Agent Orchestrator
Overview
Meta-skill que orquestra todos os agentes do ecossistema. Scan automatico de skills, match por capacidades, coordenacao de workflows multi-skill e registry management.
When to Use This Skill
- When you need specialized assistance with this domain
Do Not Use This Skill When
- The task is unrelated to agent orchestrator
- A simpler, more specific tool can handle the request
- The user needs general-purpose assistance without domain expertise
How It Works
Meta-skill que funciona como camada central de decisao e coordenacao para todo o ecossistema de skills. Faz varredura automatica, identifica agentes relevantes e orquestra multiplos skills para tarefas complexas.
Principio: Zero Intervencao Manual
- SEMPRE faz varredura antes de processar qualquer solicitacao
- Novas skills sao auto-detectadas e incluidas ao criar SKILL.md em qualquer subpasta
- Skills removidas sao auto-excluidas do registry
- Nenhum comando manual e necessario para registrar novas skills
Workflow Obrigatorio (Toda Solicitacao)
Execute estes passos ANTES de processar qualquer request do usuario. Os scripts usam paths relativos automaticamente - funciona de qualquer diretorio.
Passo 1: Auto-Discovery (Varredura)
python agent-orchestrator/scripts/scan_registry.py
Ultra-rapido (<100ms) via cache de hashes MD5. So re-processa arquivos alterados. Retorna JSON com resumo de todos os skills encontrados.
Passo 2: Match De Skills
python agent-orchestrator/scripts/match_skills.py "<solicitacao do usuario>"
Retorna JSON com skills ranqueadas por relevancia. Interpretar o resultado:
| Resultado | Acao |
|---|---|
matched: 0 | Nenhum skill relevante. Operar normalmente sem skills. |
matched: 1 | Um skill relevante. Carregar seu SKILL.md e seguir. |
matched: 2+ | Multiplos skills. Executar Passo 3 (orquestracao). |
Passo 3: Orquestracao (Se Matched >= 2)
python agent-orchestrator/scripts/orchestrate.py --skills skill1,skill2 --query "<solicitacao>"
Retorna plano de execucao com padrao, ordem dos steps e data flow entre skills.
Passo Rapido (Atalho)
Para queries simples, os passos 1+2 podem ser combinados em sequencia:
python agent-orchestrator/scripts/scan_registry.py && python agent-orchestrator/scripts/match_skills.py "<solicitacao>"
Skill Registry
O registry vive em:
agent-orchestrator/data/registry.json
Locais De Busca
O scanner procura SKILL.md em:
.claude/skills/*/(skills registradas no Claude Code)*/(skills standalone no top-level)*/*\(skills em subpastas, ate profundidade 3)
Metadata Por Skill
Cada entrada no registry contem:
| Campo | Descricao |
|---|---|
| name | Nome da skill (do frontmatter YAML) |
| description | Descricao completa (triggers inclusos) |
| location | Caminho absoluto do diretorio |
| skill_md | Caminho absoluto do SKILL.md |
| registered | Se esta em .claude/skills/ (true/false) |
| capabilities | Tags de capacidade (auto-extraidas + explicitas) |
| triggers | Keywords de ativacao extraidas da description |
| language | Linguagem principal (python/nodejs/bash/none) |
| status | active / incomplete / missing |
Comandos Do Registry
## Scan Rapido (Usa Cache De Hashes)
python agent-orchestrator/scripts/scan_registry.py
## Tabela De Status Detalhada
python agent-orchestrator/scripts/scan_registry.py --status
## Re-Scan Completo (Ignora Cache)
python agent-orchestrator/scripts/scan_registry.py --force
Algoritmo De Matching
Para cada solicitacao, o matcher pontua skills usando:
| Criterio | Pontos | Exemplo |
|---|---|---|
| Nome do skill na query | +15 | "use web-scraper" -> web-scraper |
| Keyword trigger exata | +10 | "scrape" -> web-scraper |
| Categoria de capacidade | +5 | data-extraction -> web-scraper |
| Sobreposicao de palavras | +1 | Palavras da query na description |
| Boost de projeto | +20 | Skill atribuida ao projeto ativo |
Threshold minimo: 5 pontos. Skills abaixo disso sao ignoradas.
Match Com Projeto
python agent-orchestrator/scripts/match_skills.py --project meu-projeto "query aqui"
Skills atribuidas ao projeto recebem +20 de boost automatico.
Padroes De Orquestracao
Quando multiplos skills sao relevantes, o orchestrator classifica o padrao:
1. Pipeline Sequencial
Skills formam uma cadeia onde o output de uma alimenta a proxima.
Quando: Mix de skills "produtoras" (data-extraction, government-data) e "consumidoras" (messaging, social-media).
Exemplo: web-scraper coleta precos -> whatsapp-cloud-api envia alerta
user_query -> web-scraper -> whatsapp-cloud-api -> result
2. Execucao Paralela
Skills trabalham independentemente em aspectos diferentes da solicitacao.
Quando: Todas as skills tem o mesmo papel (todas produtoras ou todas consumidoras).
Exemplo: instagram publica post + whatsapp envia notificacao (ambos recebem o mesmo conteudo)
user_query -> [instagram, whatsapp-cloud-api] -> aggregated_result
3. Primario + Suporte
Uma skill principal lidera; outras fornecem dados de apoio.
Quando: Uma skill tem score muito superior as demais (>= 2x).
Exemplo: whatsapp-cloud-api envia mensagem (primario) + web-scraper fornece dados (suporte)
user_query -> whatsapp-cloud-api (primary) + web-scraper (support) -> result
Detalhes Em References/Orchestration-Patterns.Md
Gerenciamento De Projetos
Atribuir skills a projetos permite boost de relevancia e contexto persistente.
Arquivo De Projetos
agent-orchestrator/data/projects.json
Operacoes
Criar projeto: Adicionar entrada ao projects.json:
{
"name": "nome-do-projeto",
"created_at": "2026-02-25T12:00:00",
"skills": ["web-scraper", "whatsapp-cloud-api"],
"description": "Descricao do projeto"
}
Adicionar skill a projeto: Atualizar o array skills do projeto.
Remover skill de projeto: Remover do array skills.
Consultar skills do projeto: Ler o projects.json e listar skills atribuidas.
Adicionando Novas Skills
Para adicionar uma nova skill ao ecossistema:
- Criar uma pasta em qualquer lugar sob
skills root: - Criar um
SKILL.mdcom frontmatter YAML:
---
name: minha-nova-skill
description: "Descricao com keywords de ativacao..."
---
## Documentacao Da Skill
- Pronto! O auto-discovery detecta automaticamente na proxima solicitacao.
Opcionalmente, para discovery nativo do Claude Code:
4. Copiar o SKILL.md para .claude/skills/<nome>/SKILL.md
Tags De Capacidade Explicitas (Opcional)
Adicionar ao frontmatter para matching mais preciso:
capabilities: [data-extraction, web-automation]
Ver Status De Todos Os Skills
python agent-orchestrator/scripts/scan_registry.py --status
Interpretar Status
| Status | Significado |
|---|---|
| active | SKILL.md com name + description presentes |
| incomplete | SKILL.md existe mas falta name ou description |
| missing | Diretorio existe mas sem SKILL.md |
Skills Atuais Do Ecossistema
| Skill | Capacidades | Status |
|---|---|---|
| web-scraper | data-extraction, web-automation | active |
| junta-leiloeiros | government-data, data-extraction | active |
| whatsapp-cloud-api | messaging, api-integration | active |
| social-media, api-integration | partial |
Esta tabela e atualizada automaticamente via scan_registry.py --status.
Best Practices
- Provide clear, specific context about your project and requirements
- Review all suggestions before applying them to production code
- Combine with other complementary skills for comprehensive analysis
Common Pitfalls
- Using this skill for tasks outside its domain expertise
- Applying recommendations without understanding your specific context
- Not providing enough project context for accurate analysis
Related Skills
multi-advisor- Complementary skill for enhanced analysistask-intelligence- Complementary skill for enhanced analysis
Limitations
- Use this skill only when the task clearly matches the scope described above.
- Do not treat the output as a substitute for environment-specific validation, testing, or expert review.
- Stop and ask for clarification if required inputs, permissions, safety boundaries, or success criteria are missing.