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Arquitetura de memória em duas camadas para decisões de reuniões do conselho. Gerencia transcrições brutas (Camada 1) e decisões aprovadas (Camada 2). Use ao registrar decisões após uma reunião do conselho, revisar decisões passadas com /cs:decisions ou verificar itens de ação vencidos com /cs:review. Invocado automaticamente pela skill de reunião do conselho após aprovação do fundador na Fase 5.

Overview

Publisherricneves-ai
Repositoryflowgrammers-skills
Skill namedecision-logger
Stars
117
Forks
45
Bundled files
Instructions only
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by ricneves-ai on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Decision Logger AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

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Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/ricneves-ai/flowgrammers-skills/tree/main/c-level-advisor/decision-logger
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/ricneves-ai/flowgrammers-skills.git /tmp/flowgrammers-skills
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/flowgrammers-skills/c-level-advisor/decision-logger .claude/skills/decision-logger
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Decision Logger in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Decision Logger on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Decision Logger is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Decision Logger

Sistema de memória em duas camadas. A Camada 1 armazena tudo. A Camada 2 armazena apenas o que o fundador aprovou. Reuniões futuras leem apenas a Camada 2 — isso previne que consenso alucinado de debates passados contamine novas deliberações.

Keywords

registro de decisões, memory, approved decisions, itens de ação, board minutes, /cs:decisions, /cs:review, conflict detection, DO_NOT_RESURFACE

Início Rápido

bash
python scripts/decision_tracker.py --demo             # Veja exemplo de saída
python scripts/decision_tracker.py --summary          # Visão geral + vencidos
python scripts/decision_tracker.py --overdue          # Ações com prazo vencido
python scripts/decision_tracker.py --conflicts        # Detecção de contradições
python scripts/decision_tracker.py --owner "CTO"      # Filtrar por responsável
python scripts/decision_tracker.py --search "pricing" # Pesquisar decisões

Comandos

ComandoEfeito
/cs:decisionsÚltimas 10 decisões aprovadas
/cs:decisions --allHistórico completo
/cs:decisions --owner CMOFiltrar por responsável
/cs:decisions --topic pricingPesquisar por palavra-chave
/cs:reviewItens de ação com prazo nos próximos 7 dias
/cs:review --overdueItens com prazo vencido

Arquitetura de Duas Camadas

Camada 1 — Transcrições Brutas

Localização: memory/board-meetings/YYYY-MM-DD-raw.md

  • Contribuições completas dos agentes na Fase 2, críticas da Fase 3, síntese da Fase 4
  • Todos os debates, incluindo argumentos rejeitados
  • NUNCA carregado automaticamente. Apenas mediante solicitação explícita do fundador.
  • Arquivar após 90 dias → memory/board-meetings/archive/YYYY/

Camada 2 — Decisões Aprovadas

Localização: memory/board-meetings/decisions.md

  • APENAS decisões aprovadas pelo fundador, itens de ação, correções do usuário
  • Carregado automaticamente na Fase 1 de cada reunião do conselho
  • Somente adição. Decisões nunca são excluídas — apenas substituídas.
  • Gerenciado pelo Chief of Staff após a Fase 5. Nunca escrito diretamente pelos agentes.

Formato de Entrada de Decisão

markdown
## [YYYY-MM-DD] — [TÍTULO DO ITEM DA PAUTA]

**Decisão:** [Uma declaração clara do que foi decidido.]
**Responsável:** [Uma pessoa ou função — accountable pela execução.]
**Prazo:** [YYYY-MM-DD]
**Revisão:** [YYYY-MM-DD]
**Justificativa:** [Por que esta em vez das alternativas. 1-2 frases.]

**Override do Usuário:** [Se o fundador alterou a recomendação do agente — o quê e por quê. Em branco se não aplicável.]

**Rejeitado:**
- [Proposta] — [motivo] [DO_NOT_RESURFACE]

**Itens de Ação:**
- [ ] [Ação] — Responsável: [nome] — Prazo: [YYYY-MM-DD] — Revisão: [YYYY-MM-DD]

**Substitui:** [DATA da decisão anterior sobre o mesmo tema, se houver]
**Substituído por:** [Preenchido retroativamente se for substituído posteriormente]
**Transcrição bruta:** memory/board-meetings/[DATE]-raw.md

Detecção de Conflitos

Antes de registrar, o Chief of Staff verifica:

  1. Violações de DO_NOT_RESURFACE — nova decisão corresponde a uma proposta rejeitada
  2. Contradições de tema — duas decisões ativas sobre o mesmo tema com conclusões diferentes
  3. Conflitos de responsável — mesma ação atribuída a pessoas diferentes em decisões distintas

Quando um conflito é encontrado:

⚠️ CONFLITO DE DECISÃO
Novo: [texto]
Conflita com: [DATA] — [texto existente]

Opções: (1) Substituir a antiga  (2) Mesclar  (3) Encaminhar ao fundador

Aplicação de DO_NOT_RESURFACE:

🚫 BLOQUEADO: "[Proposta]" foi rejeitada em [DATA]. Motivo: [motivo].
Para reabrir: o fundador deve explicitamente dizer "reabrir [tema] de [DATA]".

Workflow de Registro (Após a Fase 5)

  1. Fundador aprova a síntese
  2. Escreva a transcrição bruta da Camada 1 → YYYY-MM-DD-raw.md
  3. Verifique conflitos contra decisions.md
  4. Apresente conflitos → aguarde resolução do fundador
  5. Adicione entradas aprovadas a decisions.md
  6. Confirme: decisões registradas, ações rastreadas, flags DO_NOT_RESURFACE adicionadas

Marcando Ações como Concluídas

markdown
- [x] [Ação] — Responsável: [nome] — Concluído em: [DATA] — Resultado: [uma frase]

Nunca exclua itens concluídos. O histórico é o registro.


Estrutura de Arquivos

memory/board-meetings/
├── decisions.md       # Camada 2: somente adição, aprovado pelo fundador
├── YYYY-MM-DD-raw.md  # Camada 1: transcrição completa por reunião
└── archive/YYYY/      # Arquivos brutos após 90 dias

Referências

  • templates/decision-entry.md — template de entrada única com regras de campo
  • scripts/decision_tracker.py — parser CLI, rastreador de vencidos, detector de conflitos

Frequently asked questions

What does the Decision Logger AI skill do?

Arquitetura de memória em duas camadas para decisões de reuniões do conselho. Gerencia transcrições brutas (Camada 1) e decisões aprovadas (Camada 2). Use ao registrar decisões após uma reunião do conselho, revisar decisões passadas com /cs:decisions ou verificar itens de ação vencidos com /cs:review. Invocado automaticamente pela skill de reunião do conselho após aprovação do fundador na Fase 5.

Why use Decision Logger on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Decision Logger is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Decision Logger in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/ricneves-ai/flowgrammers-skills/tree/main/c-level-advisor/decision-logger. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Decision Logger?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Decision Logger?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Decision Logger with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Decision Logger AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by ricneves-ai under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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