AIKM.

Tipo

Projeto

Estado

Open source em breve

Publicado em

6 de outubro de 2026

O problema

Trabalhar com IA produz muito material: prompts, contextos, skills, configurações de agentes, decisões, critérios de avaliação, falhas e lições. Esse material fica espalhado entre repositórios, conversas, arquivos locais, IDEs e a memória de cada ferramenta.

O resultado é reconstruir, em cada projeto, coisas que já foram produzidas, testadas e usadas em outro. O AIKM parte de duas perguntas: como não reconstruir esse conhecimento, e como fazer o resultado de uma execução melhorar as próximas.

Conhecimento local

O AIKM é uma CLI que trabalha sobre um workspace local. Tudo começa com uma captura rápida, que entra na caixa de entrada sem exigir classificação. Depois, cada item recebe um papel (fonte, conhecimento, contexto, procedimento, ação, avaliação ou entrega) e um tipo (skill, prompt, checklist, padrão...), e só então passa a valer como conhecimento ativo.

$ aikm init ~/aikm
workspace initialized at "~/aikm"
$ aikm capture --text "Revisar contraste do link no tema escuro antes de publicar"
captured aikm:01M47JE4W14MN5FR2DD20NHMAT -> "~/aikm/inbox/2026-10-06-revisar-contraste-do-link-no-tema-escuro.md"

Distribuição controlada

Uma skill ou um prompt que vive em outro diretório é registrado no AIKM, revisado e aprovado. A partir daí, pode ser selecionado para um projeto e publicado nele como cópia. A fonte original continua sendo a referência: o AIKM nunca a altera e avisa quando a cópia publicada ficou para trás.

Aprender com cada execução

Guardar é só metade do trabalho. Depois de usar um recurso num projeto e verificar o resultado, o AIKM ajuda a criar um registro de aprendizado com o que foi observado, a evidência, o diagnóstico, o menor ponto de correção, o que mudou e como foi verificado. Esse registro entra no acervo e serve de contexto para a próxima decisão.

Privacidade por padrão

O acervo é local. Agentes podem consultá-lo por um servidor MCP somente leitura, que devolve apenas registros marcados como públicos ou não sensíveis e com saída autorizada. O que é privado não sai da máquina.

Repositório do AIKMOpen source em breve