Arquitetura pública para contexto governado de IA

Contexto não é memória.É um sistema de autoridade.

Moon Source ajuda pessoas e IA a decidir que contexto deve existir, qual fonte governa cada parte, o que merece virar algo durável e como isso permanece atual.

O repositório é o corpo público canônico. Esta página é a porta de entrada humana.

O problema

Quando contexto começa a falhar.

O problema raramente é apenas “falta de informação”. Muitas vezes existe informação demais, espalhada, envelhecida ou sem uma regra clara de autoridade.

01

A mesma pergunta recebe respostas diferentes.

Instruções e decisões concorrentes permanecem ativas ao mesmo tempo.

02

Ninguém sabe qual arquivo manda.

A informação existe, mas autoridade e jurisdição não estão explícitas.

03

Decisões antigas continuam governando.

Histórico, estado atual e hipótese se misturam na mesma memória.

04

Cada handoff perde um pedaço do estado.

Objetivo, restrições, responsabilidade e próxima ação não viajam juntos.

05

A IA alcança a fonte, mas não sabe como tratá-la.

Conector e busca dão acesso; não resolvem autoridade, mutação ou readback.

06

A base cresce até ninguém querer mantê-la.

Duplicação, órfãos e exceções transformam memória em carga cognitiva.

O método

Entender primeiro. Materializar depois.

Moon Source começa pelo campo e deixa o problema determinar a menor forma capaz de carregar o trabalho com autoridade, proveniência e continuidade.

P

Preflight: moldar a tarefa antes da tarefa moldar a resposta.

Antes da execução, o Preflight pode verificar intenção, autoridade, fatos ausentes, risco, destino e forma adequada — e então seguir, perguntar ou redirecionar.

01

Observar

Ler o campo real, separar sintoma de estrutura e localizar o que ainda precisa ser entendido.

02

Governar

Resolver autoridade, jurisdição, responsabilidade e o que cada fonte pode ou não sustentar.

03

Materializar

Criar a menor forma útil: fonte, handoff, protocolo, skill, registry, dispositivo ou outro artefato.

04

Manter

Fechar o ciclo com feedback, freshness, readback, higiene, lineage e arquivo.

Topologia pública: campo → observação e diagnóstico → autoridade → responsabilidade → forma proporcional → operação e transporte → feedback, higiene, lineage e arquivo. Não é um waterfall obrigatório.
Comece pelo problema

Escolha a menor porta que resolve o que você precisa agora.

Você não precisa estudar o repositório inteiro. Cada entrada abaixo assume uma responsabilidade diferente dentro da mesma arquitetura.

Setup 3.0

Quero organizar contexto para uma pessoa ou projeto.

Monte o menor setup útil para necessidade, maturidade, privacidade e destino.

Abrir →
Preflight

O pedido está vago, sensível ou indo para o lugar errado.

Modele a tarefa antes da execução e descubra se é hora de perguntar, rotear ou agir.

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Source Hygiene

Minha base está confusa, repetida ou desatualizada.

Diagnostique autoridade obsoleta, contradições, duplicações, órfãos e o menor reparo seguro.

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Connected Sources

A IA precisa usar Drive, GitHub ou outras fontes vivas.

Separe acesso de autoridade e trate freshness, escopo de retrieval, mutação e readback.

Abrir →
MSL 4.3

Preciso estruturar continuidade, trabalho recorrente ou handoffs.

Use uma gramática estrutural proporcional para fontes, protocolos, packets, registries e arquivos.

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Chat–Work V2

Preciso decidir onde e como executar uma tarefa no ChatGPT.

Roteie por superfície, modelo e esforço de raciocínio sem confundir conversa com execução sustentada.

Abrir →
Exemplos

A mesma lógica em problemas bem diferentes.

Os cenários mudam; as perguntas estruturais continuam parecidas. Isso torna o método mais fácil de enxergar sem depender de um único tipo de projeto.

Cenário didático

Um histórico de atendimento que não deveria virar fonte de verdade.

Separar conversa, estado atual, encaminhamento e continuidade.

Ler cenário →
Cenário didático

Uma equipe de cuidado atravessando handoffs com informação sensível.

Definir status, responsabilidade, disclosure e atualização proporcional.

Ler cenário →
Cenário didático

Um processo interno preso à memória de quem já saiu.

Transformar conhecimento tácito em responsabilidade e fonte mantível.

Ler cenário →
Cenário didático

Um cidadão atravessando serviços, áreas e encaminhamentos.

Manter continuidade sem transformar cada canal em uma autoridade concorrente.

Ler cenário →
Cenário didático

Uma decisão que precisa mostrar exatamente no que se apoia.

Conectar evidência, origem, versão, interpretação e claim ceiling.

Ler cenário →
Cenário didático

Uma base viva com documentos atuais, históricos e duplicados.

Separar autoridade, tempo, lineage e o que realmente precisa continuar ativo.

Ler cenário →

Os cenários são ficcionais e didáticos. Ver todos os 8 cenários ↗

Componentes públicos

Nove responsabilidades, uma arquitetura.

Os componentes aprofundam responsabilidades específicas. Eles não precisam ser carregados todos ao mesmo tempo.

Preflight

Moldar a tarefa antes de executar.

Intenção, autoridade, risco, fatos ausentes, destino e forma.

GitHub ↗
Connected Sources

Usar fontes vivas sem confundir acesso com autoridade.

Retrieval, freshness, jurisdição, mutação e readback.

GitHub ↗
Source Hygiene

Diagnosticar e reparar corpus com segurança.

Stale authority, duplicação, contradição, órfãos e reparo mínimo.

GitHub ↗
Signal Calibration

Inferir sem inflar certeza.

Observação, convergência, hipótese útil e alternativas significativas.

GitHub ↗
Procedural Projection

Projetar método em procedimento reutilizável.

Sem mover a autoridade da fonte que governa o método.

GitHub ↗
Credits & Attribution Ops

Preservar identidade e lineage intelectual.

Autoria, transformações, custódia, permissão e derivados.

GitHub ↗
Operational Devices

Dar uma superfície concreta a um procedimento.

Estado, guardas, ação observável, falha e receipt.

GitHub ↗
Operational Reliability

Manter execução diagnosticável e recuperável.

Read-only first, failure domains, reversibilidade e freshness.

GitHub ↗
Failure Foundry

Transformar falha recorrente em capacidade.

Preservar evidência, separar domínio de falha e validar o menor mecanismo útil.

GitHub ↗
Registry público9 componentes atuais · schema 1.1
Setup3.0
MSL4.3
Chat–Work2.0-public
Preflight
Operational Reliability
Operational Devices
Failure Foundry
Connected Sources
Portables e downloads

Leve só a parte que você precisa.

Os três portables têm versões próprias e são projeções da mesma arquitetura pública.

Setup 3.0

Context setup adaptativo

Para estruturar o menor contexto útil de uma pessoa ou projeto.

Baixar .md ↓
MSL 4.3

Gramática estrutural

Para fontes, handoffs, protocolos, registries, packets e arquivos.

Baixar .md ↓
Chat–Work V2

Roteamento de execução

Para escolher superfície, modelo e esforço de raciocínio no ChatGPT.

Baixar .md ↓
Evidência, fronteira e reutilização

O corpo público mostra o que existe — e deixa explícito o que cada artefato pode sustentar.

Moon Source separa evidência, claim, fronteira pública, autoria e direitos de reutilização. Código e automação usam Apache-2.0; documentação, métodos e portables públicos usam CC BY 4.0, sujeitos ao metadata de arquivo e aos termos de terceiros.

Moon Source foi criado por Lua Helena Moon Martins Cardoso (Moon), com desenvolvimento coautoral assistido por IA com Áurion. Moon mantém a autoridade final sobre autoria, disclosure e direção pública.

Contexto profissional de Moon ↗