do-in-steps

Visão geral da skill do-in-steps

A skill do-in-steps ajuda um agente a lidar com trabalhos complexos ao quebrá-los em subtarefas ordenadas, executá-las em sequência e verificar cada etapa antes de avançar. Ela é mais útil quando o trabalho tem dependências, envolve vários arquivos ou sistemas, ou tem uma chance alta de falha silenciosa caso cada fase não seja conferida.

A skill do-in-steps é uma ótima opção para mudanças em repositórios, refatorações em múltiplas etapas, trabalhos de migração, orquestração de agentes e qualquer tarefa em que você queira menos suposições e uma passagem de bastão mais controlada entre as etapas. Seu principal diferencial é o fluxo embutido de meta-judge → LLM-as-a-judge, que adiciona uma etapa de qualidade entre a execução e o avanço.

Para que serve esta skill

Use do-in-steps quando a tarefa não puder ser feita com segurança em uma única passada e quando cada resultado precisar orientar o próximo. Ela foi pensada para manter o contexto enxuto, preservar a ordem e reduzir erros em cascata em execuções complexas.

O que a destaca

Diferentemente de um prompt genérico que só diz “pense passo a passo”, do-in-steps é uma skill de fluxo de trabalho para Agent Orchestration. Ela dá ênfase à decomposição da tarefa, à escolha de modelo por subtarefa, à passagem de contexto e à verificação independente, o que a torna mais confiável para tarefas longas.

Leitor ideal para esta skill

Este guia de do-in-steps é mais indicado para agentes trabalhando em codebases, autores de automação ou usuários que precisam de execução estruturada, e não de ideação criativa. Se você quer um plano orquestrado com checagens após cada etapa, essa skill é uma opção melhor do que um prompt único.

Como usar a skill do-in-steps

Instale e carregue a skill

Para do-in-steps install, adicione a skill a partir do caminho do repositório usado pelo seu ambiente e depois carregue SKILL.md como a fonte principal de instruções. Neste repo, a skill fica em plugins/sadd/skills/do-in-steps, então o importante é colocar o arquivo da skill no conjunto de skills ativas do agente antes de começar o trabalho.

Transforme um objetivo vago em entrada útil

O padrão de do-in-steps usage funciona melhor quando seu prompt inclui o objetivo, o repo ou sistema de destino, as restrições e o resultado esperado. Uma boa entrada nomeia o entregável e os pontos de risco, não apenas o tema.

Exemplo de prompt mais forte:
Refactor UserService to remove duplicated validation, update all callers, keep public APIs stable, and verify behavior with tests.
Isso é melhor do que:
Improve the service layer.

Leia estes arquivos primeiro

Comece por SKILL.md para entender a lógica de orquestração e, em seguida, inspecione qualquer documentação de projeto ou arquivos de skill adjacentes se a sua instalação os expuser. Neste repositório, não há pastas de apoio rules/, resources/ ou scripts/, então o próprio arquivo da skill concentra a maior parte da orientação operacional.

Execute em etapas ordenadas

Use a skill como um fluxo sequencial: analise a tarefa, decompose as dependências, execute a primeira subtarefa, verifique-a e só então passe para a próxima etapa levando apenas o contexto relevante. O ganho de qualidade vem de preservar os limites entre as etapas, em vez de deixar o trabalho posterior se afastar das decisões anteriores.

Perguntas frequentes sobre a skill do-in-steps

O do-in-steps é melhor do que um prompt normal?

Sim, quando a tarefa tem dependências ou precisa de verificação entre as etapas. Um prompt normal pode funcionar para trabalhos pequenos, mas do-in-steps é melhor quando você precisa de orquestração controlada, escolha de modelo por subtarefa e menos falhas ocultas.

Quando eu não devo usar?

Não use do-in-steps para edições triviais, perguntas pontuais ou tarefas em que uma resposta direta já basta. O overhead de orquestração só vale a pena quando o sequenciamento e a validação melhoram de forma relevante o resultado.

É amigável para iniciantes?

Sim, desde que você consiga descrever a tarefa com clareza. A principal curva de aprendizado é fornecer contexto suficiente para a decomposição e aceitar que o fluxo pode pedir evidências intermediárias antes de continuar.

Como ela se encaixa em Agent Orchestration?

Ela foi construída explicitamente para do-in-steps for Agent Orchestration: um supervisor coordena subagentes especializados, passa resumos adiante e usa um juiz independente para reduzir erros em nível de etapa. Isso a torna especialmente útil em fluxos de codificação ou operações com múltiplos agentes.

Como melhorar a skill do-in-steps

Defina limites melhores

A forma mais rápida de melhorar os resultados do do-in-steps é deixar claro o que não pode mudar, o que precisa ser verificado e como deve ser o resultado final. Restrições claras ajudam o orquestrador a escolher as subtarefas certas e evitam retrabalho.

Forneça contexto decisivo

Se quiser um resultado mais forte, inclua logo de início os arquivos afetados, o ambiente de destino, as expectativas de teste e quaisquer requisitos de compatibilidade. A skill funciona melhor quando consegue decompor com restrições reais, em vez de inferi-las tarde demais.

Fique atento aos modos de falha comuns

O principal risco é especificar pouco a tarefa, o que leva a uma decomposição fraca ou a uma verificação superficial. Outro modo de falha é sobrecarregar a primeira etapa com contexto demais; o ideal é dar informação suficiente para definir o plano e depois deixar que cada subtarefa herde apenas o que precisa.

Itere depois da primeira passada

Se o primeiro resultado estiver perto do ideal, mas incompleto, refine a tarefa com lacunas específicas: testes ausentes, ordem de dependências pouco clara ou um limite de mudança mais amplo. Para do-in-steps, a melhoria normalmente vem de um melhor enquadramento da tarefa, e não de pedir mais palavras.