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Maroo1121/Agent-Driven-Development

Defina uma metodologia clara para construir, testar e implantar software de agentes de IA com rigorosos padrões de engenharia.

O que é Agent-Driven-Development?

Esta skill, Maroo1121/Agent-Driven-Development, estabelece uma metodologia estruturada para o desenvolvimento de software de agentes de IA, focando em padrões rigorosos de engenharia. Ela define práticas para a construção, teste e implantação de agentes, garantindo que o código seja robusto, confiável e mantenha alta qualidade. Ao adotar essa abordagem, desenvolvedores podem evitar armadilhas comuns e produzir agentes prontos para produção. A skill é útil para engenheiros de software e equipes que desejam profissionalizar o ciclo de vida de desenvolvimento de agentes, indo além de protótipos rápidos. Embora não especifique plataformas exatas, os princípios são aplicáveis a qualquer ambiente de desenvolvimento de agentes (como frameworks de LLM, ferramentas de automação ou assistentes de código). O funcionamento se baseia em documentação detalhada (SKILL.md) que guia o usuário por fases: definição de requisitos, arquitetura, implementação com testes, integração contínua e monitoramento. A skill também enfatiza o versionamento de prompts, uso de hooks e auditoria de logs para garantir rastreabilidade e conformidade com padrões de engenharia de software.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add Maroo1121/Agent-Driven-Development

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Documentação

O que Agent-Driven-Development faz?

Defina uma metodologia clara para construir, testar e implantar software de agentes de IA com rigorosos padrões de engenharia.

Visão Geral

Esta skill estabelece uma abordagem sistemática para o desenvolvimento de agentes de IA, focando em:

  • Construção: Estrutura modular e reutilizável com definições claras de interfaces.
  • Teste: Validação unitária e de integração para garantir comportamento consistente.
  • Implantação: Estratégias de deploy com rollback e monitoramento.

Pré-requisitos

  • Conhecimento básico de desenvolvimento de software.
  • Familiaridade com conceitos de agentes de IA (prompts, ferramentas, loops).
  • Ambiente configurado com as ferramentas de sua escolha (ex: Python, Node.js, Docker).

Como Usar

  1. Inicialização: Leia o arquivo SKILL.md para entender o fluxo completo.
  2. Configuração: Defina variáveis de ambiente conforme necessário.
  3. Desenvolvimento: Siga as seções de metodologia para construir seu agente.

Exemplo de Comando

# Clone o repositório de exemplo
git clone https://github.com/Maroo1121/Agent-Driven-Development.git
cd Agent-Driven-Development

# Instale dependências
pip install -r requirements.txt

# Execute testes
pytest tests/

Estrutura do Projeto

  • src/: Código fonte do agente.
  • tests/: Testes unitários e de integração.
  • docs/: Documentação adicional.
  • config/: Arquivos de configuração.

Metodologia

1. Definição de Requisitos

  • Especifique claramente o propósito do agente.
  • Liste as capacidades e limitações.

2. Arquitetura

  • Projete componentes modulares.
  • Defina interfaces entre módulos.

3. Implementação

  • Utilize padrões de design como Chain of Responsibility ou Strategy.
  • Garanta que o código seja testável.

4. Teste

  • Escreva testes para cada cenário de uso.
  • Inclua testes de stress e de borda.

5. Implantação

  • Configure pipelines de CI/CD.
  • Monitore logs e métricas.

Boas Práticas

  • Versionamento de Prompts: Mantenha versões de prompts em controle de versão.
  • Hooks de Segurança: Valide entradas e saídas do agente.
  • Auditoria: Registre todas as interações para depuração.

Suporte

Para dúvidas, consulte a seção de issues no repositório oficial.


Este documento foi gerado como parte da skill Agent-Driven-Development.

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