Análise estática e garantia de qualidade para skills de agentes de IA. Compatível com Claude Code, OpenClaw e qualquer agente baseado em MCP.
O Skill Audit é uma ferramenta de controle de qualidade que analisa o arquivo SKILL.md de qualquer skill e verifica se ela vai funcionar corretamente em diferentes modelos de linguagem.
| # | Critério | O Que Verifica |
|---|---|---|
| 1 | Gatilho Claro | A skill tem condições de ativação bem definidas? |
| 2 | Frontmatter Válido | YAML de metadados está correto? |
| 3 | Instruções Inequívocas | As ordens são claras e sem ambiguidade? |
| 4 | Compatibilidade Cross-LLM | Funciona com Claude, GPT e Gemini? |
| 5 | Segurança | Não expõe segredos ou dados sensíveis? |
| 6 | Tamanho Otimizado | Não é grande demais para o contexto? |
| 7 | Saída Definida | O formato de resposta está especificado? |
| 8 | Dependências | Todas as dependências externas estão documentadas? |
| 9 | Exemplos | Há exemplos práticos de uso? |
| 10 | Fallback | Comportamento em caso de erro está definido? |
# Instale a skill no seu agente
# Depois peça ao agente:
"Audite a skill em /caminho/para/SKILL.md"
# O agente retornará um relatório com:
# - Score de qualidade (0-100)
# - Problemas encontrados
# - Sugestões de melhoria🔍 Relatório de Auditoria — deep-research/SKILL.md
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✅ Score Geral: 87/100
✅ Gatilho: Definido corretamente
✅ Frontmatter: Válido
⚠️ Tamanho: 8.2KB (recomendado < 6KB)
❌ Fallback: Comportamento de erro não definido
💡 Recomendações:
1. Reduzir seção de exemplos em ~2KB
2. Adicionar bloco "Em caso de erro, faça X"
Caíque Contarini — Visual Brain Ecosystem
Qualidade é o padrão, não a exceção — Abril 2026