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Schikkeg/raw-weights

Sem hype, apenas arquitetura. Um mergulho técnico nos componentes brutos da revolução da IA — de Grandes Modelos de Linguagem a fluxos de trabalho Agênticos — analisados sob a ótica do design de sistemas escaláveis.

O que é raw-weights?

O repositório Schikkeg/raw-weights é um recurso técnico que oferece uma análise profunda e sem hype dos componentes fundamentais da inteligência artificial moderna, abrangendo desde Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) até workflows agênticos. Ele se concentra em fornecer uma visão arquitetural e de design de sistemas escaláveis, sendo útil para engenheiros de software, arquitetos de sistemas e desenvolvedores de agentes de IA que desejam compreender o funcionamento interno dessas tecnologias. Descoberto a partir de repositórios GitHub recentes para habilidades de agentes e fluxos de trabalho de Claude/Codex/Gemini, este projeto é relevante para quem busca conhecimento técnico aprofundado sem viés comercial. O conteúdo é apresentado em formato de documentação markdown, ideal para consulta e aprendizado contínuo.

Funciona com✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Antigravity✓Gemini CLI
npx skills add Schikkeg/raw-weights

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Documentação

O que raw-weights faz?

Sem hype, apenas arquitetura. Um mergulho técnico nos componentes brutos da revolução da IA — de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) a fluxos de trabalho Agênticos — analisados sob a ótica do design de sistemas escaláveis.

Fonte: https://github.com/Schikkeg/raw-weights

Descoberto a partir de repositórios GitHub enviados nas últimas 24 horas para habilidades de agentes, fluxos de trabalho Claude/Codex/Gemini, ferramentas MCP e automação de agentes de IA adjacentes.

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