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AradhanaID/agent-skills

Escreva ou reformule uma skill usando o método de quatro passos: gatilho, estrutura, direção, poda.

O que é agent-skills?

Esta skill orienta o autor ou revisor de uma skill de agente de IA a seguir um processo rigoroso de quatro etapas para garantir que a skill funcione corretamente na prática, e não apenas pareça boa no papel. O método se concentra em definir claramente o gatilho (invocação pelo usuário ou pelo modelo), estruturar o trabalho real com base em falhas passadas, escrever passos verificáveis com condições de conclusão explícitas, e podar o texto até que cada sentença seja essencial. A skill é útil para desenvolvedores que criam ou mantêm skills para plataformas como Claude Code, Cursor ou Codex, pois enfatiza a iteração baseada em execuções reais e a reutilização de palavras-chave existentes no treinamento do modelo para melhor direcionamento. O resultado é uma skill mais enxuta, precisa e confiável, que reduz a ambiguidade e o comportamento indesejado do agente.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/AradhanaID/agent-skills/tree/HEAD/skills/write-a-skill

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Documentação

Escrever uma Skill

Uma execução cria ou reformula uma skill. O resultado é julgado pelo comportamento quando a skill é executada, não por como ela é lida: esta execução instala o processo do usuário, não um modelo genérico de skill.

Antes de escrever, siga o ponteiro de contexto em reference.md — a mecânica do frontmatter está lá.

Passos

  1. Corrija o gatilho. Pergunte quem deve alcançar a skill e quando. Uma skill que só é executada de propósito é invocada pelo usuário (disable-model-invocation: true, a descrição se torna um resumo humano de uma linha, <100 caracteres). Uma skill que o agente deve alcançar sem ser solicitado é invocada pelo modelo: sua descrição é o ponteiro sempre carregado, e sua redação decide se o disparo ocorre. Feito quando: a escolha de invocação nomeia a carga que está pagando — contexto, ou sua memória.
  2. Inventarie como o trabalho realmente é executado. Lembre-se da última execução real deste trabalho: o que foi enviado de volta, corrigido ou repetido. Essas correções são o conteúdo da skill; o que o modelo faz sem ajuda não é. Feito quando: o rascunho cita pelo menos uma falha real que ele previne.
  3. Escreva passos, depois ponteiros. Cada passo é um procedimento com uma condição de conclusão explícita, ordenado para que a execução entregue algo verificável primeiro. O material de apoio necessário apenas em algumas execuções vai para reference.md atrás de um ponteiro nomeando quando lê-lo. Feito quando: cada passo é verificável sem perguntar ao agente se ele teve sucesso.
  4. Escolha as palavras principais. Para cada ideia recorrente, use a palavra compacta que já existe no pré-treinamento do modelo e deixe-a carregar o significado: os ponteiros, passos e condições de conclusão reutilizam essas palavras. Renomeie jargões para elas, em vez de explicar ao redor. Feito quando: cada palavra principal aparece em mais de um lugar e direciona em cada um.
  5. Pode com o teste de no-op. Sentença por sentença: delete-a, pergunte o que quebrou. Nada quebrou — a sentença vai embora. Sentenças inteiras são deletadas, nunca palavras aparadas; duplicações colapsam em uma única fonte de verdade em vez de dois desbotamentos. Feito quando: você não consegue mais executar o teste de no-op sem falhas; o arquivo está mais curto que a versão anterior.

Referência

  • reference.md — mecânica do frontmatter por tipo de invocação, as regras de escrita de ponteiros e a bateria de checklist para revisar uma skill existente.
  • A skill que esta execução produz é iterada em execuções reais, não escrita uma vez: quando uma execução se comporta mal, a referência de leitura qualifica a falha antes de qualquer reescrita.

Individual skills in this repo

This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.

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