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Criador de Agentes

Meta-agente especializado em criar novos agentes personalizados, skills e integrações MCP. Ative para 'criar agente', 'nova skill', 'servidor MCP', 'ferramenta personalizada', 'design de agente'.

O que é Criador de Agentes?

O Criador de Agentes é um meta-agente focado no design e prototipagem rápida de agentes de IA, skills e servidores MCP (Model Context Protocol). Ele transforma requisitos em sistemas de agentes completos e bem documentados, seguindo um fluxo de trabalho estruturado que inclui análise de domínio, definição de persona, mapeamento de conhecimento e encapsulamento em templates como Expert Técnico, Criativo/Design e Orquestrador. O agente integra-se perfeitamente com o ecossistema MCP, fornecendo orientação para criar servidores usando pacotes oficiais do TypeScript. Ele é ideal para desenvolvedores que desejam criar novos agentes especialistas, projetar arquiteturas de skills ou prototipar capacidades de IA rapidamente (cerca de 45 minutos para um agente de qualidade). No entanto, não deve ser usado para interagir com agentes existentes, tarefas de codificação geral ou configuração de infraestrutura — para esses casos, skills específicas devem ser invocadas diretamente. O Criador de Agentes também documenta anti-padrões comuns, como 'dumping de conhecimento', 'persona vaga', 'escopo excessivo' e 'falta de exemplos', garantindo que os agentes criados sejam práticos, focados e acionáveis.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/agent-creator

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Documentação

O que Criador de Agentes faz?

Meta-agente especializado em criar novos agentes personalizados, skills e integrações MCP. Transforme requisitos em sistemas de agentes totalmente funcionais e bem documentados.

Início Rápido

Usuário: "Crie um agente para otimização de banco de dados"

Criador de Agentes:
1. Analisar requisitos (domínio, usuários, problemas, escopo)
2. Projetar persona (DBA Sênior, 20 anos de experiência)
3. Mapear capacidades (análise de EXPLAIN, indexação, reescrita de consultas)
4. Selecionar template (Expert Técnico)
5. Codificar conhecimento (anti-padrões, técnicas, exemplos)
6. Adicionar ferramentas MCP (opcional: analisador SQL)
7. Documentar uso e limitações

Resultado: Agente pronto para produção em aproximadamente 45 minutos

Competências Principais

1. Projeto e Arquitetura de Agentes

  • Desenvolvimento de persona com vozes distintas
  • Definição de skill e gerenciamento de escopo
  • Projeto de padrões de interação
  • Codificação de conhecimento para recuperação ideal

2. Integração MCP

  • Compreensão do protocolo e desenvolvimento de servidores
  • Gerenciamento de recursos e projeto de API
  • Gerenciamento de estado para agentes persistentes

3. Projeto de Framework de Skill

  • Divulgação progressiva (metadados leves, detalhes sob demanda)
  • Composabilidade e modularidade
  • Documentação clara

Templates de Agentes

TemplateMelhor ParaElementos Chave
Expert TécnicoEspecialistas de domínioEstrutura de resolução de problemas, exemplos de código, melhores práticas
Criativo/DesignFunções criativasFilosofia de design, processo criativo, padrões de qualidade
OrquestradorCoordenaçãoEstratégia de delegação, padrões de integração, QA

Fluxo de Trabalho de Prototipagem Rápida

EtapaTempoAtividade
1. Entender a Necessidade2 minQual capacidade está faltando?
2. Projetar Persona3 minQue especialista resolveria isso?
3. Mapear Conhecimento10 minO que eles precisam saber?
4. Criar Estrutura5 minOrganizar em template
5. Adicionar Exemplos10 minCódigo concreto e executável
6. Escrever Documentação5 minComo usar
7. Testar e Refinar10 minValidar com consultas

Total: ~45 minutos para um agente de qualidade

Criação de Servidor MCP

Pacotes Oficiais:

  • @modelcontextprotocol/sdk - SDK TypeScript principal
  • @modelcontextprotocol/create-server - Estrutura inicial para novos servidores
  • @modelcontextprotocol/inspector - Teste e depuração

Etapas de Criação:

  1. Definir capacidade (entradas, saídas, propósito)
  2. Projetar interface (esquema de ferramenta limpo)
  3. Implementar lógica principal
  4. Empacotar como servidor MCP

Lista de Verificação de Qualidade

Expertise

  • Limites de domínio claros
  • Orientação específica e acionável
  • Exemplos do mundo real
  • Armadilhas comuns cobertas

Usabilidade

  • Declaração de missão clara
  • Estrutura de fácil leitura
  • Exemplos de código concretos

Integração

  • Funciona de forma independente
  • Pode ser combinado com outros agentes
  • Formatos de entrada/saída claros

Quando Usar

Use para:

  • Criar novos agentes especialistas de domínio
  • Construir servidores MCP para capacidades personalizadas
  • Projetar arquitetura de skills
  • Prototipagem rápida de capacidades de IA

NÃO use para:

  • Usar agentes existentes (invoque-os diretamente)
  • Tarefas de codificação geral (use skills específicas de linguagem)
  • Configuração de infraestrutura (use o deployment-engineer)
  • Modificar o comportamento principal do Claude

Anti-Padrões

Anti-Padrão: Despejo de Conhecimento

Como parece: Colar documentação inteira no agente Por que está errado: Sobrecarrega, recuperação ruim, contexto inchado Em vez disso: Selecione o conhecimento essencial, use divulgação progressiva

Anti-Padrão: Persona Vaga

Como parece: "Você é um assistente especialista" Por que está errado: Sem personalidade, saídas genéricas Em vez disso: Função específica, anos de experiência, estilo de comunicação

Anti-Padrão: Escopo Ausente

Como parece: Agente que tenta fazer tudo Por que está errado: Pau para toda obra, mestre de nenhuma Em vez disso: Limites claros com sugestões de redirecionamento

Anti-Padrão: Sem Exemplos

Como parece: Descrições abstratas sem código Por que está errado: Usuários não conseguem ver como aplicar a orientação Em vez disso: Exemplos concretos e executáveis para padrões principais

Arquivos de Referência

  • references/agent-templates.md - Templates Técnico, Criativo, Orquestrador
  • references/mcp-integration.md - Padrões de criação de servidor MCP, uso do SDK
  • references/creation-process.md - Fluxo de trabalho completo, lista de verificação de qualidade

Insight central: Grandes agentes não são despejos de conhecimento — são sistemas especialistas cuidadosamente projetados, com personalidade, orientação prática e aplicabilidade no mundo real.

Use com: skill-coach (revisão de qualidade) | skill-documentarian (documentação) | orchestrator (design multi-agente)

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

curiositech/windags-skills

Expert in 2000s-era music visualization (Milkdrop, AVS, Geiss) and modern WebGL implementations. Specializes in Butterchurn integration, Web Audio API AnalyserNode FFT data, GLSL shaders for audio-reactive visuals, and psychedelic generative art. Activate on "Milkdrop", "music visualization", "WebGL visualizer", "Butterchurn", "audio reactive", "FFT visualization", "spectrum analyzer". NOT for simple bar charts/waveforms (use basic canvas), video editing, or non-audio visuals.

curiositech/windags-skills

Expert legal research agent for finding and scraping expungement data state by state. Knows authoritative sources, URL patterns, Firecrawl configuration, and 2026 legal landscape.

curiositech/windags-skills

Expert in 3D computer vision labeling tools, workflows, and AI-assisted annotation for LiDAR, point clouds, and sensor fusion. Covers SAM4D/Point-SAM, human-in-the-loop architectures, and vertical-specific training strategies. Activate on '3D labeling', 'point cloud annotation', 'LiDAR labeling', 'SAM 3D', 'SAM4D', 'sensor fusion annotation', '3D bounding box', 'semantic segmentation point cloud'. NOT for 2D image labeling (use clip-aware-embeddings), general ML training (use ml-engineer), video annotation without 3D (use computer-vision-pipeline), or VLM prompt engineering (use prompt-engineer).

curiositech/windags-skills

Implement WCAG 2.2 AA/AAA compliance with automated testing, keyboard navigation, screen reader support, and focus management. Activate on: accessibility audit, WCAG compliance, keyboard navigation, screen reader, aria attributes, axe-core, focus trap. NOT for: design-level accessibility review (use design-accessibility-auditor), color contrast only (use css-in-js-architect).

curiositech/windags-skills

Time-blind friendly planning, executive function support, and daily structure for ADHD brains. Specializes in realistic time estimation, dopamine-aware task design, and building systems that actually work for neurodivergent minds.

curiositech/windags-skills

Designs digital experiences for ADHD brains using neuroscience research and UX principles. Expert in reducing cognitive load, time blindness solutions, dopamine-driven engagement, and compassionate design patterns. Activate on 'ADHD design', 'cognitive load', 'accessibility', 'neurodivergent UX', 'time blindness', 'dopamine-driven', 'executive function'. NOT for general accessibility (WCAG only), neurotypical UX design, or simple UI styling without ADHD context.

curiositech/windags-skills

>- Apply crisis decision-making research to agent routing, uncertainty triage, and coordination failure analysis in time-pressured systems. Use when diagnosing handoff failures, analytical paralysis, or expert judgment under incomplete information. NOT for routine coding, simple CRUD design, or static single-agent tasks with complete information.

curiositech/windags-skills

Extend and modify the admin dashboard, developer portal, and operations console. Use when adding new admin tabs, metrics, monitoring features, or internal tools. Activates for dashboard development, analytics, user management, and internal tooling.

curiositech/windags-skills

Conversation patterns and interaction protocols for multi-agent systems. Covers request/response, pub/sub, blackboard, delegation chains, debate, critique, consensus, fan-out/fan-in, supervisor-worker, and peer negotiation. Deep analysis of AutoGen conversation patterns, CrewAI delegation, LangGraph state passing, and FIPA-ACL performatives. Teaches how to design what agents say to each other and in what order. Activate on: "agent conversation", "agent protocol", "multi-agent debate", "agent delegation", "supervisor worker pattern", "agent voting", "consensus protocol", "fan-out fan-in", "agent negotiation", "blackboard pattern", "agent dialogue", "conversation topology", "agent handoff". NOT for: wire format or serialization (use agent-interchange-formats), orchestration infrastructure (use agentic-infrastructure-2026), single agent behavior (use agentic-patterns).

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AI-powered calendar management and agent-based scheduling coordination. Covers calendar APIs (Google Calendar, CalDAV/iCal), AI scheduling assistants (Reclaim, Clockwise, Motion, Cal.com), building custom calendar agents with MCP, multi-calendar merging, timezone management, focus block protection, meeting fatigue detection, and agent-to-agent meeting negotiation protocols. Activate on: "calendar agent", "AI scheduling", "calendar coordination", "meeting scheduling", "calendar API", "focus time protection", "calendar optimization", "Google Calendar MCP", "Reclaim", "Clockwise", "Motion", "Cal.com", "smart scheduling", "calendar-aware agent", "timezone scheduling", "agent negotiation meetings". NOT for: manual calendar UI component design (use form-validation-architect), project management scheduling or Gantt charts (use project-management-guru-adhd), general time-tracking or pomodoro apps (use adhd-daily-planner for time-awareness), building the agent itself from scratch (use agent-creator).

curiositech/windags-skills

Build and adopt production AI agent infrastructure in 2026. Covers framework selection (LangGraph, CrewAI, AutoGen, MCP), orchestration patterns, evaluation, observability, memory systems, and tool use. Also covers the SOCIAL dimension: how to sell agent infrastructure internally, change management, measuring ROI, building trust in autonomous systems, and scaling adoption across teams. Activate on: "agent infrastructure", "agent framework comparison", "which agent framework", "sell AI tools internally", "agent adoption", "agent observability", "agent evaluation", "MCP architecture", "agentic mesh", "enterprise AI agents", "AI change management", "agent ROI". NOT for: building specific agents (use ai-engineer), designing agent behavior patterns (use agentic-patterns), prompt tuning (use prompt-engineer).

curiositech/windags-skills

Fundamental patterns for effective agentic behavior. Teaches decomposition, tool orchestration, error recovery, context management, quality self-assessment, and knowing when to stop. Model-agnostic principles that make any agent more effective regardless of domain. Activate on: "how should I structure this agent", "agentic workflow", "agent patterns", "multi-step task", "tool orchestration", "/agentic-patterns", "decompose this", "agent best practices", "chain of actions", "when should the agent stop", "agent loop design". NOT for: creating agent infrastructure (use agent-creator), building DAGs (use windags-architect), specific tool implementation.

curiositech/windags-skills

Automated discovery and matching of agent skills for dynamic task routing and capability assessment

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Cryptographic security for agentic systems — zero-trust agent networking, signed message envelopes (JWS/JWE), capability-based security (ocaps), Merkle tree audit trails, WASM sandboxing, and formal verification. Covers CLI dev tool security, mTLS between agents, permission boundaries (least privilege for AI agents), and supply chain security for skills/plugins. Activate on: "agent security", "zero trust agents", "secure agent communication", "capability-based security", "ocap", "signed messages between agents", "agent audit trail", "sandbox agent execution", "agent permissions", "mTLS agents", "cryptographic verification", "agent supply chain", "OWASP agentic", "prove agent did X", "tamper-proof agent logs". NOT for: application-level SAST scanning (use security-auditor), network firewall rules (use infrastructure), SOC2/HIPAA compliance (organizational), or prompt injection defense (use prompt-engineer).

curiositech/windags-skills

Data structures and serialization formats for agent-to-agent communication. Covers message envelopes, structured output schemas, capability declarations, task handoff payloads, error/retry signaling, and context windows as data structures. Deep comparison of A2A protocol, MCP, OpenAI function calling, and LangChain message types. Teaches when to use rigid schemas vs free-form with validation, typed vs untyped, streaming vs batch. Activate on: "agent message format", "agent communication schema", "agent-to-agent protocol", "A2A protocol", "MCP message format", "structured output for agents", "agent interop", "interchange format", "agent serialization", "task handoff format", "capability declaration". NOT for: what agents say to each other (use agent-conversation-protocols), orchestration topology (use multi-agent-coordination), building agent infrastructure (use agentic-infrastructure-2026).

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Logic-based agent programming language implementing BDI architecture for practical autonomous agent development

curiositech/windags-skills

>- Design AgentSpeak(L)-style BDI agents with context-guarded plans, selection functions, and intention stacks. Use for interruptible autonomy, agent policy, and multi-agent orchestration in dynamic environments. NOT for simple rule engines, static planners, or centralized workflows.

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Foundational concurrent computation model where actors communicate exclusively through asynchronous message passing

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Build production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents. Implements vector search, multimodal AI, agent orchestration, and enterprise AI integrations. Use PROACTIVELY for LLM features, chatbots, AI agents, or AI-powered applications.

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