Avelina 2.0 /NONSTOP — saiu da beta, entrou no mundo aberto

Se você vem rodando a Avelina desde a linha 1.9, esta é a grande atualização. A 1.9 foi sobre deixá-la mais leve e mais estável — o catálogo de skills foi movido para o prefixo em cache para parar de consumir sua janela de contexto, as respostas faladas começaram a funcionar sem chaves de API, tarefas em segundo plano pararam de ser perdidas. Um encanamento bom e silencioso. A 2.0 é um salto de outro tipo: é o lançamento onde ela começa a cuidar de si mesma e trabalha ao seu lado em vez de só responder quando é chamada.

Abaixo está o quadro completo — agrupado pelo que realmente muda para você, não por commit. Começamos pela funcionalidade mais perguntada: /nonstop.

/nonstop — trabalho autônomo que você pode acompanhar

Normalmente a Avelina trabalha um turno por vez: você pede, ela faz, ela para. Esse é o ritmo certo para uma conversa. É o ritmo errado para um trabalho grande — "cadastre nosso link nesses 200 sites", "passe por esse backlog inteiro", "fique de olho nisso e aja quando precisar". Para esses casos, você não quer uma parceira de bate-papo, você quer alguém que continue trabalhando até terminar.

É isso que o /nonstop liga. Você dá um objetivo a ela, e ela leva isso até a conclusão em muitas etapas — por horas, se for o que for preciso — sem parar para fazer perguntas desnecessárias. Ela é explicitamente instruída a continuar trabalhando em vez de parar cedo demais. Não é um truque do modelo; é um loop embutido no código dela (um "harness"), então funciona igual em qualquer modelo que você use com ela. Você a interrompe a qualquer momento com /stop.

Como usar — três passos simples

1. Prepare o contexto primeiro. Antes de ativar o modo, converse sobre o trabalho no chat como faria com uma pessoa: qual é o objetivo, como é "pronto", quais restrições, links, exemplos. Tudo o que você mencionar vira material com o qual ela vai trabalhar.

2. Ative e escolha um modo. Envie /nonstop. Ela destila um objetivo de trabalho claro direto da sua conversa — você vai ver algo como "Objetivo formado a partir do contexto: … Requisitos capturados: 7" — para que nada do que você disse se perca. Depois ela começa. O próprio seletor do /nonstop agora ensina esse fluxo, no seu idioma.

3. Direcione ela enquanto trabalha. Você não precisa ficar sentado esperando. Envie uma mensagem — por texto ou voz — no meio da execução e o objetivo é atualizado na hora. Mude de ideia, adicione um requisito, reduza o escopo: ela incorpora e continua.

Dois modos: finito e infinito

Quando você ativa o modo non-stop, você escolhe como ele deve terminar:

Finito — o objetivo tem uma linha de chegada definida ("cadastrar em 240 sites"). Ela leva até a conclusão verificada e depois para. Esse é o que você vai usar mais.

Infinito — o objetivo é um propósito permanente sem fim natural ("continue encontrando os próximos sites e semeando links"). Ela roda para sempre, pausando e retomando automaticamente em torno da janela de uso, até você desligar. No modo infinito não existe "pronto" — só você parar.

Ela não fica mais em silêncio

A antiga dor das execuções autônomas longas era o vazio: você disparava uma tarefa grande e ficava olhando para um "digitando…" infinito sem saber se algo estava acontecendo. Na 2.0 ela posta um breve pulso de progresso enquanto trabalha, e um resumo por ciclo em cada limite de ciclo — uma atualização de uma linha com contagens de checklist (feito / restante). Você sempre vê progresso real e em movimento em vez de silêncio.

E ela não perde o fio da meada. Numa execução longa, o objetivo é mantido na memória ao longo de todos os ciclos, então ela não se desvia nem esquece o que estava fazendo três horas depois.

Ela não consegue mais desistir cedo demais, em silêncio

Essa é a parte que eu mais fico feliz de termos corrigido. Na primeira versão, se o trabalho estava "pronto" dependia do autorrelato do próprio modelo — e um modelo, cansado no meio de uma maratona, podia declarar "bloqueado, genuinamente exausto" com dezenas de itens ainda intocados, e o loop acreditava nisso. Agora essa decisão está no código, não na paráfrase dela. Um marcador de conclusão ou bloqueio é apenas um pedido de parada; o harness audita isso contra uma checklist legível por máquina e, se restarem itens, devolve a ela exatamente o que falta e a faz continuar. Fingir conclusão significaria falsificar cada linha restante — e você é alertado se ela tentar. Desistência precoce foi eliminada por design.

Continua segura no seu servidor

O modo non-stop respeita a máquina em que roda. Há um controle de pressão do host: se o servidor atinge pressão real de memória, o loop pausa em vez de sobrecarregar, e retoma quando há espaço de sobra. Se o processo reinicia no meio de um objetivo, ele retoma automaticamente de onde parou em vez de perder a execução. E /stop é sempre o freio físico — mantém o objetivo mas suspende o trabalho, para você poder intervir, ajustar e deixá-la continuar.

Quando usar: trabalhos grandes em várias etapas, backlogs longos, qualquer coisa que você de outra forma teria que ficar acompanhando. Quando não usar: pedidos rápidos e pontuais — o modo normal é melhor nesse caso.

Memória, reconstruída de ponta a ponta

A memória da Avelina já era um banco de dados seu — organizada em camadas de fatos, um diário, lições e uma visão de mundo. A 2.0 faz essa memória cuidar de si mesma.

O grafo de conhecimento dela agora se autorrepara. Uma passagem noturna reconecta fatos órfãos e reconstrói os elos entre eles, para que a memória permaneça coerente ao longo de meses em vez de se fragmentar lentamente em pedaços desconexos.

Ela reflete toda noite. Uma reflexão noturna registra o que ela realmente aprendeu e roda um ciclo de vida completo de hipóteses: ideias que continuam sendo confirmadas são promovidas a conhecimento consolidado, as obsoletas são aposentadas.

O working set dela está sempre atualizado. Uma passagem a cada hora mantém os fatos e lições mais relevantes à mão — com a evidência anexada — para que ela raciocine a partir do que realmente aconteceu em vez de um palpite. Quando ela toca em um arquivo ou tarefa específica, a memória relevante para exatamente aquilo aparece automaticamente.

Seus bots auxiliares também ganham isso. Se você roda bots auxiliares dedicados, eles agora compartilham o mesmo motor de memória e aprendem com as próprias conversas, em vez de começar do zero toda vez.

Autoaperfeiçoamento, em cronograma

Uma vez por semana ela se senta e revisa como realmente se saiu. Uma reflexão profunda investiga a causa raiz de cada momento difícil com você — em dois níveis, não só "anotado" — registra a lição imediatamente para que não se perca, e entrega de uma a três ideias concretas de melhoria em cada relatório.

E ela se cobra por um padrão honesto. Todo relatório semanal responde a cinco perguntas simples sobre se ela realmente ajudou: se devolveu tempo para você, se amplificou você em vez de substituí-la, se manteve a honestidade, se aprofundou suas conexões em vez de substituí-las, se acalmou as coisas em vez de escalar. Não perguntas de marketing — uma autoavaliação que ela relata.

Ela fala como ela mesma, exatamente uma vez

Duas falhas sutis mas irritantes foram fechadas. As mensagens agora sempre vêm do bot certo — nunca mais uma resposta chega com a identidade errada — e uma resposta a uma mensagem recebida é entregue exatamente uma vez, não duas. Pequeno no papel, um alívio real no uso do dia a dia.

Mensagens ricas no Telegram

Ela agora usa as novas mensagens ricas do Telegram — a formatação de texto rico mais recente da plataforma. Tabelas e apresentações de slides agora renderizam como blocos e carrosséis nativos do Telegram (com um fallback limpo em clientes mais antigos), então uma comparação ou um conjunto de imagens fica como deveria em vez de virar uma parede de texto. Ela pode anexar botões inline a uma resposta. E se você a adicionar a um grupo com as configurações de privacidade erradas, ela agora diagnostica isso e diz exatamente como corrigir, em vez de simplesmente deixar de ver suas mensagens em silêncio.

Confiabilidade do dia a dia

Boa parte da 2.0 é o trabalho pouco glamouroso de não quebrar. A manutenção de arquivos e do banco de dados roda automaticamente, com um resumo semanal de saúde enviado para você. Tarefas agendadas que somem se recriam sozinhas em vez de ficarem quebradas em silêncio. Ela mantém o idioma consistente — nas respostas, no raciocínio, e em tudo entre os dois. E instalações novas começam no modelo mais forte por padrão, então uma Avelina nova já está no seu melhor desde a primeira mensagem.

De onde isso veio — 1.9.0 e 1.9.2

Se você está atualizando a partir da linha 1.9, dois passos anteriores prepararam o terreno. A 1.9.0 moveu o catálogo de skills para o prefixo de sistema em cache — antes ele era reinjetado em cada mensagem individual (~28KB em instalações ativas), consumindo a janela de contexto e causando compactações frequentes no meio de tarefas e skills mal roteadas; agora é lido do cache uma vez e sobrevive à compactação. Esse lançamento também trouxe respostas faladas locais em primeiro lugar (Silero / Piper antes de qualquer voz na nuvem, então a fala funciona sem chaves de API) e fez com que os resultados de tarefas em segundo plano realmente chegassem ao seu chat. A 1.9.2 foi uma correção de segurança: o filtro de escalonamento / antiexfiltração passou a ser apenas telemetria, então uma sequência de falsos positivos em frases inocentes nunca mais pode suspender automaticamente e travar uma instalação — e qualquer instalação presa pelo comportamento antigo se autocura no próximo upgrade.

As ondas de polimento — 2.0.1, 2.0.2, 2.0.3

A 2.0 chegou e depois foi lapidada pelas primeiras instalações reais.

2.0.1 — toda a interface dela agora fala o seu idioma, incluindo funcionalidades novinhas no momento em que chegam, como o seletor non-stop. E depois de cada upgrade ela conta o que há de novo, automaticamente, no seu idioma, logo depois de reiniciar. Sem mais atualizações silenciosas.

2.0.2 — o menu de comandos "/" está completo: toda superfície de trabalho da 2.0 (tarefas, mailbox, painel, conselho, self-heal) agora está no menu, descrita no seu idioma. O seletor do /nonstop ganhou a orientação de como usar descrita acima. Quando uma tradução para a nota "o que há de novo" não vem incluída, ela mesma traduz antes de enviar. E os bots auxiliares não ficam mais em silêncio diante de um comando que não reconhecem — a mensagem chega até ela, então ela age sobre a intenção ou avisa que o comando não existe.

2.0.3 — reconectar o Claude (/reconnect) voltou a ser confiável: o fluxo de login reconhece a nova terminologia do CLI mais recente do Claude, avisa na hora se um código é rejeitado, e lembra você de que o link tem tempo limitado e de colar o código inteiro (incluindo a parte depois do "#"). E o /upgrade agora também atualiza a ferramenta de linha de comando do Claude por baixo, então o sistema inteiro avança junto, não só o código dela.

Por baixo do capô: correções que você vai sentir como "simplesmente funciona"

Um loop de crash que podia tirar um bot do ar quando uma porta estava ocupada agora degrada graciosamente em vez de morrer. Vários crashes ligados a lessons e registros de memória com ids ausentes foram resolvidos. Toda uma classe de alarmes falsos de "não sincronizado" e "última sincronização: nunca" foi removida. O caminho de auto-upgrade foi reforçado para que uma aplicação falha reverta de forma limpa e preserve sua versão atual. O self-check da manhã não trava mais na primeira execução. Relatórios semanais não repetem mais achados da semana anterior — cada achado é relatado exatamente uma vez.

Como conseguir a 2.0

Sem passos manuais. Se o auto-update está ativado, ela chega sozinha; caso contrário, envie /upgrade no seu chat. As migrações de banco de dados se aplicam automaticamente na primeira vez que ela reinicia, a memória se repara sozinha na próxima passagem noturna, e qualquer tarefa agendada ausente se autocura. As mensagens ricas caem de forma graciosa para clientes mais antigos do Telegram. Quando ela voltar, vai contar o que há de novo — no seu idioma. Se você ainda não tem uma Avelina, é aqui que você começa.

FAQ

O que é /nonstop?
Modo autônomo contínuo. Você dá um objetivo, ela leva até a conclusão em muitas etapas — por horas, se for preciso — sem parar para fazer perguntas desnecessárias. É um loop embutido no código, então funciona em qualquer modelo, e /stop interrompe a qualquer momento.

Qual a diferença entre finito e infinito?
Finito tem uma linha de chegada definida e é levado até a conclusão verificada. Infinito é um objetivo permanente sem conclusão — roda para sempre, pausando e retomando em torno da janela de uso, até você desligar.

Consigo acompanhar o trabalho dela?
Sim — um pulso de progresso mais um resumo por ciclo com contagens de checklist, para que você veja progresso real em vez de um "digitando…" infinito.

Como a memória se autorrepara?
Uma passagem noturna reconecta fatos órfãos, uma reflexão noturna promove ideias confirmadas e aposenta as obsoletas, e um working set a cada hora mantém os fatos e lições mais relevantes — com evidência — à mão.

Preciso fazer algo para atualizar?
Não. Migrações, reparo de memória e autocura dos crons acontecem tudo automaticamente ao reiniciar, e ela anuncia o que há de novo no seu idioma.