agentica-prompts

Umiejętność inżynierii promptów dla systemów wieloagentowych Agentica. Standardowe prompty w języku naturalnym zawodzą w ~35% przypadków z powodu niejednoznaczności instrukcji dla modeli LLM. Skill dostarcza sprawdzony wzorzec orkiestracji agentów z zachowaniem kontekstu, szablon systemowego prompta oraz reguły krytyczne dla niezawodnego wykonania zadań przez agenty REPL.

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.