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modo-de-fluxo-de-trabalho-dinâmico

Projeta harnesses locais de tarefas, portões de avaliação e extração reutilizável de habilidades para o modo de fluxo de trabalho dinâmico do Claude e outros harnesses adaptativos de agentes. Use ao construir um harness local de tarefa, adicionar portões de avaliação ou extrair uma habilidade reutilizável de trabalho ad-hoc.

O que é modo-de-fluxo-de-trabalho-dinâmico?

Este guia descreve o modo de fluxo de trabalho dinâmico, um sistema disciplinado para agentes de codificação (como Claude Code, Cursor, Codex) que podem gerar ou adaptar harnesses locais de tarefas em vez de seguir apenas um fluxo de comando estático. Ele oferece uma estrutura para criar harnesses temporários para tarefas únicas, extrair habilidades reutilizáveis para tarefas repetitivas e estabelecer checkpoints observáveis ​​em painéis de controle para equipes. O guia fornece uma árvore de decisão para determinar quando um harness é apropriado (desde tarefas únicas que devem permanecer inline até tarefas com riscos de segurança que exigem portões de avaliação), um modelo de harness que inclui objetivo, entradas, saídas, avaliação e handoff, e regras para promover um harness local para uma habilidade compartilhada quando certas condições são atendidas (como aparecer em múltiplas sessões ou ter risco de falhas repetidas). Ele também enfatiza a importância de checkpoints de painel de controle para expor estado, portões de avaliação específicos para diferentes tipos de trabalho (código, UI, agente, pesquisa, integração) e antipadrões a evitar, como ignorar testes ou permitir que dados de pesquisa privados vazem. O resultado padrão inclui o caminho do harness ou habilidade, comandos e resultados de avaliação, e candidatos para extração reutilizável futura.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/dynamic-workflow-mode

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Documentação

Modo de Fluxo de Trabalho Dinâmico

Use esta habilidade quando um agente de codificação puder gerar ou adaptar um harness local de tarefa em vez de seguir apenas um fluxo de comando estático. O objetivo é transformar o modo de fluxo de trabalho dinâmico em um sistema disciplinado: harnesses temporários para trabalho único, extração de habilidade compartilhada para trabalho repetido e checkpoints observáveis ​​de painel de controle para equipes.

Quando Ativar

  • O usuário menciona fluxos de trabalho dinâmicos, harnesses personalizados, harness-por-tarefa, fluxos de trabalho adaptativos ou o modo de fluxo de trabalho dinâmico do Claude Code.
  • Uma tarefa precisa de um loop personalizado, avaliador, rastreador, gerador de fixtures, observador ou painel local.
  • Múltiplos agentes precisam do mesmo processo repetível, mas o processo ainda não foi capturado como uma habilidade compartilhada.
  • Um fluxo de trabalho precisa de artefatos de handoff duráveis, evidências de avaliação ou aprovação do operador antes do merge.

Contrato Central

O modo de fluxo de trabalho dinâmico deve produzir um harness local de tarefa apenas quando o harness for mais barato e seguro do que executar manualmente os mesmos passos. O harness deve ter:

  • Objetivo: o resultado que ele possui e o resultado que ele explicitamente não possui.
  • Entradas: arquivos, URLs, prompts, fontes de dados, política de credenciais e restrições fornecidas pelo usuário.
  • Saídas: commits, relatórios, capturas de tela, arquivos de status ou instantâneos do painel de controle.
  • Avaliação: pelo menos uma verificação de aprovação/reprovação vinculada à tarefa, não apenas "funcionou".
  • Handoff: um artefato curto que informa ao próximo operador o que aconteceu, o que está bloqueado e como retomar.

Árvore de Decisão de Harness Dinâmico

  1. Tarefa única: mantenha inline. Não invente um harness.
  2. Tarefa repetida com entradas variáveis: crie um harness local de tarefa e mantenha-o sob uma área de trabalho temporária ou local do projeto.
  3. Tarefa repetida entre colegas ou repositórios: extraia o padrão para uma habilidade compartilhada.
  4. Tarefa com estado externo, filas ou aprovações: adicione visibilidade do painel de controle antes de adicionar mais automação.
  5. Tarefa com risco de segurança: adicione um portão de avaliação e um portão de merge humano antes da execução autônoma.

Modelo de Harness Local de Tarefa

Use esta estrutura antes de escrever código:

# Harness de Fluxo de Trabalho Dinâmico

Objetivo:
- Entregar:
- Não entregar:

Entradas:
- Repositório ou espaço de trabalho:
- Sistemas externos:
- Política de credenciais:

Loop:
1. Descobrir estado atual.
2. Gerar ou atualizar o menor artefato útil.
3. Executar verificações de avaliação.
4. Registrar status e handoff.
5. Parar em portão com falha, propriedade incerta ou ação externa insegura.

Avaliação:
- Comando:
- Sinal de aprovação esperado:
- Proprietário da falha:

Handoff:
- Status:
- Evidência:
- Próxima ação:

Extração de Habilidade Compartilhada

Promova um harness local de tarefa para uma habilidade compartilhada apenas quando pelo menos duas destas condições forem verdadeiras:

  • O mesmo fluxo de trabalho aparece em múltiplas sessões, repositórios, equipes ou inicializações.
  • O fluxo de trabalho precisa de sequenciamento específico de linguagem, ferramenta ou segurança.
  • Falhas se repetem porque operadores pulam um portão ou perdem contexto.
  • O fluxo de trabalho tem um contrato estável de entrada/saída.
  • O fluxo de trabalho se beneficia de um painel de controle, quadro de status ou handoff de equipe.

Ao extrair, escreva primeiro a habilidade em skills/<nome>/SKILL.md. Adicione shims de comando apenas se uma superfície de entrada com barra ainda for necessária.

Checkpoints de Painel de Controle

O modo de fluxo de trabalho dinâmico torna-se utilizável pela equipe quando expõe estado. Registre estes checkpoints sempre que a tarefa abranger mais de uma sessão:

  • Plano: objetivo, proprietário, critérios de aceitação e sistemas externos arriscados.
  • Fila: itens de trabalho, função do agente atribuída, branch/worktree e arestas de dependência.
  • Execução: harness ativo, passo atual do loop, resultado de avaliação recente e sinal de token/custo, se disponível.
  • Portão: resultados de teste, capturas de tela do navegador, revisão de segurança e prontidão para merge.
  • Handoff: o que está feito, o que falhou, o que precisa de uma decisão humana.

Se o repositório tiver o estado ECC2 habilitado, prefira adicionar ou ler checkpoints através do painel de controle ECC ou scripts baseados em armazenamento de estado, em vez de espalhar notas não rastreadas.

Portões de Avaliação

Cada harness dinâmico precisa de uma avaliação específica da tarefa. Escolha o portão confiável mais barato:

Tipo de TrabalhoPortão de Avaliação
Funcionalidade de códigoTeste focado, lint, cobertura e um caminho de integração
Interface do usuário/painel de controleTeste de fumaça do navegador com captura de tela e verificações de overflow/erro
Fluxo de trabalho do agenteTranscrição de fixture ou item de trabalho semeado com roteamento esperado
Pesquisa/conteúdoResumo neutro de fonte, lista de verificação de reivindicações e esboço prontos para publicação
IntegraçãoComando de simulação (dry-run), validação de configuração e verificação de ausência de segredos

Não afirme que um fluxo de trabalho dinâmico é reutilizável até que a avaliação possa ser executada novamente por outro colega.

Antipadrões

  • Gerar scripts que escondem a lógica real de decisão do operador.
  • Tratar o modo de fluxo de trabalho dinâmico como permissão para pular testes.
  • Criar documentos descartáveis ​​quando uma habilidade compartilhada ou artefato de status é o produto real.
  • Executar múltiplos agentes sem propriedade, portão de merge ou política de conflito.
  • Deixar dados brutos de pesquisa privada vazarem em documentos públicos.

Padrão de Saída

Finalize com:

  • O caminho do harness ou habilidade.
  • Os comandos de avaliação e resultados.
  • O caminho do painel de controle ou artefato de handoff.
  • O próximo candidato a extração reutilizável.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

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