Handoff:

 - Investigación cerrada y clasificada.
 - Ya hay RFC y log de progreso.
 - Archivos:
     - /mnt/rpi/pi-config/sessions/memory-techniques-review.md
     - /mnt/rpi/pi-config/sessions/memory-techniques-review.html
     - /mnt/rpi/pi-config/sessions/RFC-memory-layer-agents.md
     - /mnt/rpi/pi-config/sessions/RFC-memory-layer-agents.html

 Hallazgos clave:
 - Las técnicas reales y con backing fuerte son:
     - TTL / short-term memory
     - summaries / pruning
     - episodic → semantic consolidation
     - dedup / fusion
     - hybrid retrieval
     - explicit promotion with evidence
 - Lo que más valor agrega no es más memoria, sino memoria jerárquica con promoción.

 Estado:
 - Listo para prototipo
 - No listo todavía como versión final

 Falta para implementar:
 - esquema de datos final
 - umbrales de promoción
 - jobs de consolidación
 - evaluación de utilidad/precisión

 Nota operativa:
 - Nginx quedó ajustado para servir .html desde /mnt como text/html.
 - Eliminé el hack feo por archivo.

 Si retomás después, el siguiente paso útil es convertir el RFC en spec técnica con:
 - schema
 - jobs
 - scoring
 - workflow de promoción.


**Considering memory management**

I should acknowledge that we need to store some memory. It sounds like I should check what's in memory first. The user provides a handoff, so I probably need to save that in a durable memory database. I might also need to read from memory if it’s relevant. Since the handoff is already sufficient, I could create an episode or project memory. I’ll think about using the memory-write skill and possibly look for file instructions.


---
name: memory-write
description: Save a durable high-signal memory into agents-database
---

# memory-write

## Use When

- new information is likely useful beyond current chat or task
- saving a decision, preference, project fact, reusable source/artifact, or handoff summary
- user asks to remember something durable

## Do Not Use When

- content is trivial, redundant, ephemeral, or likely useless later
- content is secret unless user explicitly asked to store it

## Required Workflow

1. If useful context may already exist, optionally check first:
   - `curl -fsSL "${AGENTS_DB_API:-http://100.116.176.16:8091}/api/search?q=<query>&scope=global&scope=project&limit=10"`
2. Choose best memory type:
   - `profile`: stable user preference, priority, recurring constraint
   - `decision`: chosen approach or operating rule
   - `project`: durable project fact or invariant
   - `artifact`: reusable source, claim, reference, output
   - `episode`: concise session summary, blocked state, handoff context
3. Build a concise payload with:
   - required: `type`, `scope`, `title`, `content`
   - recommended when known: `subtype`, `project_id`, `repo_id`, `task_id`, `run_id`, `source_ref`, `origin_agent`, `url`, `domain`, `metadata`
4. Save it with the helper:
   - `~/.agents/skills/memory-write/memory-write --type <type> --scope <scope> --title "<title>" --content "<content>"`
5. Confirm the created memory id and what was stored.

## Quick Examples

```bash
~/.agents/skills/memory-write/memory-write \
  --type profile \
  --subtype working_preference \
  --scope global \
  --title "User prefers concise status updates" \
  --content "Sebas prefers short, direct updates with business impact first." \
  --source-ref "conversation:2026-04-17" \
  --origin-agent personal-agent

~/.agents/skills/memory-write/memory-write \
  --type decision \
  --subtype operating_rule \
  --scope global \
  --title "Agents should save durable high-signal memory opportunistically" \
  --content "Treat agents-database as shared durable memory, not only search." \
  --metadata '{"source":"conversation"}'
```

## Rules

- prefer one strong memory over many weak ones
- keep `title` short and searchable
- keep `content` factual and compact
- use `episode` for summaries, not for every chat turn
- include `url` and `domain` for web-derived artifacts when known
- include `project_id`, `repo_id`, `task_id`, and `run_id` when context exists


---
name: memory-read
description: Read persisted research memory, claims, and tasks
---

# personal-memory-search

## Workflow

1. Execute:
   - `curl -fsSL "${AGENTS_DB_API:-http://100.116.176.16:8091}/api/search?q=<query>&scope=global&scope=project&limit=20"`
2. Return matching runs, claims, and tasks from the JSON response.
3. Prefer reuse of prior work before starting a new run.


bash

~/.agents/skills/memory-write/memory-write --type episode --scope project --title "Memory layer RFC handoff: prototype next" --content "Investigación cerrada y clasificada. Ya existe RFC y log de progreso. Hallazgos: técnicas fuertes son TTL/short-term memory, summaries/pruning, episodic→semantic consolidation, dedup/fusion, hybrid retrieval y explicit promotion with evidence. Valor principal: memoria jerárquica con promoción, no más memoria. Estado: listo para prototipo, no listo como versión final. Faltan schema final, umbrales de promoción, jobs de consolidación y evaluación de utilidad/precisión. Nginx ya sirve .html desde /mnt como text/html sin hack por archivo. Siguiente paso: convertir RFC en spec técnica con schema, jobs, scoring y workflow de promoción." --origin-agent "personal-agent" --source-ref "conversation:2026-04-22"


Memory layer RFC handoff: prototype next

Investigación cerrada y clasificada. Ya existe RFC y log de progreso. Hallazgos: técnicas fuertes son TTL/short-term memory, summaries/pruning, episodic→semantic consolidation, dedup/fusion, hybrid retrieval y explicit promotion with evidence. Valor principal: memoria jerárquica con promoción, no más memoria. Estado: listo para prototipo, no listo como versión final. Faltan schema final, umbrales de promoción, jobs de consolidación y evaluación de utilidad/precisión. Nginx ya sirve .html desde /mnt como text/html sin hack por archivo. Siguiente paso: convertir RFC en spec técnica con schema, jobs, scoring y workflow de promoción.

Summary: Investigación cerrada y clasificada. Ya existe RFC y log de progreso. Hallazgos: técnicas fuertes son TTL/short-term memory, summaries/pruning, episodic→semantic consolidation, de…


Recibido. Guardé el handoff como memoria durable:

- `mem_b1c0c99d125348b68376d4d5dbc47917`
- Título: `Memory layer RFC handoff: prototype next`

Queda claro el próximo paso:
- convertir el RFC en spec técnica
- definir schema
- jobs
- scoring
- workflow de promoción

Si querés, sigo ahora con esa spec.


segui. si queres sacate las dudas ahora para ser maximanmente autonomo despues. el RFC en si esta aprobado


**Evaluating next steps**

I should proceed autonomously and possibly inspect files and memory. Since the user mentioned the RFC is approved, I probably don't need to ask questions unless they change the scope or risk. It seems I can just focus on the task at hand, inspecting files, and maybe create a to-do based on my findings. I’ll read the RFC and log any insights I gather along the way.


# RFC: Memory layer for agents

**Status:** Draft
**Owner:** Sebas / personal-agent
**Updated:** 2026-04-22
**Scope:** agents-database + Pi session memory pipeline

## 1. Problem

Hoy `agents-database` guarda memoria útil, pero la mayor parte queda en nivel operativo:

- eventos
- sesiones
- notas puntuales
- claims aislados

Falta una capa que convierta ese material en conocimiento reusable de mayor valor:

- preferencias estables
- hechos consolidados
- patrones repetidos
- decisiones
- principios
- procedimientos
- insights con evidencia

## 2. Objetivo

Diseñar una capa de memoria para agentes que no solo almacene, sino que:

1. **Capture** lo relevante
2. **Consolide** lo repetido
3. **Promueva** episodios a semántica
4. **Abstraiga** a nivel patrón/principio
5. **Permita recuperación híbrida** con trazabilidad

## 3. Principio de diseño

No guardar “más memoria”.
Guardar **mejor memoria**, con niveles y promoción explícita.

## 4. Fuentes y backing

### Fuentes con backing fuerte

- Microsoft Learn: agentic memories en Cosmos DB
  - short-term vs long-term
  - TTL
  - summary/prune
  - one turn / one response / one thread patterns
  - hybrid retrieval

- Redis blog sobre memory management
  - separación short/long-term
  - TTL
  - summarization
  - semantic search
  - dedup ideas

- AgentDock consolidation guide
  - episodic → semantic
  - dedup por embedding + keywords + metadata + tiempo
  - merge / synthesize / abstract

- Letta / MemGPT
  - sistema real enfocado en memoria persistente

### Fuentes débiles o a revisar

- URLs de docs que devolvieron 404
- páginas de marketing sin mecanismo explícito

## 5. Taxonomía propuesta

### 5.1 Episodic
Registro de eventos concretos.

Ejemplos:
- sesión
- interacción
- tool call
- incidente

### 5.2 Operational
Contexto útil para ejecución inmediata.

Ejemplos:
- estado actual
- últimos N turnos
- variables temporales

### 5.3 Factual / Semantic
Hechos relativamente estables.

Ejemplos:
- “Sebas prefiere respuestas cortas”
- “Este repo es la fuente de verdad”
- “Nginx publica /mnt”

### 5.4 Procedural
Cómo hacer algo.

Ejemplos:
- runbooks
- comandos
- workflows
- secuencias repetibles

### 5.5 Decision
Decisiones tomadas y su motivo.

Ejemplos:
- “usar agents-database como memoria durable”
- “mantener legacy sqlite solo como transición”

### 5.6 Insight / Principle
Síntesis de nivel superior.

Ejemplos:
- “No todo lo recordado merece persistir”
- “Promover solo cuando hay repetición + utilidad + evidencia”

## 6. Pipeline propuesto

### 6.1 Ingest
Captura de memoria desde sesiones, jobs y hooks.

### 6.2 Classify
Asignar tipo, scope, confidence, freshness y source trace.

### 6.3 Consolidate
Jobs batch que:

- deduplican
- agrupan por tema
- resúmen threads largos
- detectan repetición
- extraen hechos/preferencias/decisiones

### 6.4 Promote
Mover memoria entre niveles:

- episodic → semantic
- semantic → principle
- operational → durable if repeated / important

### 6.5 Retrieve
Búsqueda híbrida:

- vector
- lexical
- metadata filters
- recency
- trust/confidence

## 7. Reglas de promoción

Promover solo si cumple una o más:

- repetición observada
- uso frecuente
- impacto alto
- confianza suficiente
- evidencia trazable
- estabilidad temporal

No promover si:

- es ruido operativo
- es una hipótesis no verificada
- es demasiado situacional

## 8. Campos mínimos por memoria

- `type`
- `scope`
- `title`
- `content`
- `confidence`
- `freshness`
- `source_ref`
- `evidence_ref`
- `metadata`

Campos recomendados:

- `project_id`
- `repo_id`
- `task_id`
- `run_id`
- `url`
- `domain`
- `origin_agent`

## 9. Anti-patrones

- guardar todo sin consolidar
- mezclar hechos con ruido operativo
- no distinguir confidence de freshness
- no guardar evidencia
- usar una sola capa para todo
- convertir cualquier reflexión en “verdad”

## 10. Decisiones abiertas

- taxonomía final de tipos
- umbrales de promoción
- schedule de consolidación
- estrategia de ranking
- formato de evidencia
- curaduría humana vs automática

## 11. Estado del análisis

### Hecho hoy

- Sí existen patrones reales y repetidos en sistemas de memoria de agentes.
- Los más sólidos usan TTL, summaries, dedup, hybrid retrieval y separación short/long-term.
- Lo que más valor agrega no es la cantidad, sino la **promoción jerárquica con evidencia**.

### Lo que falta validar

- si conviene persistir grafo de entidades
- si la abstracción debe ser automática o semi-manual
- cómo medir “insight útil” vs “resumen lindo pero inútil”

## 12. Próximos pasos

1. terminar taxonomía fina por técnica
2. convertirla en esquema de datos para `agents-database`
3. definir jobs de consolidación
4. definir señales de ranking y promoción
5. implementar el primer batch job

## 13. Progress log

- 2026-04-22: arrancó investigación; fuentes base Microsoft + AgentDock + Redis + Letta.
- 2026-04-22: descartadas fuentes rotas o flojas como referencia principal.
- 2026-04-22: se validó que el foco útil es promoción de nivel, no solo logging.
- 2026-04-22: se corrigió nginx para servir HTML correctamente desde `/mnt`.


# Agent memory techniques review

> Progreso: borrador vivo. Voy juntando técnicas, clasificando patrones y traduciéndolos a decisiones para agents-database.

## Objetivo

Clasificar las técnicas que usan distintos agentes/sistemas para construir memoria persistente y decidir qué capa falta en nuestro caso: no solo guardar eventos operativos, sino consolidar hechos, preferencias, temas, abstracciones y aprendizajes.

## Estado actual

- [x] Buscar referencias base en agents-database
- [x] Confirmar patrones comunes en la guía de Cosmos DB para agent memory
- [x] Confirmar un ejemplo de consolidación periódica tipo AgentDock
- [ ] Completar taxonomía por técnica
- [ ] Traducir taxonomía a arquitectura para agents-database
- [ ] Proponer roadmap incremental

## Fuentes base y calidad

### Alta confianza / backing fuerte

- Microsoft Learn: "Agent Memory in Azure Cosmos DB for NoSQL"
  - backing: documentación oficial de producto
  - short-term vs long-term memory
  - TTL para corto plazo
  - summary/prune para hilos largos
  - modelos: por turno, por mensaje, por thread
  - retrieval: vector + full-text + filters
  - URL: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/gen-ai/agentic-memories

- AgentDock memory consolidation guide
  - backing: documentación de producto/implementación, pero más opinionada que Microsoft
  - conversión de episodic a semantic por edad
  - dedup por embedding/keyword/metadata/temporal similarity
  - abstracción de más alto nivel
  - estrategias merge / synthesize / abstract
  - URL: https://hub.agentdock.ai/docs/memory/consolidation-guide

- Redis blog: AI Agents memory management
  - backing: vendor blog con ejemplos concretos y arquitectura de producto
  - short-term/long-term separation
  - TTL, summarization, semantic search, dedup ideas
  - URL: https://redis.io/blog/build-smarter-ai-agents-manage-short-term-and-long-term-memory-with-redis/

- Letta / MemGPT home
  - backing: producto real; el home no prueba cada técnica, pero sí que existe el sistema y su foco en memoria persistente
  - estado persistente, memoria larga, aprendizaje continuo
  - URL: https://memgpt.ai

### Baja confianza / revisar antes de usar como fuente

- Anthropic memory URL usada antes
  - la URL actual devolvió 404 / not found
  - no la tomo como fuente válida sin localizar la página correcta
  - URL: https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/memory

- docs.zep.dev
  - no resolvió; no usar sin URL actualizada

### Lectura

- Las fuentes con más backing describen patrones de almacenamiento/retrieval y compaction.
- Las fuentes más débiles suelen meter "insights" o "consolidation" como idea de producto, pero sin detallar cómo medir calidad, verdad o utilidad.
- Para tu objetivo, lo valioso es quedarte con lo que tiene mecanismo explícito: TTL, summaries, dedup, hierarchical rollups, hybrid retrieval, source trace.

## Taxonomía de técnicas

### 1) Captura cruda
Memoria como log de eventos.

- guardar cada turno, mensaje, tool call, resultado
- bueno para trazabilidad y replay
- malo si no se compacta

### 2) Memoria de ventana corta
Contexto reciente para ejecución actual.

- últimos N turnos
- TTL por tiempo
- se descarta o se resume
- suele ser la capa más barata y útil para el prompt inmediato

### 3) Resumen acumulativo
Compresión de una secuencia en un texto menor.

- thread summary
- rolling summary
- chunk summary
- útil para continuidad sin cargar todo el historial

### 4) Extracción estructurada
Pasar texto libre a slots o hechos.

- preferencias del usuario
- entidades
- decisiones
- objetivos
- restricciones
- estado de proyecto

### 5) Consolidación episódica → semántica
Transformar experiencias puntuales en conocimiento reusable.

- de "pasó esto" a "esto suele ser verdad"
- evita guardar solo ruido operativo
- requiere umbral de edad/uso/importancia

### 6) Deduplicación y fusión
Unificar memorias parecidas.

- similitud semántica
- similitud lexical
- mismas entidades/metadata
- misma ventana temporal
- fusión por score/recencia/credibilidad

### 7) Abstracción jerárquica
Construir niveles superiores.

- hechos → patrones → principios → policies
- sesiones → temas → iniciativas → objetivos
- ideal para insights y memoria de alto valor

### 8) Memoria con scoring/relevancia
No todo se guarda o se muestra igual.

- relevance score
- confidence score
- freshness/decay
- importance score
- access frequency
- source trust

### 9) Memoria por capa o dominio
Separar tipos.

- operativo
- factual
- preferencial
- procedural
- project-level
- org-level
- policy/decision log

### 10) Recuperación híbrida
Buscar con más de una señal.

- vector search
- full-text
- filtros por metadata
- recencia
- grafo/relaciones si aplica

### 11) Refinamiento por reflexión
El agente analiza su propia experiencia.

- post-task reflection
- lessons learned
- what failed / what worked
- resúmenes de sesiones
- inferencias de estrategias

### 12) Memoria procedimental
Guardar cómo hacer cosas.

- workflows
- playbooks
- tool-use patterns
- comandos
- decisiones operativas repetibles

### 13) Memoria episódica
Registro de eventos concretos.

- conversación
- sesión
- incidente
- interacción con herramienta

### 14) Memoria semántica
Conocimiento generalizado.

- preferencias estables
- hechos del proyecto
- reglas de negocio
- relaciones entre conceptos

### 15) Memoria de entidad/grafo
Persistir relaciones entre cosas.

- persona ↔ preferencia
- proyecto ↔ decisión
- herramienta ↔ uso frecuente
- tema ↔ subtema

## Lectura práctica

La mayoría de sistemas están combinando 5 capas:

1. log crudo
2. ventana corta
3. resumen
4. extracción estructurada
5. consolidación semántica / abstracta

Lo que suele faltar, y creo que también falta acá, es la capa 4.5–5.5:

- detección de repetición
- fusión de memorias cercanas
- promoción de patrones a nivel superior
- generación de "claims" o "principios" reutilizables
- gestión explícita de confianza y vencimiento

## Hipótesis para agents-database

Podría evolucionar a un pipeline de tres planos:

### Plano A: ingestión
Guardar todo lo útil como episodio o fact.

### Plano B: consolidación
Jobs periódicos que:

- agrupan memorias similares
- eliminan duplicados
- resumen threads largos
- extraen hechos y preferencias
- elevan patrones a decisiones / principios

### Plano C: curaduría
Memorias de nivel superior con:

- confidence
- evidence links
- source trace
- freshness/decay
- scope
- owner

## Clasificación fina

| Técnica | Problema que resuelve | Señal principal | Salida típica |
|---|---|---|---|
| Log crudo | No perder contexto | recencia, trazabilidad | evento/turno |
| Ventana corta | Continuidad inmediata | TTL, N últimos | prompt state |
| Resumen | Reducir tokens | compaction | summary |
| Extracción estructurada | Convertir texto a hechos | NER, regex, LLM extraction | fact/slot |
| Consolidación episódica→semántica | Elevar valor | edad + frecuencia + utilidad | semantic memory |
| Dedup/fusión | Evitar ruido repetido | similitud vectorial + lexical + metadata | merged memory |
| Abstracción | Crear insights | clustering + synthesis | principle / policy |
| Scoring/relevancia | Ordenar lo importante | importance + trust + freshness | rank score |
| Memoria por dominio | Separar usos | scope/type | typed store |
| Recuperación híbrida | Mejor recall | vector + BM25 + filters | ranked hits |
| Reflexión | Capturar aprendizaje | post-task analysis | lesson learned |
| Procedural | Guardar cómo hacer | repeatability | playbook |
| Episodic | Guardar qué pasó | event sequence | session record |
| Semantic | Guardar qué significa | generalization | fact/claim |
| Graph/entity | Guardar relaciones | links between entities | graph edge/node |

## Qué falta en agents-database hoy

[20 more lines in file. Use offset=261 to continue.]


<!doctype html>
<meta charset="utf-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"><title>RFC: Memory layer for agents</title>

RFC: Memory layer for agents

Status: Draft
Owner: Sebas / personal-agent
Updated: 2026-04-22
Scope: agents-database + Pi session memory pipeline

1. Problem

Hoy agents-database guarda memoria útil, pero la mayor parte queda en nivel operativo:

eventos

sesiones

notas puntuales

claims aislados

Falta una capa que convierta ese material en conocimiento reusable de mayor valor:

preferencias estables

hechos consolidados

patrones repetidos

decisiones

principios

procedimientos

insights con evidencia

2. Objetivo

Diseñar una capa de memoria para agentes que no solo almacene, sino que:

Capture lo relevante

Consolide lo repetido

Promueva episodios a semántica

Abstraiga a nivel patrón/principio

Permita recuperación híbrida con trazabilidad

3. Principio de diseño

No guardar “más memoria”.
Guardar mejor memoria, con niveles y promoción explícita.

4. Fuentes y backing

Fuentes con backing fuerte

Microsoft Learn: agentic memories en Cosmos DB

short-term vs long-term

TTL

summary/prune

one turn / one response / one thread patterns

hybrid retrieval

Redis blog sobre memory management

separación short/long-term

TTL

summarization

semantic search

dedup ideas

AgentDock consolidation guide

episodic → semantic

dedup por embedding + keywords + metadata + tiempo

merge / synthesize / abstract

Letta / MemGPT

sistema real enfocado en memoria persistente

Fuentes débiles o a revisar

URLs de docs que devolvieron 404

páginas de marketing sin mecanismo explícito

5. Taxonomía propuesta

5.1 Episodic

Registro de eventos concretos.

Ejemplos:

sesión

interacción

tool call

incidente

5.2 Operational

Contexto útil para ejecución inmediata.

Ejemplos:

estado actual

últimos N turnos

variables temporales

5.3 Factual / Semantic

Hechos relativamente estables.

Ejemplos:

“Sebas prefiere respuestas cortas”

“Este repo es la fuente de verdad”

“Nginx publica /mnt”

5.4 Procedural

Cómo hacer algo.

Ejemplos:

runbooks

comandos

workflows

secuencias repetibles

5.5 Decision

Decisiones tomadas y su motivo.

Ejemplos:

“usar agents-database como memoria durable”

“mantener legacy sqlite solo como transición”

5.6 Insight / Principle

Síntesis de nivel superior.

Ejemplos:

“No todo lo recordado merece persistir”

“Promover solo cuando hay repetición + utilidad + evidencia”

6. Pipeline propuesto

6.1 Ingest

Captura de memoria desde sesiones, jobs y hooks.

6.2 Classify

Asignar tipo, scope, confidence, freshness y source trace.

6.3 Consolidate

Jobs batch que:

deduplican

agrupan por tema

resúmen threads largos

detectan repetición

extraen hechos/preferencias/decisiones

6.4 Promote

Mover memoria entre niveles:

episodic → semantic

semantic → principle

operational → durable if repeated / important

6.5 Retrieve

Búsqueda híbrida:

vector

lexical

metadata filters

recency

trust/confidence

7. Reglas de promoción

Promover solo si cumple una o más:

repetición observada

uso frecuente

impacto alto

confianza suficiente

evidencia trazable

estabilidad temporal

No promover si:

es ruido operativo

es una hipótesis no verificada

es demasiado situacional

8. Campos mínimos por memoria

type

scope

title

content

confidence

freshness

source_ref

evidence_ref

metadata

Campos recomendados:

project_id

repo_id

task_id

run_id

url

domain

origin_agent

9. Anti-patrones

guardar todo sin consolidar

mezclar hechos con ruido operativo

no distinguir confidence de freshness

no guardar evidencia

usar una sola capa para todo

convertir cualquier reflexión en “verdad”

10. Decisiones abiertas

taxonomía final de tipos

umbrales de promoción

schedule de consolidación

estrategia de ranking

formato de evidencia

curaduría humana vs automática

11. Estado del análisis

Hecho hoy

Sí existen patrones reales y repetidos en sistemas de memoria de agentes.

Los más sólidos usan TTL, summaries, dedup, hybrid retrieval y separación short/long-term.

Lo que más valor agrega no es la cantidad, sino la promoción jerárquica con evidencia.

Lo que falta validar

si conviene persistir grafo de entidades

si la abstracción debe ser automática o semi-manual

cómo medir “insight útil” vs “resumen lindo pero inútil”

12. Próximos pasos

terminar taxonomía fina por técnica

convertirla en esquema de datos para agents-database

definir jobs de consolidación

definir señales de ranking y promoción

implementar el primer batch job

13. Progress log

2026-04-22: arrancó investigación; fuentes base Microsoft + AgentDock + Redis + Letta.

2026-04-22: descartadas fuentes rotas o flojas como referencia principal.

2026-04-22: se validó que el foco útil es promoción de nivel, no solo logging.

2026-04-22: se corrigió nginx para servir HTML correctamente desde /mnt.


**Inspecting database schema**

I think I need to inspect the agents-database schema, which makes sense since I might find useful details there. I should probably explore my memory for any existing runs related to this. I also need to decide on my implementation approach. It might be helpful to create a to-do list. Instead of asking questions now, I could just go ahead and draft the spec. Plus, checking my memory-database context for any prior related information seems like a good idea.

curl -fsSL 'http://100.116.176.16:8091/api/search?q=memory%20layer%20agents%20promotion%20schema&scope=global&scope=project&limit=10' | jq -r '.' | head -c 4000


{
  "retrieval_id": "ret_29082827dd844d4f8a394030136e2323",
  "results": [
    {
      "memory": {
        "id": "mem_6536c4c86e35417b8b90dc99f41a05ee",
        "schema_version": "shared-agent-memory-v2",
        "type": "episode",
        "subtype": null,
        "scope": "project",
        "status": "active",
        "project_id": null,
        "repo_id": null,
        "agent_id": null,
        "origin_agent": "personal-agent",
        "run_id": null,
        "task_id": null,
        "url": null,
        "domain": null,
        "source_kind": "manual",
        "title": "Handoff: agent memory RFC draft ready",
        "content": "Completed research and drafted RFC for agent memory layer. Key outputs: /mnt/rpi/pi-config/sessions/memory-techniques-review.md, /mnt/rpi/pi-config/sessions/memory-techniques-review.html, /mnt/rpi/pi-config/sessions/RFC-memory-layer-agents.md, /mnt/rpi/pi-config/sessions/RFC-memory-layer-agents.html. Findings: strongest real patterns are TTL short-term storage, summaries/pruning, episodic-to-semantic consolidation, dedup/fusion, hybrid retrieval, and explicit promotion to higher-level memories with evidence. Nginx on ballbox-first was adjusted so /mnt/.html serves as text/html; current config no longer uses the earlier per-file alias hack. RFC status: draft, good for starting a new agent/prototype, but still needs concrete schema, thresholds, consolidation jobs, and evaluation criteria.",
        "summary": "Completed research and drafted RFC for agent memory layer. Key outputs: /mnt/rpi/pi-config/sessions/memory-techniques-review.md, /mnt/rpi/pi-config/sessions/memory-techniques-revi…",
        "confidence": 1.0,
        "freshness": 1.0,
        "created_at": "2026-04-22T13:41:28.962658+00:00",
        "updated_at": "2026-04-22T13:41:28.962658+00:00",
        "observed_at": "2026-04-22T13:41:28.962658+00:00",
        "source_ref": "conversation:2026-04-22",
        "evidence_ref": null,
        "metadata": {},
        "embedding": null
      },
      "score": 0.39999999999999997,
      "score_breakdown": {
        "facet": 0.0,
        "lexical": 1.0,
        "semantic": 0.0,
        "confidence": 1.0,
        "freshness": 1.0
      },
      "matched_scope": "project",
      "evidence_ref": null,
      "explanation": "facets=0.00 lexical=1.00 semantic=0.00 confidence=1.00 freshness=1.00"
    },
    {
      "memory": {
        "id": "mem_b1c0c99d125348b68376d4d5dbc47917",
        "schema_version": "shared-agent-memory-v2",
        "type": "episode",
        "subtype": null,
        "scope": "project",
        "status": "active",
        "project_id": null,
        "repo_id": null,
        "agent_id": null,
        "origin_agent": "personal-agent",
        "run_id": null,
        "task_id": null,
        "url": null,
        "domain": null,
        "source_kind": "manual",
        "title": "Memory layer RFC handoff: prototype next",
        "content": "Investigación cerrada y clasificada. Ya existe RFC y log de progreso. Hallazgos: técnicas fuertes son TTL/short-term memory, summaries/pruning, episodic→semantic consolidation, dedup/fusion, hybrid retrieval y explicit promotion with evidence. Valor principal: memoria jerárquica con promoción, no más memoria. Estado: listo para prototipo, no listo como versión final. Faltan schema final, umbrales de promoción, jobs de consolidación y evaluación de utilidad/precisión. Nginx ya sirve .html desde /mnt como text/html sin hack por archivo. Siguiente paso: convertir RFC en spec técnica con schema, jobs, scoring y workflow de promoción.",
        "summary": "Investigación cerrada y clasificada. Ya existe RFC y log de progreso. Hallazgos: técnicas fuertes son TTL/short-term memory, summaries/pruning, episodic→semantic consolidation, de…",
        "confidence": 1.0,
        "freshness": 1.0,
        "created_at": "2026-04-22T13:42:27.080724+00:00",
        "updated_at": "2026-04-22T13:42:27.080724+00:00",
        "observed_at": "2026-04-22


**Implementing specifications**

I'm thinking we have enough information to start implementing the specifications. I need to inspect the repository tree and possibly create a spec file within the sessions. It might be helpful to find some conventions that I can follow. Also, it seems like creating a to-do list could keep everything organized as I progress. Let’s make sure I’m covering all the necessary bases!

todo

Draft technical spec for memory layer

Convert approved RFC into concrete technical spec: data schema, promotion thresholds, consolidation jobs, scoring, and workflow.


Created #1: Draft technical spec for memory layer (pending)

Draft technical spec for memory layer

Draft technical spec for memory layer


**Creating a spec draft**

I need to edit the RFC or create a new spec file. Let's start writing a draft and maybe check the existing session file names, though I'm not sure if that's necessary. I think it could be helpful to include open questions since the user has encouraged asking doubts now. I should also proceed with default assumptions and note those too. I'll focus on including schema, jobs, scoring, workflow, and evaluation in the sessions folder.

write

# Spec técnica: Memory layer for agents

**Status:** Draft técnico
**Base:** RFC-memory-layer-agents aprobado
**Owner:** Sebas / personal-agent
**Updated:** 2026-04-22
**Scope:** agents-database + Pi session memory pipeline

## 1. Objetivo

Implementar una capa de memoria jerárquica que:

- capture memoria útil sin inflar ruido
- consolide episodios en conocimiento reusable
- promueva memorias por evidencia y repetición
- recupere por señales híbridas
- mantenga trazabilidad a fuentes originales

## 2. Principios de implementación

1. **No todo se persiste igual.**
2. **La promoción es explícita.**
3. **La evidencia manda sobre la intuición.**
4. **La recencia pesa, pero no decide sola.**
5. **La consolidación es batch, no solo online.**
6. **La memoria de mayor nivel debe ser más escasa y más confiable.**

## 3. Capas de memoria

### 3.1 Raw / episodic
Registro de eventos concretos.

Ejemplos:
- sesiones
- turnos
- tool calls
- resultados
- incidentes

Propósito:
- trazabilidad
- replay
- base para consolidación

### 3.2 Operational
Contexto temporal para ejecución inmediata.

Ejemplos:
- estado de tarea
- últimos N eventos
- variables temporales
- contexto de trabajo actual

Propósito:
- ayudar al agente a seguir la tarea actual
- expirar rápido

### 3.3 Semantic / factual
Hechos estables o semi-estables.

Ejemplos:
- preferencias
- hechos del proyecto
- decisiones
- restricciones

Propósito:
- reutilización en futuras interacciones

### 3.4 Procedural
Cómo ejecutar algo.

Ejemplos:
- runbooks
- comandos
- workflows
- secuencias repetibles

Propósito:
- acelerar ejecución futura
- reducir errores repetidos

### 3.5 Principle / policy
Abstracciones de nivel superior.

Ejemplos:
- reglas de diseño
- principios operativos
- policies

Propósito:
- orientar decisiones futuras
- sintetizar patrones repetidos

## 4. Data model

### 4.1 Campos base obligatorios

- `id`
- `type`
- `scope`
- `title`
- `content`
- `confidence`
- `freshness`
- `source_ref`
- `evidence_ref`
- `metadata`
- `created_at`
- `updated_at`
- `observed_at`
- `status`

### 4.2 Campos recomendados

- `project_id`
- `repo_id`
- `task_id`
- `run_id`
- `url`
- `domain`
- `origin_agent`
- `parent_id`
- `canonical_id`
- `tags`
- `embedding_ref`
- `rank_score`
- `promotion_score`
- `dedup_group_id`
- `expires_at`

### 4.3 Tipos

- `episodic`
- `operational`
- `semantic`
- `procedural`
- `decision`
- `principle`
- `claim`
- `artifact`

### 4.4 Status

- `active`
- `candidate`
- `promoted`
- `merged`
- `superseded`
- `expired`
- `deleted`

### 4.5 Metadata mínima sugerida

```json
{
  "source_kind": "manual|session|job|hook|import",
  "topic": "string",
  "entity_ids": ["..."],
  "signals": {
    "usage_count": 0,
    "dup_count": 0,
    "age_days": 0,
    "evidence_count": 0
  }
}
```

## 5. Scoring model

### 5.1 Scores principales

- `confidence`: qué tan confiable es la memoria
- `freshness`: qué tan vigente es
- `importance`: impacto potencial
- `usage`: frecuencia de uso o recuperación
- `evidence`: cantidad/calidad de respaldo
- `redundancy`: penalización por duplicación

### 5.2 Score de relevancia

Propuesta inicial:

`rank_score = 0.30*semantic_match + 0.20*recency + 0.20*confidence + 0.15*importance + 0.10*usage + 0.05*trust`

Con penalización por redundancia:

`rank_score = rank_score - 0.10*redundancy`

### 5.3 Score de promoción

`promotion_score = 0.30*repetition + 0.20*usage + 0.20*confidence + 0.15*evidence + 0.10*stability + 0.05*impact`

Interpretación:
- si `promotion_score` supera umbral, la memoria pasa a candidata
- si además tiene evidencia y no compite con una memoria canónica, se promueve

## 6. Thresholds iniciales

Valores iniciales para prototipo:

- `candidate_threshold = 0.65`
- `promote_threshold = 0.80`
- `merge_threshold = 0.88`
- `expire_operational_after_hours = 24`
- `expire_raw_after_days = 14`
- `review_principle_after_days = 7`

Notas:
- estos umbrales son arranque, no verdad final
- deben ajustarse con evaluación

## 7. Ingest pipeline

### 7.1 Entrada

Fuentes:
- sesiones
- logs de agente
- tool calls
- notas manuales
- imports de fuentes externas

### 7.2 Normalización

- limpiar texto
- asignar timestamps
- resolver entidades conocidas
- calcular embeddings
- extraer metadata básica

### 7.3 Clasificación

Asignar:
- tipo
- scope
- confidence inicial
- freshness inicial
- source trace

### 7.4 Persistencia

Guardar como:
- episodic si es evento concreto
- operational si sirve al contexto inmediato
- semantic/procedural/decision/principle si ya viene consolidado

## 8. Consolidation jobs

### Job A: TTL sweep

Frecuencia: diaria o cada pocas horas.

Hace:
- expirar operational viejo
- marcar raw vencido si ya fue consolidado
- limpiar basura obvia

Salida:
- `expired`
- `archived`

### Job B: dedup + fusion

Frecuencia: diaria.

Hace:
- agrupar memorias por similitud vectorial
- corroborar con lexical match y metadata
- fusionar duplicados cercanos
- marcar canonical memory

Salida:
- una memoria canónica
- referencias a sus duplicados

### Job C: episodic → semantic consolidation

Frecuencia: diaria o por lote.

Hace:
- detectar episodios repetidos
- extraer patrones estables
- convertirlos en facts, decisions o procedures
- generar candidates

Salida:
- memorias candidatas
- links a evidencia

### Job D: principle extraction

Frecuencia: semanal.

Hace:
- agrupar semantic/procedural/decision memories relacionadas
- sintetizar principios o policies
- exigir evidencia múltiple

Salida:
- principle candidates

### Job E: ranking refresh

Frecuencia: cada consolidación.

Hace:
- recalcular scores
- bajar freshness con tiempo
- ajustar rank por uso y evidencia

## 9. Promotion workflow

### 9.1 States

`active -> candidate -> promoted -> superseded`

### 9.2 Reglas

Una memoria puede promoverse si:
- aparece repetida en más de una fuente confiable
- tiene uso recurrente
- tiene evidencia trazable
- persiste en el tiempo
- no contradice una memoria canónica existente

### 9.3 Superseding

Si una memoria nueva contradice la vieja:
- no reemplazar automáticamente
- crear candidate conflict
- requerir revisión o evidencia superior
- si se confirma, marcar la vieja como `superseded`

### 9.4 Canonicalization

Debe existir un único registro canónico por:
- preferencia estable
- decisión vigente
- principio vigente
- procedimiento vigente

## 10. Retrieval design

Recuperación híbrida con:
- vector search
- lexical/BM25
- filtros de metadata
- recency
- confidence
- importance
- status

Ranking final con prioridad a:
1. exactitud temática
2. canonicidad
3. confianza
4. vigencia
5. evidencia

## 11. Evaluation

### 11.1 Métricas

- precision@k
- recall@k
- duplicate rate
- promotion precision
- stale memory rate
- canonical conflict rate
- usefulness score manual

### 11.2 Tests prácticos

Preguntas de validación:
- ¿la memoria recuperada ayuda a resolver mejor la tarea?
- ¿se recupera menos ruido?
- ¿las decisiones viejas son reemplazadas correctamente?
- ¿hay demasiadas promociones falsas?

### 11.3 Criterio de éxito del prototipo

El prototipo sirve si:
- reduce ruido operativo
- mejora recall de hechos estables
- produce pocas promociones erróneas
- deja trazabilidad clara a fuentes

## 12. Minimal viable implementation

Primer corte:

1. guardar episodios con metadata rica
2. calcular embeddings
3. job batch de dedup
4. job batch de consolidación episodic→semantic
5. ranking simple por score
6. promoción manual asistida por score

No hacer todavía:
- grafo complejo
- abstracción fully automatic sin control
- múltiples subtipos finos por entidad si no agregan valor

## 13. Decisiones asumidas

- La memoria jerárquica vale más que más almacenamiento.
- La promoción necesita evidencia.
- La consolidación debe ser incremental.
- El sistema debe soportar curaduría humana.
- Grafo de entidades queda como extensión, no requisito inicial.

## 14. Open questions para iteración futura

- esquema exacto de índices en agents-database
- mecanismo de embeddings y storage
- UI o API para revisión humana
- grafo sí/no en v1.1
- cómo medir “insight” de forma objetiva

## 15. Next implementation step

Definir el contrato exacto del registro de memoria y el primer job batch:
- shape JSON
- criterio de candidate
- merge rules
- output schema del consolidator


Successfully wrote 8288 bytes to /mnt/rpi/pi-config/sessions/spec-memory-layer-agents.md


**Considering project documentation**

I’m thinking about whether I need to create HTML for this project — it might not be strictly necessary, but it could be helpful. I should consider updating progress logs or possibly adding an entry for the RFC progress log spec draft, though that might not be essential. Maybe I should look at the current memory database or even create new memory. Writing down decisions or specs could also help, and I might need to update my to-do list too.

todo

Converted approved RFC into technical spec draft with schema, thresholds, jobs, scoring, workflow, and evaluation notes.


Updated #1 (pending → completed)

Draft technical spec for memory layer


**Considering project documentation**

I think I might need to save a project memory regarding the approved RFC or spec that was created. It's important to keep track of episodes related to this. Maybe I should find a way to organize this information so I can refer back to it when needed. It feels like a good practice to ensure everything is documented properly for future reference.

bash

~/.agents/skills/memory-write/memory-write --type decision --scope project --title "Memory layer uses hierarchical promotion and evidence" --content "Approved RFC is being implemented as a hierarchical memory spec. Core design: episodic/operational/semantic/procedural/principle layers; batch consolidation; explicit promotion with evidence; hybrid retrieval; TTL and dedup. Grafo de entidades queda como extensión, no requisito inicial. Prototipo arranca con candidate/promotion thresholds, consolidation jobs, and evaluation metrics." --origin-agent "personal-agent" --source-ref "conversation:2026-04-22"


Memory layer uses hierarchical promotion and evidence

Approved RFC is being implemented as a hierarchical memory spec. Core design: episodic/operational/semantic/procedural/principle layers; batch consolidation; explicit promotion with evidence; hybrid retrieval; TTL and dedup. Grafo de entidades queda como extensión, no requisito inicial. Prototipo arranca con candidate/promotion thresholds, consolidation jobs, and evaluation metrics.

Summary: Approved RFC is being implemented as a hierarchical memory spec. Core design: episodic/operational/semantic/procedural/principle layers; batch consolidation; explicit promotion wi…


**Clarifying implementation details**

I should mention the spec file I created along with the assumptions I made. It might be helpful to raise some open questions in case the user would like to finalize the implementation later, but since they've asked, I can address any doubts now. I didn't identify any blockers and I assumed the defaults, so I should be straightforward in my response.

Seguí. Ya dejé la spec técnica base en:

- `/mnt/rpi/pi-config/sessions/spec-memory-layer-agents.md`

También cerré el handoff como decisión durable:
- `mem_4495d871a160424bb7a5cc2f9cc1cd33`

Asumí defaults para no frenarme:
- `principle` como nivel alto
- `grafo de entidades` fuera del MVP
- umbrales iniciales: `candidate 0.65`, `promote 0.80`, `merge 0.88`
- jobs batch: TTL, dedup/fusion, episodic→semantic, principle extraction, rank refresh
- evaluación con precision@k, duplicate rate, promotion precision, stale rate

Si querés, el próximo paso es uno de estos dos:
1. convertir esto en **schema JSON/SQL exacto**
2. bajar esto a **plan de implementación** para agents-database con orden de commits/jobs.


segui asi implementas de a poco en agents-database


**Inspecting and implementing gradually**

I need to inspect the repository, which might offer useful insights. It sounds like reading the memory could be helpful too. My plan is to take a gradual approach to implementation, ensuring I don't miss anything crucial along the way. It would probably be a good idea to find the right project to focus on, so I'm starting with that. Let's see where this takes me!

pwd && ls -la && find /mnt/rpi/pi-config -maxdepth 2 -type d | sed -n '1,120p'


/home/sebas
total 300
drwxr-xr-x+ 36 sebas sebas  4096 Apr 22 10:38 .
drwxr-xr-x   4 root  root   4096 Jan 27 22:05 ..
drwxr-xr-x   5 sebas sebas  4096 Apr 21 23:44 .agents
-rw-rw-r--   1 sebas sebas   113 Apr 20 15:41 AGENTS.md
lrwxrwxrwx   1 sebas sebas    57 Apr 11 16:22 AGENTS.md.bck -> /mnt/rpi/repos/opencode-harness/config/opencode/AGENTS.md
drwx------   3 sebas sebas  4096 Jan 16 17:38 .ansible
lrwxrwxrwx   1 sebas sebas    22 Apr 10 18:56 ballbox -> /mnt/rpi/repos/ballbox
-rw-rw-r--   1 sebas sebas     0 Apr 19 17:55 .bash_aliases
-rw-------   1 sebas sebas 13426 Apr 22 10:57 .bash_history
-rw-r--r--   1 sebas sebas   220 Dec  4 11:40 .bash_logout
-rw-r--r--   1 sebas sebas  5267 Apr 21 18:42 .bashrc
-rw-r--r--   1 sebas sebas  5357 Apr 20 10:56 .bashrc.bak.20260420105624
drwxr-xr-x   9 sebas sebas  4096 Feb 15 15:49 bug-bounty
drwxr-xr-x   3 sebas sebas  4096 Mar 18 15:07 .bun
drwxr-xr-x  10 sebas sebas  4096 Apr 21 16:51 .cache
drwxr-xr-x  14 sebas sebas  4096 Jan 27 21:52 .claude
-rw-------   1 sebas sebas  4503 Jan 27 21:52 .claude.json
-rw-------   1 sebas sebas  4504 Jan 27 21:52 .claude.json.backup
-rw-r--r--   1 sebas sebas   403 Jan 28 11:38 client_secret_1019422495774-0cvo8lefqh667vgmekec8ruqdnrior71.apps.googleusercontent.com.json
-rw-rw-r--   1 sebas sebas     0 Dec  4 11:51 .cloud-locale-test.skip
drwxr-xr-x   9 sebas sebas  4096 Apr 16 21:53 .codex
drwx------  21 sebas sebas  4096 Apr 22 10:38 .config
drwxrwxr-x   2 sebas sebas  4096 Dec  4 11:51 Desktop
drwxr-xr-x   2 sebas sebas  4096 Dec  4 11:51 Documents
drwxrwxr-x+  3 sebas sebas  4096 Apr 18 09:35 downloads
drwxr-xr-x   2 sebas sebas  4096 Apr 21 16:31 Downloads
drwxr-xr-x   3 sebas sebas  4096 Apr 10 16:52 eiffel-monitor
-rw-rw-r--   1 sebas sebas   279 Apr 16 18:19 .gitconfig
-rw-------   1 sebas sebas    73 Apr 15 18:12 .git-credentials
drwxrwxr-x   2 sebas sebas  4096 Feb  1 21:13 go
drwxrwxr-x   9 sebas sebas  4096 Feb 21 10:23 health-system
-rw-r--r--   1 sebas sebas  2312 Apr 20 18:51 inspect-ourvend.spec.ts
drwx------   5 sebas sebas  4096 Apr 14 12:54 .local
drwxrwxr-x   2 sebas sebas  4096 Apr 21 12:17 logs
-rw-r--r--   1 sebas sebas  5983 Apr 21 22:29 memory-audit-report.html
drwx------   3 sebas sebas  4096 Apr 14 12:54 .mozilla
drwxr-xr-x   2 sebas sebas  4096 Dec  4 11:51 Music
-rw-rw-r--   1 sebas sebas   282 Apr 16 12:11 notas
lrwxrwxrwx   1 sebas sebas    30 Apr 14 12:40 .npm -> /mnt/rpi/home-cache/sebas/.npm
drwxr-xr-x   4 sebas sebas  4096 Jan 27 11:48 .npm-global
-rw-------   1 sebas sebas    31 Jan 27 11:47 .npmrc
-rw-r--r--   1 sebas sebas     0 Mar 18 15:06 .opencode-web.log
-rw-rw-r--   1 sebas sebas   472 Apr 14 23:17 opencode-web.log
drwxrwxr-x   2 sebas sebas  4096 Apr 16 22:38 ops-notes
drwxrwxr-x   3 sebas sebas  4096 Apr 21 10:28 .pi
drwxr-xr-x   2 sebas sebas  4096 Dec  4 11:51 Pictures
-rw-r--r--   1 sebas sebas  4571 Apr 13 09:56 pihole-unbound-tailscale-blueprint.bck.md
-rw-r--r--   1 sebas sebas 16865 Apr 13 10:08 pihole-unbound-tailscale-blueprint.md
drwx------   3 sebas sebas  4096 Jan 17 11:24 .pki
drwxrwxr-x   3 sebas sebas  4096 Apr 19 15:41 .pnpm-store
-rw-rw-r--   1 sebas sebas  2001 Apr 21 10:17 PORTAL-SYSTEM-RUNBOOK.md
-rw-r--r--   1 sebas sebas   881 Apr 18 10:40 .profile
drwxr-xr-x   2 sebas sebas  4096 Dec  4 11:51 Public
drwxrwxr-x   2 sebas sebas  4096 Apr 16 16:32 scripts
-rw-r--r--   1 sebas sebas  3519 Apr 21 10:27 SERVICES-ARCHITECTURE.md
drwx------   2 sebas sebas  4096 Apr 10 15:21 .ssh
-rw-r--r--   1 sebas sebas     0 Dec  4 11:51 .sudo_as_admin_successful
drwxr-xr-x   6 sebas sebas  4096 Jan 15 22:26 telegram-bot-listener-backup-20260118
drwxr-xr-x   2 sebas sebas  4096 Dec  4 11:51 Templates
drwxr-xr-x   2 sebas sebas  4096 Apr 20 18:54 test-results
-rw-rw-r--   1 sebas sebas  1274 Apr 21 18:39 .tmux.conf
drwxr-xr-x   3 sebas sebas  4096 Apr 22 10:37 .venvs
drwxrwxr-x   3 sebas sebas  4096 Apr 18 16:31 venvs
drwxr-xr-x   2 sebas sebas  4096 Dec  4 11:51 Videos
-rw-r--r--   1 sebas sebas   215 Apr 21 16:30 .wget-hsts
-rw-------   1 sebas sebas    58 Apr 21 01:19 .Xauthority
-rw-------   1 sebas sebas  3848 Apr 22 01:21 .xsession-errors
-rw-------   1 sebas sebas  5668 Apr 20 10:43 .xsession-errors.old
/mnt/rpi/pi-config
/mnt/rpi/pi-config/.git
/mnt/rpi/pi-config/.git/refs
/mnt/rpi/pi-config/.git/info
/mnt/rpi/pi-config/.git/objects
/mnt/rpi/pi-config/.git/hooks
/mnt/rpi/pi-config/.git/logs
/mnt/rpi/pi-config/.git/branches
/mnt/rpi/pi-config/git
/mnt/rpi/pi-config/git/github.com
/mnt/rpi/pi-config/scripts
/mnt/rpi/pi-config/scripts/__pycache__
/mnt/rpi/pi-config/extensions
/mnt/rpi/pi-config/extensions/subagent
/mnt/rpi/pi-config/bin
/mnt/rpi/pi-config/sessions
/mnt/rpi/pi-config/sessions/--home-sebas-downloads-mp3-share--
/mnt/rpi/pi-config/sessions/session-memory-jobs
/mnt/rpi/pi-config/sessions/--mnt-rpi-repos-ballbox--
/mnt/rpi/pi-config/sessions/--home-sebas--
/mnt/rpi/pi-config/sessions/--mnt-rpi-repos--
/mnt/rpi/pi-config/sessions/--mnt-rpi--


s11)\n\n**Use cases**\n- 8-week academy, beginner series, seasonal programs, kids programs, transformation programs.\n- Mantener cohortes con control de min/max y cierres automaticos.\n\n**E. Credit packages**\n- Venta de credits prepago desde el negocio/storefront. [S7](#ref-s7)[S10](#ref-s10)[S11](#ref-s11)\n- Precio, numero de credits, expiracion, purchase limit, time-limited sales, descripcion. [S11](#ref-s11)\n- Credits venue/trainer-specific, no cross-merchant. [S7](#ref-s7)[S11](#ref-s11)\n- Hoy documentados para Classes & Events; client help los presenta tambien para classes/events/courses. [S7](#ref-s7)[S11](#ref-s11)\n\n**Use cases**\n- Session passes, bundles, loyalty/prepay, promo windows, member-only offers.\n- Cobrar por adelantado y reducir friccion en repeat bookings.\n\n### 6. Payments / billing / invoicing\n\n**Features confirmadas**\n- Online payments con Stripe o Mollie; Matchable cobra 1.8% platform fee + processing fees del PSP. [S3](#ref-s3)\n- Aceptar pagos en 36+ paises. [S3](#ref-s3)\n- Payment method obligatorio antes de aceptar bookings. [S8](#ref-s8)\n- Invoices automaticas al cliente; visibles en \"My invoices\". [S3](#ref-s3)[S7](#ref-s7)[S8](#ref-s8)\n- Pagos van directo al venue/trainer segun client-facing copy. [S7](#ref-s7)[S17](#ref-s17)\n- Manual bookings gratis. [S3](#ref-s3)\n- Manual payment links e in-person payments aparecen como coming soon en pricing. [S3](#ref-s3)\n\n**Use cases soportados**\n- Cobro online nativo sin subscription fee.\n- Operar mercados internacionales con PSPs estandar.\n- Emitir comprobantes automaticamente y dar self-serve invoice access al cliente.\n\n### 7. Storefront / distribution / embedded commerce\n\n**Features confirmadas**\n- Storefront publico agrega todo lo publicado: private sessions, classes, courses, events, credit packages. [S10](#ref-s10)\n- Shareable link desde manager; puede usarse en Instagram bio, links directos, etc. [S10](#ref-s10)\n- Booking widget para incrustar oferta propia en website. [S3](#ref-s3)[S10](#ref-s10)\n- Marketplace opcional sin fee adicional por descubrir nuevos clientes via marketplace. [S3](#ref-s3)\n\n**Use cases soportados**\n- Negocio sin web propia que usa Matchable como storefront principal.\n- Negocio con web propia que embebe widget pero usa Matchable para checkout/ops.\n- Clubs/academies que combinan demanda organica marketplace + trafico propio.\n\n### 8. Trainer operations\n\n**Features confirmadas**\n- Crear trainer con nombre, email, funcion/categoria. [S8](#ref-s8)\n- Asignar trainer a servicios. [S11](#ref-s11)\n- Gestionar bookings del trainer desde manager. [S11](#ref-s11)\n- Primary schedule y temporary schedule del trainer. [S11](#ref-s11)\n- Holidays que override availability y muestran indisponibilidad al cliente. [S11](#ref-s11)\n- Trainer app con home, weekly schedule, create training, availability, holidays y profile edit. [S11](#ref-s11)\n- Release note del trainer app documenta manejo entre multiple venues. [S18](#ref-s18)\n\n**Use cases soportados**\n- Coach independiente que se autogestiona.\n- Academy con multiples coaches y horarios complejos.\n- Coach itinerante entre varias sedes.\n\n### 9. Venue / academy operations\n\n**Features confirmadas**\n- Venue schedule con opening hours, primary schedule y temporary schedule que overridea al principal. [S8](#ref-s8)\n- Schedule/Calendar operativo donde conviven trainings, classes y courses. [S9](#ref-s9)[S11](#ref-s11)\n- Day view / week view y quick booking overview. [S9](#ref-s9)\n- Crear booking manualmente desde manager. [S9](#ref-s9)[S11](#ref-s11)\n- Multi-venue management y unlimited manager seats para business tier segun pricing. [S3](#ref-s3)\n\n**Use cases soportados**\n- Operar aperturas estacionales o holiday schedules.\n- Ver conflictos y capacidad del dia en una sola vista.\n- Administrar academies o grupos con varias sedes y varios managers.\n\n### 10. Client CRM / customer operations\n\n**Features confirmadas**\n- Client database con nombre, email, phone. [S11](#ref-s11)\n- Add Client manual. [S11](#ref-s11)\n- View profile, add booking y WhatsApp contact desde perfil del cliente. [S11](#ref-s11)\n- Ver booking history y filtros. [S11](#ref-s11)\n- En cursos: payment status, payment type, revenue, add guest/manual participant, refund handling. [S11](#ref-s11)\n\n**Use cases soportados**\n- Staff de front desk o academy manager que agrega walk-ins/manual signups.\n- Seguimiento de recurrentes y soporte posventa.\n- Gestion de cohortes y refunds en programas.\n\n### 11. Promotions / discounts / commercial tooling\n\n**Features confirmadas**\n- Discount codes y vouchers en marketplace checkout. [S6](#ref-s6)\n- Promotions y vouchers en business homepage. [S2](#ref-s2)\n- Promotion tools listed as free in pricing. [S3](#ref-s3)\n- Credit packages con time-limited sales. [S11](#ref-s11)\n\n**Use cases soportados**\n- Acquisition offers, referral codes, Black Friday/new year campaigns.\n- Prepaid bundles para aumentar retention y cashflow.\n\n### 12. Integrations / ecosystem\n\n**A. Court-booking / club systems**\n- MATCHi: reserva cancha automaticamente al reservar private training; sync real-time; evita double-bookings; oculta slots sin court disponible. [S4](#ref-s4)[S12](#ref-s12)\n- Matchpoint: auto-reserva court, sync availability y updates, cubre tennis/padel/beach tennis/pickleball. [S15](#ref-s15)\n- KNLTB Meet & Play: auto court reservation y visibilidad de sesiones en KNLTB app. [S16](#ref-s16)\n- Overview tambien lista AnyBuddy y Taykus con el mismo patron de auto court booking. [S4](#ref-s4)\n\n**Use cases**\n- Club que quiere vender coaching sin hacer booking manual de cancha.\n- Academia dentro de club que necesita respetar inventario real de courts.\n- Ecosistemas federativos/club software donde Matchable actua como capa comercial.\n\n**Spec para copiar:** Ver la secci\u00f3n [Ballbox \u00d7 ATC](#ballbox-atc-spec-de-integraci-n) al final de este documento para el spec detallado de integraci\u00f3n tipo MATCHi/Matchpoint/KNLTB, adaptado para Ballbox \u00d7 ATC.\n\n**B. Calendar**\n- Google Calendar integration page promete two-way sync: bloquear tiempo en Google bloquea disponibilidad en Matchable; cambios en Matchable actualizan Calendar. [S13](#ref-s13)\n- Help article documenta al menos una suscripcion por URL/ICS a Google Calendar. [S11](#ref-s11)\n\n**Use cases**\n- Coach que mezcla agenda personal y comercial.\n- Reducir no-shows y overlaps.\n\n**Nota critica**\n- Publicamente hay tension entre marketing (two-way sync) y help (ICS subscription, que normalmente es one-way). Conviene tratar el alcance exacto como \"publicamente reclamado, no completamente verificado\". [S13](#ref-s13)[S11](#ref-s11)\n\n**C. Digital sessions**\n- Google Meet integration agrega links automaticamente a cada booking. [S14](#ref-s14)\n- Business homepage y pricing listan digital sessions como capability. [S2](#ref-s2)[S3](#ref-s3)\n\n**Use cases**\n- Remote coaching, video review, nutrition coaching, virtual classes.\n\n**D. Adjacent value-add tools**\n- BenFit: entrenadores conectados con soporte nutricional. [S4](#ref-s4)\n- PadelFast: conectar training clients con torneos/competiciones. [S4](#ref-s4)\n\n**Use cases**\n- Extender ARPU y experiencia mas alla del booking.\n- Convertir academia en funnel hacia competicion o nutrition upsell.\n\n### 13. Mobile products\n\n**Client app**\n- Book next workout, view booked sessions, location and services, no signup/subscription fee. [S7](#ref-s7)\n- Release notes: localization, courses, credits, top categories, storefront filters/organized overview, support for unplanned sessions. [S17](#ref-s17)\n\n**Trainer app**\n- Daily/weekly schedule, reviews, connected venues, create training, availability, holidays, profile editing. [S11](#ref-s11)\n- Release notes: manage bookings/schedules/holidays between multiple venues. [S18](#ref-s18)\n\n**Use cases soportados**\n- Consumo movil para clientes repetitivos.\n- Coach on-court que no quiere operar desde desktop.\n\n### 14. Support / onboarding / enablement\n\n**Features confirmadas**\n- Free onboarding y full customer support segun FAQ de business homepage. [S2](#ref-s2)\n- Chat support desde manager, email support <24h, knowledge base. [S3](#ref-s3)\n- Help center estructurado para clients, trainer app y business manager. [S5](#ref-s5)\n\n**Use cases soportados**\n- SMB onboarding rapido.\n- Soporte operativo y autoservicio documental.\n\n### 15. Explicit \"coming soon\" / weakly evidenced areas\n\n**Publicamente listados como coming soon o ambiguos**\n- Courses en pricing (aunque help center y app release notes los muestran activos). [S3](#ref-s3)[S11](#ref-s11)[S17](#ref-s17)\n- Insights. [S3](#ref-s3)\n- Manual payment links. [S3](#ref-s3)\n- In-person payments. [S3](#ref-s3)\n- Google Analytics y Meta Pixel add-ons. [S3](#ref-s3)\n- Recruitment en pricing aparece sin detalle publico util. [S3](#ref-s3)\n\n**Lectura**\n- No asumir cobertura plena ni GA/Pixel productizados a todos los clientes.\n- Courses/credits/storefront parecen en rollout mas avanzado que pricing copy.\n\n## Mapa de casos de uso por persona\n\n### Cliente casual\n- Encontrar un coach/venue por deporte.\n- Comprar un 1:1 o clase puntual.\n- Elegir attendees/duracion.\n- Aplicar voucher.\n- Pagar y reagendar si hace falta. [S6](#ref-s6)[S7](#ref-s7)\n\n### Cliente recurrente\n- Comprar packages o credits.\n- Dejar sesiones unplanned y consumirlas despues.\n- Seguir usando el mismo trainer/venue via storefront/app. [S5](#ref-s5)[S7](#ref-s7)[S10](#ref-s10)\n\n### Alumno de programa\n- Inscribirse a course multi-semana.\n- Ver schedule completo.\n- Entrar tarde con Smart Courses si quedan sesiones. [S11](#ref-s11)\n\n### Trainer independiente\n- Publicar perfil y disponibilidad.\n- Vender privados, clases y online sessions.\n- Gestionar agenda/holidays desde app.\n- Usar Google Calendar para coordinar vida personal + trabajo. [S2](#ref-s2)[S11](#ref-s11)[S13](#ref-s13)[S14](#ref-s14)\n\n### Venue/academy\n- Publicar oferta completa en storefront.\n- Gestionar trainers, bookings y clientes.\n- Vender credits/cursos/eventos.\n- Cobrar online e invoicing automatico. [S3](#ref-s3)[S10](#ref-s10)[S11](#ref-s11)\n\n### Racquet club integrado\n- Mantener MATCHi/Matchpoint/KNLTB como sistema de courts.\n- Usar Matchable para captar y vender coaching.\n- Evitar doble reserva de cancha. [S12](#ref-s12)[S15](#ref-s15)[S16](#ref-s16)\n\n### Operador multi-sede\n- Administrar varias sedes y multiples managers.\n- Unificar operacion con mismos flujos de booking/clients/trainers. [S3](#ref-s3)\n\n## JTBD map\n\n**JTBD: \"quiero entrenar esta semana con alguien bueno\"**\n- Search marketplace\n- Trainer profiles\n- Reviews\n- Booking + planning\n- Reschedule/cancel [S1](#ref-s1)[S6](#ref-s6)[S7](#ref-s7)[S19](#ref-s19)\n\n**JTBD: \"quiero vender mi coaching sin perseguir pagos ni whatsapps\"**\n- Storefront\n- Online payments\n- Packages/credits\n- Automated invoices\n- Trainer app [S3](#ref-s3)[S10](#ref-s10)[S11](#ref-s11)\n\n**JTBD: \"quiero correr una academia o programa estructurado\"**\n- Courses\n- Participant limits\n- Auto-cancel\n- Smart Courses\n- Participant management [S11](#ref-s11)\n\n**JTBD: \"quiero monetizar horas valle o crear comunidad\"**\n- Classes\n- Events\n- Credits/promotions\n- Public marketplace distribution [S2](#ref-s2)[S3](#ref-s3)[S10](#ref-s10)\n\n**JTBD: \"quiero que vender coaching no rompa mi operacion de club\"**\n- Court-booking integrations\n- Availability sync\n- Booking statuses\n- Multi-venue / manager operations [S3](#ref-s3)[S9](#ref-s9)[S12](#ref-s12)[S15](#ref-s15)[S16](#ref-s16)\n\n**JTBD: \"quiero ofrecer coaching online tambien\"**\n- Digital sessions\n- Google Meet links\n- Unified profile for in-person + online [S2](#ref-s2)[S14](#ref-s14)\n\n## Hallazgos estrategicos\n\n1. Matchable parece mas fuerte cuando el negocio vende no solo privados sino un mix de privados + clases + cursos + credits + eventos desde storefront. La plataforma ya esta modelada para ese portfolio, no solo para appointment booking simple. [S2](#ref-s2)[S3](#ref-s3)[S10](#ref-s10)[S11](#ref-s11)\n2. El wedge mas diferenciador en racquet sports es academy automation conectada a court inventory externo. Eso resuelve un problema operativo real que marketplaces generalistas no resuelven. [S12](#ref-s12)[S15](#ref-s15)[S16](#ref-s16)\n3. La company esta empujando una evolucion desde \"trainer booking\" a \"sport commerce OS ligero\": storefront, widget, apps, credits, courses, integrations, manager. [S2](#ref-s2)[S3](#ref-s3)[S10](#ref-s10)[S17](#ref-s17)[S18](#ref-s18)\n4. El posicionamiento geografico/publico es multi-country, pero la fuerza de las integraciones y ejemplos visibles sesga hacia Europa y racquet/federation ecosystems. [S12](#ref-s12)[S15](#ref-s15)[S16](#ref-s16)\n\n## Riesgos, limites y lectura critica\n\n- Parte del marketplace publico devuelve `0 results` sin contexto o depende de query/location; por tanto el mapeo se centra en capacidades de producto confirmadas, no en catalogo disponible en cada region. [S20](#ref-s20)[S21](#ref-s21)\n- Hay copy inconsistente entre pricing y help center/app release notes sobre courses, credits e insights. No conviene asumir rollout uniforme por cliente/mercado. [S3](#ref-s3)[S11](#ref-s11)[S17](#ref-s17)\n- La profundidad del BI/reporting no es visible publicamente; \"insights\" aparece, pero sin detalle funcional verificable. [S3](#ref-s3)\n- La integracion de Google Calendar se describe como two-way en marketing, pero el help publico solo verifica una integracion via URL/ICS; tratar la sincronizacion bidireccional exacta como probable pero no cerrada. [S13](#ref-s13)[S11](#ref-s11)\n- No pude verificar exhaustivamente todas las venue pages publicas desde muestra puntual; algunas URLs del sitemap no devolvieron contenido util. [S20](#ref-s20)\n\n## Fuentes primarias usadas\n\n- [S1] Matchable consumer homepage: https://www.matchable.io/\n- [S2] Matchable business homepage: https://business.matchable.io/\n- [S3] Matchable pricing: https://matchable.io/business/pricing\n- [S4] Matchable integrations overview: https://matchable.io/business/integrations\n- [S5] Matchable help center index: https://help.matchable.io/en/\n- [S6] How to book a training: https://help.matchable.io/en/articles/10-how-to-book-a-training\n- [S7] Client app / credits / FAQ / invoices help pages: https://help.matchable.io/en/articles/15-client-app-iosandroid ; https://help.matchable.io/en/articles/23-how-to-use-credits ; https://help.matchable.io/en/articles/12-faq ; https://help.matchable.io/en/articles/39-invoice-for-my-purchases\n- [S8] Quick-start manager setup pages: https://help.matchable.io/en/articles/1-add-a-payment-method ; https://help.matchable.io/en/articles/2-create-your-first-class-or-event ; https://help.matchable.io/en/articles/3-create-your-first-private-service ; https://help.matchable.io/en/articles/4-how-to-edit-your-trainer-profile ; https://help.matchable.io/en/articles/5-how-to-edit-your-venue-profile ; https://help.matchable.io/en/articles/6-edit-your-availability ; https://help.matchable.io/en/articles/7-add-your-venue-schedule\n- [S9] Manager operations pages: https://help.matchable.io/en/articles/17-manage-trainings-and-classes ; https://help.matchable.io/en/articles/18-manage-your-trainers-schedules ; https://help.matchable.io/en/articles/19-manage-your-clients ; https://help.matchable.io/en/articles/22-manage-credits\n- [S10] Storefront guide: https://help.matchable.io/en/articles/38-getting-started-with-your-storefront\n- [S11] Courses + trainer app help pages: https://help.matchable.io/en/articles/13-getting-started-with-the-matchable-trainer-app ; https://help.matchable.io/en/articles/14-adding-and-managing-your-holidays ; https://help.matchable.io/en/articles/41-getting-started-with-courses ; https://help.matchable.io/en/articles/42-smart-courses-feature ; https://help.matchable.io/en/articles/43-set-up-a-course-page-template ; https://help.matchable.io/en/articles/44-create-and-manage-your-course-schedule ; https://help.matchable.io/en/articles/45-viewing-courses-in-the-calendar ; https://help.matchable.io/en/articles/46-manage-course-participants\n- [S12] MATCHi integration: https://matchable.io/business/integration/matchi\n- [S13] Google Calendar integration: https://matchable.io/business/integration/google-calendar\n- [S14] Google Meet integration: https://matchable.io/business/integration/google-meet\n- [S15] Matchpoint integration: https://matchable.io/business/integration/matchpoint\n- [S16] KNLTB Meet & Play integration: https://matchable.io/business/integration/knltb-meet-play\n- [S17] Client app store pages / release notes: https://apps.apple.com/nl/app/matchable-book-your-training/id6742325816 ; https://play.google.com/store/apps/details?id=com.getmatchable.client\n- [S18] Trainer app store pages / release notes: https://apps.apple.com/nl/app/matchable-for-trainers/id6468798694 ; https://play.google.com/store/apps/details?id=com.getmatchable.app\n- [S19] Sample trainer page: https://matchable.io/trainers/alex-hosp\n- [S20] Matchable sitemap: https://matchable.io/sitemap.xml\n- [S21] Explore / Activities public pages: https://matchable.io/explore ; https://matchable.io/activities\n\n\n- [S22] Spec Ballbox \u00d7 ATC: secci\u00f3n 16 de este documento (Spec de integraci\u00f3n para copiar patr\u00f3n MATCHi/Matchpoint/KNLTB en Ballbox)\n\n## Ballbox \u00d7 ATC \u2014 Spec de Integraci\u00f3n\n\n*Spec de integraci\u00f3n para copiar el patr\u00f3n de MATCHi/Matchpoint/KNLTB en Ballbox.*\n\n---\n\n### 1. Contexto de negocio\n\n**Problema que resuelve**\n\nUn club de tennis/padel usa ATC como su sistema de gesti\u00f3n de canchas (reservas, pagos, inventario). Ballbox quiere vender trainings y clases de sus trainers en ese club. El riesgo es vender un entrenamiento cuando la cancha no est\u00e1 disponible, o duplicar reservas.\n\n**Soluci\u00f3n**\n\nCuando alguien reserva un training en Ballbox, el sistema autom\u00e1ticamente verifica disponibilidad y reserva la cancha en ATC al mismo tiempo. Si el club cancela o modifica la reserva en ATC, Ballbox se entera y act\u00faa en consecuencia.\n\n**Modelo de relaci\u00f3n**\n\n- ATC es el **source of truth** para inventario de canchas\n- Ballbox es el **canal de venta** de trainings\n- Ambas plataformas mantienen sync en tiempo real\n\n---\n\n### 2. Descripci\u00f3n funcional del flujo\n\n#### 2.1. Un cliente busca un entrenamiento\n\nEl cliente ve en Ballbox los trainers disponibles de un club. Al seleccionar fecha y horario, Ballbox consulta a ATC qu\u00e9 canchas est\u00e1n libres en ese momento. Solo muestra opciones disponibles.\n\n#### 2.2. El cliente confirma la reserva\n\nCuando el cliente paga o confirma el training en Ballbox:\n1. Ballbox registra la reserva del training para el trainer\n2. Simult\u00e1neamente, Ballbox reserva la cancha en ATC para ese horario\n3. Ambas reservas quedan linkeadas por un identificador compartido\n4. Si la cancha no se puede reservar (ya se ocup\u00f3 entre consulta y confirmaci\u00f3n), Ballbox informa al cliente y sugiere otro horario\n\n#### 2.3. El cliente o el trainer cancela desde Ballbox\n\nBallbox cancela la reserva del training y, al mismo tiempo, libera la cancha en ATC.\n\n#### 2.4. El club cancela o modifica la reserva desde ATC\n\nATC notifica a Ballbox del cambio. Ballbox:\n- Informa al cliente/trainer\n- Ofrece reagendar o cancelar sin costo\n- Marca la reserva como afectada\n\n#### 2.5. El club tiene la cancha indisponible (mantenimiento, evento)\n\nATC informa a Ballbox. Ballbox marca esas horas como no disponibles para nuevos bookings de trainings.\n\n---\n\n### 3. Escenarios soportados\n\n| Escenario | Comportamiento |\n|-----------|----------------|\n| Training reservado en Ballbox, club cierra la cancha | Ballbox notifica al cliente, ofrece reagendar |\n| Trainer cancela training en Ballbox | La cancha se libera en ATC autom\u00e1ticamente |\n| Cliente reserva training, la cancha se ocupa antes de confirmar | Ballbox muestra horarios alternativos |\n| Ballbox cae durante la reserva | La transacci\u00f3n se deshace; la cancha en ATC no queda reservada |\n| ATC tiene mantenimiento | Ballbox lo detecta y muestra \"canchas temporalmente no disponibles\" |\n\n---\n\n### 4. Definici\u00f3n de responsabilidades\n\n**Ballbox se encarga de:**\n- Mostrar la oferta de trainings y trainers\n- Gestionar el checkout, pago y comunicaci\u00f3n con el cliente\n- Mantener el estado del training (confirmado, cancelado, reagendado)\n- Notificar al cliente ante cambios en disponibilidad de cancha\n- Persistir la referencia cruzada entre booking de training y booking de cancha\n\n**ATC se encarga de:**\n- Mantener el inventario actualizado de canchas por club\n- Gestionar reservas de cancha (crear, cancelar, consultar disponibilidad)\n- Procesar pagos de alquiler de canasta si aplica\n- Notificar a Ballbox ante cambios en reservas de cancha realizados fuera de Ballbox\n- Proveer soporte t\u00e9cnico para la integraci\u00f3n\n\n---\n\n### 5. Especificaci\u00f3n t\u00e9cnica\n\n*Requiere que ATC expose los siguientes endpoints (si no existen, se arman en coordinaci\u00f3n con ATC).*\n\n#### 5.1. Consultar disponibilidad\n\n```\nGET /api/v1/clubs/{club_id}/availability?sport={sport}&date={YYYY-MM-DD}\n\nRespuesta:\n{\n  \"date\": \"2026-03-25\",\n  \"slots\": [\n    {\n      \"court_id\": \"court-1\",\n      \"court_name\": \"Cancha 1\",\n      \"time\": \"14:00\",\n      \"duration_minutes\": 60,\n      \"available\": true\n    },\n    {\n      \"court_id\": \"court-1\",\n      \"time\": \"15:00\",\n      \"available\": false,\n      \"reason\": \"booked\"\n    }\n  ]\n}\n```\n\n#### 5.2. Reservar cancha\n\n```\nPOST /api/v1/bookings\n{\n  \"club_id\": \"club-123\",\n  \"court_id\": \"court-456\",\n  \"datetime\": \"2026-03-25T14:00:00\",\n  \"duration_minutes\": 60,\n  \"client_name\": \"Juan P\u00e9rez\",\n  \"client_phone\": \"+5491112345678\",\n  \"external_ref\": \"ballbox-bk-789\",\n  \"notes\": \"Training Ballbox\"\n}\n\nRespuesta:\n{\n  \"booking_id\": \"atc-bk-111\",\n  \"status\": \"confirmed\",\n  \"court\": \"Cancha 1\",\n  \"datetime\": \"2026-03-25T14:00:00\"\n}\n```\n\n#### 5.3. Cancelar reserva de cancha\n\n```\nDELETE /api/v1/bookings/{atc_booking_id}?reason={reason}\n\nRespuesta:\n{\n  \"booking_id\": \"atc-bk-111\",\n  \"status\": \"cancelled\"\n}\n```\n\n#### 5.4. Consultar estado de una reserva\n\n```\nGET /api/v1/bookings/{atc_booking_id}\n\nRespuesta:\n{\n  \"booking_id\": \"atc-bk-111\",\n  \"status\": \"confirmed\" | \"cancelled\" | \"completed\",\n  \"court_id\": \"court-456\",\n  \"datetime\": \"2026-03-25T14:00:00\"\n}\n```\n\n#### 5.5. Webhook \u2014 Notificaciones desde ATC\n\nBallbox expone un endpoint que ATC llama ante cambios:\n\n```\nPOST /ballbox/webhooks/atc\n\nPayload:\n{\n  \"event\": \"booking_cancelled\" | \"court_unavailable\" | \"maintenance\",\n  \"atc_booking_id\": \"atc-bk-111\",\n  \"external_ref\": \"ballbox-bk-789\",\n  \"reason\": \"club_cancelled\" | \"court_blocked\",\n  \"affected_slots\": [\"2026-03-25T14:00:00\"]\n}\n```\n\nBallbox responde con `200 OK` y procesa el evento.\n\n#### 5.6. Autenticaci\u00f3n\n\n- ATC provee `api_key` por club\n- Ballbox env\u00eda `Authorization: Bearer {api_key}` en cada request\n- Ballbox expone webhook con firma HMAC para verificar origen\n\n---\n\n### 6. Configuraci\u00f3n por club\n\nPara activar la integraci\u00f3n, cada club configura en Ballbox:\n\n| Campo | Descripci\u00f3n |\n|-------|-------------|\n| `atc_club_id` | Identificador del club en ATC |\n| `atc_api_key` | Clave de API entregada por ATC |\n| `sports_enabled` | Lista de deportes habilitados (tennis, padel, etc.) |\n| `default_duration_minutes` | Duraci\u00f3n por defecto de un training |\n\n---\n\n### 7. Roadmap de implementaci\u00f3n sugerida\n\n**Fase 1 \u2014 MVP (4-6 semanas)**\n- Disponibilidad consulta\n- Reserva de cancha\n- Cancelaci\u00f3n desde Ballbox\n- Sincronizaci\u00f3n unidireccional (Ballbox \u2192 ATC)\n\n**Fase 2 \u2014 Bidireccional (2-3 semanas)**\n- Webhooks desde ATC\n- Notificaciones al cliente\n- Manejo de cancelaciones externas\n\n**Fase 3 \u2014 Robustez (2 semanas)**\n- Retry con backoff ante fallos de ATC\n- Cola de sincronizaci\u00f3n para fallos\n- Panel de estado de integraci\u00f3n por club\n\n---\n\n*Spec elaborado el 24 de marzo de 2026, basado en el patr\u00f3n de integraci\u00f3n de Matchable con MATCHi/Matchpoint/KNLTB.*\n\n## Fecha de corte\n\nInvestigacion basada en fuentes publicas verificadas disponibles el 24 de marzo de 2026.\n", "format": "md", "status": "active", "source_ref": "personal-agent:run:a1ad721a-bcbc-473e-806d-0793fbbfaac2", "created_at": "2026-03-24T14:26:24.158968+00:00", "updated_at": "2026-03-24T15:39:47.195210+00:00", "metadata": {"report_type": "feature-use-case-map", "run_id": "a1ad721a-bcbc-473e-806d-0793fbbfaac2", "topic": "matchable"}}, {"id": "art_1cb15ded78c141abbfc2abd40a45e776", "task_id": "task_c20a048b387d4513ac38cf0e67bf83cd", "artifact_type": "delegation_note", "title": "Handoff personal-agent -> ai-dev-workflow", "content": "{\"completed_at\": \"2026-03-16T15:46:39.259060+00:00\", \"error_message\": null, \"from_agent\": \"personal-agent\", \"payload\": {\"evidence\": [\"personal_agent/runtime.py:451-492\", \"personal_agent/runtime.py:297-300\", \"tests/test_personal.py:909-914\", \"tests/test_personal.py:934-947\", \"docs/system-v1.md:114-115\"], \"goal\": \"Make ai-dev-workflow handoffs non-terminal on acceptance and gate parent completion on explicit downstream terminal execution results.\", \"repo\": \"personal-agent\", \"requirements\": [\"If a task decision creates an ai-dev-workflow handoff, do not mark the parent task completed yet.\", \"Model accepted as non-terminal for ai-dev-workflow handoffs.\", \"Require explicit downstream terminal result before handoff completion and parent-task completion.\", \"Update or add tests covering parent-task gating and accepted-vs-terminal handoff states.\", \"Update docs to remove the 'accepted JSON' success contract.\"], \"scope\": [\"personal_agent/runtime.py\", \"tests/test_personal.py\", \"docs/system-v1.md\", \"README.md\"], \"task_id\": \"task_c20a048b387d4513ac38cf0e67bf83cd\"}, \"reason\": \"personal-agent currently marks parent tasks complete on handoff acceptance instead of downstream execution result\", \"result_summary\": \"Deprecated durable ai-dev-workflow handoff. 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Primero un br...: ## Brief ejecutivo\n\n**Qu\u00e9 es Playtomic**\n\nPlaytomic es una plataforma de dos caras para deportes de raqueta y, en partes del producto, otros deportes de pista/cancha. Tiene cuatro \n- Task completed: Improve daemon/UI operator workflow and task communication: # Findings\n\n## Already implemented\n\n- Interrupted run recovery exists in `personal_agent/runtime.py:930`: stale `running` task runs are marked `interrupted`, an `execution_state` a\n- Task completed: In /Users/sebas/Code/calistenia, change a tiny UI string in the app and run repo checks: ## Findings\n- Repo was clean before edit.\n- Remaining user-visible typo found in filter config: `Musculo`.\n- No `lint`, `typecheck`, or `test` scripts exist in `package.json`; repo\nmcp: figma starting\nmcp: figma ready\nmcp startup: ready: figma\nERROR: You've hit your usage limit. Upgrade to Pro (https://chatgpt.com/explore/pro), visit https://chatgpt.com/codex/settings/usage to purchase more credits or try again at Mar 18th, 2026 2:28 PM.\nWarning: no last agent message; wrote empty content to /Users/sebas/personal-agent/data/runs/run_7895a9b3e900469984a61ea6092271fc.md", "format": "md", "status": "active", "source_ref": "personal-agent", "created_at": "2026-03-17T21:18:55.514267+00:00", "updated_at": "2026-03-17T21:18:55.514267+00:00", "metadata": {"classification": "intermediate", "run_id": "run_7895a9b3e900469984a61ea6092271fc"}}, {"id": "art_smoke_markdown_file_links", "task_id": "task_smoke_markdown_file_links", "artifact_type": "report", "title": "smoke markdown file links", "content": "[tmp](personal-agent-markdown-link-test.md)", "format": "md", "status": "active", "source_ref": "personal-agent:smoke", "created_at": "2026-03-17T21:11:26.188844+00:00", "updated_at": "2026-03-17T21:11:26.188844+00:00", "metadata": {"cwd": "/tmp"}}, {"id": "art_5e03c108db5345269e77d02e21d07dd9", "task_id": "task_84da4829fdea45728971df65c57ff33f", "artifact_type": "report", "title": "Codex result for Document the current Raycast-based fullscreen notification and reply implementation for Codex.", "content": "Hi Sebas. Kept it tight.\n\nDocumented current live flow in [docs/raycast-codex-notify.md](/Users/sebas/personal-agent/docs/raycast-codex-notify.md). It captures the actual implementation split between `~/.codex/hooks/notify_macos.sh` and `~/Code/raycast-codex-reply`, including:\n\n- notify hook decision path\n- rollout-message recovery from `~/.codex/state_5.sqlite`\n- Raycast reply bridge files + deeplinks\n- approval watcher flow\n- fallback AppleScript dialog\n- explicit note that `personal-agent`\u2019s old blocker/reply path is removed, so this is not handled by the current runtime\n\nAdded a README pointer at [README.md](/Users/sebas/personal-agent/README.md).\n\nVerification: `./scripts/run-checks.sh` passed.", "format": "md", "status": "active", "source_ref": "personal-agent", "created_at": "2026-03-17T02:12:31.505135+00:00", "updated_at": "2026-03-17T02:12:31.505135+00:00", "metadata": {"classification": "deliverable", "cwd": "/Users/sebas/personal-agent", "output_refs": {"paths": ["./scripts/run-checks.sh", "~/.codex/hooks/notify_macos.sh", "~/.codex/state_5.sqlite", "~/Code/raycast-codex-reply"]}, "run_id": "run_9f50b4d09e5842498c055923a851c678"}}, {"id": "art_d69dff710f97429882a05b0ec979ac5b", "task_id": "task_be1a1e514a7d43d1b59009ccca9fb57c", "artifact_type": "report", "title": "Codex result for Migrate remaining personal-agent legacy persistence/read paths to the shared task/runtime model", "content": "Hi. Legacy seam closed.\n\nCanonical shared-memory model now drives personal-agent surfaces from [shared_memory.py](/Users/sebas/personal-agent/personal_agent/shared_memory.py), with `personal-agent-memory-v1` and `personal-agent-task-v1` helpers, canonical kind detection, and an actual in-place migrator for old memory/task records plus legacy approval memories. [research_store.py](/Users/sebas/personal-agent/personal_agent/research_store.py) now reads/writes canonical run/source/claim/artifact/task records, drops the old bridge fallback for run inspection, uses native approvals rows for request/list/resolve, and includes approvals in search results. [router.py](/Users/sebas/personal-agent/personal_agent/router.py) now mirrors handoffs with canonical memory metadata, and [scripts/personal.py](/Users/sebas/personal-agent/scripts/personal.py) wires `approvals resolve` back into the CLI. [migration.py](/Users/sebas/personal-agent/personal_agent/migration.py) now runs real migration work instead of no-op, and [README.md](/Users/sebas/personal-agent/README.md) reflects the new model.\n\nCoverage added in [tests/test_personal.py](/Users/sebas/personal-agent/tests/test_personal.py) for canonical research records, native approval lifecycle, and legacy migration behavior. Verified with `./scripts/run-checks.sh` and `git diff --check`; both passed. No daemon/UI smoke run.", "format": "md", "status": "active", "source_ref": "personal-agent", "created_at": "2026-03-17T02:02:06.161088+00:00", "updated_at": "2026-03-17T02:02:06.161088+00:00", "metadata": {"classification": "deliverable", "cwd": "/Users/sebas/personal-agent", "output_refs": {"paths": [" helpers, canonical kind detection, and an actual in-place migrator for old memory/task records plus legacy approval memories. [research_store.py](/Users/sebas/personal-agent/personal_agent/research_store.py) now reads/writes canonical run/source/claim/artifact/task records, drops the old bridge fallback for run inspection, uses native approvals rows for request/list/resolve, and includes approvals in search results. [router.py](/Users/sebas/personal-agent/personal_agent/router.py) now mirrors handoffs with canonical memory metadata, and [scripts/personal.py](/Users/sebas/personal-agent/scripts/personal.py) wires ", "./scripts/run-checks.sh"]}, "run_id": "run_b694a238b532454bb547c056246a31fd"}}, {"id": "art_b4f5386484794717b0ddc4c42c265319", "task_id": "task_871c609196b94132aa686188007f6dea", "artifact_type": "report", "title": "Codex result for Consolidate all Ballbox payment-system work from demo validation through production readiness and go-live certification.", "content": "Consolidated into one active workflow.\n\nCreated local repo mapping in [.agents/local-config.json](/Users/sebas/Code/ai-dev-workflow/.agents/local-config.json), set current feature in [.agents/current-feature](/Users/sebas/Code/ai-dev-workflow/.agents/current-feature), and wrote the active feature context in [.agents/feature-contexts/ballbox-payment-system-prod-readiness.json](/Users/sebas/Code/ai-dev-workflow/.agents/feature-contexts/ballbox-payment-system-prod-readiness.json). Added the execution brief/checklist in [docs/ballbox-payment-system-consolidation.md](/Users/sebas/Code/ai-dev-workflow/docs/ballbox-payment-system-consolidation.md).\n\nKey consolidation outcome: `ballbox` is stable/demo-facing only; `ballbox-payment-integration` is the real workstream. Demo validation exists now. Production hardening is partially drafted but unstaged in backend. Go-live certification is still blocked by two real gaps: missing TCN/Yunshu live adapter contract, and unvalidated MercadoPago real QR flow.\n\nVerification: JSON valid. Shared-memory sync failed because `shared_agent_memory` is not installed/importable in this environment. Control repo also remains behind `origin/main` by 1 commit: `111e974 Feat: accept shared memory run-task handoffs (#2)`. I did not pull because this branch is also 3 commits ahead.\n\nBest next move: review and commit the backend readiness slice in `~/Code/ballbox-payment-integration`, then `/status --current`.", "format": "md", "status": "active", "source_ref": "personal-agent", "created_at": "2026-03-17T01:55:28.432378+00:00", "updated_at": "2026-03-17T01:55:28.432378+00:00", "metadata": {"classification": "deliverable", "cwd": "/Users/sebas/Code/ai-dev-workflow", "output_refs": {"paths": [" is not installed/importable in this environment. Control repo also remains behind ", " is stable/demo-facing only; ", "~/Code/ballbox-payment-integration"]}, "run_id": "run_80140950f2c04d10bd3941d712ab0b25"}}, {"id": "art_a5cbdcb711234fd3b8306f379678523c", "task_id": "task_746e1a74f77b4cb0b8e3fd950fad90cb", "artifact_type": "report", "title": "link smoke", "content": "[tct](link) [txt](link.com)", "format": "md", "status": "active", "source_ref": "personal-agent", "created_at": "2026-03-16T20:42:13.176072+00:00", "updated_at": "2026-03-16T20:42:13.176072+00:00", "metadata": {}}, {"id": "art_322e6f0e62724030b8d995053a5ec674", "task_id": "task_2f22e794212641c49d7f8a600ad3a4bd", "artifact_type": "report", "title": "Codex result for en personal-agent que el script que hace restart del daemon pause tareas corriendo (como sea, que...", "content": "## Summary\nImplementado en `personal-agent`: el restart del daemon ahora pausa runs activas, las deja en estado reiniciable, y al levantar de nuevo el runtime intenta relanzarlas solo. Tambi\u00e9n blind\u00e9 el watcher para que un run ya pausado no termine marcado como fallo cuando llega el `SIGTERM`.\n\n## Changes\n- [`/Users/sebas/personal-agent/personal_agent/runtime.py`](file:///Users/sebas/personal-agent/personal_agent/runtime.py)\n  - agregado `pause_running_tasks()`\n  - `stop()` ahora puede pausar antes de terminar procesos\n  - runs `running` recuperadas tras restart/crash pasan a `paused`, task vuelve a `draft`, metadata marca `auto_restart_on_daemon_start`\n  - en boot, `_restart_paused_runs()` relanza tasks pausadas con `cwd`/prompt guardados\n  - `_watch_run()` sale temprano si el run ya no est\u00e1 `running`, evita falso `failed`\n- [`/Users/sebas/personal-agent/scripts/personal.py`](file:///Users/sebas/personal-agent/scripts/personal.py)\n  - nuevo comando `pause-running --reason ...`\n- [`/Users/sebas/personal-agent/scripts/daemon-8082.sh`](file:///Users/sebas/personal-agent/scripts/daemon-8082.sh)\n  - `restart` ahora ejecuta `python3 scripts/personal.py pause-running ...` antes de `stop/start`\n- [`/Users/sebas/personal-agent/tests/test_personal.py`](file:///Users/sebas/personal-agent/tests/test_personal.py)\n  - actualizado recovery test para validar pause + auto-restart\n  - nuevo test para pause/shutdown race, sin false failure/artifact\n\n## Verification\n- `python3 -m unittest tests.test_personal` \u2705\n- `./scripts/run-checks.sh` \u2705\n- `./scripts/daemon-8082.sh restart`\n  - pause step ejecut\u00f3 bien\n  - restart completo bloqueado por entorno actual: `\"foreign listener on 127.0.0.1:8082 (pid 18283); refusing to stop it\"`\n- `curl -fsS http://127.0.0.1:8082/api/status` \u2705\n  - confirm\u00f3 que la task activa qued\u00f3 `draft` con latest run `paused`\n\n## Outputs\n- Branch: none\n- PR: none\n- Files changed:\n  - [`/Users/sebas/personal-agent/personal_agent/runtime.py`](file:///Users/sebas/personal-agent/personal_agent/runtime.py)\n  - [`/Users/sebas/personal-agent/scripts/personal.py`](file:///Users/sebas/personal-agent/scripts/personal.py)\n  - [`/Users/sebas/personal-agent/scripts/daemon-8082.sh`](file:///Users/sebas/personal-agent/scripts/daemon-8082.sh)\n  - [`/Users/sebas/personal-agent/tests/test_personal.py`](file:///Users/sebas/personal-agent/tests/test_personal.py)\n- Artifacts created: none", "format": "md", "status": "active", "source_ref": "personal-agent", "created_at": "2026-03-16T20:25:49.823843+00:00", "updated_at": "2026-03-16T20:25:49.823843+00:00", "metadata": {"classification": "deliverable", "cwd": "/Users/sebas/personal-agent", "output_refs": {"branches": ["none"], "paths": [" recuperadas tras restart/crash pasan a ", "./scripts/daemon-8082.sh restart", "./scripts/run-checks.sh", "/Users/sebas/personal-agent/personal_agent/runtime.py", "/Users/sebas/personal-agent/scripts/daemon-8082.sh", "/Users/sebas/personal-agent/scripts/personal.py", "/Users/sebas/personal-agent/tests/test_personal.py", "curl -fsS http://127.0.0.1:8082/api/status", "python3 scripts/personal.py pause-running ...", "stop/start"]}, "run_id": "run_8ff645c9a9ad4d558df0265495267a41"}}, {"id": "art_d7f2bb1c7a204e56834b97bc4e77989b", "task_id": "task_8a866bb8156441ff8cee2f0f9f28e0c5", "artifact_type": "report", "title": "Codex result for en un worktree nuevo en personal-agent, agregar soporte markdown para links (ej. aca http://127.0...", "content": "## Summary\nAgregado soporte markdown para links en artifacts/report renderizados por el daemon. `[USECASE.md](http://...)` ahora sale como `<a>` clickable, no literal. Hecho en worktree nuevo; adem\u00e1s dej\u00e9 un test existente compatible con worktrees.\n\n## Changes\n- Link markdown inline en [personal_agent/daemon.py](/Users/sebas/personal-agent-wt-markdown-links/personal_agent/daemon.py#L630)\n  - parse `[label](href)`\n  - `href` allowlist: `http`, `https`, `mailto`, `/`, `./`, `../`, `#`\n  - links no seguros quedan literales\n- Tests en [tests/test_personal.py](/Users/sebas/personal-agent-wt-markdown-links/tests/test_personal.py#L1653)\n  - cubre render de link local `http://127.0.0.1:8082/artifacts/...`\n  - cubre fallback seguro para `javascript:...`\n- Fix de test fr\u00e1gil para worktree en [tests/test_personal.py](/Users/sebas/personal-agent-wt-markdown-links/tests/test_personal.py#L1345)\n  - deja de asumir path absoluto fijo del repo principal\n\n## Verification\n- `./scripts/run-checks.sh`\n- Resultado: `Ran 36 tests ... OK`\n\n## Outputs\n- Worktree: `/Users/sebas/personal-agent-wt-markdown-links`\n- Branch: `fix-artifact-markdown-links`\n- Files changed:\n  - [personal_agent/daemon.py](/Users/sebas/personal-agent-wt-markdown-links/personal_agent/daemon.py)\n  - [tests/test_personal.py](/Users/sebas/personal-agent-wt-markdown-links/tests/test_personal.py)\n- PR: none\n- Artifacts: none", "format": "md", "status": "active", "source_ref": "personal-agent", "created_at": "2026-03-16T19:15:50.674755+00:00", "updated_at": "2026-03-16T19:15:50.674755+00:00", "metadata": {"classification": "deliverable", "cwd": "/Users/sebas/personal-agent", "output_refs": {"paths": ["./scripts/run-checks.sh", "/Users/sebas/personal-agent-wt-markdown-links", "[USECASE.md](http://...)"]}, "run_id": "run_cce5f6d82e0148f6a56c9c12d159711e"}}]}, "audit": {"schema_version": "shared-agent-memory-v2", "memories": 339, "tasks": 194, "approvals": 0, "handoffs": 0, "maintenance_jobs": 4, "legacy_memory_rows": 0, "legacy_task_rows": 0}}

[Showing last 50.0KB of line 1 (line is 94.0KB). Full output: /tmp/pi-bash-7bb396ca0ad8b1ac.log]


**Inspecting the repo**

I need to check out the repo located at /mnt/rpi/repos. It may be related to the agents-database project, so I’ll look into that specifically. I want to ensure I find the information I need, and it’s important to verify everything is in order. Let’s see what I can uncover! I’m curious about what’s in there and how it might help with the task at hand.

find /mnt/rpi/repos -maxdepth 2 -type d -name '.git' -prune -o -maxdepth 2 -type d | grep -E 'agents-database|personal-agent|database' | sed -n '1,120p'


(no output)