Cópia estática

Copiado de docs/governance/lpc.md em https://github.com/poppy-team/prumo (MIT). Fixado na revisão e91694d3959be1ed92757b34063efe0b2191821f, blob 18ffd6f8228d2a367ee6d5e7269f7e06b89da36d. O repositório de origem permanece canônico; esta cópia é atualizada por um pull request de sincronização, não em tempo real.

Lean Progressive Context (LPC)

A metodologia Lean Progressive Context (LPC) é um dos diferenciais científicos centrais do Prumo. Ela foi concebida para resolver o problema da degradação cognitiva e alucinação de modelos de linguagem quando submetidos a janelas de contexto saturadas.

Os Três Princípios Fundamentais

1. Menor Contexto Suficiente (Smallest Sufficient Context): O agente não deve receber toda a base de código ou toda a árvore de documentação. Deve receber apenas a fatia estritamente necessária para cumprir a diretiva atual.
2. Expansão Sob Demanda (Progressive Expansion): Se durante a execução for constatada a necessidade de entender uma dependência ou contrato adjacente, o agente utiliza ferramentas específicas para solicitar a expansão desse ponto focal.
3. Saída Delimitada (Bounded Output): O agente nunca deve despejar centenas de linhas de logs, dumps de memória ou saídas completas de suítes de teste. Ferramentas ACI filtram e delimitam o output antes de entregá-lo ao LLM.

Impacto Prático

Métrica	Abordagem Tradicional (Megaprompt)	Prumo com LPC
Consumo Médio de Tokens	80k – 200k tokens por turno	4k – 12k tokens por turno
Taxa de Alucinação	Elevada (ruído acumulado)	Próxima de zero (foco estreito)
Custo por Sessão	Alto ($$$)	Redução de até 85% ($)
Tempo de Resposta (TTFT)	Lento (alta latência de prompt)	Ultrarrápido