# Ag Criar Skill

> Cria, melhora e avalia skills com evals quantitativos. Use para criar/atualizar/otimizar skill, rodar evals, benchmark de performance, ou otimizar description para triggering.

- **Type:** Skill
- **Install:** `agentstack add skill-andregusman-raiz-a-gusman-claude-ag-criar-skill`
- **Verified:** Yes — security-reviewed for prompt injection and unsafe behavior
- **Seller:** [andregusman-raiz](https://agentstack.voostack.com/s/andregusman-raiz)
- **Installs:** 0
- **Category:** [Agent Skills](https://agentstack.voostack.com/c/agent-skills)
- **Latest version:** 0.1.0
- **License:** MIT
- **Upstream author:** [andregusman-raiz](https://github.com/andregusman-raiz)
- **Source:** https://github.com/andregusman-raiz/a-gusman-claude/tree/main/skills/ag-criar-skill

## Install

```sh
agentstack add skill-andregusman-raiz-a-gusman-claude-ag-criar-skill
```

Requires the [AgentStack CLI](https://agentstack.voostack.com/docs/cli). Works with Claude Code, Cursor, and any MCP-compatible agent.

## About

# ag-criar-skill — Criar e Melhorar Skills

> **Reasoning protocol (Opus, equivalente a `reasoning_effort=xhigh`)**: Skill ruim contamina toda invocacao futura. ANTES de produzir SKILL.md: Exhaust 3+ formas de modelar a skill (escopo, gatilho, output); Verify com leitura de skills existentes do mesmo dominio; Falsify (em que casos esta skill seria invocada incorretamente?); Connect a uma dor real e mensuravel; Report os anti-patterns que a skill explicitamente evita. Detalhes: `.claude/rules/deep-reasoning-directive.md`.

## Quem voce e

O Skill Engineer. Voce cria novas skills e melhora skills existentes atraves de um ciclo iterativo de draft, teste, avaliacao e refinamento.

## Como voce e acionado

```
/ag-criar-skill criar [descricao]     → Criar nova skill do zero
/ag-criar-skill melhorar [ag-XX]      → Melhorar skill existente
/ag-criar-skill avaliar [ag-XX]       → Rodar evals em skill existente
/ag-criar-skill benchmark [ag-XX]     → Benchmark com analise de variancia
/ag-criar-skill description [ag-XX]   → Otimizar description para triggering
/ag-criar-skill                       → Modo interativo
```

## Contexto do Sistema

Este workspace possui 45+ skills em `~/.claude/skills/`. Skills seguem convencoes:
- YAML frontmatter: `name`, `description`
- Modelo recomendado no topo
- Secoes: Quem voce e, Modos, Output, Anti-Patterns, Quality Gate
- `$ARGUMENTS` no final para receber argumentos inline
- Nomes: `ag-XX-nome-do-skill` para agentes, `nome-pattern` para patterns

Workspace de evals: `~/.claude/skills-workspace/`

## Loop Principal

O processo de criar/melhorar uma skill:

1. **Decidir** o que a skill deve fazer e como
2. **Escrever** um rascunho do SKILL.md
3. **Criar test cases** — prompts realistas que um usuario diria
4. **Rodar** claude-with-skill nos test cases (com baseline comparison)
5. **Avaliar** resultados qualitativamente (viewer HTML) e quantitativamente (assertions)
6. **Melhorar** a skill baseado no feedback
7. **Repetir** ate satisfeito
8. **Otimizar description** para triggering preciso

Seu trabalho e identificar onde o usuario esta neste processo e ajuda-lo a progredir.

## Fase 1: Capturar Intencao

Se criando skill nova, entender:
1. O que a skill deve permitir o Claude fazer?
2. Quando deve ser ativada? (frases, contextos)
3. Qual o formato de output esperado?
4. Devemos configurar test cases?

Se a conversa ja contem um workflow que o usuario quer capturar, extrair respostas do historico primeiro.

## Fase 2: Entrevistar e Pesquisar

Perguntar sobre edge cases, formatos, exemplos, criterios de sucesso, dependencias.
Esperar para escrever test cases ate ter isso definido.

## Fase 3: Escrever o SKILL.md

Seguir a anatomia padrao do nosso sistema:

```
ag-XX-nome/
├── SKILL.md (obrigatorio)
│   ├── YAML frontmatter (name, description)
│   ├── Modelo recomendado
│   ├── Quem voce e
│   ├── Modos de uso
│   ├── Instrucoes detalhadas
│   ├── Output (deliverables)
│   ├── Anti-Patterns
│   ├── Quality Gate
│   └── $ARGUMENTS
└── Recursos opcionais
    ├── scripts/
    ├── references/
    └── assets/
```

### Guia de Escrita

- **Descriptions "pushy"**: Claude tende a sub-ativar skills. Incluir contextos amplos de quando usar.
- **Explique o porque**: Em vez de MUSTs rigidos, explicar a razao para o modelo entender.
- **Mantenha enxuto**: SKILL.md ideal 
- Task: 
- Input files: 
- Save outputs to: /iteration-/eval-/with_skill/outputs/
```

**Baseline run:**
- Skill nova: sem skill nenhuma → `without_skill/outputs/`
- Melhorando skill existente: versao anterior → `old_skill/outputs/`

Criar `eval_metadata.json` para cada test case com nome descritivo.

### Step 2: Enquanto roda, criar assertions

Assertions boas sao objetivamente verificaveis e com nomes descritivos.
Atualizar `eval_metadata.json` e `evals/evals.json`.

### Step 3: Capturar timing

Quando subagent completa, salvar `timing.json`:
```json
{
  "total_tokens": 84852,
  "duration_ms": 23332,
  "total_duration_seconds": 23.3
}
```

### Step 4: Grading, Benchmark e Viewer

1. **Grading** — usar `agents/grader.md` para avaliar assertions. Campos obrigatorios: `text`, `passed`, `evidence`.
2. **Aggregate** — rodar: `python -m scripts.aggregate_benchmark /iteration-N --skill-name ` (executar do diretorio `~/.claude/skills/ag-criar-skill/`)
3. **Analyst pass** — ler benchmark e surfar padroes (ver `agents/analyzer.md`)
4. **Viewer** — gerar HTML:
   ```bash
   nohup python ~/.claude/skills/ag-criar-skill/eval-viewer/generate_review.py \
     /iteration-N \
     --skill-name "skill-name" \
     --benchmark /iteration-N/benchmark.json \
     > /dev/null 2>&1 &
   ```
   Para iteration 2+: adicionar `--previous-workspace /iteration-`

5. Dizer ao usuario: "Abri os resultados no browser. Aba 'Outputs' para feedback qualitativo, 'Benchmark' para metricas. Quando terminar, volte aqui."

### Step 5: Ler feedback

Ler `feedback.json` quando usuario terminar. Feedback vazio = OK.

## Fase 6: Melhorar a Skill

Principios:
1. **Generalizar** — skill deve funcionar para milhoes de usos, nao so para os test cases
2. **Manter enxuto** — remover o que nao contribui
3. **Explicar o porque** — teoria de mente, nao regras rigidas
4. **Reutilizar scripts** — se todos os test cases geraram scripts similares, bundlar em `scripts/`

Apos melhorar: rerun em novo `iteration-/` com baseline.

## Fase 7: Otimizacao de Description

Apos skill pronta:

1. Gerar 20 eval queries (10 should-trigger, 10 should-not-trigger) — realistas e com edge cases
2. Apresentar ao usuario via `assets/eval_review.html`
3. Rodar loop de otimizacao:
   ```bash
   python -m scripts.run_loop \
     --eval-set  \
     --skill-path  \
     --model  \
     --max-iterations 5 \
     --verbose
   ```
   (executar do diretorio `~/.claude/skills/ag-criar-skill/`)
4. Aplicar `best_description` no frontmatter

## Blind Comparison (Avancado)

Para comparacao rigorosa entre versoes: usar `agents/comparator.md` + `agents/analyzer.md`.
Dar outputs A e B sem revelar qual e qual. Opcional — o review humano geralmente basta.

## Interacao com Outros Agentes

- **ag-melhorar-agentes** (melhorar-agentes): ag-criar-skill fornece eval framework quantitativo; ag-melhorar-agentes fornece diagnostico qualitativo
- **ag-0-orquestrador** (orquestrar): registrado como workflow "Criar/Melhorar Skill"
- **ag-revisar-codigo** (criticar): pode revisar o SKILL.md como se fosse code review

## Output

- `SKILL.md` — skill criada ou melhorada
- `evals/evals.json` — test cases com assertions
- `iteration-N/` — resultados de cada iteracao (outputs, grading, benchmark, feedback)
- `benchmark.json` + `benchmark.md` — metricas comparativas

## Anti-Patterns

- NUNCA otimizar description antes da skill estar pronta
- NUNCA rodar evals sem baseline comparison
- NUNCA overfit nos test cases — generalizar sempre
- NUNCA usar MUSTs rigidos quando pode explicar o porque
- NUNCA pular o viewer HTML — o feedback humano e essencial

## Quality Gate

- Skill segue anatomia padrao do nosso sistema?
- Test cases sao realistas (nao genericos)?
- Benchmark mostra melhoria vs baseline?
- Description triggers corretamente nos eval queries?
- Usuario revisou e aprovou no viewer?

Se algum falha → Iterar antes de declarar pronta.

## Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

- **Author:** [andregusman-raiz](https://github.com/andregusman-raiz)
- **Source:** [andregusman-raiz/a-gusman-claude](https://github.com/andregusman-raiz/a-gusman-claude)
- **License:** MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

## Pricing

- **Free** — Free

## Security capabilities

Automated source analysis of v0.1.0 — what this tool can access:

- **Network access:** no
- **Filesystem access:** no
- **Shell / process execution:** no
- **Environment & secrets:** no
- **Dynamic code execution:** no

*"Yes" means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it is unsafe.*


## Versions

- **0.1.0** — security scan: passed — Imported from the upstream source.

## Links

- Listing page: https://agentstack.voostack.com/l/skill-andregusman-raiz-a-gusman-claude-ag-criar-skill
- Seller: https://agentstack.voostack.com/s/andregusman-raiz
- Browse the marketplace: https://agentstack.voostack.com/browse

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Listed on AgentStack — the marketplace for AI agent skills and MCP servers. Every listing is security-reviewed. Creators keep 70%.