antigravity-skill-orchestrator

Visão Geral

O skill-orchestrator é uma meta-habilidade projetada para aprimorar a capacidade do agente de IA de lidar com problemas complexos. Ele atua como um coordenador inteligente que primeiro avalia a complexidade de uma solicitação do usuário. Com base nessa avaliação, ele determina se habilidades especializadas são necessárias. Se forem, ele seleciona a combinação certa de habilidades, rastreia explicitamente essas combinações usando @agent-memory-mcp para referência futura e guia o agente durante o processo de execução. Crucialmente, ele inclui salvaguardas rigorosas para evitar o uso desnecessário de habilidades especializadas para tarefas simples que podem ser resolvidas com capacidades básicas.

Quando Usar Esta Habilidade

• Use ao lidar com um problema complexo e de várias etapas que provavelmente requer múltiplos domínios de especialização.
• Use quando você não tiver certeza de quais habilidades específicas são mais adequadas para uma determinada solicitação do usuário e precisar descobri-las no ecossistema mais amplo.
• Use quando o usuário explicitamente pedir para "orquestrar", "combinar habilidades" ou "usar as melhores ferramentas para o trabalho" em uma tarefa significativa.
• Use quando você quiser consultar combinações de habilidades bem-sucedidas anteriormente para um tipo específico de problema.

Conceitos Principais

Salvaguardas de Avaliação de Tarefas

Nem toda tarefa requer uma habilidade especializada. Para problemas diretos (por exemplo, pequenas correções de CSS, escrita simples de scripts, renomear uma variável), NÃO USE habilidades especializadas. A superengenharia de tarefas simples desperdiça tokens e tempo.

Além disso, o orquestrador é estritamente proibido de criar novas habilidades. Seu único propósito é combinar e usar habilidades existentes fornecidas pela comunidade ou presentes no ambiente atual.

Antes de invocar quaisquer habilidades, avalie a tarefa:

1. A tarefa é simples/contida? Resolva-a diretamente usando as capacidades comuns de edição de arquivos, pesquisa e terminal do agente disponíveis no ambiente atual.
2. A tarefa é complexa/multidomínio? Somente então você deve prosseguir para orquestrar habilidades.

Seleção e Combinações de Habilidades

Quando uma tarefa é considerada complexa, identifique os domínios necessários (por exemplo, frontend, banco de dados, implantação). Pesquise as habilidades disponíveis no ambiente atual para encontrar as mais relevantes. Se as habilidades necessárias não forem encontradas localmente, consulte o catálogo mestre de habilidades.

Catálogo Mestre de Habilidades

O ecossistema Antigravity mantém um catálogo mestre de habilidades altamente curadas em https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/CATALOG.md. Quando as habilidades locais são insuficientes, busque este catálogo para descobrir habilidades apropriadas nas 9 categorias principais:

• architecture
• business
• data-ai
• development
• general
• infrastructure
• security
• testing
• workflow

Integração de Memória (@agent-memory-mcp)

Para construir conhecimento institucional, o orquestrador depende da habilidade agent-memory-mcp para registrar e recuperar combinações de habilidades bem-sucedidas.

Guia Passo a Passo

1. Avaliação da Tarefa e Verificação de Salvaguardas

[Acionado ao enfrentar uma nova solicitação do usuário que pode precisar de habilidades]

1. Leia a solicitação do usuário.
2. Pergunte a si mesmo: "Posso resolver isso de forma eficiente apenas com edição básica de arquivos e comandos de terminal?"
3. Se SIM: Prossiga sem invocar habilidades especializadas. Pare a orquestração aqui.
4. Se NÃO: Prossiga para a etapa 2.

2. Recuperar Conhecimento Passado

[Acionado se a tarefa for complexa]

1. Use a ferramenta memory_search fornecida por agent-memory-mcp para pesquisar tarefas passadas semelhantes.
   • Exemplo de consulta: memory_search({ query: "skill combination for react native and firebase", type: "skill_combination" })
2. Se uma combinação funcional existir, leia os detalhes usando memory_read.
3. Se não houver memória relevante, prossiga para a Etapa 3.

3. Descobrir e Selecionar Habilidades

[Acionado se nenhum conhecimento passado cobrir esta tarefa]

1. Analise os requisitos principais (por exemplo, "precisa de uma UI React, um backend Node.js e um banco de dados PostgreSQL").
2. Consulte as habilidades disponíveis localmente usando a lista de habilidades do ambiente atual ou um mecanismo de descoberta equivalente para encontrar a melhor correspondência para cada requisito.
3. Se as habilidades locais forem insuficientes, busque o catálogo mestre com as ferramentas de recuperação da web ou linha de comando disponíveis no ambiente atual: https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/CATALOG.md.
4. Analise as 9 categorias principais do catálogo para identificar as habilidades apropriadas para trazer para o contexto atual.
5. Selecione o conjunto mínimo de habilidades necessárias. Não selecione em excesso.

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