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uooooo/agent-skills

Habilidades para Claude Code e OpenAI Codex: grok-x-search, pdf-lecture-notes, codex-web-search

O que é agent-skills?

Esta skill fornece um conjunto de ferramentas para agentes de IA, como Claude Code e OpenAI Codex, incluindo busca no X (antigo Twitter) via Grok, extração de anotações de PDFs e pesquisa web. A habilidade 'Grok X Search' permite realizar buscas avançadas no X usando o modelo Grok da xAI através do OpenRouter, com suporte a filtros por data, handles, mídia e seleção automática do modelo (rápido, multi-agente ou automático). Ela padroniza chamadas de API, evita requisições ad hoc e lida com nuances como análise de sentimento, comparação de tendências e citação de fontes. Suporta Claude Code e Codex, e é executada via `uv run` para consistência e simplicidade.

Funciona com✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
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Documentação

Grok X Search

Visão Geral

Use esta skill quando posts do X forem a principal fonte de evidência. Execute o script incluído com uv run para que a forma da requisição ao OpenRouter, os filtros do X, a seleção do modelo e a formatação da saída permaneçam consistentes, em vez de reconstruir a chamada à API manualmente.

Fluxo de Trabalho

  1. Normalize a requisição em:
  • tópico ou entidade
  • janela de tempo
  • handles opcionais para incluir ou excluir
  • se imagens ou vídeos são relevantes
  • se a consulta é rápida/focada ou profunda/multifacetada
  1. Use uv run scripts/search_x.py ... em vez de escrever a requisição HTTP manualmente.

  2. O padrão é --model multi-agent (= x-ai/grok-4.20-multi-agent). Substitua apenas quando houver um motivo claro:

  • --model fast (= x-ai/grok-4.1-fast) para consultas focadas e baratas, consultas de handle único ou limites de custo rigorosos
  • --model auto para roteamento baseado em complexidade e ciente de custos (o padrão anterior)
  • mantenha --model multi-agent para comparação, síntese de tendências, escopo mais amplo ou qualquer trabalho profundo
  • combine com --reasoning-effort high|xhigh para escalar de 4 agentes para 16 agentes
  1. Prefira filtros em vez de redação do prompt quando o usuário fornecer restrições rígidas:
  • use --allow-handle ou --exclude-handle para controle de fonte
  • use --from-date e --to-date para limites de recência
  • use --include-images ou --include-videos apenas quando o conteúdo de mídia for relevante
  1. Retorne o resultado com:
  • uma resposta direta curta
  • os principais sinais do lado do X
  • discordância ou incerteza se as evidências forem mistas
  • o modelo realmente usado
  • quaisquer filtros que restringiram materialmente a busca

Início Rápido

Exporte a chave da API no shell antes de executar o script:

export OPENROUTER_API_KEY="..."

Se quiser que a skill funcione sem exportar a cada vez, armazene:

mkdir -p ~/.config/grok-x-search
printf 'OPENROUTER_API_KEY=...\n' > ~/.config/grok-x-search/env
chmod 600 ~/.config/grok-x-search/env

Busca focada:

uv run ~/.codex/skills/grok-x-search/scripts/search_x.py \
  "O que as pessoas estão dizendo no X sobre o suporte mais recente do OpenRouter ao Grok?" \
  --from-date 2026-04-01

Busca com escopo de handle:

uv run ~/.codex/skills/grok-x-search/scripts/search_x.py \
  "Resuma as mensagens recentes sobre o Grok 4.20 multi-agente" \
  --allow-handle xAI \
  --allow-handle OpenRouterAI \
  --from-date 2026-03-31

Síntese mais profunda:

uv run ~/.codex/skills/grok-x-search/scripts/search_x.py \
  "Compare o sentimento no X em relação ao Grok 4.1 Fast versus Grok 4.20 Multi-Agent desde o lançamento, incluindo compensações de velocidade, preço e qualidade" \
  --model multi-agent \
  --reasoning-effort high \
  --from-date 2026-03-31

Visualize a requisição exata sem enviá-la:

uv run ~/.codex/skills/grok-x-search/scripts/search_x.py \
  "O que os desenvolvedores estão dizendo no X sobre o Grok 4.1 Fast?" \
  --dry-run

Regras de Modelagem de Consulta

Não trate a frase do usuário como a consulta de busca literal. O modelo deve gerar as chamadas de busca internas, mas a requisição enviada ainda deve ser bem estruturada:

  • declare a entidade, produto ou evento explicitamente
  • declare a tarefa analítica explicitamente: reações, sentimento, comparação, linha do tempo, críticas, recepção de lançamento
  • adicione uma janela de tempo sempre que a atualidade for relevante
  • inclua aliases, frases bilíngues ou hashtags na solicitação do usuário quando melhorarem materialmente a recuperação
  • peça tratamento de qualidade de evidência, por exemplo, "aponte discordância" ou "diga se a evidência é escassa"

Bom:

Compare as reações recentes no X ao Grok 4.1 Fast e ao Grok 4.20 Multi-Agent desde 2026-03-31. Foco em latência, sensibilidade a preço e qualidade de pesquisa percebida. Observe discordância e cite posts.

Fraco:

Busque no X por Grok.

Roteamento de Modelo

--model multi-agent (= x-ai/grok-4.20-multi-agent) é o padrão. --reasoning-effort medium executa 4 agentes; high / xhigh executa 16 agentes.

Mantenha o padrão (multi-agent + medium) para:

  • comparações entre produtos, períodos ou grupos de partes interessadas
  • síntese de tendências em um intervalo de tempo mais amplo
  • prompts que pedem compensações, narrativas concorrentes ou pesquisa mais aprofundada
  • quase qualquer investigação não trivial do lado do X

Mude para --model fast (= x-ai/grok-4.1-fast) apenas para:

  • um tópico E um evento recente
  • um conjunto restrito de handles
  • consultas explícitas de "verificação rápida" / sensíveis a custo

Mude para --model auto apenas quando quiser a heurística anterior de roteamento ciente de custo.

Preços (OpenRouter, 2026-04):

  • grok-4.20-multi-agent: $2 / $6 por 1M tokens, $5/K pesquisa web
  • grok-4.1-fast: $0.20 / $0.50 por 1M tokens, $5/K pesquisa web

Se precisar da justificativa detalhada ou quiser alterar as heurísticas, leia references/openrouter-grok-notes.md.

Notas de Implementação

  • O script incluído usa OpenRouter Chat Completions porque os filtros específicos do X documentados pelo OpenRouter são expostos no caminho do plugin web.
  • A requisição usa plugins: [{"id":"web","engine":"native"}] mais x_search_filter para que a busca nativa do xAI seja usada quando disponível.
  • O prompt de sistema tende o modelo a usar x_search primeiro. O OpenRouter pode ainda disponibilizar web_search junto com ele nos modelos xAI.
  • O script é executável através de uv run e também carrega um shebang uv para execução direta após a instalação.
  • O script primeiro lê OPENROUTER_API_KEY do shell e, em seguida, recorre a ~/.config/grok-x-search/env.
  • O script imprime a resposta final na saída padrão e imprime diagnósticos da requisição na saída de erro padrão.

Recursos

scripts

  • scripts/search_x.py: Cliente OpenRouter para busca X focada no Grok com seleção automática de modelo e suporte a filtros.

references

  • references/openrouter-grok-notes.md: Notas baseadas em fontes sobre o comportamento do OpenRouter/XAI, preços de modelo e justificativa de roteamento.

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