🏭 Fabrica de Skills

Skills sao pacotes de instrucoes e codigo que ensinam Claude a realizar tarefas especificas de forma consistente e padronizada.

Skills permitem encapsular conhecimento especializado e reutiliza-lo em multiplas sessoes e projetos.

SKILL.md, capabilities, prompts estruturados, reutilizacao, padronizacao.

Comparacao entre Skills (instrucoes e padroes) e MCP (ferramentas externas e APIs) como formas de estender Claude.

Escolher a abordagem correta evita complexidade desnecessaria e maximiza eficiencia.

Skills = instrucoes, MCP = ferramentas, quando usar cada um, complementaridade.

Identificacao dos cenarios onde skills sao a melhor solucao: analise de dados, geracao de relatorios, automacao de tarefas repetitivas.

Saber quando usar skills evita over-engineering e garante que voce esta usando a ferramenta certa.

Tarefas repetitivas, padronizacao, consistencia de output, knowledge encapsulation.

Skills funcionam tanto no Claude.ai (browser) quanto no Claude Code (CLI), com pequenas diferencas de implementacao.

Entender as diferencas permite criar skills portaveis que funcionam em ambos os ambientes.

Upload via browser, ~/.claude/skills/, project skills, portabilidade.

A secao Capabilities no Claude.ai onde voce pode fazer upload e gerenciar seus skills customizados.

E a forma mais simples de testar e usar skills sem precisar de terminal ou CLI.

Settings, Upload Skill, zip files, ativacao, desativacao.

Os ganhos concretos de produtividade, consistencia e qualidade que skills bem projetados proporcionam.

Entender o valor justifica o investimento de tempo em criar uma fabrica de skills.

Tempo economizado, consistencia de output, compartilhamento com equipes, escalabilidade.

O arquivo SKILL.md e o coracao de todo skill - contem metadados, instrucoes e exemplos de codigo.

Dominar a estrutura do SKILL.md e essencial para criar skills funcionais e bem documentados.

Markdown, frontmatter YAML, secoes obrigatorias, exemplos de uso.

O bloco YAML no inicio do SKILL.md que define name, description e outros metadados essenciais.

O frontmatter e usado pelo Claude para identificar quando ativar o skill - descricao ruim = skill nao ativado.

--- delimitadores, name: kebab-case, description: triggers e keywords.

Name deve ser kebab-case (sales-data-analyzer) e description deve incluir O QUE faz E QUANDO usar.

Estes campos determinam se Claude vai reconhecer e ativar seu skill corretamente.

Kebab-case naming, keywords de ativacao, contexto de uso, especificidade.

Scripts Python que acompanham o skill para tarefas que exigem processamento de dados, geracao de arquivos, etc.

Nem todo skill precisa de Python - saber quando incluir evita complexidade desnecessaria.

Funcoes auxiliares, processamento de dados, geracao de outputs, bibliotecas necessarias.

Arquivos CSV, JSON ou TXT de exemplo que permitem testar o skill imediatamente apos instalacao.

Sample data bem estruturado facilita testes e serve como documentacao do formato esperado.

20-100 linhas, dados realisticos, headers descritivos, edge cases.

Arquivo demo-prompt.txt com exemplos de como usuarios devem invocar o skill no chat.

Demo prompts facilitam a adocao do skill e servem como documentacao pratica.

Formato natural, mencao do nome do skill, exemplos copy-paste.

Um projeto dedicado que servira como sua fabrica de producao de skills em escala.

Ter um ambiente organizado e essencial para produzir skills de forma sistematica e eficiente.

Pasta dedicada, separacao de concerns, organizacao de assets, versionamento.

Usar Firecrawl ou ferramenta similar para converter a documentacao oficial de skills em markdown formatado para LLMs.

Ter a documentacao oficial no contexto permite que Claude gere skills seguindo as melhores praticas.

Web scraping, markdown conversion, firecrawl.dev, documentacao local.

Baixar skills de exemplo do repositorio oficial da Anthropic para usar como templates e referencias.

Exemplos reais mostram padroes e best practices que podem ser replicados em seus skills.

GitHub raw files, download direto, estrutura de pastas, SKILL.md exemplos.

O comando /init faz Claude analisar todo o conteudo da pasta e gerar um CLAUDE.md com seu entendimento.

/init e o passo critico que faz Claude absorver a documentacao e exemplos de skills.

Inicializacao de sessao, geracao de CLAUDE.md, contexto automatico, upskilling.

O arquivo CLAUDE.md gerado automaticamente que resume todo o conhecimento sobre criacao de skills.

Este arquivo sera o guia de referencia de Claude para todas as proximas sessoes de geracao de skills.

Sumario de aprendizado, estrutura de skills, best practices documentadas.

Apos /init, Claude esta "treinado" com todo o conhecimento necessario para criar skills de alta qualidade.

Verificar que o upskill funcionou garante que as proximas geracoes serao corretas.

Verificacao de aprendizado, teste de conhecimento, pronto para geracao.

Instruir Claude a assumir o papel de um prompt engineer expert especializado em criar skills.

Role prompting melhora significativamente a qualidade e consistencia das geracoes.

Role assignment, expertise simulation, consistent persona, quality focus.

Um template detalhado que define exatamente como cada skill deve ser estruturado e formatado.

Templates garantem consistencia entre skills e reduzem erros de formatacao.

SKILL.md template, secoes obrigatorias, formatacao padrao, exemplos inclusos.

Variaveis no final do meta prompt que permitem customizar: industria, quantidade, complexidade, etc.

Variaveis transformam um prompt fixo em uma ferramenta flexivel e reutilizavel.

SKILL_TYPE, NUM_SKILLS, COMPANY_CONTEXT, BRAND_COLORS, SPECIFIC_REQUIREMENTS.

Usar Shift+Tab para ativar plan mode e fazer Claude propor um plano antes de gerar os skills.

Plan mode permite alinhar expectativas e corrigir rumos antes de gastar tokens na geracao.

Shift+Tab, planejamento antes de execucao, validacao de abordagem, economia de tokens.

Incentivar Claude a fazer perguntas de esclarecimento antes de gerar para garantir alinhamento.

Perguntas previas evitam retrabralho e garantem que os skills atendam exatamente suas necessidades.

Ambiguidades, requisitos implicitos, confirmacao de entendimento, iteracao rapida.

Especificacao detalhada de como os skills gerados devem ser formatados e organizados.

Output format consistente facilita importacao automatica e organizacao dos skills gerados.

Pasta por skill, arquivos obrigatorios, sumario final, comandos de instalacao.

Estrategias para escalar a geracao de skills de forma eficiente sem perder qualidade.

A verdadeira vantagem da fabrica esta em produzir muitos skills rapidamente.

Batch generation, iteracao em lotes, quality control em escala.

Entender como tokens e janela de contexto limitam quantos skills podem ser gerados por sessao.

Gerenciar tokens evita erros de contexto e otimiza custos de geracao.

200K context window, tokens por skill, sessoes separadas, custo otimizado.

A convencao de nomenclatura obrigatoria: sales-data-analyzer, nao Sales_Data_Analyzer.

Nomes fora do padrao impedem o skill de ser reconhecido e importado corretamente.

Lowercase, hifens, sem espacos, sem underscores, sem camelCase.

Estrutura de pastas padrao: uma pasta por skill contendo SKILL.md, demo-prompt.txt, SETUP.md, dados.

Estrutura consistente facilita manutencao, distribuicao e importacao dos skills.

skill-name/, SKILL.md, *.py, sample_data.csv, demo-prompt.txt.

Claude.ai so aceita skills em formato zip - cada skill precisa ser zipado para upload.

Gerar o zip automaticamente junto com o skill economiza tempo e evita erros manuais.

zip -r skill-name.zip ., SKILL.md no root, estrutura interna correta.

Lista de verificacao que Claude deve seguir antes de finalizar cada skill gerado.

Checklist automatizado previne erros comuns e garante qualidade consistente.

Kebab-case verificado, description completa, Python runnable, dados realisticos.

Arquivos CSV com dados que parecem reais: nomes de empresas, datas, valores monetarios criveis.

Dados realisticos facilitam demonstracoes e ajudam usuarios a entender o formato esperado.

Nomes plausives, datas YYYY-MM-DD, valores com decimais, headers descritivos.

Arquivo com exemplos de prompts que usuarios podem copiar para testar o skill imediatamente.

Demo prompts reduzem friccao de adocao e servem como documentacao pratica.

"Hey Claude, I just added the X skill...", copy-paste ready, linguagem natural.

Documentacao de instalacao para Claude.ai (browser), Claude Code (CLI) e API.

SETUP.md permite que qualquer pessoa instale e use o skill independentemente.

Instrucoes multi-plataforma, pre-requisitos, quick start, troubleshooting.

O tamanho ideal de dados de teste: suficiente para demonstrar variedade, pequeno o bastante para ser rapido.

Dados muito pequenos nao demonstram o skill; muito grandes desperdicam tokens e tempo.

Balance entre cobertura e eficiencia, variedade de cenarios, representatividade.

Incluir dados que testam limites: valores negativos, campos vazios, formatos variados.

Edge cases garantem que o skill funciona robustamente com dados do mundo real.

Valores nulos, formatos inconsistentes, outliers, cenarios extremos.

Padroes de formatacao: datas ISO, moedas com simbolo, numeros sem separador de milhar nos dados.

Formatacao consistente evita erros de parsing e serve como referencia para usuarios.

ISO 8601 dates, UTF-8 encoding, consistent delimiters, proper escaping.

Upload de skills via Settings > Capabilities no Claude.ai usando arquivo zip.

E a forma mais simples de testar skills sem precisar de terminal ou configuracao.

Settings, Capabilities, Upload Skill, drag and drop, ativacao.

Diretorio onde skills globais sao armazenados no Claude Code, disponiveis em todos os projetos.

Skills globais economizam tempo ao estarem disponiveis automaticamente em qualquer projeto.

Home directory, cp -r skill-name ~/.claude/skills/, persistencia global.

Skills armazenados em .claude/skills/ dentro de um projeto especifico, versionados com o codigo.

Project skills permitem compartilhar skills especificos com a equipe via Git.

.claude/skills/, versionamento Git, compartilhamento de equipe, projeto-especifico.

Endpoint /v1/skills da API Anthropic para upload e gerenciamento programatico de skills.

API permite automacao completa do ciclo de vida de skills em producao.

REST API, /v1/skills, autenticacao, automacao, CI/CD.

Criterios para decidir entre instalar skill globalmente ou apenas em projetos especificos.

Escolha correta evita conflitos e mantem organizacao limpa.

Skills genericos = global, skills especificos = local, precedencia de projeto.

Sequencia minima de comandos para ir de skill gerado a skill funcionando em producao.

Quick start documenta o caminho mais rapido para valor, essencial para adocao.

3 passos: instalar, carregar dados, invocar com demo prompt.

Tecnicas avancadas para ajustar o meta prompt e templates para suas necessidades especificas.

Customizacao transforma uma fabrica generica em uma maquina de producao sob medida.

Variaveis adicionais, templates customizados, regras de estilo, outputs especificos.

Skills especializados para industrias especificas: financas, saude, e-commerce, SaaS, etc.

Skills de nicho resolvem problemas reais e tem maior valor percebido pela equipe.

Dominio de conhecimento, jargao da industria, workflows especificos, compliance.

Incluir cores da marca nos skills para que outputs (graficos, relatorios) sigam a identidade visual.

Outputs com branding correto parecem profissionais e economizam ajustes manuais.

Hex codes, paletas de cor, Matplotlib/Plotly themes, templates Office.

Requisitos especificos: bibliotecas obrigatorias, formatos de arquivo, estruturas de dados.

Especificar requisitos evita retrabralho e garante compatibilidade com sistemas existentes.

Plotly vs Matplotlib, Excel vs CSV, integracao com sistemas, restricoes tecnicas.

Estrategias para compartilhar skills com colegas: Git, drives compartilhados, documentacao interna.

Skills compartilhados multiplicam o valor - um bom skill ajuda toda a equipe.

Repositorio de skills, versionamento, documentacao de uso, onboarding.

Processo de feedback e melhoria continua: coletar uso, identificar gaps, atualizar skills.

Skills melhoram com uso real - feedback e atualizacoes constantes maximizam valor.

Coleta de feedback, metricas de uso, versionamento semantico, changelog.