MÓDULO 1.6

🪝 Hooks Básicos

27 hooks de lifecycle, 12 background workers, auto-memory bridge e SONA learning.

6
Tópicos
60
Minutos
Básico
Nível
Teoria
Tipo
1

🪝 O que são hooks

Hooks são callbacks event-driven que disparam em pontos específicos do lifecycle: antes de editar arquivo, depois de comando, no início de sessão. O harness do Claude Code os executa — não você. Configure uma vez em settings.json e eles atuam automaticamente.

🪝Por que hooks importam

  • •Automação real — comportamentos que rodam mesmo se Claude esquecer
  • •Coordenação — agentes se atualizam sem precisar pedir
  • •Aprendizado — neural treina a cada task completada
  • •Auditoria — log automático de tudo que acontece

💡Dica

Para automações persistentes ("toda vez que X, faça Y"), hooks são a única solução correta. Memória ou preferências não são executadas pelo harness.

2

🔄 Lifecycle hooks

Os 6 hooks core são pre/post para edit, command e task. Eles cobrem todo o lifecycle de uma operação. pre-edit valida antes; post-edit aprende depois.

🔄Os 6 lifecycle

  • pre-edit — validação antes de tocar arquivo
  • post-edit — treina patterns, formata, indexa
  • pre-command — autoriza, sanitiza inputs
  • post-command — captura output, atualiza memória
  • pre-task — prepara contexto, retrieve patterns
  • post-task — distill, consolida aprendizado

✓ Habilitar quando

  • ✓Quer automação persistente
  • ✓Time grande, padrões importam
  • ✓Aprendizado contínuo é objetivo
  • ✓Auditoria/compliance exigida

✗ Cuidado quando

  • ✗Hook lento atrasa cada operação
  • ✗Não logue dados sensíveis em hooks
  • ✗Hook que falha trava o fluxo
  • ✗Não use --no-verify para skipar hooks
3

📅 Session hooks

session-start, session-end e session-restore garantem continuidade entre sessões. Quando você fecha o terminal e volta amanhã, o agente já sabe onde parou.

📅O que cada um faz

Início:

npx claude-flow@v3alpha hooks session-start --session-id "[id]"

Fim com export:

npx claude-flow@v3alpha hooks session-end --export-metrics true

Restauração:

npx claude-flow@v3alpha hooks session-restore --session-id "[id]"
1

Start carrega contexto

Importa memórias do projeto, faz warm-up de embeddings, registra timestamp.

2

Trabalho acontece

Lifecycle hooks (pre/post) capturam padrões, atualizam memória.

3

End persiste tudo

Snapshot RVF, métricas exportadas, neural consolidation final.

4

🤖 12 background workers

Workers são processos de fundo com prioridades. Hooks os disparam, daemon os executa. Cada um tem missão específica: ultralearn aprofunda conhecimento, audit revisa segurança, document gera docs.

📊Os 12 workers e suas prioridades

  • audit (critical) — análise de segurança
  • optimize (high) — otimização de performance
  • ultralearn (normal) — knowledge acquisition profunda
  • predict (normal) — preloading preditivo
  • map (normal) — mapeamento de codebase
  • deepdive (normal) — análise profunda de código
  • document (normal) — auto-documentação
  • refactor (normal) — sugestões de refatoração
  • benchmark (normal) — benchmarking de performance
  • testgaps (normal) — análise de cobertura
  • consolidate (low) — consolidação de memória
  • preload (low) — preload de recursos

💡Dica

Critical/high rodam em primeiro plano. Normal/low rodam quando há ciclos sobrando. Para ver o que está rolando: hooks worker list.

5

📚 Auto-memory bridge

Claude Code escreve memórias em ~/.claude/projects/*/memory/*.md. Ruflo faz bridge automático para AgentDB com embeddings ONNX. Resultado: busca semântica unificada entre suas memórias do Claude Code e o restante do swarm.

🌉Como o bridge funciona

  • •SessionStart hook auto-importa memórias do projeto
  • •Cada arquivo .md vira embedding 384-dim
  • •Indexado em namespace claude-memories
  • •Disponível via memory_search_unified

💡Importar tudo manualmente

Para importar memórias de TODOS os projetos de uma vez:

node .claude/helpers/auto-memory-hook.mjs import-all

Ou via MCP tool: memory_import_claude({ allProjects: true })

6

🧠 SONA learning basics

SONA (Self-Optimizing Neural Architecture) adapta padrões em <0.05ms. Toda task completada vira input para SONA: o que funcionou, o que falhou, em qual contexto. Aprendizado contínuo sem fine-tuning.

🧠Pipeline RuVector

  • •RETRIEVE — HNSW busca padrões relevantes (<5ms)
  • •JUDGE — verdicts success/failure no resultado
  • •DISTILL — extrai aprendizados via LoRA
  • •CONSOLIDATE — EWC++ evita catastrophic forgetting

📊Performance da pipeline

  • SONA adaptation: <0.05ms por amostra
  • HNSW retrieval: <5ms para top-10 em milhões de vetores
  • Flash Attention: 2.49x-7.47x speedup nas etapas de atenção
  • Memory reduction: 50-75% via Int8 quantization
  • EWC++: retém 95%+ de patterns antigos ao aprender novos

💡Próximo

Você terminou os fundamentos. Na Trilha 2 (Uso Prático), vamos colocar tudo isso em ação: spawnar swarms reais, escrever hooks customizados, debugar problemas comuns.

📋Resumo do Módulo

✓
Hooks são event-driven — harness executa, configurados em settings.json
✓
6 lifecycle hooks — pre/post para edit, command e task
✓
3 session hooks — start, end, restore garantem continuidade
✓
12 background workers — audit é critical, optimize é high, resto roda em ciclos sobrando
✓
Auto-memory bridge — Claude Code memories → AgentDB com ONNX
✓
SONA learning — RETRIEVE→JUDGE→DISTILL→CONSOLIDATE em <0.05ms

Próxima Trilha:

Trilha 2 - Uso Prático: spawnar swarms, hooks customizados, debugar problemas reais

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