Ferramentas de IA e agentes

Desenvolver com um agente significa escrever muitos arquivos de configuração pequenos que falham em silêncio. Uma skill cuja descrição nunca combina com nenhuma tarefa; uma regra de permissão que não cobre o comando que você tinha em mente; um hook cujo matcher cita uma ferramenta que não existe; um esquema de ferramenta que valida e mesmo assim é chamado do jeito errado. Estas ferramentas conferem esse trabalho antes que ele custe uma sessão de depuração. Escreva e passe o linter em arquivos de skill, definições de subagentes e comandos de barra. Gere entradas de servidor MCP, hooks e manifestos de plugin, e teste regras de permissão contra comandos reais para ver qual vence. Do lado dos prompts, preencha um modelo sobre uma tabela de linhas, compare duas versões palavra a palavra com a diferença em tokens, revise um prompt de sistema atrás de contradições e monte exemplos few-shot que não conseguem escapar das próprias tags. Para os dados em volta: leia e valide JSONL, confira um conjunto de dados de ajuste fino, remonte uma resposta em streaming e divida um documento em trechos que quebram em limites reais. E para o quanto tudo custa: distribua o orçamento de uma janela de contexto, ordene uma requisição para que o prefixo cacheável seja o mais longo possível e calcule o custo de um loop de agente turno a turno, com o histórico que ele reenvia. Tudo roda no seu dispositivo — prompts, conjuntos de dados e arquivos de configuração nunca são enviados.

• Construtor de skills — Escreva um SKILL.md com o frontmatter verificado enquanto você digita.
• Linter de skills — Cole um SKILL.md e veja o que impede que ele seja associado a uma tarefa.
• Construtor de subagentes — Monte o arquivo de definição de um subagente com ferramentas e modelo.
• Construtor de comandos — Crie um comando próprio, com argumentos e uma lista de ferramentas.
• Instruções do projeto — Escreva um CLAUDE.md que mereça seu lugar em cada sessão.
• Manifesto de plugin — Gere um plugin.json e veja a estrutura de pastas que ele espera.
• Construtor de hooks — Monte hooks do settings.json e pegue os matchers que nunca disparam.
• Testador de regras de permissão — Teste regras de permitir, perguntar e negar contra comandos reais.
• Configuração de servidor MCP — Gere uma entrada de servidor MCP para stdio, HTTP ou SSE.
• Esquema de ferramenta MCP — Defina uma ferramenta e obtenha o JSON Schema, com o modo estrito verificado.
• Verificador de esquemas — Cole uma definição e descubra por que ela é rejeitada ou chamada errado.
• Preenchimento de templates — Expanda um prompt sobre uma tabela de linhas e veja o que está faltando.
• Linter de prompts — Encontre contradições, instruções mortas e marcadores não preenchidos.
• Comparador de prompts — Compare duas versões palavra por palavra, com a diferença em tokens.
• Exemplos few-shot — Transforme pares de entrada e saída em exemplos com tags, JSON ou chat.
• Seções XML do prompt — Envolva seções em tags das quais o conteúdo não consegue escapar.
• Visualizador e validador JSONL — Leia, filtre e verifique um arquivo JSONL linha por linha.
• Conversor de transcrições — Transforme um array de mensagens em transcrição legível, e de volta.
• Validador de datasets — Verifique um dataset JSONL de chat atrás dos erros que derrubam um treino.
• Visualizador de streams SSE — Cole uma resposta em streaming e recupere o texto, as chamadas e o uso.
• Planejador de contexto — Divida a janela entre prompt, ferramentas, histórico e a resposta.
• Planejador de cache — Ordene os blocos para que o prefixo cacheável seja o mais longo possível.
• Divisor de texto — Divida um documento em trechos sobrepostos que cortam em limites reais.
• Custo de um loop de agente — Calcule o custo turno a turno, com histórico reenviado e cache aplicado.
• Construtor de lotes — Transforme uma tabela de linhas em um job em lote, com ids únicos.

Perguntas frequentes

Para que servem estas ferramentas de IA?

Para criar e depurar o que fica em volta de um modelo, em vez de chamá-lo: arquivos de skill e de subagente, entradas de servidor MCP, hooks, regras de permissão, prompts, esquemas de ferramenta, conjuntos de dados e estimativas de custo. São as verificações que valem a pena antes que um arquivo de configuração falhe em silêncio numa sessão real.

Alguma destas ferramentas de IA envia meus prompts para algum lugar?

Não. Toda ferramenta desta categoria faz processamento de texto que roda no seu navegador. Prompts, conjuntos de dados, transcrições e arquivos de configuração ficam no seu dispositivo, o que importa porque esses arquivos costumam conter instruções internas e dados de clientes.

Os preços e os limites de contexto dos modelos estão atualizados?

Eles trazem a data da última conferência, exibida ao lado de cada número que os usa, e as tarifas são editáveis nas ferramentas que as aplicam. Os preços publicados mudam, então trate a tabela embutida como ponto de partida e confirme na página de preços do próprio provedor antes de fazer um orçamento com ela.

Estas ferramentas de IA funcionam só com um provedor?

Os formatos de arquivo — skills, subagentes, comandos de barra, hooks, MCP — seguem as convenções desses formatos. Todo o resto é neutro em relação ao provedor: JSONL, transcrições de chat, eventos de streaming, divisão em trechos, orçamentos de tokens e estrutura de prompts funcionam igual, seja qual for o modelo para o qual você os envia.

Por que revisar com tanto cuidado a descrição de uma skill ou de uma ferramenta?

Porque esse único campo decide se ela chega a ser usada. Uma skill com descrição vaga fica esquecida; uma ferramenta com descrição rala é chamada com os argumentos errados. As duas falham sem mensagem de erro, que é exatamente o tipo de problema que um linter pega bem.