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Knowledge Manager (Grade A)Habilidad de data-ai con pruebas de seguridad para Claude AI. Grade A. Carga patrones relevantes y errores conocidos antes de la planificación de la pista. Busca conductor/conocimientos/ para soluciones que hemos usado antes y errores que hemos enc

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Daniel NikulshynReseñado por Daniel Nikulshyn·Actualizado julio de 2026

Resumen

El Knowledge Manager es una habilidad de data-ai con pruebas de seguridad para Claude AI, diseñada para cargar patrones relevantes y errores conocidos antes de la planificación del track. Busca en la base de conocimientos soluciones y errores que ya se han encontrado y inyecta estos hallazgos en el prompt del planner para evitar reinventar soluciones y repetir errores. El Knowledge Manager se dispara automáticamente por el orchestrator antes del paso PLAN. Toma entradas como track spec.md, tipo de track y palabras clave extraídas del spec, y genera un conocimiento breve que se inyecta en el prompt del planner.

Funciones clave

  • Búsqueda de patrones relevantes
  • Búsqueda en el registro de errores
  • Generación de resumen de conocimiento
  • Integración con orchestrator y planner

Precio

Modelo
Free
Categoría
Habilidades
Valoración
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Casos de uso

Planificación de flujo de autenticación

El Knowledge Manager se puede usar para planificar un track de flujo de autenticación buscando patrones y errores relevantes relacionados con la autenticación, y proporcionando un resumen de conocimiento al planner.

Integración con Supabase

El Knowledge Manager se puede usar para planificar un track que se integra con Supabase buscando patrones y errores relevantes relacionados con Supabase, y proporcionando un resumen de conocimiento al planner.

Pros y contras

Ventajas

  • Previene reinventar soluciones aprovechando la memoria institucional
  • Ayuda a evitar repetir errores conocidos
  • Mejora la eficiencia de planificación al proporcionar patrones relevantes e información de errores

Contras

  • Puede que no siempre encuentre patrones o errores relevantes
  • La salida del resumen de conocimiento está limitada a 500 tokens

Reseñas

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Preguntas y respuestas

Can I use this alongside other Claude Code plugins?

Yes. SupaConductor uses the /orchestrator-supaconductor: namespace and doesn't conflict with any other plugins, built-in commands, or MCP servers.

Asked by Piotr Baranowski · Mar 26, 2026

Is this overkill for small tasks?

For a quick one-file fix — yes, just use Claude Code directly. Use SupaConductor when: the work touches 3 or more files; you'd normally plan before coding; you want automated quality checks; you want the work done right the first time. You can also use individual commands without the full loop.

Asked by Omar Haddad · Mar 20, 2026

Does this work with Cursor, Windsurf, or other AI tools?

No — SupaConductor is a Claude Code plugin that requires Claude Code's plugin system (agents, skills, slash commands, hooks). However, the conductor/ directory it creates is just Markdown files. Any AI tool can read them. If you start with SupaConductor and switch tools later, your specs, plans, and documentation remain useful.

Asked by Mustafa Yilmaz · Mar 7, 2026

How much of my context window does this use?

Skills use progressive disclosure — only ~100 tokens each for metadata. Full instructions load only when activated (typically under 5,000 tokens each). The 39 skills are not loaded all at once. Agents run as separate conversations with their own context windows, so they don't fill up your main conversation. | Component | Context Used | When | |-----------|-------------|------| | Orchestrator | ~4,000 tokens | Active during /go | | Planner | ~3,000 tokens | During planning only | | Evaluator | ~2,500 tokens each | Only the active evaluator loads | | Board meeting | ~5,000 tokens | On-demand only | | Idle | ~500 tokens | Between steps |

Asked by Margaret Whitfield · Feb 22, 2026

How much does this cost in API credits?

SupaConductor uses the same Claude API as normal Claude Code — it just structures the work more carefully. Because it runs multiple agents (planning, execution, evaluation), it uses roughly 3-5x the API calls compared to doing everything manually in one conversation. SupaConductor optimizes costs automatically: it uses Opus (the most capable model) for planning and evaluation, and Sonnet (faster, cheaper) for execution tasks. Ways to reduce cost: Use /orchestrator-supaconductor:implement if you write specs yourself; skip board meetings for small features (they're opt-in); use human-in-the-loop mode to stay in control of scope.

Asked by Faisal Rahman · Feb 14, 2026

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