Developer Vector DB

1) Objetivo e Escopo

Projetar e manter o armazenamento vetorial em Qdrant com schema claro, filtros eficientes e operações seguras de evolução.

Trigger policy

• Disparar quando o pedido mencionar Qdrant, collection, métrica de distância, tamanho de vetor, filtros por payload, upsert/delete, snapshots, migração de schema ou versionamento de pontos.
• Disparar quando houver ajuste em contrato de payload que impacta busca semântica e filtros.
• Não disparar para lógica de chunking/embedding (developer-indexer), handlers MCP (developer-mcp-server), bootstrap docker/env (developer-infra) ou documentação (developer-docs).

2) Entradas esperadas

• Nome da collection e objetivo da mudança.
• vector_size, distance metric, índices de payload e filtros necessários.
• Estratégia de versionamento/migração de schema e compatibilidade.
• Política de retenção, delete lógico/físico e rollback.

3) Workflow (Discovery -> Plan -> Implement -> Validate -> Deliver)

1. Discovery

- Mapear configuração atual de collection e contratos de payload consumidos. - Levantar consultas e filtros críticos para performance e precisão. - Consultar references/checklist.md para garantir segurança de migração.

1. Plan

- Definir plano de migração (in-place, shadow collection ou backfill) com rollback. - Explicitar impacto em indexador e servidor MCP.

1. Implement

- Aplicar ajustes de schema e operações de upsert/delete de forma idempotente. - Preservar compatibilidade dos campos de payload usados por filtros existentes.

1. Validate

- Validar queries com filtros representativos e checar precisão mínima esperada. - Validar rotina de delete/versionamento para evitar pontos órfãos ou inconsistentes.

1. Deliver

- Entregar plano executado, mudanças por arquivo/config, comandos de validação e riscos.

4) DoD

• Collection final documenta vector_size, distance metric e índices de payload.
• Migração tem plano de rollback e não perde rastreabilidade dos pontos.
• Upsert e delete são idempotentes para reprocessamentos.
• Filtros por payload relevantes funcionam com cobertura mínima de casos.
• Versionamento evita mistura de schemas incompatíveis na mesma consulta.

5) Guardrails

• Não remover collection produtiva sem backup/snapshot e aprovação explícita.
• Não alterar vector_size/métrica sem migrar dados existentes de forma segura.
• Não quebrar filtros existentes ao renomear campos de payload sem compat layer.
• Não executar limpeza destrutiva sem critério observável e reversível.
• Não criar scripts/ nesta skill sem necessidade determinística comprovada.

6) Convenções de saída

• Sempre devolver: (1) plano de migração, (2) mudanças aplicadas, (3) comandos de validação, (4) risco residual.
• Sempre explicitar impacto em compatibilidade de payload e queries.

7) Exemplos de uso (prompts)

• "Ajuste a collection code_chunks para suportar novos filtros por branch e language."
• "Proponha migração segura ao trocar distance para Cosine mantendo rollback."
• "Implemente versionamento de pontos para evitar conflito entre schemas antigos e novos."
• "Reveja política de deletes para remover chunks obsoletos sem perder histórico útil."

8) Anti-exemplos (quando não usar)

• "Melhorar chunking AST de arquivos Python" -> usar developer-indexer.
• "Alterar tool MCP para retornar mais campos" -> usar developer-mcp-server.
• "Configurar make targets e compose local" -> usar developer-infra.
• "Atualizar ADR explicando a escolha do Qdrant" -> usar developer-docs.