Atharv279/agent-improvement

Loop de decisão autônomo Perceber→Raciocinar→Agir→Refinar com pontuação de risco e autocorreção.

O que é agent-improvement?

Este skill implementa um ciclo de decisão autônomo estruturado na sequência Perceber→Raciocinar→Agir→Refinar, projetado para agentes de IA como Claude Code, Cursor e Codex. Ele ajuda o agente a tomar decisões mais seguras e precisas, calculando uma pontuação de risco para cada ação antes de executá-la. Se o risco for muito alto, ele pode sugerir ações corretivas ou abortar a tarefa. Além disso, o skill inclui um mecanismo de autocorreção que, após a execução, analisa o resultado e sugere refinamentos se necessário. Isso é útil em ambientes de desenvolvimento onde a autonomia do agente precisa ser equilibrada com segurança e confiabilidade, como na automação de deploys, commits ou manipulação de arquivos críticos.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add Atharv279/agent-improvement

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Documentação

O que agent-improvement faz?

Loop de decisão autônomo Perceber→Raciocinar→Agir→Refinar com pontuação de risco e autocorreção.

Este skill capacita agentes de IA (Claude Code, Cursor, Codex) a executar tarefas de forma mais segura através de um ciclo estruturado de decisão.

Visão Geral

  • Perceber: Coleta informações do ambiente atual (sistema de arquivos, estado do projeto, etc.).
  • Raciocinar: Analisa as informações, calcula uma pontuação de risco para cada ação possível.
  • Agir: Executa a ação de menor risco, ou aborta se o risco exceder um limite.
  • Refinar: Avalia o resultado da ação e, se necessário, aplica correções ou refina a abordagem.

Por que isso é útil?

  • Segurança: Reduz a chance de ações destrutivas em ambientes de produção.
  • Autonomia: Permite que o agente opere sem supervisão constante.
  • Adaptabilidade: O loop de refinamento permite que o agente aprenda com erros.

Plataformas Suportadas

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex (OpenAI)
  • Outros agentes compatíveis com SKILL.md

Como Usar

Adicione este skill ao seu arquivo de configuração do agente (ex.: SKILL.md, cursor.d.ts, etc.). O agente interpretará automaticamente as instruções.

Exemplo de Configuração

skills:
  - name: Atharv279/agent-improvement
    enabled: true

Mecanismo de Pontuação de Risco

O skill calcula uma pontuação de risco (0-100) para cada ação baseada em:

  • Impacto: Modificação de arquivos críticos (package.json, node_modules, .env).
  • Alcance: Número de arquivos afetados.
  • Reversibilidade: Facilidade de desfazer a ação.
  • Histórico: Ações anteriores que falharam ou causaram problemas.

Tabela de Limites de Risco

Faixa de RiscoComportamento
0-30Executar sem confirmação
31-60Executar com confirmação
61-80Sugerir alternativa mais segura
81-100Abortar e notificar o usuário

Autocorreção

Após a execução de uma ação, o skill verifica:

  1. Sucesso: A ação foi concluída sem erros?
  2. Efeitos Colaterais: Houve mudanças inesperadas?
  3. Refinamento: Se necessário, executa um sub-ciclo de refinamento.

Exemplo de Fluxo de Autocorreção

# Agente percebe que um arquivo foi corrompido
> Perceber: arquivo config.js com sintaxe inválida
> Raciocinar: risco 45 (modificação recente)
> Agir: restaurar de backup
> Refinar: verificar se o arquivo está agora válido

Notas Importantes

  • Este skill não substitui a supervisão humana; use com cautela.
  • A pontuação de risco é baseada em heurísticas e pode ser ajustada.
  • Para ambientes críticos, configure limites de risco mais baixos.

Licença e Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Veja o repositório original para mais detalhes.

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