O que skill-recommendation faz?
Sistema de recomendação de habilidades com consciência de contexto para ambientes de codificação de agentes, utilizando Mineração de Repositórios de Software (MSR). Extrai padrões de SKILL.md do GitHub e constrói modelos para sugerir habilidades apropriadas com base no contexto de codificação.
Funcionalidades
- Extração de Padrões: Analisa repositórios públicos no GitHub para identificar padrões comuns em arquivos
SKILL.md. - Modelagem de Contexto: Utiliza processamento de linguagem natural (NLP) para entender o contexto do código sendo escrito (tecnologias, frameworks, tarefas).
- Recomendação Inteligente: Sugere habilidades que se alinham com o fluxo de trabalho atual do agente, reduzindo o tempo de busca.
- Suporte a Múltiplos Ambientes: Projetado para funcionar com plataformas como Claude Code, Cursor e Codex.
Como Funciona
- O skill coleta metadados de repositórios que contêm arquivos
SKILL.md. - Os padrões extraídos são processados e armazenados em um modelo de recomendação.
- Quando o agente está em um contexto de codificação específico (ex.: trabalhando com React e Node.js), o sistema consulta o modelo.
- As habilidades mais relevantes são sugeridas diretamente no terminal ou interface do agente.
Uso
Para utilizar este skill em seu agente, adicione-o à sua configuração de agente. O sistema irá automaticamente:
- Analisar o diretório atual e identificar o contexto do projeto.
- Consultar o modelo de recomendação.
- Exibir sugestões de habilidades disponíveis.
Exemplo de comando:
# Ativar recomendação automática
skill-recommendation --auto
# Listar habilidades sugeridas para o contexto atual
skill-recommendation list
Configuração
Defina as seguintes variáveis de ambiente (opcional):
SKILL_RECOMMENDATION_MODEL_PATH: Caminho para um modelo customizado.SKILL_RECOMMENDATION_CACHE_TTL: Tempo de vida do cache em segundos (padrão: 3600).
Contribuição
Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir issues ou pull requests no repositório oficial.
Licença
Este projeto está sob a licença MIT.