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shinpr/ai-coding-project-boilerplate

Modelo TypeScript para codificação agentiva no Claude Code — fluxos de trabalho com subagentes, verificações de qualidade integradas e engenharia de contexto.

O que é ai-coding-project-boilerplate?

Este skill oferece um processo sistemático e interativo para guiar a criação de habilidades (skills) no Claude Code, garantindo que elas sejam específicas do projeto, acionáveis e de alta qualidade. Ele executa uma série de etapas: desde uma verificação inicial de conflitos com habilidades existentes, passando pela coleta de conhecimento em 4 rodadas (essência, valor específico do projeto, escopo e gatilhos, critérios de decisão), até a geração e revisão automática do conteúdo da skill por agentes especializados. O skill é útil porque transforma conhecimento tácito (como regras de equipe, padrões de código e frases comuns da equipe) em uma skill formal que o LLM pode ativar no momento certo, evitando a criação de habilidades muito genéricas que não seriam acionadas na prática. Suporta o Claude Code e utiliza ferramentas como TaskCreate, AskUserQuestion e agentes de criação/revisão para orquestrar todo o fluxo.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add shinpr/ai-coding-project-boilerplate

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Documentação

Guia de Criação de Skills

Contexto do Comando: Guiar os usuários na criação de um arquivo de skill bem estruturado por meio de um diálogo interativo, gerando e revisando o conteúdo otimizado.

Tópico da skill: $ARGUMENTS

Processo de Execução

Registre as seguintes etapas com o TaskCreate e prossiga de forma sistemática.

Etapa 1: Verificação Inicial

  1. Liste as skills existentes: .claude/skills/*/SKILL.md, ~/.claude/skills/*/SKILL.md
  2. Se $ARGUMENTS corresponder a uma skill existente: sugira /refine-skill e pare
  3. Liste os nomes das skills existentes para ciência do usuário

Etapa 2: Coleta de Conhecimento da Skill

Use o AskUserQuestion para coletar informações em 4 rodadas.

Rodada 1: Essência da Skill

  • Qual conhecimento de domínio esta skill codifica? (1-2 frases)
  • Qual é o objetivo principal quando esta skill é aplicada? (ex.: "garantir segurança de tipos", "padronizar padrões de teste")

Rodada 2: Valor Específico do Projeto

Verifique se a skill proposta agrega valor além do conhecimento base do LLM.

  • Que regras, padrões, nomes de classes ou fluxos de trabalho específicos do projeto esta skill codifica que o LLM não saberia a partir do treinamento geral?
  • Forneça exemplos concretos (ex.: classes de erro específicas, convenções da equipe, padrões de arquivos neste código base)
Resposta do usuárioAção
Fornece detalhes específicos do projetoIncorporar ao conteúdo da skill. Prosseguir para a Rodada 3.
Descreve apenas conhecimento geralAvisar: "Uma skill contendo apenas conhecimento geral provavelmente não será acionada em tempo de execução." Oferecer: (A) identificar aspectos específicos do projeto para adicionar, (B) prosseguir com o entendimento de que a skill pode não ser acionada de forma confiável

Rodada 3: Escopo, Gatilhos e Frases do Usuário

  • Quando esta skill deve ser ativada? Liste de 3 a 5 cenários concretos (ex.: "ao escrever testes unitários", "ao revisar um PR por questões de segurança")
  • O que esta skill explicitamente NÃO cobre? (limite de escopo)
  • Que frases sua equipe realmente usa ao solicitar esse tipo de trabalho? (ex.: "adicione tratamento de erros em X", "revise os blocos catch", "corrija a lógica de retry")

Classifique as frases coletadas em duas categorias:

CategoriaDefiniçãoExemplo
skill-dependentNão pode ser concluída corretamente sem o conhecimento da skill"implementar lógica de retry", "revisar tratamento de erros"
pattern-copyablePode ser concluída lendo e copiando padrões de código existentes"adicionar uma função fetchXxx"

Se todas as frases forem pattern-copyable: "Estas tarefas podem ser concluídas copiando o código existente. Você pode fornecer um cenário que exija as regras ocultas que esta skill codifica?" Garanta que pelo menos 1 frase skill-dependente exista antes de prosseguir.

Rodada 4: Critérios de Decisão e Evidências

  • Quais são as regras ou critérios concretos? (o conhecimento central a ser codificado)
  • Algum exemplo de padrões bons/ruins?
  • Alguma referência externa ou padrão no qual esta skill se baseia?
  • Artefatos práticos: "Você tem arquivos existentes, falhas passadas, PRs ou logs de conversa que demonstrem esses padrões?" (eles fundamentam a skill no uso real)

Etapa 3: Determinar Nome e Estrutura

  1. Derive o nome da skill no formato gerúndio/substantivo seguindo as convenções existentes:
    • coding-standards, typescript-rules, implementation-approach (substantivo/gerúndio composto)
  2. Estime o tamanho com base no volume de conteúdo coletado
  3. Apresente o nome e a estrutura ao usuário via AskUserQuestion para confirmação

Etapa 4: Gerar Conteúdo da Skill

Invoque o agente skill-creator via ferramenta Agent com as informações coletadas:

  • Modo: criação
  • Nome da skill: da Etapa 3
  • Conhecimento bruto: da Rodada 4
  • Cenários de gatilho: da Rodada 3
  • Frases do usuário: da Rodada 3 (skill-dependentes e pattern-copyable)
  • Escopo: da Rodada 3
  • Critérios de decisão: da Rodada 4
  • Valor específico do projeto: da Rodada 2
  • Artefatos práticos: da Rodada 4 (se fornecidos)

Etapa 5: Revisar o Conteúdo Gerado

Invoque o agente skill-reviewer via ferramenta Agent:

  • Passe o conteúdo gerado pelo skill-creator
  • Modo de revisão: creation

Se nota C: aplique as correções sugeridas pelo revisor e reavalie (máx. 2 iterações). Se nota A ou B: prossiga para a Etapa 6.

Etapa 6: Revisão do Usuário e Escrita

  1. Apresente o conteúdo gerado do SKILL.md ao usuário para aprovação final
  2. Confirme o alinhamento com a intenção do usuário: "Esta skill captura o conhecimento e os critérios que você descreveu?"
  3. Se for solicitada revisão: aplique as alterações e execute novamente o skill-reviewer
  4. Após a aprovação, escreva em .claude/skills/{nome}/SKILL.md
  5. Sugira executar /sync-skills para atualizar os metadados e variantes de idioma

Critérios de Conclusão

  • Nenhum conflito de nomenclatura com skills existentes
  • Valor específico do projeto validado na Rodada 2
  • Frases do usuário coletadas e classificadas (pelo menos 1 skill-dependente)
  • Nome da skill confirmado pelo usuário
  • Agente skill-creator retornou saída JSON válida
  • Agente skill-reviewer retornou nota A ou B
  • Usuário aprovou o conteúdo final
  • Arquivo escrito em .claude/skills/{nome}/SKILL.md
  • /sync-skills sugerido ao usuário

Tratamento de Erros

ErroAção
Nome da skill já existeSugerir /refine-skill {nome} alternativamente
Conhecimento insuficiente após 4 rodadasFazer perguntas direcionadas (máx. 2 perguntas adicionais)
skill-creator retorna JSON inválidoTentar novamente uma vez com entrada simplificada
Nota C após 2 iterações de revisãoApresentar o conteúdo atual com lista de problemas, deixar o usuário decidir
Usuário rejeita conteúdo geradoColetar feedback específico, executar novamente o skill-creator com ajustes

Limite de Escopo

Este comando lida com: Coleta interativa de conhecimento, orquestração dos agentes criador e revisor, escrita de arquivos. Este comando NÃO lida com: Lógica de otimização de conteúdo da skill (delegada ao skill-creator), lógica de avaliação de qualidade (delegada ao skill-reviewer), sincronização de metadados (delegada ao /sync-skills).

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