Ideia principal

Um documento sobre um concorrente chega na sexta-feira. Para atualizar a ficha dele, o skill relê as análises já produzidas sobre esse concorrente — 102 000 tokens de entrada — sendo que a única novidade pesa cinco mil.

A despesa acompanha então o tamanho do histórico, e não a quantidade de informação nova. Nada muda no uso, e o mesmo gesto custa mais a cada mês. Um modo incremental quebra esse acoplamento: você parte da síntese existente e apenas dos elementos acrescentados. Ele tem uma condição — saber o que já foi integrado, e portanto registrar isso em algum lugar, por exemplo no frontmatter da ficha produzida.

Por que isso importa

Isso separa dois regimes de custo que confundimos com facilidade: proporcional à novidade, ou proporcional ao estoque. Um skill do segundo tipo fica impraticável sem que ninguém tenha mudado o que quer que seja, por simples acumulação.

O diagnóstico precisa ser feito cedo: é uma propriedade de arquitetura, não um ajuste.

Nuances e limites

Reler tudo às vezes é o próprio trabalho: uma síntese que precisa reequilibrar o conjunto não pode se contentar com os acréscimos.

E o incremental perde o rumo: cada passagem herda as aproximações da anterior sem nunca confrontá-las com o material de origem. Ele exige uma regeneração completa de tempos em tempos.

Questões em aberto

• Com que frequência é preciso uma regeneração completa para recuperar o desvio acumulado por um modo incremental?