🧠 Padrões de Codificação IA & Habilidades para Agentes
Aprenda princípios de engenharia. Aplique-os no contexto. Verifique o resultado.
Uma coleção pública de habilidades reutilizáveis e cientes do contexto do projeto para agentes de codificação IA e desenvolvedores.
Estas habilidades ajudam a IA a entender as convenções existentes do projeto, tomar melhores decisões de engenharia, aplicar práticas de codificação adequadas e verificar alterações sem introduzir complexidade desnecessária.
📑 Catálogo de Habilidades
🛡️ Governança & Disciplina
| Habilidade | Descrição | Melhor Para |
|---|---|---|
cite-or-stop | Impõe afirmações baseadas em evidências, previne tentativas falhas repetidas e fornece transferências estruturadas quando bloqueado. | Evitar alucinações, suposições não fundamentadas e loops de tentativas. |
🔄 Meta-aprendizagem & Autocorreção
| Habilidade | Descrição | Melhor Para |
|---|---|---|
lesson-to-skill | Converte erros confirmados, correções do usuário e problemas recorrentes em instruções reutilizáveis para ajudar a prevenir os mesmos erros em tarefas futuras. | Aprendizado contínuo, prevenção de erros e melhoria do comportamento do agente IA. |
🏗️ Padrões de Codificação & Melhores Práticas
| Habilidade | Descrição | Melhor Para |
|---|---|---|
solid-principles | Ajuda desenvolvedores a aprender e aplicar os princípios SOLID. Analisa o código existente e sugere melhorias de design sem introduzir abstrações desnecessárias. | Código limpo, sustentável e extensível. |
precision-and-rounding | Analisa tipos numéricos existentes, regras de arredondamento, cálculos e configurações antes de sugerir alterações. Preserva o comportamento estabelecido do projeto, a menos que instruído explicitamente o contrário. | Prevenir perda de precisão, arredondamento incorreto e inconsistências em cálculos. |
database-query-patterns | Analisa consultas de banco de dados, padrões ORM, esquemas e índices antes de recomendar melhorias. Ajuda a identificar consultas ineficientes enquanto preserva o comportamento existente dos dados. | Otimização de consultas, desempenho de banco de dados e correção de dados. |
Aprender → Aplicar → Verificar: Entenda o princípio, aplique-o de acordo com as convenções existentes do projeto e verifique o resultado.
🚀 Configuração & Uso Rápido
⚡ Instalação Rápida (Recomendada)
Instale habilidades de IA diretamente do GitHub:
npx skills add geek-prateek/ai-coding-standards
Instale uma habilidade específica:
npx skills add geek-prateek/ai-coding-standards --skill precision-and-rounding
Instale globalmente entre projetos:
npx skills add geek-prateek/ai-coding-standards -g
Navegue pelas habilidades disponíveis:
npx skills add geek-prateek/ai-coding-standards --list
Explore habilidades em skills.sh.
Opção 1: Configuração Global (Funciona em Todos os Projetos)
Instale uma vez para disponibilizar essas habilidades em todos os projetos.
Google Antigravity
# Windows (PowerShell)
cd $HOME\.gemini\config\skills
git clone https://github.com/geek-prateek/ai-coding-standards.git .
# macOS / Linux
cd ~/.gemini/config/skills
git clone https://github.com/geek-prateek/ai-coding-standards.git .
Claude Code
cd ~/.claude/skills
git clone https://github.com/geek-prateek/ai-coding-standards.git .
Nota: Os caminhos de descoberta de habilidades podem variar por agente e versão. A CLI de Skills é o método de instalação recomendado para agentes suportados.
Opção 2: Configuração por Projeto
Para usar habilidades em um projeto específico, copie as pastas de habilidades necessárias para o diretório de skills suportado pelo seu agente.
Exemplo:
meu-projeto/
├── .agents/
│ └── skills/
│ ├── cite-or-stop/
│ │ └── SKILL.md
│ ├── lesson-to-skill/
│ │ └── SKILL.md
│ ├── solid-principles/
│ │ └── SKILL.md
│ ├── precision-and-rounding/
│ │ └── SKILL.md
│ └── database-query-patterns/
│ └── SKILL.md
└── src/
Ou via Submódulo Git
git submodule add https://github.com/geek-prateek/ai-coding-standards.git .agents/skills/shared
Certifique-se de que seu agente de codificação consiga descobrir as pastas de habilidades aninhadas.
📂 Estrutura do Repositório
ai-coding-standards/
├── README.md
├── cite-or-stop/
│ └── SKILL.md
├── lesson-to-skill/
│ └── SKILL.md
├── solid-principles/
│ └── SKILL.md
├── precision-and-rounding/
│ └── SKILL.md
└── database-query-patterns/
└── SKILL.md
Cada habilidade também pode conter referências de apoio, exemplos e casos de avaliação.
➕ Como Adicionar uma Nova Habilidade
Para manter o repositório limpo e escalável:
- Crie um diretório:
<nome-da-habilidade>/ - Adicione
SKILL.md: Inclua frontmatter YAML válido. - Defina quando usar: Descreva o problema específico e os critérios de ativação.
- Siga as convenções existentes do projeto: Evite forçar padrões ou alterar o comportamento estabelecido sem justificativa.
- Mantenha genérico: Não inclua código proprietário, credenciais, URLs internos ou informações específicas da empresa.
- Adicione avaliações quando útil: Inclua cenários práticos para verificar a eficácia da habilidade.
- Atualize o catálogo: Adicione a nova habilidade ao Catálogo de Habilidades.
Exemplo de SKILL.md:
---
name: nome-da-habilidade
description: >-
Descreva o que a habilidade faz e quando usá-la.
---
# Título da Habilidade
## Aprender
Explique o conceito com exemplos práticos.
## Aplicar
Analise as convenções existentes do projeto antes de sugerir alterações.
## Verificar
Valide a correção, compatibilidade e casos de borda.
Importante: Não crie uma habilidade apenas porque um conceito de programação existe. Crie uma quando um problema recorrente se beneficia de um fluxo de trabalho específico e reutilizável.
🤝 Contribuindo
Contribuições, sugestões e melhorias são bem-vindas!
Sinta-se à vontade para abrir uma issue ou enviar um pull request para melhorar habilidades existentes ou propor novas.
📄 Licença
Consulte o arquivo LICENSE do repositório para informações sobre licenciamento.