> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.kiloiot.io/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.kiloiot.io/kilo-docs-pt/kilo-center/kilo-mioty-service-center/integrations/llm-assisted-development.md). # Desenvolvimento Assistido por LLM Use o KiloCenter com assistentes de código LLM — resumos llms.txt e llms-full.txt para ChatGPT, Claude, Copilot e Cursor. ### Visão geral O KiloCenter vem com resumos de projeto legíveis por máquina, projetados para uso com Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), como ChatGPT, Claude, Copilot, Cursor e outros assistentes de codificação com IA. Esses arquivos fornecem a um LLM contexto suficiente sobre o projeto para gerar código de integração funcional, responder a perguntas de arquitetura e ajudar a depurar problemas sem ler toda a base de código. ### Arquivos Dois arquivos são fornecidos na raiz do repositório: | Arquivo | Tamanho | Finalidade | | --------------- | ------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `llms.txt` | \~100 linhas | Resumo conciso do projeto — arquitetura, implantação, visão geral da API, diretórios principais | | `llms-full.txt` | \~350 linhas | Referência abrangente — todos os domínios RPC, tópicos MQTT, detalhes do protocolo, parâmetros de configuração, segurança, integração | ### Como Utilizar #### Com LLMs Baseados em Chat (ChatGPT, Claude) Cole o conteúdo de `llms.txt` (ou `llms-full.txt` para perguntas mais aprofundadas) no início da sua conversa: ``` Aqui está o contexto sobre o projeto KiloCenter com o qual estou trabalhando: Agora me ajude a escrever um cliente Python que transmita mensagens de uplink. ``` #### Com Assistentes de IDE (Copilot, Cursor, Cline) A maioria das IDEs com IA pode identificar arquivos de contexto automaticamente. Adicione `llms-full.txt` à raiz do seu projeto ou referencie-o na configuração de contexto do seu assistente. Por exemplo, no Cursor você pode adicioná-lo ao `.cursorrules` ou referenciá-lo diretamente em um prompt. #### Com Claude Code Clone o repositório e execute o Claude Code a partir da raiz do projeto. Ele descobrirá automaticamente `llms.txt` e `llms-full.txt` o contexto do projeto. ### Com o que o LLM pode ajudar Com `llms.txt` carregado, um LLM pode: * **Gerar código de cliente gRPC** em qualquer linguagem usando as definições proto e a referência da API * **Escrever consumidores MQTT** com padrões de tópicos e formatos de payload corretos * **Criar sobrescritas de valores do Helm** para a sua infraestrutura específica * **Depurar problemas de conectividade** usando o mapa de portas e os endpoints de verificação de integridade * **Explicar conceitos do protocolo MIOTY** como handshakes de três vias BSSCI, EUIs e chaves de sessão * **Criar variações do Docker Compose** para diferentes cenários de implantação ### Exemplos de prompts **Gere um cliente gRPC em Go:** ``` Usando a API gRPC do KiloCenter na porta 9090, escreva um programa em Go que liste todas as estações base e imprima seus EUI e status online. ``` **Escreva um consumidor MQTT de uplink:** ``` Escreva um script Python que se inscreva em todas as mensagens de uplink do broker MQTT do KiloCenter e registre o EUI do endpoint, o payload em hexadecimal, e o RSSI de cada mensagem. ``` **Depure uma implantação:** ``` Meu pod KC-Core está retornando 503 na verificação de prontidão em /health/ready. KC-Identity e PostgreSQL estão em execução. O que devo verificar? ``` **Crie uma sobrescrita do Helm:** ``` Tenho PostgreSQL em db.internal:5432 e Redis em cache.internal:6379. Gere um arquivo mínimo de valores do Helm para uma implantação em produção com ingress em kilocenter.mycompany.com usando o controlador de ingress nginx. ``` ### Mantendo o contexto atualizado A `llms.txt` e `llms-full.txt` os arquivos são mantidos juntamente com a documentação. Quando a superfície da API, o modelo de implantação ou a arquitetura mudam, esses arquivos são atualizados para refletir o estado atual. Use sempre a versão do branch com o qual você está trabalhando. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.kiloiot.io/kilo-docs-pt/kilo-center/kilo-mioty-service-center/integrations/llm-assisted-development.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.