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Análise e planilhas48 mil · #3627

monte-carlo-context-detection

Ajuda seu agente a entender e direcionar solicitações sobre dados. É útil para qualquer pedido relacionado a alertas, incidentes ou qualidade dos dados.

O que ela faz

Esta ferramenta ajuda a IA a entender qual outra ferramenta usar quando você faz perguntas sobre dados. Ela direciona suas perguntas para a ferramenta certa para que você obtenha a resposta correta.

Quando usar

  • ✓Quando você faz uma pergunta sobre dados que não é clara.
  • ✓Quando você tem um problema com dados e não sabe qual ferramenta usar.
  • ✓Quando você pergunta algo geral sobre seus dados.

Exemplo do que pedir para a IA

“Ajude-me com meus dados.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/monte-carlo-context-detection/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/monte-carlo-context-detection/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

Quando você faz uma pergunta, esta ferramenta analisa suas palavras para adivinhar o que você quer. Em seguida, ela escolhe a melhor ferramenta da Monte Carlo para responder à sua pergunta.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill monte-carlo-context-detection

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/monte-carlo-context-detection/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Quando Usar

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

Detecção de Contexto Monte Carlo

Esta habilidade determina qual habilidade ou fluxo de trabalho Monte Carlo se encaixa melhor no contexto atual do usuário. Ela é ativada reativamente para mensagens ambíguas ou de múltiplos passos relacionadas a dados, coleta sinais e roteia para a habilidade ou fluxo de trabalho correto.

Roteamento de ferramentas Monte Carlo (obrigatório): Sempre chame as ferramentas MCP Monte Carlo através do servidor empacotado deste plugin, cujos nomes de ferramentas totalmente qualificados são mcp__plugin_mc-agent-toolkit_monte-carlo-mcp__<tool> (por exemplo, mcp__plugin_mc-agent-toolkit_monte-carlo-mcp__get_alerts). Nomes de ferramentas simples usados nesta habilidade (get_alerts, search, get_table, …) referem-se a esse servidor empacotado. Se a sessão também tiver um servidor monte-carlo-mcp configurado separadamente, não o utilize — ele pode apontar para um endpoint ou credenciais diferentes.

Arquivo de referência para definições de sinais: references/signal-definitions.md (relativo a este arquivo). Leia-o antes de rotear.

Quando ativar esta habilidade

Esta habilidade é ativada pela tabela de roteamento CLAUDE.md quando:

  • A mensagem do usuário se relaciona com qualidade de dados, alertas, incidentes, cobertura ou Monte Carlo — mas não corresponde claramente a uma única habilidade na tabela de roteamento
  • A intenção do usuário é ambígua ou pode abranger várias habilidades
  • O usuário faz uma pergunta ampla como "me ajude com meus dados" ou "o que está acontecendo?"

Quando NÃO ativar esta habilidade

  • Uma habilidade ou fluxo de trabalho já está ativo na conversa — a habilidade ativa é dona da conversa, não intercepte
  • A mensagem do usuário corresponde claramente a uma única habilidade na tabela de roteamento CLAUDE.md — roteie diretamente, sem necessidade de detecção de contexto
  • O usuário está editando um modelo dbt — delegue para a habilidade prevent que se ativa automaticamente via hooks
  • A mensagem do usuário não é relacionada a dados de forma alguma

Fluxo de Trabalho: Roteamento Reativo

Esta habilidade é puramente reativa — ela é ativada para mensagens ambíguas ou de múltiplos passos relacionadas a dados e as roteia.

Siga estas etapas em ordem.

Etapa 0: Caminho rápido para intenção clara (pare cedo se correspondido)

Antes de fazer qualquer outra coisa, verifique se a mensagem do usuário corresponde inequivocamente a uma única habilidade existente. Se sim, pule o restante deste fluxo de trabalho e carregue imediatamente essa habilidade — não leia references/signal-definitions.md, não faça sondagens de API.

Intenção clara do usuário Habilidade para carregar imediatamente
"Verificar saúde de [nome da tabela]" / "status de [nome da tabela]" ../asset-health/SKILL.md
"Criar um [tipo de monitor] em [nome da tabela]" ../monitoring-advisor/SKILL.md
"Investigar alerta em [nome da tabela]" / "por que [nome da tabela] está desatualizado/quebrado?" ../incident-response/SKILL.md
"O que devo monitorar?" / "onde estão minhas lacunas de cobertura?" ../proactive-monitoring/SKILL.md
"Instrumentar meu agente" / "configurar rastreamento Monte Carlo no agente [nome do framework]" / "configurando um agente" ../instrument-agent/SKILL.md

A detecção de contexto é apenas para solicitações ambíguas. Se a solicitação for clara, roteá-la através desta habilidade desperdiça turnos e tokens.

Se não houver correspondência clara, prossiga para a Etapa 1.

Etapa 1: Categorizar intenção

Leia references/signal-definitions.md para o catálogo completo de sinais. Determine em qual categoria a mensagem do usuário se enquadra:

Categoria Sinais Mensagens de exemplo
Ativo específico O usuário menciona um nome de tabela ou tem um arquivo de modelo .sql aberto em seu IDE "o que há de errado com stg_payments?", "verifique esta tabela"
Incidente ativo Palavras-chave: alerta, quebrado, desatualizado, falhando, incidente, triagem, dados errados "tenho alertas disparando", "os dados parecem errados", "algo quebrou"
Cobertura/monitoramento Palavras-chave: monitorar, cobertura, lacunas, não monitorado, o que devo observar "o que devo monitorar?", "onde estão minhas lacunas?"
Instrumentação de agente Palavras-chave: instrumentar, configurar rastreamento, configurar rastreamento Monte Carlo, configurando um agente. Frequentemente menciona um framework de IA (LangChain, LangGraph, OpenAI, Anthropic, CrewAI, Bedrock, SageMaker, Vertex AI) "instrumentar meu agente", "configurar rastreamento MC no meu agente LangGraph", "configurando um agente"
Geral/exploratório Nenhuma categoria clara, pergunta ampla "me ajude com a qualidade dos dados", "o que o Monte Carlo pode fazer?"

Etapa 2: Coletar escopo (apenas se necessário)

  • Ativo específico conhecido (do contexto do arquivo ou menção do usuário) → prossiga para a Etapa 3

…

Perguntas frequentes

Por que preciso desta ferramenta?

Ela garante que suas perguntas sobre dados sejam enviadas para a ferramenta correta, economizando tempo e evitando confusão.

Quando esta ferramenta NÃO deve ser usada?

Se uma ferramenta já estiver ativa na conversa, ou se sua pergunta for muito clara e puder ser direcionada diretamente para outra ferramenta.

O que são 'sinais'?

Sinais são palavras-chave ou informações que a ferramenta usa para entender sua pergunta, como 'alerta', 'tabela' ou 'incidente'.

Detalhes

Descrição original do autor

Route data-related requests to the right Monte Carlo skill or workflow. USE WHEN alerts, incidents, data broken, stale, coverage gaps, data quality, or any ambiguous data observability request.

repo: sickn33/agentic-awesome-skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
48 mil
Posição no ranking
#3627
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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