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joleques/agent-skills-workflows

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🛠️ Agent Skills & Workflows

Repositório de Skills e Workflows para agentes de IA (como Gemini Code Assist, Antigravity e similares) que auxiliam desenvolvedores no dia a dia.

Aqui você encontra 36 skills e 6 workflows prontos para uso que automatizam tarefas repetitivas, padronizam a criação de projetos, garantem qualidade de código, geram documentação RAG-ready, publicam conteúdo em redes sociais e aceleram o ciclo de desenvolvimento — tudo orquestrado por agentes inteligentes diretamente na sua IDE.


🧩 Nova Squad de Engenharia

Este repositório agora também inclui uma squad operacional de engenharia de software pronta para ser aplicada em projetos reais:

  • Diretório: squad-eng-software/
  • Objetivo: executar demandas com governança explícita, gates técnicos e evidências de entrega
  • Tipos de demanda: analise, bug, implementacao
  • Fluxo: triagem → plano → implementação guiada por skills → revisões → auditoria final

Principais diferenciais da squad:

  • documentacao/project-context.md como memória canônica do projeto hospedeiro
  • separação entre skills de implementação e skills de revisão
  • checklist e template de relatório final para reduzir subjetividade

Se você quer usar o pacote completo de skills/workflows, siga com .agent/. Se você quer uma operação de engenharia mais controlada fim a fim, use squad-eng-software/.


📦 O que são Skills?

Skills são conjuntos de instruções, templates e scripts que estendem as capacidades de um agente de IA. Cada skill transforma o agente em um especialista em determinado assunto — seja criar pipelines CI/CD, configurar Kubernetes, revisar arquitetura ou gerar documentação pronta para RAG.

Cada skill possui seu próprio SKILL.md (instruções para o agente) e README.md (documentação para humanos). Consulte o README de cada skill para detalhes.

📖 Para uma visão detalhada de cada agente, seus papéis, comportamentos e como interagem nos workflows, consulte o AGENTS.md.


🗂️ Estrutura do Repositório

.agent/
├── skills/                            # 36 habilidades especializadas do agente
│   ├── answers-questions/              # Responde perguntas com base em documentação
│   ├── answers-questions-revisor/      # Revisão de QA para fine-tuning
│   ├── api-documentador/              # Documentação de APIs em camadas (técnica/não-técnica)
│   ├── api-documentador-revisor/      # Revisão de documentação de APIs
│   ├── architectural-principles/       # Princípios arquiteturais
│   ├── bounded-context-analyzer/      # Análise de domínio e linguagem ubíqua (DDD)
│   ├── arquitetura/                    # Padrão de arquitetura proposta-arq
│   ├── arquitetura-revisor/            # Revisão de conformidade arquitetural
│   ├── dataset-synthesizer/            # Geração de datasets JSONL para fine-tuning
│   ├── dataset-synthesizer-revisor/    # Revisão de datasets JSONL
│   ├── design-patterns/                # Especialista pragmático em GoF
│   ├── designer/                       # Design de conteúdo visual e estrutural
│   ├── devcontainer-merger/            # Unificação de DevContainers de Bounded Context
│   ├── devcontainer/                   # Configuração de Dev Containers
│   ├── documentador/                   # Geração de docs para RAG
│   ├── documentador_revisor/           # Validação de docs RAG
│   ├── engineering-writer/             # Escrita de artigos técnicos
│   ├── engineering-writer-revisor/     # Revisão de artigos técnicos
│   ├── git-ops/                        # Operações Git com atalhos compostos
│   ├── go-initializer/                 # Scaffolding de projetos Go
│   ├── grasp/                          # Padrões GRASP
│   ├── instagram-poster/               # Publicação no Instagram via Graph API
│   ├── jira-workflow/                  # Gestão de tickets Jira
│   ├── kubernetes/                     # Manifests K8s com Kustomize
│   ├── linkedin-poster/                # Publicação no LinkedIn via Posts API
│   ├── mongodb-ops/                    # Conexões e operações seguras (CRUD/Agregações) no MongoDB
│   ├── package-principles/             # Princípios de pacotes de Robert C. Martin
│   ├── product-context-aggregator/     # Agrega artefatos extras de produto via symlinks
│   ├── product-documenter/             # Documentação de produto RAG-ready para Agentes de IA
│   ├── product-interviewer/            # Entrevista estruturada para extração de conhecimento de produto
│   ├── product-interviewer-revisor/    # Revisão do contexto extraído pela entrevista
│   ├── quality/                        # Regras de testes e qualidade
│   ├── researcher/                     # Pesquisador de temas com Google
│   ├── social-media-psychology/        # Psicologia de redes sociais e algoritmos de distribuição
│   ├── software-principles/            # Princípios SOLID, OO, Pragmáticos
│   └── software-principles-revisor/    # Revisão de aderência a princípios
└── workflows/                         # 6 orquestrações multi-skill
    ├── doc-api.md                       # Documentação de APIs em camadas
    ├── doc-produto.md                   # Documentação de produto RAG-ready (absorve /hermes)
    ├── fine-tuning-gemini.md            # Pipeline de fine-tuning de LLMs
    ├── init-bounded-context.md          # Inicialização de Bounded Context com análise DDD
    ├── init-project.md                  # Inicialização completa de projetos
    └── write-tech-article.md            # Produção de artigos técnicos

squad-eng-software/
├── AGENTS.md                            # Contrato operacional da squad
├── README.md                            # Guia da squad
├── .skills/                             # Skills usadas no fluxo da squad
└── documentacao/
    ├── project-context.md               # Contexto canônico do projeto hospedeiro
    ├── matriz-demandas-e-gates.md       # Matriz de gates por tipo de demanda
    └── template-relatorio-entrega.md    # Template de evidências finais

🔄 Workflows Disponíveis

Comando Descrição
/doc-api Orquestra api-documentador e api-documentador-revisor para gerar documentação de APIs em camadas com ciclo de revisão automática (máx. 5x)
/doc-produto Orquestra product-interviewer, product-interviewer-revisor, product-context-aggregator e product-documenter para gerar documentação de produto RAG-ready. Suporta Modo Completo (entrevista + pipeline) e Modo Rápido (transformação de .md existentes). Absorve a funcionalidade do antigo /hermes
/fine-tuning-gemini Orquestra geração e revisão de datasets para Fine-Tuning de LLMs, em ciclo iterativo de curadoria (máx. 5x)
/init-bounded-context Mapeia serviços via symlinks, executa bounded-context-analyzer para extrair Linguagem Ubíqua e gerar context.md, e opcionalmente aciona devcontainer-merger para unificar ambientes de desenvolvimento
/init-project Inicializa um novo projeto executando skills de Dev Container, Kubernetes e opcionalmente Go Initializer
/write-tech-article Orquestra Pesquisador, Escritor, Revisor e Designer para pesquisar referências, produzir artigos técnicos com revisão automática (máx. 5 iterações) e gerar materiais visuais — tudo organizado em artigos/{titulo}/

📥 Como Instalar no Seu Projeto

Opção 1 — Copiar a pasta .agent/

Copie a pasta .agent/ inteira para a raiz do seu projeto:

cp -r .agent/ /caminho/do/seu/projeto/

Opção 2 — Copiar apenas as skills desejadas

Se preferir instalar apenas skills específicas:

# Criar a estrutura no projeto de destino
mkdir -p /caminho/do/seu/projeto/.agent/skills/

# Copiar skills individuais
cp -r .agent/skills/kubernetes/ /caminho/do/seu/projeto/.agent/skills/
cp -r .agent/skills/devcontainer/ /caminho/do/seu/projeto/.agent/skills/

Opção 3 — Copiar skills + workflows

Para utilizar os workflows (/doc-produto, /init-project, /doc-api, etc.), copie também a pasta de workflows:

cp -r .agent/ /caminho/do/seu/projeto/

Após a instalação

  1. Abra o projeto em uma IDE compatível (VS Code com Gemini Code Assist, Antigravity, etc.)
  2. O agente detectará automaticamente as skills disponíveis em .agent/skills/
  3. Use os comandos de slash (/init-project, /init-bounded-context, /doc-produto, /doc-api) para acionar os workflows

🤝 Contribuindo

Cada skill deve seguir a estrutura:

.agent/skills/nome-da-skill/
├── SKILL.md    # Instruções para o agente (YAML frontmatter + Markdown)
└── README.md   # Documentação para humanos

O SKILL.md deve conter:

  • Frontmatter YAML com name e description
  • ROLE — papel do agente ao usar a skill
  • OBJETIVO — o que a skill faz
  • FLUXO — passos de execução
  • TEMPLATES — arquivos/código gerados (quando aplicável)
  • REGRAS — restrições e boas práticas

📄 Licença

Este projeto é disponibilizado como código aberto para a comunidade de desenvolvedores.

About

Structured modeling of skills and workflows for agent-based intelligent systems.

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