type: message

role: user

type: text

text:
[telegram] quiero armar una nueva regla del sistema de memoria. que se creen memorias especulativas en base a hipotesis proactivas. que tengan baja confianza, pero se potencien/demuevan en base a otras memorias (como funciona ya hoy). creo que podria generar un sistema de memoria que aprenda mas

haceme unas preguntas de alineamiento de la tarea


role: assistant

type: thinking

thinking:
**Focusing on alignment questions**

I think it's best to focus on alignment questions here. A questionnaire with multiple-choice options could work well. I wonder if I need to incorporate any memory skills for this—probably not. I really want to keep everything concise and suitable for Telegram. Clarity is key, and I want the questions to be straightforward for users to answer.

type: reasoning

questionnaire

type: toolCall

label: Objetivo

prompt: ¿Qué querés optimizar primero con memorias especulativas?

value: personalization

label: Mejor personalización

description: Inferir preferencias, prioridades, estilo, hábitos

label: Mejor predicción de tareas

description: Anticipar próximos pasos, blockers, needs

label: Mejor modelo de proyectos

description: Inferir estados, riesgos, relaciones, ownership

value: all

label: Todo junto

description: Diseño general desde el inicio

label: Alcance

prompt: ¿Dónde debería vivir esta regla?

label: Política de memoria

description: Cambio conceptual/reglas de ingestión y uso

label: Agents Database

description: Cambio de modelo/API/score/relaciones

label: Comportamiento del agente

description: Cómo generar, usar y actualizar hipótesis

label: Todas las capas

description: Diseño completo end-to-end

label: Creación

prompt: ¿Cuándo se debería crear una memoria especulativa?

label: Ante señales débiles

description: Casi siempre que haya patrón plausible

label: Solo si impacto esperado es alto

description: Filtro estricto por utilidad

label: Solo cuando se pida

description: Nada automático

value: uncertain

label: No definido

description: Diseñarlo juntos

label: Riesgo

prompt: ¿Qué error te preocupa más?

label: Falsos positivos

description: Guardar hipótesis incorrectas/molestas

label: Ruido

description: Contaminar búsqueda y contexto

label: Drift del agente

description: Que actúe como si la hipótesis fuera verdad

value: complexity

label: Complejidad

description: Sistema difícil de mantener/explicar

label: Uso

prompt: ¿Cómo querés que se usen estas memorias en ejecución?

label: Nunca sin confirmar

description: Solo para preguntar o priorizar preguntas

label: Influencia suave

description: Afectan ranking/contexto, no decisiones fuertes

label: Uso normal con confidence

description: Se pueden usar si el score lo justifica

label: Solo backend

description: Sirven para aprendizaje, no para conducta visible

label: Entregable

prompt: ¿Qué querés que haga ahora?

label: Spec breve

description: Regla, lifecycle, safeguards

label: Diseño más completo

description: Modelo de datos, scoring, promotion/demotion

label: Plan de implementación

description: Cambios concretos por capa

label: Implementar

description: Tocar repo y dejar algo andando

api: openai-codex-responses

provider: openai-codex

stopReason: toolUse