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

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.

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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-proofpilotSkill

    context-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

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
  1. Distinctive:

    Respeite licença e autoria: Use os achados como inspiração.

    line 107

“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.

Keep what fits and drop the rest. Your version, ready for your agents.
Files
SKILL.md

/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 do skillPaths do 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.md seguindo as convenções do ateliê (~/.claude/skills\CLAUDE.md) e do skill-creator oficial: description "pushy" com gatilhos, corpo enxuto, recursos pesados em scripts//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 dizVocê 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.

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  • 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.