Como usar Agent Skills

Agent Skills são uma das formas mais eficientes de usar LLMs. Elas fornecem o contexto certo para a tarefa que você quer realizar, de forma repetível.

E o melhor de tudo?

Empresas já estão criando essas skills para você, então tudo o que você precisa fazer é usá-las nos seus fluxos de trabalho. Neste guia, vou mostrar como aproveitar essas skills para criar funcionalidadesque realmente funcionam.

O que são Skills?

Uma “Skill” é uma pasta com arquivos markdown explicando como realizar uma tarefa específica. O arquivo principal da skill deve se chamarSKILL.md, e o conteúdo desse arquivo pode ser o que você quiser, desde que o frontmatter tenha os campos name e description. (Existem outroscampos opcionais de frontmatter que você pode ver aqui.)

É recomendado que esse arquivo principalSKILL.mdtenha menos de 500 linhas.

Dentro dessa pasta, você pode ter outras informações, que podem ser referenciadas pelo arquivoSKILL.md, mas só são carregadas no contexto quando necessário. Essas informações devem ser armazenadas nas seguintes pastas:

1. scripts/ - Código executável que os agentes podem rodar.
2. references/ - Mais arquivos markdown que podem ser usados como documentação extra, quando necessário.
3. assets/ - Recursos estáticos que o agente pode usar.

O que torna as Skills especiais?

Um dos maiores problemas ao usar IA é oExcesso de Contexto.Excesso de contexto é quando você fornece tanta informação para a IA que ela tem dificuldade para realizar a tarefa.

Imagine entregar para um desenvolvedor júnior apenas a documentação exata de uma funcionalidade específica, sem nada irrelevante. Depois de ler essa documentação, ele teria uma boa chance de implementar a tarefa.

Agora imagine pedir para esse desenvolvedor júnior ler TODA a documentação. Depois, implementar uma funcionalidade específica de uma pequena parte desse material. A chance de sucesso seria bem menor.

Os LLMs funcionam do mesmo jeito.

Abordagens anteriores, como MCP, tentaram resolver isso carregando grandes quantidades de contexto estruturado no modelo. Isso era melhor do que não ter contexto, mas ainda assim dificultava a execução consistente das tarefas.

As Skills são diferentes.

Por padrão, apenas o nome e a descrição do frontmatter são carregados na janela de contexto. Isso ocupa pouco espaço, mas já informa ao LLM quais tipos de skills estão disponíveis. Quando uma Skill é considerada útil, oSKILL.mdé carregado no contexto. E só quando necessário, os outros arquivos das pastas scripts/, references/ e assets/ são carregados.

Então, como usar essas Skills?

skills.sh

Dependendo da interface do LLM que você está usando, elas podem ser baixadas e salvas nos locais apropriados para aquela aplicação. Por exemplo:

De novo, Skills são apenas pastas com arquivos, então você pode copiar e colar nesses diretórios e tudo vai funcionar.

Outra opção é usar oskills.sh.

Esse é um diretório de Agent Skills criado pela Vercel que permite descobrir Skills com base na frequência de uso. Você também pode usar uma ferramenta de linha de comando que eles criaram para adicionar essas skills aos seus projetos ou ao seu usuário global.

Para isso, execute o comandonpx skills add <owner/repo>, e ele vai te guiar por todo o processo. O comando basicamente copia e cola, mas é mais rápido.

Usando Skills

Depois de instalar as skills (usando oskills.shou copiando e colando), usar é bem simples. O editor que você estiver usando deveautomaticamenteusar a skill sempre que achar que ela pode ajudar. Em teoria, depois de colocar a skill no local certo, você não precisa mais se preocupar.

MAS,no momento em que escrevo isso, nem sempre as Skills são usadas nos momentos certos. Então, se você sabe que uma skill deve ser usada em determinada situação, avise o LLM.

Por exemplo, instalei as skills de speech-to-text da ElevenLabs. Se eu quiser que o Claude use essa skill, posso enviar o seguinte prompt:

Use a skill de speech to text para implementar um exemplo simples neste projeto. Use este áudio:https://storage.googleapis.com/eleven-public-cdn/audio/marketing/nicole.mp3.

Ele conseguiu criar o app abaixo de primeira.

Claro, essa interface ainda pode melhorar bastante, mas a lógica principal da ElevenLabs está correta e funcionando. Tudo com uma frase só.

Recomendo muito usar Agent Skills nos seus projetos. Elas dão ao seu LLM o contexto certo para cada tarefa, criado por quem desenvolveu as ferramentas.

E se você usa ElevenLabs nos seus projetos, instale nossas skills com:

npx skills add elevenlabs/skills