writing-great-skills
Serve como referência para escrever e editar bem as habilidades de um agente. Ajuda a criar descrições claras e eficazes.
O que ela faz
Esta skill ajuda a criar instruções (chamadas 'skills') para assistentes de IA, garantindo que elas sejam claras e fáceis de entender. Ela ensina como escrever descrições e organizar informações para que a IA funcione de forma previsível.
Quando usar
- ✓Ao criar uma nova instrução para a IA.
- ✓Ao revisar instruções existentes para melhorá-las.
- ✓Quando a IA não está agindo como esperado.
Exemplo do que pedir para a IA
“Como posso escrever uma boa instrução para a IA?”
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 skill funciona explicando os princípios de escrita e organização de instruções. Ela detalha como descrever o que a instrução faz e como estruturar as informações para que a IA siga um processo claro e consistente.
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 writing-great-skillsOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/writing-great-skills/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Quando Usar
Use quando este fluxo de trabalho corresponder à solicitação do usuário: Referência para habilidades de escrita e edição bem feitas — o vocabulário e os princípios que tornam uma habilidade previsível.
_Fonte: mattpocock/skills (MIT)._Uma habilidade existe para extrair determinismo de um sistema estocástico. Previsibilidade — o agente executando o mesmo processo a cada execução, não produzindo o mesmo resultado — é a virtude raiz; cada alavanca abaixo serve a ela.
Termos em negrito são definidos em GLOSSARY.md; procure-os lá para o significado completo.
Invocação
Duas escolhas, com custos diferentes:
- Uma habilidade invocada pelo modelo mantém uma descrição, para que o agente possa ativá-la autonomamente e outras habilidades possam acessá-la (você ainda pode digitar o nome dela também). Ela contribui para a carga de contexto — a descrição fica na janela a cada turno. Mecânica: omita
disable-model-invocatione escreva uma descrição voltada para o modelo com frases de gatilho ricas ("Use quando o usuário quiser..., mencionar..."). - Uma habilidade invocada pelo usuário remove a descrição do alcance do agente: apenas você, digitando o nome dela, pode invocá-la — e nenhuma outra habilidade pode. Carga de contexto zero, mas gasta carga cognitiva: você é o índice que deve se lembrar de que ela existe. Mecânica: defina
disable-model-invocation: true; odescriptionse torna voltado para o humano — um resumo de uma linha, com listas de gatilhos removidas.
Escolha a invocação pelo modelo apenas quando o agente precisar acessar a habilidade por conta própria, ou quando outra habilidade precisar. Se ela for sempre ativada manualmente, torne-a invocada pelo usuário e não pague carga de contexto.
Quando as habilidades invocadas pelo usuário se multiplicam além do que você consegue lembrar, essa carga cognitiva acumulada é curada por uma habilidade roteadora: uma habilidade invocada pelo usuário que nomeia as outras e quando recorrer a cada uma.
Escrevendo a descrição
Uma descrição invocada pelo modelo cumpre duas funções — declara o que a habilidade é e lista os ramos que devem ativá-la. Cada palavra aumenta a carga de contexto, então uma descrição merece um corte ainda mais rigoroso do que o corpo:
- Coloque a palavra principal da habilidade no início — a descrição é onde ela realiza seu trabalho de invocação.
- Um gatilho por ramo. Sinônimos que renomeiam um único ramo são duplicação — "construir funcionalidades usando TDD... pede desenvolvimento test-first" é um ramo escrito duas vezes. Colapse-os; mantenha apenas ramos genuinamente distintos.
- Corte a identidade que já está no corpo. Mantenha a descrição para gatilhos, mais qualquer cláusula de acesso "quando outra habilidade precisar...".
Hierarquia de informações
Uma habilidade é construída a partir de dois tipos de conteúdo — passos e referência — que se misturam livremente: uma habilidade pode ser totalmente de passos, totalmente de referência, ou ambos. A decisão principal é qual usar e onde cada um se encaixa na hierarquia de informações, uma escada classificada pela imediatidade com que o agente precisa do material:
- Passo na habilidade — uma ação ordenada em
SKILL.md, o nível principal: o que o agente faz, em ordem. Cada passo termina em um critério de conclusão, a condição que informa ao agente que o trabalho está feito. Torne-o verificável (o agente consegue distinguir feito de não feito?) e, onde for importante, exaustivo ("todo modelo modificado contabilizado", não "produzir uma lista de alterações") — um critério vago convida à conclusão prematura. - Referência na habilidade — uma definição, regra ou fato em
SKILL.md, consultado sob demanda. Frequentemente um conjunto plano legítimo (cada regra de uma revisão em um degrau) — um arranjo fino, não um problema. Esta habilidade é toda referência. - Referência externa — referência empurrada para fora de
SKILL.mdpara um arquivo separado, acessada por um ponteiro de contexto, carregada apenas quando o ponteiro é ativado. (Abrange referência divulgada — um arquivo irmão comoGLOSSARY.md, ainda parte da habilidade — através de referência totalmente externa que vive fora do sistema de habilidades e que qualquer habilidade pode apontar.)
Um critério de conclusão exigente impulsiona trabalho árduo — a escavação que o agente faz dentro do trabalho — quer a habilidade tenha passos ou não, pois "cada regra aplicada" vincula referência plana tanto quanto "cada passo concluído" vincula uma sequência.
Empurrar pouco para baixo faz o topo inchar; empurrar muito esconde material que o agente realmente precisa. Essa tensão é toda a decisão.
…
Perguntas frequentes
O que significa 'previsibilidade'?
Previsibilidade significa que a IA segue o mesmo processo a cada vez que a instrução é usada, mesmo que o resultado final possa variar um pouco.
Qual a diferença entre 'model-invoked' e 'user-invoked'?
'Model-invoked' permite que a IA chame a instrução sozinha, enquanto 'user-invoked' só pode ser chamada digitando seu nome.
Por que é importante organizar as informações?
Organizar as informações ajuda a IA a encontrar o que precisa rapidamente e a seguir os passos corretos, tornando seu trabalho mais confiável.
Detalhes
Descrição original do autor
Reference for writing and editing skills well — the vocabulary and principles that make a skill predictable.
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 48 mil
- Posição no ranking
- #4596
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
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