Agents Best Practices

Установка

npx skills add DenisSergeevitch/agents-best-practices -g

Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.

Что делает

Скилл помогает проектировать, собирать MVP, аудировать, рефакторить и объяснять агентные обвязки для любой предметной области. Он задает базовую архитектуру: модель предлагает действие, обвязка проверяет схему, решает про права, выполняет или ставит на паузу для подтверждения, возвращает структурированное наблюдение и обновляет контекст. Разбор охватывает дизайн инструментов, лимиты цикла, компакцию контекста, память, скиллы, внешние коннекторы, наблюдаемость, оценки и безопасность. Подход провайдер-нейтральный и годится не только для кодинг-агентов, но и для исследовательских, поддержки, операций, финансов, юридических и других процессов.

Для кого. Для инженеров и продуктовых команд, которые проектируют и разбирают агентные системы.

Пример запроса к агенту

Спроектируй MVP-обвязку для агента, который читает CRM и черновики писем, с подтверждением отправки

Ограничения

Скилл дает архитектурные принципы и блюпринты, а не готовый код обвязки под конкретный фреймворк. Материал состоит только из инструкций и справочников.

Как отключить. Удалите папку agents-best-practices из каталога скиллов агента.

Проверка безопасности

• Скилл состоит только из инструкций и справочников

Коротко о README

README представляет провайдер-нейтральный скилл для проектирования, генерации MVP, аудита и рефакторинга агентных обвязок. Установка через npx skills с глобальным флагом, готовым промптом для агента или ручным клонированием в каталог скиллов. Приводится семь типовых сценариев, от генерации блюпринта под домен до аудита существующего агента с порядком исправлений. Ключевая идея: модель предлагает действия, а обвязка их проверяет, авторизует, выполняет и записывает. Лицензия MIT.

SKILL.md

---
name: agents-best-practices
description: "Use this skill when designing, generating an MVP blueprint for, auditing, refactoring, or explaining an agentic harness for any domain. Covers provider-neutral agent architecture for OpenAI, Anthropic, and OpenAI-compatible APIs: agent loops, tool design, record provenance, interactive presentation, user-memory lifecycles, environment-adaptive tools, speculative tool execution, late-bound capabilities, permissions, system prompts, planning, goals, context compaction, memory, skills, MCP/external connectors, public-board communications, self-refining recursive harnesses, programmable context, continual refinement, observability, evals, prompt caching, agent-legible environments, feedback loops, and safety."
metadata:
  version: "1.7.0"
  scope: "provider-neutral-agent-harness"
  file_policy: "markdown-only"
---

# Agents Best Practices

Use this skill when the user asks how to build, improve, debug, or evaluate an agentic harness.

Похожие