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unogueira2/claude-skills-nexora

Habilidades de Claude Code em produção e o padrão por trás delas: quando uma habilidade é acionada, por que a ordem das seções é o design, e por que os prompts de geração são JSON estruturado em vez de prosa.

O que é claude-skills-nexora?

Este repositório fornece um conjunto de habilidades (skills) de produção para o Claude Code, explorando e documentando o padrão arquitetônico por trás delas. O foco está em três aspectos principais: o mecanismo de acionamento das habilidades (trigger), a importância da ordem das seções na estrutura do SKILL.md como um design deliberado para controle de fluxo e contexto, e a escolha de usar prompts de geração estruturados em JSON em vez de prosa natural, visando previsibilidade e facilidade de parsing. Suporta diretamente o Claude Code, mas os padrões podem ser adaptados para outros agentes de IA. O objetivo é oferecer uma base sólida para desenvolvedores que desejam criar habilidades modulares, eficientes e de fácil manutenção para seus assistentes de IA, garantindo que a execução das tarefas seja clara e determinística.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add unogueira2/claude-skills-nexora

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Documentação

O que claude-skills-nexora faz?

Habilidades de Claude Code em produção e o padrão por trás delas: quando uma habilidade é acionada, por que a ordem das seções é o design, e por que os prompts de geração são JSON estruturado em vez de prosa.

Mecanismo de Acionamento (Trigger)

Uma habilidade é acionada quando o Claude Code encontra um padrão específico no contexto, como um comando embutido no início de uma conversa ou uma combinação de palavras-chave definidas na seção trigger do SKILL.md. O trigger é o ponto de entrada que conecta a intenção do usuário à execução da habilidade.

Design da Ordem das Seções

A ordem das seções no SKILL.md não é arbitrária — ela é cuidadosamente projetada para guiar o Claude Code através de um fluxo de trabalho previsível. Cada seção (como Instructions, Examples, Constraints) tem um propósito específico e deve ser lida sequencialmente para garantir que o contexto seja construído adequadamente e que as ações sejam executadas na ordem correta.

Prompts de Geração Estruturados

Em vez de usar prosa livre para instruções de geração, este padrão utiliza estruturas JSON. A razão é que JSON fornece uma sintaxe clara, facilmente parseável e menos ambígua para definir parâmetros de geração, como formato de saída, restrições e variáveis de entrada. Isso reduz erros de interpretação pelo modelo e facilita a manutenção e reutilização das habilidades.

Exemplo

{
  "trigger": "gerar-doc",
  "instructions": "Gere documentação técnica para o código fornecido.",
  "output_format": "markdown"
}

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