Faz sentido quando

  • A mesma atividade acontece com frequência e segue critérios reconhecíveis.
  • A equipe já sabe quais entradas, exceções e saídas formam um bom trabalho.
  • O método precisa funcionar em mais de um projeto ou conversa.

Não comece por aqui quando

  • Cada execução é completamente diferente e depende de contexto tácito.
  • A rotina ainda não foi testada por uma pessoa.
  • O objetivo é empilhar instruções genéricas sem exemplo, limite ou critério de qualidade.

Skill não é sinônimo de automação

Uma skill é um pacote de instruções e recursos que ensina a IA a executar um método. Ela pode dizer o que consultar, em qual ordem trabalhar, quando pedir confirmação e como apresentar a saída. Um conector ou MCP fornece acesso a dados e ações. As duas peças podem trabalhar juntas, mas resolvem problemas diferentes.

Se a equipe sempre explica do zero como revisar uma proposta ou preparar uma reunião, existe um candidato a skill. Se a dificuldade é não conseguir ler o CRM, o problema é de conexão e permissão.

1. Preparação de reunião

Entrada: evento, participantes, últimas decisões e documentos relacionados. Método: localizar pendências, conflitos e perguntas que exigem decisão. Saída: briefing curto com objetivo, riscos e pauta proposta.

A skill deve parar quando não encontrar o evento certo ou quando houver pessoas com nomes ambíguos. Não deve adivinhar o histórico de um participante.

2. Revisão de proposta comercial

Entrada: proposta, escopo aprovado, política comercial e critérios da empresa. Método: comparar entregáveis, valores, prazos, dependências e termos. Saída: inconsistências, perguntas e trechos que exigem aprovação.

Ela não aprova desconto nem inventa condição. Pode preparar a revisão e apontar divergências com evidência.

3. Revisão semanal do pipeline

Entrada: oportunidades, última interação, etapa, valor e próximo passo. Método: identificar negócios parados, campos incompletos e compromissos vencidos. Saída: lista priorizada com motivo e ação sugerida.

A definição de “parado” deve vir da operação. Sem regra, a IA apenas reorganiza opiniões.

4. Onboarding de cliente

Entrada: contrato, plano comprado, responsáveis e requisitos. Método: criar checklist, identificar dependências e conferir acessos. Saída: plano de entrada com dono, prazo e itens faltantes.

Dados sensíveis devem aparecer somente para quem precisa executar a etapa. O cliente aprova qualquer comunicação que altere escopo ou prazo.

5. Controle de qualidade da entrega

Entrada: artefato final, briefing e critérios de aceite. Método: conferir requisitos, fontes, links, formato e pontos que exigem inspeção humana. Saída: aprovado para revisão, corrigir ou bloqueado, sempre com justificativa.

Uma checklist objetiva funciona melhor que “deixe perfeito”. A skill precisa dizer o que conta como evidência.

6. Triagem de incidente

Entrada: relato, horário, serviço afetado, logs permitidos e impacto. Método: organizar fatos, separar hipótese de evidência e indicar responsáveis. Saída: resumo, gravidade proposta e próximos testes.

Ações que desligam serviços, alteram produção ou comunicam clientes continuam sujeitas à política de incidente e à aprovação do responsável.

7. Briefing semanal de gestão

Entrada: indicadores definidos, entregas, riscos e decisões pendentes. Método: comparar com a semana anterior e destacar variações que exigem atenção. Saída: uma página com fatos, perguntas e responsáveis.

A skill deve citar a origem de cada número. Sem fonte e período, um resumo convincente pode esconder dados incompatíveis.

O teste de uma boa skill

Dê o mesmo conjunto de entradas a duas pessoas usando a skill. Compare se elas encontram as mesmas decisões, respeitam os mesmos limites e produzem uma saída utilizável. Registre onde precisaram interpretar ou pedir ajuda.

Ajuste as instruções com casos reais, exceções e exemplos. Só depois pense em distribuir a skill para outras equipes ou empacotá-la junto de conectores.

Caso público, conhecimento transformado em método

O GTM Assistant da OpenAI incorporou o padrão dos melhores vendedores

A OpenAI descreve um assistente interno usado no Slack para preparar reuniões e responder perguntas de produto. O sistema reúne histórico da conta, notas de chamadas, atividade do Salesforce e atualizações de produto, com links rastreáveis para as fontes.

01

Representantes gastavam até uma hora preparando uma conversa de trinta minutos.

02

O assistente passou a gerar briefings e recaps diários com várias fontes.

03

Os melhores representantes ajudaram a definir o que contava como um bom briefing e uma boa resposta.

04

Avaliações, correções e melhorias foram usadas para espalhar esse padrão pela equipe.

O que pode ser reaproveitado

A conexão trouxe os dados, mas o diferencial veio da definição de qualidade. É isso que uma skill bem construída preserva: sequência, critérios, limites, exemplos e condições de parada.

GTM Assistant, caso interno publicado pela OpenAI
Aplicação prática

Transforme uma rotina em skill sem escrever um manual impossível de manter

Escolha uma das sete rotinas do guia e trabalhe com uma execução real. Não comece pelo arquivo da skill. Comece pelo trabalho que já produz um resultado confiável.

1. Colete uma execução boa e uma ruim

Separe dois exemplos reais e remova dados que não podem circular. Marque diferenças de entrada, decisão, linguagem e resultado.

Saída esperada

Evidências concretas do padrão que a skill deve preservar.

2. Defina o contrato

Escreva quando a skill deve ser usada, quais entradas são obrigatórias, o que ela entrega e quando deve parar para perguntar.

Saída esperada

Um limite claro de ativação e conclusão.

3. Converta experiência em decisões

Troque “analise bem” por critérios observáveis, como conferir prazo, escopo, fonte, responsável e divergência com a política.

Saída esperada

Uma sequência que outra pessoa consegue revisar.

4. Separe instruções e referências

Mantenha o procedimento curto. Coloque políticas, exemplos, esquemas e modelos em arquivos de referência carregados apenas quando necessários.

Saída esperada

Menos contexto consumido em cada execução.

5. Crie testes que devem ativar e recusar

Teste pedidos completos, incompletos, fora de escopo e perigosos. A skill precisa saber produzir e também saber parar.

Saída esperada

Conjunto mínimo de testes positivos e negativos.

6. Registre correções

Toda correção recorrente deve virar critério, exemplo ou teste. Mudanças ocasionais não devem inflar o procedimento principal.

Saída esperada

Uma skill que melhora com o uso sem virar um documento infinito.

Amostra gratuita

Gere a primeira especificação da sua skill

A amostra organiza o método. O pack completo entregará a estrutura de arquivos, modelos de referência, testes e uma versão pronta para instalar e adaptar.

stackdocs/context-preview.md
Ajude a transformar uma rotina empresarial em uma especificação de skill.

ROTINA
[nome e frequência]

EXEMPLO DE UMA BOA EXECUÇÃO
[descreva ou cole um exemplo]

FONTES PERMITIDAS
[documentos, sistemas e referências]

AÇÕES PROIBIDAS
[o que a IA nunca deve fazer sem aprovação]

Crie:
1. objetivo e gatilhos de uso;
2. entradas obrigatórias;
3. sequência de trabalho;
4. critérios de qualidade;
5. situações em que deve parar e perguntar;
6. formato exato da saída;
7. três testes positivos;
8. três testes negativos;
9. fatos que não podem ser inventados.

Não escreva instruções genéricas como "faça uma análise completa". Use decisões observáveis.
Pack completo de implementação

O guia continua aberto. Você paga pelo atalho.

Entre na lista inicial. Vamos usar a demanda para decidir qual pack deve ser lançado primeiro e o que ele precisa entregar.

  • SKILL.md editável
  • Modelos de references, assets e scripts
  • Rubrica de qualidade
  • Testes de ativação, recusa e exceção
  • Checklist de versão e manutenção
Fontes primárias

Confira na origem

Capacidades e políticas mudam. Estas são as referências oficiais consultadas para este guia.