skill-scout
Skill0 starsChanged 4 months agoMITView on GitHub
Pesquisa repositórios públicos no GitHub atrás de skills do Claude que já resolvem a ideia do usuário, ranqueia por relevância e estrelas, clona as mais pertinentes como inspiração, fecha o escopo junto com o usuário e então RASCUNHA a nova skill no ateliê (~/.claude/skills) — ponta a ponta. Use sempre que o usuário for criar uma skill e valer a pena ver/aproveitar o que já existe antes de fazer do zero. Gatilhos: /skill-scout, "antes de criar, procura skills parecidas no github", "tem skill pronta que faça X?", "busca inspiração pra uma skill de frontend/PDF/...", "cria uma skill baseada no que já existe lá fora", "o que outros já fizeram pra isso?", "não quero reinventar, vê o que tem".
23 other projects use a version of this.
Adopted by
Most recently taken up by
- peterpme/skillstheir own version, first seen Nov 8, 2026
- DentalEdge-Solutions/claude_codetheir own version, first seen Nov 1, 2026
- Design-of-Man/claude-skillstheir own version, first seen Oct 30, 2026
- renepf/claude-skillstheir own version, first seen Oct 25, 2026
- davidanthonyn/claude-skillstheir own version, first seen Oct 20, 2026
- oneafrikan/the-gridtheir own version, first seen Oct 20, 2026
Used with
Projects with it also use context-budget.
Other files people use alongside this one.
Files found in the same public projects as a version of this one, more often than they turn up anywhere else. Each project counts once, large collections count for less, and this file's own repository is left out.
get-proofpilotSkillcontext-budget
Audits Claude Code context window consumption across agents, skills, MCP servers, and rules. Identifies bloat, redundant components, and produces prioritized token-savings recommendations.
Also in 3 projects that use this
Other versions23 projects use a version of this.
Word for word · 0
None found.
Edited · 0
None found.
Wrote their own version · 23
- jvm-skills/jvm-skills★ 140same name
- Fmarzochi/EGC★ 61same name
- peterpme/skills★ 28same name
- jon-devlapaz/tink-skills★ 16same name
- gongyijie85/dsh-ecc★ 8same name
- Brain-ai-biz/skill-scout★ 7same name
- oneafrikan/the-grid★ 4same name
- aaronflorey/agent-skills★ 2same name
- alihadidai365-ops/skill-scout★ 2same name
- DentalEdge-Solutions/claude_code★ 1same name
13 more not listed
How matches are found. Word for word: the exact same text. Edited: shares passages with this file (“99% same” means 99% of its five-word phrases also appear here; 10% or more counts). Their own version: similar meaning, or, weakest, the same name. We can’t tell which project had it first. Projects are counted among the 200 most-starred candidates, and mentions are links to the repository we found, up to 50 per site, so both counts are a floor.
In this repository17 other files it gives its agents.
- CLAUDE.mdCLAUDE.md
- agent-skills-and-subagentsSkill
- anthropic-api-handbookSkill
- app-to-cliSkill
- claude-code-handbookSkill
- docs-to-skillSkill
- install-skillSkill
- mcp-handbookSkill
- session-handoffSkill
- site-endpoint-scanSkill
- site-to-cliSkill
- skill-evalSkill
- skilljar-transcriptsSkill
- skill-lintSkill
- skill-prospectorSkill
- ui-reskinSkill
- video-curriculumSkill
The file
We split this skill into the rules it gives an agent
1 rule. 0 are common, 1 is distinctive, and 0 are very specific to this project.
0
Common
Most of the 22 edited versions we read keep these.
1
Distinctive
This author's own choices. Worth a look.
0
Very specific
Tied to their project's names, files or tools. Probably skip.
- Common
- Distinctive
- Very specific
- Distinctive: line 107
Respeite licença e autoria: Use os achados como inspiração.
“Common” is measured: kept by at least 6 in 10 of the 22 edited versions of this file we could read. “Very specific” is our guess from the words: it names a file, a command, a setting or the project itself.
Files
/skill-scout — pesquisa skills no GitHub, inspira-se e forja a nova
Em vez de criar uma skill do zero, primeiro veja o que a comunidade já fez. Esta skill
pesquisa repos públicos atrás de skills do Claude que resolvem a ideia do usuário, junta as
melhores como inspiração, fecha o escopo com ele e então rascunha a nova skill no ateliê
(~/.claude/skills). É o caminho completo: pesquisar → clonar → sintetizar → forjar.
Parâmetros
<ideia>— descrição em linguagem natural do que a skill deve fazer (ex.: "criar frontends", "converter planilhas em gráficos").--min-stars N— descarta repos abaixo de N estrelas (default 0: não filtra, mas estrelas pesam no ranking).--top N— quantos repos clonar como inspiração (default 5).
Fluxo
1. Derivar a query
Extraia 2–4 keywords da ideia (+ sinônimos óbvios). Defina um slug kebab-case da ideia para nomear a pasta de pesquisa.
2. Buscar + enriquecer (um comando)
O motor bundled search.ps1 roda os dois canais (repos por estrela + code search por SKILL.md),
deduplica por repo, enriquece estrelas/licença/pushedAt e baixa o frontmatter (name +
description) dos SKILL.md achados — tudo em JSON, de uma vez (poupa rate limit do code search):
pwsh -NoProfile -File "$HOME\.claude\skills\skill-scout\scripts\search.ps1" -Query "<keywords>" [-MinStars N] [-RepoLimit 20] [-CodeLimit 30]Devolve { query, minStars, count, candidates:[{repo, url, stars, license, pushedAt,
repoDescription, skillPaths[], skillName, skillDescription, source}], errors[] }. Se errors
indicar gh ausente/sem auth/sem rede, declare o fallback (ex.: web search) — não invente repos.
3. Ranquear por relevância × estrelas (papel do modelo)
O script traz os dados; o julgamento de relevância é seu. Leia skillName/skillDescription
(ou repoDescription quando a skill não foi baixada) de cada candidato e ordene por
(aderência real à ideia → estrelas → recência via pushedAt). O -MinStars já filtrou no
script; estrelas pesam no desempate. Pertinência é da skill, não do tamanho do repo — muitos
top-results são coleções gigantes (300+ skills) com pouca aderência. Selecione os --top N
(default 5) mais pertinentes. Se um candidato forte estiver sem contexto, abra o SKILL.md inteiro
(WebFetch na raw URL https://raw.githubusercontent.com/<repo>/HEAD/<path>).
4. Clonar a inspiração (híbrido)
Para cada repo escolhido, use o motor clone.ps1 — ele decide o modo pelo -SkillPath:
pwsh -NoProfile -File "$HOME\.claude\skills\skill-scout\scripts\clone.ps1" -Url <url> -Dest "~/.claude/skills\.skill-research\<slug>\<repo>" [-SkillPath <pasta-da-skill>]- Coleção grande → passe
-SkillPath <pasta-da-skill>: sparse-checkout só dela (use o diretório que contém o SKILL.md; derive doskillPathsdo passo 2). - Repo dedicado/pequeno → sem
-SkillPath: clone shallow inteiro.
Retorna { ok, mode, error }. Tudo cai em .skill-research/<slug>/ (descartável). Anote a
licença de cada repo (vem do passo 2) — importa no passo 6.
5. Dossiê + fechar o escopo com o usuário
Escreva ~/.claude/skills\.skill-research\<slug>\DOSSIER.md:
- Por skill encontrada: repo (⭐, licença, link) · path · o que faz · o que dá pra reaproveitar (estrutura, scripts, truques de frontmatter, padrões de prompt) · o que evitar.
- Seção "Escopo proposto pra SUA skill": o que adotar dos achados, o que fazer diferente, gatilhos, formato de saída, edge cases.
Apresente ao usuário e feche o escopo (use AskUserQuestion nas decisões abertas que mudam o
desenho). Convergir antes de escrever — escopo aberto demais vira skill ruim.
6. Forjar a nova skill no ateliê
- Crie
~/.claude/skills\<nome-da-nova-skill>\SKILL.mdseguindo as convenções do ateliê (~/.claude/skills\CLAUDE.md) e do skill-creator oficial:description"pushy" com gatilhos, corpo enxuto, recursos pesados emscripts//references//assets/. - Inspiração, não cópia: reescreva com as suas palavras e o estilo do ateliê. Itere com o usuário até fechar.
- Ao terminar, lembre que para usar a skill nova num projeto é só
/install-skill <nome>.
Exemplos de tradução
| Usuário diz | Você faz |
| "cria uma skill de frontend, mas vê antes o que já existe" | busca frontend/ui → ranqueia → clona top 5 → dossiê → fecha escopo → rascunha |
| "tem skill pronta pra converter PDF? me inspira nelas" | code+repo search pdf convert → dossiê comparativo → forja a nova |
| "busca skills de testes com +500 estrelas" | --min-stars 500 no ranking/filtro |
| "traz só os 3 repos mais pertinentes" | --top 3 |
Guardrails
- GitHub é só leitura. Clones vão para
.skill-research/(descartável). O único artefato "de produto" é a skill nova, escrita na pasta dela no ateliê. - Respeite licença e autoria. Use os achados como inspiração; nada de colar trechos grandes verbatim de repo com licença incompatível. Se reaproveitar algo literal, credite repo + licença num comentário na skill.
- Anti-alucinação: não afirme que uma skill "faz X" sem ter lido o SKILL.md dela; não invente
repos. Sem rede/
gh/auth → avise e caia para o que der (ex.: web search), declarando o fallback. - Não estoure o rate limit do code search (~10/min). Silos ICM: a skill nova vive no ateliê; nada
fora de
~/.claude/skills\é tocado.
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.

