Quando Usar

• Use quando o fluxo de trabalho upstream corresponder ao objetivo declarado do usuário.
• Use quando a tarefa exigir os procedimentos documentados nesta skill.

Desenvolvimento de Integração Apify

Projete e construa uma integração oficial da Apify para o produto de uma empresa, com o mínimo de ajuda da Apify. Esta skill abrange todas as formas de integração que a Apify suporta - aplicativos de automação de fluxo de trabalho, plugins de agente de IA (agentes de codificação e harnesses), pacotes de framework de IA e clientes de aplicativos diretos - para que uma equipe parceira possa lançar uma integração Apify de primeira classe de ponta a ponta. As regras transversais abaixo se aplicam a todas elas, e um arquivo de referência específico da categoria carrega o restante.

Construindo uma integração oficial? Assim que você a publicar, entre em contato com integrations@apify.com para que a equipe da Apify possa revisar, testar e validar sua integração antes que ela chegue aos usuários. Verificaremos a superfície de capacidade, controles de custo, tratamento de erros e cabeçalhos de atribuição, e ajudaremos você a fechar quaisquer lacunas.

Passo 0 - Aprenda o modelo Apify primeiro (obrigatório)

Antes de projetar qualquer coisa, baixe e leia https://apify.com/agents.md. É o quickstart canônico para agentes de IA e a única fonte de verdade para vocabulário, o fluxo de execução e a regra de custo. Se o download falhar, o mini-glossário abaixo mantém a skill utilizável.

Vocabulário Apify (sempre escrito com A maiúsculo na plataforma):

• Actor - um programa em nuvem sem servidor que recebe entrada JSON, executa uma tarefa e produz saída estruturada. Não é um agente de IA.
• Actor Run - uma execução de um Actor. Cada execução tem seu próprio dataset, key-value store e request queue, e termina em um status terminal (SUCCEEDED, FAILED, TIMED-OUT, ABORTED).
• Dataset - armazenamento estruturado somente para adição dos resultados de uma execução. Uma chamada de Actor retorna o ID do dataset, não seu conteúdo.
• Key-Value Store - armazenamento não estruturado/de arquivos (capturas de tela, HTML, OUTPUT).
• Actor Task - uma configuração salva e parametrizada para executar um Actor.
• Apify Store - o marketplace de Actors em https://apify.com/store.md.
• Apify Console - a interface web em https://console.apify.com.
• Compute Unit (CU) - unidade de faturamento: memória (MB) x duração (horas).

Termos adicionais (build, standby, request queue, proxy, modelos de precificação): https://docs.apify.com/llms.txt.

Use o MCP da Apify para contexto ao vivo durante o planejamento

O servidor MCP da Apify é a maneira mais rápida de pesquisar Actors, esquemas, preços e documentação durante o design da integração. Veja https://docs.apify.com/integrations/mcp (adicione .md para uma versão em markdown).

Se as ferramentas MCP da Apify já estiverem disponíveis neste ambiente, use-as:

• search-actors - encontre Actors por palavra-chave de plataforma/produto (pesquise pelo nome do produto, não pelo objetivo final).
• fetch-actor-details - leia o esquema de entrada de um Actor, o formato de saída, o README e os preços antes de codificar sua forma na integração.
• search-apify-docs / fetch-apify-docs - puxe páginas de documentação contextuais.

O subconjunto de descoberta anônima (search-actors, fetch-actor-details, search-apify-docs, fetch-apify-docs) funciona sem uma conta, para que você possa pesquisar mesmo antes do desenvolvedor conectar seu token.

Escolha sua forma de integração

Leia exatamente um arquivo de referência com base no produto em que você está integrando. Cada referência carrega o design de UX específico da categoria, uma matriz de capacidade canônica e uma checklist de definição de conclusão.

Os caminhos são relativos a esta pasta de skill. Se o seu produto abranger duas formas (por exemplo, um harness de IA construído sobre um pacote de framework), leia ambos - as regras se compõem. A referência de plugin de agente de IA cobre duas abordagens com diferentes trade-offs: um pacote leve de skills + MCP para agentes de codificação cientes de skills/MCP, e um plugin de registro de ferramentas personalizado para harnesses estilo OpenClaw/Hermes.

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