos
□ Nenhuma informacao de uma secao contradiz outra
□ Referencias cruzadas estao consistentes (ex: "18 queries testadas" aparece em
  multiplos lugares com o mesmo numero)
□ Caminhos de arquivo estao completos (absolutos, nao relativos)

Se qualquer item falhar, voltar a Fase 1 e re-extrair a informacao faltante.

Para detalhes sobre verificacao avancada, ler references/verification-checklist.md.

Fase 3: Persistencia Redundante

Salvar as informacoes extraidas em 3 camadas de redundancia:

Camada 1 — Snapshot estruturado (arquivo .md)

python C:\Users\renat\skills\context-guardian\scripts\context_snapshot.py save

Gera C:\Users\renat\skills\context-guardian\data\snapshot-YYYYMMDD-HHMMSS.md com todas as informacoes extraidas em formato estruturado.

Se o script nao estiver disponivel, criar manualmente o arquivo seguindo o formato descrito em references/extraction-protocol.md.

Camada 2 — MEMORY.md atualizado

Atualizar C:\Users\renat\.claude\projects\C--Users-renat-Skill-JUD\memory\MEMORY.md com as informacoes P0 mais criticas em formato ultra-compacto. O MEMORY.md e carregado automaticamente em toda nova sessao, entao ele e a ultima linha de defesa.

Camada 3 — Context-agent save

python C:\Users\renat\skills\context-agent\scripts\context_manager.py save

Aciona o context-agent para salvar sessao completa com indexacao FTS5.

Fase 4: Briefing De Transicao

Gerar um bloco de texto formatado que serve como "cartao de visita" para o Claude que continuar apos a compactacao. Este briefing deve ser a ULTIMA coisa escrita antes da compactacao, para que fique no topo do contexto compactado.

Formato do briefing:

## Estado Atual

- Projeto: [nome]
- Fase: [fase atual]
- Progresso: [X/Y tarefas completas]

## O Que Foi Feito Nesta Sessao

1. [tarefa 1 — resultado]
2. [tarefa 2 — resultado]
...

## O Que Falta Fazer

1. [tarefa pendente — prioridade] [dependencia se houver]
2. ...

## Decisoes Criticas (Nao Alterar Sem Motivo)

- [decisao 1]: [motivo]
- [decisao 2]: [motivo]

## Correcoes Aplicadas (Nao Reverter)

- [arquivo]: [correcao] — [motivo]

## Caminhos Importantes

- [caminho 1]: [proposito]
- [caminho 2]: [proposito]

## Alertas

- [qualquer armadilha, edge case, ou cuidado especial]

## Onde Recuperar Mais Informacoes

- Snapshot: C:\Users\renat\skills\context-guardian\data\snapshot-[timestamp].md
- MEMORY.md: carregado automaticamente
- Context-agent: `python context_manager.py load`
- Busca historica: `python context_manager.py search "termo"`

Protocolo Rapido (Quando O Tempo E Curto)

Se a compactacao esta iminente e nao ha tempo para o protocolo completo de 4 fases:

1. 30 segundos — Escrever um mini-briefing com: tarefas pendentes, decisoes criticas, caminhos de arquivo modificados
2. 1 minuto — Atualizar MEMORY.md com informacoes P0
3. 2 minutos — Executar context-agent save

Mesmo o protocolo rapido e melhor que nenhuma protecao.

Deteccao De Completude Pos-Compactacao

Quando uma sessao continuar apos compactacao, verificar se o contexto preservado esta completo:

1. Ler MEMORY.md (ja estara carregado automaticamente)
2. Se disponivel, ler o snapshot mais recente em data/
3. Comparar com o briefing de transicao (se visivel no contexto compactado)
4. Se encontrar lacunas, executar:

   python C:\Users\renat\skills\context-agent\scripts\context_manager.py load
   

5. Se ainda houver lacunas, buscar por termo:

   python C:\Users\renat\skills\context-agent\scripts\context_manager.py search "termo"
   

Exemplo De Uso Real

Cenario: Sessao longa criando advogado-especialista (46KB), corrigindo match_skills (5 categorias novas), auditando seguranca (10 vulnerabilidades), gerando 22 ZIPs.

Sem context-guardian: Compactacao resume tudo em "criou skill juridica, corrigiu bugs, gerou zips". Proximo Claude nao sabe quais categorias foram adicionadas, quais vulnerabilidades foram corrigidas, qual o estado de cada ZIP, ou por que certas decisoes foram tomadas. Resultado: re-trabalho, inconsistencias, regressoes.

Com context-guardian: Antes da compactacao, executa protocolo completo:

• Snapshot com 5 categorias novas listadas (legal, auction, security, image-generation, monitoring)
• 10 vulnerabilidades catalogadas com arquivo, tipo, e correcao exata
• 22 ZIPs verificados com checksums
• Decisoes documentadas ("removeu 'saude' de monitoring porque causava false positive")
• Briefing de transicao no topo do contexto Proximo Claude continua com precisao total, zero re-trabalho.

Consideracoes De Performance

• O protocolo completo leva 2-5 minutos de trabalho do Claude
• Para projetos simples, usar apenas o protocolo rapido
• Nao ativar para sessoes curtas ou conversas casuais
• A persistencia em 3 camadas (snapshot + MEMORY.md + context-agent) garante que mesmo se uma camada falhar, as outras duas preservam a informacao
• Snapshots antigos (>10) podem ser podados manualmente

Best Practices

• Provide clear, specific context about your project and requirements
• Review all suggestions before applying them to production code
• Combine with other complementary skills for comprehensive analysis

Common Pitfalls

• Using this skill for tasks outside its domain expertise
• Applying recommendations without understanding your specific context
• Not providing enough project context for accurate analysis

Related Skills

• context-agent - Complementary skill for enhanced analysis