Decompose — O primitivo cognitivo que falta para agentes de IA
Description: Texto entra, unidades estruturadas e classificadas saem. Sem LLM. Sem setup. Uma chamada de funcao. Funciona com qualquer modelo.

# Pare de fazer prompt.
Decomponha.

Decompose é o primitivo cognitivo que falta para agentes de IA. Texto entra, unidades estruturadas saem. Sem LLM. Sem setup. Uma chamada.

pip install decompose-mcp Ver no GitHub

Antes / Depois

Resultado real da Especificacao MCP Transport.

O que seu agente recebe hoje
Seu agente recebe esse bloco de texto. Precisa ler cada palavra pra descobrir o que importa. ## Overview MCP provides a standardized way for applications to share contextual information with language models, expose tools and capabilities to AI systems, and build composable integrations. ## Security Warning Servers MUST validate the Origin header on all incoming connections to prevent DNS rebinding attacks. Servers SHOULD bind only to localhost. Servers SHOULD implement proper authentication. Without these protections, attackers could use DNS rebinding to interact with local MCP servers. ## Implementation Guidelines Implementors SHOULD build robust consent and authorization flows. They should provide clear documentation and implement appropriate access controls.
O que o Decompose retorna
3 unidades. Seu agente le uma. Unidade 1 — Overview attention: 0.0 authority: informational risk: informational → pular Unidade 2 — Security Warning attention: 4.5 authority: directive risk: security type: requirement actionable: true → ler isso aqui Unidade 3 — Implementation Guidelines attention: 0.4 authority: directive risk: informational → baixa prioridade

attention — Score de prioridade de 0 a 10. A Unidade 2 pontua 4.5 (risco de seguranca + autoridade diretiva). O overview pontua 0.0. Seu agente sabe onde focar.

risk: security — "attackers", "DNS rebinding", "authentication" ativam a deteccao de risco de seguranca. O overview nao carrega nenhum sinal de risco.

authority — MUST/MUST NOT = obrigatorio/proibitivo. SHOULD = diretivo. Texto comum = informativo. Seu agente sabe o que vincula e o que e recomendacao.

actionable — A Unidade 2 exige acao: validar header Origin, restringir a localhost, implementar autenticacao. O overview nao exige nada.

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O que faz

## Todo texto vira inteligencia estruturada.

Classificar

### Deteccao de Autoridade

Obrigatorio, proibitivo, diretivo, permissivo, informativo, condicional. Sabe a diferenca entre "shall", "should" e "may".

Classificar

### Score de Risco

Seguranca critica, compliance, financeiro, contratual, consultivo. Cada bloco recebe score e categoria de risco.

Extrair

### Reconhecimento de Entidades

Normas, datas, valores monetarios, percentuais. Regex deterministico. Sem alucinacoes. Sem chamadas de API.

Analisar

### Irredutibilidade

Detecta conteudo que deve ser preservado na integra — mandatos legais, valores-limite, parametros de seguranca. Diz ao seu modelo o que ele nao pode resumir.

Segmentar

### Divisao Semantica

Segmentacao Markdown com reconhecimento de headers. Divisao por limites de sentenca. Cada bloco preserva sua posicao estrutural.

Pontuar

### Orcamento de Atencao

Cada unidade recebe um score de atencao de 0 a 10. Seu agente sabe quais blocos sao prioritarios sem ler todos.

Instalacao

## Uma linha. Zero configuracao.

# Instalar pip install decompose-mcp # Usar em Python from decompose import decompose_text result = decompose_text(texto_do_documento) # Usar via CLI cat politica_agente.md | python -m decompose --compact # Usar como ferramenta MCP python -m decompose --serve
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Benchmarks

11 documentos, 162.107 caracteres, rodando em Apple Silicon.

13.9ms
Media por documento
1.064
Chars/ms throughput
134
Unidades de 11 docs
26%
Marcados irredutivel
$0
Custo de computacao
48
Testes passando

Como treina seu modelo

## Cada unidade e um sinal de treinamento.

Decompose nao so ajuda agentes a ler — produz os labels estruturados que tornam modelos mais inteligentes ao longo do tempo.

Documento bruto (o que voce tem)
Guia de CoT prompting da Anthropic — 9.782 caracteres entre prosa, exemplos e calculos financeiros. O modelo ve texto indiferenciado. ### Why let Claude think? - **Accuracy:** Stepping through problems reduces errors, especially in math, logic, analysis, or generally complex tasks. ### Examples Best case (12% annually): $10,000 * (1.12)^5 = $17,623.42 Worst case (market crash): Could lose 50% = $5,000 Guaranteed: $10,000 * (1.06)^5 = $13,382.25
Decomposto (o que seu modelo aprende)
10 unidades. Cada uma e uma amostra rotulada. Unidade 3 — Why let Claude think? authority: permissive risk: informational attention: 0.1 irreducible: false → SUMMARIZABLE → modelo pode parafrasear livremente Unidade 7 — Examples (analise financeira) authority: informational risk: financial attention: 1.5 irreducible: true → PRESERVE_VERBATIM financial: $10,000 $17,623.42 $13,382.25 → modelo nunca pode alterar esses numeros

irreducible: true — Os calculos financeiros ($10.000 × 1,06^5 = $13.382,25) contem valores exatos. Um modelo treinado com esse label aprende: nunca parafrasear valores monetarios, formulas ou limites. E assim que voce evita numeros alucinados.

irreducible: false — A secao "Why let Claude think?" e prosa consultiva. Um modelo treinado com esse label aprende: seguro resumir, reescrever ou comprimir. E assim que voce economiza tokens sem perder significado.

risk: financial — Decompose detectou valores monetarios e calculos de investimento. Um modelo ajustado com esses labels aprende a sinalizar conteudo financeiro para revisao humana — mesmo quando o texto ao redor parece tutorial.

attention score — Unidade 7 pontua 1.5 (multiplicador de risco financeiro). Unidade 3 pontua 0.1 (permissivo + informativo). Na construcao de RAG ou treinamento ponderado por curriculo, o attention diz quais amostras priorizar.

Treinamento

### Filtragem por Curriculo

Use scores de atencao para ponderar amostras de treinamento. Unidades de alta atencao sao sobre-amostradas. Filler informativo e sub-amostrado. Seu modelo aprende a priorizar o que importa.

Treinamento

### Pares de Instruction Tuning

Cada unidade e um par natural (entrada, label). Entrada: o texto bruto. Labels: autoridade, risco, acionavel, irredutivel. Ajuste um modelo para classificar documentos como o Decompose faz.

Treinamento

### Guardrails de Irredutibilidade

Unidades marcadas PRESERVE_VERBATIM ensinam ao modelo qual conteudo nunca parafrasear — valores exatos, mandatos legais, limites de seguranca. E assim que voce para alucinacoes numericas.

Inferencia

### RAG Ponderado por Atencao

Em vez de empurrar documentos inteiros pro contexto, alimente apenas unidades acima do seu limiar de atencao. O modelo ve 1 unidade em vez de 10, com metadata explicando por que importa.

Inferencia

### Roteamento Estrutural

heading_path da ao seu agente a topologia do documento sem ler tudo. Roteie unidades de seguranca pra uma cadeia de safety, financeiras pra audit, informativas pra /dev/null.

Inferencia

### Pre-processamento Custo Zero

Tudo isso roda local em ~6ms por documento. Sem chamadas de API. Sem GPU. Sem tokens consumidos. Estruture seus dados antes de tocar num modelo.

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## Toda inteligencia comeca com decomposicao.

Seu modelo e tao bom quanto o que voce alimenta. Alimente com estrutura.

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