Ai Agents

iterative-retrieval é um padrão de trabalho para refinar progressivamente a recuperação de contexto em fluxos de trabalho agenticos. Ele ajuda subagentes a evitar contexto demais ou de menos, sendo útil para uso de iterative-retrieval, decisões de instalação e iterative-retrieval para Automação de Fluxos de Trabalho.

continuous-agent-loop ajuda agentes a executar loops autônomos repetíveis com quality gates, evals, etapas de recuperação e regras claras de parada para concluir tarefas com confiabilidade.

autonomous-loops é uma skill para projetar fluxos de trabalho autônomos no Claude Code, desde pipelines sequenciais simples até orquestração de DAG multiagente com quality gates e handoffs.

autonomous-agent-harness transforma o Claude Code em um sistema de agentes persistente e autônomo, com memória, execuções agendadas, despacho de tarefas e uso do computador. É indicado para orquestração de agentes, verificações recorrentes e fluxos de trabalho de longa duração quando você precisa de algo além de um prompt pontual.

Aprenda a skill agentic-engineering para execução orientada por avaliações, decomposição de tarefas, roteamento de modelos e automação de fluxos de trabalho mais segura com checagens de regressão.

A skill agent-introspection-debugging oferece um fluxo estruturado de auto-depuração para falhas de agentes de IA: capturar o estado da falha, diagnosticar as causas prováveis, aplicar uma etapa de recuperação contida e produzir um relatório de introspecção legível por humanos. Use-a em execuções com loops, muitas tentativas ou tendência a desviar do objetivo, não para verificação rotineira.

agent-harness-construction é uma skill prática para aprimorar o design de agent harness, incluindo esquemas de ferramentas, formatos de observação, recuperação de erros e orçamento de contexto para aumentar a taxa de conclusão.

subagent-driven-development é uma skill para executar planos de implementação com um subagente novo por tarefa e depois revisar cada resultado em duas etapas: primeiro a aderência à especificação, depois a qualidade do código. Ela inclui templates de prompt para o implementador, o revisor de especificação e o revisor de qualidade de código.

dispatching-parallel-agents é uma skill de orquestração de agentes para dividir tarefas realmente independentes entre agentes separados, com contexto isolado e resultados coordenados.

langsmith-fetch é uma skill de depuração para agentes LangChain e LangGraph. Ela orienta assistentes a instalar a CLI, configurar credenciais do LangSmith, buscar traces recentes e analisar erros, chamadas de ferramentas, atividade de memória, latência e uso de tokens com base em evidências dos traces.

langbase-automation é uma skill Claude para automatizar o Langbase via Composio Rube MCP. Veja como configurar, checar conexões, descobrir ferramentas com RUBE_SEARCH_TOOLS e automatizar workflows do Langbase com segurança.

griptape-automation é uma skill do Claude para executar operações do Griptape via Composio Rube MCP. Ela orienta agentes a buscar schemas atuais das ferramentas, verificar se há uma conexão Griptape ativa e executar automação de workflows com menos parâmetros desatualizados.

flowiseai-automation ajuda agentes a automatizar tarefas do FlowiseAI por meio do Composio Rube MCP. Configure o Rube, verifique a conexão com o flowiseai, pesquise primeiro os schemas atuais das ferramentas e só então execute automações de workflow compatíveis com segurança.

botsonic-automation ajuda agentes a automatizar operações do Botsonic via Composio Rube MCP, descobrindo as ferramentas atuais, verificando a conexão com Botsonic e usando schemas em tempo real antes da execução.

bolna-automation ajuda agentes a automatizar tarefas do Bolna via Composio Rube MCP, descobrindo schemas atuais de ferramentas, verificando a conexão com o Bolna e executando ações de workflow com mais segurança.

prompt-engineering-patterns é uma skill prática para design de prompts em produção, cobrindo contexto de instalação, templates reutilizáveis, exemplos few-shot, saídas estruturadas e fluxos de otimização de prompts para Context Engineering.

A skill evaluation-methodology explica a pontuação PluginEval para Model Evaluation, incluindo camadas, rubricas, pontuação composta, limites de badges e orientações práticas para interpretar resultados e melhorar dimensões fracas.

langchain-architecture é um guia de arquitetura para criar aplicações com LangChain 1.x e LangGraph. Use para decidir entre chains, agents, retrieval, memory e padrões de orquestração com estado antes da implementação.

team-composition-patterns é uma skill de decisão para projetar equipes multiagentes em Claude Code Agent Teams, com heurísticas de dimensionamento, seleção de subagent_type e orientação de modo de exibição. Use este guia de team-composition-patterns para aplicar equipes predefinidas de revisão/depuração, escolher papéis e padronizar a configuração de equipes entre tarefas.

A skill parallel-feature-development ajuda equipes a dividir uma funcionalidade em grupos com responsabilidades bem definidas, estabelecer contratos compartilhados desde cedo e escolher padrões de merge mais seguros para fluxos Git com múltiplos agentes. Use-a para planejar ownership de arquivos, integração com atenção às dependências e uma implementação paralela com menos conflitos.

task-coordination-strategies ajuda equipes a decompor trabalhos complexos, mapear dependências, definir critérios de aceitação e coordenar fluxos paralelos entre agentes ou colaboradores, com responsabilidades mais claras e menos conflitos de merge.

team-communication-protocols define regras de mensagens para equipes de agentes, cobrindo quando usar mensagens diretas ou em broadcast, aprovação de planos, procedimentos de desligamento e templates reutilizáveis para uma Agent Orchestration coordenada.

agentic-eval é uma skill do GitHub Copilot que mostra como criar loops de avaliação para saídas de IA usando reflexão, crítica com base em rubricas e padrões evaluator-optimizer.

agent-governance é uma skill focada em documentação para projetar guardrails de agentes de IA, verificações de políticas, regras de confiança, restrições de ferramentas e registro de auditoria em sistemas com uso de ferramentas e multiagentes.