11 skills para criar, avaliar e orquestrar as suas próprias skills e agentes

Trabalhar com inteligência artificial aplicada ao marketing vai além de consumir ferramentas pré-fabricadas por terceiros.
Neste guia pilar, a gente detalha as 11 principais skills e padrões de arquitetura para projetar, auditar e orquestrar as suas próprias habilidades e agentes autônomos com rigor técnico e independência.

1. O problema real de quem opera agentes de IA

A maioria dos profissionais de marketing e tecnologia passa por três fases ao adotar agentes autônomos:

1. A fase do prompt solto: a pessoa conversa no chat, copia e cola orientações longas toda manhã e se frustra quando o modelo perde o contexto na quinta mensagem.
2. A fase do consumidor de extensões: ela descobre diretórios de skills e servidores MCP, instala dezenas de pacotes prontos e logo se depara com conflitos de permissões, alucinações de argumentos e lentidão no carregamento do contexto.
3. A fase da arquitetura própria: ela percebe que a verdadeira vantagem competitiva está em codificar o conhecimento específico do seu negócio em procedimentos padronizados, contratos previsíveis e cadeias auditáveis.

Escolher uma skill é, no fundo, decidir uma arquitetura de trabalho. Cada ferramenta listada abaixo resolve uma finalidade que as outras não cobrem: desde a descoberta de padrões e modelagem de memória semântica até o design estrito de ferramentas e a criação automatizada de testes com avaliação comparativa.

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|                  CICLO DE VIDA DA ENGENHARIA DE AGENTES E SKILLS                         |
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|  [ 1. DESCOBRIR ]   find-skills                                                         |
|         |                                                                               |
|         v                                                                               |
|  [ 2. PLANEJAR ]    memory-systems · multi-agent-patterns · tool-design                 |
|         |           harness-engineering · self-improvement-loops · hosted-agents        |
|         |           Agent Skills Spec · AGENTS.md                                       |
|         v                                                                               |
|  [ 3. PRODUZIR ]    skill-creator · mcp-builder                                         |
|                                                                                         |
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2. Como a gente selecionou estes 11 componentes

Para montar esta curadoria entre mais de 30 opções disponíveis no ecossistema de código aberto, adotamos cinco filtros rigorosos:

1. Finalidade única e demarcada: nenhuma skill entra na lista se apenas duplicar a responsabilidade de outra.
2. Código aberto e auditável: todos os itens possuem repositórios públicos, licenças permissivas (MIT, Apache-2.0 ou CC-BY-4.0) e especificações legíveis.
3. Interoperabilidade agnóstica: as diretrizes funcionam tanto no Claude Code quanto no OpenAI Codex e no Google Antigravity.
4. Resistência a degradação de contexto: componentes projetados para manter o consumo de tokens sob controle, evitando o inchaço da janela de atenção.
5. Aplicação prática em operações reais: ferramentas testadas na rotina de documentação, tracking e produção técnica do Club Martech.

3. As 11 skills por etapa de trabalho

Etapa: Descobrir

1. find-skills

• O que faz: Localiza skills comunitárias a partir de uma necessidade em linguagem natural, avaliando a reputação do mantenedor, data de atualização e volume de instalações.
• Quando escolher: Quando você precisa resolver um gargalo técnico (ex.: inspeção de acessibilidade ou conexão com banco SQL) e quer saber se já existe um padrão aberto maduro antes de escrever código do zero.
• Repositório GitHub: vercel-labs/skills
• Instalação:

npx skills add vercel-labs/skills --skill find-skills

• Exemplo de prompt:

Preciso de uma skill para auditar conformidade de cabeçalhos HTTP e cookies de terceiros. Use a find-skills para levantar 3 opções públicas confiáveis, comparando licença, volume de estrelas e última data de commit.

• Saída esperada: Uma matriz comparativa estruturada com links diretos para o repositório, comando de instalação e análise de risco técnico.

Etapa: Planejar

2. memory-systems

• O que faz: Projeta arquiteturas de memória persistente entre sessões, separando conhecimento de curto prazo, memória episódica e recuperação semântica vetorial com regras de validade temporal.
• Quando escolher: Quando o agente precisa lembrar regras da marca, histórico de campanhas e preferências de clientes sem inflar desnecessariamente o prompt inicial.
• Repositório GitHub: muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering
• Instalação:

npx skills add muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering --skill memory-systems

• Exemplo de prompt:

Desenhe um modelo de memória de longo prazo para o nosso agente de redação de e-mails. Precisamos reter:
1. Tom de voz institucional aprovado.
2. Lista de ganchos com melhor taxa de cliques histórica.
3. Termos terminantemente proibidos pelo jurídico.
Defina a estrutura dos arquivos locais e a política de descarte de memórias obsoletas.

• Saída esperada: Um blueprint arquitetural demonstrando como particionar os arquivos markdown locais e quando invocar cada bloco sob demanda.

3. multi-agent-patterns

• O que faz: Auxilia na escolha da topologia de cooperação entre agentes (hierarquia supervisor-subordinado, rede de pares ou pipeline sequencial), definindo contratos claros de passagem de bastão (handoff).
• Quando escolher: Quando uma tarefa é complexa demais para um único contexto (ex.: auditar SEO, redigir copy, criar código front-end e validar acessibilidade em paralelo).
• Repositório GitHub: muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering
• Instalação:

npx skills add muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering --skill multi-agent-patterns

• Exemplo de prompt:

Compare uma topologia de agente único com subagentes especializados versus um pipeline sequencial para a nossa esteira de publicação de artigos. Indique o custo estimado em tokens, latência de execução e complexidade de depuração de cada modelo.

• Saída esperada: Diagrama de fluxo com pontos de decisão, formato dos payloads de transição e recomendações de isolamento de contexto.

4. tool-design

• O que faz: Otimiza o design de ferramentas (schemas JSON, nomes de parâmetros e descrições semânticas), eliminando ambiguidades que levam o modelo a escolher funções incorretas ou errar tipagens.
• Quando escolher: Quando você está desenvolvendo ou integrando APIs internas e o agente insiste em passar strings no lugar de números ou confunde endpoints com nomes similares.
• Repositório GitHub: muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering
• Instalação:

npx skills add muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering --skill tool-design

• Exemplo de prompt:

Revise a descrição da nossa ferramenta interna de consulta a leads no CRM. O agente está passando o parâmetro 'email' no campo 'user_id'. Reescreva a documentação do JSON Schema com docstrings estritas e mensagens de erro acionáveis.

• Saída esperada: Esquema JSON OpenAPI / MCP padronizado, com tipos estritos, exemplos de payloads válidos e mensagens pedagógicas de erro.

5. harness-engineering

• O que faz: Define a infraestrutura de controle (“harness”) ao redor de agentes que executam tarefas longas, estabelecendo disjuntores de custo, limites de passos, telemetria de ações e pontos de restauração (checkpoints).
• Quando escolher: Antes de liberar um agente para rodar scripts em lotes ou refatorar dezenas de arquivos durante a madrugada.
• Repositório GitHub: muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering
• Instalação:

npx skills add muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering --skill harness-engineering

• Exemplo de prompt:

Projete um harness de segurança para o nosso agente de atualização de tags no repositório. O harness deve:
1. Limitar a execução a no máximo 15 passos por arquivo.
2. Salvar um diff em branch isolada antes de qualquer alteração física no disco.
3. Abortar a operação se a taxa de erros ultrapassar 2 ocorrências consecutivas.

• Saída esperada: Especificação de controle com hooks de ciclo de vida e script de monitoramento com reversão automática via git.

6. self-improvement-loops

• O que faz: Estrutura ciclos de autoaprimoramento em que o agente analisa as próprias falhas históricas em tarefas anteriores e propõe melhorias nos arquivos de instrução (prompts e skills) baseadas em evidências.
• Quando escolher: Para operações maduras que desejam refinar continuamente os procedimentos sem intervenção manual exaustiva para cada ajuste de pontuação.
• Repositório GitHub: muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering
• Instalação:

npx skills add muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering --skill self-improvement-loops

• Exemplo de prompt:

Analise os logs das últimas 10 execuções do nosso validador de formulários onde o teste Playwright falhou. Identifique padrões comuns de omissão no prompt da skill e proponha uma atualização pontual no arquivo SKILL.md.

• Saída esperada: Relatório de causas-raiz acompanhado de um patch cirúrgico para a documentação interna da habilidade.

7. hosted-agents

• O que faz: Orienta o dimensionamento e a implantação de agentes em ambientes de nuvem (sandboxes Docker, instâncias serverless e contêineres seguros), tratando segredos e isolamento de rede.
• Quando escolher: Quando a operação precisa que os agentes rodem em servidores remotos disparados por webhooks do n8n ou GitHub Actions, sem depender de máquinas ligadas localmente.
• Repositório GitHub: muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering
• Instalação:

npx skills add muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering --skill hosted-agents

• Exemplo de prompt:

Planeje a arquitetura de infraestrutura para hospedar nosso agente de consolidação de relatórios diários em um contêiner Docker isolado, com injeção segura de chaves de API e tempo máximo de execução de 5 minutos por lote.

• Saída esperada: Dockerfile endurecido, especificação de recursos de CPU/memória e estratégia de variáveis de ambiente via cofre seguro.

8. Agent Skills Specification

• O que faz: É a especificação canônica e aberta mantida pela comunidade para definir o formato de pastas, metadados em YAML (frontmatter), nomes de gatilhos e recursos auxiliares de um arquivo SKILL.md.
• Quando escolher: Sempre que você for criar uma nova skill e quiser garantir que ela rode perfeitamente no Claude Code, Codex, Antigravity ou qualquer agente compatível sem ajustes de sintaxe.
• Documentação oficial: agentskills.io/specification
• Exemplo de conformidade:

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name: auditar-rastreamento-utm
description: Audita URLs de campanhas contra a taxonomia padrão da empresa. Dispara quando o usuário pede validação de links ou conferência de parâmetros de rastreamento.
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# Instruções operacionais detalhadas...

9. AGENTS.md

• O que faz: Padroniza as diretrizes institucionais, convenções de código, comandos de build e regras de negócio de um projeto inteiro em um arquivo de texto unificado na raiz do repositório.
• Quando escolher: Como documento fundacional de qualquer workspace onde mais de uma pessoa ou modelo de IA interaja com o código.
• Especificação oficial: agents.md
• Exemplo de estrutura:

# Diretrizes do Projeto - Marketing Analytics

- Idioma obrigatório: Português do Brasil.
- Testes antes de qualquer commit: `npm run test:ci`.
- Convenção de branches: `feature/martech-*` ou `fix/martech-*`.
- Gestão de credenciais: nenhuma chave privada em arquivos de texto; use o cofre de variáveis de ambiente.

Etapa: Produzir

10. skill-creator

• O que faz: Habilidade oficial desenvolvida pela Anthropic que guia o usuário na criação e no teste comparativo de novas skills, submetendo o rascunho a rodadas de avaliação cega contra casos de teste reais.
• Quando escolher: Sempre que você quiser formalizar um procedimento operacional padrão (SOP) em formato de skill garantindo que o agente execute as diretrizes com fidelidade.
• Repositório GitHub: anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator
• Instalação:

npx skills add anthropics/skills --skill skill-creator

• Exemplo de prompt:

Use a skill-creator para estruturar uma nova skill chamada 'higienizar-base-crm'.
O objetivo é identificar e-mails inválidos, duplicidades por domínio e formatar telefones no padrão E.164.
Gere 3 casos de teste hipotéticos e me mostre a comparação com e sem a skill ativada.

• Saída esperada: Criação da pasta da skill com SKILL.md estruturado, testes unitários de prompt e relatório de acurácia.

11. mcp-builder

• O que faz: Orienta a implementação passo a passo de servidores do Model Context Protocol (MCP) em TypeScript ou Python, construindo as ferramentas, schemas, conexões de transporte e suíte de testes.
• Quando escolher: Quando a sua operação precisa conectar o agente a um banco de dados interno ou API proprietária que ainda não possui servidor MCP disponível publicamente.
• Repositório GitHub: anthropics/skills/tree/main/skills/mcp-builder
• Instalação:

npx skills add anthropics/skills --skill mcp-builder

• Exemplo de prompt:

Utilize a mcp-builder para desenhar um servidor MCP em TypeScript que exponha apenas 2 ferramentas seguras:
1. 'consultar_saldo_creditos_sms': retorna o saldo atual via GET na nossa API interna.
2. 'listar_disparos_recentes': retorna os últimos 10 lotes enviados com status.
O servidor deve validar tokens de autenticação via header seguro.

• Saída esperada: Código completo do servidor em Node.js com @modelcontextprotocol/sdk, arquivo package.json configurado e roteiro de depuração via MCP Inspector.

4. Como combinar: 2 cadeias essenciais na prática

Cadeia A: Criar e validar uma nova skill operacional com evidências

Quando um processo de marketing precisa ser transformado em uma habilidade reutilizável pela equipe:

[ find-skills ]           --> Confere se já existe solução aberta no mercado
      |
      v
[ Agent Skills Spec ]     --> Valida a taxonomia de pastas e metadados YAML
      |
      v
[ skill-creator ]         --> Redige as instruções e cria os casos de teste
      |
      v
[ harness-engineering ]   --> Testa o comportamento em sandbox com disjuntor de segurança

Por que essa ordem funciona: impede que a equipe perca horas reinventando ferramentas existentes, assegura conformidade entre diferentes agentes e garante que a skill passe por testes práticos antes de ir para o repositório principal.

Cadeia B: Da API interna ao conector MCP auditado

Quando você precisa expor o banco de dados de campanhas para o agente interativo:

[ tool-design ]           --> Modela schemas JSON, nomes semânticos e restrições de tipos
      |
      v
[ mcp-builder ]           --> Codifica o servidor em TypeScript/Python com transporte seguro
      |
      v
[ hosted-agents ]         --> Empacota a solução em contêiner Docker com gestão de segredos

Por que essa ordem funciona: desenhar as ferramentas antes de escrever código evita chamadas ambíguas e bugs de execução, permitindo que a infraestrutura seja implantada de forma isolada e segura.

5. O que ficou de fora desta seleção e por quê

Durante a triagem técnica, deixamos de fora dezenas de utilitários populares por três razões operacionais:

• Empacotadores fechados de prompts: bibliotecas que prometem “centenas de prompts mágicos” em arquivos estáticos sem metadados nem mecanismos de teste foram descartadas por induzirem alucinações e não seguirem o padrão agentskills.io.
• Serviços proprietários com lock-in de nuvem: ferramentas que exigem envio forçado do código para plataformas de terceiros sem opção de execução local foram rejeitadas por violarem os requisitos de privacidade e governança corporativa.
• Skills sem manutenção ativa: repositórios com dependências de pacotes abandonadas ou sem commits nos últimos meses foram excluídos para garantir estabilidade operacional.

6. Como começar em 30 minutos

Se você nunca criou uma skill ou conector próprio, siga este roteiro de 4 passos rápidos:

1. Minuto 0 ao 10: crie o arquivo AGENTS.md na raiz do seu projeto definindo 3 regras simples (ex.: padrão de linguagem, formato de datas e diretrizes de revisão de código).
2. Minuto 10 ao 20: instale a skill-creator (npx skills add anthropics/skills --skill skill-creator) no seu ambiente de agente habitual.
3. Minuto 20 ao 25: escolha uma rotina recorrente da sua semana (ex.: conferir se URLs possuem parâmetros UTM corretos) e peça para o agente gerar o arquivo SKILL.md seguindo a especificação canônica.
4. Minuto 25 ao 30: execute 2 testes comparativos com e sem a habilidade ativa e observe a padronização das respostas.

FAQ: Dúvidas frequentes sobre engenharia de skills

Qual é a diferença essencial entre um prompt comum e uma skill?

Um prompt é uma instrução efêmera enviada em uma mensagem específica. Uma skill é um componente modular persistente, dotado de metadados de ativação (gatilhos), documentação de contexto e ferramentas executáveis que o agente carrega apenas quando a tarefa exige.

Criar minhas próprias skills exige saber programar em linguagens como Python ou TypeScript?

Não para a criação de skills conceituais ou operacionais: o arquivo SKILL.md é escrito em Markdown limpo com metadados YAML. No entanto, se a sua skill exigir a criação de novas ferramentas que dialogam com bancos de dados ou APIs proprietárias, a familiaridade com Python ou Node.js (via mcp-builder) se torna muito vantajosa.

O padrão agentskills.io funciona em todos os modelos de IA?

Sim. O formato baseia-se em padrões abertos da web (YAML e Markdown). Qualquer LLM moderno instruído adequadamente compreende a especificação com exatidão.

Próximo passo na sua operação

Deixar de ser um operador casual de prompts e se tornar um arquiteto de agentes e sistemas é o passo mais valioso para quem trabalha com martech hoje.

No módulo de Fundamentos de IA da Formação Club Martech, a gente aprofunda toda a esteira de desenvolvimento de agentes, conectores MCP, memória semântica e governança de dados na prática. Se você já tem experiência na linha de frente e quer dominar a tecnologia com profundidade e rigor analítico para fazer as suas próprias escolhas, venha conhecer a formação.