7 AI agent patterns to improve your coding workflow
Sete padrões de agentes de IA transformam o fluxo de trabalho de programadores, trazendo automação inteligente e eficiência sem precedentes.
Conteudo
TLDR;
Os sete padrões são Domain knowledge, Tool wrappers, Inversion, Generators, Reviewers, Pipelines e Meta-skills, cada um adicionando habilidades modulares que melhoram como o agente escreve, testa e revê código. Para usar, coloque a pasta do skill em .agents/skills no root do projeto ou em .gemini/config/skills para uso global; o agente lê descrições curtas e carrega o skill completo dinamicamente quando necessário. Se não encontrar um skill pronto, crie o seu como um simples arquivo de texto, instale-o no Antigravity seguindo o codelab indicado e avalie-o conforme o whitepaper.
Resumo
Este vídeo explica como melhorar agentes de codificação usando skills modulares, evitando prompts longos: o agente carrega descrições curtas e só carrega o skill completo quando necessário, que são simples arquivos de texto colocados em .agents/skills (por projeto) ou .gemini/config/skills (global). O repositório open source de agent-skills e o google-skills oferecem exemplos prontos. São sete padrões de design: Domain knowledge (fazer o agente especialista em tópicos como frontend, performance ou API), Tool wrappers (conectar ferramentas externas como Chrome DevTools e comandos git), Inversion (forçar o agente a fazer perguntas esclarecedoras, com skills como context-engineering e grill-me), Generators (produzir saídas estruturadas, p.ex. spec-driven-development e ADRs), Reviewers (avaliar código contra checklists de qualidade e segurança), Pipelines (orquestrar passos sequenciais como test-driven-development e CI/CD) e Meta-skills (gerenciar outros skills, como using-agent-skills). Também é simples criar skills customizados seguindo um codelab e avaliar sua eficácia com guidelines do whitepaper. Ao final, recomenda-se clonar os skills prontos, experimentar os padrões conforme a necessidade do projeto e compartilhar feedback nos comentários. Isso reduz a confusão do modelo, acelera o desenvolvimento, melhora a qualidade do código e facilita práticas como TDD e revisão de segurança; equipes podem adaptar skills para políticas internas e compliance, iterando conforme aprendizados.