dean0x/autobeat

O que autobeat faz?

Orquestração autônoma de agentes de codificação. Dê um objetivo, afaste-se e volte para o trabalho concluído. Loops de avaliação, pipelines multiagente, dependências DAG, persistência à prova de falhas.

Visão Geral

O dean0x/autobeat permite que você delegue tarefas complexas de codificação a um sistema de agentes de IA que trabalham de forma autônoma. Você define o objetivo final em alto nível, e o sistema orquestra automaticamente uma série de etapas, utilizando múltiplos agentes quando necessário, para alcançar o resultado desejado.

Funcionalidades Principais

• Autonomia: Defina um objetivo e deixe o sistema trabalhar. Não é necessário supervisionar cada etapa.
• Loops de Avaliação: Os agentes podem iterar sobre seu próprio trabalho, refinando e melhorando os resultados com base em critérios definidos.
• Pipelines Multiagente: Divida tarefas complexas em subtarefas que podem ser executadas por diferentes agentes especializados, seja em paralelo ou em sequência.
• Dependências DAG: Modele fluxos de trabalho complexos usando um Grafo Acíclico Dirigido, garantindo que as tarefas sejam executadas na ordem correta.
• Persistência à Prova de Falhas: O progresso é salvo de forma robusta, permitindo que o sistema retome o trabalho de onde parou, mesmo após falhas ou interrupções.

Como Usar

1. Defina o Objetivo: Descreva claramente o que deve ser alcançado (ex: "Refatore o módulo de autenticação para usar JWT").
2. Configure o Pipeline: Se necessário, especifique as etapas ou dependências (opcional, o sistema pode inferir muitas delas).
3. Execute: Inicie o processo e monitore o progresso (logs, relatórios).
4. Revise: Ao final, revise o código e os artefatos gerados.

Exemplo de Configuração

objetivo: "Implementar um endpoint de API para busca de usuários"
etapas:
  - nome: "Gerar código inicial"
    agente: "codificador"
  - nome: "Escrever testes"
    dependências: ["Gerar código inicial"]
    agente: "testador"
  - nome: "Revisão de código"
    dependências: ["Escrever testes"]
    agente: "revisor"

Plataformas Suportadas

• Claude Code
• Cursor
• Codex
• Qualquer plataforma que suporte execução de scripts e chamadas a APIs de LLMs.

Requisitos

• Acesso a uma API de LLM (OpenAI, Anthropic, etc.)
• Ambiente de execução (Node.js, Python, etc.)
• (Opcional) Git para versionamento de código gerado.

Notas

• Para tarefas muito grandes, o tempo de execução pode ser extenso. Planeje adequadamente.
• A qualidade do resultado final depende diretamente da clareza do objetivo definido.
• Utilize os logs para depurar problemas no pipeline ou nas definições das tarefas.

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Documentação da habilidade dean0x/autobeat.