「agentes」の検索結果

Meta-skill que orquestra todos os agentes do ecossistema. Scan automatico de skills, match por capacidades, coordenacao de workflows multi-skill e registry management.

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Especialista en configuración de agentes de IA: templates, tools, models, prompts y seed data.

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Esta skill deve ser usada ao criar um slash command do Claude Code. Use quando usuários pedirem para "criar um comando", "fazer um slash command", "adicionar um comando", ou quiserem documentar um workflow como comando reutilizável. Essencial para criar slash commands otimizados e executáveis por agentes, seguindo boas práticas.

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Refatore arquivos de instruções de agentes AGENTS.md, CLAUDE.md ou similares para seguir princípios de divulgação progressiva. Divide arquivos monolíticos em documentação organizada e vinculada.

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Infraestrutura de pagamento para agentes IA — escrow ACTP, pagamentos instantâneos x402, liquidação em USDC na Base L2. Onboarding interativo: pergunta suas preferências, gera código customizado do agente e verifica a configuração. Cobre padrões provider/requester, roteamento de adaptadores, máquina de 8 estados, preços, disputas e identidade.

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Construa agentes de IA prontos para produção com PydanticAI — type-safe tool use, structured outputs, dependency injection, e suporte multi-modelo.

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Guia especializado em padrões de engenharia de prompts, melhores práticas e técnicas de otimização. Use quando o usuário quer melhorar prompts, aprender estratégias de prompting ou depurar comportamento de agentes.

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Agentes de voz representam a fronteira da interação com IA - humanos falando naturalmente com sistemas de IA. O desafio não é apenas reconhecimento e síntese de fala, mas alcançar fluxo de conversa natural com latência inferior a 800ms enquanto se lidam com interrupções, ruído de fundo e nuances emocionais. Esta habilidade cobre duas arquiteturas: fala-para-fala (OpenAI Realtime API, menor latência, mais natural) e pipeline (STT→LLM→TTS, mais controle, mais fácil de depurar). Insight-chave: latência é a restrição. Hu

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Orquestrador principal de construção de aplicações. Cria aplicações full-stack a partir de requisições em linguagem natural. Determina o tipo de projeto, seleciona a tech stack e coordena agentes.

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Expert em LangGraph - o framework de nível produção para construir aplicações de IA com múltiplos atores e estado. Aborda construção de grafos, gerenciamento de estado, ciclos e ramificações, persistência com checkpointers, padrões human-in-the-loop e o padrão ReAct. Usado em produção no LinkedIn, Uber e 400+ empresas. Esta é a abordagem recomendada pelo LangChain para construir agentes. Use quando: langgraph, langchain agent, stateful agent, agent graph, react agent.

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Geração estruturada rápida e serving para LLMs com RadixAttention para cache de prefixos. Use para saídas JSON/regex, decodificação restrita, workflows com agentes que fazem chamadas de ferramentas, ou quando você precisa de 5× mais rápido que vLLM com compartilhamento de prefixos. Alimenta 300.000+ GPUs na xAI, AMD, NVIDIA e LinkedIn.

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Um sistema híbrido de memória que oferece gerenciamento de conhecimento persistente e pesquisável para agentes de IA (Arquitetura, Padrões, Decisões).

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Construa agentes de IA que interagem com computadores como humanos fazem - visualizando telas, movimentando cursores, clicando botões e digitando texto. Cobre Computer Use da Anthropic, Operator/CUA da OpenAI e alternativas de código aberto. Foco crítico em sandboxing, segurança e tratamento dos desafios únicos do controle baseado em visão. Use quando: computer use, automação de desktop agent, controle de tela IA, agente baseado em visão, automação de GUI.

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Ferramentas são como agentes de IA interagem com o mundo. Uma ferramenta bem projetada é a diferença entre um agente que funciona e um que alucina, falha silenciosamente ou custa 10x mais tokens do que o necessário. Esta skill cobre design de ferramentas desde schema até tratamento de erros. Melhores práticas em JSON Schema, escrita de descrições que realmente ajudam o LLM, validação e o emerging padrão MCP que está se tornando a língua franca para ferramentas de IA. Insight-chave: Descrições de ferramentas são mais importantes que implementação

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Especialista em design e construção de agentes de IA autônomos. Domina uso de ferramentas, sistemas de memória, estratégias de planejamento e orquestração multi-agente. Use quando: construir agente, agente de IA, agente autônomo, uso de ferramentas, function calling.

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Gerencie múltiplos agentes CLI locais via sessões tmux (iniciar/parar/monitorar/atribuir) com agendamento compatível com cron.

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Orquestación multimodelo y estrategia de cambio de modelos. Selección de modelos basada en puntuación, delegación entre agentes (Gemini, Codex, Ollama), emparejamiento con advisor, disparadores de escalado, matriz de permisos y optimización de eficiencia de costos.

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Procedimiento estructurado de 6 pasos para mejorar, renovar o reconstruir pipelines existentes, carpetas de proyectos individuales, estructuras de documentación o stacks de software. Direccionable como "pipeline optimizer" (para pipelines temáticos completos, p. ej. de software, investigación o desarrollo de videojuegos) o "project-folder optimizer" (para carpetas de proyectos individuales dentro de un pipeline, p. ej. una herramienta de software o proyecto de artículo académico). Se activa ante tareas como "mejorar pipeline X", "optimizar el stack", "reconstruir Y", "renovación", "refactorización de pipeline", "limpiar carpeta de proyecto", "mejorar estructura de carpetas", "unificar convenciones", "consolidación de documentación", "integrar en sistema existente" o cualquier intervención sustancial en estructuras establecidas. Proporciona análisis del estado actual, aclaración del propósito, boceto del estado ideal, plan de brechas, identificación empírica de puntos de dolor y reevaluación con subagentes limpios. Previene estándares paralelos, duplicación y rupturas en el pipeline.

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