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/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
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 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 · FGAC")]
D --> E["SDK · query() / ask()"]
E --> V
V --> F["Respuesta por el sentido"]
F --> D ¿Listo?
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