O TandemLoop foi construído desde o início para que agentes de IA externos trabalhem como parceiros em pé de igualdade sobre os mesmos dados. O app em si não contém IA — você conecta uma ferramenta de IA agêntica da sua escolha (veja Conectar uma Ferramenta de IA). A pasta de dados não usa um formato fechado, e sim Markdown em texto simples, que qualquer ferramenta consegue ler. Ainda assim, vale um contrato de trabalho claro: você decide o que acontece com a sua estrutura.
O princípio do tandem
A metáfora do tandem descreve bem a colaboração: você vai na frente e define a direção; o agente vai atrás e fornece a força. Nenhum dos lados age por conta própria. Para o app, isso significa:
- Você define visão, prioridades, relações e decisões.
- A ferramenta de IA mantém a visão geral, prepara, lembra, reconhece padrões e sugere ações.
A ferramenta de IA é sua parceira no tandem — um
programa independente, que não faz parte do TandemLoop. Ela cria itens
novos no seu sistema, mantém as tarefas atribuídas a ela
(assigned_to: ai) e — se você ativar as propostas — sugere
alterações como propostas.
Como os agentes trabalham com a pasta de dados
Os agentes de IA leem a pasta de dados como qualquer outra ferramenta — navegam pela estrutura de pastas e leem o YAML Frontmatter e o corpo em Markdown. O que eles podem escrever depende de você ter ativado as propostas:
| Propostas desativadas (padrão) | Propostas ativadas | |
|---|---|---|
| Criar itens novos: tarefas, projetos, marcos, áreas, pastas, visualizações, etiquetas | diretamente, onde devem ficar; se nenhum lugar for claro, a tarefa vai para a Caixa de Entrada | novas tarefas diretamente na Caixa de Entrada, todo o resto como proposta |
Manter tarefas atribuídas
(assigned_to: ai): título, corpo, status (inclusive a
devolução a você), campos de data e lembrete, Aguardando, etiquetas,
delegação, repetição, valores de atributos personalizados |
diretamente | diretamente |
| Alterar e mover o que existe: organizar a Caixa de Entrada, completar campos, reestruturar projetos, ajustar visualizações | diretamente; em cada tarefa sua que altera, ele deixa um registro no Histórico | como proposta, que você analisa e aprova no TandemLoop |
| Apagar, concluir ou descartar suas tarefas, alterar especificações | só quando você pede de forma explícita; sem pedido, o agente descreve a etapa na conversa ou faz uma pergunta a você e aguarda sua aprovação | como proposta |
As etiquetas existentes você mesmo renomeia ou apaga no app.
Independentemente do ajuste, um agente pode criar atributos
personalizados e temas e, a seu pedido, definir um lembrete em qualquer
tarefa em aberto. Nos dois casos, é proibido editar diretamente
_archive/, _system/, _conflicts/,
os ajustes do app em _config/ e o bloco gerenciado do
AGENTS.md.
A cada execução, o agente registra o horário em
_config/agent.yaml (last_run). A partir disso,
o TandemLoop mostra em De Volta do Agente › Com
o Agente quando ele trabalhou pela última vez — veja Colaborar de Forma Autônoma e
Contínua.
Ativar ou desativar as propostas
As propostas são opcionais e ficam desativadas por padrão. Você as ativa a qualquer momento nos ajustes:
Ajustes › Agentes de IA › Ativar Propostas de Agentes de IA
O ajuste vale para toda a pasta de dados. Quando desativado, o TandemLoop oculta todas as seções de propostas; os arquivos de propostas existentes permanecem intactos e reaparecem assim que você ativar as propostas de novo.
Propostas — alterações que você aprova
Com as propostas ativadas, vale o seguinte: uma proposta é um arquivo
Markdown na pasta _proposals/. Ela descreve uma ou mais
ações (por exemplo, “Mover a tarefa X para o projeto Y”), com
justificativa. Você pode aprovar, recusar ou devolver para revisão uma
proposta inteira ou ação por ação.
Barra lateral › Propostas (embaixo) › Abrir proposta › Aprovar ou Recusar
Mais sobre o fluxo das propostas está na Parte 4 do manual.
Atributos personalizados — também criados por agentes
Os atributos personalizados fazem parte do modelo de dados que os
agentes conhecem: o AGENTS.md e o
_system/docs/data-model.md listam todos os atributos
definidos no momento, com chave, tipo, aplicação, opções e descrição. O
app atualiza essa lista automaticamente sempre que você cria, altera ou
apaga um atributo — ou quando um agente grava um novo arquivo de
definição.
Assim, um agente pode, por exemplo, criar a seu pedido um atributo
“Cliente” para tarefas e depois preenchê-lo — sem propostas,
diretamente; com propostas, diretamente nas tarefas atribuídas a ele e
nos itens que criar, e em todos os outros por meio de uma proposta
(parâmetro attributes).
Boas descrições ajudam: os agentes também leem a descrição de um atributo. Quanto mais claramente ela explicar para que serve o campo e como preenchê-lo, mais precisos serão os valores que os agentes registram.
AGENTS.md — as instruções para os agentes
Na pasta raiz da sua pasta de dados fica o arquivo
AGENTS.md. Ele explica as regras a cada agente de IA: ações
permitidas, regras de escrita, a estrutura de diretórios e — com as
propostas ativadas — o formato das propostas. O app mantém esse arquivo
atualizado e o reescreve de acordo ao ativar ou desativar as propostas.
Você pode lê-lo, mas não deve alterar manualmente o bloco gerenciado
pelo sistema entre as marcações TANDEMLOOP:START e
TANDEMLOOP:END.
Usar agentes de fora: quando você colocar o Claude
Code, outra ferramenta de IA ou um script para trabalhar na sua pasta de
dados, indique primeiro o AGENTS.md. Agentes bem instruídos
seguem as regras descritas ali — sem propostas, eles criam itens novos e
alteram os existentes diretamente, mas só apagam a seu pedido; com
propostas, guardam propostas. Assim, você mantém o controle total.