Habilidades agent-orchestration-improve-agent
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agent-orchestration-improve-agent

Seguro

Otimize o Desempenho do Agente de IA

Esta habilidade ajuda desenvolvedores a melhorar sistematicamente o desempenho de agentes de IA através de análise orientada por dados, engenharia de prompts e fluxos de trabalho estruturados de teste, permitindo otimização contínua de agentes com resultados mensuráveis.

Suporta: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 Bronze
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Ative e comece a usar

Testar

A utilizar "agent-orchestration-improve-agent". Analise o desempenho do meu agente de suporte ao cliente dos últimos 30 dias

Resultado esperado:

Relatório de Análise de Desempenho:
- Taxa de Sucesso da Tarefa: 78% (baseline: 72%)
- Principais Modos de Falha: Perda de contexto (23%), Uso incorreto de ferramentas (18%), Erros de formato de saída (15%)
- Prioridade Recomendada: Resolver perda de contexto através de prompts de resumo de conversa
- Melhoria Esperada: Aumento de 8-12% na taxa de sucesso

A utilizar "agent-orchestration-improve-agent". Projetar um teste A/B para comparar versões de prompt

Resultado esperado:

Framework de Teste A/B:
- Conjunto de Teste: 100 conversas representativas
- Agente A: Prompt original
- Agente B: Aprimorado com chain-of-thought
- Métricas: Taxa de sucesso, tempo médio de resposta, satisfação do usuário
- Necessário: Nível de confiança de 95%, mínimo de 100 amostras por variante

Auditoria de Segurança

Seguro
v1 • 2/24/2026

All 24 static findings are false positives. The skill is documentation providing guidance on AI agent optimization methodology. Detected 'external commands' are markdown tool references, not actual shell execution. Detected 'cryptographic algorithms' are plain text describing performance improvements. No actual security risks present.

1
Arquivos analisados
352
Linhas analisadas
0
achados
1
Total de auditorias
Nenhum problema de segurança encontrado
Auditado por: claude

Pontuação de qualidade

38
Arquitetura
100
Manutenibilidade
87
Conteúdo
50
Comunidade
100
Segurança
91
Conformidade com especificações

O Que Você Pode Construir

Otimização de Agente Corporativo para Equipes de IA

Use análise sistemática de desempenho e engenharia de prompt para melhorar a precisão e qualidade de resposta de agentes de atendimento ao cliente.

Aprimoramento de Fluxo de Trabalho do Desenvolvedor

Aplique testes estruturados e comparação A/B para otimizar agentes de geração de código para linguagens de programação ou frameworks específicos.

Iteração de Agente Baseada em Pesquisa

Aproveite métricas abrangentes de avaliação e protocolos de avaliação humana para pesquisar melhorias no comportamento do agente.

Tente Estes Prompts

Revisão Básica de Desempenho do Agente 
Analise o desempenho do meu agente revisando suas interações recentes. Identifique os 3 principais modos de falha e sugira melhorias de engenharia de prompt para cada um.
Solicitação de Otimização de Prompt 
Aplique aprimoramento de chain-of-thought e otimização de exemplos few-shot para melhorar as capacidades de raciocínio do meu agente. Foco atual do prompt: [descreva o prompt atual]. Área de melhoria alvo: [descreva a área].
Design de Teste A/B 
Projetar um framework de teste A/B para comparar minha versão atual do agente com uma versão aprimorada. Inclua categorias de teste, requisitos de tamanho de amostra e critérios de significância estatística.
Planejamento de Rollout em Etapas 
Crie um plano de rollout em etapas para implantar minha versão aprimorada do agente. Inclua estágios de lançamento alpha, beta e canary com critérios de monitoramento e gatilhos de rollback.

Melhores Práticas

  • Sempre estabeleça métricas de baseline quantitativas antes de fazer melhorias para medir o impacto real
  • Use rollouts em etapas com monitoramento para detectar problemas cedo antes da implantação completa
  • Implemente procedimentos de rollback antes de implantar qualquer alteração de prompt em produção

Evitar

  • Implantar alterações de prompt sem testes de regressão em tarefas previamente bem-sucedidas
  • Ignorar validação estatística e usar tamanhos de amostra de teste insuficientes
  • Ignorar padrões de feedback do usuário ao priorizar áreas de melhoria

Perguntas Frequentes

De quais dados preciso para começar a otimizar um agente?
Você precisa de métricas de desempenho de baseline, exemplos representativos de conversas e, idealmente, feedback do usuário ou padrões de correção. A habilidade funciona melhor com pelo menos 30 dias de dados de interação.
Esta habilidade pode criar um novo agente do zero?
Não. Esta habilidade otimiza agentes existentes. Para criar novos agentes, procure habilidades focadas em scaffolding de agentes ou design inicial de prompt.
Quanto tempo leva a otimização do agente?
Um ciclo completo de otimização tipicamente leva 2-4 semanas: 1 semana para análise, 1 semana para melhorias de prompt e 1-2 semanas para teste e validação.
Quais métricas devo acompanhar para o desempenho do agente?
Métricas principais incluem taxa de conclusão de tarefas, precisão da resposta, eficiência no uso de ferramentas, latência de resposta, consumo de tokens e pontuações de satisfação do usuário.
Como sei se minhas melhorias do agente estão funcionando?
Use teste A/B com significância estatística (95% de confiança). Compare taxas de sucesso, correções de usuário e pontuações de satisfação entre versões original e aprimorada.
Esta habilidade é compatível com o Claude Code?
Sim. A metodologia de otimização funciona com qualquer agente Claude. Os prompts e frameworks são agnósticos a ferramentas e focam em melhorar padrões de comportamento do agente.

Detalhes do Desenvolvedor

Autor

sickn33

Licença

MIT

Repositório

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/agent-orchestration-improve-agent

Referência

main

Estrutura de arquivos

📄 SKILL.md