Was macht Agentic-Engineering-Playbook?
Ein praktischer Open-Source-Fahrplan zur Entwicklung produktionsreifer KI-Agenten, Copiloten, RAG-Systeme, MCP-Tools und agentischer Anwendungen.
Ein praktischer Open-Source-Fahrplan zur Entwicklung produktionsreifer KI-Agenten, Copiloten, RAG-Systeme, MCP-Tools und agentischer Anwendungen.
Dieses Skill, der auf dem `AnkitParekh007/Agentic-Engineering-Playbook`-Repository basiert, bietet eine umfassende, strukturierte Roadmap für Entwickler, die KI-Agenten und agentische Systeme für die Produktion erstellen möchten. Es behandelt eine breite Palette von Themen, darunter den Bau von KI-Agenten, Copiloten, Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen, Model Context Protocol (MCP)-Tools und vollständig agentischen Anwendungen. Die Ressourcen sind als praktischer, offener Leitfaden konzipiert, der sich an Entwickler richtet, die über grundlegende KI-Kenntnisse hinausgehen und bewährte Verfahren sowie Implementierungsstrategien erlernen möchten. Der Playbook unterstützt mehrere Plattformen, die typischerweise in KI-Entwicklungsumgebungen verwendet werden, wie z. B. Claude Code, Cursor und Codex, obwohl die spezifischen Implementierungsdetails variieren können. Indem es einen schrittweisen Ansatz mit praktischen Beispielen bereitstellt, hilft dieses Skill Entwicklern, die Lücke zwischen Konzepten und produktionsreifen Implementierungen zu schließen.
npx skills add AnkitParekh007/Agentic-Engineering-PlaybookInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Ein praktischer Open-Source-Fahrplan zur Entwicklung produktionsreifer KI-Agenten, Copiloten, RAG-Systeme, MCP-Tools und agentischer Anwendungen.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.