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skill-scout

Pesquise habilidades locais, do marketplace, GitHub e web existentes antes de criar uma nova habilidade. Use quando o usuário quiser criar, construir, bifurcar (fork) ou encontrar uma habilidade para um fluxo de trabalho.

O que é skill-scout?

O Skill-Scout é uma ferramenta de descoberta e avaliação de habilidades para agentes de IA, projetada para evitar duplicação de trabalho da comunidade ao criar novas habilidades. Ele pesquisa em fontes locais (habilidades instaladas e do marketplace), GitHub e web usando palavras-chave extraídas da intenção do usuário. O processo inclui a captura da tarefa e gatilhos, busca em diretórios locais e repositórios remotos, avaliação de segurança de habilidades externas (verificando comandos suspeitos ou manutenção), ranqueamento por relevância e apresentação de opções claras (usar, bifurcar ou criar do zero). Suporta plataformas como Claude Code e Cursor, garantindo que o usuário tome decisões informadas antes de adicionar qualquer habilidade ao seu ambiente.

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

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Documentação

Skill Scout

Use esta habilidade antes de criar uma nova habilidade. O objetivo é evitar duplicar trabalho existente da comunidade ou do marketplace, ao mesmo tempo que avalia qualquer conteúdo externo antes da adoção.

Fonte: recuperado do PR #1232 da comunidade por redminwang.

Quando Usar

  • O usuário diz "criar uma habilidade", "construir uma habilidade", "fazer uma habilidade" ou "nova habilidade".
  • O usuário pergunta "existe uma habilidade para X?" ou "existe uma habilidade que faz Y?"
  • O usuário descreve um fluxo de trabalho e você está prestes a sugerir a criação de uma nova habilidade.
  • O usuário quer bifurcar (fork) ou estender uma habilidade existente.

Se o usuário disser explicitamente para pular a pesquisa ou criar do zero, reconheça isso e prossiga com o fluxo de criação solicitado.

Como Funciona

Passo 1 - Capturar Intenção

Extraia:

  • A tarefa que a habilidade deve realizar.
  • As condições de gatilho para usá-la.
  • O domínio, ferramentas, frameworks ou fontes de dados envolvidos.
  • Três a cinco palavras-chave de pesquisa mais sinônimos úteis.

Passo 2 - Pesquisar Fontes Locais

Pesquise primeiro os nomes das habilidades instaladas e do marketplace. Fontes locais são preferíveis porque já fazem parte do ambiente do usuário.

find ~/.claude/skills -maxdepth 2 -name SKILL.md 2>/dev/null | grep -iE "palavra-chave|sinônimo"
find ~/.claude/plugins/marketplaces -path '*/skills/*/SKILL.md' 2>/dev/null | grep -iE "palavra-chave|sinônimo"

Depois pesquise descrições no frontmatter:

grep -RilE "palavra-chave|sinônimo" ~/.claude/skills ~/.claude/plugins/marketplaces 2>/dev/null

Passo 3 - Pesquisar Fontes Remotas

Use ferramentas disponíveis de pesquisa no GitHub e web. Prefira consultas concisas:

gh search repos "claude code skill palavra-chave" --limit 10 --sort stars
gh search code "name: palavra-chave" --filename SKILL.md --limit 10

Para pesquisa web, use no máximo três consultas direcionadas, como:

"claude code skill" palavra-chave
"SKILL.md" palavra-chave
"everything-claude-code" palavra-chave

Passo 4 - Avaliar Correspondências Externas

Antes de recomendar qualquer habilidade externa para adoção ou bifurcação:

  • Leia o frontmatter e as instruções do SKILL.md.
  • Procure por comandos de shell inesperados, escrita de arquivos, chamadas de rede, manipulação de credenciais ou instalações de pacotes.
  • Verifique se o repositório parece mantido.
  • Prefira copiar para um branch local novo e revisar o diff em vez de editar originais do marketplace.

Passo 5 - Classificar Resultados

Classifique os candidatos por:

  1. Correspondência exata de palavra-chave no nome da habilidade.
  2. Correspondência de palavra-chave ou sinônimo na descrição.
  3. Fonte instalada local ou do marketplace.
  4. Fonte GitHub mantida com atividade recente.
  5. Menção apenas na web.

Limite a lista final em 10 resultados.

Passo 6 - Apresentar Opções de Decisão

Dê ao usuário uma tabela resumida:

OpçãoSignificado
Usar existenteInvocar ou instalar uma habilidade correspondente como está.
Bifurcar ou estenderCopiar a habilidade mais próxima e modificá-la.
Criar do zeroConstruir uma nova habilidade após confirmar que não existe correspondência próxima.

Apenas crie uma nova habilidade depois que o usuário escolher esse caminho ou depois que a pesquisa não encontrar nenhuma correspondência próxima.

Exemplos

Tabela de Resultados

| # | Habilidade | Fonte | Por que corresponde | Lacuna |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | article-writing | ECC Local | Redige artigos e guias | Não focado em notas de versão |
| 2 | content-engine | ECC Local | Fluxo de conteúdo multi-formato | Mais pesado que o necessário |
| 3 | blog-writer | GitHub | Habilidade de escrita de blog com commits recentes | Precisa de revisão de segurança |

Resumo para o Usuário

Encontrei duas correspondências locais próximas e um candidato externo. A opção mais próxima é
`article-writing`; ela cobre redação e revisão, mas não inclui a lista de verificação de notas de
versão que você pediu. Posso usá-la como está, bifurcá-la em uma variante de nota de versão ou
criar uma nova habilidade.

Anti-Padrões

  • Não pule diretamente para a criação de nova habilidade quando uma pesquisa é razoável.
  • Não instale habilidades externas sem lê-las primeiro.
  • Não apresente uma longa lista não classificada de correspondências fracas.
  • Não trate menções apenas na web como fontes confiáveis.
  • Não edite originais do marketplace instalados diretamente.

Relacionados

  • search-first - Fluxo geral de pesquisa antes de construir.
  • skill-stocktake - Auditar habilidades instaladas quanto a saúde, duplicatas e lacunas.
  • agent-sort - Categorizar e organizar agentes e habilidades existentes.

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.

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