Communitygithub.com

yunusovt983-art/ainl-rust

Linguagem de grafo canônico (estilo Karpathy) para fluxos de trabalho de IA determinísticos de múltiplas etapas, funcionando como um "segundo cérebro".

O que é ainl-rust?

Esta skill implementa uma linguagem de grafo canônico inspirada no conceito de "segundo cérebro" de Karpathy, projetada para orquestrar fluxos de trabalho de IA determinísticos e de múltiplas etapas. Ela utiliza uma abordagem baseada em grafos para definir e executar sequências de operações, garantindo que cada etapa seja executada de forma previsível e encadeada. A skill é particularmente útil para desenvolvedores que precisam criar pipelines de IA complexos, como processamento de documentos, raciocínio encadeado ou integração de múltiplos agentes. Suportada em plataformas como Claude Code e Cursor, ela oferece uma sintaxe declarativa para definir nós e arestas do workflow, facilitando a composição e a reutilização de blocos de processamento. Ao adotar uma representação canônica de grafo, a skill elimina ambiguidades nos fluxos, permitindo que os usuários construam sistemas de IA robustos e verificáveis, onde a ordem e as dependências das operações são explicitamente modeladas.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add yunusovt983-art/ainl-rust

Perguntar na sua IA favorita

Abre um novo chat com esta habilidade de agente já pré-carregada.

Documentação

O que ainl-rust faz?

«Segundo cérebro» (estilo Karpathy) — linguagem canônica de grafo para workflows de IA determinísticos de múltiplas etapas.

Visão Geral

Esta skill fornece uma linguagem baseada em grafos canônicos para definir e executar cadeias de operações de IA de forma determinística. Inspirada na metáfora do "segundo cérebro", ela permite que desenvolvedores modelem fluxos de trabalho complexos como uma série de nós (operações) e arestas (dependências), garantindo previsibilidade e reprodutibilidade.

Funcionalidades

  • Definição declarativa de workflow: Use uma sintaxe concisa para declarar nós e arestas do grafo.
  • Execução determinística: Cada etapa é executada em ordem estrita, sem variações imprevisíveis.
  • Suporte a múltiplas plataformas: Funciona com Claude Code, Cursor, Codex e outros agentes de IA.
  • Reutilização e composição: Blocos de workflow podem ser compostos e reutilizados em diferentes projetos.

Uso Básico

workflow:
  nodes:
    - id: etapa_1
      type: transformacao
      prompt: "Extraia informações do texto..."
    - id: etapa_2
      type: raciocinio
      prompt: "Com base nos dados extraídos, responda..."
  edges:
    - from: etapa_1
      to: etapa_2

Exemplo

// Exemplo de definição de workflow usando a linguagem ainl-rust
let workflow = Workflow::new()
    .add_node(Node::new("extrair", "Extraia entidades do texto"))
    .add_node(Node::new("analisar", "Analise as entidades extraídas"))
    .add_edge("extrair", "analisar");
workflow.executar();

Contribuição

Sinta-se à vontade para abrir issues ou pull requests para melhorias.

Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT.

Habilidades Relacionadas