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iuliandita/skills

39 habilidades para DevOps, segurança, infraestrutura e engenharia de software, mantidas com verificações de lint e especificação, cobertura de testes comportamentais e um loop de auto-pesquisa no estilo Karpathy.

O que é skills?

O repositório `iuliandita/skills` é uma coleção curada de 39 habilidades para agentes de IA especializados em DevOps, segurança, infraestrutura e engenharia de software. Ele se destaca por sua manutenção rigorosa, incluindo verificações automatizadas de lint e especificação, cobertura de testes comportamentais e um inovador loop de auto-pesquisa inspirado no estilo Karpathy. As habilidades são projetadas para funcionar em plataformas como Claude Code, Cursor e Codex, fornecendo aos agentes instruções detalhadas e estruturadas para executar tarefas complexas de forma eficiente. Cada habilidade é documentada em formato SKILL.md, com seções como visão geral, pré-requisitos, instruções de uso e exemplos práticos, garantindo que os agentes possam adotá-las com facilidade.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentação

O que skills faz?

39 habilidades para DevOps, segurança, infraestrutura e engenharia de software, mantidas com verificações de lint e especificação, cobertura de testes comportamentais e um loop de auto-pesquisa no estilo Karpathy.

Visão Geral

Este repositório contém uma série de habilidades otimizadas para agentes de IA, focadas em áreas críticas de tecnologia. Cada habilidade é autocontida e segue padrões rigorosos de qualidade.

Pré-requisitos

  • Acesso a um agente de IA compatível (ex.: Claude Code, Cursor, Codex).
  • Conhecimento básico de DevOps, segurança e engenharia de software.

Uso

  1. Navegue até a habilidade desejada no diretório skills/.
  2. Leia o arquivo SKILL.md para entender a funcionalidade e as instruções.
  3. Siga os exemplos e dicas fornecidos para integrar a habilidade ao seu fluxo de trabalho.

Manutenção

As habilidades são mantidas com:

  • Verificações de lint e especificação para garantir consistência.
  • Cobertura de testes comportamentais para validar o comportamento esperado.
  • Loop de auto-pesquisa no estilo Karpathy para melhoria contínua.

Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Siga as diretrizes de contribuição no arquivo CONTRIBUTING.md.

Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT. Consulte o arquivo LICENSE para obter detalhes.

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