Skills Para Engenheiros De Verdade

Skills de agente que o Matt Pocock usa todo dia para fazer engenharia de verdade — não vibe coding.

Desenvolver aplicações reais é difícil. Abordagens como GSD, BMAD e Spec-Kit tentam ajudar tomando conta do processo. Mas ao fazer isso, tiram seu controle e dificultam resolver bugs no próprio processo.

Estas skills são pequenas, fáceis de adaptar e componíveis. Funcionam com qualquer modelo. São baseadas em décadas de experiência de engenharia. Hackeie. Torne suas. Aproveite.

Quickstart (setup de 30 segundos)

Rode o installer do skills.sh:

npx skills@latest add leandrocfe/skills

Escolha as skills que quer, e em quais coding agents instalar. Garanta que selecionou /setup-leandrocfe-skills.
Rode /setup-leandrocfe-skills no seu agente. Ele vai:
- Perguntar qual issue tracker você quer usar (GitHub, Linear ou arquivos locais)
- Perguntar quais labels você aplica em tickets quando triagem (/triage usa labels)
- Perguntar onde você quer salvar os docs que criamos
Pronto — você está apto.

Por Que Estas Skills Existem

O Matt Pocock construiu estas skills como forma de corrigir failure modes comuns que ele vê com Claude Code, Codex e outros coding agents.

#1: O Agente Não Fez O Que Eu Quero

"Ninguém sabe exatamente o que quer"

David Thomas & Andrew Hunt, The Pragmatic Programmer

O Problema. O failure mode mais comum no desenvolvimento de software é desalinhamento. Você acha que o dev sabe o que você quer. Aí você vê o que ele construiu — e percebe que ele não te entendeu nada.

É o mesmo na era da IA. Existe um gap de comunicação entre você e o agente. A correção para isso é uma sessão de sabatina — fazer o agente te perguntar coisas detalhadas sobre o que você está construindo.

A Correção é usar:

/grill-me — para usos não-código
/grill-with-docs — igual ao /grill-me, mas com extras (veja abaixo)

São algumas das skills mais populares do Matt Pocock. Te ajudam a alinhar com o agente antes de começar, e a pensar fundo sobre a mudança que você está fazendo. Use-as toda vez que quiser fazer uma mudança.

#2: O Agente É Verboso Demais

Com uma ubiquitous language, as conversas entre devs e as expressões no código derivam do mesmo domain model.

Eric Evans, Domain-Driven-Design

O Problema: No começo de um projeto, devs e as pessoas para quem estão construindo o software (os domain experts) geralmente falam línguas diferentes.

Matt Pocock sentiu a mesma tensão com seus agentes. Agentes geralmente são jogados num projeto e devem se virar com o jargão. Aí usam 20 palavras quando 1 bastava.

A Correção é uma linguagem compartilhada. É um documento que ajuda agentes a decodificar o jargão usado no projeto.

Exemplo

Aqui um exemplo de CONTEXT.md, do repo course-video-manager do Matt. Qual é mais fácil de ler?

ANTES: "Tem um problema quando uma lesson dentro de uma section de um course é tornada 'real' (i.e. ganha um lugar no file system)"
DEPOIS: "Tem um problema com o materialization cascade"

Essa concisão paga dividendo sessão após sessão.

Isso está embutido em /grill-with-docs. É uma sessão de sabatina, mas que te ajuda a construir uma linguagem compartilhada com a IA e a documentar decisões difíceis de explicar em ADRs.

É difícil explicar o quanto isso é poderoso. Pode ser a única técnica mais legal deste repo. Experimente e veja.

[!TIP]
Uma linguagem compartilhada tem muitos outros benefícios além de reduzir verbosidade:

Variáveis, funções e arquivos são nomeados de forma consistente, usando a linguagem compartilhada

Como consequência, a codebase fica mais fácil de navegar pelo agente

O agente também gasta menos tokens pensando, porque tem acesso a uma linguagem mais concisa

#3: O Código Não Funciona

"Sempre dê passos pequenos e deliberados. A taxa de feedback é o seu speed limit. Nunca pegue uma task grande demais."

David Thomas & Andrew Hunt, The Pragmatic Programmer

O Problema: Digamos que você e o agente estão alinhados sobre o que construir. O que acontece quando o agente ainda assim produz porcaria?

É hora de olhar seus feedback loops. Sem feedback de como o código que ele produz roda de verdade, o agente vai voar cego.

A Correção: Você precisa do trio usual de feedback loops: tipos estáticos, acesso ao browser e testes automatizados.

Para testes automatizados, um loop red-green-refactor é crítico. Aí o agente escreve um teste que falha primeiro, depois conserta o teste. Isso dá ao agente um nível consistente de feedback que resulta em código bem melhor.

O Matt Pocock criou uma skill /tdd que você pluga em qualquer projeto. Ela incentiva red-green-refactor e dá ao agente bastante orientação sobre o que é teste bom e ruim.

Para debug, Matt Pocock também criou uma skill /diagnose que embrulha as melhores práticas de debugging num loop simples.

#4: Construímos Uma Ball Of Mud

"Invista no design do sistema todo dia."

Kent Beck, Extreme Programming Explained

"Os melhores módulos são deep. Permitem que muita funcionalidade seja acessada através de uma interface simples."

John Ousterhout, A Philosophy Of Software Design

O Problema: A maioria dos apps construídos com agentes é complexa e difícil de mudar. Como agentes podem acelerar radicalmente coding, eles também aceleram entropia de software. Codebases ficam mais complexas a uma taxa sem precedentes.

A Correção é uma abordagem radicalmente nova ao desenvolvimento powered-by-AI: importar com o design do código.

Isso está embutido em cada camada destas skills:

/to-prd te sabatina sobre quais módulos você está tocando antes de criar um PRD
/zoom-out diz ao agente para explicar código no contexto do sistema inteiro

E crucial, /improve-codebase-architecture te ajuda a resgatar uma codebase que virou ball of mud. Recomendo rodar na sua codebase a cada poucos dias.

Resumo

Fundamentos de engenharia de software importam mais que nunca. Estas skills são o melhor esforço do Matt Pocock para condensar esses fundamentos em práticas repetíveis, para te ajudar a entregar os melhores apps da sua carreira. Aproveite.

Referência

Engineering

Skills que o Matt Pocock usa todo dia para trabalho com código.

diagnose — Loop disciplinado de diagnóstico para bugs difíceis e regressões de performance: reproduzir → minimizar → hipotetizar → instrumentar → corrigir → testar regressão.
grill-with-docs — Sessão de sabatina que confronta seu plano contra o domain model existente, refina terminologia e atualiza CONTEXT.md e ADRs inline.
triage — Triagem de issues através de uma máquina-de-estado de triage roles.
improve-codebase-architecture — Encontra oportunidades de aprofundamento na codebase, informado pela linguagem de domínio em CONTEXT.md e pelas decisões em docs/adr/.
setup-leandrocfe-skills — Faz o scaffold da config por-repo (issue tracker, vocabulário de triage labels, layout de docs de domínio) que as outras engineering skills consomem. Rode uma vez por repo antes de usar to-issues, to-prd, triage, diagnose, tdd, improve-codebase-architecture ou zoom-out.
tdd — Test-driven development com loop red-green-refactor. Constrói features ou corrige bugs uma vertical slice por vez.
to-issues — Quebra qualquer plano, spec ou PRD em GitHub issues independentes via vertical slices.
to-prd — Transforma o contexto da conversa atual em PRD e submete como GitHub issue. Sem entrevista — só sintetiza o que você já discutiu.
zoom-out — Pede ao agente para dar zoom out e oferecer contexto mais amplo ou perspectiva de mais alto nível sobre uma seção de código desconhecida.
prototype — Constrói um protótipo descartável para flush out de design — seja uma terminal app executável para perguntas de estado/business logic, seja várias variações radicalmente diferentes de UI alternáveis numa rota só.

Productivity

Ferramentas gerais de workflow, não específicas de código.

caveman — Modo de comunicação ultra-comprimido. Corta ~75% do uso de tokens dropando filler enquanto mantém precisão técnica completa.
grill-me — Seja sabatinado sem dó sobre um plano ou design até cada ramo da árvore de decisão estar resolvido.
handoff — Compacta a conversa atual em documento de handoff para outro agente continuar o trabalho.
write-a-skill — Cria novas skills com estrutura correta, progressive disclosure e recursos empacotados.

Créditos

Este projeto é uma localização não-oficial em português do Brasil das skills criadas por Matt Pocock. Estrutura, fluxo, filosofia e comportamento das skills foram preservados — só linguagem e exemplos foram adaptados ao contexto brasileiro.

Repositório original: https://github.com/mattpocock/skills

Newsletter do Matt: https://www.aihero.dev/s/skills-newsletter

Todo o crédito de design, intenção e conteúdo original vai para o Matt Pocock.