Agents365-ai/agent-native-design

O que agent-native-design faz?

Habilidade de design e revisão de CLI nativa para agentes — crie CLIs que atendem humanos, agentes de IA e sistemas de orquestração simultaneamente.

Visão Geral

Esta habilidade ajuda você a projetar e revisar interfaces de linha de comando (CLIs) que são eficazes para:

• Humanos: Usabilidade familiar, saída legível e ajuda autoexplicativa.
• Agentes de IA: Saída estruturada, previsível e fácil de interpretar por ferramentas como Claude Code, Cursor, Codex, etc.
• Sistemas de Orquestração: Formatos padronizados, códigos de saída consistentes e comportamento sem estado.

Por que isso é importante?

CLIs tradicionais são projetadas principalmente para humanos, mas com o aumento de agentes de IA que executam comandos automaticamente, é essencial criar CLIs que funcionem para ambos. Uma CLI nativa para agentes reduz erros, simplifica integrações e permite automações robustas.

Principais Funcionalidades

• Análise de CLI existente: Examine um CLI atual e identifique gargalos para agentes.
• Geração de especificações: Crie especificações de design que priorizam saída estruturada (JSON, YAML), argumentos consistentes e documentação clara.
• Revisão de conformidade: Verifique se o CLI segue boas práticas de design nativo para agentes.
• Padrões recomendados: Saiba quais padrões de CLI (POSIX, GNU, oneshots) são melhores para cada contexto.

Como Usar

1. Inicie o design: Descreva seu CLI existente ou nova proposta (nome, comandos, argumentos, saída).
2. Receba feedback: A habilidade analisa e sugere melhorias para tornar o CLI amigável para agentes e humanos.
3. Implemente as mudanças: Incorpore as sugestões (ex.: adicionar --json para saída estruturada).
4. Revise novamente: Use a habilidade para verificar se todas as recomendações foram aplicadas.

Exemplo de Uso

# CLI típico (antes)
mytool deploy --env production
# Saída: "Deploy iniciado!

# CLI melhorado (depois)
mytool deploy --env production --format json
# Saída: {"status": "started", "id": "dep-123", "env": "production"}

Boas Práticas

• Sempre ofereça saída JSON/estruturada com flag --json ou --output.
• Códigos de saída consistentes: 0 para sucesso, 1 para erro de execução, 2 para sintaxe incorreta.
• Argumentos previsíveis: Use nomes longos consistentes (--verbose em vez de -v para humanos, mas aceite ambos).
• Documentação explícita: Cada comando deve ter descrição e exemplos no --help.
• Sem estado: Evite depender de estado do terminal; use variáveis de ambiente para configuração.

Plataformas Suportadas

• Claude Code
• Cursor
• Codex (OpenAI)
• GitHub Copilot CLI
• Qualquer agente que execute comandos de terminal

Referências

• Documentação de design de CLI
• Bons padrões de CLI
• Princípios de agentes nativos