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.

Construa arquiteturas de memória inteligentes para agentes de IA que permitam aprendizado de longo prazo e respostas conscientes do contexto. Esta skill fornece padrões para implementar memória de curto prazo, longo prazo e episódica que melhora o desempenho do agente ao longo do tempo.

Esta habilidade fornece aos agentes de IA uma memória persistente e pesquisável para reter decisões de arquitetura, padrões e conhecimento entre sessões sem rastreamento manual.

Esta habilidade permite que o Claude gerencie múltiplos agentes CLI locais executando em sessões tmux paralelas, fornecendo capacidades de iniciar/parar/monitorar e agendamento compatível com cron para fluxos de trabalho automatizados.

Crie agentes de IA persistentes no Azure AI Foundry usando o SDK Python do Microsoft Agent Framework. Esta skill fornece exemplos de código para construir agentes com ferramentas hospedadas, ferramentas de função e threads de conversação.

Agentes LLM frequentemente falham em produção apesar de passar em benchmarks. Esta skill fornece testes comportamentais, avaliações de capacidade e métricas de confiabilidade para detectar problemas antes da implantação.

Esta skill ajuda desenvolvedores a responder sistematicamente comentários de revisão de PR usando o GitHub CLI, garantindo que nenhum feedback seja esquecido e que todos os problemas sejam adequadamente resolvidos.

Equipes de segurança precisam de material de referência abrangente para avaliações autorizadas do Active Directory. Esta habilidade fornece técnicas de ataque documentadas e comandos de ferramentas para pentesters conduzindo operações de red team.

Equipes de marketing e profissionais de vendas perdem horas em tarefas repetitivas do ActiveCampaign como gerenciamento de contatos e inscrição em automações. Esta skill permite que assistentes de IA executem esses fluxos de trabalho automaticamente através da integração Rube MCP.

Esta habilidade ajuda desenvolvedores a conduzir auditorias abrangentes de conformidade com WCAG usando ferramentas automatizadas e testes manuais para identificar barreiras de acessibilidade e fornecer orientações de correção.

Os testes A/B frequentemente falham devido a design deficiente, interrupção prematura e métricas inválidas. Esta skill impõe metodologia rigorosa com portões obrigatórios para bloqueio de hipótese, definição de métricas e cálculo de tamanho de amostra antes de qualquer teste ser executado.

Desenvolva websites e aplicações web 3D deslumbrantes usando Three.js, React Three Fiber e Spline. Esta habilidade ajuda você a criar configuradores de produtos interativos, portfólios imersivos e interfaces 3D envolventes que funcionam em todos os dispositivos.

Garanta que seu código gerado por IA atenda aos padrões de qualidade com verificação automatizada e rollback. Obtenha pontuações de verdade em tempo real e impeça código ruim de entrar em sua base de código.

Gerenciar fluxos de trabalho distribuídos complexos entre vários agentes de IA é desafiador sem padrões de orquestração estruturados. Esta skill fornece topologias avançadas de enxame, estratégias de especialização de agentes e mecanismos de tolerância a falhas para coordenar operações paralelas de agentes de IA em escala.

Construir sistemas de IA complexos com múltiplos agentes requer coordenação sofisticada. Esta habilidade fornece padrões e comandos para topologias de swarm em malha, hierárquicas e adaptativas com balanceamento de carga automático e tolerância a falhas.

Projetos de desenvolvimento frequentemente carecem de estrutura e consistência. O SPARC fornece uma metodologia sistemática de 5 fases com 17 modos especializados que orquestram múltiplos agentes para um desenvolvimento de software abrangente, da especificação à conclusão.

Construir fluxos de trabalho de IA complexos em várias etapas é difícil quando cada etapa não pode receber facilmente o contexto dos resultados anteriores. O Stream-Chain permite pipelines sofisticados onde a saída de cada agente flui automaticamente para a próxima etapa, suportando cadeias personalizadas e fluxos de trabalho pré-definidos e testados em batalha.

A criação de Skills do Claude Code requer compreensão do YAML frontmatter, estruturas de diretórios e padrões de revelação progressiva. Esta skill fornece modelos abrangentes e orientação passo a passo para criar skills que funcionam nas plataformas Claude, Claude Code, SDK e API.

Agentes de IA têm dificuldade em aprender com experiências passadas e melhorar ao longo do tempo. ReasoningBank fornece padrões de aprendizado adaptativo usando AgentDB para que agentes possam rastrear trajetórias, julgar resultados e destilar memórias em padrões reutilizáveis.

Agentes de IA perdem tempo repetindo as mesmas abordagens subótimas. ReasoningBank permite que agentes aprendam com a experiência, reconheçam padrões e melhorem continuamente suas estratégias ao longo do tempo.