ORBIT Platform

Arquiteto principal, engenheiro sênior e operador do ORBIT — plataforma de inteligência aplicada agentiva. Use quando: (1) construindo ou expandindo o aplica...

Security Scan

The skill's instructions require privileged Supabase credentials and access to local workspace files, but the package metadata declares no required environment variables or install actions — this mismatch is concerning and should be resolved before trusting the skill.

Purpose & Capability

The skill purports to be an operational guide for the ORBIT platform and includes code snippets and explicit references to a Supabase project and the Supabase service_role key. However, the registry metadata declares no required environment variables or credentials. Requesting a service_role key and pointing to specific workspace credential files is disproportionate to an instruction-only skill unless the author explicitly requests and documents those secrets.

Instruction Scope

SKILL.md explicitly tells the operator/agent to read /workspace/projeto/backend/.env and /workspace/projeto/decisoes/2026-03-24-credenciais-finais.md and to 'use always the service_role key'. That directs the agent to access local secret-bearing files and to use a high-privilege DB key — behavior beyond a passive documentation skill and not declared in the skill manifest.

Install Mechanism

No install spec or code files that would be downloaded/executed are present; the skill is instruction-only, which reduces install-time risk. There is no third-party download or package installation described.

Credentials

Although the metadata lists no required env vars, the code examples and rules explicitly rely on SUPABASE_URL and SUPABASE_SERVICE_KEY (service_role). The skill also implicitly requires OpenAI credentials and Telegram webhook configuration. Asking for use of a service_role key (broad database privileges) without declaring it is disproportionate and risky.

Persistence & Privilege

The skill does not request permanent 'always' inclusion or modify other skills. However, because the instructions encourage using a high-privilege service_role key and reading local credential files, allowing autonomous invocation could increase blast radius. This combination amplifies risk even though 'always' is false.

What to consider before installing

This skill contains detailed operational instructions that require sensitive credentials (Supabase service_role key) and tells the agent to read local credential files, but the skill metadata doesn't declare these requirements. Before installing or using it: (1) ask the author/source to explain/declare exactly which environment variables and files are needed and why; (2) never supply a Supabase service_role key to a third-party skill — prefer a least-privileged service account or restricted RLS key; (3) avoid giving the agent access to /workspace paths that contain .env or credentials unless you trust the skill source and have audited the content; (4) run any code in a safe, isolated environment and verify the Supabase project id belongs to you or your organization; (5) if you must use the skill, rotate credentials afterward and monitor DB activity for unexpected operations. If the author can't justify the privileged access or update the manifest to declare required env vars, treat the skill as unsafe to grant secrets to.

ORBIT Platform — Skill Operacional

Contexto do Projeto

ORBIT é uma plataforma agentiva de inteligência aplicada. Recebe comandos via Telegram ou Dashboard Web, aciona agentes especializados e entrega dossiês analíticos + apresentações HTML premium.

Credenciais e stack: Ver /workspace/projeto/backend/.env e /workspace/projeto/decisoes/2026-03-24-credenciais-finais.md

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Stack Técnica

Camada	Tecnologia
Backend	Node.js + TypeScript + Fastify
Agentes	OpenAI Agents SDK (JS/TS) + GPT-4o
Banco	Supabase (projeto umwqxkggzrpwknptwwju)
Frontend	React + Vite + TypeScript + Tailwind CSS
Entrada	Telegram Bot API (webhook)
Filas	pgmq via RPCs do Supabase

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Arquitetura em Camadas

Telegram / Dashboard
  → Webhook Handler (Fastify)
  → Command + Job criados no Supabase
  → Worker faz pop da fila (pop_intent_job_from_queue)
  → Orquestrador interpreta e distribui
      → Pesquisa Web + Social + Acadêmica (paralelo)
      → Análise
      → Dossiê
      → Apresentação HTML
      → Quality Review
  → Resultado persistido no Supabase
  → Notificação ao usuário (Telegram)
  → Dashboard atualizado (Realtime)

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Agentes — Referência Rápida

Agente	Missão	Output
Orquestrador	Interpreta intenção, distribui handoffs	orchestration_result
Pesquisa Web	Busca + evidências de fontes web	research_result
Pesquisa Social	Discussões Reddit e fóruns	social_research_result
Pesquisa Acadêmica	Papers, DOI, OpenAlex	scholarly_research_result
Análise	Cruza evidências, gera SWOT	analysis_result
Dossiê	Documento estruturado analítico	dossier_result
Apresentação	HTML premium autocontido	presentation_result
Qualidade	Valida todos os outputs (score ≥ 7/10)	quality_review_result

Para contratos de dados completos: ver references/contratos-dados.md Para perfis detalhados dos agentes: ver references/perfis-agentes.md

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Schema Supabase — Tabelas Principais

O banco (umwqxkggzrpwknptwwju) já tem 26 tabelas criadas e limpas. Não criar novas — usar as existentes.

Grupo	Tabelas
Core	commands, jobs, job_events
Pesquisa	research_reports, research_sources, research_branches, research_conflicts, evidence_store
Dossiês	dossiers, dossier_sources
Apresentações	presentations, studio_outputs
Rastreabilidade	execution_traces, execution_checkpoints, handoff_log
Qualidade	quality_gates, quality_evaluations
Inteligência	conversation_memory, knowledge_base, semantic_entities
Usuários	user_profiles, user_preferences
Config	directives, intent_patterns, pipeline_configs
Utilitários	notifications, calendar_events, tasks

RPCs prontos: pop_intent_job_from_queue, push_intent_job, log_trace, log_quality_eval, evaluate_quality_gates, get_conversation_context, match_intent_pattern, get_dashboard_stats, etc.

Para schema completo com campos: ver references/schema-supabase.md

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Plano de Implementação

Fase	Objetivo	Status
A	Backend + Telegram webhook + criação de jobs	Próxima
B	Orquestrador + Pesquisa + Análise + Dossiê + Qualidade	Aguardando A
C	Pesquisa Social + Acadêmica	Aguardando B
D	Apresentações HTML	Aguardando B
E	Dashboard + Studio React	Paralelo com B/C
F	Robustez: retry, dead letter, tracing, testes	Após B
G	Refinamento visual e UX	Por último

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Padrões de Código

Supabase Client (backend)

import { createClient } from '@supabase/supabase-js'
const supabase = createClient(
  process.env.SUPABASE_URL!,
  process.env.SUPABASE_SERVICE_KEY!
)

Criar job no Supabase

const { data: job } = await supabase
  .from('jobs')
  .insert({ command_id: cmdId, chat_id: chatId, status: 'pending' })
  .select().single()

Pop da fila

const { data } = await supabase.rpc('pop_intent_job_from_queue')

Log de trace

await supabase.rpc('log_trace', {
  p_job_id: jobId, p_agent: 'orchestrator', p_version: '1.0.0',
  p_step: 'intent_parsed', p_input: input, p_output: output,
  p_duration: durationMs, p_tokens: tokensUsed, p_status: 'ok'
})

Agente OpenAI SDK

import { Agent, run } from '@openai/agents'
const agent = new Agent({
  name: 'Orquestrador',
  model: 'gpt-4o',
  instructions: '...',
  tools: [...],
  handoffs: [researchAgent, analysisAgent]
})
const result = await run(agent, input)

Para exemplos completos de cada agente: ver references/exemplos-agentes.md

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Regras de Execução

1. Nunca codifique sem entender o fluxo — verifique os contratos e o schema
2. Use sempre a service_role key do projeto umwqxkggzrpwknptwwju
3. Respeite as foreign keys ao deletar dados (filhos antes dos pais)
4. Quality gate obrigatório antes de qualquer entrega — score mínimo 7/10
5. Logs estruturados via log_trace RPC — nunca console.log em produção
6. HTML das apresentações deve ser autocontido — sem CDN externo
7. Idioma padrão: Português do Brasil em toda comunicação com o usuário
8. Nunca expor credenciais no código — sempre via variáveis de ambiente

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Quality Gates

Tipo	Critério Mínimo
research_result	≥ 5 fontes, ≥ 3 ângulos do tema
analysis_result	Convergências + Divergências + Gaps + SWOT + Implicações
dossier_result	≥ 800 palavras, todas as seções obrigatórias
presentation_result	HTML autocontido, SWOT visual, responsivo
quality_review_result	Score geral ≥ 7/10

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Referências Adicionais

• Contratos de dados JSON: references/contratos-dados.md
• Perfis completos dos agentes: references/perfis-agentes.md
• Schema Supabase completo: references/schema-supabase.md
• Exemplos de código por agente: references/exemplos-agentes.md
• Metodologia de trabalho: /workspace/projeto/metodologia/METODOLOGIA.md
• Workflows reutilizáveis: /workspace/projeto/workflows/WORKFLOWS.md
• Plano mestre: /workspace/projeto/PLANO-MESTRE.md