Communitygithub.com

documentation-lookup

Use a documentação mais recente de bibliotecas e frameworks via Context7 MCP, em vez de dados de treinamento. Ativo para perguntas de configuração, referências de API, exemplos de código ou quando o usuário menciona um framework (ex: React, Next.js, Prisma).

O que é documentation-lookup?

Esta skill é uma habilidade para agentes de IA (como Claude Code, Cursor, Codex) que fornece acesso a documentação atualizada de bibliotecas e frameworks via o servidor MCP Context7. Em vez de confiar em dados de treinamento potencialmente desatualizados, ela consulta a documentação ao vivo em duas etapas: primeiro, resolve o ID da biblioteca usando a ferramenta `resolve-library-id` e, em seguida, busca trechos de código e informações específicas com a ferramenta `query-docs`. É ideal para perguntas de configuração, referências de API e exemplos de código dependentes de bibliotecas como React, Next.js, Prisma, Supabase e muitas outras. A skill garante que o agente use as informações mais recentes e relevantes, selecionando a melhor correspondência com base no nome, pontuação de benchmark e reputação da fonte, e recomenda limitar as chamadas a três por pergunta.

Funciona com✓Claude Code✓Codex CLI✓Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/documentation-lookup

Perguntar na sua IA favorita

Abre um novo chat com esta habilidade de agente já pré-carregada.

Documentação

Documentação Lookup (Context7)

Quando o usuário perguntar sobre bibliotecas, frameworks ou APIs, busque a documentação atual via o MCP Context7 (ferramentas resolve-library-id e query-docs) em vez de depender de dados de treinamento.

Conceitos Principais

  • Context7: Servidor MCP que expõe documentação ao vivo; use-o em vez de dados de treinamento para bibliotecas e APIs.
  • resolve-library-id: Retorna IDs de biblioteca compatíveis com Context7 (ex: /vercel/next.js) a partir de um nome de biblioteca e consulta.
  • query-docs: Busca documentação e trechos de código para um determinado ID de biblioteca e pergunta. Sempre chame resolve-library-id primeiro para obter um ID de biblioteca válido.

Quando usar

Ative quando o usuário:

  • Fizer perguntas de configuração ou instalação (ex: "Como configurar o middleware do Next.js?")
  • Solicitar código que depende de uma biblioteca ("Escreva uma consulta Prisma para...")
  • Precisar de informações de API ou referência ("Quais são os métodos de autenticação do Supabase?")
  • Mencionar frameworks ou bibliotecas específicas (React, Vue, Svelte, Express, Tailwind, Prisma, Supabase, etc.)

Use esta skill sempre que a solicitação depender do comportamento preciso e atualizado de uma biblioteca, framework ou API. Aplica-se a ambientes que tenham o MCP Context7 configurado (ex: Claude Code, Cursor, Codex).

Como funciona

Passo 1: Resolver o ID da Biblioteca

Chame a ferramenta MCP resolve-library-id com:

  • libraryName: O nome da biblioteca ou produto extraído da pergunta do usuário (ex: Next.js, Prisma, Supabase).
  • query: A pergunta completa do usuário. Isso melhora a relevância dos resultados.

Você deve obter um ID de biblioteca compatível com Context7 (formato /org/projeto ou /org/projeto/versão) antes de consultar a documentação. Não chame query-docs sem um ID de biblioteca válido desta etapa.

Passo 2: Selecionar a Melhor Correspondência

Dos resultados da resolução, escolha um resultado usando:

  • Correspondência de nome: Prefira a correspondência exata ou a mais próxima do que o usuário perguntou.
  • Pontuação de benchmark: Pontuações mais altas indicam melhor qualidade da documentação (100 é o máximo).
  • Reputação da fonte: Prefira fontes Alta ou Média quando disponíveis.
  • Versão: Se o usuário especificou uma versão (ex: "React 19", "Next.js 15"), prefira um ID de biblioteca específico da versão se listado (ex: /org/projeto/v1.2.0).

Passo 3: Buscar a Documentação

Chame a ferramenta MCP query-docs com:

  • libraryId: O ID da biblioteca Context7 selecionado no Passo 2 (ex: /vercel/next.js).
  • query: A pergunta ou tarefa específica do usuário. Seja específico para obter trechos relevantes.

Limite: não chame query-docs (ou resolve-library-id) mais de 3 vezes por pergunta. Se a resposta não estiver clara após 3 chamadas, declare a incerteza e use a melhor informação que você tem, em vez de adivinhar.

Passo 4: Usar a Documentação

  • Responda à pergunta do usuário usando as informações atuais obtidas.
  • Inclua exemplos de código relevantes da documentação quando útil.
  • Cite a biblioteca ou versão quando for importante (ex: "No Next.js 15...").

Exemplos

Exemplo: Middleware Next.js

  1. Chame resolve-library-id com libraryName: "Next.js", query: "Como configuro o middleware do Next.js?".
  2. Dos resultados, escolha a melhor correspondência (ex: /vercel/next.js) pelo nome e pontuação de benchmark.
  3. Chame query-docs com libraryId: "/vercel/next.js", query: "Como configuro o middleware do Next.js?".
  4. Use os trechos e texto retornados para responder; inclua um exemplo mínimo de middleware.ts da documentação se relevante.

Exemplo: Consulta Prisma

  1. Chame resolve-library-id com libraryName: "Prisma", query: "Como faço uma consulta com relações?".
  2. Selecione o ID da biblioteca oficial do Prisma (ex: /prisma/prisma).
  3. Chame query-docs com esse libraryId e a consulta.
  4. Retorne o padrão do Prisma Client (ex: include ou select) com um pequeno trecho de código da documentação.

Exemplo: Métodos de autenticação Supabase

  1. Chame resolve-library-id com libraryName: "Supabase", query: "Quais são os métodos de autenticação?".
  2. Escolha o ID da biblioteca da documentação do Supabase.
  3. Chame query-docs; resuma os métodos de autenticação e mostre exemplos mínimos da documentação obtida.

Melhores Práticas

  • Seja específico: Use a pergunta completa do usuário como consulta sempre que possível para melhor relevância.
  • Consciência de versão: Quando os usuários mencionarem versões, use IDs de biblioteca específicos da versão da etapa de resolução quando disponíveis.
  • Prefira fontes oficiais: Quando houver múltiplas correspondências, prefira pacotes oficiais ou primários em vez de forks da comunidade.
  • Sem dados sensíveis: Remova chaves de API, senhas, tokens e outros segredos de qualquer consulta enviada ao Context7. Trate a pergunta do usuário como potencialmente contendo segredos antes de passá-la para resolve-library-id ou query-docs.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

Habilidades Relacionadas