Diego Rodrigues de Sa e Souza

AgentsKB - Knowledge Base API for AI Agents with 32K+ technical Q&As

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Build stateful AI agents using the Cloudflare Agents SDK. Load when creating agents with persistent state, scheduling, RPC, MCP servers, email handling, or streaming chat. Covers Agent class, AIChatAgent, state management, and Code Mode for reduced token usage.

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Reference guide for Agentica multi-agent infrastructure APIs

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Set a key and value in the keyvalue storage. Requires authentication. Use for Agentuity cloud platform operations

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Guide for using and supporting the AGENTS.md standard in VS Code. Use this when asked about AGENTS.md, custom instructions, or repo-level AI agent configuration.

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Delete a key from the keyvalue storage. Requires authentication. Use for Agentuity cloud platform operations

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Interactive prompt engineering coach that elevates vague prompts through Socratic dialogue, multiple transformation styles, and guided learning. Use when improving prompts, learning agentic engineering, or wanting coached guidance rather than automated transformation. NEVER auto-executes - always displays and asks first.

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Create or update root and nested AGENTS.md files that document scoped conventions, monorepo module maps, cross-domain workflows, and (optionally) per-module feature maps (feature -> paths, entrypoints, tests, docs). Use when the user asks for AGENTS.md, nested agent instructions, or a module/feature map.

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Build AI agents with Pydantic AI (Python) and Claude SDK (Node.js)

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Write clear, plain-spoken code comments and documentation that lives alongside the code. Use when writing or reviewing code that needs inline documentation like file headers, function docs, architectural decisions, or explanatory comments. Works well for both human readers and AI coding assistants who see one file at a time.

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Transition from a hands-on "bricklayer" to a high-level "architect" by managing a fleet of autonomous AI agents. Use this when you need to scale engineering output with a small team, handle repetitive migrations/bug fixes, or onboard engineers to complex legacy codebases.

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Designing features for the "Action Era" that are AI-accessible by default

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Dependency management guidelines for Jarvy - crate selection criteria, feature flag best practices, version management, security auditing with cargo-audit and cargo-deny.

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Quantum-resistant, self-learning version control for AI agents with ReasoningBank intelligence and multi-agent coordination

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Security best practices and guidelines for the Jarvy CLI codebase - a cross-platform development environment provisioning tool that executes system commands with elevated privileges

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Track and measure agentic coding KPIs for ZTE progression. Use when measuring workflow effectiveness, tracking Size/Attempts/Streak/Presence metrics, or assessing readiness for autonomous operation.

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Audit codebase for agentic layer coverage and identify gaps. Use when assessing agentic layer maturity, identifying investment opportunities, or evaluating primitive coverage.

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Provides the "how-to" for workflow / task execution orchestration. Defines methods for planning multi-phase task/workflows, implementing them through agent delegation, and managing artifacts.

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Patterns for multi-agent coordination, task decomposition, handoffs, and workflow orchestration. Best practices for building and managing agent systems.

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Build functional software prototypes and MVPs without deep technical skills by using AI agents as "developers in your pocket." Use this skill when you need to validate a new product concept, build custom back-office tools (e.g., a real estate data manager), or create high-fidelity demos to unblock engineering roadmaps.

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AI agents as force multipliers for quality work. Core skill for all 19 QE agents using PACT principles.

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Generate a rules file for any AI coding agent. Interactive setup that scans installed skills, asks about workflow preferences, and writes a tailored instruction file for Claude Code, Cursor, Windsurf, Copilot, Gemini, Roo Code, or Amp. Supports global (user-level), project team-shared, and project dev-specific scopes.

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Transition from static LLM chats to autonomous agents that execute multi-step tasks. Use this when you need to automate cross-platform reports (e.g., Snowflake to Google Docs), build self-service tools for non-technical teams, or create "anticipatory" engineering workflows that draft PRs based on Slack discussions.

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Build Python agents with Agentica SDK - @agentic decorator, spawn(), persistence, MCP integration

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