Guía de Operaciones

Aprobacion en Chat con IA

En el chat con un agente de IA, la aprobacion de Engram es conversacional. El agente muestra primero candidatos refinados TYPE: ... | TEXT: ..., incluyendo variantes Light/Balanced/Strict para las reglas. Responde yes para guardar exactamente esos candidatos, audit para revisarlos o cancel para detenerte. Despues de yes, el agente usa engram save-session --accept-all con los candidatos aprobados. Los guardados directos en la CLI siguen usando A/B/C salvo que se haya invocado explicitamente un comando accept-all.

Esta página contiene el uso detallado para que el README pueda mantenerse corto.

Superficie de Comandos

Necesidad	Comando
Cargar memoria de tarea	engram load "<tarea>"
Cargar memoria compacta para agente	engram load --for-agents "<tarea>"
Imprimir guía del agente de IA	engram llm
Vista previa de archivos enrutados	engram load --dry-run "<tarea>"
Buscar en la memoria	engram search "<tema>"
Guardar una memoria	engram save [rule|workflow|knowledge] "<texto>"
Guardar memorias de sesión	engram save-session o engram ss
Minar chats recientes accesibles	engram save-session --query-level 3
Aceptar todos los candidatos	engram ss -a
Minar y aceptar chats recientes	engram ss -a last 50 sessions
Capturar nota sin procesar	engram observe --file session.md
Convertir documentos existentes	engram take-control --all
Vista previa de importación	engram take-control --plan
Importar e integrar documentación	engram take-control --all --metacognize --accept-all
Reestructurar carpeta de memoria	engram metacognize --workspace|--global|--all
Resolver conflictos e integrar	engram resolve-conflicts --metacognize
Inspeccionar enrutamiento de grafo	engram graph "<tema>"
Verificar hashes	engram verify
Encontrar archivos mal formados	engram repair
Archivar memoria incorrecta	engram archive --reason "<motivo>" <id-o-archivo>
Ajustar fuerza de reglas	engram set-rule-variant strict|balanced|light|off
Configurar destino de guardado	engram set-save-target workspace|global|both|status
Configurar límite de carga	engram set-load-limit 1..32|status|reset
Configurar lecturas automáticas	engram set-read startup|auto|always|manual|off|status
Configurar prueba de hooks	engram set-proof off|compact|status
Instalar hooks del agente	engram link codex|claude|gemini|opencode|cursor|windsurf
Administrar perfiles globales	engram profile status|create|use|merge
Clonar memoria workspace/global	engram clone-memory workspace global [--metacognize]

Use save-session para propuestas de memoria en sesiones largas. Forma corta: ss. Use --query-level <n> cuando el humano desee que el agente mine hasta n chats recientes humano-agente accesibles en lugar de solo la sesión actual. La redacción natural como engram ss -a last 50 sessions se normaliza a engram save-session --query-level 50 --accept-all.

Use load --dry-run cuando desee inspeccionar qué archivos de memoria se enrutarían sin imprimir sus contenidos. Use load --for-agents para contexto de agente de IA: conserva solo id, type, tags y confidence en el frontmatter, renderiza una variante de regla seleccionada y la etiqueta como ## Rule variants (1/3 based on current: <active>). load mantiene por defecto la misma ruta compacta para hosts orientados a agentes. El método MCP engram_load usa --for-agents por defecto, así que los hosts de agentes reciben la forma compacta sin repetir la bandera. Los hooks SessionStart llaman la misma ruta enrutada al inicio y luego reutilizan u omiten rutas cuando la firma enrutada no cambia. load primero ancla el enrutamiento en términos de consulta significativos, ignorando palabras de memoria genéricas como rule, knowledge y stopwords comunes. Luego refina el grupo de candidatos más amplio en un paquete de contexto compacto. La carga normal informa de los recuentos seleccionados y totales relacionados, como loaded 8 memory files / 14 total related memories. load --dry-run muestra los recuentos de candidatos, las etiquetas de estrechamiento y los motivos de coincidencia; load --all devuelve cada coincidencia enrutada visible en lugar de aplicar el límite compacto. workflow y workflows todavía se enrutan a memorias de habilidades, pero las palabras de tipo genérico no crean una coincidencia amplia por sí mismas.

Capas de Dependencias (Dependency Layers)

Use frontmatter depends_on cuando una memoria deba construirse sobre otra en lugar de repetirse:

depends_on: [release-foundation]
level: advanced

Ejecute engram graph --rebuild después de las ediciones manuales. El grafo informa de las capas de dependencias, y engram load extrae los prerrequisitos enrutados en el mismo paquete de contexto compacto antes de las memorias más profundas. Los bordes relacionados con el grafo y los aciertos vectoriales no pueden cargar memorias no relacionadas por sí mismos; solo ayudan a volver a clasificar o expandir las memorias que ya coinciden con los términos de consulta significativos. Los prerrequisitos explícitos depends_on pueden seguir cargándose sin su propia coincidencia de palabras clave.

Reconciliación de Actualizaciones (Upgrade Reconciliation)

Use engram upgrade después de instalar un paquete Engram más nuevo. El comando compara las raíces de memoria inicializadas desde la versión v0.0.8 en adelante con el esquema de la versión actual y actualiza los archivos HELP.md generados, los índices de memoria, los archivos de grafo, los sidecars vectoriales elegibles, los conjuntos de habilidades del espacio de trabajo generados, el andamiaje de la memoria global y los conjuntos de habilidades de agentes globales registrados mientras preserva los archivos creados por humanos. Los comandos normales también ejecutan la misma reconciliación de forma silenciosa una vez por versión del paquete, a menos que se configure --no-auto-upgrade o ENGRAM_NO_AUTO_UPGRADE=1 se establezca. Use engram upgrade --latest cuando el resultado del nuevo paquete deba sobrescribir los artefactos del agente vinculados y administrados por Engram. Esa ruta vuelve a aplicar los archivos de instrucciones del espacio de trabajo vinculados, las reglas, la configuración de MCP/plugin y los ganchos (hooks) administrados, y también actualiza las instalaciones de agentes globales registradas con los últimos archivos generados.

Perfiles de Renderizado de Conjuntos de Habilidades (Skillset Render Profiles)

Para hosts con capacidad de ejecución (runtime), Engram ahora instala pequeñas instrucciones de arranque (bootstrap) en lugar del protocolo completo. Los ganchos (hooks) proporcionan el contexto de la tarea enrutada, las herramientas de MCP proporcionan el comportamiento de carga/búsqueda/propuesta, y los adaptadores de barra inclinada (slash) o las habilidades del agente (Agent Skills) llevan flujos de trabajo de comandos detallados. Los destinos de respaldo (fallback) sin una inyección de contexto de ejecución confiable aún reciben instrucciones manuales compactas.

Respaldo de Base de Datos de Configuración SQLite (SQLite Config DB Fallback)

La base de datos de configuración SQLite de Engram es una optimización para la gestión de espacios de trabajo/perfiles. Si la base de datos no se puede abrir o inicializar, los comandos normales de lectura/escritura recurren a instantáneas de configuración JSON. Los comandos específicos de la base de datos informan que SQLite no está disponible en lugar de bloquear el uso normal de la memoria. Cuando engram save encuentra memorias activas relacionadas, la vista previa de aprobación informa de ellas con un depends_on sugerido o una advertencia de posible duplicado. Aceptar guarda la vista previa tal cual; rechace primero si desea reestructurar dependencias o archivar duplicados antes de guardar. Para save-session --accept-all, Engram se detiene antes de escribir cuando aparecen esas sugerencias de memoria relacionadas. El agente debe usar la respuesta para proponer una nueva ejecución estructurada: agregar DEPENDS_ON: memory-id para las dependencias, LEVEL: advanced cuando una memoria es más profunda que su prerrequisito, o UPDATE: memory-id cuando un candidato deba fusionarse en un posible duplicado.

Perfiles, Destinos de Guardado y Clonación

Use set-save-target para elegir a dónde van los guardados normales:

engram set-save-target status
engram set-save-target workspace
engram set-save-target global
engram set-save-target both

Use profile cuando la memoria global personal, de la empresa o del equipo deba permanecer aislada:

engram profile create personal --global-path ~/Documents/engram-personal --use
engram profile use company --workspace
engram profile merge personal company --dry-run

El orden de resolución de perfiles es --profile explícito o ENGRAM_PROFILE, luego el default_profile del espacio de trabajo, y luego el perfil activo del usuario. Si el espacio de trabajo W está fijado al perfil B mientras el perfil predeterminado del usuario sigue siendo A, cada carga normal, carga MCP e inyección de hooks de agente para W lee memoria global del perfil B y nunca del perfil A. Un perfil explícito distinto del predeterminado del espacio de trabajo usa la memoria global de ese perfil y desactiva la memoria del espacio de trabajo para ese comando.

Use clone-memory para copiar Markdown activo de rules/, skills/ y knowledge/ entre los alcances de workspace y global:

engram clone-memory workspace global
engram clone-memory global workspace --force

Agregue --metacognize cuando desee que las memorias clonadas se propongan a través del flujo de aprobación save-session en lugar de copiarse textualmente.

Reestructurar Memoria (Metacognize Memory)

Use metacognize cuando desee que un agente de IA revise una carpeta de memoria Engram existente y proponga una estructura más segura a través del mismo flujo de aprobación de save-session:

engram metacognize --workspace
engram metacognize --global --dry-run
engram metacognize --all --accept-all

El comando verifica las memorias activas rules/, skills/ y knowledge/ en el alcance seleccionado, devuelve un paquete de origen compacto cuando no se proporcionan candidatos, y luego escribe solo las líneas TYPE: ... | TEXT: ... generadas después de la aprobación. Los agentes deben usar UPDATE: memory-id para la consolidación o limpieza de la redacción y DEPENDS_ON: memory-id para memorias en capas. La redacción natural como engram restructure workspace memory accept all se normaliza a engram metacognize --workspace --accept-all.

Guardar Sesión (Save Session)

Use save-session cuando una interacción larga haya producido múltiples candidatos:

TYPE: rule | TEXT: Always run tests before release. | CONTEXT: Created from release planning so future agents preserve the test gate.
TYPE: knowledge | TEXT: Release notes live in CHANGELOG.md.
TYPE: workflow | TEXT: When releasing, run tests, update changelog, then tag.

CONTEXT: ... es opcional. Agréguelo solo cuando explique por qué existe la memoria, la situación de origen, el uso previsto o el límite. Las memorias de hechos simples pueden omitirlo y usar el contexto de aprobación predeterminado de Engram.

Sin --accept-all, Engram pregunta qué candidatos guardar. Con ss -a, se guarda cada candidato generado porque el humano aprobó explícitamente ese atajo. Cuando una ejecución de accept-all informa de memorias relacionadas antes de escribir, no se guardó ningún archivo aún. El agente debe volver a ejecutar con candidatos estructurados como:

TYPE: rule | TEXT: OAuth rotation follows release foundations. | DEPENDS_ON: release-foundation | LEVEL: advanced
TYPE: knowledge | TEXT: Invoice retries use exponential backoff. | UPDATE: invoice-retry-baseline

--query-level debe ser un entero positivo. Los agentes deben incluir solo chats a los que realmente puedan acceder y no deben inventar historial no disponible. engram ss -a last 50 sessions utiliza 50 como el nivel de consulta y -a como aprobación explícita del usuario.

Tomar el Control (Take Control)

take-control ayuda a adoptar Engram en repositorios existentes. Escanea la guía del agente, notas, documentos y archivos seleccionados, luego pide al agente candidatos concisos.

Selectores útiles:

engram take-control --plan
engram take-control --all
engram take-control --file AGENTS.md
engram take-control --dir docs
engram take-control --include "docs/**/*.md" --exclude "docs/private/**"
engram take-control --max-sources 5 --max-chars 900
engram take-control --all --metacognize --accept-all

Las memorias de take-control guardadas registran source_files and source_hashes, por lo que las fuentes sin cambios se omiten más tarde. Use --metacognize con accept-all cuando las sugerencias de memoria relacionadas deban pausar la escritura y permitir al agente volver a ejecutar con UPDATE o DEPENDS_ON.

Resolver Conflictos con Reestructuración (Resolve Conflicts With Metacognition)

Use resolve-conflicts para previsualizar o resolver conflictos de memoria de workspace pertenecientes a Engram. Agregue --metacognize cuando el agente deba revisar la carpeta de memoria después del manejo de conflictos:

engram resolve-conflicts --dry-run --metacognize
engram resolve-conflicts --metacognize
engram resolve conflicts and metacognize

El comando mantiene el manejo determinista de conflictos en .agents/.engram/, luego agrega el paquete de origen metacognize de workspace para candidatos TYPE/TEXT concisos.

Observar (Observe)

observe almacena notas sin procesar e higienizadas en inbox/. Las notas de inbox no son memoria activa.

engram observe --file session.md
engram save-session --file .agents/.engram/inbox/<nota>.md

Use esto cuando desee preservar notas provisionales antes de decidir qué debe convertirse en memoria duradera.

Configuración (Configuration)

Para ver y administrar la configuración del tiempo de ejecución (runtime), use los comandos de config:

• Ver la configuración activa:

  engram config view

• Establecer un valor de configuración:

  engram config set <key> <value>

Referencia de Ajustes Clave (Key Settings Reference)

Clave	Descripción	Predeterminado	Rango / Opciones
memory.rule_line_target	Línea de recuento recomendada para memorias de reglas	70	50 to 200
memory.rule_line_hard_limit	Límite máximo permitido de líneas para memorias de reglas	100	50 to 200
load.limit	Máximo de memorias devueltas por una carga normal	8	1 to 32
rule_variants.enabled	Habilitar o deshabilitar la generación de variantes de reglas	true	true, false
rule_variants.active	Modo de variante de regla activo	balanced	light, balanced, strict
graph.enabled	Habilitar o deshabilitar el enrutamiento consciente del grafo	true	true, false
graph.max_related	Máximo de memorias relacionadas a obtener de los bordes del grafo	8	1 to 20
graph.min_related_score	Puntuación de similitud mínima para agregar bordes del grafo	0.3	0.0 to 1.0
vector.enabled	Habilitar o deshabilitar el respaldo de búsqueda vectorial	true	true, false
live_sync.enabled	Sincronizar archivos de contexto de agentes generados al guardar	true	true, false
global_git.enabled	Habilitar la automatización de sincronización del repositorio Git global	false	true, false
global_git.remote	Nombre del remoto de Git para la sincronización global	origin	String
global_git.branch	Nombre de la rama de Git para la sincronización global	main	String

Estos ajustes también se pueden administrar visualmente en la pestaña Construct en engram entry.

Reparación y Revisión

Use repair después de ediciones manuales o importaciones:

engram repair
engram rebuild-index
engram verify

Use grafos y comprobaciones de calidad antes de archivar:

engram graph "package manager"
engram quality-check
engram archive --reason "Repo migrated to npm." rules/use-pnpm.md

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