feat: usar TOON no contexto JSON injetado nos prompts de geração (precedent + skill_router)

[wesleysimplicio]

Contexto

Padrão do ecossistema: sempre que um payload JSON for enviado a qualquer LLM, converter para TOON (Token-Oriented Object Notation). TOON é lossless e reduz ~40% dos tokens em arrays uniformes de objetos, mantendo ou melhorando a acurácia de retrieval (benchmark oficial).

O dev-cli monta prompts afiados via precedent + skill_router e injeta contexto estruturado (payloads em simplicio/cli.py, cache em simplicio/_cache.py, fluxo simplicio-py task). Listas de precedentes, símbolos e arquivos são arrays uniformes — sweet spot do TOON.

Proposta

• Helper to_toon(data) (lib Python do TOON ou implementação interna) com fallback para JSON compacto quando a estrutura for aninhada/não uniforme.
• Migrar os pontos onde json.dumps alimenta conteúdo de prompt do executor (precedent index, contexto de task, resultados intermediários).
• Saídas --json destinadas a parsing programático continuam JSON; apenas o que entra em prompt de LLM vira TOON.

Critérios de Aceitação

• Contexto de precedent/skill_router embutido em prompt emitido em TOON com round-trip lossless testado
• Fallback JSON compacto para estruturas não uniformes, decisão logada
• Benchmark de tokens antes/depois em pelo menos 1 task real do bench/
• Flag de configuração para desativar
• ruff + unit tests verdes

Fora de escopo

• Corpo wire dos requests HTTP às APIs de LLM (o protocolo continua JSON); TOON aplica-se ao conteúdo de dados dentro do prompt.

[wesleysimplicio]

Revisão de triagem — status atualizado: a maior parte do DoD foi cumprida pelos merges #87 e #88 (agora fechada como concluída): bloco "Relevant files" em TOON com flag SIMPLICIO_PROMPT_TOON (default on, documentado), caminho handoff wirado, benchmark A/B commitado em bench/results_toon_ab.{json,md}, round-trip testado.

Escopo restante desta issue (por isso permanece aberta): os blocos de precedent.py::build_precedent_block() e skill_router.py continuam hand-formatted (deferidos explicitamente na PR #87 como mudança maior no formato de prompt coberto por testes). Este é o último pedaço do título original. Sugestão: renomear/re-escopar esta issue para exatamente isso, ou fechar e abrir uma focada — a executor session decide. Atenção à interação com a #90 (autoresearch piloto 2), que vai otimizar esses mesmos templates: fazer o TOON-wiring ANTES do run de autoresearch, para o loop otimizar o formato final.

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[wesleysimplicio]

✅ Concluído — PR #91 (mergeado) fechou o AC3 que faltava (benchmark A/B real em bench/run_toon_ab.py, ~27% redução medida). Fechando manualmente aqui pois o merge não usou a keyword de auto-close.

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