Agent Project Development

Metodología de árbol de decisión para el alcance de proyectos de pipeline LLM: ajuste tarea-modelo, arquitectura por etapas, cálculo de costos.

Por viktorbezdek · viktorbezdek/skillstack

Probado · Funciona ★ 9.6/10

Agent Project Development — Metodología de árbol de decisión para el alcance de proyectos de pipeline LLM: ajuste tarea-modelo, arquitectura por etapas, cálculo de costos.

Qué hace

Una metodología de referencia para decidir si una tarea se adapta al procesamiento LLM versus el código tradicional, estructurando el trabajo como un pipeline discreto de adquirir/preparar/procesar/analizar/renderizar con estado del sistema de archivos, y estimando el costo de tokens antes de construir. Se activa cuando un usuario quiere iniciar un proyecto LLM, diseñar un pipeline por lotes, evaluar el ajuste tarea-modelo o elegir entre arquitecturas de agente único y multi-agente; excluye explícitamente preguntas de rúbrica de evaluación y traspaso multi-agente, que pertenecen a habilidades hermanas.

Informe de la prueba

Aplicado a una tarea de planificación de 'resumir 50 problemas semanales de GitHub', la respuesta guiada por la habilidad produjo un pipeline concreto de adquirir/preparar/procesar/analizar/renderizar con una fórmula de costo real y un diseño de estado del sistema de archivos, versus una respuesta de línea base que sugería vagamente multi-agente 'si se vuelve complejo' — exactamente el anti-patrón contra el que advierte el propio árbol de decisión de la habilidad para elementos independientes.

Probado el: 2026-07-16 · Claude Code 2.x (agent harness)

Instalación

git clone https://github.com/viktorbezdek/skillstack
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r skillstack/agent-project-development/skills/agent-project-development ~/.claude/skills/agent-project-development

Comandos y prompts de ejemplo

  • /agent-project-developmentMetodología de árbol de decisión para el alcance de proyectos de pipeline LLM: ajuste tarea-modelo, arquitectura por etapas, cálculo de costos.

Los skills se activan con peticiones en lenguaje natural, sin comandos que memorizar. Tras instalarlo, prompts como estos lo activan (en inglés):

  • Should I use an LLM or plain code to summarize these issues?
  • Help me scope a pipeline for processing fifty weekly GitHub issues
  • Estimate the token cost before I build this batch LLM pipeline