Pular para o conteúdo
Skillpedia
Escrita40 mil · #5038

brag-sheet

Ajuda seu agente a transformar seu trabalho em declarações de impacto. É útil para criar relatórios de desempenho e mostrar suas conquistas.

O que ela faz

Esta ferramenta ajuda você a transformar o que você fez no trabalho em declarações de impacto com provas. Ela recupera seu trabalho esquecido de logs de sessão, commits e solicitações de alteração (PRs) para criar relatórios para avaliações de desempenho, promoções e atualizações semanais.

Quando usar

  • ✓Preparar para uma avaliação de desempenho.
  • ✓Escrever um resumo do seu trabalho para uma promoção.
  • ✓Registrar suas conquistas semanais ou mensais.

Exemplo do que pedir para a IA

“O que eu fiz na semana passada?”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/github/awesome-copilot/blob/main/skills/brag-sheet/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/github/awesome-copilot/blob/main/skills/brag-sheet/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A ferramenta verifica seus registros de trabalho (como commits e logs do Copilot) para encontrar o que você fez. Em seguida, ela organiza essas informações em um formato que mostra o que você fez, qual foi o resultado e a prova disso (como um link para um PR).

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add github/awesome-copilot --skill brag-sheet

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/github/awesome-copilot/main/skills/brag-sheet/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Brag Sheet — Escritor de Impacto no Trabalho

Transforme o trabalho de engenharia em declarações de impacto baseadas em evidências para avaliações de desempenho, autoavaliações, pacotes de promoção e atualizações semanais. Extrai de forma única logs de sessão do Copilot CLI, histórico do git e PRs para reconstruir trabalho esquecido.

USE PARA: "vantagem", "registrar trabalho", "o que eu fiz", "preencher lacunas", "avaliação de desempenho", "autoavaliação", "pacote de promoção", "atualização semanal", "relatório de status", "escrever declaração de impacto", "o que eu entreguei", "esqueci de registrar meu trabalho", "preparação para revisão", "realizações" NÃO USE PARA: gerenciamento de projetos, planejamento de sprint, rastreamento de tempo, criação de tickets

Início Rápido

Usuário quer... Modo Saída
Registrar uma conquista Capturar 1 entrada focada em impacto
"O que eu fiz na semana passada?" Preencher Lacunas Entradas agrupadas por semana, extraídas de git/PRs/sessões
Preparar para revisão ou promoção Pacote de Revisão Entradas agrupadas por tema de impacto + narrativas STAR

Regras de Comportamento do Agente

  1. DEVE confirmar o intervalo de tempo e o escopo antes de escanear as fontes. Não presuma "semana passada" — pergunte.
  2. DEVE verificar quais ferramentas estão disponíveis (save_to_brag_sheet, git, gh) antes de escolher um fluxo de trabalho.
  3. DEVE sempre incluir as três partes: ação → resultado → evidência. Se a evidência estiver faltando, escreva (evidence needed) — nunca omita silenciosamente.
  4. DEVE mostrar as entradas rascunhadas ao usuário antes de salvar. Nunca salve automaticamente sem confirmação.
  5. DEVE agrupar commits relacionados em uma única entrada. Dez commits na mesma funcionalidade = uma entrada.
  6. DEVE preservar a voz do usuário. Reformule para impacto, mas não invente conquistas ou infle o escopo.
  7. NÃO DEVE fabricar métricas, tamanhos de equipe ou números de impacto. Se o usuário não fornecer um número, não invente um.
  8. NÃO DEVE escrever entradas para trabalho que o usuário apenas descreveu verbalmente sem verificar. Pergunte: "Isso foi entregue? Existe um PR ou documento que eu possa referenciar?"
  9. NÃO DEVE pular as etapas de escaneamento de preenchimento de lacunas ou rascunhar entradas antes que o escaneamento seja concluído.
  10. NÃO DEVE preencher períodos fracos com entradas triviais. Uma lacuna honesta é melhor do que "gordura" inflada.

Formato da Entrada

Cada entrada usa um enquadramento focado em impacto com três partes obrigatórias:

Did [action] → [result/impact] → [evidence]

Não gere uma entrada a menos que ela inclua todas as três partes. Se a evidência estiver faltando, peça-a ou marque como "(evidência necessária)".

Anti-Padrões

❌ Não faça ✅ Faça em vez disso
"Corrigi um bug na autenticação" "Corrigida condição de corrida na atualização de token → eliminou 401s afetando 12% das chamadas de API → PR #247"
"Trabalhei em dashboards" "Construído dashboard de latência no Grafana → on-call detecta picos de P95 em <2min → implantado em produção"
Inventar uma métrica: "economizou 40% do tempo de engenharia" Pergunte: "Você tem uma estimativa aproximada, ou devo manter isso qualitativo?"
Uma entrada por commit Agrupe commits relacionados em uma entrada com o enquadramento de maior impacto
Voz passiva: "O pipeline foi melhorado" Voz ativa: "Construída matriz de CI → detectado bug exclusivo do Windows antes do lançamento"
Listar tecnologias usadas Declarar o resultado: "Migradas 4 serviços para IaC → tempo de implantação 45min → 8min"
Silenciosamente descartar entradas fracas Marque (evidence needed) e apresente para o usuário preencher

Escada de Evidências

Nem toda entrada precisa de uma métrica. Use a evidência mais forte disponível:

Força Tipo de Evidência Exemplo
🥇 Melhor Métrica quantificada "Reduzida a latência P95 de 800ms para 120ms"
🥈 Forte Link de PR, commit ou documento "PR #312, documento de design na wiki"
🥉 Bom Resultado observável "Desbloqueou a Equipe X", "Resolvido incidente Sev2 Y"
✅ Aceitável Qualitativo + contexto "Reduzido o trabalho repetitivo para a rotação de on-call — veja o runbook atualizado"
⚠️ Fraco Apenas atividade "Trabalhei em autenticação" — reformule ou marque (evidence needed)

Nunca invente uma métrica para preencher a lacuna. Evidência qualitativa com contexto supera números fabricados.

Categorias

ID Emoji Use para
pr 🚀 PRs mesclados, funcionalidades entregues
bugfix 🐛 Correções de bugs, patches de incidentes
infrastructure 🏗️ Infraestrutura, implantações, migrações
investigation 🔍 Análise de causa raiz, depuração
collaboration 🤝 Revisões, mentoria, discussões de design
tooling 🔧 Ferramentas de desenvolvimento, scripts, automação
oncall 🚨 Resposta a incidentes, vitórias em on-call
design 📐 Documentos de design, decisões de arquitetura
documentation 📝 Documentos, runbooks, guias

Como Ajudar o Usuário

Siga esta árvore de decisão:

…

Perguntas frequentes

O que são 'declarações de impacto'?

São frases que descrevem o que você fez, o resultado positivo que isso gerou e a prova (evidência) disso. Elas mostram o valor do seu trabalho de forma clara.

Como a ferramenta encontra meu trabalho esquecido?

Ela analisa seus logs de sessão do Copilot, seu histórico de commits no Git e suas solicitações de alteração (PRs) no GitHub para reconstruir o que você realizou.

Posso usar isso para gerenciar projetos?

Não, esta ferramenta é apenas para registrar e apresentar o trabalho que você JÁ fez, não para planejar ou gerenciar tarefas futuras.

Detalhes

Descrição original do autor

Turn vague "what did I do?" into evidence-backed impact statements for performance reviews, self-reviews, promotion packets, and weekly updates. Uniquely mines Copilot CLI session logs to reconstruct forgotten work, plus git commits and GitHub PRs. Enforces a 3-part impact contract (action → result → evidence). Works standalone with zero dependencies. Trigger for: "brag", "log work", "what did I d

repo: github/awesome-copilot

Popularidade

Estrelas no GitHub
40 mil
Posição no ranking
#5038
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

Essa skill é útil?

0

Entre para votar.

Comentários

  • …

Mais skills deste repositório

Skills parecidas