agentleFS
mendonca-brunomendonca-bruno/claude-skills/skill-lint/SKILL.md

skill-lint

Skill0 starsChanged 4 months agoMITView on GitHub

Valida uma skill do ateliê (SKILL.md + pasta) contra as convenções de ~/.claude/skills\CLAUDE.md ANTES de fechá-la — frontmatter name+description, description "pushy" com gatilhos concretos, corpo < ~200 linhas, scope project|global, e se houver scripts/ então PowerShell no allowed-tools e argument-hint quando user-invocable. Um script determinístico faz parse + checagens e devolve JSON; o modelo dá o veredito ("pronta pra fechar?"), prioriza e oferece corrigir os triviais (sempre perguntando). Faz AST-parse de cada .ps1 SEM executar, e pode smoke-rodar os scripts com seu aceite. Use quando: /skill-lint, "valida essa skill", "essa SKILL.md está nas convenções?", "checa o frontmatter/description/scope dessa skill", "lint da skill X", "tá pronta pra instalar/fechar?", "antes de fechar a skill confere as convenções".

8 other projects use a version of this.

Adopted by

Most recently taken up by

The file

Files
SKILL.md

/skill-lint — valida uma skill contra as convenções do ateliê

Linter de uma skill por vez (o caso "antes de fechar esta skill"). A parte determinística e repetitiva vive em scripts/lint-skill.ps1 (parse do frontmatter, contagem de linhas, inventário de scripts/references, checagens de convenção, AST-parse dos .ps1) e devolve JSON. Você (modelo) lê o JSON, dá o veredito, prioriza e — só com aceite — oferece corrigir os triviais e smoke-rodar os scripts. O script nunca escreve nem executa nada.

Parâmetros

  • [nome-da-skill | caminho] — nome resolvido sob ~/.claude/skills, caminho da pasta da skill, ou caminho de um SKILL.md. Sem argumento: se o diretório atual é uma skill (tem SKILL.md), use-a; senão liste as skills do ateliê e pergunte qual via AskUserQuestion.

Fluxo

1. Resolver o alvo

Determine a pasta da skill (regra acima). Se nada resolver, liste ~/.claude/skills\*\SKILL.md e pergunte qual.

2. Rodar o motor (determinístico)

pwsh -NoProfile -File "<dir-da-skill>/scripts/lint-skill.ps1" -Path "<nome|caminho>"

Devolve { skill, path, resolvedScope, frontmatter{name,description,scope,userInvocable,argumentHint, allowedTools[],unknownKeys[]}, bodyLineCount, scriptsDir, scripts[{file,parseOk,error}], checks[{id,severity,ok,message,hint,evidence}], summary{errors,warnings,infos,readyToClose} }. Severidades: error (impede carregar/fechar) · warning (degrada descoberta/qualidade) · info (nota). Se o JSON trouxer error no topo, o alvo não foi encontrado — reporte e pare.

3. Renderizar o relatório (julgamento seu)

Apresente nesta forma:

  • Placar: <skill> — N erros, M warnings + veredito a partir de summary.readyToClose ("✅ pronta pra fechar" / "⛔ ainda não — resolva os erros").
  • Erros e Warnings como punch list: id · message · → hint (cite evidence quando útil).
  • Ações priorizadas: erros primeiro, depois warnings de alto valor (description sem gatilho, PowerShell faltando, body > 200). Não despeje os ok:true — só o que falha + o veredito.

4. Smoke-run dos scripts (opcional, COM aceite)

O AST-parse (estático) já roda no motor. Para o smoke-run de verdade — executar cada .ps1 de scripts/ com args de exemplo só pra ver se não explode — há efeito colateral (alguns scripts clonam, chamam API, escrevem). Então: pergunte antes (AskUserQuestion), peça/infira args de exemplo seguros, rode com timeout curto e reporte apenas "subiu / quebrou (+stderr)". Não julgue a saída — isso é trabalho da skill-eval. Pule este passo se o usuário não quiser.

5. Oferecer fix dos triviais (SEMPRE perguntar)

Para defeitos mecânicos e seguros, ofereça aplicar via Edit — só após aceite explícito:

  • scope ausente → adicionar scope: project (ou global, perguntando).
  • name ≠ pasta → alinhar o name ao nome da pasta (ou sugerir renomear a pasta).
  • scripts/ sem PowerShell no allowed-tools → adicionar PowerShell.
  • user-invocable sem argument-hint → adicionar argument-hint: "".
  • tool mal-capitalizada (read → Read). Defeitos de julgamento (description fraca, corpo longo, erro de sintaxe em script) não se auto-corrigem: explique e deixe pro autor. Nunca escreva sem o "sim".

6. Fechar

Se ficou verde, lembre: para usar num projeto → /install-skill <nome> (global → --global).

Guardrails

  • Read-only por padrão. O motor não escreve nem executa; smoke-run e fix exigem aceite.
  • Estático é do script; veredito é seu. Não reimplemente o parse no chat — chame o .ps1 e consuma o JSON. Não invente checagens que o JSON não traz.
  • Uma skill por vez. Para saúde geral do ateliê, rode em loop por fora — esta skill foca uma.
  • Convenções vêm de ~/.claude/skills\CLAUDE.md. Se ele mudar, ajuste scripts/lint-skill.ps1 (allowlist de chaves/tools, limite de linhas) — é a fonte de verdade.

Ativação

Esta skill é scope: global (família da forja, como skill-scout/skill-prospector). A cópia canônica vive no ateliê; para ativá-la em qualquer workspace: /install-skill skill-lint --global.

Download now (ZIP)

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
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

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.