Procedural Memory

Objetivo

Evitar que los agentes cometan el mismo error dos veces. Los LLMs no tienen memoria persistente nativa entre sesiones. Esta skill obliga al agente a extraer el "cómo hacer las cosas" (conocimiento procedimental) y guardarlo en el repositorio.

Flujo de Trabajo (Self-Reflection Loop)

1. Trigger de Fin de Tarea: Siempre que el agente considere que una tarea está 100% terminada y vaya a terminar la sesión, debe ejecutar el protocolo de memoria.
2. Extracción de Lecciones:
   El agente debe hacerse 3 preguntas:
   • ¿Qué asunción inicial fue incorrecta en esta tarea?
   • ¿Qué comando, librería o ruta de archivo me causó problemas por no conocer su estado real?
   • Si tuviera que hacer esta misma tarea mañana, ¿qué instrucción me daría a mí mismo para hacerla en la mitad del tiempo?
3. Escritura a Memoria Local:
   Si la lección es valiosa (no es una trivialidad de sintaxis), el agente debe guardar un archivo markdown corto en .cursor/rules/learned/ o .agents/rules/learned/.
   • Formato de nombre: YYYY-MM-DD-leccion-tema.md
   • Formato de contenido: Problema, Solución y Regla Futura.
4. Actualización de Reglas: Si la lección aplica globalmente, el agente puede sugerir añadir un puntero en AGENTS.md.