1
Arma tu IDE
Dile a tu asistente (Cursor, Claude, …) que use el boilerplate,
@mnemosyne_os/sdk, el servidor MCP y el
llms.txt del repo. Haz que clone un cartucho de referencia MIT
y lea su src/ — programa contra lo real, no contra su memoria.
El prompt de partida:
Prompt Construye un cartucho Mnemosyne OS: [describe tu app]. Lee elllms.txten la raíz de github.com/yaka0007/Mnemosyne-Neural-OS, clona el cartucho MITMnemoReadery lee susrc/. Conéctate al vault con@mnemosyne_os/sdk(y el MCP si hace falta), bajo FGAC. Sigue los patrones de la referencia, no adivines la API.
2
Encuentra la idea — y detecta lo que va a memoria
Antes de una línea de código, una sola pregunta: ¿qué debe tu app recordar? Las notas, las decisiones, el historial, las entidades… Eso es lo que ingieres. Todo lo demás es UI ordinaria.
3
Pide, y construye
Describe la funcionalidad; el asistente programa contra el SDK. ingest() para
grabar en el vault, query() / ask() para leer
por el sentido, todo bajo FGAC y con alcance limitado. Iteras
exactamente como en cualquier otra app.
4
La memoria es el back-end
Sin base de datos que aprovisionar, sin API que alojar, sin auth que cablear. El vault local es tu persistencia — ya está ahí, ya cifrada, ya gobernada por el humano. Ganas todo el back-end, y no gestionas ningún dato en su lugar.
flowchart TB
A["Tu idea"] --> B{"¿Qué debe estar en memoria?"}
B -->|vale la pena recordar| C["SDK · ingest()"]
B -->|todo lo demás| D["UI React normal"]
C --> V[("Vault local · cifrado · FGAC")]
D --> E["SDK · query() / ask()"]
E --> V
V --> F["Respuesta por el sentido"]
F --> D ¿Listo?
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