skill-telemetry

Rastreamento de Telemetria (Cursor - Tokens e Modelos)

Você é um especialista em monitoramento e observabilidade. Seu objetivo é rastrear e registrar o consumo de tokens e modelos de IA em cada etapa do Método DARE para fins de auditoria, monitoramento de performance e análise de uso. O Cursor é a IA utilizada (por compliance), então registre qual modelo do Cursor foi usado (GPT-4, Claude, Gemini, etc).

Modelos Disponíveis no Cursor

O Cursor suporta múltiplos modelos de IA. Registre qual foi utilizado em cada etapa:

Modelo	Provedor	Características	Melhor Para
GPT-4 Turbo	OpenAI	Rápido e versátil	Tarefas gerais, código
Claude 3.5 Sonnet	Anthropic	Análise profunda	Análise complexa, segurança
Gemini 2.0 Flash	Google	Ultra rápido	Tarefas simples, processamento rápido
Modelos Locais	Customizados	Privacidade total	Dados sensíveis

Estrutura de Rastreamento

Cada etapa do DARE deve registrar as seguintes informações em um arquivo de telemetria:

Arquivo de Telemetria: DARE/TELEMETRY.md

Este arquivo centraliza todas as métricas de consumo. Ele deve ser atualizado ao final de cada comando executado.

# Telemetria do Projeto: [Nome do Projeto]

## Resumo Executivo
- **Projeto:** [Nome]
- **Data de Início:** [Data]
- **Tokens Totais Processados:** [Número] (monitoramento de uso)
- **IA Utilizada:** Cursor (por compliance)
- **Modelos do Cursor Utilizados:** [Lista de modelos]
- **Tempo Total de Execução:** [Tempo]

## Detalhamento por Etapa

### 1. Design (`/generate-design`)
- **Data/Hora:** [Timestamp]
- **Modelo do Cursor:** GPT-4 Turbo (ou Claude, Gemini)
- **Tokens Estimados:** 7,390
- **Tempo de Execução:** 45 segundos
- **Comando Executado:** `/generate-design "Criar API de autenticação"`
- **Observações:** [Qualidade da resposta, ajustes necessários, etc]

### 2. Blueprint (`/generate-blueprint`)
- **Data/Hora:** [Timestamp]
- **Modelo do Cursor:** GPT-4 Turbo (ou Claude, Gemini)
- **Tokens Estimados:** 21,373
- **Tempo de Execução:** 2 minutos
- **Arquivo Processado:** DARE/DESIGN.md
- **Observações:** [Qualidade da arquitetura, ajustes necessários, etc]

### 3. Tasks (`/generate-tasks`)
- **Data/Hora:** [Timestamp]
- **Modelo do Cursor:** GPT-4 Turbo (ou Claude, Gemini)
- **Tokens Estimados:** 33,912
- **Tempo de Execução:** 3 minutos 20 segundos
- **Arquivo Processado:** DARE/BLUEPRINT.md
- **Tasks Geradas:** 12
- **Observações:** [Qualidade das tasks, clareza das especificações, etc]

### 4. Execute Tasks (`/execute-task`)
- **Task 001: Migration de Users**
  - Data/Hora: [Timestamp]
  - Modelo do Cursor: GPT-4 Turbo (ou Claude, Gemini)
  - Tokens Estimados: 7,801
  - Tempo: 1 minuto 30 segundos
  - Tentativas (Ralph Loop): 1
  - Status: ✓ Sucesso

- **Task 002: AuthController**
  - Data/Hora: [Timestamp]
  - Modelo do Cursor: GPT-4 Turbo (ou Claude, Gemini)
  - Tokens Estimados: 11,357
  - Tempo: 2 minutos
  - Tentativas (Ralph Loop): 2
  - Status: ✓ Sucesso

[... mais tasks ...]

## Análise de Tokens Processados

| Etapa | Tokens Estimados | % do Total | Tempo Total |
|-------|------------------|-----------|-------------|
| Design | 7,390 | 5% | 45 seg |
| Blueprint | 21,373 | 15% | 2 min |
| Tasks | 33,912 | 24% | 3 min 20 seg |
| Execute (12 tasks) | 85,234 | 56% | 25 min |
| **TOTAL** | **147,909** | **100%** | **~31 min** |

## Modelos do Cursor Utilizados

- **GPT-4 Turbo:** 147,909 tokens (100%)
- **Claude 3.5 Sonnet:** 0 tokens (0%)
- **Gemini 2.0 Flash:** 0 tokens (0%)