Arbgjr Sdlc Agentico Reference Indexer

Reference Indexer Skill

Proposito

Esta skill gerencia documentos de referencia externa, indexando-os para uso no RAG.

Comandos

/ref-add {path}

Adiciona documento ao indice de referencias:

/ref-add .project/references/legal/lei-13775-2018.pdf

Acoes:

1. Valida o arquivo
2. Extrai texto (se PDF/Word)
3. Cria resumo automatico
4. Adiciona ao corpus RAG
5. Atualiza indice

/ref-search {query}

Busca nos documentos de referencia:

/ref-search "prazo de aceite duplicata"

Retorna:

• Documentos relevantes
• Trechos com contexto
• Score de relevancia

/ref-list

Lista todos os documentos indexados:

/ref-list

Mostra:

• Documentos por categoria
• Status de indexacao
• Data de adicao

/ref-remove {path}

Remove documento do indice:

/ref-remove .project/references/legal/documento-antigo.pdf

Formatos Suportados

Estrutura de Referencias

.project/references/
├── legal/              # Leis, regulamentos, normas
├── technical/          # RFCs, especificacoes tecnicas
├── business/           # Regras de negocio, manuais
├── internal/           # Documentos internos
└── _index.yml          # Indice de documentos

Indice de Documentos

Arquivo _index.yml:

index:
  version: 1
  updated_at: "2026-01-12T..."

documents:
  - id: "ref-001"
    path: "legal/lei-13775-2018.pdf"
    title: "Lei 13.775/2018 - Duplicatas Eletrônicas"
    category: legal
    added_at: "2026-01-12T..."
    indexed: true
    summary: "Lei que regulamenta as duplicatas escriturais..."
    keywords:
      - duplicata
      - escritural
      - eletronica
    page_count: 5

  - id: "ref-002"
    path: "technical/icp-brasil.pdf"
    title: "Padrões ICP-Brasil"
    category: technical
    added_at: "2026-01-12T..."
    indexed: true

Extracao de Texto

PDF

# Usando pdftotext (poppler-utils)
pdftotext -layout input.pdf output.txt

# Usando Python
python3 << 'EOF'
import PyPDF2

with open('input.pdf', 'rb') as f:
    reader = PyPDF2.PdfReader(f)
    text = ''
    for page in reader.pages:
        text += page.extract_text() + '\n'
    print(text)
EOF

Word (docx)

from docx import Document

doc = Document('input.docx')
text = '\n'.join([p.text for p in doc.paragraphs])
print(text)

Integracao com RAG

Documentos indexados sao adicionados ao corpus RAG:

corpus_entry:
  id: "ref-001"
  source: "references/legal/lei-13775-2018.pdf"
  type: "reference"
  category: "legal"
  content: "{texto extraido}"
  embeddings: [...]  # Gerado pelo RAG
  metadata:
    title: "Lei 13.775/2018"
    page: 1
    section: "Art. 1"

Workflow de Indexacao

indexing_workflow:
  1_validate:
    - Verificar formato suportado
    - Verificar tamanho (max 50MB)
    - Verificar permissoes

  2_extract:
    - Extrair texto do documento
    - Limpar formatacao
    - Dividir em chunks

  3_analyze:
    - Gerar resumo automatico
    - Extrair keywords
    - Classificar categoria

  4_index:
    - Adicionar ao corpus RAG
    - Gerar embeddings
    - Atualizar indice

  5_verify:
    - Testar busca
    - Verificar qualidade

Configuracao

No settings.json:

{
  "memory": {
    "rag_corpus": ".project/corpus",
    "max_document_size_mb": 50,
    "chunk_size": 1000,
    "chunk_overlap": 200
  }
}

Boas Praticas

1. Nomeie arquivos descritivamente: lei-13775-2018-duplicatas.pdf
2. Organize por categoria: legal, technical, business
3. Mantenha versoes: Nao sobrescreva, versione
4. Documente a fonte: Adicione de onde veio
5. Resuma docs longos: Crie resumos para PDFs grandes

Troubleshooting

PDF nao extrai texto

Alguns PDFs sao imagens escaneadas. Use OCR:

ocrmypdf input.pdf output.pdf
pdftotext output.pdf -

Documento muito grande

Divida em partes menores ou aumente max_document_size_mb.

Encoding incorreto

Force UTF-8 na extracao:

pdftotext -enc UTF-8 input.pdf output.txt

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