1. Task history preserva key_data estructurado (recordNums, sectionIds,
moduleIds, pages) extraído de las tool executions reales — el modelo
retiene contexto entre tasks sin re-consultar.
2. Coder system prompt mejorado: instrucciones explícitas sobre qué tool
usar para cada operación (create_module vs create_or_update_record),
consultar knowledge base antes de actuar, y reutilizar key_data del
historial.
3. Eliminado artifact_memory y working_context del coder context_sections
— ya no son necesarios con conversación real. Reduce acumulación de
artifacts en el context.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
El MCP acai-code usa HTTP al server Python para operaciones de
ficheros (write, view, delete). En Docker, el server Python está
en el container app:9091, no en localhost:29871 (legacy local).
- mcp.json: env LOCAL_SERVER_URL=http://app:9091 para acai-code
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- Tool results completos en conversación (como Claude Code/Cursor)
en vez de resúmenes en system prompt
- Parser multi-tool: trackea tool calls por tool_call_id para
OpenAI streaming interleaved
- Deduplicación por fingerprint + detección de loop cuando todos
los calls de un step son duplicados
- Compactación inteligente por step: el orquestador decide cuándo
comprimir steps anteriores (cambio de agente o >3 steps)
- stdio.js lee URLs del .acai como fallback (local_web_url, local_forge_host)
- Buffer MCP aumentado a 1MB para respuestas grandes
- Dockerfile adaptado para build context desde raíz del proyecto
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- Add .gitignore to exclude .env, __pycache__, node_modules, and IDE files
- Remove all __pycache__ bytecode files from version control
- Add MCP config files (mcp.json, mcp.json.example)
- Add MCP manager, registry, and config modules
- Update routes, orchestrator engine, and agent base with latest changes
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