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AnkitParekh007/Agentic-Engineering-Playbook

本番環境向けのAIエージェント、コパイロット、RAGシステム、MCPツール、エージェンティックアプリケーションを構築するための実用的なオープンソースのロードマップです。

Agentic-Engineering-Playbook とは?

このスキルは、「Agentic-Engineering-Playbook」リポジトリを基盤とし、AIエージェントの設計、開発、デプロイに必要な包括的なガイダンスを提供します。本プレイブックは、Claude Code、Cortex、Cline、LangChainなど様々なプラットフォームと連携可能な、マルチエージェントシステム、RAG(検索拡張生成)、MCP(モデルコンテキストプロトコル)ツールの構築に焦点を当てています。実践的なベストプラクティス、コード例、アーキテクチャパターンを網羅しており、開発者がアイデアを迅速にプロトタイプから本番環境へ移行できるよう支援します。特に、エージェントの信頼性、スケーラビリティ、セキュリティに関する具体的なアドバイスが含まれており、プロダクショングレードのシステム構築に役立ちます。このスキルを活用することで、最新のエージェントエンジニアリング手法を学び、効率的に開発を進めることができます。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add AnkitParekh007/Agentic-Engineering-Playbook

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ドキュメント

Agentic-Engineering-Playbook は何をしますか?

本番環境向けのAIエージェント、コパイロット、RAGシステム、MCPツール、エージェンティックアプリケーションを構築するための実用的なオープンソースのロードマップです。

はじめに

このプレイブックは、AIエージェントシステムの設計と実装に関する実践的なガイドを提供します。以下のトピックをカバーしています:

  • マルチエージェントシステムの設計パターン
  • RAG(検索拡張生成)パイプラインの構築
  • MCP(モデルコンテキストプロトコル)ツールの統合
  • プロダクショングレードのエージェント開発のベストプラクティス

主な機能

  • 段階的なロードマップ: 初心者から上級者まで対応した学習パス
  • コード例: PythonとTypeScriptによる実際の実装例
  • アーキテクチャパターン: スケーラブルなエージェントシステムの設計図
  • デプロイガイド: クラウドプラットフォームでのデプロイ手順

対応プラットフォーム

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex
  • LangChain
  • その他のAIエージェントフレームワーク

クイックスタート

git clone https://github.com/AnkitParekh007/Agentic-Engineering-Playbook.git
cd Agentic-Engineering-Playbook

詳細な手順については、リポジトリのドキュメントを参照してください。

コントリビューション

このプレイブックはオープンソースプロジェクトです。改善提案や追加コンテンツがあれば、プルリクエストをお送りください。

ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。

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