Camadas
3/3
código → instrução → conexão
Indicadores
32 medidas do data.json, calculadas no build
Camadas do agente
Economia de contexto
3/3
5 menções a contexto, context, tokens, prompts
Padronização
8termos
em 3 de 3 projetos: solução, ganho e descrição
Categoria ancorada
0/3
0 de 3 categorias com tag igual
Posicionamento
Palavras-chave
4/13
citadas nos projetos: AI ENGINEER, IA, agentes, MCP
Lacunas
2temas
LLM e RAG sem projeto
Assinatura
3/3
repositórios em github.com/thiagoeti
Peso das palavras-chave
9%do texto
15 de 169 palavras
Problema → ganho
Traço completo
9etapas
3 de 3 com problema, solução e ganho
Fio dos agentes
6campos
de 27 campos citam agentes
Ganho por redução
67%
3 termos de redução em 2 ganhos
Ganho enxuto
14%mais curto
ganho em 25 palavras, problema em 29
Tags e temas
Núcleo
3/9
#development · #ai · #engineering em todos os projetos
Tags
9tags
16 marcações em 3 projetos
Concentração
19%em #development
80% das marcações pedem 6 de 9 tags
Diversidade
7,9tags efetivas
entropia de Shannon 2,07, de 9 tags
Tags exclusivas
56%
5 de 9 tags em um só projeto
Sobreposição
46%por par
índice de Jaccard em 3 pares de projetos
Densidade
59%
16 de 27 pares projeto × tag
Linguagem
Termo dominante
6× agentes
seguido de ia (5)
Menções a IA
5menções
em 3 de 3 projetos
Siglas
2/3
VSA e MCP por extenso
Vocabulário
63%distintas
106 palavras diferentes em 169
Descrição
18palavras
de 16 a 20 por projeto
Português × inglês
9%em inglês
16 termos em inglês, 153 em português
Vitrine
Projetos
3projetos
vsa · skills · mcp
Frentes
3categorias
3 categorias para 3 projetos
Em breve
3/3
publicados: 0
README
0/3
README publicado em 0 de 3 projetos: 0 API do GitHub · 0 cópia local
Endereço único
67%
2 de 3 rotas iguais ao repositório
Ficha completa
100%
27 de 27 campos preenchidos
Páginas
4páginas
a inicial e uma por projeto