Skills

Prometem superar os "agentes" tradicionais, pois se adaptam melhor ao seu estilo de trabalho.
As skills são como "playbooks" que a IA lê para executar tarefas específicas, tornando-se especialista no seu negócio.
São definidas como pacotes de conhecimento especializado e fluxos de trabalho que estendem as capacidades dos agentes de IA de forma modular e sob demanda.
Elas atuam como o "cérebro" que direciona as ferramentas, transformando um modelo generalista (como o Gemini 3) em um especialista capaz de seguir padrões rigorosos e executar tarefas complexas

Skills x agentes

Agentes vs. Skills (0:39):
- Agentes: Operam de forma autônoma e usam um "system prompt" com todas as instruções.
- Skills: São "playbooks" que a IA lê sob demanda, com um "system prompt" mais enxuto que apenas indica a disponibilidade das skills.

	Agentes	Skills
O que é	IAs que agem de forma autónoma	Playbooks que ensinam a IA a agir do seu jeito
Modelo	✅	✅
System Prompt	Todas instruções ficam no System Prompt	System Prompt leve + skills (Prompts) carregados sob demanda
Tools	Definidas na arquitetura do agente	Podem estar na skill como scripts
Memória	Requer arquitetura externa (ex: RAG/ banco etc)	Skill é a memória procedural (escrita uma vez, lida sempre)
Manutenção	É mais fixo e difícil de evoluir (requer deploy)	Aprende conforme você usa

As "skills" superam os "agentes" por várias razões, conforme explicado no vídeo:

Conhecimento Personalizado: As skills resolvem o problema dos agentes que, por mais inteligentes que sejam, não conhecem a sua forma de trabalhar. Elas atuam como manuais que a IA lê antes de operar, tornando-se especialista no seu negócio e melhorando com o uso.
System Prompt Mais Enxuto e Eficiente: Enquanto os agentes tradicionais precisam ter todas as instruções no "System Prompt", as skills permitem que o "System Prompt" seja mais limpo, apenas indicando a disponibilidade dos "playbooks" externos (as skills). O conteúdo detalhado da skill é carregado apenas quando necessário.
Memória que Melhora com o Tempo (Retroalimentação): As skills têm a capacidade de melhorar com o tempo através da retroalimentação. Conforme você interage com o agente que usa uma skill, você pode pedir para ele registrar o que aprendeu, fazendo com que a skill evolua e se torne mais inteligente. Isso não é uma característica padrão dos agentes sem um banco externo.
Manutenção Simplificada (3:12-3:36): A manutenção e evolução das skills são mais fáceis. Você pode instruir o agente a registrar novas informações na skill durante a conversa, sem a necessidade de fazer "deploy" (publicar uma nova versão) como é exigido na manutenção de agentes tradicionais.
Progressive Disclosure (Preservação da Janela de Contexto): As skills utilizam a janela de contexto de forma mais eficiente. Elas são carregadas apenas quando são necessárias, preservando a janela de contexto e tornando a IA mais efetiva. O "System Prompt" do agente apenas lista os nomes e descrições curtas das skills disponíveis, carregando o conteúdo completo de uma skill apenas se ela for solicitada ou ativada. Isso evita lotar a janela de contexto com informações que não são relevantes para a tarefa atual, o que acontece quando todas as instruções estão diretamente no "System Prompt" do agente.

Ferramentas

Ferramentas e Memória:
- Skills podem usar "tools" (ferramentas) como scripts, semelhante aos agentes.
- Skills possuem uma memória que melhora com o tempo, permitindo a retroalimentação e aprendizado.
Manutenção Simplificada:
- A manutenção de skills é mais fácil, sem necessidade de deploy, pois o aprendizado ocorre durante a interação.
O que são Skills na Prática:
- Skills são como "pastinhas" com arquivos dentro, como um manual de identidade de marca ou um guia para montar propostas comerciais.
- A criadora demonstra uma skill para gerar ideias de vídeos do YouTube, que contém arquivos com instruções, dados de performance e referências de thumbnails.
- A vantagem de serem "pastinhas" é a possibilidade de versionamento, permitindo melhorias ao longo do tempo.
Skills e Ferramentas (Scripts):
- Skills podem chamar scripts como ferramentas, combinando a natureza não-determinística da IA com a determinística do código.
- Isso permite que a skill execute ações específicas, como aplicar um branding em uma apresentação de PowerPoint.
Vantagens na Janela de Contexto:
- Skills utilizam a janela de contexto de forma eficiente, carregando apenas o necessário, o que os pesquisadores chamam de "progressive disclosure".
- Ao contrário dos agentes que carregam tudo ou nada, as skills carregam apenas uma breve descrição, e só o conteúdo completo quando necessário.
Construindo uma Skill do Zero:
- A criadora demonstra como criar uma skill no Claude, mostrando que o próprio Claude pode auxiliar no processo.
- Ela cria uma skill para gerar propostas comerciais, que inclui um roteiro de perguntas, estrutura padrão da proposta e informações sobre a consultoria Donus.
- A skill gerada pode criar propostas em formatos como Word, PDF e PowerPoint.
Resultado Final e Conclusão:
- A proposta é gerada em PDF, mostrando que a skill funciona efetivamente.
- A criadora ressalta a velocidade e a qualidade do resultado, mas também sugere melhorias futuras, como a integração da identidade visual.

Exemplos Práticos e Integrações

Habilidades poderosas disponíveis para o ecossistema:

Stitch Skills: Quando integradas ao Google Stitch via MCP (Model Context Protocol), permitem converter layouts em arquivos design.md (fonte da verdade), gerar componentes React/TypeScript modulares e criar o Stitch Loop (automação para gerar múltiplas páginas em segundo plano).
Desenvolvimento Geral: Formatadores de mensagens de Git Commit seguindo padrões convencionais, adicionadores de cabeçalhos de licença corporativa e conversores de JSON para modelos Pydantic.
Auditorias e Performance: Skills que realizam varreduras automáticas de SEO, verificam a performance web do projeto ou validam esquemas de banco de dados contra políticas de segurança internas

Skills

Skills x agentes

Ferramentas

Exemplos Práticos e Integrações

Referências