Pedro Vasconcellos pedrovasconcellos

Memory Bank mantém o contexto que um agente precisa recuperar ao trabalhar no projeto. Spec Driven Development, ou SDD, torna explícito o comportamento que uma mudança deve entregar e usa essa definição para orientar planejamento, implementação e verificação.

Para engenharia sênior, a combinação interessa porque torna três coisas revisáveis: o contexto usado para decidir, a intenção da mudança e a evidência de que o resultado atende à intenção. O ganho depende da qualidade desses três elementos e de sua manutenção.

Este guia cobre os conceitos, uma estrutura mínima de arquivos, um fluxo de trabalho, um exemplo com Go, MongoDB e SQS, critérios de revisão e exercícios. O exemplo de assinatura é hipotético; seus prazos e políticas são escolhas didáticas.

1 Entenda as responsabilidades

Elemento	Pergunta que responde	Conteúdo típico

Regras de Code Review

Escopo e evidência

Revise diff, funções e consumidores afetados, conforme contratos e convenções documentados.
Priorize problemas introduzidos/agravados; diferencie dívida preexistente. Demonstre bugs com evidência e cenário alcançável.
Considere controles, testes e índices existentes. Se faltar contexto, indique o que verificar; não invente requisitos, métricas ou issues.

Severidade

What Is the Memory Bank For?

They are checklists that serve as verification guides to ensure that changes carried out by artificial intelligence (AI) in the code respect the defined standards and workflows of the project, reducing errors and maintaining consistency.

1. Before implementing

Purpose

Layer Mapping

1. `domain/` → `internal/domain` (Go)

Innermost layer — pure business rules.

// domain/entities/Order.ts
export class Order {
  private id: string;
  private customerId: string;

Para que serve o Memory Bank?

São checklists que servem como guias de verificação para garantir que alterações realizadas pela inteligência artificial (IA) no código respeitem os padrões definidos e workflows do projeto, reduzindo erros e mantendo a consistência.

1. Antes de implementar

Propósito

Clean Architecture Memory Bank

TL;DR

Clean Architecture keeps business rules independent from delivery so changes in frameworks never break core logic.
Dependencies flow inward: infrastructure → adapters → application → domain.
Use cases expose ports; adapters implement them; infrastructure wire everything together under cmd/ entrypoints.

Core Principles

Separation of concerns: Domain logic lives in entities/value objects; use cases orchestrate; adapters translate boundaries; infrastructure provide tooling (frameworks and drivers) only.
Dependency rule: Inner layers know nothing about outer layers—never import adapters or infrastructure from the domain or application packages.

Clean Architecture

Folder structure

.                                     # Repository root
├── .github/                          # CI/CD workflows configurations
│   └── workflows/
│       ├── ci.yml                    # Test and lint pipeline
│       └── cd.yml                    # Deploy pipeline

	from pymongo import MongoClient
	from datetime import datetime
	import uuid
	from urllib.parse import quote_plus

	USER = "master"
	PASSWORD = quote_plus("password") # encodes the password
	HOST = "localhost"
	AUTH_DB = "admin"
	DATABASE = "database_name"

	from pymongo import MongoClient
	import json
	from datetime import datetime
	from urllib.parse import quote_plus

	USER = "master"
	PASSWORD = quote_plus("password") # encodes the password
	PASSWORD_PROD = quote_plus("password_prod")
	HOST = "localhost"
	HOST_PROD = "cluster.com"

	#sudo vim /etc/X11/xorg.conf.d/20-intel.conf
	#FileContent

	Section "Device"
	Identifier "IntelGPU"
	Driver "intel"
	Option "AccelMethod" "sna"
	# Option "TearFree" "true"
	EndSection