Toolverse
All skills

agentica-prompts

by parcadei

Write reliable prompts for Agentica/REPL agents that avoid LLM instruction ambiguity

Installation

Pick a client and clone the repository into its skills directory.

Installation

Quick info

Author
parcadei
Category
Data Science
Views
1

About this skill

Write reliable prompts for Agentica/REPL agents that avoid LLM instruction ambiguity

How to use

  1. Zainstaluj skill agentica-prompts w swoim środowisku Agentica, umieszczając go w katalogu .claude/skills/. Skill nie jest bezpośrednio wywoływalny przez użytkownika, ale integruje się z systemem promptów agentów.

  2. Zdefiniuj rolę każdego agenta w systemie orkiestracji. Dla każdego agenta określ jego tożsamość (AGENT_ROLE), agenta nadrzędnego (UPSTREAM_AGENT) oraz agenta podrzędnego (DOWNSTREAM_AGENT), który będzie konsumować jego wynik.

  3. Wstrzyknij szablon systemowego prompta do każdego agenta. Uzupełnij zmienne: {AGENT_ROLE}, {DOWNSTREAM_AGENT}, {UPSTREAM_AGENT}, {SESSION_ID}, {INPUT_DIR}, {OUTPUT_DIR} oraz {CODE_MAP}. Szablon zawiera sekcje Identity, System Architecture, Directory Handoff, Code Context i Task Description.

  4. Skonfiguruj przekazywanie między katalogami. Każdy agent czyta dane wejściowe z INPUT_DIR i zapisuje wyniki do OUTPUT_DIR. Wyniki powinny zawierać plik summary.md opisujący wykonane działania oraz katalog artifacts/ z wygenerowanymi artefaktami.

  5. Stosuj wzorzec orkiestracji: Research → Plan → Validate → Implement → Review → Debug. Każdy etap czyta wynik poprzedniego z cache'a i zapisuje do dedykowanego katalogu, co zachowuje czysty kontekst między agentami.

  6. Pamiętaj o regułach krytycznych: RETRIEVE oznacza czytanie istniejącej zawartości, nigdy nie generuj hipotetycznych danych. Używaj Task zamiast TaskOutput oraz przekazywania przez katalogi, aby uniknąć niejednoznaczności instrukcji dla modelu LLM.

Related skills

data-storytelling

by wshobson

Transform data into compelling narratives using visualization, context, and persuasive structure. Use when presenting analytics to stakeholders, creating data reports, or building executive presentations.

Data Science
26105

moon-dev-trading-agents

by moondevonyt

Master Moon Dev's Ai Agents Github with 48+ specialized agents, multi-exchange support, LLM abstraction, and autonomous trading capabilities across crypto markets

Data Science
102232

web-artifacts-builder

by anthropics

Suite of tools for creating elaborate, multi-component claude.ai HTML artifacts using modern frontend web technologies (React, Tailwind CSS, shadcn/ui). Use for complex artifacts requiring state management, routing, or shadcn/ui components - not for simple single-file HTML/JSX

Data Science
37124

rust-coding-skill

by UtakataKyosui

Guides Claude in writing idiomatic, efficient, well-structured Rust code using proper data modeling, traits, impl organization, macros, and build-speed best practices.

Data Science
248325

docx

by anthropics

Comprehensive document creation, editing, and analysis with support for tracked changes, comments, formatting preservation, and text extraction. When Claude needs to work with professional documents (.docx files) for: (1) Creating new documents, (2) Modifying or editing content,

Data Science
39142

market-research-reports

by davila7

Generate comprehensive market research reports (50+ pages) in the style of top consulting firms (McKinsey, BCG, Gartner). Features professional LaTeX formatting, extensive visual generation with scientific-schematics and generate-image, deep integration with research-lookup for

Data Science
16115