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/. Así programa contra la API real, no contra su
propia memoria.
El prompt de partida:
Prompt Construye un cartucho Mnemosyne OS: [describe tu app]. Lee elllms.txten la raíz de github.com/Mnemosyne-OS/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
Hazte una pregunta antes de escribir una línea de código. ¿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, y el asistente programa contra el SDK.
ingest() graba en el vault. query() y
ask() lo leen por el sentido, 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 gobernada por el humano. Ganas todo el back-end. 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 · FGAC")]
D --> E["SDK · query() / ask()"]
E --> V
V --> F["Respuesta por el sentido"]
F --> D ¿Listo?
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