AI Context Kit: um repositorio Git com Markdown em vez de copiar o contexto para o ChatGPT e o Claude

Uma situacao conhecida: a equipe de produto cria o design em uma IA, faz a auditoria em outra e, as vezes, executa a mesma tarefa em varios servicos para comparar os resultados. Toda vez, e preciso explicar novamente qual e o produto, quais sao suas restricoes e o que ja foi decidido. Se algo muda em uma conversa, as demais continuam operando com uma versao antiga da realidade.

O autor do artigo publicado no Habr propoe uma solucao simples: em vez de copiar o contexto entre plataformas, mante-lo em um unico lugar. Foi assim que surgiu o AI Context Kit, um conjunto aberto de modelos para um repositorio Git.

Como funciona

O AI Context Kit nao e um servidor, um MCP nem uma plataforma de IA independente. Ele e uma estrutura de pastas acompanhada de regras para trabalhar com ela. Na raiz fica o PROJECTS.md, um registro dos projetos. Para cada projeto, e criada uma pasta com tres arquivos:

• PROJECT.md: informacoes relativamente estaveis, como objetivos, publico, limites e restricoes.
• CONTEXT.md: a parte mais dinamica, onde sao registradas as decisoes tomadas, os resultados, as questoes em aberto e os proximos passos.
• INSTRUCTIONS.md: regras para a propria IA. Elas explicam como usar os documentos, quando propor alteracoes e como valida-las com o usuario.

A separacao e intencional. Os objetivos podem permanecer inalterados durante meses, enquanto as decisoes sao atualizadas toda semana. Assim, e possivel editar o estado atual sem reescrever a descricao de todo o projeto.

Um exemplo pratico

Na demonstracao, e criado um projeto chamado product-launch, um servico de planejamento de tarefas pessoais. O conceito da interface e desenvolvido no ChatGPT, conectando o repositorio do GitHub e indicando o diretorio relevante em Project Instructions. Uma decisao e tomada: a tela principal mostra as tarefas de hoje, enquanto o calendario permanece como uma visualizacao adicional. A decisao e registrada no CONTEXT.md.

Em seguida, a auditoria e feita no Claude. O mesmo repositorio e conectado, e o Claude recebe a instrucao de ler a versao atual do CONTEXT.md. Ele ve a decisao sobre a tela principal e passa a trabalhar imediatamente com ela, sem que seja necessario recontar a discussao realizada no ChatGPT. Um detalhe importante: o contexto compartilhado nao inclui toda a conversa, mas somente as decisoes e as informacoes necessarias para as etapas seguintes.

Onde a abordagem falha

O autor enumera as limitacoes com franqueza. Primeiro, nao ha sincronizacao automatica. Alguns servicos oferecem integracao nativa com o GitHub ou o MCP, enquanto em outros os arquivos precisam ser transferidos manualmente. Segundo, instrucoes em Markdown nao garantem que o modelo leia todos os arquivos e siga todas as regras, por isso vale verificar qual contexto ele realmente utilizou.

Tambem existe o risco de conflitos: se duas IAs editarem o CONTEXT.md ao mesmo tempo, alteracoes podem ser perdidas. Para evitar isso, a proposta e verificar a versao do arquivo antes da gravacao, por exemplo por meio do SHA, caso a integracao ofereca gravacao condicional. As alteracoes so sao salvas depois da aprovacao de uma pessoa.

A seguranca merece atencao separada. Projetos nao publicos exigem repositorios privados, e segredos nao devem ser armazenados neles. Pastas nao oferecem isolamento de permissoes, portanto projetos com diferentes niveis de acesso devem ser mantidos em repositorios distintos.

O que fazer com isso

A ideia nao e revolucionaria, mas e pratica: o contexto vive no Git, e nao na memoria de um servico especifico. Isso oferece historico de alteracoes, revisao de edicoes e independencia de fornecedor. Para equipes que ja utilizam varios modelos, e uma forma barata de eliminar a copia manual.

E possivel comecar aos poucos: crie um repositorio, transfira para ele os objetivos do projeto e a lista de decisoes tomadas, e conecte-o as suas duas principais ferramentas de IA. A principal condicao para o sucesso nao e tecnologica, mas disciplinar. Se uma decisao nao entrar no CONTEXT.md, a proxima IA nao sabera dela. O contexto permanece atualizado exatamente na medida em que voce o atualiza com cuidado.