Được TopGit lập chỉ mục từ metadata GitHub: lfnovo/ai-dev-workshop có 33 sao.
Tóm tắt dựng từ metadata GitHub của chính dự án — chưa có bài review TopGit. Trang sẽ tự động cập nhật khi bài review đầy đủ được xuất bản.
VÌ SAO CHƯA CÓ REVIEW
TopGit viết bài đầy đủ cho repo có nhiều sao nhất và được yêu cầu nhiều nhất. Trang này là snapshot trong thời gian chờ — xem README gốc ở tab READ ME.
MCPs.md - Referência de MCP Servers úteis para desenvolvimento
CLAUDE.md
O arquivo CLAUDE.md.example contém um exemplo inicial de como configurar seu arquivo CLAUDE.md.
Ele deve ser copiado para CLAUDE.md e editado de acordo com as necessidades do projeto / usuário.
No exemplo, usamos um conteúdo sucinto para drivar alguns comportamentos do agente:
Confirmar dúvidas antes de agir
Usar um tom direto
Fazer pesquisas quando necessário
Este arquivo tem o intuito de ser usado como o CLAUDE.md principal, em ~/.claude/CLAUDE.md. Fora ele, cada projeto deve ter seu próprio CLAUDE.md que deve focar nas boas práticas daquele repositório. Ele pode ser gerado com o comando /init do CLAUDE.
AGENTS
Os agentes são usados na orquestração para economizar context window. Os arquivos na pasta .claude/agents são usados para definir os prompts dos agentes.
Temos diversos arquivos de exemplo nesta pasta. Você pode e deve modifica-los de acordo com as preferencias do seu projeto.
Agentes principais
Agente
Descrição
python-developer.md
Usado para desenvolvimento de código em Python
react-developer.md
Usado para desenvolvimento de código em React
code-reviewer.md
Usado para revisão de código
research-agent.md
Usado para pesquisa na web ou em outros codebases
test-engineer.md
Usado para desenvolvimento de testes
test-planner.md
Usado para planejamento de testes
metaspec-gate-keeper.md
Usado para verificação do código versus os metaspec do projeto
Agentes específicos para momento de PR
Agente
Descrição
branch-code-reviewer.md
Usado para revisão de código da branch
branch-metaspec-checker.md
Usado para verificação do código da branch versus os metaspec do projeto
branch-documentation-writer.md
Usado para documentação da branch
branch-test-planner.md
Usado para planejamento de testes da branch
COMMANDS
Product
Comando
Descrição
/warm-up
Refresca a memória do agente sobre o que é o projeto
/check
Checa se os requirements batem com as meta specs
/collect
Coleta um novo requirement rapidamente, sem muita pergunta
/refine
Faz um refinamento básico no requirement (WHY/WHAT/HOW)
/spec
Especifica o requirement em detalhes (deixe no seu formato de PRD)
PS. Não é necessário sempre executar spec e depois refine. Você pode fazer apenas um deles e seguir de acordo com a complexidade do card. Uma outra prática interessante é fazer o refine dos cards o mais rápido possível para ter uma documentação boa e padronizada, mas deixar o spec para depois, quando for a hora de gastar mais tempo no card.
Configurando o Claude Desktop
Se você estiver usando o Claude Desktop, você pode criar um agente para servir como seu agente de produto. É recomando, uma vez que os times de produto não possuem muita experiência com VS Code.
Para isso, configure-o da seguinte maneira:
Crie um projeto no Claude, exemplo: "Product Manager".
Copie o prompt em claude-desktop/prompt.md na área de instruções do projeto - faça ajustes necessários para o seu caso de uso
Coloque todos os comandos de produto dentro do Claude como documentos para que o agente possa interpretar comandos normalmente.
Agora você pode usar o Claude Desktop para interagir com o seu agente de produto.
Engineering
Os comandos são atalhos para prompts que são utilizados no nosso processo de desenvolvimento. O processo todo é composto da execução dos comandos na seguinte ordem:
graph LR
start --> plan
plan --> work
work --> pre-pr
pre-pr --> pr
/start
Este comando inicia o processo de desenvolvimento em uma branch. Ele garante que estamos em uma branch, e cria uma pasta dentro de .claude/sessions com o mesmo nome da branch para armazenar seus documentos intermediários.
Chame o comando com o card ou com o caminho de um arquivo com os requirements (boa prática é criar um arquivo requirements.md na pasta sessions/)
AI vai ler os requirements e gerar uma lista de perguntas para clarificar o que deve ser feito. Responda as perguntas dando o direcionamento adequado.
AI vai gerar um arquivo context.md na pasta sessions/ mostrando seu entendimento do card. Itere neste arquivo até estar correto.
AI vai gerar um arquivo architecture.md na pasta sessions/ mostrando sua proposta de arquitetura. Itere neste arquivo até estar correto.
/plan
Este comando inicia o processo de planejamento de desenvolvimento em uma branch. Ele vai ler os documentos intermediários e criar um arquivo plan.md na pasta sessions/ mostrando sua proposta de planejamento em etapas. O prompt pede que ele quebre em pedaços para ficar mais fácil fazer o gerenciamento das sessões.
/work
Este comando inicia o processo de desenvolvimento em uma branch. Ele vai ler os documentos intermediários, encontrar o plano, identificar em qual etapa do plano está e começar a coda-la. Ele está instruído para pedir sua aprovação explicita antes de seguir (mude isso se quiser), recomendo deixar.
Boa prática: vá fazendo commits conforme cada phase é completada para poder voltar atrás caso aconteça algum problema.
/pre-pr
Este comando inicia o processo de pré-PR em uma branch. Ele vai executar 4 agentes para garantir que nosso código está de acordo com o nosso objetivo:
branch-metaspec-checker.
branch-code-reviewer
branch-documentation-writer
branch-test-planner
/pr
Este comando inicia o processo de PR em uma branch. Configure-o para deixá-lo compatível com seu próprio fluxo de PR.
DOCUMENTAÇÃO
O framework oferece dois fluxos de documentação dependendo da complexidade da sua estrutura de repositórios:
Documentação de Projeto Único
Para projetos com um único repositório, use os comandos de metaspecs:
Comando
Descrição
/metaspecs/build-tech-docs
Gera documentação técnica completa do projeto
/metaspecs/build-business-docs
Gera documentação de negócio e contexto do projeto
/metaspecs/build-index
Gera ou atualiza o índice de documentação
Documentação Multi-Repositório
Para projetos com múltiplos repositórios, use o processo recursivo de documentação:
graph TD
A[Repositório 1] -->|/repodocs/generate-docs| B[docs/ no Repo 1]
C[Repositório 2] -->|/repodocs/generate-docs| D[docs/ no Repo 2]
E[Repositório 3] -->|/repodocs/generate-docs| F[docs/ no Repo 3]
B -->|/metaspecs/build-repo-summary| G[technical/repo1.md]
D -->|/metaspecs/build-repo-summary| H[technical/repo2.md]
F -->|/metaspecs/build-repo-summary| I[technical/repo3.md]
G --> J[metaspecs/technical/]
H --> J
I --> J
J -->|/metaspecs/build-index| K[index.md atualizado]
Passo 1: Gerar Documentação em Cada Repositório
Execute em cada repositório do seu projeto:
/repodocs/generate-docs
Este comando irá:
Analisar a estrutura do repositório (stack, arquitetura, padrões)
Fazer perguntas sobre funcionalidades, APIs, microserviços e integrações
Gerar documentação completa na pasta docs/ incluindo:
stack.md - Stack tecnológica e arquitetura
patterns.md - Padrões de design utilizados
features.md - Lista de funcionalidades
business-rules.md - Regras de negócio implementadas
integrations.md - Comunicação com outros serviços/repositórios
apis.md - Descrição de APIs (se aplicável)
services.md - Regras de microserviços (se aplicável)
index.md - Índice apontando para todos os arquivos
Importante: Este comando se adapta ao tipo de repositório (API, microserviço, biblioteca, frontend) e gera apenas os arquivos relevantes.
Passo 2: Consolidar Resumos nas Metaspecs
Na pasta de metaspecs do projeto, execute para cada repositório:
Stack básica (linguagem, framework, banco de dados)
Relações com outros repositórios e serviços
O resumo é otimizado para permitir que agentes de IA arquitetos identifiquem rapidamente em quais repositórios precisam atuar ao planejar novas features.
Passo 3: Atualizar Índice Geral
Depois de consolidar todos os resumos, atualize o índice:
/metaspecs/build-index
Organização Recomendada de Metaspecs Multi-Repositório
Trang TopGit này là một snapshot — tab "Readme" hiển thị nguyên văn README của repo (đã bỏ link, giữ ảnh). Repo GitHub ở github.com/lfnovo/ai-dev-workshop là nguồn chính thức.
lfnovo/ai-dev-workshop có bao nhiêu sao?
lfnovo/ai-dev-workshop có 33 sao GitHub — tải lại trang để xem số mới nhất, hoặc xem trực tiếp github.com/lfnovo/ai-dev-workshop. TopGit phản chiếu số sao của GitHub nhưng không cam kết đến từng phút.
lfnovo/ai-dev-workshop có phải mã nguồn mở không?
TopGit chưa ghi nhận license cho lfnovo/ai-dev-workshop. Phần lớn repo public trên GitHub là mã nguồn mở, nhưng điều khoản khác nhau từng repo — mở file LICENSE để xác nhận.
lfnovo/ai-dev-workshop còn đang phát triển không?
Commit gần nhất trên lfnovo/ai-dev-workshop là 9 tháng trước (theo timestamp GitHub). Repo có 21 fork — một chỉ báo về mức độ quan tâm của cộng đồng.
lfnovo/ai-dev-workshop là gì?
lfnovo/ai-dev-workshop (lfnovo/ai-dev-workshop) là dự án đa ngôn ngữ TopGit theo dõi. Tính tới lần đồng bộ gần nhất, repo có 33 sao.
lfnovo/ai-dev-workshop viết bằng ngôn ngữ gì?
Dữ liệu TopGit chưa ghi nhận ngôn ngữ chính cho lfnovo/ai-dev-workshop. Xem danh sách file trên GitHub để biết chi tiết.
Đọc đầy đủ README ở tab phía trên.
Vẫn đang phân vân về ai-dev-workshop?
Một cú bấm sẽ gửi câu hỏi kèm trang này cho AI — xem AI nói gì về ai-dev-workshop.