ChakshuGautam

Agentes falham quando as ferramentas são mal projetadas. Esta skill fornece abordagens sistemáticas para criar descrições de ferramentas, consolidar funcionalidades e reduzir a complexidade seguindo padrões comprovados de sistemas em produção.

Construir aplicações LLM sem uma metodologia clara leva a desperdício de tempo e estouros de orçamento. Esta skill fornece um framework comprovado para avaliar adequação de tarefas, arquitetar pipelines e iterar de forma eficiente.

Agentes únicos de IA atingem limites de contexto ao lidar com tarefas complexas. Esta habilidade ensina padrões comprovados para distribuir o trabalho entre múltiplos agentes, mantendo a coordenação e evitando modos comuns de falha.

Agentes perdem todo o conhecimento quando as sessões terminam. Esta habilidade fornece padrões para arquiteturas de memória em camadas que preservam conhecimento de entidades, rastreiam relacionamentos e permitem consultas temporais entre sessões.

Uma skill de IA para Claude, Codex e Claude Code

Implantar código não testado em produção frequentemente causa bugs, tempo de inatividade e erros visíveis ao usuário. Esta skill impõe um fluxo de trabalho de verificação obrigatório que requer conclusão bem-sucedida da compilação, inicialização do servidor local, testes no navegador e aprovação nos testes antes que qualquer comando de implantação possa ser executado.

As janelas de contexto dos LLMs limitam a complexidade das tarefas e aumentam os custos à medida que as conversas crescem. Esta skill fornece técnicas para estender a capacidade efetiva através de compressão estratégica, mascaramento de observações, otimização de KV-cache e particionamento de contexto.

Compreender janelas de contexto e mecânicas de atenção é crucial para construir agentes de IA eficazes. Esta skill ensina como otimizar o uso de contexto, gerenciar orçamentos de tokens e projetar arquiteturas de agentes eficientes.

Agentes LLM falham de forma imprevisível à medida que o contexto cresce. Esta skill ajuda você a identificar e corrigir problemas de degradação de contexto como efeitos perdido-no-meio, envenenamento e colapso de atenção, para que seus agentes permaneçam confiáveis em escala.

Construir sistemas confiáveis de avaliação de LLM é desafiador devido a vieses sistemáticos. Esta skill fornece padrões prontos para produção para pontuação direta, comparação pareada e mitigação de viés para criar pipelines de avaliação automatizada confiáveis.

Sessões longas de agentes IA excedem rapidamente as janelas de contexto, causando falhas. Esta skill oferece estratégias de compressão comprovadas que preservam informações críticas enquanto reduzem tokens em mais de 98%.