Um fluxo de trabalho de agente pronto para produção, sem framework, para planejamento de viagens, construído com Python e o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP).
Este skill fornece um fluxo de trabalho de agente autônomo, sem dependência de frameworks, projetado para planejamento de viagens. Utilizando Python e o Model Context Protocol (MCP), ele permite que agentes de IA como Claude, Codex e Gemini coordenem automaticamente múltiplas etapas — como pesquisa de destinos, reserva de voos e hotéis, e criação de itinerários — de forma modular e extensível. A implementação é focada em produção, evitando bibliotecas externas pesadas e priorizando controle e clareza no código. Ideal para desenvolvedores que desejam integrar capacidades de agente em ferramentas de viagem sem adotar um ecossistema específico, sendo compatível com qualquer plataforma que suporte chamadas de ferramentas MCP.
npx skills add Fieldy76/Agentic-Travel-PlannerUm fluxo de trabalho de agente pronto para produção, sem framework, para planejamento de viagens, construído com Python e o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP).
Fonte: https://github.com/Fieldy76/Agentic-Travel-Planner
Descoberto a partir de repositórios GitHub enviados nas últimas 24 horas para skills de agente, fluxos de trabalho Claude/Codex/Gemini, ferramentas MCP e automação adjacente de agente de IA.
ElevenLabs text-to-speech with mac-style say UX.
Oracle CLI second-model review/debug/refactor/design with selected files, dry-run token checks, API or browser engine.
Capture and automate macOS UI with the Peekaboo CLI.
Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".
Build a throwaway prototype to flesh out a design — a runnable terminal app for state/business-logic questions, or several radically different UI variations toggleable from one route.
Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".