agent-tool-builder
Projektuj narzędzia dla agentów AI, które działają niezawodnie bez halucynacji
Instalacja
Wybierz klienta i sklonuj repozytorium do odpowiedniego katalogu skilli.
Instalacja
O skillu
Umiejętność projektowania narzędzi dla agentów AI z naciskiem na schemat JSON, opis funkcji i obsługę błędów. Model języka widzi tylko schemat i opis — nigdy Twój kod. Nauczysz się pisać opisy, które rzeczywiście pomagają LLM, stosować JSON Schema best practices, walidować dane wejściowe i wdrażać standard MCP. Zrozumiesz, dlaczego jasna dokumentacja narzędzia to więcej warta niż idealna implementacja.
Jak używać
Zainstaluj skill agent-tool-builder w swoim środowisku Claude lub Codex, dodając go do konfiguracji umiejętności agenta.
Zanim zaczniesz pisać kod narzędzia, zdefiniuj jego JSON Schema — określ parametry wejściowe, ich typy, wymagane pola i ograniczenia. Pamiętaj, że model języka nigdy nie zobaczy implementacji, tylko ten schemat.
Napisz opis narzędzia, który jest konkretny i jednoznaczny. Unikaj ogólników — wyjaśnij, co narzędzie robi, jakie dane przyjmuje i co zwraca. Dodaj przykłady użycia, aby poprowadzić model w dobrym kierunku.
Zaimplementuj obsługę błędów, która zwraca komunikaty pomocne dla agenta. Zamiast milczących awarii, zwróć szczegółowe informacje o tym, co poszło nie tak i jak agent może się odbudować.
Przetestuj narzędzie z agentem, obserwując, czy model rozumie jego przeznaczenie i poprawnie je wywołuje. Jeśli agent halucynuje lub robi pętle, przejrzyj opis — prawie zawsze problem leży w dokumentacji, nie w kodzie.
Rozważ wdrożenie standardu MCP (Model Context Protocol) dla interoperacyjności z innymi narzędziami i agentami, szczególnie jeśli planujesz udostępnić narzędzie w ekosystemie.