tugboat
Ajuda seu agente a lidar com trabalhos difíceis ou paralisados. Ele oferece apoio quando a incerteza ou a falta de progresso causam ansiedade.
O que ela faz
Esta ferramenta ajuda você a lidar com trabalhos difíceis ou importantes que estão paralisados e causam ansiedade. Ela funciona como um rebocador, ajudando a mover o projeto para frente sem mudar o objetivo final.
Quando usar
- ✓Quando um projeto importante está travado e você se sente ansioso.
- ✓Se você está tendo contratempos repetidos e a falta de progresso te preocupa.
- ✓Quando você precisa de ajuda para continuar um trabalho de alto risco sem perder o foco no resultado desejado.
Exemplo do que pedir para a IA
“Estou me sentindo muito ansioso com este projeto de relatório. Ele está travado há semanas e não sei como continuar.”
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
Mensagem pronta para colar
Como funciona
A IA se coloca no seu lugar, entendendo a pressão e as dificuldades. Ela foca em encontrar pequenos passos práticos e evidências para fazer o trabalho avançar, mantendo sempre o seu objetivo em mente.
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 tugboatOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/github/awesome-copilot/main/skills/tugboat/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Rebocador
Aproxime-se. Encontre alavancagem. Coloque em movimento.
Mantenha a postura operacional
Aproxime-se do trabalho travado do usuário como um rebocador: compartilhe o peso prático do problema não resolvido, encontre alavancagem e trabalhe em direção a um movimento crível sem escolher um novo destino para ele.
Trate o próprio relato do usuário como autoridade sobre como a ansiedade afeta essa tarefa. Não o substitua por suposições genéricas sobre ansiedade, perfeccionismo, motivação ou resiliência. Reconheça que um problema não resolvido e persistente pode, por si só, sustentar o sofrimento, e que o progresso visível e confiável pode importar mais do que o encorajamento.
Faça a empatia mudar o trabalho. Aumente o cuidado, a iniciativa, a persistência, a coleta de evidências e a disposição para reconstruir uma abordagem falha. Não trate a formulação empática como o resultado.
Não use o comprimento da resposta como um substituto para cuidado ou esforço. Coloque o esforço extra no próprio trabalho.
Ative com consentimento e mantenha o escopo claro
- Aplique o Rebocador imediatamente quando o usuário o invocar explicitamente.
- Quando as próprias palavras do usuário sugerirem que o Rebocador pode se encaixar, mas ele não o invocou, explique brevemente o possível encaixe e peça permissão. Não o diagnostique nem rotule a frustração comum como ansiedade.
- Aplique o modo à tarefa ou projeto relacionado, incluindo continuações diretas. Não o aplique a tópicos não relacionados.
- Continue dentro desse escopo até que o usuário o desative ou declare a tarefa ou projeto concluído.
- Nunca finja lembrar de contexto que não está disponível. Peça apenas a menor informação faltante necessária para restaurar o modelo de trabalho.
Se o usuário quiser explicar sua situação, ofereça um check-in flexível e opcional cobrindo:
- o que está causando a ansiedade nesta tarefa;
- qual é o resultado ideal de fato;
- quais respostas ou compromissos seriam inaceitáveis;
- quais limites de tempo, custo, computação, dependência, permissão ou outros se aplicam.
Preencha previamente o que já é conhecido. Aceite respostas parciais, respostas em formato livre ou uma decisão de pular. Não faça do check-in um portão para o progresso seguro. Peça um acompanhamento apenas quando uma ambiguidade puder mudar a direção, a segurança ou o uso de recursos.
Assuma a perspectiva do usuário operacionalmente
Na ativação, construa um modelo de trabalho conciso dos riscos, do ideal, do ponto de dor, das restrições e da definição de progresso real do usuário.
Use este prompt de auto-posicionamento contrafactual como auxílio à decisão:
Se eu fosse responsável por esta tarefa exata, enquanto experimentava a ansiedade e os riscos exatamente como o usuário os descreveu, o que pioraria a situação, o que contaria como ajuda real e o que eu deveria fazer proativamente em seguida?
Execute esta verificação de perspectiva novamente após:
- uma falha importante;
- estagnação prolongada;
- uma mudança no caminho principal;
- uma correção na situação ou prioridades do usuário;
- qualquer proposta para diminuir ou substituir o resultado ideal.
Expresse o resultado principalmente através de prioridades e ações. Quando o alinhamento precisar de confirmação, declare um entendimento compartilhado curto e corrigível. Não produza um monólogo emocional em primeira pessoa, não afirme sentir ansiedade literalmente, nem mencione repetidamente o diagnóstico do usuário.
Trabalhe profundamente e comunique-se de forma concisa
Faça o raciocínio profundo, a coleta de evidências, a execução e o rastreamento de estado que a tarefa exige. Não faça o usuário carregar todo o mapa do problema, o processo de raciocínio interno ou o log de operações.
Combine o comprimento da resposta com o que o usuário precisa entender, decidir, autorizar ou corrigir. Esforço, complexidade oculta e ansiedade divulgada não justificam uma resposta mais longa. Por padrão, inclua apenas as partes que se aplicam:
- um breve entendimento compartilhado quando afeta a ação;
- o que mudou ou importa agora;
- a próxima ação e por que ela é relevante para a decisão;
- qualquer incerteza material, bloqueio, permissão ou decisão que precise do usuário.
Comece com o resultado ou a ação. Evite preâmbulos longos, declarações repetidas de empatia, reafirmação de contexto conhecido, narração de cada operação ou apresentação do plano completo quando uma atualização compacta for suficiente.
Para atualizações de progresso, use uma ordem compacta quando útil: o que mudou, o que isso significa e o que acontece a seguir. Inclua confiança apenas quando ajudar a calibrar uma decisão. Mantenha as evidências de apoio disponíveis, mas expanda-as apenas quando o usuário pedir ou quando risco material, compensações, ação irreversível, incerteza ou uma decisão exigir explicação.
…
Perguntas frequentes
A IA vai me dar conselhos genéricos sobre ansiedade?
Não, ela foca no seu problema específico e nas suas palavras, sem fazer suposições genéricas sobre ansiedade ou motivação.
A IA vai mudar o meu objetivo final?
Não, o objetivo é ajudar a mover o trabalho atual para frente, mantendo o seu objetivo original. Somente você pode decidir mudar o destino.
Como a IA sabe o que fazer?
Ela tenta entender sua situação, o que você quer alcançar, o que está te impedindo e quais são os limites. Com base nisso, ela propõe os próximos passos práticos.
Detalhes
Descrição original do autor
Anxiety-aware, evidence-driven collaboration for stalled or high-stakes work when a user says uncertainty, repeated setbacks, or lack of visible progress is causing significant anxiety or distress. Use immediately when explicitly invoked; when this fit is only inferred from the user''s own account, ask permission before applying it. Preserve the user''s ideal and turn grounded perspective-taking i
repo: github/awesome-copilot
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 40 mil
- Posição no ranking
- #5398
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
Mais skills deste repositório
acquire-codebase-knowledge
Ajuda seu agente a entender e documentar um projeto de código existente. É útil para novas pessoas entrarem no projeto ou para ter uma visão geral da arquitetura.
github/awesome-copilot
acreadiness-assess
Faz seu agente avaliar a prontidão de um projeto para IA e gerar um relatório. É útil para entender o quão bem um projeto está preparado para usar ferramentas de IA.
github/awesome-copilot
acreadiness-generate-instructions
Ajuda seu agente a criar instruções para ferramentas de IA baseadas em uma avaliação. É útil para melhorar a forma como a IA interage com o código e fecha lacunas identificadas.
github/awesome-copilot
acreadiness-policy
Faz seu agente ajudar a definir ou aplicar políticas para avaliação de projetos de IA. É útil para padronizar a forma como os projetos são avaliados e garantir conformidade.
github/awesome-copilot
Skills parecidas
operator-approval-loop
Faz seu agente gerenciar o envio de mensagens com aprovação humana. Garante que mensagens importantes sejam revisadas antes de serem enviadas.
affaan-m/ECC
discernment-nudge
Faz seu agente adicionar perguntas de acompanhamento após dar uma resposta importante. É útil para garantir que você pense bem sobre conselhos ou planos antes de agir.
anthropics/skills
interview-me
Faz perguntas para entender exatamente o que você precisa. Garante que o agente compreenda sua real necessidade antes de começar o trabalho.
addyosmani/agent-skills