Agentic Skills GitHub App

IA que aprende
com o projeto,
não contra ele.

Agentic Skills entrega o processo que transforma agentes de IA em membros seniores do time — com contexto, disciplina e memória permanente.

Autorizar GitHub App Ver como funciona
Instala em 2 minutos  ·  Primeira PR em menos de 5 min  ·  Zero configuração manual
Auto-gerado ✓
AS
Agentic Skills
meu-projeto → PR aberta agora
AGT
AGENTS.md ✓ criado
ARC
ARCHITECTURE.md ✓ criado
SEC
SECURITY.md ✓ criado
REL
RELIABILITY.md ✓ criado
QA
QUALITY_SCORE.md ✓ criado
📋
harness:validate ✓ ativo
O problema

Vibe coding parece produtivo.
Mas esconde um custo invisível.

"IA sem processo é como contratar um dev sênior e não fazer onboarding — ele vai trabalhar, mas vai trabalhar errado." — A realidade de todo time que usa IA sem estrutura
🔁
Código gerado sem contexto
A IA não conhece as decisões de arquitetura do seu projeto. Cada sessão começa do zero, replicando padrões inconsistentes e revertendo decisões já tomadas.
📉
Qualidade imprevisível
Sem critérios claros de qualidade, a IA entrega código que "funciona" mas que acumula débito técnico silencioso — até que o sistema para.
🔓
Segurança ignorada
Agentes sem restrições de segurança tomam atalhos perigosos: expõem secrets, removem validações, criam vulnerabilidades invisíveis até o breach.
🏗️
Arquitetura que muda sozinha
Sem um plano de execução obrigatório, o agente toma decisões estruturais sem avisar. Você revisa o PR e não reconhece mais o seu próprio sistema.

As maiores empresas de tecnologia do mundo já concluíram:

3×
mais velocidade com agentes estruturados vs. vibe coding
~5min
para sua primeira PR auto-gerada após instalar
Zero
configuração manual — tudo inferido do seu repositório
A solução

Estrutura, contexto e memória
para seus agentes de IA.

Agentic Skills analisa seu repositório e gera automaticamente toda a infraestrutura de conhecimento que um agente sênior precisaria para trabalhar no seu projeto.

01
🔬
Lê seu repositório
Analisa código, estrutura, dependências e padrões existentes para entender seu projeto do zero — sem nenhuma entrada manual da sua parte.
→
02
🧬
Gera os docs de harness
Cria automaticamente AGENTS.md, ARCHITECTURE.md, SECURITY.md, RELIABILITY.md e QUALITY_SCORE.md com contexto real do seu projeto.
→
03
🚀
Abre uma PR no seu repo
Todo o setup chega via Pull Request — você revisa, aprova e seus agentes já trabalham com contexto completo na próxima sessão.
Metodologia

Dois pilares que transformam
como a IA trabalha no seu projeto.

⚙️
Harness Engineering
Restringe o agente para que ele trabalhe dentro dos limites corretos do projeto.
✓
AGENTS.md
Comportamento esperado, tom, limites e responsabilidades de cada agente no projeto.
✓
ARCHITECTURE.md
Decisões de design, padrões adotados, o que pode e o que não pode mudar.
✓
SECURITY.md + RELIABILITY.md
Guardrails obrigatórios: o agente não pode abrir brechas ou quebrar estabilidade.
✓
QUALITY_SCORE.md + harness:validate
Critérios de qualidade e gate de pré-mutação: nada sai sem passar pela régua.
🧠
Compound Engineering
Captura conhecimento do projeto para que o agente evolua em vez de esquecer.
✓
docs/compound/notes/
Registro automático de decisões técnicas, aprendizados e contexto acumulado.
✓
review-checklists/
Checklists gerados a partir dos padrões reais do seu projeto — não templates genéricos.
✓
smoke-flows/
Fluxos de validação para os principais caminhos críticos do sistema.
✓
Planos de execução
Cada tarefa começa com um plano explícito — o agente sabe onde está indo antes de sair do lugar.
O que é gerado

8 artefatos. Contexto permanente.
Zero trabalho manual.

Todos os arquivos são inferidos do seu repositório real — nenhum template genérico, nenhuma configuração manual.

Core — Harness Engineering (5 arquivos)
🤖
AGENTS.md
Define como o agente deve se comportar no seu projeto: tom, responsabilidades, limitações e regras de trabalho.
🏗️
ARCHITECTURE.md
Documenta as decisões de design, padrões de código, módulos principais e o que pode ser alterado.
🔒
SECURITY.md
Restrições de segurança específicas do projeto: o que o agente nunca pode fazer.
⚡
RELIABILITY.md
Padrões de resiliência, tratamento de erros e o que não pode ser quebrado em hipótese alguma.
📊
QUALITY_SCORE.md
Critérios objetivos de qualidade para o projeto — o agente auto-avalia antes de cada PR.
Opcionais — Contexto complementar
💡
PRODUCT_SENSE.md
Missão do produto, personas, trade-offs de produto. Para quando a IA precisa decidir entre opções com impacto no usuário.
🎨
FRONTEND.md
Padrões de componentes, acessibilidade, tokens de design. Para projetos com interface — garante consistência visual.
🗄️
docs/generated/db-schema.md
Schema do banco de dados gerado automaticamente. O agente conhece sua estrutura de dados antes de escrever a primeira query.
Compound Engineering

Memória que se constrói
a cada tarefa concluída.

O agente não começa do zero. Ele aprende com o projeto e registra conhecimento que será usado nas próximas sessões.

📝
Notas de decisão
Registra automaticamente o raciocínio por trás de cada decisão técnica tomada. Nunca mais "por que foi feito assim?"
✅
Review checklists
Checklists gerados a partir dos padrões reais do seu projeto — não templates genéricos copiados da internet.
🔥
Smoke flows
Fluxos de validação dos caminhos críticos do sistema. O agente sabe o que não pode quebrar antes de fazer qualquer mudança.
Antes × Depois

O mesmo agente.
Resultados completamente diferentes.

❌ Sem Agentic Skills
😤Agente começa do zero em cada sessão — sem memória do que foi decidido antes
🎲Qualidade do código varia. Às vezes bom, às vezes introduz bugs e regressões
🚨Segurança depende do que você lembra de pedir — não de guardrails automáticos
🔀Arquitetura se fragmenta com o tempo — cada sessão adiciona um padrão diferente
🐢Você passa mais tempo revisando e corrigindo do que avançando no produto
✓ Com Agentic Skills
🧠Contexto completo do projeto disponível em toda sessão — o agente sabe onde está
📐Critérios objetivos de qualidade aplicados antes de cada PR — sem surpresas
🔐Restrições de segurança embutidas nos docs — o agente não pode ignorá-las
🏗️Decisões de arquitetura documentadas e respeitadas em todas as sessões
🚀PRs que chegam prontas para merge — você revisa em minutos, não em horas
Como funciona

De zero a contexto completo
em menos de 5 minutos.

1
Autorize o GitHub App
Com um clique, você instala o app agentic-coding-skill no seu GitHub e autoriza o acesso ao repositório desejado. Sem tokens manuais, sem configurações complicadas.
⏱ 30 segundos
2
Informe o repositório
Preencha o formulário com o nome do repositório. É só isso. Nenhuma outra configuração — o serviço detecta automaticamente linguagem, framework, padrões e estrutura.
⏱ 1 minuto
3
Análise e geração automática
O serviço lê seu repositório, processa tudo com IA e gera os arquivos de harness com contexto real do seu projeto. Nenhum template genérico — tudo inferido do código real.
⏱ 2-4 minutos
4
PR aberta. Você aprova. IA trabalha com contexto.
Uma Pull Request chega no seu repositório com todos os arquivos. Você revisa, faz ajustes se quiser, e aprova. A partir daí, todos os agentes que trabalharem no projeto herdam esse contexto automaticamente.
A partir daí — memória permanente

Seu repositório merece
um agente que realmente
conhece o projeto.

Dois passos. Cinco minutos. Contexto permanente para todos os seus agentes de IA.

1
Autorizar GitHub App
→
2
Preencher repositório
→
✓
PR na sua caixa de entrada
Autorizar GitHub App Preencher repositório →

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