open-agent-skills
CLAUDE.md4 starsChanged 3 days agoMITView on GitHub
🌐 Português | English Orientações para o Claude Code ao trabalhar neste repositório. Open Agent Skills é uma coleção open-source, acadêmica e colaborativa de Skills para Agentes de IA (Claude, Claude Code, ChatGPT, Google Antigravity e outros). O repositório é só documentação/conteúdo: não há código de aplicação, build, dependências nem suíte de testes. O "produto" são arquivos SKILL.md em Markdown. A pasta skills/ ainda pode não existir — crie-a ao adicionar a primeira Skill. Toda Skill fica em skills/<nome-da-skill>/SKILL.md, com…
- Commits and pushes
In this repository5 other files it gives its agents.
- clean-codeSkill
- conventional-commitsSkill
- harness-loopSkill
- loop-implSkill
- pull-requestSkill
The file
Files
CLAUDE.md
🌐 Português | English
Orientações para o Claude Code ao trabalhar neste repositório.
Visão geral
Open Agent Skills é uma coleção open-source, acadêmica e colaborativa de Skills para Agentes de IA (Claude, Claude Code, ChatGPT, Google Antigravity e outros). O repositório é só documentação/conteúdo: não há código de aplicação, build, dependências nem suíte de testes. O "produto" são arquivos SKILL.md em Markdown.
- Repositório:
hanspeterdietiker/Open-Agents-Skills(GitHub), branch principalmain. - Licença: MIT (
LICENSE). - Público: comunidade brasileira e internacional — conteúdo em português e inglês.
Estrutura
Open-Agents-Skills/
├── assets/ # Imagens (ex.: assets/logo.png)
├── skills/ # Todas as Skills da comunidade
│ └── <nome-da-skill>/
│ ├── SKILL.md # Ponto de entrada (obrigatório)
│ ├── references/ # Documentos de apoio (opcional)
│ ├── scripts/ # Scripts auxiliares (opcional)
│ └── examples/ # Exemplos de uso (opcional)
├── README.md # Versão em português (principal)
├── README.en.md # Versão em inglês
├── CLAUDE.md # Orientações para o Claude Code (português)
├── CLAUDE.en.md # Orientações para o Claude Code (inglês)
└── LICENSEA pasta skills/ ainda pode não existir — crie-a ao adicionar a primeira Skill.
Convenções de Skills
Toda Skill fica em skills/<nome-da-skill>/SKILL.md, com frontmatter YAML + corpo em Markdown:
---
name: nome-da-skill
description: Use when ... / Use quando ... (diga QUANDO a Skill deve ser acionada)
---
# Nome da Skill
## Quando usar
## Passo a passo
## ExemplosRegras:
- Nome da pasta em
kebab-case(ex.:code-review,gerador-de-relatorios). - O
namedo frontmatter deve ser idêntico ao nome da pasta. nameedescriptionsão obrigatórios. Adescriptioné o gatilho: descreva quando usar, não o que a Skill faz em detalhe.- Sempre que possível, inclua termos em português e inglês na
descriptionpara melhorar o acionamento. - Uma boa Skill é focada (um tipo de problema), acionável (diz exatamente o que fazer) e verificável (tem critérios de sucesso).
- Material longo vai em
references/; oSKILL.mddeve permanecer enxuto. - Autoria e créditos: todo
SKILL.mddeclaralicenseemetadata(author,source/based-on) no frontmatter e termina com uma seção## Créditos / Credits. Skills copiadas de terceiros mantêm oLICENSEoriginal na pasta e registram o que foi alterado. Sub-skills referenciadas são listadas com autor e onde obtê-las. Adicione a Skill ao glossário "Skills disponíveis" nos dois READMEs, em ordem alfabética (descrição curta + linha<sub>com autor e base). - Nada de regra de negócio: antes de adicionar uma Skill vinda de um projeto, remova nomes de clientes/empresas, chaves de issue reais, URLs internas, caminhos locais, e-mails e regras específicas do domínio — use placeholders neutros (ex.:
PROJ-41).
Como testar uma Skill
Não há testes automatizados. Para validar, copie a Skill para o diretório de Skills do Claude Code e acione-a numa tarefa real:
cp -r skills/<nome-da-skill> ~/.claude/skills/ # pessoal
cp -r skills/<nome-da-skill> .claude/skills/ # do projetoConfirme que ela dispara pela description e também via /<nome-da-skill>.
Documentação bilíngue
README.md(PT) ↔README.en.md(EN) eCLAUDE.md(PT) ↔CLAUDE.en.md(EN) devem ficar sincronizados: qualquer alteração em um deve ser espelhada no outro na mesma mudança.- As âncoras dos links internos diferem entre os idiomas (ex.:
#-o-que-é-uma-skillvs#-what-is-a-skill) — ajuste ao traduzir. - Badges, logo (
assets/logo.png,width="420") e layout centralizado devem permanecer iguais nas duas versões do README.
Fluxo Git: tipos, commits, branches e PRs
Commits, branches e Pull Requests seguem o mesmo padrão, baseado em Conventional Commits. Tudo é escrito em inglês, mesmo quando a conversa estiver em português.
Tipos (verbos) permitidos
| Tipo | Quando usar |
feat | Nova Skill ou nova capacidade em uma Skill existente |
fix | Correção de erro (instrução errada, frontmatter inválido, link quebrado, gatilho que não dispara) |
docs | Documentação: READMEs, CLAUDE.md, LICENSE, guias |
refactor | Reorganização de uma Skill sem mudar o comportamento (dividir em references/, renomear seções) |
style | Apenas formatação (espaços, tabelas, quebras de linha) |
chore | Manutenção: assets, configs, arquivos auxiliares |
ci | Workflows do GitHub Actions e automações |
Escopos comuns: skills, readme, assets, ou o nome da Skill (ex.: code-review).
Commits
<tipo>(<escopo opcional>): <descrição curta>- Descrição em minúsculas, no imperativo (
add,fix,update,remove), sem ponto final, ≤ 72 caracteres. - Um commit = uma mudança lógica. Se precisar de mais contexto, use o corpo do commit (linha em branco após o título).
feat(skills): add code-review skill
fix(conventional-commits): clarify scope rules in description
docs(readme): sync english readme with portuguese version
refactor(code-review): move checklist to references folder
chore(assets): compress project logoNão faça commit nem push sem que o usuário peça.
Branches
<tipo>/<descricao-em-kebab-case>- Mesmos tipos da tabela acima; descrição curta, em inglês, em
kebab-case. - Sempre criada a partir da
mainatualizada. Nunca trabalhe direto namain. - Se houver issue, o número pode ir no final:
feat/code-review-skill-12.
feat/code-review-skill
fix/commit-skill-frontmatter
docs/sync-readme-translations
refactor/code-review-references
chore/compress-logoPull Requests
Título — mesmo formato do commit:
<tipo>(<escopo opcional>): <descrição curta>Ex.: feat(skills): add code-review skill
Passos:
git push -u origin <branch>gh pr create --base main --title "<título>" --body-file <arquivo>- Pergunte ao usuário quem deve revisar e use
--reviewer <usuario>ou mencione no corpo — nunca invente um@usuario.
Corpo — use sempre este template (em inglês):
## Summary
<1–3 sentences: what this PR does and why.>
## Type of change
- [ ] feat — new skill or capability
- [ ] fix — bug fix
- [ ] docs — documentation
- [ ] refactor — restructure without behavior change
- [ ] style / chore / ci
## Changes
- <bullet list of the main changes, citing files/skills>
## How it was tested
- Agent: <Claude Code / Claude / ChatGPT / Antigravity / ...>
- Scenario: <prompt or task used to trigger the skill and the observed result>
## Related issue
Closes #<number>
## Checklist
- [ ] Skill lives at `skills/<skill-name>/SKILL.md`
- [ ] Frontmatter has `name` (matching the folder) and `description`
- [ ] Instructions are clear, actionable and include examples
- [ ] Tested with at least one agent
- [ ] PT/EN READMEs are in sync (if changed)
- [ ] Commits and branch follow Conventional Commits
## Reviewer
@<collaborator-username>Remova as seções que não se aplicam (ex.: "Related issue" quando não há issue; itens específicos de Skill num PR só de docs).
Ambiente
O mantenedor usa Windows (PowerShell / Git Bash). Prefira caminhos com / e comandos portáveis nos exemplos da documentação.
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

