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4d 1h ago
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context-guardian

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

.agents/skills/context-guardian Python
PY
TY
BA
4+ layers Tracked stack
Capabilities
0
Signals
2
Related
3
0
Capabilities
Actionable behaviors documented in the skill body.
0
Phases
Operational steps available for guided execution.
2
References
Support files available for deeper usage and onboarding.
1
Scripts
Runnable or reusable automation artifacts discovered locally.

Architectural Overview

Skill Reading

"This module is grounded in security patterns and exposes 1 core capabilities across 1 execution phases."

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

Execution Constraints

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

Validation Signals

Observed

2 reference files

Observed

1 runnable scripts

Primary Stack

Python

Tooling Surface

Scripts · References

Workspace Path

.agents/skills/context-guardian

Operational Ecosystem

The complete hardware and software toolchain required.

Scripts

Discovered in workspace

References

Discovered in workspace

Module Topology

Skill File
Parsed metadata
Skills UI
Launch context
Chat Session
Antigravity Core

Antigravity Core

Principal Engineering Agent

A high-performance agentic architecture developed by Deepmind for autonomous coding tasks.
310 Installs
4.3 Reliability
4 Workspace Files
4.3
Workspace Reliability Avg
5
68%
4
22%
3
10%
2
0%
1
0%

Validation signal

4d 1h ago

Observed

2 reference files

Validation signal

4d 1h ago

Observed

1 runnable scripts

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