O que Agentic-Engineering-Playbook faz?
Um roteiro prático e de código aberto para construir agentes de IA, copilotos, sistemas RAG, ferramentas MCP e aplicações agentivas de nível profissional.
Um roteiro prático e de código aberto para construir agentes de IA, copilotos, sistemas RAG, ferramentas MCP e aplicações agentivas de nível profissional.
AnkitParekh007/Agentic-Engineering-Playbook é um recurso abrangente e de código aberto projetado para ajudar desenvolvedores e engenheiros a construir sistemas de IA agentivos de produção. Este playbook cobre tópicos essenciais como construção de agentes de IA, copilotos, sistemas de Geração Aumentada por Recuperação (RAG), ferramentas de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) e aplicações agentivas. Diferencia-se por oferecer um roteiro prático com exemplos do mundo real e melhores práticas, ao invés de apenas teoria. Suporta múltiplas plataformas e frameworks, incluindo LangChain, CrewAI, AutoGen e ferramentas específicas como Claude Code e Cursor IDE. O repositório é organizado em capítulos que progridem de conceitos fundamentais para arquiteturas agentivas avançadas, padrões de design e estratégias de implantação, tornando-o um guia completo para quem deseja dominar a engenharia agentiva.
npx skills add AnkitParekh007/Agentic-Engineering-PlaybookInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Um roteiro prático e de código aberto para construir agentes de IA, copilotos, sistemas RAG, ferramentas MCP e aplicações agentivas de nível profissional.
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.