Competência do Agente Cemitério de Projetos

Todos os desenvolvedores têm a pasta. Vinte e poucos projetos mortos, cada um abandonado por razões que ninguém escreveu.

Esta skill lê o histórico git de cada projeto abandonado na tua máquina e responde a três perguntas:

Por que é que cada um morreu? Provas, não impressões. Os últimos commits tocam em ficheiros Stripe: morreu na barreira dos pagamentos. O primeiro commit de outro repositório aparece três dias após o último deste: o culpado é nomeado.

Qual é o teu padrão? Os teus projetos morrem no dia 19. Quatro de seis foram abandonados nas 48 horas após o início de algo novo.

Qual ainda tem pulso? Em algum lugar dessa pasta está um projeto que está 90% concluído: construído, documentado, nunca enviado. Isto encontra-o, verifica o que ficou mais fácil desde que morreu e escreve a lista curta de passos entre ele e uma URL.

Uma varredura representativa (projetos inventados, veredictos reais de classificadores). O teu agente transforma isso no funeral: um epitáfio por cadáver, os teus padrões nomeados e uma oferta para começar a ressuscitar o pulso mais forte agora mesmo. O teu vai doer mais.

O que detecta

Causa da morte, lida a partir do histórico git:

Também separa os concluídos (enviados, empurrados, documentados; feitos, não abandonados) dos não versionados (sem git, portanto sem autópsia). Depois classifica os mortos por pulso, quão perto cada um está de ser enviado, e o agente assume o controlo:

• Entrevista de autópsia: mortes ambíguas recebem uma pergunta; as provas git são marcadas (forense), as tuas respostas (confirmadas).
• Verificação global: antes de prescrever uma investigação, verifica o que mudou desde a morte: a API que agora tem um SDK, o modelo que está 20x mais barato.
• Ressurreição: um plano de ≤7 passos que termina em enviado, e uma oferta para começar no passo 1 agora mesmo.
• Vigilância de recaída: as ressurreições são registadas (--state + --mark-resurrected); cada varredura posterior reporta se o paciente está estável.
• Modo necromante: pede ao teu agente para construir algo novo e ele verifica o cemitério primeiro; podes ter construído 60% disso em 2024.

Instalação (10 segundos)

npx skills add https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps/tree/main/agent_skills/project-graveyard

Instalação do skills CLI

O skills CLI instala-o em qualquer agente que tenhas (Claude Code, Codex, Cursor, Copilot, Antigravity, e outros); ou copia esta pasta para o diretório de skills do teu agente. Depois: "executa o graveyard em ~/dev e ~/projects".

Standalone, sem agente necessário:

python3 project-graveyard/scripts/graveyard.py ~/dev ~/projects

Âmbito e privacidade

Tudo é executado localmente: um ficheiro em Python puro, apenas com a biblioteca padrão, sem chamadas de rede, apenas leitura. Lê metadados do git (datas de commit, mensagens, nomes de ficheiros), nunca o conteúdo do teu código. Nomeia pastas e ele apenas escaneia essas; se não houver, verifica uma lista fixa de locais habituais de projetos (DEFAULT_ROOTS, linha 30 do script), nunca "tudo no teu computador." Queres publicar o teu relatório? --redact substitui nomes de projetos por project-1..n.

Prova que funciona antes de instalar, a partir de um clone deste repositório:

python3 agent_skills/evals/project-graveyard/test_graveyard.py   # 16 checks, ~10 seconds

Ficheiros

project-graveyard/                  # ← this is all that gets copied
├── SKILL.md                        # agent instructions: report format, epitaph rules, resurrection protocol
├── README.md                       # this file
├── scripts/graveyard.py            # scanner + autopsy + pulse ranking (Python 3.8+, stdlib, offline)
└── references/causes-of-death.md   # the taxonomy: signals, confidence, resurrection strategy per cause

Aplicações LLM Incríveis

Uma coleção de aplicações que utilizam modelos de linguagem de grande escala (LLM).

Índice

• Introdução
• Aplicações
• Contribuições
• Licença

Introdução

Modelos de linguagem de grande escala têm revolucionado a forma como interagimos com a tecnologia. Esta lista reúne algumas das aplicações mais interessantes e inovadoras que utilizam LLMs.

Aplicações

Chatbots

• ChatGPT: Um chatbot que utiliza o modelo GPT-3 para conversas naturais.
• Replika: Um chatbot que aprende a partir das interações com o utilizador.

Ferramentas de Escrita

• Sudowrite: Uma ferramenta de escrita assistida que ajuda a superar o bloqueio criativo.
• Copy.ai: Gera textos de marketing e cópias publicitárias.

Análise de Texto

• MonkeyLearn: Uma plataforma que utiliza LLMs para análise de sentimentos e categorização de texto.
• TextRazor: Oferece extração de entidades e análise semântica.

Educação

• Khan Academy: Utiliza LLMs para personalizar a experiência de aprendizagem.
• Duolingo: Implementa LLMs para melhorar a prática de línguas.

Contribuições

Contribuições são bem-vindas! Sinta-te à vontade para abrir um "issue" ou um "pull request" com novas aplicações ou melhorias.

Licença

Este projeto está licenciado sob a licença Apache-2.0. Consulta o ficheiro [LICENSE](LICENSE) para mais informações.