LLMs por dentro

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tagsconceito, skills, agentes

Agent Skills

Meta: explicar o que é uma skill (instruções especializadas carregadas sob demanda) e descrever a anatomia de um SKILL.md — nome, descrição, instruções, arquivos de apoio.

O que é

Uma skill é um pacote de instruções e recursos que torna um agente de IA bom em uma tarefa específica — carregado só quando necessário. É como dar ao agente um “manual de procedimento” na gaveta: em vez de encher o system prompt de tudo, você deixa as instruções especializadas em arquivos no projeto e o agente busca a relevante quando o trabalho aparece.

“UI da plataforma com skills” no projeto — o projeto usou skills para melhorar a interface gerada: instruções de estilo/padrões da UI empacotadas como skill, para a IA produzir telas consistentes sem repetir a mesma pedida toda vez.

Anatomia

minha-skill/
├── SKILL.md          # nome + descrição (QUANDO usar) + instruções (COMO fazer)
├── referências/      # docs, exemplos, padrões — carregados sob demanda
└── scripts/          # utilitários executáveis que a skill invoca

O campo mais importante é a description — é ela que decide se a skill é ativada. “Guia de estilo de UI para gerar telas” ativa; “skills” (genérica) nunca ativa.

Ideias-chave

  • Progressive disclosure: o agente vê primeiro só nome + descrição (~palavras); o corpo entra no contexto quando a skill é chamada; os arquivos de apoio, quando referenciados. É economia de contexto aplicada — ver Janela de Contexto.
  • Skill ≠ prompt: prompt é a conversa do momento, skill é conhecimento reutilizável e versionado no repositório — vive no git, revisa como código, compartilha com o time.
  • Skill é a forma projetável do comportamento. Onde o vibe coding repete preferências em cada sessão, a skill as transforma em ativo — o braço direito de Spec-Driven Development no nível da instrução.
  • Granularidade: uma skill = uma capacidade (“escrever changelog”, “gerar componentes no padrão X”). Skills gigantes falham em ativar; skills miradas ativam sempre.
  • Descrição é contrato de ativação. Frase genérica = skill esquecida; frase com gatilho concreto (“use ao criar componente React”) = ativação confiável.
  • Combinam com comandos e regras: comandos (slash) invocam de propósito; regras de projeto (ex.: AGENTS.md) são o piso sempre-ativo; skills são o especializado sob demanda — os três camadas de instrução de um agente.

Na prática — escrever uma skill que funciona

  1. Situação-gatilho: “quando X acontecer…” — escrito do ponto de vista de quem chama.
  2. Critérios de qualidade: o que torna o resultado bom (verificável, não estético vago).
  3. Exemplo mínimo: um bom e um ruim (few-shot aplicado — ver Prompt Engineering - fundamentos).
  4. Referências externas: se for longo, mova o detalhe para arquivo e linkie.
  5. Teste de ativação: descreva a tarefa de forma indireta — a skill ativa sozinha?

Autoavaliação

  • Definir skill em uma frase e explicar por que ela não é só “um prompt longo”.
  • Descrever as 3 camadas da progressive disclosure e o que cada uma economiza.
  • Escrever uma description com gatilho concreto para uma tarefa sua.
  • Explicar por que versionar skills no git muda o jogo para o time.
  • Diferenciar comando, regra de projeto e skill com um exemplo de uso de cada.

Ver também

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