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Meta-skill que orquestra todos os agentes do ecossistema. Scan automatico de skills, match por capacidades, coordenacao de workflows multi-skill e registry management.

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Agent Orchestrator

Overview

Meta-skill que orquestra todos os agentes do ecossistema. Scan automatico de skills, match por capacidades, coordenacao de workflows multi-skill e registry management.

When to Use This Skill

  • Quando o usuario pede um inventario local de skills ou um plano de coordenacao para uma tarefa com varias capacidades.
  • Quando e necessario comparar candidatos explicitamente, sem executar suas instrucoes nem iniciar agentes.

Do Not Use This Skill When

  • The task is unrelated to agent orchestrator
  • A simpler, more specific tool can handle the request
  • The user needs general-purpose assistance without domain expertise

How It Works

Meta-skill que funciona como camada central de decisao e coordenacao para todo o ecossistema de skills. Faz varredura automatica, identifica agentes relevantes e orquestra multiplos skills para tarefas complexas.

Principio: Descoberta Solicitada e Plano Revisavel

  • Faz varredura somente no escopo solicitado; esta skill nao deve interceptar todas as solicitacoes
  • Novas skills sao detectadas na proxima varredura explicita, dentro dos roots e do limite de profundidade
  • Skills removidas sao auto-excluidas do registry
  • Execute a varredura explicitamente; o matcher nao inicia uma varredura automaticamente

Workflow Para Descoberta Solicitada

Execute estes passos apenas quando a tarefa pede esta ferramenta. Scores sao heuristicas locais, nao prova de seguranca, compatibilidade ou autorizacao. Um plano nao executa skills; delegacao, mensagens e publicacao exigem autorizacao do usuario. Os scripts localizam arquivos a partir da propria instalacao, mas os comandos abaixo pressupõem que o diretorio pai de agent-orchestrator seja o diretorio atual. De outro local, use o caminho absoluto do script.

Dependencia

Use Python 3.10+ e instale scripts/requirements.txt em um ambiente virtual revisado; o parser requer PyYAML. Os comandos abaixo apenas inventariam metadados e produzem planos; nao executam skills.

Passo 1: Auto-Discovery (Varredura)

python agent-orchestrator/scripts/scan_registry.py

Usa cache de hashes SHA-256 para reprocessar arquivos alterados. O tempo depende do tamanho da arvore; nao ha garantia de 100ms. Retorna JSON com resumo de todos os skills encontrados.

Passo 2: Match De Skills

python agent-orchestrator/scripts/match_skills.py "<solicitacao do usuario>"

Retorna JSON com skills ranqueadas por relevancia. Interpretar o resultado:

ResultadoAcao
matched: 0Nenhum candidato acima do limite heuristico; nao prova ausencia de skills relevantes.
matched: 1Um candidato. Inspecionar escopo, arquivos, dependencias e autorizacao antes de selecionar.
matched: 2+Multiplos candidatos. Propor um plano somente se a tarefa pede coordenacao.

Passo 3: Orquestracao (Se Matched >= 2)

python agent-orchestrator/scripts/orchestrate.py --skills skill1,skill2 --query "<solicitacao>"

Retorna plano de execucao com padrao, ordem dos steps e data flow entre skills.

Passo Rapido (Atalho)

Para queries simples, os passos 1+2 podem ser combinados em sequencia:

python agent-orchestrator/scripts/scan_registry.py && python agent-orchestrator/scripts/match_skills.py "<solicitacao>"

Skill Registry

Antes de executar, defina AGENT_ORCHESTRATOR_DATA_DIR como caminho absoluto de um diretorio privado autorizado fora da instalacao da skill. Registry, hashes e atribuicoes de projeto ficam nesse diretorio. Nao use um diretorio compartilhado ou uma arvore com links simbolicos; inspecione o conteudo antes de reutilizar.

export AGENT_ORCHESTRATOR_DATA_DIR="<diretorio-absoluto-autorizado>"

Execute a varredura explicitamente antes do matcher. Falha de leitura, JSON invalido ou registry ausente nao significa que nenhuma skill existe. Caminhos distintos permanecem no inventario mesmo com nomes iguais; selecao por nome ambiguo deve parar. O limite de profundidade do scanner torna o inventario parcial.

Locais De Busca

O scanner procura SKILL.md em:

  1. .claude/skills/*/ (skills registradas no Claude Code)
  2. */ (skills standalone no top-level)
  3. Subpastas ate a profundidade 3 (cobertura parcial)

Metadata Por Skill

Cada entrada no registry contem:

CampoDescricao
nameNome da skill (do frontmatter YAML)
descriptionDescricao completa (triggers inclusos)
locationCaminho absoluto do diretorio
skill_mdCaminho absoluto do SKILL.md
registeredSe esta em .claude/skills/ (true/false); nao prova carregamento pelo host
capabilitiesTags de capacidade (auto-extraidas + explicitas)
triggersKeywords de ativacao extraidas da description
languageLinguagem principal (python/nodejs/bash/none)
statusactive / incomplete / missing

Comandos Do Registry

## Scan Rapido (Usa Cache De Hashes)

python agent-orchestrator/scripts/scan_registry.py

## Tabela De Status Detalhada

python agent-orchestrator/scripts/scan_registry.py --status

## Re-Scan Completo (Ignora Cache)

python agent-orchestrator/scripts/scan_registry.py --force

Algoritmo De Matching

Para cada solicitacao, o matcher pontua skills usando:

CriterioPontosExemplo
Nome do skill na query+15"use web-scraper" -> web-scraper
Keyword trigger exata+10"scrape" -> web-scraper
Categoria de capacidade+5data-extraction -> web-scraper
Sobreposicao de palavras+1Palavras da query na description
Boost de projeto+20Skill atribuida ao projeto ativo

Threshold minimo: 5 pontos. Skills abaixo disso sao ignoradas.

Match Com Projeto

python agent-orchestrator/scripts/match_skills.py --project meu-projeto "query aqui"

Skills atribuidas ao projeto recebem +20 de boost automatico.


Padroes De Orquestracao

Quando multiplos skills sao relevantes, o orchestrator classifica o padrao:

1. Pipeline Sequencial

Skills formam uma cadeia onde o output de uma alimenta a proxima.

Quando: Mix de skills "produtoras" (data-extraction, government-data) e "consumidoras" (messaging, social-media).

Exemplo: web-scraper coleta precos -> whatsapp-cloud-api envia alerta

user_query -> web-scraper -> whatsapp-cloud-api -> result

2. Execucao Paralela

Skills trabalham independentemente em aspectos diferentes da solicitacao.

Quando: Todas as skills tem o mesmo papel (todas produtoras ou todas consumidoras).

Exemplo: instagram publica post + whatsapp envia notificacao (ambos recebem o mesmo conteudo)

user_query -> [instagram, whatsapp-cloud-api] -> aggregated_result

3. Primario + Suporte

Uma skill principal lidera; outras fornecem dados de apoio.

Quando: Uma skill tem score muito superior as demais (>= 2x).

Exemplo: whatsapp-cloud-api envia mensagem (primario) + web-scraper fornece dados (suporte)

user_query -> whatsapp-cloud-api (primary) + web-scraper (support) -> result

Detalhes em orchestration-patterns.md


Gerenciamento De Projetos

Atribuir skills a projetos permite boost de relevancia e contexto persistente.

Arquivo De Projetos

$AGENT_ORCHESTRATOR_DATA_DIR/projects.json

Operacoes

Criar projeto: Adicionar entrada ao array projects em projects.json:

{"projects": [{
  "name": "nome-do-projeto",
  "created_at": "2026-02-25T12:00:00",
  "skills": ["web-scraper", "whatsapp-cloud-api"],
  "description": "Descricao do projeto"
}]}

Adicionar skill a projeto: Atualizar o array skills do projeto.

Remover skill de projeto: Remover do array skills.

Consultar skills do projeto: Ler o projects.json e listar skills atribuidas.


Adicionando Novas Skills

Para adicionar uma nova skill ao ecossistema:

  1. Criar uma pasta em qualquer lugar sob skills root:
  2. Criar um SKILL.md com frontmatter YAML:
---
name: minha-nova-skill
description: "Descricao com keywords de ativacao..."
---

## Documentacao Da Skill
  1. Execute a varredura explicita para atualizar o inventario parcial.

Opcionalmente, para discovery nativo do Claude Code: 4. Copiar o SKILL.md para .claude/skills/<nome>/SKILL.md

Tags De Capacidade Explicitas (Opcional)

Adicionar ao frontmatter para matching mais preciso:

capabilities: [data-extraction, web-automation]

Ver Status De Todos Os Skills

python agent-orchestrator/scripts/scan_registry.py --status

Interpretar Status

StatusSignificado
activename + description presentes; nao significa revisao, seguranca ou completude operacional
incompleteSKILL.md existe mas falta name ou description
missingDiretorio existe mas sem SKILL.md

Skills Atuais Do Ecossistema

SkillCapacidadesStatus
web-scraperdata-extraction, web-automationactive
junta-leiloeirosgovernment-data, data-extractionactive
whatsapp-cloud-apimessaging, api-integrationactive
instagramsocial-media, api-integrationpartial

Tabela ilustrativa do ecossistema original; o scanner imprime seu inventario atual, mas nao altera esta tabela. Os nomes nao garantem instalacao em AAS.

Best Practices

  • Provide clear, specific context about your project and requirements
  • Review all suggestions before applying them to production code
  • Combine with other complementary skills for comprehensive analysis

Common Pitfalls

  • Using this skill for tasks outside its domain expertise
  • Applying recommendations without understanding your specific context
  • Not providing enough project context for accurate analysis

Related Skills

  • multi-advisor - Complementary skill for enhanced analysis
  • task-intelligence - Complementary skill for enhanced analysis

Limitations

  • Use this skill only when the task clearly matches the scope described above.
  • Do not treat the output as a substitute for environment-specific validation, testing, or expert review.
  • Stop and ask for clarification if required inputs, permissions, safety boundaries, or success criteria are missing.
Repository

sickn33/agentic-awesome-skills

Path

skills/agent-orchestrator/SKILL.md

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First committed

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Is this your skill?

If you maintain this skill, you can claim it as your own. Once claimed, you can manage eval scenarios, bundle related skills, attach documentation or rules, and ensure cross-agent compatibility.