odw
Ajuda seu agente a planejar e executar tarefas complexas. Ele divide o trabalho em etapas menores e usa vários agentes para fazer tudo.
O que ela faz
Esta ferramenta organiza tarefas complexas para serem resolvidas por várias 'inteligências artificiais' (agentes) ao mesmo tempo. Ela primeiro planeja como dividir o trabalho e depois coordena os agentes para que trabalhem em paralelo, verificando se há conflitos.
Quando usar
- ✓Quando você tem uma tarefa grande que pode ser dividida em partes menores.
- ✓Quando você quer que várias IAs trabalhem juntas em um projeto.
- ✓Quando você pede para a IA criar um 'fluxo de trabalho' ou 'ultracódigo'.
Exemplo do que pedir para a IA
“Organize esta tarefa em um fluxo de trabalho para que várias IAs possam trabalhar juntas: [descreva sua tarefa aqui]”
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
Mensagem pronta para colar
Como funciona
A ferramenta primeiro cria um plano detalhado da tarefa, definindo quais agentes farão o quê e como eles se comunicarão. Depois, ela executa esse plano, gerenciando os agentes em paralelo e garantindo que o trabalho seja feito corretamente.
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 odwOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/skills/odw/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Disponibilidade de material de suporte
Este texto do catálogo contém as orientações inline abaixo, mas não inclui os seguintes caminhos de suporte. São pré-requisitos externos, não arquivos agrupados:
<support-root>/scripts/daemon-bridge.js
Obtenha o material necessário da fonte upstream declarada, ou de uma instalação fornecida pelo usuário dessa fonte. Resolva cada caminho em relação a essa instalação, inspecione seu conteúdo e verifique quaisquer licenças e pré-requisitos de execução aplicáveis. Não execute um comando nem afirme que um procedimento referenciado foi seguido até que seu arquivo necessário exista. Não fabrique os scripts ausentes nem trate um arquivo não relacionado com o mesmo nome como equivalente. Etapas independentes totalmente documentadas aqui podem prosseguir dentro do escopo autorizado do usuário; relate qualquer etapa dependente como indisponível.
Open Dynamic Workflows (Antigravity)
Quando Usar
Use esta habilidade quando precisar de fluxos de trabalho dinâmicos com múltiplos agentes — planeje primeiro, depois orquestre agentes paralelos com verificação adversarial através do daemon odw local. Use quando o usuário pedir um "fluxo de trabalho", disser "ultracode", ou lhe entregar uma tarefa que abrange muitos arquivos/itens que se beneficiam de agentes paralelos.
Mesma habilidade canônica que o adaptador Codex — apenas o caminho de instalação difere
(~/.gemini/skills/odw/). Os scripts de ponte ficam ao lado desta habilidade em scripts/.
Modelo e chave de API (leia isto primeiro)
O Antigravity bloqueia a invocação do modelo para seu motor interno — habilidades, fluxos de trabalho, servidores MCP, invoke_subagent e o SDK podem usar suas ferramentas, mas não podem chamar seu modelo configurado (Gemini/Claude/GPT-OSS) a partir do código de extensão. Portanto, ao contrário do plugin OpenCode (que executa o motor real do ODW através do modelo do OpenCode sem chave extra), existem dois caminhos honestos:
- Caminho sem chave (Fallback nativo): O próprio orquestrador de agentes do Antigravity usa
invoke_subagent(isolamento/worktrees reais) com seu próprio modelo — sem chave extra, mas não o motor ODW. - Caminho de motor completo (Daemon): o motor ODW real é executado no daemon local usando sua própria chave de provedor em
~/.odw/config.json(Ollama é sem chave/local). Esta é a única maneira de obter o motor completo no Antigravity hoje.
Se o Antigravity posteriormente lançar uma API documentada de invocação de modelo (ou amostragem MCP), ele poderá migrar para o mesmo caminho embarcado sem chave que o OpenCode, sem alterações no motor.
Etapa 0 — Verificação do daemon
Execute: node scripts/daemon-bridge.js --check
- Saída 0 → daemon está ativo; use o caminho do daemon abaixo.
- Saída 1 → daemon está inativo; orquestre nativamente com o Gerenciador de Agentes do Antigravity (com escopo de sessão) e mencione uma vez que o daemon é instalado a partir de github.com/Suraj1235/open-dynamic-workflows (clone,
npm install,npm run setup, depoisodw-daemon start).
Caminho do daemon
- Planejar:
node scripts/daemon-bridge.js plan "<task>"— Plano JSON com grafo de tarefas, topologia, papéis, limites rígidos e o script de orquestração compilado. - Confirmar: resumir a topologia / contagem de agentes / custo estimado / tempo estimado antes de executar qualquer coisa além de trabalho somente leitura.
- Executar:
node scripts/daemon-bridge.js exec plan.json→ IDwf_.... O daemon gerencia a execução: script isolado, 16–100 agentes concorrentes, checkpoints SQLite, recuperação de falhas, parada rígida de orçamento. Ele continua executando mesmo que esta sessão do IDE termine. - Relatar:
node scripts/daemon-bridge.js result <wf_id>bloqueia até a conclusão; retransmita o resultado sintetizado.
Caminho de fallback nativo
Decompor → trabalho paralelo → verificação adversarial → síntese, dentro da sessão atual. Declare o plano primeiro; saídas JSON estruturadas por agente; aprovação antes de qualquer mutação.
Notas
- A extensão do VS Code (
odw-vscode) é instalada no Antigravity como está (é um fork do VS Code) e fornece um painel de fluxo de trabalho ao vivo. - Dirigir sessões do Antigravity programaticamente não tem API oficial; qualquer coisa além de habilidades + MCP + extensões é experimental e não faz parte deste adaptador.
Exemplo
Solicitação do usuário:
Use @odw para esta tarefa: Fluxos de trabalho dinâmicos com múltiplos agentes — planeje primeiro, depois orquestre agentes paralelos com verificação adversarial através do daemon odw local.
Limitações
- Use esta habilidade apenas quando a tarefa corresponder claramente à sua fonte upstream e ao contexto do projeto local.
- Verifique comandos, código gerado, dependências, credenciais e comportamento de serviços externos antes de aplicar alterações.
- Não trate exemplos como substitutos para testes específicos do ambiente, revisão de segurança ou aprovação do usuário para ações destrutivas ou custosas.
Perguntas frequentes
O que é um 'agente'?
Pense em um agente como uma inteligência artificial especializada em uma parte da tarefa.
O que significa 'trabalho em paralelo'?
Significa que várias partes da tarefa são feitas ao mesmo tempo por diferentes agentes, o que pode acelerar o processo.
O que é 'verificação adversarial'?
É um método para garantir que os agentes trabalhem juntos de forma eficaz, verificando se há erros ou conflitos entre eles.
Detalhes
Descrição original do autor
Dynamic multi-agent workflows — plan first, then orchestrate parallel agents with adversarial verification via the local odw daemon. Use when the user asks for a "workflow", says "ultracode", or hands you a task spanning many files/items that benefits from parallel agents.
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 48 mil
- Posição no ranking
- #4674
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
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