agentsclimarketplace

Implement

Skill tbc-servicos/dataagile-agent-kit/protheus/skills/implement

Orquestra Agent Team para executar o plano ADVPL/TLPP — protheus-implementer (haiku) implementa em worktree isolado, protheus-spec-reviewer (sonnet) verifica spec, protheus-reviewer (sonnet) revisa qualidade. Comunicação bidirecional entre teammates. Gate de compilação via lint. Use após /protheus:plan. Próximo passo: /protheus:deploy.From its SKILL.md

Install
npx -y skills add tbc-servicos/dataagile-agent-kit --skill implement

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

One thing to look at

  • 3 stars3 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.

SKILL.md

6.2 KB, ~1.8k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

Instruções para Claude

Leia o plano mais recente em docs/plans/ (arquivo terminado em -plan.md). Se não houver plano, recomende /protheus:plan primeiro.


Pré-requisitos

  • Agent Teams habilitado: export CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1
  • Claude Code v2.1.32+
  • Plano aprovado em docs/plans/

Se Agent Teams não estiver habilitado, informe o usuário e caia no fallback (Estágio 1-alt).


Regra de Modelos (OBRIGATÓRIA)

PapelModeloUso
protheus-implementerhaikuImplementação mecânica, TDD
protheus-spec-reviewersonnetVerificação de conformidade com spec
protheus-reviewersonnetQualidade de código ADVPL/TLPP
OpusNUNCA automáticoSe complexo, sugerir ao dev — decisão é dele

Artefato de estado dos gates (gates.json)

Todo veredito de gate é GRAVADO em docs/plans/<plan>.gates.json — a skill seguinte LÊ o arquivo em vez de confiar na memória da conversa. Atualize a chave do estágio ao concluí-lo: { "tests_unit": {...}, "spec_review": "ok", "code_review": "ok", "lint": "ok", "deploy": {...}, "qa_e2e": {...} }. Pipeline retomável: sessão nova lê o arquivo e continua de onde parou.

Estágio 0 — Criar Agent Team

Crie o time de implementação:

TeamCreate({
  name: "protheus-impl-team",
  description: "Time de implementação ADVPL/TLPP com feedback bidirecional"
})

Os teammates serão despachados via Agent tool com:

  • subagent_type: "protheus:protheus-implementer" (haiku)
  • subagent_type: "protheus:protheus-spec-reviewer" (sonnet)
  • subagent_type: "protheus:protheus-reviewer" (sonnet)
  • isolation: "worktree" para implementador (trabalha em cópia isolada)

Estágio 1 — Implementação (teammate haiku, worktree isolado)

Para cada task de implementação do plano, despache o teammate protheus-implementer:

Agent({
  subagent_type: "protheus:protheus-implementer",
  name: "impl-task-N",
  isolation: "worktree",
  model: "haiku",
  prompt: "<conteúdo do implementer-prompt.md preenchido>"
})

Leia o template em skills/implement/implementer-prompt.md e preencha com:

  • Texto completo da task
  • Conteúdo do design doc
  • Contexto adicional (tabelas, regras, dependências)

Tasks independentes podem rodar em paralelo (múltiplos Agent calls no mesmo bloco). Tasks com dependência rodam em sequência.

Tratamento de respostas:

  • DONE: Avance para o Estágio 2
  • BLOCKED: Analise o bloqueio. Se for dependência de outra task, reordene. Se for técnico, use SendMessage para fornecer contexto adicional ao implementador.
  • NEEDS_CONTEXT: Responda a dúvida do implementador via SendMessage com contexto adicional.

Fallback (sem Agent Teams):

Se Agent Teams não estiver disponível, use o padrão anterior:

  • Despache via Agent tool sem TeamCreate
  • Comunicação unidirecional (sem SendMessage de volta)

Aguarde conclusão de todas as tasks antes de avançar.


Estágio 2 — Review Spec Compliance (teammate sonnet)

Despache o teammate protheus-spec-reviewer:

Agent({
  subagent_type: "protheus:protheus-spec-reviewer",
  name: "spec-review",
  model: "sonnet",
  prompt: "<conteúdo do spec-reviewer-prompt.md preenchido>"
})

Leia o template em skills/implement/spec-reviewer-prompt.md e preencha com:

  • Lista de artefatos implementados (com caminhos — se worktree, usar o path do worktree)
  • Design doc original
  • Tasks do plano

Critério de avanço: ✅ SPEC OK em todos os artefatos.

Se houver ❌ SPEC FALHA:

  1. Identifique as divergências
  2. Envie feedback ao implementador via SendMessage com as divergências
  3. Após correção, repita o review spec
  4. Só avance quando todos os artefatos estiverem ✅

Estágio 3 — Review Qualidade de Código (teammate sonnet)

Despache o teammate protheus-reviewer:

Agent({
  subagent_type: "protheus:protheus-reviewer",
  name: "code-review",
  model: "sonnet",
  prompt: "<conteúdo do code-reviewer-prompt.md preenchido>"
})

Leia o template em skills/implement/code-reviewer-prompt.md e preencha com:

  • Lista de artefatos aprovados no spec review
  • Contexto do projeto

Critério de avanço: Aprovado para compilação: SIM

Se houver CRÍTICOs:

  • Envie feedback direto ao implementador via SendMessage
  • Ciclo: corrige (implementer) → re-review → avança

Estágio 4 — Lint Gate (validação local)

Antes de encaminhar para deploy, rode lint local em todos os artefatos:

advpls appre /caminho/arquivo.prw -I /caminho/includes/

Critério de avanço: zero erros tipo "0" no lint.

Se houver erros:

GATE DE LINT — fluxo interrompido

Erros do advpls appre:
[erros com arquivo + linha]

Ações necessárias:
1. Corrija os erros nos artefatos indicados
2. Repita os reviews (Estágios 2 e 3) se a correção for substancial
3. Reexecute o lint após correção

Estágio 5 — Merge Worktree + Encerramento

Se o implementador usou worktree isolado:

  1. Revise as mudanças do worktree branch
  2. Merge no branch principal do projeto
  3. Limpe o worktree

Quando todos os estágios passarem:

Implementação concluída

Artefatos implementados: [lista]
Spec review: ✅ todos conformes
Code review: Aprovado para compilação: SIM
Lint: PASS (0 erros)
Worktree: merged e limpo

Próximo passo: /protheus:deploy

Sobre complexidade

Se durante a implementação identificar que uma task é complexa demais para haiku:

⚠️ Task [N] pode se beneficiar do modelo opus para [motivo].
Deseja escalar este task para opus? (decisão do dev)

Nunca escalar automaticamente. A decisão é sempre do desenvolvedor.


Consulta de Conhecimento

Se precisar de informação não disponível no MCP, consulte o RAG:

searchKnowledge({ keyword: "<termo relevante>" })

What ships with it: 3 files

1.6 KB alongside SKILL.md

Keep looking

Skills are one crate of 326,852. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.