Construir componentes React com props booleanos leva a código difícil de manter. Esta habilidade fornece diretrizes prontas para usar componentes compostos, elevar estado e compor internos para criar arquiteturas de componentes escaláveis.

Os usuários precisam de orientação para criar habilidades eficazes para o Claude Code. Esta habilidade fornece um guia completo para construir, estruturar e empacotar habilidades com práticas recomendadas comprovadas.

Uma skill de IA para Claude, Codex e Claude Code

Uma habilidade de IA para Claude, Codex e Claude Code

Aplicações Next.js frequentemente buscam dados repetidamente, causando carregamento lento de páginas. Componentes de Cache permitem Partial Prerendering e estratégias de cache inteligente para servir conteúdo em cache instantaneamente enquanto transmitem partes dinâmicas.

Users often do not know which skills exist to help with their tasks. This skill guides them to discover relevant capabilities from the open agent ecosystem and install them with simple commands.

Automatizar interações web manualmente é demorado e propenso a erros. Agent-browser fornece uma interface de linha de comando para automação de browser que permite preenchimento automático de formulários, captura de telas, web scraping e fluxos de teste end-to-end.

Criar recursos com IA requer navegar por APIs de provedores complexas, implementações de streaming e padrões type-safe. Esta skill fornece referência de documentação abrangente para o Vercel AI SDK, ajudando desenvolvedores a implementar geração de texto, chamada de ferramentas, saída estruturada e agentes com OpenAI, Anthropic, Google e outros provedores através de APIs unificadas.

Organizar notas de pesquisa e gerar resumos manualmente leva tempo significativo. Esta habilidade se conecta à API do Google NotebookLM para criar fontes, gerar visões gerais de áudio e gerenciar cadernos de forma programática.

Converter texto em fala manualmente requer configuração complexa e chaves de API. Esta habilidade fornece uma interface unificada para múltiplos motores TTS, incluindo clonagem de voz local e serviços em nuvem.

Esta habilidade ajuda equipes de produto a criar Documentos de Requisitos de Produto detalhados para execução de agentes de IA. Ela orienta os usuários através de perguntas esclarecedoras sobre objetivos, escopo e critérios de qualidade do recurso, gerando PRDs estruturados com histórias de usuário e critérios de aceitação.

Transforme documentos de requisitos de produto extensivos em arquivos de tarefas JSON estruturados e executáveis. O ralph-tui usa esses arquivos para implementar recursos, história por história, de forma autônoma, com gerenciamento de dependências e quality gates adequados.

Transforma documentos de requisitos de produto em beads de tarefas estruturadas para execução autônoma do ralph-tui. Cria um epic com beads filhos para cada história de usuário, incluindo gates de qualidade e ordenação adequada de dependências.

Transformar Documentos de Requisitos de Produto em divisões de tarefas executáveis para ralph-tui. Cria um epic com beads filhos seguindo a ordem de dependência para que você possa acompanhar o progresso sistematicamente.

A auditoria de sites é complexa e demorada. O CLI squirrelscan automatiza auditorias abrangentes em mais de 149 regras cobrindo SEO, desempenho, acessibilidade e segurança, gerando relatórios acionáveis para agentes de IA.

Conteúdo gerado por IA frequentemente contém jargão desnecessário, linguagem genérica e complexidade desnecessária. Esta habilidade aplica as regras de Strunk's Elements of Style para produzir escrita clara, concisa e profissional, evitando padrões comuns de IA.

Muitas habilidades desperdiçam tokens em conteúdo que o Claude já conhece. Esta habilidade fornece uma estrutura sistemática de 8 dimensões com pontuação de 120 pontos para avaliar a qualidade do design da habilidade, identificar desperdício de tokens e gerar sugestões de melhoria acionáveis.

Os usuários lutam para aplicar o conteúdo educacional porque consomem sem fazer. Esta habilidade transforma o aprendizado passivo (vídeos, artigos, tutoriais) em prática ativa através de ciclos estruturados de Ship-Learn-Next que constroem habilidades reais através da repetição.

Sessões de IA de longa duração frequentemente perdem contexto ao atingir limites de token. Esta skill cria documentos de transferência estruturados que permitem que novos agentes continuem o trabalho sem ambiguidade.

As bases de código naturalmente acumulam complexidade ao longo do tempo, levando a mais bugs e carga de manutenção. Esta habilidade fornece um framework para avaliar cada mudança com base em se ela reduz o código total na base de código final.