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Código em geral48 mil · #4556

wgm

Transforma pedidos simples em software funcional, seguindo um processo guiado. Ajuda a garantir que o software seja desenvolvido de forma organizada e correta.

O que ela faz

É um método para transformar ideias de software em código funcional. Ele começa entendendo exatamente o que você quer, cria um plano detalhado e depois constrói o software passo a passo, testando cada etapa.

Quando usar

  • ✓Quando você tem uma ideia para um aplicativo ou funcionalidade, mas não sabe exatamente como começar.
  • ✓Quando você precisa de um plano claro e execução passo a passo para um projeto de software.
  • ✓Quando é importante que o software funcione exatamente como esperado e seja testado rigorosamente.

Exemplo do que pedir para a IA

“Crie um aplicativo de lista de tarefas com comandos para adicionar, listar e marcar tarefas como concluídas.”

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/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/wgm/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/wgm/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

Primeiro, ele faz perguntas para entender seu objetivo e como saber se deu certo. Depois, cria um plano detalhado e constrói o software em pequenas partes, testando cada uma antes de passar para a próxima.

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 sickn33/agentic-awesome-skills --skill wgm

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/wgm/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.

wgm

Visão Geral

wgm ("well, gosh... make") é uma metodologia de build portátil, não uma habilidade de domínio — um único SKILL.md protocolo que qualquer host compatível com agentskills.io carrega para transformar uma solicitação bruta em software funcional. Ele une três ideias: uma entrevista de alinhamento implacável antes que qualquer código seja escrito, um loop no estilo Ralph (uma tarefa por iteração, um plano persistente como estado compartilhado, guiado por contrapressão determinística) e julgamento de LLM em cenários de espera (cenários que o build nunca vê, para que uma pontuação de satisfação alta não possa ser manipulada). Ele também executa seu próprio loop interno de auditoria de documentação e autoaperfeiçoamento, cruzando lições duráveis de projetos irmãos de codificação de agentes de volta para seu próprio protocolo.

Quando Usar Esta Habilidade

  • Use ao construir ou implementar um recurso, aplicativo ou protótipo a partir de uma intenção bruta ou ambígua.
  • Use quando uma tarefa se beneficia de um plano governado mais execução iterativa e validada por testes, em vez de geração única.
  • Use quando você deseja que um build convirja contra critérios de aceitação que um juiz LLM pontua às cegas (0-100), em vez de confiar em um único "parece bom" auto-relatado.
  • Não para edições triviais de um único arquivo, depuração pura, perguntas apenas de pesquisa ou tarefas que já possuem instruções passo a passo completas e inequívocas — o wgm explicitamente fica fora do caminho nesses casos.

Como Funciona

Etapa 1: Triagem

Classifique o trabalho em uma trilha adaptável à escala (Rápida / Padrão / Completa) para que a cerimônia corresponda ao risco — uma correção de um arquivo pula cenários de espera e o enxame de auditoria de documentação; um aplicativo greenfield recebe o pacote completo. O portão de contrapressão determinística em si nunca é pulado, apenas a cerimônia em torno dele.

Etapa 2: Interrogar (alinhar)

Entreviste o usuário uma pergunta por vez, sempre com uma resposta recomendada, até que o objetivo, critérios de sucesso e restrições sejam conhecidos — limitando a interrogação após ~5 perguntas para evitar teatro. Explore a base de código para auto-responder antes de perguntar qualquer coisa em que um humano não precise opinar.

Etapa 3: Planejar

Produza uma constituição do projeto, uma especificação por fatia coerente (cada uma com um momento mágico e um caminho de demonstração), cenários de aceitação de espera que o build nunca deve ler, e IMPLEMENTATION_PLAN.md — o estado compartilhado persistente em todas as iterações posteriores. Verifique cada artefato contra todos os outros antes de prosseguir.

Etapa 4: Pré-voo

Pontue a prontidão do plano de 0 a 100 em clareza do objetivo, critérios de sucesso observáveis, cobertura de cenário e mapeamento de contrapressão. Abaixo do limite, retorne a Interrogar/Planejar e corrija a dimensão mais fraca — não comece a construir sobre um plano instável.

Etapa 5: Loop (construir)

Execute Analyze -> Implement -> Validate -> Review -> Record, uma tarefa por iteração: escolha a única tarefa pendente mais importante, faça a menor alteração que a complete, execute seu comando de validação determinístico (verde ou não está pronto), julgue a satisfação do cenário de espera, revise a diferença quanto a desvio de escopo, então registre o status e qualquer lição durável antes de avançar exatamente uma tarefa.

Etapa 6: Enviar / Entregar

Resuma o que foi enviado e como validá-lo, execute uma passagem obrigatória de auditoria de documentação com quatro personas (perspectivas júnior/sênior/principal/PM, consolidadas em um único relatório de trilha de papel) e colete qualquer lição durável e entre projetos de volta para o próprio livro-razão da habilidade compartilhada.

Exemplos

Exemplo 1: Ciclo de vida completo a partir de uma solicitação bruta

User: "Build a CLI todo app with add/list/complete commands, from scratch."

wgm declara sua Trilha (Padrão), interroga os ~3-5 desconhecidos que realmente importam, escreve especificações + IMPLEMENTATION_PLAN.md, pontua a prontidão do Pré-voo, então itera uma tarefa por vez — o comando de teste/lint/build de cada tarefa deve sair 0 antes de ser marcado como concluído — e finalmente envia com uma passagem de auditoria de documentação.

Exemplo 2: Apenas planejamento com escopo definido

User: "/wgm plan: add OAuth login to this existing Express API"

wgm escreve as especificações e o plano, então para abruptamente no portão de saída do Plano sem iniciar o loop de build — útil quando um humano quer revisar o plano antes que qualquer código seja tocado.

Melhores Práticas

  • Permita que o plano seja o estado compartilhado — um agente novo deve ser capaz de retomar um build apenas a partir de IMPLEMENTATION_PLAN.md.
  • Mantenha os cenários de espera genuinamente ocultos do agente gerador; é isso que impede que uma pontuação julgada seja manipulada.
  • Mapeie cada critério de aceitação para uma verificação executável e determinística antes de considerar qualquer coisa concluída.
  • Não pule a entrevista de alinhamento em trabalhos ambíguos, de várias semanas ou críticos de segurança/UX apenas para
Perguntas frequentes

O que significa 'governed build loop'?

Significa que o processo de construção do software é controlado e segue regras claras, garantindo que cada passo seja validado antes de avançar.

O que são 'holdout scenarios'?

São exemplos de como o software deve funcionar que o sistema de construção não vê durante o desenvolvimento. Isso garante que o resultado final seja realmente bom e não apenas 'pareça' bom.

Quando NÃO devo usar esta ferramenta?

Não use para edições simples de um único arquivo, para corrigir bugs pequenos, para pesquisas ou quando você já tem instruções passo a passo completas e claras.

Detalhes

Descrição original do autor

Turns a rough request into working software via a governed build loop: align first, plan, then iterate one task at a time with deterministic backpressure and holdout-scenario judging.

repo: sickn33/agentic-awesome-skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
48 mil
Posição no ranking
#4556
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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