Novas skills

design-taste-frontend é uma skill anti-slop para Frontend voltada a landing pages, portfólios, páginas editoriais e redesigns. Ela ajuda um agente a ler o briefing, inferir a direção visual certa e entregar interfaces que pareçam intencionais, em vez de genéricas ou baseadas em template. É ideal para Frontend quando gosto de design, hierarquia visual e aderência à marca realmente importam.

design-taste-frontend-v1 é a skill original de taste para trabalho de frontend com alta autonomia, preservada para compatibilidade exata com versões anteriores. Ela ajuda a gerar código de UI orientado a React/Next.js com decisões de taste mais claras, checagem de dependências e guardrails práticos. Use esta skill design-taste-frontend-v1 quando você precisar do comportamento antigo em vez da reescrita experimental da v2.

A skill create-skill-test cria arquivos de teste `eval.yaml` para skills de agente em `dotnet/skills`. Use-a para criar testes de skill, definir cenários, fixtures, assertions e rubricas, e reduzir o overfitting no desenho de avaliações. Ela não serve para executar testes existentes, depurar erros do validador ou escrever arquivos `SKILL.md`.

create-skill é um gerador de scaffold para novas skills de agente no estilo dotnet/skills. Use-o para criar uma pasta de skill válida, gerar um `SKILL.md` com frontmatter e seguir as convenções do repositório para Skill Scaffolding. É mais indicado para skills novas, não para editar as existentes.

create-custom-agent ajuda você a criar arquivos de agente personalizado do VS Code (.agent.md) para personas de IA especializadas, com ferramentas, instruções e handoffs. Use para estruturar novos agentes, definir limites de ferramentas e criar fluxos de trabalho agente a agente para Skill Authoring.

write é uma skill de edição para reescrever textos em chinês ou inglês para que soem naturais, claros e menos artificiais, preservando o significado original. Ela funciona bem para rascunhos, documentação, notas de release, textos de lançamento, posts para redes sociais e limpeza de conteúdo de Technical Writing. Use quando você já tiver um texto e quiser uma redação mais enxuta e adequada ao público, não ideação do zero.

think é uma skill de apoio à decisão para transformar ideias soltas em planos aprovados e completos em termos de decisão antes de codar. Use-a para design de funcionalidades, escolhas de arquitetura, análise de trade-offs e perguntas do tipo “devemos fazer isso?” em que o foco é julgamento, não implementação. Ela se encaixa bem em fluxos repo-first para think Decision Support, think guide e necessidades de uso de think.

A skill read busca URLs e PDFs e entrega o conteúdo em Markdown limpo para leitura, citação, referência e trabalhos posteriores. Ela foi feita para uso de leitura em páginas com paywall, sites pesados em JS, X/Twitter, arquivos do GitHub, plataformas chinesas e fluxos de Automação de Workflows que precisam de texto-fonte confiável antes da análise. Use o guia do read quando você quer captura da fonte, não comentários.

Learn é uma skill de pesquisa que transforma tópicos desconhecidos, pacotes de fontes e anotações reunidas em uma entrega coerente, pronta para publicação. Ela ajuda em investigações aprofundadas, compilação de fontes, explicações e síntese estruturada para pesquisas na web e outras tarefas com múltiplas fontes. É melhor quando você precisa de uma referência forte a partir de ბევრი insumos, e não de uma busca rápida.

hunt é uma skill focada em depuração que obriga a pensar em causa raiz antes de aplicar qualquer correção. Use para erros, crashes, regressões, testes com falha, problemas de cache desatualizado, bugs de screenshot e falhas do tipo “funcionava antes”. Ela ajuda você a chegar a uma hipótese testável, reunir evidências e evitar chute. Não é para revisão de código nem para novas funcionalidades.

O health executa uma auditoria de Agent Health com foco em orçamento para Codex, Claude Code, Pi, instruções do agente, hooks/MCP, superfícies de verificação e manutenibilidade de IA. Use o skill health para investigar por que um agente ignora instruções, deixa passar validações ou deriva para comportamentos difíceis de manter. Ele é especialmente útil para fluxos de Security Audit, mas não para depurar código ou revisar PRs.

A skill design ajuda a transformar pedidos vagos de interface em resultado visual pronto para produção, cobrindo páginas, componentes, dashboards e refinamento guiado por screenshots. Use quando a interface estiver feia, confusa, inconsistente ou visualmente errada, e quando você precisar de design para UI Design, e não de lógica de backend ou pipelines de dados. Ela inclui orientações de instalação, uso, guardrails e decisões estéticas melhores.

A skill check revisa diffs de código, PRs, filas de issues, prontidão para release, commits, pushes, publicação e auditorias de projeto. Use quando precisar de uma verificação disciplinada de Code Review antes de merge ou release, com barreiras de segurança para worktrees sujos e não rastreados. Não é indicada para explorar ideias, investigar causas-raiz de bugs ou revisar textos.

A skill treatment-plans ajuda a gerar planos de tratamento médico concisos, voltados para profissionais de saúde e prontos para LaTeX/PDF. Ela atende medicina geral, reabilitação, saúde mental, doença crônica, cuidado perioperatório e manejo da dor, com metas SMART, intervenções baseadas em evidências, citações mínimas e formatação consciente de requisitos de conformidade. É ideal para treatment-plans em Technical Writing e documentação estruturada de cuidado.

A skill transformers ajuda você a usar o Hugging Face Transformers para carregamento de modelos, inferência, tokenização e fine-tuning. É um guia prático de transformers para tarefas de Machine Learning em fluxos de texto, visão, áudio e multimodais, com caminhos claros para partir de baselines rápidas ou treinamento personalizado.

torchdrug é um toolkit nativo de PyTorch para machine learning com moléculas e proteínas. Use a skill torchdrug para escolher tarefas, datasets e modelos modulares para redes neurais em grafos, modelagem de proteínas, raciocínio em grafos de conhecimento, geração molecular e retrossíntese. Ela é mais indicada para desenvolvimento de modelos customizados e configurações reproduzíveis do que para demos prontas.

Guia do skill torch-geometric para redes neurais gráficas com PyTorch Geometric. Use para ajuda na instalação do torch-geometric, uso do torch-geometric, classificação de grafos, classificação de nós, previsão de links, grafos heterogêneos, camadas customizadas de MessagePassing e escalabilidade de GNNs em fluxos de Machine Learning.

Use a skill do SymPy para matemática simbólica exata em Python, incluindo álgebra, cálculo, matrizes, fórmulas de física, teoria dos números, geometria e geração de código. Ela ajuda você a manter expressões exatas, escolher os módulos certos do SymPy e evitar erros comuns com floats. É ideal para quem quer um guia prático de SymPy para fluxos simbólicos e para usar SymPy em análise de dados.

A skill de statsmodels ajuda você a usar o statsmodels na análise de dados em Python quando precisa de modelos estatísticos, inferência e diagnósticos. Ela cobre ajuste de OLS, GLM, desfechos discretos, séries temporais e modelos mistos, com tabelas de coeficientes, valores-p, intervalos de confiança e checagens de pressupostos. Use este guia de statsmodels para econometria, previsão e relatórios com base técnica sólida.

A skill statistical-analysis ajuda você a escolher, executar e relatar testes defensáveis para Análise de Dados, incluindo pressupostos, tamanhos de efeito, poder estatístico e resultados no estilo APA. Use-a em pesquisa acadêmica, experimentos e estudos observacionais quando a escolha do teste e a clareza do relatório importam mais do que codificar um modelo específico.

Guia da skill stable-baselines3 para fluxos de trabalho de Machine Learning: treine agentes de RL, conecte ambientes Gymnasium e escolha entre PPO, SAC, DQN, TD3, DDPG ou A2C com menos suposições. É ideal para reinforcement learning padrão de agente único, prototipação rápida e uso prático do stable-baselines3.

simpy é um framework Python para simulação de eventos discretos baseada em processos. Este skill de simpy ajuda a modelar filas, recursos e eventos ao longo do tempo para manufatura, operações de serviços, logística, redes e simpy para análise de dados quando você precisa entender tempo de espera, utilização, throughput ou gargalos.

Skill shap para interpretabilidade de modelos e IA explicável. Use para entender previsões, calcular atribuições de variáveis, escolher gráficos SHAP e depurar o comportamento do modelo em análise de dados em modelos de árvores, lineares, deep learning e black-box.

Seaborn é uma skill de visualização estatística em Python, com entradas amigáveis para pandas e bons padrões prontos para uso. Use-a para explorar rapidamente distribuições, relações, comparações categóricas, box plots, violin plots, pair plots e heatmaps. Baseada em matplotlib para gráficos estáticos, prontos para publicação.