Tag: ferramentas-desenvolvedor

  • me.txt

    me.txt

    Descrição da ferramenta:
    me.txt é um arquivo de identidade pessoal em formato markdown, localizado na raiz do site, que fornece informações sobre o usuário para agentes de IA, incluindo nome, habilidades e preferências de comunicação. Pode ser criado facilmente via CLI.

    Atributos:

    📝 Fácil criação: Permite gerar o arquivo me.txt rapidamente usando comandos CLI.
    🌐 Integração com GitHub: Possibilidade de preencher automaticamente dados a partir do perfil no GitHub.
    🔓 Código aberto: O projeto é open source sob licença MIT, garantindo transparência e personalização.
    📁 Diretório público: Perfil pode ser visualizado por outros usuários em metxt.org/directory.
    ⚙️ Configuração personalizável: Permite ajustar detalhes como habilidades, links e preferências de comunicação.

    Exemplos de uso:

    💻 Criar perfil básico: Gerar um arquivo me.txt padrão para identificar-se perante agentes de IA.
    🤝 Preencher perfil via GitHub: Automatizar a criação do perfil usando informações do seu perfil no GitHub com comando CLI.
    🔍 Análise de perfis existentes: Consultar perfis públicos na diretoria para entender diferentes configurações e usos.
    🛠️ Personalização avançada: Editar manualmente o arquivo para incluir habilidades específicas ou links relevantes.
    🚀 Padrão para agentes de IA: Utilizar o me.txt como padrão para facilitar a interação entre sites e agentes automatizados.

  • AgentDbg

    AgentDbg

    Descrição da ferramenta: AgentDbg é uma ferramenta de depuração local que registra execuções de agentes, incluindo chamadas de LLM, ferramentas, estados e erros, oferecendo visualização detalhada e controle sem necessidade de nuvem ou contas.

    Atributos:

    📝 Registro detalhado: Captura todas as atividades do agente em um arquivo JSONL para análise aprofundada.
    ⚠️ Avisos de loop: Detecta comportamentos repetitivos e avisa sobre possíveis ciclos indesejados.
    🔒 Privacidade por padrão: Redação automática e limites de truncamento garantem segurança dos dados sensíveis.
    💻 Compatibilidade ampla: Funciona com qualquer ambiente Python, com suporte opcional a LangChain/LangGraph.
    📤 Exportação fácil: Permite exportar registros completos para um arquivo JSON único para análise posterior.

    Exemplos de uso:

    🛠️ Análise de chamadas do LLM: Inspecionar o fluxo das chamadas feitas pelo modelo durante uma execução.
    🔍 Detecção de comportamentos repetitivos: Identificar loops ou ações redundantes no comportamento do agente.
    📝 Avaliação de erros e exceções: Revisar logs para identificar falhas ou problemas durante a execução.
    🔒 Sensibilidade dos dados: Utilizar a redaction padrão para proteger informações confidenciais nos registros.
    📥 Análise offline: Exportar os registros para análise detalhada em ambientes externos ou ferramentas específicas.

    Mais informações no repositório oficial do GitHub