Trilha de provas

Depois de um turno --online bem-sucedido, o motor appenda UMA memória episódica honesta ao store bindado: episode = o goal REAL, context = um excerpt REAL da resposta do modelo. Nunca um "learning" fabricado. Opt-in (sem binding episódico ⇒ no-op) e uma falha de escrita NUNCA quebra o turno.

alembic employee run <id> --goal "<goal real>" --online
# artefato: 1 linha nova em <data-dir>/memory/episodic.jsonl
alembic memory episodic list --limit 1
# código: packages/hermes/src/employee/writeback.ts:74 (recordEmployeeTurn)

É a primeira vez que a memória do sistema nasce de execução real, não de importação nem de auto-relato do modelo. O formato honesto (goal + excerpt) é o antídoto estrutural contra memória-ficção.

O turno de um employee NÃO tem tool-loop. Pedir no goal que ele "varra" um diretório produziu uma varredura fabricada — arquivos e conclusões que não batem com o disco. Prova negativa, e das mais valiosas: mediu exatamente onde termina a capacidade real.

# o experimento que NÃO se repete em produção:
alembic employee run <id> --goal "varra os arquivos de X e resuma" --online
# artefato: a resposta descreve uma varredura que nunca aconteceu (não bate com o disco)
# a disciplina resultante: dados verificados VÃO NO PROMPT (receita na lição 4)

Virou regra de produto: até a perna tool-loop existir, o operador injeta dados verificados no prompt. E o employee explain etiqueta cada claim como observed/inferred/unknown — anti-fabricação estrutural, não promessa.

automation run <id> EXECUTA um manifest de automation — dry-run por default; com --online roda o turno e appenda 1 registro honesto ao journal memory.md. Não é daemon: manifest PAUSED só roda à mão. O PR soma +4 testes à suíte (1.834 → +4).

alembic automation run emp-<id>-0 --dir ~/.codex/automations              # $0 dry-run
alembic automation run emp-<id>-0 --dir ~/.codex/automations --online    # turno + journal
# artefato: 1 entrada nova no journal memory.md  [PR #159]

Fecha o ciclo A4 de ponta a ponta: declaração no employee → manifest PAUSED → execução manual COM rastro. O primeiro journal é o "hello world" auditável das automations.

O leilão de tier empatava em 0.0005 no T2 e o vencedor era o deepseek-v4-pro — que o gateway negava (AccessDenied, observado no boundary). Como pickCheapestForTier usa < estrito e mantém o PRIMEIRO declarado no empate, a correção foi declarar gemini-3.5-flash ANTES. Ordem de declaração é semântica de routing.

# o reduce com < estrito (o 1º declarado vence o empate):
sed -n '244,258p' packages/contracts/src/registry.ts
# o comentário que documenta a regra do empate: registry.ts:80-83
# artefato do bloqueio: AccessDenied do gateway para deepseek-v4-pro  [PR #157]

Sem esta correção, P5 não existiria: a cadeia de learnings morria num modelo inacessível. É o gotcha "empate de custo = ordem de declaração" com prova de origem.

A SEGUNDA cadeia de valor do ADR-0002 — budgets, stores e cadências separados — produziu pela primeira vez na história: 1.022 learnings únicos de Bookmarks, isolados em ~/.alembic-learnings-bkm, 100% com sourceRefs+hash, confidence média 0.94. Exigiu vencer o family-prefix (apontar no PAI de Resources; escopo de 1 família via truque cpio) e o empate de P4.

cd ~/Documents/Resources && find Bookmarks -name package.jsonl | cpio -pdm /tmp/corpus-bkm
alembic distill /tmp/corpus-bkm --learnings-budget <usd> --data-dir ~/.alembic-learnings-bkm
# artefatos: a linha "learnings-route: ..." (apps/cli/src/commands.ts:421)
wc -l ~/.alembic-learnings-bkm/Skills/learning/learnings.jsonl   # 1.022

A rota existia no papel desde o ADR-0002; agora existe no disco. Conhecimento com proveniência (sourceRefs+hash em 100% dos registros) é o que separa um segundo cérebro de uma pilha de opiniões.

As referências REAIS do cliente (logo, escritório) entram no gemini_omni como medias ROLED via API direta — o --image plano do CLI é rejeitado pelo modelo. O render saiu 720×1280 com a parede do escritório e o logo REAIS da C.D; o capstone foi provado em 3 indústrias (advocacia, odontologia, contabilidade) sem mudar código — a pasta do cliente dirige tudo.

# caminho pago (dupla trava) — o dry-run mostra o custo e anota que as refs entram na API real:
alembic marketing ad ./clientes/<pasta> brief.json --aspect 9:16 --approve --yes
# artefato: o mp4 720×1280 com o ambiente real; QA local:
alembic marketing validate ./saida.mp4 --script "<roteiro>" --aspect 9:16 --lang pt

"Geração baseada no real" deixou de ser desejo de prompt e virou canal de dados: aspect como PARAM, refs como media ROLED. É a diferença entre pedir e garantir.

O digest #1 do failure-historian elegeu drift-de-contagem como pior ofensor → propôs "derivar contagens da fonte" → foi shipado scripts/derive-counts.mjs (PR #158) → e a PRIMEIRA execução pegou drift vivo: os docs diziam 32 comandos; o real era 33/47. O sistema achou o próprio defeito, propôs a correção, e a correção pagou-se na primeira rodada.

node scripts/derive-counts.mjs        # deriva 33 comandos / 47 formas do USAGE exportado  [PR #158]
# a fonte da qual deriva: export const USAGE (apps/cli/src/index.ts:68)
# artefato: o diff docs 32 → real 33/47, pego na 1ª execução

É o loop LEARN→ANALYZE→EXECUTE→VERIFY rodando sobre o próprio repositório — e a origem da regra deste curso: números derivados, nunca digitados. Os 33/47 do playbook vêm daqui.